导读:本文包含了住宅商品房论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:楼市,企稳,房地产市场,西昌,平方米,商品住宅,改善型,房地产管理局,房地产开发,住房销售
住宅商品房论文文献综述
本报,沈虎子,实习生,王西林[1]（2019）在《数据浮动之间，西昌楼市进入“企稳”阶段》一文中研究指出入冬以来，西昌天气方好。与往年火热的冬天楼市相比，今年冬天的西昌楼市显得寒意逼人，购房者观望情绪甚浓，住房成交量较去年同期下滑，持续火热的市场不觉降温了。据统计，今年1-9月，西昌商品房供应量同比增长15%，住宅销售量同比下滑18%。数据浮动之间，西昌楼(本文来源于《凉山日报(汉)》期刊2019-12-05）
陈娜,唐晨旭,刘伟,陈华雄[2]（2019）在《周口市住宅商品房价格的分析与预测》一文中研究指出近年来周口市住宅商品房价格持续上涨,引起了社会各界的关注.为了研究周口市住宅商品房价格的影响因素和未来走势,提出了一种基于灰色理论和多元线性回归分析的房价预测模型.首先,利用灰色关联度分析选取出对周口市住宅房价影响较大的因素.然后,通过进行统计检验和修正多重共线性,建立一个修正的多元线性回归预测模型.最后,在采用灰色GM(1,1)预测模型预测出所选取影响因素的新的时间序列值的基础上,再进行回归分析,预测出2017-2020年周口市住宅商品房平均销售价格.可见,未来几年内周口市住宅商品房价格仍会呈逐年快速上涨趋势,但增速不会越过25%的合理水平.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年19期）
袁章帅[3]（2019）在《基于限购政策下的海南省住宅商品房房价探究》一文中研究指出本文利用2000-2017年海南省年度、月度数据分析城市人均拥有道路面积、贷款利率、人口总数、房地产投资额等因素对海南商品住宅价格的影响效应;随后,构建BP神经网络预测模型预测了在无限购政策下海南省商品房房价;最后,采用VAR模型预测了在限购政策下海南省未来商品房价格并构建多种预测模型预测海南省未来商品住宅价格及变化趋势。以期给相关政府部门制定宏观调控措施提供参考依据。(本文来源于《营销界》期刊2019年34期）
钱杨[4]（2019）在《主城区非住宅商品房去库存见成效》一文中研究指出本报讯（通讯员钱杨）《池州市人民政府关于促进主城区非住宅商品房去库存的若干意见》出台已近两年，随着控制非住宅用地供应规模、允许符合条件的非住宅房地产项目按规定进行业态转型、实行个人购房新建商业用房购房落户和就近入学等一系列配套政策相继落地实施，成效逐步显(本文来源于《池州日报》期刊2019-07-24）
张浩,陈立文[5]（2019）在《基于非均衡理论的住宅商品房市场有效供求失衡分析》一文中研究指出利用1998—2016年河北省11个地市的面板数据,基于非均衡理论运用市场聚合条件下的非均衡模型,对河北省住宅商品房市场有效需求、有效供给和非均衡度进行实证分析。结果表明:1998—2016年,非均衡成为河北省住宅商品房市场的一种常态,在此期间经历了五个非均衡发展阶段。为了维护社会稳定和住宅房地产市场的健康发展,政府可通过增加住宅商品房有效供给、抑制过度投机和投资需求、健全房地产法律法规体系等措施减少有效需求和有效供给间的差距。(本文来源于《经济与管理》期刊2019年04期）
谢琴琴,曾宇[6]（2019）在《住宅商品房客户一般购房行为过程分析》一文中研究指出房地产企业间的竞争越来越激烈,在同一区域内对潜在购房客户的分析深度和掌握程度的高低成为房地产企业在营销推广成功与否的重要环节,也影响到房地产企业销售情况和资金回笼速度。文章通过对相关消费者行为在房地产领域的相关研究,并结合自身的从业经验,建立住宅商品房潜在购房客户购房行为一般模型,并依据此模型站在房地产开发企业的视角提出一些建议,意在为房地产企业在营销推广过程中提供客户分析的理论框架和参考依据。(本文来源于《中国集体经济》期刊2019年18期）
王昕,张志强[7]（2019）在《一季度商品房住宅投资268.45亿元》一文中研究指出本报讯（ 王昕 实习生 张志强）一季度，西安市房地产开发投资增长加快，其中住宅投资增长23.9%；销售市场逐渐活跃，现房销售面积下降期房增长……昨日，市统计局发布数据显示，今年以来，西安房地产主要指标呈现稳中向好的态势。未来房地产市场不确定因素增加，(本文来源于《西安日报》期刊2019-05-06）
邱若蓉[8]（2019）在《一季度惠州楼市稳字当头》一文中研究指出稳定房价和稳定预期依然是楼市主基调。获悉，1～3月份，我市新建商品房住宅销售价格指数环比增幅分别为-0.2%、-0.4%、0.1%，总体保持平稳。市住建局相关负责人表示，今年将继续坚持“房住不炒”定位，不断推动市场调控精准化，因地制宜因时制(本文来源于《惠州日报》期刊2019-04-19）
韩雪娟[9]（2019）在《住宅商品房价格预测模型的研究》一文中研究指出2017年的最后叁个月,中国房地产市场罕见地迎来了一轮密集的政策信号。从中共十九大报告的召开到年末的中央政治局会议的召开,再到召开的中央经济工作会议,这叁场高层会议连续对房地产市场定调。房价将如何变化,它再次成为人们关注的热点,因此一个合理的价格预测模型就显得尤为重要。本文通过2005～2016年新疆住宅商品房的价格,结合灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型,建立了灰色马尔科夫预测模型,所建模型的平均相对误差由原来的7.17%降低到2.39%,弥补了灰色GM(1,1)模型预测结果误差大的缺点。结果表明:灰色马尔科夫模型是较好的价格预测模型,并且新疆住宅商品房价格在2017～2020年将会呈现出持续走高的趋势。(本文来源于《石河子科技》期刊2019年01期）
徐伟,王悦[10]（2018）在《基于ArcGIS的商品房住宅价格时空差异研究》一文中研究指出基于空间计量统计,利用Arc GIS对商品房住宅价格进行探索性空间分析,根据Moran's I散点图、LISA散点图及聚类图、空间分布图等分析区域差异性的空间相关性及相互关联影响。以江苏省39个市、县近10年的商品房住宅价格为例,从时空差异的角度揭示了江苏省的住宅在空间位置上呈圈层式形态分布,商品房住宅价格在2008年—2014年呈现较强的空间正相关性,且相关性呈逐年递减的趋势。为避免南京地区房价过热,政府应在采取相应政策抑制的同时,加大周边地区的开发与优惠政策,确保区域间的协调同步发展。(本文来源于《工程建设》期刊2018年12期）
住宅商品房论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近年来周口市住宅商品房价格持续上涨,引起了社会各界的关注.为了研究周口市住宅商品房价格的影响因素和未来走势,提出了一种基于灰色理论和多元线性回归分析的房价预测模型.首先,利用灰色关联度分析选取出对周口市住宅房价影响较大的因素.然后,通过进行统计检验和修正多重共线性,建立一个修正的多元线性回归预测模型.最后,在采用灰色GM(1,1)预测模型预测出所选取影响因素的新的时间序列值的基础上,再进行回归分析,预测出2017-2020年周口市住宅商品房平均销售价格.可见,未来几年内周口市住宅商品房价格仍会呈逐年快速上涨趋势,但增速不会越过25%的合理水平.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
住宅商品房论文参考文献
[1].本报,沈虎子,实习生,王西林.数据浮动之间，西昌楼市进入“企稳”阶段[N].凉山日报(汉).2019
[2].陈娜,唐晨旭,刘伟,陈华雄.周口市住宅商品房价格的分析与预测[J].数学的实践与认识.2019
[3].袁章帅.基于限购政策下的海南省住宅商品房房价探究[J].营销界.2019
[4].钱杨.主城区非住宅商品房去库存见成效[N].池州日报.2019
[5].张浩,陈立文.基于非均衡理论的住宅商品房市场有效供求失衡分析[J].经济与管理.2019
[6].谢琴琴,曾宇.住宅商品房客户一般购房行为过程分析[J].中国集体经济.2019
[7].王昕,张志强.一季度商品房住宅投资268.45亿元[N].西安日报.2019
[8].邱若蓉.一季度惠州楼市稳字当头[N].惠州日报.2019
[9].韩雪娟.住宅商品房价格预测模型的研究[J].石河子科技.2019
[10].徐伟,王悦.基于ArcGIS的商品房住宅价格时空差异研究[J].工程建设.2018