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房价与地价的影响因素多且因素之间相关关系复杂,本次研究通过收集整理重庆市房价与地价的相关数据,采用政策因素、宏观区位因素、微观区位因素、平均容积率因素、规划因素、路网密度因素来研究房价与地价之间的关系,通过建立因素间的通径图构建房价地价的结构方程模型,详细分析了各因素之间的影响关系. 相似文献
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房价,是时下城市居民谈论比较多的话题之一,北京的居民总是抱怨北京的房价高,人家郑州的房价比北京便宜多了。在北京,不同区域与地段的房价也相差很大,房价的高低由很多因素决定,但有一点是毋庸置疑 相似文献
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《测绘科学》2020,(6)
针对房价增长过快的问题,该文以赣州市2017年的房产交易数据为研究对象,通过计算Moran’s I指数和Getis-Ord G指数分析了房价的空间相关性和空间异质性,并筛选出地块属性、商服繁华因素、交通因素、公共设施因素以及环境因素,结合灰色关联模型对中小城市房价的影响因素进行了分析。结果表明:赣州市房价在总体上呈现显著的空间相关性,且大部分住宅在空间上表现出集聚特征,小部分住宅由于在空间上存在异质性,表现出离散特征;房价自相关的阈值范围为5.2 km;房价的热点区主要分布在万象城,城市中央公园附近,冷点区主要分布在沙河镇区域;灰色关联模型分析表明,小区绿化率,市中心对房价的影响最大,容积率、交通枢纽、医院对房价的影响次之;学校、商场、公园、建筑面积以及河流对房价的影响较弱。 相似文献
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城市房价空间分布及其影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对城市房价的空间分布规律及其影响因素的研究,该文提出了以南昌市青山湖区房价为研究对象,基于相关理论,搜集整理了2015年07月到10月南昌市青山湖区155个楼盘的均价,利用市场比较法把房价修正到2015年10月份节点上,估算出了155个楼盘点的价格,以GIS技术为研究平台,运用普通克里格插值方法,得到了青山湖区房价的等值线图,根据等值线图得到其空间分布情况,从可达性视角出发,采用结构方程模型构建了青山湖区房价影响因素分析框架,运用SPSS分析出各自变量和因变量之间的关系,即定量分析出了各影响因素对房价格产生的影响程度。 相似文献
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在城市规划编制中,获取连续的城市地价或者房价数据对城市经济分析具有重要意义。现有的方法基本上都是通过对部分样本数据的空间插值来获取,但是,不同于气温、降水以及污染物扩散等自然现象,房价除了受到区位影响外,还受到市场、利率、政策、心理预期等众多不确定性因素的影响。因此,对城市连续性房价数据的获取精度一直是相关研究的关键问题。本研究以杭州市100个楼盘中95个楼盘的销售均价为基础数据,以ArcGIS为数据处理平台,分别采用反距离加权法、普通克里格法、样条函数法对杭州市主城区房价空间分布进行插值,并通过没有参与插值的5个楼盘的实际价格与插值结果进行误差分析,对4种不同插值方法在房价空间插值中的表现进行评价。研究结果表明,在4种(样条函数法包含两种不同的插值方法)插值方法中,张力样条函数法的精度最高。 相似文献
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西安市住宅价格空间结构和分异规律分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用ESDA方法对西安市城区的291个普通住宅项目均价数据进行研究,通过计算Moran指数和半变异函数分析了其空间自相关性和变异性,并进行了趋势分析。应用Kriging空间插值方法对西安市普通住宅价格空间分布进行了模拟。研究结果表明:西安市房价存在显著的空间自相关性,大部分住宅价格呈空间集聚格局,少部分因存在空间异质性而呈离散分布;房价变异函数表现出各向异性,不同方向有不同结构特征,空间自相关尺度为14.2km;西安市房价空间分异规律明显,房价分布格局受城市功能区划和交通影响较大。 相似文献
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改革开放以来,住房商品化的新体制基本确立,使以住宅为主的房地产业成为国民经济的支柱产业,房地产价格也成为当今热点。城市房地产价格在空间、时间分布上具有较强关联性和特殊性。据此,以南京市房地产价格为例,研究不同因素对房地产价格变动的影响,从而建立有效的分析评估机制。结果表明,从时间分析角度,政策对南京房价的影响较大,政府颁布的不同购房政策是房价波动的重要因素;从空间分析角度,南京房价分布主要为圈层式结构,中心城区等值线密集且分布均匀,而四周等值线逐渐变得稀疏且分布不均。影响房价的主要因素为距市中心远近,中小学、高校、医院、景区和地铁位置。通过这些影响因素,建立了Hedonic模型,揭示了南京市房价的空间分布格局。 相似文献
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选取全国100 个大中城市房屋销售价格为主要数据来源,以箱线图、直方图和空间分布GRID 图为工具,分析了2012年样点城市的房价变化情况及不同区域城市之间的空间差异.结果表明,我国大部分地区房价在2012 年呈平稳形势,涨跌幅度西北部地区高于东南部地区,但因后者基数大,导致二者的房价差距依旧明显. 相似文献
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针对人口和房价问题的研究多基于地理空间单元,难以从更深层次、更多角度反映两者关系的问题,以武汉市主城区为例,在区县、街道、居民区3个空间尺度与工作和休息这两个时间节点上应用Kriging插值、区位熵、集聚指数等方法分析人口集聚和房价的分布特征及相关性,并在居民区尺度基于土地利用数据这非地理空间单元,对人口集聚和房价关系进行探讨.结果表明,房价与人口集聚分布具有趋同性,但并非完全同步,房价高值往往与人口集聚高值错开而分布在其周围;用地类别中,相对于居住人口,公共管理与公共服务设施用地,绿地与广场用地、公共设施用地类别房价受就业人口集聚影响更为显著. 相似文献
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针对住房价格随时间的演化,该文利用社交网络数据——新浪微博兴趣点数据,并结合住房价格数据,基于核密度分析、热点分析、GWR(地理加权回归)等方法分析了南京市房价的时空变化特征及其影响因素.结果表明:南京市住房价格自2007年迄今为止主要呈上涨趋势,但各区涨幅不同.核密度分析结果表明,POI签到数据密度高的区域也是高房价聚集的区域,并且具有较高的活动频率,说明POI签到数据的集聚程度与住房价格关系密切.热点分析结果表明,POI签到数据所显示的热点区域同时也是住房价格高的区域,说明POI热点分布与房价存在较大相关性.整合了大型社交网络与住房价格数据,揭示了南京市房价时空变化规律,可为房价调控政策的制定提供理论依据. 相似文献
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提案是人民政协积极参政议政、发扬民主监督的重要手段,也是人民政协富有特色的信息库和智力库。这些汇聚各界智慧和意见的提案,一年来怎样有助于推动问题的解决?保障房建设"发力"圆百姓安居梦[背景]房价高企,已经成为中国百姓心头的重负。特别是对大城市的低收入者而言,通过购买商品房解决安居问题越来越遥不可及。 相似文献
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针对北京市主城区房地产价格长区间的空间分布变化及其成因进行研究,为北京市房价的空间分布规律提供参考.采用空间相关性分析方法中的平均最近邻分析、全局Moran'sI指数、Moran散点图和LISA集聚图等分析工具结合空间自相关理论对北京市主城区房地产价格的空间分布变化进行分析,通过克里金插值分析方法验证房价的空间特征,分析空间分布的变化及其成因.得出北京市主城区房地产价格20152019年,空间集聚特征不变,正向空间自相关增强,价格中心由单中心变为中心—副中心的多中心形式,区位因素和交通可达性条件是影响房价空间分布变化的重要因素. 相似文献