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1022 11
2022-06-06
英文标题:
《What are the most important factors that influence the changes in London
  Real Estate Prices? How to quantify them?》
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作者:
Yiyang Gu
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  In recent years, real estate industry has captured government and public attention around the world. The factors influencing the prices of real estate are diversified and complex. However, due to the limitations and one-sidedness of their respective views, they did not provide enough theoretical basis for the fluctuation of house price and its influential factors. The purpose of this paper is to build a housing price model to make the scientific and objective analysis of London\'s real estate market trends from the year 1996 to 2016 and proposes some countermeasures to reasonably control house prices. Specifically, the paper analyzes eight factors which affect the house prices from two aspects: housing supply and demand and find out the factor which is of vital importance to the increase of housing price per square meter. The problem of a high level of multicollinearity between them is solved by using principal components analysis.
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中文摘要:
近年来,房地产业引起了世界各国政府和公众的关注。影响房地产价格的因素是多样的、复杂的。然而,由于各自观点的局限性和片面性,没有为房价波动及其影响因素提供足够的理论依据。本文旨在构建一个房价模型,科学、客观地分析1996年至2016年伦敦房地产市场的走势,并提出合理控制房价的对策。具体来说,本文从住房供求两个方面分析了影响房价的八个因素,找出了对每平方米房价上涨至关重要的因素。利用主成分分析解决了它们之间的高度多重共线性问题。
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分类信息:

一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Applications        应用程序
分类描述:Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学,教育学,流行病学,工程学,环境科学,医学,物理科学,质量控制,社会科学
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-6-6 22:35:35
影响伦敦房地产价格变化的最重要因素是什么?如何量化它们?益阳谷(益阳。gu@ucl.ac.uk)智能城市与城市分析理学硕士巴特利特高级空间分析中心摘要近年来,房地产业吸引了全球政府和公众的关注。影响房地产价格的因素是多样的、复杂的。然而,由于各自观点的局限性和片面性,没有为房价波动及其影响因素提供足够的理论依据。本文的目的是建立一个房价模型,对1996年至2016年伦敦房地产市场趋势进行科学、客观的分析,并提出合理控制房价的对策。具体来说,本文从住房供给和需求两个方面分析了影响房价的八个因素,找出了对每平方米房价上涨至关重要的因素。利用主成分分析解决了它们之间的高度多重共线性问题。1简介近年来,房地产业的发展已成为经济增长的重要驱动引擎,但房地产业也受到了批评(Pyrrey et al.,2004)。房价无法承受的因素引起了政府和公众的关注(Case和Shiller,2003)。影响房地产价格的因素是多样的、复杂的。关于影响房地产成本的因素,学者们进行了大量研究:Case和Shiller(1990)进行了回归分析,证明了房价与人口、收入和房地产市场利润相关。
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2022-6-6 22:35:39
Poterba(1991)选择收入、建筑成本和人口作为影响因素,并得出结论,可以通过它们来解释成本。Quigley(1999)强调人口、就业、经济指数等一些经济变化可以预测住房价格趋势。这些都证明了房价是可以建模和预测的。然而,由于各自观点的局限性和片面性,并没有为房价波动及其影响因素提供足够的理论依据。此外,他们未能提供一个系统合适的房价模型。因此,本文旨在构建一个房价模型,对1996年至2016年伦敦房地产市场趋势进行科学、客观的分析,并提出合理控制房价的对策。本文从住房供求两个方面分析了影响房价的八个因素,找出了影响每平方米房价上涨的关键因素。利用主成分分析法解决了它们之间的高度多重共线性问题。首先,介绍了可用的属性集合。第二部分介绍多元回归方法和主成分分析,然后进行解释。第四部分指出了本文的局限性,并在最后给出了结论。2数据影响房地产成本的因素很多。Yihong(2016)引入房地产投资、地价、贷款利率和竣工住宅面积作为变量来描述供给模型,人口、GDP和收入作为变量指标来描述需求模型。
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2022-6-6 22:35:42
考虑到研究的需要和数据的可用性,从上述变量中,我选择了房地产投资、利率作为我的供给因素;人口、GVA和收入作为需求因素。图1显示了适用于分析的变量及其来源。图1所选变量选择这些因素的原因如下。至于住宅开发投资(REI),ZF投入的资金越多,建筑规模就越大(Murialdo,2013)。此外,人们通常通过抵押贷款购买房地产。因此,利率必然是影响价格波动的因素。就需求因素而言,人口密度(PD)与住房购买需求密切相关。总增加值(GVA)是反映公民支付能力的客观指标。一般来说,变量越大,居民的购买力越强,这与房价有一定的关系。同样,平均可支配收入(GDHI)决定了购买力,购买力与住房价格呈正相关(Mishkin,2007)。由于其在住房市场中的重要性,也选择了已开工和完工的永久性住房(PDS)(PDC)和消费者价格通胀(CPI)。建筑面积和竣工住宅数量最能反映房地产供应情况。通常在需求弹性不变的情况下,随着供应面积的增加,房价会下降。
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2022-6-6 22:35:45
此外,引入CPI是因为它通常被视为通货膨胀或通货紧缩的指标,这可能导致工人或建筑材料成本上升,间接影响住房成本(Mishkin和SchmidtHebbel,2001)。此外,由于所选房价影响因素数据均为时间序列数据,因此本年数据与上一年数据之间存在较强的相关性。因此,在进行进一步分析之前,应对其进行预处理。本文通过各因素的增长预测房价的增长。3方法学3.1建立初始回归公式应在开始时检查变量之间的关系。散点图如下所示(图2)。VariableNotationUnitSource房价变动(1996-2016年)IY英镑/平方米,土地登记处房地产开发投资REI英镑大伦敦管理局(GLA)永久性住宅开工日期:1000年国家房屋建筑委员会(NHBC)永久性住宅完工日期:1000年国家房屋建筑委员会(NHBC)利率:国家统计局(ONS)总价值加成百分比人均国家统计局(ONS)消费价格通胀率PI%国家统计局(ONS)每平方公里人口2更大的伦敦管理局(GLA)人均可支配家庭总收入I英镑人均国家统计局(ONS)图2所示的相关和独立变量散点图矩阵,每个因素都倾向于一定程度的形状(线性),这表明响应变量和预测因子之间存在线性关系,因此可以建立线性回归模型。(RabeHesketh,2008年)。
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2022-6-6 22:35:49
除此之外,没有重要的外部因素。初始回归公式为:!“#$%&$\'()!&$*+,-&$.+,/&$0!(&$1234&$5/+!&$6+,&$72,8!&9其中,:%是价格变化的初始值;:\'to:7是回归系数,表示残差。3.2相关分析以避免多重共线性问题下面的相关矩阵(图3)表示变量之间的相关性。Iyreipdspdcirgvacpidgdhiiiy1.00REI0.941.00PDS-0.43-0.561.00PDC-0.18-0.260.761.00IR-0.88-0.840.640.551.00GVA0.990.93-0.50-0.28-0.911.00CPI0.250.08-0.34-0.50-0.460.331.00PD0.980.95-0.57-0.30-0.910.990.301.00GDHI0.94-0.53-0.30-0.920.990.301.001.00图。3因变量和自变量之间的相关矩阵在图3中,第一行中的值表明,房价与其他自变量之间存在强烈的相关性,这为具有良好的线性关系提供了基础。然而,预测变量之间的高相关值显示出高水平的多重共线性,因此不适合将输入变量引入线性回归分析。这个问题可以通过将变量输入主成分分析(PCA)来解决,因为每个PCA因子都是不相关的(Dunteman,1992)。详细内容将在以下部分介绍。3.3主成分分析(PCA)PCA是最常见的降维技术之一。
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