导读:本文包含了商品房价格论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:商品房价格,住宅,线性,商品房,销售价格,建安,商品住宅。
商品房价格论文文献综述
本报记者,董添[1]（2019）在《长沙市明确商品房价格构成》一文中研究指出12月11日，长沙市发改委网站发布《关于明确我市成本法监制商品住房价格构成有关事项的通知》（简称《通知》），进一步加强商品住房价格管理，明确价格由“成本+利润+税金”叁部分组成，规定平均利润率为6%-8%。《通知》自12月11日起开始执行。限价同(本文来源于《中国证券报》期刊2019-12-12）
乔维德[2]（2019）在《基于BP神经网络模型的商品房价格预测研究》一文中研究指出鉴于目前商品房价格预测方法存在的问题,在分析影响商品房价格主要因素的基础上,提出采用BP神经网络建立商品房价格预测模型,利用果蝇-蛙跳算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某城市2000～2018年的商品房价格及其主要影响因素数据作为训练样本和测试样本.通过仿真分析表明:BP神经网络模型经过果蝇-蛙跳算法优化后能加快网络的收敛速度,提高商品房价格预测的精准度,对于政府部门进行房价宏观调控以及房产企业的运营管理都具有一定的参考价值.(本文来源于《石家庄学院学报》期刊2019年06期）
罗佳,莫双宁[3]（2019）在《地铁开通、经济适用房与商品房价格》一文中研究指出本文分析了地铁站对周边房屋价格的影响机制,地铁站通过提高周边住宅居民的出行便利性,增加周边房屋的使用价值和效用,从而带动房价上升。本文使用2013-2018年上海市二手商品房的964个小区的面板数据对上述"溢价效应"进行了实证检验,并重点探究商品房小区周边的经济适用房对这种溢价效应的影响作用。实证结果表明,地铁站对周边二手商品房存在溢价作用,距离地铁站越近,二手商品房价格越高;附近经济适用房的存在能够削弱地铁站对商品房的溢价效应,但这种削弱效果非常微弱。合理规划地铁线路,能够弥补经济适用房周边生活板块缺失的不足,更好地实现中心人口向城市周边转移的目标。(本文来源于《上海经济研究》期刊2019年11期）
张鹤[4]（2019）在《土地供给、保障房建设与商品房价格》一文中研究指出住房问题既是民生问题也是发展问题。从1998年开始,我国在拉开住宅市场化序幕的同时,积极推动保障房的建设,以保障低收入家庭的住房需求。保障性住房土地供应的增加,提高了住房供给数量,对商品房住宅的价格具有显着的负向影响。(本文来源于《中国高校社会科学》期刊2019年06期）
陈娜,唐晨旭,刘伟,陈华雄[5]（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）
赵泰,迟建英[6]（2019）在《灰色GM(1,1)模型在商品房销售价格预测中的应用》一文中研究指出商品房价格水平受到诸多因素的影响,准确预测商品房价格走向,对房地产市场的宏观调控及工作的开展有着重大意义。以青岛市近8年商品房销售价格为基础,通过建立GM(1,1)模型并进行实际应用,验证了预测数据有较高的精度,证明了模型的有效性,可以为实际工作提供一定的参考。(本文来源于《价值工程》期刊2019年23期）
牛勇,赵攀[7]（2019）在《基于Adaptive Lasso方法的合肥市商品房价格影响因素实证分析》一文中研究指出随着合肥市经济的快速发展,商品住宅平均价格持续走高,研究合肥房价背后的主要影响因素显得十分必要。本文通过定性分析选取八个可能影响合肥商品住宅平均价格的指标因素,即合肥市GDP、城镇人口、城镇居民可支配收入、商品住宅投资比重、商品住宅间缺口、商品零售价格指数、贷款利率、房地产开发投资。再结合上述因素2003至2018年近16年数据,运用一般最小二乘方法、逐步回归方法、Lasso方法以及Adaptive Lasso方法进行实证研究并加以比较,定量得出影响合肥商品住宅平均价格的影响因素,同时试着给出相关结论和建议。(本文来源于《皖西学院学报》期刊2019年04期）
俞永均,梁宏[8]（2019）在《6月宁波新建商品房价格环比涨幅回落》一文中研究指出本报讯（记者俞永均 通讯员梁宏）据国家统计局反馈数据显示：6月份，宁波市新建商品住宅销售价格环比上涨0.8%，涨幅比上月回落0.3个百分点，在全国70个大中城市中排第25位，排名较上月后移12位。6月份，我市新建商品住宅市场新开、加推楼盘较多。(本文来源于《宁波日报》期刊2019-07-20）
胡逸飞[9]（2019）在《融资模式对商品房价格的冲击效应研究》一文中研究指出文章分析了银行贷款和自筹资金和商品房价格波动之间的相互关联的机理,并利用2012年至2018年09月的数据构建VAR模型进行了更有说服力的实证分析。研究发现,在长期内银行贷款扩张对房价具有显着的正向影响,自筹资金规模的扩大在短期内可以调控房价。据此,本文提出了改变开发商融资模式,实行以直接融资为主的房地产开发方式可有效调控房价的建议。(本文来源于《黑龙江金融》期刊2019年06期）
周泽炯,邢泽斌[10]（2019）在《商品房价格波动影响因素的计量分析——以安徽省合肥市为例》一文中研究指出针对商品房价格波动的影响因素,基于安徽省合肥市2005—2017年相关统计数据从经济发展、购房需求、售房成本、教育水平等四个方面选取指标,结合主成分分析法对商品房价格进行回归,结果表明:经济发展和教育水平是影响合肥市房价波动的关键因素,购房需求和售房成本与之相比对房价波动影响较小。在此基础上,利用GM(1,1)模型,预测合肥市未来五个月房价变动情况,发现在未来一段时间内合肥市房价呈现下降趋势,但下降幅度很小。根据实证结果,为调控合肥市房价波动提出合理建议。(本文来源于《淮北师范大学学报(哲学社会科学版)》期刊2019年03期）
商品房价格论文开题报告
（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：
鉴于目前商品房价格预测方法存在的问题,在分析影响商品房价格主要因素的基础上,提出采用BP神经网络建立商品房价格预测模型,利用果蝇-蛙跳算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某城市2000～2018年的商品房价格及其主要影响因素数据作为训练样本和测试样本.通过仿真分析表明:BP神经网络模型经过果蝇-蛙跳算法优化后能加快网络的收敛速度,提高商品房价格预测的精准度,对于政府部门进行房价宏观调控以及房产企业的运营管理都具有一定的参考价值.
（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。
商品房价格论文参考文献
[1].本报记者,董添.长沙市明确商品房价格构成[N].中国证券报.2019
[2].乔维德.基于BP神经网络模型的商品房价格预测研究[J].石家庄学院学报.2019
[3].罗佳,莫双宁.地铁开通、经济适用房与商品房价格[J].上海经济研究.2019
[4].张鹤.土地供给、保障房建设与商品房价格[J].中国高校社会科学.2019
[5].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
[6].赵泰,迟建英.灰色GM(1,1)模型在商品房销售价格预测中的应用[J].价值工程.2019
[7].牛勇,赵攀.基于AdaptiveLasso方法的合肥市商品房价格影响因素实证分析[J].皖西学院学报.2019
[8].俞永均,梁宏.6月宁波新建商品房价格环比涨幅回落[N].宁波日报.2019
[9].胡逸飞.融资模式对商品房价格的冲击效应研究[J].黑龙江金融.2019
[10].周泽炯,邢泽斌.商品房价格波动影响因素的计量分析——以安徽省合肥市为例[J].淮北师范大学学报(哲学社会科学版).2019
论文知识图
