房地产价格预测模型

1 预测模型

房地产市场中价格预测通常有以下几种模型：基于GM(1.1)灰色预测模型、滞后变量模型、虚拟变量模型、BP神经网络模型和回归分析模型等。下面主要分析灰色预测模型、虚拟变量模型和滞后变量模型，通过比较各自的优势选出最优的预测模型。

1.1 基于GM(1.1)灰色模型的研究

灰色模型是灰色系统理论中一个比较基本的模型，同时也是灰色控制理论的基础。一般模型的建立是利用原始数据序列建立差分方程，而灰色预测模型的建立则是利用原始数据序列生成数列后再建立微分方程。灰色系统理论与方法的核心是灰色动态模型，此模型是以灰色生产函数概念为基础，以微分拟合的方法为核心。

灰色理论模型的步骤如下：

（1）首先，第一步检验原始序列是否非负。如果在原始序列中数据有负数，那么必须进行相应的处理—即将所有原始序列的数据加上最小负数的绝对值。第二步将第一步进行非负化处理的序列中含有的零进行消除，方法则是做一次累加处理即可；

（2）其次，还要检验原始序列是否满足准指数规律和准光滑性。如果满足，那么继续（3）；如果不满足，那么要考虑对原始序列数据进行一定的处理，然后再建模；

（3）设原始数据为：

X0=(x01，x02，……x0n)，

经过一次累加后，得到新序列：

X1=(x11，x12，……x1n)，

其中，x0k=x0i，k=1，2，3…n。

（4）构造紧邻均值生成序列Z(1)= z11，z12，…z1n，其中

x1k+x1k?1，k=2，3…，n。

z1k=1

2

=B T B?1B T Y，求出估计值a、b，其中：（5）根据a=a

b

B=?z1(2)1

??

?z1(n)1

，Y=

x0(2)

?

x0(n)

定义白化方程为：

d

x(1)

d t

+ax(1)=b。

（6）利用时间响应方程：

x(0)k+1= x01?b

a

e?ak+

b

a

（7）利用后一项减去前一项的运算方式还原，即：

x(0)k+1=x(1)k+1?x1k， k=1，2，…，n。

在式子中a主要控制系统发展事态大小，即反映x(1)及x(0)的发展事态；b 为预测模型的灰色作用量。

对于灰色模型预测检验的方法一般有三种：残差检验法、后验差检验法、关联度检验法。

灰色预测模型适用的条件包括：

(1)原始序列数据的规律性。灰色预测模型是一种微分拟合，如果常常出现突然变化，那么就不适合采用此模型。

(2)较短期的预测，是相对于原始时间序列的短期预测，如果在预测的基础上预测，那么不可避免的会出现或产生系统误差。

1.2 虚拟变量模型

我们在日常的生活中，很多的经济变量都是可以定量度量的，例如商品的价格、产量与需求量等，但是也可能会有一些影响经济变量的因素是无法定性去分析和无法定量去度量，例如性别对收入的影响，以及自然灾害、战争对国家GDP 影响等。为了在经济学模型中能够反映这些因素的影响，同时提高模型的精度，需要将它们“量化”，这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来实现的。根据这些因素的属性来分类，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称之为虚拟变量（dummy variables），记为D.比如：利用文化程度的高低来反映虚拟变量，则可取为：

D=

1，本科学历 0，非本科学历

一般来说，在设置虚拟变量的过程中，肯定类型与基础类型取值为1；否定类型与比较类型取值为0。同时含有一般虚拟变量和解释变量的模型都称之为虚拟变量模型。一个以性别为虚拟变量来考察职工工资的模型如下：

Y i=β0+β1X i+β2D i+u i

其中：Y i为职工的工资；X i为工作年龄；D i代表男性；D i代表女性。

虚拟变量作为解释变量引入模型有两种基本方式：加法方式和乘法方式。加法方式，即在所选模型中将虚拟变量以相加的方式引入模型，在上一个公式职工工资的例子中，再引入学历的虚拟变量D2。

D2= 1，本科及以下学历 0，本科及以上学历

那么职工工资的回归模型可设计如下：

Y i=β0+β1X i+β2D1+β3D2+u i

乘法方式是在所选的数学模型中将虚拟变量D i以与X i相乘的方式引入模型。

1.3 滞后变量模型

在经济活动中，很多时候都会存在时间滞后效应，也就是动态性。一些经济变量不仅受到同期各个因素的影响，而且还受到以前某些时期各个影响因素甚至自身过去值的影响。通常我们把这种过去时期具有滞后作用的变量叫做滞后变量，含有滞后变量的数学模型称为滞后变量模型。

在数学模型中，如果加入滞后变量作为因变量(被解释变量)，就可以建立滞后变量模型。它的一般形式为：

Y t=β0+β1Y t?2+?+βq Y t?q+α0X t+α1X t?1+?+αs X t?s+u t。

在上式中，q，s为滞后时间间隔，Y t?q为因变量Y的第q期滞后，X t?s为自变量X的第s期滞后。由于此数学模型既包含了Y 对自身滞后变量的回归，同时还包含了自变量X 分布在不同时间段的滞后变量，所以一般称为自回归分布滞后模型。如果滞后的时间长度有限，称模型为有限自回归分布滞后模型；如果滞后期没有时间限制，那么称模型为无限自回归分布滞后模型。

商品房平均销售价格受到多方面因素的影响，从经济学的商品边际效用递减原理，随着每年商品房供给的不断增加，人们对房屋的购买欲望将下降，所以商

品房平均销售价格应该不会成直线型增长，利用GM(1.1)灰色预测法模型对我国商品房平均销售价格进行预测的误差将会比较大，但是从分析影响我国商品房平均销售价格的因素出发，GM(1.1)灰色预测法模型将是一个很好的模型。

通过观察计算和对比，基于GM(1.1)灰色预测法在预测中的应用广泛，因为灰色预测需要的样本量少，预测对象在过去时刻的数据，就可以对模型进行模拟，从而对预测对象进行预测；由于GM(1，1)预测模型在计算过程中主要以矩阵计算为主，通过它与MATLAB 的结合就可以使计算更简单方便；GM(1，1)模型需要通过残差检验、关联度检验和后验差检验，所以模型的预测精准度高；样本不需要具有规律性分布。

南京房地产价格指数预测分析.doc

目录 中文摘要 (1) 英文摘要 (1) 1引言 (2) 2南京房地产价格指数的预测与相关分析 (2) 2.1南京的房屋销售价格指数预测 (3) 2.2南京与全国房屋销售价格指数的相关性分析 (7) 2.3南京居民家庭可支配收入与南京房屋销售价格指数的相关性分析 (9) 2.4土地交易价格指数和房屋销售价格指数的相关性分析 (11) 2.5房屋租凭价格指数和房屋销售价格指数的相关性分析 (12) 3 从房地产市场供求关系来推测房价走势 (15) 4 调控政策及建议 (16) 参考文献 (18) 附录 (19) 致谢 (21)

南京房地产价格指数预测分析 摘要:近几年来,随着房地产价格持续上涨，整个社会对于房地产市场的发展都非常关注,尤其是关注房地产市场的价格。众所周知,改革开放之后,中国的房地产市场无论制度还是规模都发生了巨大的变化,南京房地产市场的价格水平也一路走高。然而,现在房地产的价格有没有完全反映市场的真实供求。本文主要以南京市为例,通过近年来该市的各类房地产价格指数统计数据作预测分析，并结合南京居民家庭可支配收入情况和南京房屋销售价格指数做相关分析以及地价对房价的相关性影响,对近几年南京房地产市场的发展做一分析,由此提出一些相关调控政策建议，并研究了南京今后的房地产走势。 关键词:房屋销售价格指数，人均可支配收入，房屋租凭价格指数 Abstract：Recently, the whole society pays more attention to the development of the real estate market, especially to the price of premises, as the price of the real estate price rises continuously, .As we all know, since the opening and reform, great changes has been taken place in both system and scale of the real estate market, with the rising of the market price of Nanjing. However, many people thought that the price didn’t reflect the real supply and demand of the market. This paper mainly uses Nanjing as an example, to predict and analysis the various statistics of real estate price index in recent years, and do the correlation analysis by combining the condition of Nanjing households’ disposable income with the housing sales price index of Nanjing, and analyze the correlation impacts between land prices and housing prices. Then this paper will analyze the development of the real estate market in recent years. From the data, some control policy advice will be given, and this paper has researched the future trend of the Nanjing real estate.

万科房地产营销策略分析

2 万科地产概况 万科企业股份有限公司成立于1984年5月，是目前中国最大的专业住宅开发企业。2007年公司完成新开工面积776.7万平方米，竣工面积445.3万平方米，实现销售金额523.6亿元，结算收入351.8亿元，净利润48.4亿元，纳税53.2亿元。以理念奠基、视道德伦理重于商业利益，是万科的最大特色。万科认为，坚守价值底线、拒绝利益诱惑，坚持以专业能力从市场获取公平回报，是万科获得成功的基石。公司致力于通过规范、透明的企业文化和稳健、专注的发展模式，成为最受客户、最受投资者、最受员工欢迎，最受社会尊重的企业。凭借公司治理和道德准则上的表现，公司连续五年入选“中国最受尊敬企业”，连续第四年获得“中国最佳企业公民”称号。万科作为中国最大的上市住宅开发企业，是行业第一个全国驰名商标。根据盖洛普公司的调查结果，万科2006年客户满意度为87％，忠诚度为69％。至2006年底，平均每个老客户曾向6.41人推荐过万科楼盘。其品牌形象得到社会各界的广泛认同。（见表1） 表1：万科成为2007年最关注的地产公司 万科管理层认为，当前部分市场所出现的理性调整是阶段性的，并不会改变行业整体的发展方向。（见表2）长远来看，中国城市住宅总体供应趋紧的状况没有改变；中国高速城市化和工业化的方向没有改变；人口红利和人口迁徙的态势没有改变；国民财富积累和投资理财需求的升级没有改变；人民币和资本品升值的预期没有改变。因此，我们依然可以坚定不移地看好行业的未来前景。而市

场从过热向理性的回归，不仅不是住宅行业由繁荣转向衰退的信号，反而将有助于行业获得更为稳定健康的发展环境。顺应这一趋势的企业，将获得更为广阔的成长空间。 表2：网民对于房地产行业的关注度呈节节攀高之势 正是基于这样的思路，万科将2008年的主题词确定为“虑远积厚?守正筑坚”。在住宅行业中耕耘了二十年的万科，越来越意识到只有回到市场逻辑的起点，不断强化自身的能力，才是应对一切市场变动最简洁、也最有效的终极策略。有志于成为世界级优秀住宅企业的万科，越来越意识到，市场是最公平的游戏，在这里不存在取巧的捷径，只有脚踏实地、一步步前行，才是通往理想的康庄大道。 3 房地产4P营销的多元回归分析 3.1房地产营销概述 房地产市场营销的产生是生产力发展和商品经济发达的必然产物,市场营销是房地产经营过程中不可缺少的组成部分,强有力的房地产市场营销活动可以促进地区的经济繁荣,还有助于将计划中的房地产开发建设方案变成现实。从事房地产营销需要清楚地了解营销策略,辨别外界环境的发展变化,通过系统分析及时改变营销策略。 作为房地产开发商和经营商,首先要对爆炸性的人口增长、人口的老龄化以

房地产成本估算的手册

房地产成本估算的方法 什么是房地产成本 房地产成本是指以房地产开发产品为成本核算对象，以正常生产经营活动为前提，依照房地产开发建设过程中实际消耗量和实际价格计算的实际应用成本。房地产成本按照资金进入企业的形态分类，能够分为采购成本、开发成本和经营成本。 由货币形态转变为储备形态过程中的资金构成采购成本。购入物资的采购成本包括：（1）买价；（2）运杂费；（3）流通环节交纳的税金、外汇价差；（4）采购保管费，即企业的材料物资供应部门和仓库在组织材料物资采购、供应和保管过程中发生的各项费用。其中第（1）、（3）项应直接计入材料物资的采购成本。不能分清负担对象的，按材料物资的重量或买价的比例等分摊标准，分摊计入各有关材

料物资的采购成本。采购保管费一般应先通过采购保管费科目核算，月终采纳实际分配率或打算分配率分配计入各材料物资的采购成本。 由储备状态转变为成品状态过程中的资金构成开发成本。开发成本汇聚了企业在开发房屋、土地、配套设备和代建工程过程中除开治理费用和财务费用以外的一切费用。通过设置开发成本和开发间接费用两个成本类账户来归储和分配开发产品成本开发成本账户核算企业在土地、房屋、配套设施和代建工程等开发过程中发生的各项费用，包括土地使用和拆迁补偿费、前期工程费、基础设施费、公共配套设施费和开发间接费等。企业发生的各项费用属于直接费用的，直接计入开发成本账户；应由开发产品负担的间接费用，应先在开发间接费账户进行归集，月末，再按一定的标准分配计入有关开发产品成本。 由成品状态转变为货币形态过程中的资金构成经营成本。通过设置经营成本账户核算企业对外转让、销售、结算和出租开发产品等应结转的经营成本，按照经营成本的种类，还能够设置土地转让成本、商品房销售成本、配套设施销售成本、代建工程结算成本、出租产品经营成本等明细科目。出租产品经营成本等于按月计提的出租产品摊销和发生的维修费用之和。除了出租产品经营成本较其产品的开发成本在账上的数额有所变化外，商品房销售成本、配套设施销售成本、

基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述

基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述-行政管理 基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述 王娟娟毛博 （中南财经政法大学工商管理学院湖北·武汉） 摘要：我国“十三五”规划明确指出要加快经济社会各领域信息化，加强重要信息系统的建设，同时房地产产业亟需稳定发展。因此数理统计模型在房地产应用的研究可以提高房地产评估的精准度和满足房地产批量评估的需求。房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。房地产基于计算机辅助的自动批量评估不但可以提高房地产批量评估的效率，也可以促进房地产评估的信息化进程。本文以发展的比较成熟的特征价格模型(HPM)在房地产中应用为主题做文献综述。介绍了HPM如何应用于房地产评估，并对模型的指标、模型形式、模型检验方法的选择和改进进行了讨论。接着就HPM在房地产评估中的应用和未来研究方向进行了阐述，分别从对接计算机应用技术、实现房地产产业信息化，将模糊数学、神经网络模型、层次分析法、主成分分析法等数学统计模型在HPM进行应用，非住宅类型的房地产价值的评估三个方面进行新的研究。 关键词：房地产评估；特征价格模型；批量评估 一、引言 2015年10月，我国“十三五”规划出台，其中明确指出加强土地、财税、金融政策调节、加快住房系统建设，完善符合国情的住房体制机制和政策体系、合理引导住房需求；加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机需求，促进房地产产业平稳健康发展。同时，规划也强调全面提高信息化水平，推动信

息化和工业化深度融合，加快经济社会各领域信息化。加强重要信息系统建设，强化地理、人口、金融、税收、统计等基础信息资源开发利用。 房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。特征价格模型HPM( Hedonic Price Model)是一种通过特征价格来反映产品或者服务价格的模型。而房地产作为一种异质性的商品，由于各个房地产所对应的特征数量以及组合方式各不相同，房地产价格就会体现不同程度上的差异。因此使用HPM对房地产进行估值能够更加精准的算出其房地产商品的隐含价格，有利于提高房地产评估的精准程度。 随着国内的房地产税全面征收，房地产批量评估的需求越来越大，如何更高效，更准确的进行房地产的批量评估是评估界急需考虑的一个问题。目前，国外已经有了基于计算机辅助自动评估CAMA( Computer-assisted Mass Appraisal)和地理信息系统GIS( Geographic Infor-mation System)的房地产批量评估的方法。但是在CAMA中所使用的评估方法仍然有其局限性，而HPM 的引入值得考虑。一方面，随着大数据时代的到来，房地产评估的信息化为HPM 在房地产评估中的应用提供了坚实的基础；另一方面，HPM在房地产批量评估中的应用不但可以规范评估的标准、简便操作，而且也提高了批量评估的精确性。该研究也对房地产税的推行和征收起到一定的积极作用。 因此，基于HPM的房地产评估研究对我国的房地产行业将起到突出的作用。一是利于房地产的准确估价，促进房地产产业稳定发展。二是将房地产价格影响因素特征系统化、房地产评估批量化以及房地产评估过程的信息化，利于房地产行业信息化建设步伐，为行业提供信息支撑。三是基于HPM在房地产评估的系统性的评估信息化，有利于加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机

万科住宅商业定价模型

万科住宅商业定价模型 住宅商业定价的第一原则：最大程度的发现产品的真实价值，使产品价格与价值最大程度的接近。 实现这一原则的数学原理：优选法。 序：以前的定价方式 1、主要的前模型定价方式 （1）基价－差价法 1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价 3）确定层差 4）制定价格表 5）销售中检验、反馈 （2）基价－系数法 1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价的系数 3）基价与系数相乘，并纵横比较 4）确定层差 5）制定价格表 （3）混合法 以上两种方法的混合 （4）其他方法：竞品价格综合法、无差别定价法、一房一价法、经营计划反推法 序论：前模型定价方式 2、前模型定价方式的优劣

（1）优点 1）定价直接、明了 2）运用各专业口“焦点小组”，快速生成价格 （2）缺点 1）定价体系不系统； 2）价格制定的随意性较大； 3）定价比较倚重于经验判断和主观判断； 4）不知道什么时候赚钱、什么时候亏钱、能赚多少、会亏多少？往大里说，就是影响公司对经营情况的预期和判断； 5）价格调整一定要等到销售到一定程度、得到市场完全的反馈后才能进行，且价格调整的随意性更大（典型如“阿杜，来了条水鱼”型），不利于调价的及时、准确、科学； 一、万科价格模型的原理 1、名词解释 （1）基价：该模型唯一的系统内自变量；该基价一经输入模型，模型将自动计算所有房源的原始价格； （2）原始价格：该模型的因变量，一般为该房源的按揭实收价； （3）维度：模型的主要计算依据，主要标志不同房源之间的价格差异的百分比数；某一个维度的意义是：在其他所有条件都完全相等的情况下，仅就这一个维度而言，不同房源间的价格差异； （4）权重：标志各个维度之间的不同的重要程度；所有维度的权重相加等于1； （5）综合系数：维度和权重的叠加，标志不同房源间的价格差异； （6）层差：楼层之间的差价； （7）调整因子：原始价格生成后，对模型处理过程的局部、个别调整，目的是对个别价格做出适当的调整； 2、定价原理

房地产开发项目成本预算

房地产开发项目成本预算-----------------------作者：

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房地产开发项目成本分析 一、房地产经营成本预测分析 成本预测是根据成本的历史资料，从成本的发展趋势或影响成本的因素变化情况对未来成本水平的定量描述和逻辑推理。成本预测是企业经济预测的重要内容，是企业成本分析的重要组成部分，是企业对其经济活动实观事前控制管理的重要手段。成本预测对于企业经营决策起着决定性作用。 成本预测方法很多。从成本预测的进行时间上来划分，可分为先期成本预测和期中成本预测两类。 先期成本预测所谓先期成本预测分析，就是在编制成本计划以前的目标成本预测。一般来说，先期成本预测包括两方面内容。其一是新项目开发前的成本预测，如新的土地开发项目、新的综合开发项目，在进行可行性研究时，必须依据具体条件和开发内容预测出项目的开发成本，以便根据销售收入估算出项目的收益，为项目决策或项目开发方案的选择提供重要依据。新项目开发前的成本预测大多是按定额或历史资料分科目进行估算的。其二是企业在编制生产财务计划前，对计划期成本水平（分科目成本或总成本）的测算。这种预测过程实际上就是测算成本指标与分析各种因素对成本的影响程度的过程，也是拟定成本降低措施，挖掘成本潜力的过程。这’且主要介绍第二项内容，即编制企业生产财务计划前的成本水平预测。关于开发项目的成本预测留待以后讨论。

从方法论的角度而言，成本预测又可按其是否主要依赖于数学模型分为定性预测和定量预测两类。定性预测是利用直观材料，凭借预测者个人的主观判断和推理的能力，对未来成本状况进行的预测分析。定性预测法是我国常用的传统分析法，特别在资料数据缺乏，环境条件复杂的中长期成本预测中，或是宏观、中观的经济预测中，多用此法。但定性预测法在很大程度上受制于预测者的主观判断，其客观性、正确性自然受极大影响。定量预测依据数据资料，采用数学模型，由数据的运算结果对未来作出估计。只要原在台数据正确，采用的数学模型正确，预测的结果就有很高的可信度。因而，房地产业的成本预测分析应尽可能采用定量预测方法。 房地产业的经营成本也和其他的商品经营成本一样，按成本额的大小与经营工程量的关系分为固定成本和变动成本两类。固定成本是在一定范围内不随工程量变化而变化的。相对稳定的成本。变动成本则是随着工程量的变化而变化的成本，如房地产开发中的建筑工程费，就属于变动成本。开发工程量越大，建筑工程费就越高。 显然，房地产企业的固定成本是相对稳定的，每年不会有较大的变动。只要设法分离出企业的固定成本和变动成本率（变动成本随工程数量变化的比例），就可根据企业计划期的开发工程量计划或房大经营计划，预测出成本总额。因而，房地产业的先期成本预测关键就是固定成本与变动成本的分离。（1）固定成本与变动成本的分离实际工作中常用的分离方法主要有如下两类。

中国房地产价格与宏观经济波动_基于PVAR模型的研究

中国房地产价格与宏观经济波动 ——基于PVAR 模型的研究* 李 颖胡日东 *本文得到教育部科学技术研究重点项目（项目号：209148）、国家软科学研究计划（2008GXS5D130）和福建省数量经济学研究生教育创新基地的联合资助。 内容提要 房地产价格和宏观经济波动之间存 在密切的关系。本文基于我国1999—2008年31个省市的面板数据，利用PVAR 模型对我国房地产价格和宏观经济波动之间的关系进行了实证分析。结果表明，我国的房地产价格和GDP 之间存在着双向的互动关系，既相互拉动又相互牵制。通过本文的分析发现，房地产价格的波动受宏观经济的影响更显著一些，房地产价格受宏观经济支持，宏观经济的运行状况对房地产价格的涨跌起到了决定性作用。 关键词房地产价格 宏观经济波动 面板向 量自回归模型 一、引言 由美国次贷危机引发的国际金融危机，使世界金融体系乃至整个经济遭受自大萧条以来最严重的创伤。金德尔伯格（2000）的研究表明，从17世纪至20世纪90年代初期，全球范围内42次重要的经济与金融危机中有21次左右都与房价的暴涨与暴跌有关。房地产业是国民经济的基础性、先导性、支柱性 行业，房价的大起大落势必会给国家的经济发展和社会发展带来冲击。近年来，我国房地产业得到了迅速发展，各个地区的房价不断攀上新高，其中北京、上海、杭州、深圳等大城市的房价上涨尤为迅速。至此，房价持续上涨已经成为全社会关注的热点，房地产价格的变化和宏观经济波动之间的关系也成为各界普遍关心的问题。 从国外的文献来看，大部分的经济学者对于房地产价格与宏观经济关系的实证研究，主要侧重于从均衡理论、收入假说等经济理论的角度出发。Demary （2009）利用结构向量自回归（Structural Vector Autoregressive,简称SVAR ）模型研究了10个OECD 国家房地产价格与通货膨胀率、产出及利率的关系,指出货币冲击与产出冲击对房地产价格有影响,另一方面房地产价格冲击对宏观经济主要变量也有一定的作用。近年来我国经济学界对房地产行业的相关研究也日渐增多。梁云芳、高铁梅、贺书平（2006）利用协整分析和HP 滤波，计算出房地产均衡价格水平，通过房地产价格偏离均衡价格的波动状态，得出我国房地产市场价格的偏离只是受部分 地区影响的结论。从国内的文献来看，在大多数研究的模型中,经济增长均是外生变量,研究者没有建立经济增长和房价变化的互动模型,也没有指出经济增长引起房价变化的具体原因和传导路径。 有鉴于此，本文的不同之处在于采用面板数据向量自回归（PVAR ）的计量方法，把所有变量均视作内生，真实反映出各变量之间的互动关系；同时面板VAR 的方法能够分解出各个冲击对变量的影响，从而得到排除其他因素干扰的影响因子，分析出我国宏观经济和房地产价格之间的“纯粹”关系。运用面板数据进行实证研究，不仅可以扩大样本量，而且可以增加自由度，减少自变量间多重共线性的影响。我国不同地区受宏观经济政策和住房制度改革的影响基本同步，运用我国各省市的数据分析，能在一定程度上揭示房地产价格与宏观经济

商品房价格预测

商品房价格预测 摘要 商品房价格一直是人们关注的焦点，其走势影响开发商的开发投资和营销决策，也影响到住房消费者的合理购房决策。同时，房价也是国家宏观调控的目标。我们根据市场状况和国家政策两方面因素分析商品房价格。 建立商品房价格预测模型: 1预测该市房地产发展状况，从市区人口及人均可支配收入分析人口增长和经济发展等各种市场合理因素。建立自由市场竞争的商品房价走势模型。国家宏观调控等因素的影响，建立一个联系国家政策和市场发展商品房价走势模型。 2收集哈尔滨市的自有房比例，房价，经济发展状况及城市化发展程度等各种数据。分别建立自由竞争式市场下的商品房价格模型和政府干预下的商品房价格模型。 关键字：价格预测回归分析灰度关联分析因子分析

作为国家经济支柱产业之一的房地产行业，之前还异常火爆，2008年却开始出现滑坡。 商品房价格出现波动，销售量出现明显下跌。房地产行业的基本状况进入2008年，由于受国家宏观调控政策等多方面因素的影响，房价不再大幅上涨，商品房的销售量出现明显下跌，商品房的成交价格也不再是一路攀升。因此根据市场状况和国家政策两方面因素解决以下两个问题： 1.根据某市已有2006年—2011年的数据建立房价预测模型，并用该模型预测2011年的房价 2. 收集哈尔滨市相关数据建立哈尔滨市房价预测模型。预测2016 年哈尔滨商品房价格。

针对问题1：根据某市已有2006年—2011年的市区人口，人均可支配收入，自有房比例和以往房价等相关数据拟合成4条价格预测曲线。市区人口和人均可支配收入与房价成正相关。自有房比例与房价成正负关比例。通过回归分析，灰度关联分析，因子分析的方法建立商品房价格预测模型 针对问题2：我们建立了2个模型。 模型I：分析哈尔滨房地产发展状况，建立估值模型。哈尔滨市处于中国二线，并未出现严重的市场投机行为，市场没有出现较强的经济泡沫，经济发展和人口增长等各种市场合理因素是哈尔滨市商品房价格增长的主要动力，所以哈尔滨市城区商品房价格是合理的，商品房价格的波动属于正常的市场调整。 模型II；联系国家政策和市场发展，建立价格预测模型。哈尔滨市城区商品房合理的价格， 有中央政府和地方政府积极的救市政策的支持，哈尔滨商品房价格不可能下滑，基本保持稳定，局部地区会出现20%的上涨。我们可以根据哈尔滨房地产发展状况，和国家对房地产市场的态度可以依据现在市场的实际状况可以看出中央和地方政府的各种救市政策的成效，并进一步讨论政策的影响范围。借此模型，给商品房购买市民和政府机构提出建议建议，充分认识房地产市场，作为下一步经济活动的参考意见。

万科房地产项目成本控制研究

万科房地产项目成本控制研究 摘要：近些年来，我国为了追求片面的经济发展，将房地产产业作为我国经济支柱产业进行发展。在不断的发展与完善过程中已经形成了一整套发展规则与产业布局。随着我国经济发展的不断转型与完善，现阶段由于房地产市场带动的GDP 产业受到社会各界的诟病。在这样的背景下，我国相继的出台了一系列限制房地产发展的政策。从宏观的角度抑制了房地产行业的发展，同时也加剧了房地产行业的业内竞争。 本文的研究具有理论与实际方面的双重意义。在理论意义方面：本文系统的

梳理了成本管理在房地产项目管理中的重要意义。并提出了基于成本管理的项目管理框架的可行性。同时，运用理论工具对某房地产项目执行过程中可能存在的成本控制方面的问题进行了总结，并提出了相应的解决方案，对后续的项目成本控制方面的研究提供了必要的理论基础。 在实际方面本文展开了具有针对性的实证研究，对研究对象某房地产项目执行过程中的成本控制进行了系统的分析。以其执行过程中的成本控制现状为一手的研究资料。基于成本管理对项目核心竞争力的提升以及其对项目销售利润空间的提高为目的，分析了其在具体执行过程中存在的宏观与微观问题。同时，基于其存在的问题给出了可行的解决方案。对该公司下的其他项目运营与成本控制提出了建设性意见。同时也为其他企业的同类项目中的成本管理提供了决策参考。关键词：房地产；成本控制；经济；发展 Abstract:In recent years, our country in the pursuit of economic development, the real estate industry as a pillar industry of China's economic development. In the process of continuous improvement and development has formed a complete set of rules and the development of industrial layout. With the development of the economy in China and the transformation of perfect, nowadays GDP industry criticized real estate market driven by the community. In this context, China has successively promulgated a series of policies to limit the real estate development. From the macroscopic angle inhibited the development of real estate industry, but also intensified the competition of the real estate industry. Has the double meaning of theory and practical aspects of this research. In terms of theoretical significance: This paper reviews the important significance of cost management in the project management of the real estate. And put forward the feasibility of the project management framework of cost management based on. At the same time, the use theory tools of a real estate project execution may exist in the process of cost control problems are summarized, and put forward the corresponding solutions, provide necessary theoretical basis for subsequent project cost control research. In practical terms this paper has an empirical study on the cost control in the process of implementation of the research object of a real estate project is analyzed.

什么是房地产成本管理【会计实务经验之谈】

什么是房地产成本管理【会计实务经验之谈】 房地产成本管理是指房地产项目的成本管理，成本管理——是项目管理的一个子集，包括用以保证在批准的预算内完成项目所需要的过程，由资源计划编制、成本估算、成本预算、成本控制所构成。 【成本估算】 它的输入是：工作分解结构(WBS)、资源需求、资源单价、活动历时估算、帐目表。 资源需求：就是资源计划编制的输出，包括人力、材料、设备三大需求，关键的是这三大需求要与工作分解结构可交付成果相对应。 资源单价：就是项目开发所需各种资源的当地单位价格。如钢材X元/吨，人工X元/天，可行性研究报告XX万元/个，等。 活动历时估算：完成一项可交付成果需要有哪些活动，每项活动历时是多长。要专门按可交付成果进行活动定义、活动排序、活动历时估算。 帐目表：对帐目成本进行分类(如人工、日常用品、材料)监控的任何编码系统。它基于开发商的会计科目表。 有了上述基本资料，根据房地产开发项目所处的不同阶段，分别使用不同的方法进行估算。如项目在可行性研究阶段，则采用类似估算法;在规划方案设计阶段、策划定位阶段则采用参数模型法;在施工图阶段则采用字下而上估算法。由于估算所处的阶段不同，所用的方法不同，估算有不同的精度和不同的时间耗费。这根据工程进展的需要所决定。 根据上述估算结果，可以得出成本管理计划、详细依据、成本估算. 成本管理计划：房地产开发项目从可行性阶段的→项目策划定位→规划方案设计→施工图设计→项目建设→项目验收等几个阶段，其项目定义是一个渐进明细的过程，因此开发项目的整个成本也是不断接近实际成本的过程，成本管理计划就是房地产开发项目在项目的各个生命周期管理成本的变化。 详细依据：在作开发项目估算时所用的假设和假定，假设和假定的理解就是我们传统的编制工程

房地产需求预测模型

青岛高校信息有限公司 房地产需求预测数学模型设计 2017年1月12日

目录 1 房地产需求影响因素 (2) 2 模型建立 (2) 2.1 逐步回归分析 (2) 2.2 自回归移动平均算法 (3)

1 房地产需求影响因素 房地产种类很多，本文以商品住房为例，预测房地产需求。影响房地产需求的因素有很多，主要影响因素包括： 1、区域人口总数。区域住房总面积一定，人口总数越多，房产需求越大； 2、人均可支配收入。人均可支配收入体现居民的实际购买力，依此体现居 民购买住房的可能性； 3、区域生产总值。国民经济发展水平直接影响各行业的发展，经济水平的 提高必然带动房地产业自身的发展和其他行业对房地产的需求； 4、房地产价格。购房人群对房地产价格敏感，房地产价格是影响房地产需 求的主导因素之一； 5、贷款利率。银行贷款利率上调意味着购房成本增加，进而影响房地产需 求； 6、通货膨胀率。房地产是一种具有保值增值的可投资产品，通货膨胀率高 时，购房成为投资者规避通货膨胀风险的一种手段，影响房地产需求。 2 模型建立 建立房地产需求预测数学模型，预测模型可以采用逐步回归分析算法和时间序列分析的自回归移动平均法。 2.1 逐步回归分析 在第一节的因素分析中，各因素之间有可能存在一定的相关关系，当两个因素之间有一定相关关系时，可以解释为这两个因素反映房地产需求的信息有一定的重叠。 多重共线性检验可以将重复的或相关关系较强的变量删除，得到可能少的两两不相关的变量，而且这些变量在反映房地产需求信息方面尽可能保持原有的信息。 第一节的六个因素为影响房地产需求的六个变量，记为X1,X2,?,X6，使用其中一个变量，分别对另外五个变量做线性回归，若相关系数大于0.8，则存在较严重的多重共线性，剔除该变量，直到消除多重共线性，使用最小二乘估计

(完整版)万科集团房地产成本核算指导

万科集团房地产成本核算指导 第一章总则 1-1 为了加强成本管理，规范集团房地产开发企业成本核算，正确计算开发产品成本，便于成本资料的比较和分析，根据会计准则等有关规定，以及集团《财务管理规则》和《会计管理规则》的要求，制定本指导。 1-2 集团房地产开发企业成本核算的任务是：建立和完善成本核算基础工作，严格遵守成本开支范围，合理确定成本计算对象，正确归集和分配开发成本及费用，及时、准确、完整地提供成本核算资料，及时发现成本管理中存在的问题，以便寻求降低成本的途径。 1-3 各房地产开发企业，建立成本核算责任制，不断完善成本核算基础工作，改进成本核算办法，严格按照国家以及集团成本管理的要求，正确组织成本核算工作，并自觉接受集团的监督。 第二章成本核算的基本程序 成本核算的一般步骤： 第一步：根据成本核算对象的确定原则和项目特点，确定成本核算对象。 第二步：按成本核算及管理的要求，设置有关成本核算会计科目和帐簿，按成本核算对象归集开发成本费用。 第三步：按受益原则和配比原则，确定应分摊成本费用在各成本核算对象之间的分配方法、标准。 第四步：将归集的开发成本费用按确定的方法、标准在各成本核算对象之间进行分配。 第五步：编制项目开发成本计算表，计算各成本核算对象的开发总成本。 第六步：正确划分完工和在建开发产品之间的开发成本，分别结转完工开发产品成本，按建筑面积计算完工产品单位成本。 第七步：正确划分可售面积、不可售面积(由主管部门划分提供)，根据有关规定分别计算可售面积、不可售面积应负担的成本，按与结算销售收入配比的原则正确结转完工开发产品的销售成本。 第八步：编制成本报表，根据成本管理和核算要求，总括反映各成本核算对象的成本情况。 第三章成本核算对象的确定 3-1 成本核算对象的确定原则：应满足成本计算的需要；便于成本费用的归集；利于成本的及时结算；适应成本监控的要求。 3-2 各单位可根据上述原则，参照下列条件，结合项目开发地点、规模、周期、方式、功能设计、结构类型、装修档次、层高、施工队伍等因素和管理需要等当地实际情况，确定具体成本核算对象。 (1) 单体开发项目，一般以每一独立编制设计概算或施工图预算所列的单项开发工程为成本核算对象。 (2) 在同一开发地点、结构类型相同、开竣工时间相近、由同一施工单位施工或总包的群体开发项目，可以合并为一个成本核算对象。 (3) 对于开发规模较大、工期较长的开发项目，可以结合项目特点和成本管理的需要，按开发项目的一定区域或部位或周期划分成本核算对象。 ▲成片分期（区）开发的项目，可以以各期(区)为成本核算对象。 ▲同一项目有裙房、公寓、写字楼等不同功能的，在按期(区)划分成本核算对象的基础上，

房地产价格数学模型的建立与应用

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/9b5122231.html, 房地产价格数学模型的建立与应用 作者：周建明巨泽旺姚冬梅 来源：《中小企业管理与科技·下旬》2010年第11期 摘要:本文运用截面法和多元线性回归模型对2009年8月到12月济南二手房交易市场的样本数据作了深入的定量分析,对商品住宅价格的特征因素和区域因素进行了论证,据此构建了不同条件下住宅价格与其影响因素间的函数关系模型,运用该模型对济南商品住宅价格进行了分 析和预测。 关键词:住宅价格特征因素区域因素多元线性回归分析 房地产价格的变化包含两个方面:一是从时间序列角度来分析商品住宅价格波动因素的影响;二是从截面角度即在同一时间段内,一个国家或地区人口、经济水平、政策等因素都相同的情况下,不同的商品住宅拥有的属性是不同的,这也是商品住宅购买者所需要考虑的因素,在此笔者从截面角度来分析影响商品住宅的因素及其作用。 1 商品住宅的属性特征及变量 与其他商品相比,住宅作为商品具有结构复杂,地理位置固定,缺乏供给弹性,区位或地段导致价格差异较为明显,所需资金密集,购买频率低等属性。本文商品住宅特征价格模型以一套商品住宅的总价(万元)及房价对数(lnp)为被解释变量,住宅所在楼层的层数、住宅所在楼的总楼层数及住宅的建筑面积(平方米)、卧室房间、客厅、卫生间数目及住宅是否有阳台、房龄、朝向、装修、暖气和住宅所在的区域为解释变量。 2 样本采集说明 为了更好反映商品住宅的特征属性对价格的影响,样本的采集应在同一个住宅市场上。本 文采用济南商品住宅二手房交易市场2009年8月-12月的40个有效样本,数据信息包括济南不同区域的住宅房产的价格及其特征变量。 3 商品住宅特征价格模型的变量选定及统计特征 通过汇总2009年8月-12月济南商品住宅二手房交易市场截面数据资料,得到济南住宅市 场相应特征变量的样本统计值,如表1所示: 4 计量模型的建立

龙湖地产成本管理机制

龙湖地产成本管理机制 龙湖成本管理---“细节式”成本管理 一、管理范围 建安成本、项目前期费用、期间费用（财务、管理、营销费用）、合同管理、招投标管理等 二、参与管理的部门 成本管理部门、设计管理部门、工程管理部门、销售与策划部门、财务部门三、成本管理的方法 变革组织架构，明确岗位职责 （1）组织架构的变革 变更后组织形式：矩阵式组织架构 考核部门：项目团队和职能部门 汇报上级：项目负责人 管理层级：3级 成本管理责任人：项目成本经理 （2）成本管理中各部门的职责

（3）造价采购部的组织架构 （4）集团对各地区公司的成本管理模式 ：

成本管理中各个阶段的作业指导（1）土地投资论证阶段 （2）项目启动阶段

（3）初步设计阶段

（5）竣工阶段 附注：2015年龙湖地产提出的编制成本月报 龙湖的动态成本管理纵向分级上合理授权、层层聚焦，以确保管控与灵活的需要。每个月会进行动态成本回顾与预警。而其采用的重要方式，即为编制成本月报。明确动态成本工作目标和成本月报组成成分 1、工作目标 需要明确的是，首先，月报是对项目已确定或已发生投资情况的月度小结与回顾；其次，月报对项目可能发生的投资变化或风险做出动态预估；再次，月报可为及早发现并解决问题提供依据。

同时，月报应被视作项目推进过程及项目后期进行结算的组成部分，而最后一份月报为该项目竣工总结算报告。 2、内容构成 成本月报应包括带有审核签名的月报封面、《成本月报汇总表》、项目概况、特别事项、编制依据、编制范围、《成本子目标分解/估值明细表》、《合同执行情况一览表》及其他附表等。 其中，项目概况包括基地及各业态单项面积、分期开发说明、开发总成本及经济指标、工程进度、已完工程及累计已付款额及比例等。 而其他附表包括概预算审核报告、主要经济技术指标跟踪统计表等。 3、编制依据和范围 成本月报编制依据包括经批准的可行性研究报告和目标成本（编入月报表第一列），并应尽可能利用现有一切资源，包括开发项目各合同金额、设计图纸、扩初概算、施工图预算、跟踪/已完专业分包结算、回标价格或分析报告、中标价、现场签证、设计变更、市场行情、竣工结算等，以及专业经验，以综合反映、表述、预估项目开发的总成本。 成本月报反映的成本信息时间段应为编制月份上月25日至编制月份当月24日，反映的成本信息范围应与经公司批准的可行性报告及目标成本反映的成本信息范围相一致。若成本反映的信息范围发生重大变动，比如毛坯房变更为精装修房等，则应以公司重新批准的目标成本为比较基准，并在当月月报编制说明中特别说明该项调整。 4、重点注意事项 首先，无论是设计单位提供的扩初概算，或由造价咨询单位编制的施工图预算，地产企业务必在概预算编制前根据目标成本中的建安成本分类格式向编制单位提出编制格式要求，而非根据目标值来提格式要求。 其次，在招标过程中，标段划分即使与建安成本目标值的分类有很大出入，也应该有意识地考虑将工程量清单进行分类，以便在日后与项目成本目标值分类的划分、归并相一致。 再次，在施工或结算过程中，地产企业应严格按成本目标值所示的分类及科目归并并整理后表述。

基于灰色模型的房地产价格分析

基于灰色模型的房地产价格分析 摘要 本文以重庆市为例，考察房地产价格变化关系。首先要确定影响房地产价格变化的主要因素，然后建立房地产价格变化与各主要影响因素间的定量关系，接着着重研究住房保障规模变化对房地产价格的影响，并对房地产价格变化趋势进行合理的短期预测，最后针对上述结果，为稳定房地产价格提出相应的调控措施。 在第一问中，要求确定房地产价格的主要影响因素。首先通过查找相关资料我们先确定影响房地产价格的可能影响因素及其相关统计数据。然后通过建立灰色关联度分析模型，判断各可能影响因素与房地产价格之间的关联程度。最后通过分析比较各因素与房地产价格的关联程度，从中找出影响房地产价格的主要因素，分别是土地交易价格、建筑材料价格、经济适用房面积、城镇化率、人均可支配收入。 在第二问中，要求找出房地产价格与各主要因素之间的数学模型。首先我们选取问题一结论中的五个主要因素，以表1中各主要因素所对应年份的统计数据为分析对象,建立灰色(0,)G M N 模型。然后根据灰色(0,)G M N 模型的分析方法 得到()，G M 0N 估计式为()(1)(1)123()()()1.4968-0.282-0.5919-0.4894?1x k =x k x k (1) (1) (1) 456()+()()2.4368-0.0979x k x k x k ，代入相关年份的序号即可计算得到模拟序 列。最后利用后验差检验法将计算得到的预测值与原始值进行比较验证，通过验证后即可利用上述模型关系式进行预测。 在第三问中，要求利用上述模型考察未来三年保障房建设力度变化时，房地产价格的变化趋势。首先由于数据缺失，我们需要分别对除房地产价格及保障房建设力度以外的4个因素建立灰色G M (1,1,)模型，对未来三年这4个因素的统计值进行预测，将房价的多因变量转化成一个因变量：保障房力度。然后利用模型二得到的估计式，建立房地产价格与保障房建设力度之间的线性关系。最后分析两者之间的定量关系，得到在不同保障房建设力度下，预测房价的变化趋势，并且得出结论：为了稳定房价，要保证保障房的建设面积每年比上一年翻一番。 在第四问中，要求根据所建立的模型及预测结果，对房地产价格问题提出建议。根据上述模型，从影响房价的各主要因素出发，对稳定房价提出如下建议: （一）进一步完善土地价格管理。 （二）对房地产市场要控制总量，调整供给结构。 （三）提高人均收入水平，扩大就业，解决住房难问题。 （四）大力发展经济适用房和廉租房 针对建议（四），根据模型三的结论，在保证保障房正常完工、完全保质保量销售的前提下，保障房的建设面积需要每年比上一年翻一番。 关键词：房地产价格 保障房 关联度 灰色(0,)G M N 模型

供求关系对房地产价格的影响分析

供求关系对房地产价格的影响分析 摘要 随着我国经济的快速发展，房地产业对国民经济的基础作用、先导作用和支柱作用日益突出，商品房作为房地产中最主要的组成部分，其发展、变化和运行情况直接影响整个房地产行业的发展，进而影响着国民经济的运行和国民的生活质量。近几年来，我国大部分大中城市的房地产价格达到了相当的高位，并且呈现出持续上涨之势，严重超过了我国绝大多数国民的心理承受能力和实际购买力，对此，我国的房地产价格亟需进行调控和抑制，以稳定房地产市场。房地产价格持续快速上涨的主要原因是商品房的供需失衡，因此，本论文选择商品房的供给与需求为研究对象，再根据一般供求定理，利用计量经济学知识和EViews运行软件，通过从中国统计局收集到的样本数据，引入房地产价格与商品房供给，房地产价格与商品房需求的关系模型，并通过经济学检验、变量的拟合优度、回归方程的显着性和异方差性检验等方法来验证模型的正确性。根据房地产价格与商品房供给和需求模型的研究分析结果，结合目前我国房地产市场的发展现状和存在的问题，为我国抑制房价持续上涨、稳定房地产市场提出几点合理的政策性建议。 关键词房地产价格；供需失衡；模型分析；政策性建议

The Analysis on the Impact of Supply and Demand on Real Estate Price Abstract With China's rapid economic development, the role of the real estate industry on the basis of the national economy, the leading role and pillar increasingly prominent role in commercial real estate as the most important component of its development, change, and directly affect the operation of the entire real estate industry, thereby affecting the operation of the national economy and the people's quality of life. In recent years, most of our cities real estate prices reached a fairly high level, and showing a rising trend, the vast majority of our citizens seriously than mental capacity and the actual purchasing power, which, China's real estate prices urgent need for regulation and suppression, to stabilize the real estate market. Real estate prices continued to rise rapidly mainly due to real estate supply and demand imbalance, therefore, this paper choose housing supply and demand as the research object, according to the general supply and demand theory, knowledge and use of econometric software EViews runs through the collection from the Chinese Bureau of Statistics to sample data, the introduction of real estate prices and housing supply, housing prices and housing demand relationship model, and through econometric testing, goodness of fit variables, the significance of the regression equation and heteroscedasticity tests and other methods to validate the model correctness. According to real estate prices and the housing supply and demand model of analysis results, combined with the current development status of China's real estate market and problems for China to curb housing prices continued to rise, stabilize the real estate market to make a few sensible policy recommendations. Keywords Real estate prices；Supply and demand imbalance；Model analysis；Policy recommendations.