我国房地产价格统计方法探讨
近年来,国家多次出台宏观调控政策,促进房地产行业健康稳定发展,但房地产价格指数本身失真,相关政策没有起到预期作用。为此改进和完善中国现行的房地产价格统计调查方法十分紧迫。基于这种状态,对房地产价格的统计问题进行调查分析,以期研究出最佳的房地产统计方法,为国家房地产政策的制定和调整提供可操作的理论依据。
《统计科学与实践》2 1年5 0 2期
统计实务
D .1 .9 9 .s .6 4 8 0 . 1 .50 8 OI 03 6 4i n1 7— 9 52 20 .1 s 0
我国房地产价格统计方法探讨★ 薛茹’、王茂平、隗斌贤。
(浙江长征职业技术学院、2 1浙大网新集团、3浙江省科技协会,浙江
杭州
3 0 1 0 0) 0
摘要:近年来,国家多次出台宏观调控政策,促进房地产行业健康稳定发展,但房地产价格
指数本身失真,相关政策没有起到预期作用。为此改进和完善中国现行的房地产价格统计调查方 法十分紧迫。基于这种状态,对房地产价格的统计问题进行调查分析,以期研究出最佳的房地产统计方法,为国家房地产政策的制定和调整提供可操作的理论依据。 关键词:房地产;价格;统计;方法
改革开放3年以来,房地产业的迅速崛起和快速发展成 0
定,在市场结构有了较大变化时,调整基期与权数。 尽管中房指数有许多值得推行之处,但在具体编制技术方法仍有不足 - ( )数测算方法不完善。现实应用的公式未考虑物业一指结构类型的变动,公式所选用的权重是报告期的物业面积,而原始公式所用的权重是固定的 (即基期 )的物业面积。原始公式的优点在于剔除了因物业结构变化所引起的指数变动,使得
为我国一个重要经济现象。房地产投资规模大,产业关联度高,交易周期长,涉及人群众多,既关系国民经济运行,又关 系社会民生安全,是国民经济重要产业。如何科学客观地衡量 房地产价格变动程度和变化趋势,房地产价格指数成为政府和社会公众了解房地产发展的重要依据。房地产价格指数是房地
产市场综合因素影响下,供求关系的直接体现,能及时地向社 会传达市场信息,是房地产市场信息透明化的主要标志。无论是宏观调控,还是市场培育,均需要房地产价格指数作为理论依据。本文对房地产价格的统计方法进行探索和研究,旨在为国家统计部门提供可行性的建议和方法。 一
指数变动完全表现为物业价格的变化。现实应用的公式则操作 简便,实施费用降低,但如果完全按照加
权平均法的样本选择
方式,则会在指数中包含非价格变化因素。为了解决这一问 题,中房指数在目前的实际操作中多先用同一项目。同一小区
的物业价格样点。这其实是借鉴了重复交易法的思想。但是, 、
我国房地产价格统计现状
由于中国各地区的二手房市场远未放开,所以采用这种变通的
目前,编制我国房地产价格指数的先例乃中房指数,中房指数采用抽样调查方法对市场商品房项目进行调查,并结合聚类分析方法确定样本,然后对样本进行较长时间的跟踪调查。 中房指数将物业按用途分为四大类:以 1 9年 1月北京 94 1物业的比较价格为基值,各城市的四类物业的销售价格为依据,分别分为高、中、低三档,以各类各档次物业的销售量为权计算四类物业的平均价格,最后将这四类物业的平均价格以
做法在理论上还存在着很多问题,在现实操作中也是一时之计,并未形成一套规范的制度。同样,伟业指数、上房5指 O 数等也都存在着指数理论基础不完善的问题。 ( )本数据缺乏代表性。样本数据是编制指数的最基二样本的资料,为保证指数的科学性和;性,首先应保证足够的隹确
样本量均匀的样本区域和物业类型分布、样本数据的及时更新、样本数据的真实性和连续性等。目前在房地产指数编制的样本数据方面存在着样本规模小、样本区域和物业类型分布不 合理、样本数据缺乏时效性、连续性、真实性等问题。
竣工量为权数求得加权平均价格。并以此平均价格作为各城市 的物业比较价格,运用下列公式计算各城市的房地产价格指
数:某时期城市房地产价格指数=某时期该城市物业比较价格 门9 4 1月北京物业比较价格 X1 0,中房指数是一种修 9年 1 0%正的拉氏指数,以基期商品房比较价格为基值,基期指数定为 1 0点,属于定基指数;计算时采用加权平均方法,权数采 00 用基期时各类物业的规模比重。基期与权数在一定时段内固
( )三指数的应用受限制。目前我国各类房地产指数在应用上尚显稚嫩。一方面,由于指数本身不完善、质量不高、指数的变动与市场的实际变化趋势可能并不相符,从而影响了指 数的应用。例如
,目前我国的各类房地产指数大都是月度、季
度甚至年度公布,并且公布的是上一月、上一季度、年度的数 据,这在很大程度上只是对市场发展的历史轨迹的一种描述,
注:本文为 2 1年全国统计科研计划项目 (项号 2 1L 9)成果之一 00立 0 0 C5
而开发商、投资者则往往更加关心市场的未来走势。这种房地 49

你可能喜欢
- 模糊聚类分析
- 因子分析法
- 房地产价格指数
- 房地产分析
- 房地产数据分析
- 万科地产
- 城市交通状况的模糊聚类分析_郭瑞军5页
- 二维非接触人体测量中体型的模糊聚类分析4页
- 基于MATLAB的模糊聚类分析及应用_孙宇锋4页
- 刀具材料物理机械性能的模糊聚类分析5页
- 15----1984年夏季台湾浅滩周围海域水团的多维模糊聚类分析9页
- 模糊聚类分析在专业排名中的应用63页
- 11四川规模以上民营企业竞争力评价_基于主成分因子分析法的实证研究4页
- 采用因子分析法来度量金融风险_阎春宁2页
- 金融风险评估体系设计及实证研究_基于因子分析法_梁惠枝4页
- 浅论因子分析法在飞行能力的综合分析与评价中的应用5页
- 基于因子分析法对各地区建筑业发展的浅析9页
- 基于因子分析法评价期刊的学术影响力6页
- 中国房地产指数系统百城价格指数2012年3月3页
- 中国房地产指数系统百城价格指数2010.06—2011.097页
- 2013年2月中国房地产指数系统百城价格指数8页
- 2013年1月中国房地产指数系统百城价格指数8页
- 房地产价格与土地价格_房屋租赁价格的关系_基于大连市房地产指数的实证研究2页
- 季度70个大中城市房地产价格指数3页
- 2010年保利房地产分析5页
- 2012年2月份深圳市房地产分析报告8页
- 通化市房地产分析报告(合)42页
- 合肥房地产分析报告1347812146页
- 房地产 分析方法47页
- 房地产分析1页


