房地产定价模型
【摘要】随着房地产市场的不断发展,房地产经济逐步成为我国国民经济的不可或缺的一部分,房地产价格的走向也势必成为大家关注的焦点。因此,本文从我国房地产业的发展现状入手,借鉴房地产期权定价模型在国内外相关的研究成果,结合自身知识积累,初步探讨了其在确定房地产开发项目中的运用。
【关键词】Hedonic定价重复销售定价
1,导言
专业的房地产估价师数量增加是因为每一个房地产资产不同于所有其他属性。房地产资产的异质性,也就是说,它们的特点各不相同。研究人员和从业人员发现,数以百计的因素可能会影响到价格的各种情况。此外,物业贸易很少,也许是每5-10年的平均房价。销售金额的证据有很大的差异在某些情况下,但一般来说,很少有类似的销售特性,足以被认为是“比较” ,并没有相同的属性。
因此,不是看价格上涨,金融出版社,作为一个将与股票或商品价格,感兴趣的人特别是价格的协商知识产权资产估价谁收集和解释最近的销售证据,以便达成一个价格估计的基础上解释之间的差异性。
市场也有同样问题的估价,如何发现价格的异构资产有几个类似的交易,许多性能特点,影响价格?对任何个人财产在某一特定的时间点,不同的价格有可能因不同情况下的销售,不同买家的偏好,不同的买方信息台或其他因素。我们可以把这种变化“随机误差” ,因为我们不知道其原因。由此,许多专家学者经过多年的研究,重复的发现,试验得出了对房地产价格的定价模型。本文将在后面的小节内一一介绍。在第二小节内将介绍Hedonic定价模型。在第三小节内介绍重复销售定价模型。第四小节介绍两种较为简单的定价模型。第五小节将是本文的总结。
2,Hedonic定价模型简介
二十五年前,房屋经济学教授邓肯出版了一本开创性的文件“房价研究的几点思考的性质和宗旨”。在出版物体现:Hedonic定价模型从一个好奇心到一种标准方法价格指数建设的过程,经历了数以千计的研究至今。
2.1 Hedonic 指数模型定义
Hedonic 指数特征方程是一种住房支出可以分解为衡量的价格和数量,以便为不同的住房租金或相同的住宅在不同的地方进行预测和比较。最简单的例子,一个Hedonic的回归方程的支出(租金或价值)的住房特点。自变量代表住宅个体特点,以及回归系数可转入估计隐含的这些价格特点。
2.2 Hedonic 模型基本特征方程
目录 中文摘要 (1) 英文摘要 (1) 1引言 (2) 2南京房地产价格指数的预测与相关分析 (2) 2.1南京的房屋销售价格指数预测 (3) 2.2南京与全国房屋销售价格指数的相关性分析 (7) 2.3南京居民家庭可支配收入与南京房屋销售价格指数的相关性分析 (9) 2.4土地交易价格指数和房屋销售价格指数的相关性分析 (11) 2.5房屋租凭价格指数和房屋销售价格指数的相关性分析 (12) 3 从房地产市场供求关系来推测房价走势 (15) 4 调控政策及建议 (16) 参考文献 (18) 附录 (19) 致谢 (21)
南京房地产价格指数预测分析 摘要:近几年来,随着房地产价格持续上涨，整个社会对于房地产市场的发展都非常关注,尤其是关注房地产市场的价格。众所周知,改革开放之后,中国的房地产市场无论制度还是规模都发生了巨大的变化,南京房地产市场的价格水平也一路走高。然而,现在房地产的价格有没有完全反映市场的真实供求。本文主要以南京市为例,通过近年来该市的各类房地产价格指数统计数据作预测分析，并结合南京居民家庭可支配收入情况和南京房屋销售价格指数做相关分析以及地价对房价的相关性影响,对近几年南京房地产市场的发展做一分析,由此提出一些相关调控政策建议，并研究了南京今后的房地产走势。 关键词:房屋销售价格指数，人均可支配收入，房屋租凭价格指数 Abstract：Recently, the whole society pays more attention to the development of the real estate market, especially to the price of premises, as the price of the real estate price rises continuously, .As we all know, since the opening and reform, great changes has been taken place in both system and scale of the real estate market, with the rising of the market price of Nanjing. However, many people thought that the price didn’t reflect the real supply and demand of the market. This paper mainly uses Nanjing as an example, to predict and analysis the various statistics of real estate price index in recent years, and do the correlation analysis by combining the condition of Nanjing households’ disposable income with the housing sales price index of Nanjing, and analyze the correlation impacts between land prices and housing prices. Then this paper will analyze the development of the real estate market in recent years. From the data, some control policy advice will be given, and this paper has researched the future trend of the Nanjing real estate.
2 万科地产概况 万科企业股份有限公司成立于1984年5月，是目前中国最大的专业住宅开发企业。2007年公司完成新开工面积776.7万平方米，竣工面积445.3万平方米，实现销售金额523.6亿元，结算收入351.8亿元，净利润48.4亿元，纳税53.2亿元。以理念奠基、视道德伦理重于商业利益，是万科的最大特色。万科认为，坚守价值底线、拒绝利益诱惑，坚持以专业能力从市场获取公平回报，是万科获得成功的基石。公司致力于通过规范、透明的企业文化和稳健、专注的发展模式，成为最受客户、最受投资者、最受员工欢迎，最受社会尊重的企业。凭借公司治理和道德准则上的表现，公司连续五年入选“中国最受尊敬企业”，连续第四年获得“中国最佳企业公民”称号。万科作为中国最大的上市住宅开发企业，是行业第一个全国驰名商标。根据盖洛普公司的调查结果，万科2006年客户满意度为87％，忠诚度为69％。至2006年底，平均每个老客户曾向6.41人推荐过万科楼盘。其品牌形象得到社会各界的广泛认同。（见表1） 表1：万科成为2007年最关注的地产公司 万科管理层认为，当前部分市场所出现的理性调整是阶段性的，并不会改变行业整体的发展方向。（见表2）长远来看，中国城市住宅总体供应趋紧的状况没有改变；中国高速城市化和工业化的方向没有改变；人口红利和人口迁徙的态势没有改变；国民财富积累和投资理财需求的升级没有改变；人民币和资本品升值的预期没有改变。因此，我们依然可以坚定不移地看好行业的未来前景。而市
场从过热向理性的回归，不仅不是住宅行业由繁荣转向衰退的信号，反而将有助于行业获得更为稳定健康的发展环境。顺应这一趋势的企业，将获得更为广阔的成长空间。 表2：网民对于房地产行业的关注度呈节节攀高之势 正是基于这样的思路，万科将2008年的主题词确定为“虑远积厚?守正筑坚”。在住宅行业中耕耘了二十年的万科，越来越意识到只有回到市场逻辑的起点，不断强化自身的能力，才是应对一切市场变动最简洁、也最有效的终极策略。有志于成为世界级优秀住宅企业的万科，越来越意识到，市场是最公平的游戏，在这里不存在取巧的捷径，只有脚踏实地、一步步前行，才是通往理想的康庄大道。 3 房地产4P营销的多元回归分析 3.1房地产营销概述 房地产市场营销的产生是生产力发展和商品经济发达的必然产物,市场营销是房地产经营过程中不可缺少的组成部分,强有力的房地产市场营销活动可以促进地区的经济繁荣,还有助于将计划中的房地产开发建设方案变成现实。从事房地产营销需要清楚地了解营销策略,辨别外界环境的发展变化,通过系统分析及时改变营销策略。 作为房地产开发商和经营商,首先要对爆炸性的人口增长、人口的老龄化以
房地产成本估算的方法 什么是房地产成本 房地产成本是指以房地产开发产品为成本核算对象，以正常生产经营活动为前提，依照房地产开发建设过程中实际消耗量和实际价格计算的实际应用成本。房地产成本按照资金进入企业的形态分类，能够分为采购成本、开发成本和经营成本。 由货币形态转变为储备形态过程中的资金构成采购成本。购入物资的采购成本包括：（1）买价；（2）运杂费；（3）流通环节交纳的税金、外汇价差；（4）采购保管费，即企业的材料物资供应部门和仓库在组织材料物资采购、供应和保管过程中发生的各项费用。其中第（1）、（3）项应直接计入材料物资的采购成本。不能分清负担对象的，按材料物资的重量或买价的比例等分摊标准，分摊计入各有关材
料物资的采购成本。采购保管费一般应先通过采购保管费科目核算，月终采纳实际分配率或打算分配率分配计入各材料物资的采购成本。 由储备状态转变为成品状态过程中的资金构成开发成本。开发成本汇聚了企业在开发房屋、土地、配套设备和代建工程过程中除开治理费用和财务费用以外的一切费用。通过设置开发成本和开发间接费用两个成本类账户来归储和分配开发产品成本开发成本账户核算企业在土地、房屋、配套设施和代建工程等开发过程中发生的各项费用，包括土地使用和拆迁补偿费、前期工程费、基础设施费、公共配套设施费和开发间接费等。企业发生的各项费用属于直接费用的，直接计入开发成本账户；应由开发产品负担的间接费用，应先在开发间接费账户进行归集，月末，再按一定的标准分配计入有关开发产品成本。 由成品状态转变为货币形态过程中的资金构成经营成本。通过设置经营成本账户核算企业对外转让、销售、结算和出租开发产品等应结转的经营成本，按照经营成本的种类，还能够设置土地转让成本、商品房销售成本、配套设施销售成本、代建工程结算成本、出租产品经营成本等明细科目。出租产品经营成本等于按月计提的出租产品摊销和发生的维修费用之和。除了出租产品经营成本较其产品的开发成本在账上的数额有所变化外，商品房销售成本、配套设施销售成本、
基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述-行政管理 基于特征价格模型(HPM)的房地产评估研究综述 王娟娟毛博 （中南财经政法大学工商管理学院湖北·武汉） 摘要：我国“十三五”规划明确指出要加快经济社会各领域信息化，加强重要信息系统的建设，同时房地产产业亟需稳定发展。因此数理统计模型在房地产应用的研究可以提高房地产评估的精准度和满足房地产批量评估的需求。房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。房地产基于计算机辅助的自动批量评估不但可以提高房地产批量评估的效率，也可以促进房地产评估的信息化进程。本文以发展的比较成熟的特征价格模型(HPM)在房地产中应用为主题做文献综述。介绍了HPM如何应用于房地产评估，并对模型的指标、模型形式、模型检验方法的选择和改进进行了讨论。接着就HPM在房地产评估中的应用和未来研究方向进行了阐述，分别从对接计算机应用技术、实现房地产产业信息化，将模糊数学、神经网络模型、层次分析法、主成分分析法等数学统计模型在HPM进行应用，非住宅类型的房地产价值的评估三个方面进行新的研究。 关键词：房地产评估；特征价格模型；批量评估 一、引言 2015年10月，我国“十三五”规划出台，其中明确指出加强土地、财税、金融政策调节、加快住房系统建设，完善符合国情的住房体制机制和政策体系、合理引导住房需求；加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机需求，促进房地产产业平稳健康发展。同时，规划也强调全面提高信息化水平，推动信
息化和工业化深度融合，加快经济社会各领域信息化。加强重要信息系统建设，强化地理、人口、金融、税收、统计等基础信息资源开发利用。 房地产的准确估价对推动房地产价格正常化、保障房地产公平交易、建立健康的房地产市场有着非常重要的意义。特征价格模型HPM( Hedonic Price Model)是一种通过特征价格来反映产品或者服务价格的模型。而房地产作为一种异质性的商品，由于各个房地产所对应的特征数量以及组合方式各不相同，房地产价格就会体现不同程度上的差异。因此使用HPM对房地产进行估值能够更加精准的算出其房地产商品的隐含价格，有利于提高房地产评估的精准程度。 随着国内的房地产税全面征收，房地产批量评估的需求越来越大，如何更高效，更准确的进行房地产的批量评估是评估界急需考虑的一个问题。目前，国外已经有了基于计算机辅助自动评估CAMA( Computer-assisted Mass Appraisal)和地理信息系统GIS( Geographic Infor-mation System)的房地产批量评估的方法。但是在CAMA中所使用的评估方法仍然有其局限性，而HPM 的引入值得考虑。一方面，随着大数据时代的到来，房地产评估的信息化为HPM 在房地产评估中的应用提供了坚实的基础；另一方面，HPM在房地产批量评估中的应用不但可以规范评估的标准、简便操作，而且也提高了批量评估的精确性。该研究也对房地产税的推行和征收起到一定的积极作用。 因此，基于HPM的房地产评估研究对我国的房地产行业将起到突出的作用。一是利于房地产的准确估价，促进房地产产业稳定发展。二是将房地产价格影响因素特征系统化、房地产评估批量化以及房地产评估过程的信息化，利于房地产行业信息化建设步伐，为行业提供信息支撑。三是基于HPM在房地产评估的系统性的评估信息化，有利于加强市场监督，规范房地产市场秩序，抑制投机
万科住宅商业定价模型 住宅商业定价的第一原则：最大程度的发现产品的真实价值，使产品价格与价值最大程度的接近。 实现这一原则的数学原理：优选法。 序：以前的定价方式 1、主要的前模型定价方式 （1）基价－差价法 1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价 3）确定层差 4）制定价格表 5）销售中检验、反馈 （2）基价－系数法 1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价的系数 3）基价与系数相乘，并纵横比较 4）确定层差 5）制定价格表 （3）混合法 以上两种方法的混合 （4）其他方法：竞品价格综合法、无差别定价法、一房一价法、经营计划反推法 序论：前模型定价方式 2、前模型定价方式的优劣
（1）优点 1）定价直接、明了 2）运用各专业口“焦点小组”，快速生成价格 （2）缺点 1）定价体系不系统； 2）价格制定的随意性较大； 3）定价比较倚重于经验判断和主观判断； 4）不知道什么时候赚钱、什么时候亏钱、能赚多少、会亏多少？往大里说，就是影响公司对经营情况的预期和判断； 5）价格调整一定要等到销售到一定程度、得到市场完全的反馈后才能进行，且价格调整的随意性更大（典型如“阿杜，来了条水鱼”型），不利于调价的及时、准确、科学； 一、万科价格模型的原理 1、名词解释 （1）基价：该模型唯一的系统内自变量；该基价一经输入模型，模型将自动计算所有房源的原始价格； （2）原始价格：该模型的因变量，一般为该房源的按揭实收价； （3）维度：模型的主要计算依据，主要标志不同房源之间的价格差异的百分比数；某一个维度的意义是：在其他所有条件都完全相等的情况下，仅就这一个维度而言，不同房源间的价格差异； （4）权重：标志各个维度之间的不同的重要程度；所有维度的权重相加等于1； （5）综合系数：维度和权重的叠加，标志不同房源间的价格差异； （6）层差：楼层之间的差价； （7）调整因子：原始价格生成后，对模型处理过程的局部、个别调整，目的是对个别价格做出适当的调整； 2、定价原理
房地产开发项目成本预算-----------------------作者：
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房地产开发项目成本分析 一、房地产经营成本预测分析 成本预测是根据成本的历史资料，从成本的发展趋势或影响成本的因素变化情况对未来成本水平的定量描述和逻辑推理。成本预测是企业经济预测的重要内容，是企业成本分析的重要组成部分，是企业对其经济活动实观事前控制管理的重要手段。成本预测对于企业经营决策起着决定性作用。 成本预测方法很多。从成本预测的进行时间上来划分，可分为先期成本预测和期中成本预测两类。 先期成本预测所谓先期成本预测分析，就是在编制成本计划以前的目标成本预测。一般来说，先期成本预测包括两方面内容。其一是新项目开发前的成本预测，如新的土地开发项目、新的综合开发项目，在进行可行性研究时，必须依据具体条件和开发内容预测出项目的开发成本，以便根据销售收入估算出项目的收益，为项目决策或项目开发方案的选择提供重要依据。新项目开发前的成本预测大多是按定额或历史资料分科目进行估算的。其二是企业在编制生产财务计划前，对计划期成本水平（分科目成本或总成本）的测算。这种预测过程实际上就是测算成本指标与分析各种因素对成本的影响程度的过程，也是拟定成本降低措施，挖掘成本潜力的过程。这’且主要介绍第二项内容，即编制企业生产财务计划前的成本水平预测。关于开发项目的成本预测留待以后讨论。
从方法论的角度而言，成本预测又可按其是否主要依赖于数学模型分为定性预测和定量预测两类。定性预测是利用直观材料，凭借预测者个人的主观判断和推理的能力，对未来成本状况进行的预测分析。定性预测法是我国常用的传统分析法，特别在资料数据缺乏，环境条件复杂的中长期成本预测中，或是宏观、中观的经济预测中，多用此法。但定性预测法在很大程度上受制于预测者的主观判断，其客观性、正确性自然受极大影响。定量预测依据数据资料，采用数学模型，由数据的运算结果对未来作出估计。只要原在台数据正确，采用的数学模型正确，预测的结果就有很高的可信度。因而，房地产业的成本预测分析应尽可能采用定量预测方法。 房地产业的经营成本也和其他的商品经营成本一样，按成本额的大小与经营工程量的关系分为固定成本和变动成本两类。固定成本是在一定范围内不随工程量变化而变化的。相对稳定的成本。变动成本则是随着工程量的变化而变化的成本，如房地产开发中的建筑工程费，就属于变动成本。开发工程量越大，建筑工程费就越高。 显然，房地产企业的固定成本是相对稳定的，每年不会有较大的变动。只要设法分离出企业的固定成本和变动成本率（变动成本随工程数量变化的比例），就可根据企业计划期的开发工程量计划或房大经营计划，预测出成本总额。因而，房地产业的先期成本预测关键就是固定成本与变动成本的分离。（1）固定成本与变动成本的分离实际工作中常用的分离方法主要有如下两类。
中国房地产价格与宏观经济波动 ——基于PVAR 模型的研究* 李 颖胡日东 *本文得到教育部科学技术研究重点项目（项目号：209148）、国家软科学研究计划（2008GXS5D130）和福建省数量经济学研究生教育创新基地的联合资助。 内容提要 房地产价格和宏观经济波动之间存 在密切的关系。本文基于我国1999—2008年31个省市的面板数据，利用PVAR 模型对我国房地产价格和宏观经济波动之间的关系进行了实证分析。结果表明，我国的房地产价格和GDP 之间存在着双向的互动关系，既相互拉动又相互牵制。通过本文的分析发现，房地产价格的波动受宏观经济的影响更显著一些，房地产价格受宏观经济支持，宏观经济的运行状况对房地产价格的涨跌起到了决定性作用。 关键词房地产价格 宏观经济波动 面板向 量自回归模型 一、引言 由美国次贷危机引发的国际金融危机，使世界金融体系乃至整个经济遭受自大萧条以来最严重的创伤。金德尔伯格（2000）的研究表明，从17世纪至20世纪90年代初期，全球范围内42次重要的经济与金融危机中有21次左右都与房价的暴涨与暴跌有关。房地产业是国民经济的基础性、先导性、支柱性 行业，房价的大起大落势必会给国家的经济发展和社会发展带来冲击。近年来，我国房地产业得到了迅速发展，各个地区的房价不断攀上新高，其中北京、上海、杭州、深圳等大城市的房价上涨尤为迅速。至此，房价持续上涨已经成为全社会关注的热点，房地产价格的变化和宏观经济波动之间的关系也成为各界普遍关心的问题。 从国外的文献来看，大部分的经济学者对于房地产价格与宏观经济关系的实证研究，主要侧重于从均衡理论、收入假说等经济理论的角度出发。Demary （2009）利用结构向量自回归（Structural Vector Autoregressive,简称SVAR ）模型研究了10个OECD 国家房地产价格与通货膨胀率、产出及利率的关系,指出货币冲击与产出冲击对房地产价格有影响,另一方面房地产价格冲击对宏观经济主要变量也有一定的作用。近年来我国经济学界对房地产行业的相关研究也日渐增多。梁云芳、高铁梅、贺书平（2006）利用协整分析和HP 滤波，计算出房地产均衡价格水平，通过房地产价格偏离均衡价格的波动状态，得出我国房地产市场价格的偏离只是受部分 地区影响的结论。从国内的文献来看，在大多数研究的模型中,经济增长均是外生变量,研究者没有建立经济增长和房价变化的互动模型,也没有指出经济增长引起房价变化的具体原因和传导路径。 有鉴于此，本文的不同之处在于采用面板数据向量自回归（PVAR ）的计量方法，把所有变量均视作内生，真实反映出各变量之间的互动关系；同时面板VAR 的方法能够分解出各个冲击对变量的影响，从而得到排除其他因素干扰的影响因子，分析出我国宏观经济和房地产价格之间的“纯粹”关系。运用面板数据进行实证研究，不仅可以扩大样本量，而且可以增加自由度，减少自变量间多重共线性的影响。我国不同地区受宏观经济政策和住房制度改革的影响基本同步，运用我国各省市的数据分析，能在一定程度上揭示房地产价格与宏观经济
商品房价格预测 摘要 商品房价格一直是人们关注的焦点，其走势影响开发商的开发投资和营销决策，也影响到住房消费者的合理购房决策。同时，房价也是国家宏观调控的目标。我们根据市场状况和国家政策两方面因素分析商品房价格。 建立商品房价格预测模型: 1预测该市房地产发展状况，从市区人口及人均可支配收入分析人口增长和经济发展等各种市场合理因素。建立自由市场竞争的商品房价走势模型。国家宏观调控等因素的影响，建立一个联系国家政策和市场发展商品房价走势模型。 2收集哈尔滨市的自有房比例，房价，经济发展状况及城市化发展程度等各种数据。分别建立自由竞争式市场下的商品房价格模型和政府干预下的商品房价格模型。 关键字：价格预测回归分析灰度关联分析因子分析
作为国家经济支柱产业之一的房地产行业，之前还异常火爆，2008年却开始出现滑坡。 商品房价格出现波动，销售量出现明显下跌。房地产行业的基本状况进入2008年，由于受国家宏观调控政策等多方面因素的影响，房价不再大幅上涨，商品房的销售量出现明显下跌，商品房的成交价格也不再是一路攀升。因此根据市场状况和国家政策两方面因素解决以下两个问题： 1.根据某市已有2006年—2011年的数据建立房价预测模型，并用该模型预测2011年的房价 2. 收集哈尔滨市相关数据建立哈尔滨市房价预测模型。预测2016 年哈尔滨商品房价格。
针对问题1：根据某市已有2006年—2011年的市区人口，人均可支配收入，自有房比例和以往房价等相关数据拟合成4条价格预测曲线。市区人口和人均可支配收入与房价成正相关。自有房比例与房价成正负关比例。通过回归分析，灰度关联分析，因子分析的方法建立商品房价格预测模型 针对问题2：我们建立了2个模型。 模型I：分析哈尔滨房地产发展状况，建立估值模型。哈尔滨市处于中国二线，并未出现严重的市场投机行为，市场没有出现较强的经济泡沫，经济发展和人口增长等各种市场合理因素是哈尔滨市商品房价格增长的主要动力，所以哈尔滨市城区商品房价格是合理的，商品房价格的波动属于正常的市场调整。 模型II；联系国家政策和市场发展，建立价格预测模型。哈尔滨市城区商品房合理的价格， 有中央政府和地方政府积极的救市政策的支持，哈尔滨商品房价格不可能下滑，基本保持稳定，局部地区会出现20%的上涨。我们可以根据哈尔滨房地产发展状况，和国家对房地产市场的态度可以依据现在市场的实际状况可以看出中央和地方政府的各种救市政策的成效，并进一步讨论政策的影响范围。借此模型，给商品房购买市民和政府机构提出建议建议，充分认识房地产市场，作为下一步经济活动的参考意见。
万科房地产项目成本控制研究 摘要：近些年来，我国为了追求片面的经济发展，将房地产产业作为我国经济支柱产业进行发展。在不断的发展与完善过程中已经形成了一整套发展规则与产业布局。随着我国经济发展的不断转型与完善，现阶段由于房地产市场带动的GDP 产业受到社会各界的诟病。在这样的背景下，我国相继的出台了一系列限制房地产发展的政策。从宏观的角度抑制了房地产行业的发展，同时也加剧了房地产行业的业内竞争。 本文的研究具有理论与实际方面的双重意义。在理论意义方面：本文系统的
梳理了成本管理在房地产项目管理中的重要意义。并提出了基于成本管理的项目管理框架的可行性。同时，运用理论工具对某房地产项目执行过程中可能存在的成本控制方面的问题进行了总结，并提出了相应的解决方案，对后续的项目成本控制方面的研究提供了必要的理论基础。 在实际方面本文展开了具有针对性的实证研究，对研究对象某房地产项目执行过程中的成本控制进行了系统的分析。以其执行过程中的成本控制现状为一手的研究资料。基于成本管理对项目核心竞争力的提升以及其对项目销售利润空间的提高为目的，分析了其在具体执行过程中存在的宏观与微观问题。同时，基于其存在的问题给出了可行的解决方案。对该公司下的其他项目运营与成本控制提出了建设性意见。同时也为其他企业的同类项目中的成本管理提供了决策参考。关键词：房地产；成本控制；经济；发展 Abstract:In recent years, our country in the pursuit of economic development, the real estate industry as a pillar industry of China's economic development. In the process of continuous improvement and development has formed a complete set of rules and the development of industrial layout. With the development of the economy in China and the transformation of perfect, nowadays GDP industry criticized real estate market driven by the community. In this context, China has successively promulgated a series of policies to limit the real estate development. From the macroscopic angle inhibited the development of real estate industry, but also intensified the competition of the real estate industry. Has the double meaning of theory and practical aspects of this research. In terms of theoretical significance: This paper reviews the important significance of cost management in the project management of the real estate. And put forward the feasibility of the project management framework of cost management based on. At the same time, the use theory tools of a real estate project execution may exist in the process of cost control problems are summarized, and put forward the corresponding solutions, provide necessary theoretical basis for subsequent project cost control research. In practical terms this paper has an empirical study on the cost control in the process of implementation of the research object of a real estate project is analyzed.
什么是房地产成本管理【会计实务经验之谈】 房地产成本管理是指房地产项目的成本管理，成本管理——是项目管理的一个子集，包括用以保证在批准的预算内完成项目所需要的过程，由资源计划编制、成本估算、成本预算、成本控制所构成。 【成本估算】 它的输入是：工作分解结构(WBS)、资源需求、资源单价、活动历时估算、帐目表。 资源需求：就是资源计划编制的输出，包括人力、材料、设备三大需求，关键的是这三大需求要与工作分解结构可交付成果相对应。 资源单价：就是项目开发所需各种资源的当地单位价格。如钢材X元/吨，人工X元/天，可行性研究报告XX万元/个，等。 活动历时估算：完成一项可交付成果需要有哪些活动，每项活动历时是多长。要专门按可交付成果进行活动定义、活动排序、活动历时估算。 帐目表：对帐目成本进行分类(如人工、日常用品、材料)监控的任何编码系统。它基于开发商的会计科目表。 有了上述基本资料，根据房地产开发项目所处的不同阶段，分别使用不同的方法进行估算。如项目在可行性研究阶段，则采用类似估算法;在规划方案设计阶段、策划定位阶段则采用参数模型法;在施工图阶段则采用字下而上估算法。由于估算所处的阶段不同，所用的方法不同，估算有不同的精度和不同的时间耗费。这根据工程进展的需要所决定。 根据上述估算结果，可以得出成本管理计划、详细依据、成本估算. 成本管理计划：房地产开发项目从可行性阶段的→项目策划定位→规划方案设计→施工图设计→项目建设→项目验收等几个阶段，其项目定义是一个渐进明细的过程，因此开发项目的整个成本也是不断接近实际成本的过程，成本管理计划就是房地产开发项目在项目的各个生命周期管理成本的变化。 详细依据：在作开发项目估算时所用的假设和假定，假设和假定的理解就是我们传统的编制工程
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/9017886793.html, 房地产价格数学模型的建立与应用 作者：周建明巨泽旺姚冬梅 来源：《中小企业管理与科技·下旬》2010年第11期 摘要:本文运用截面法和多元线性回归模型对2009年8月到12月济南二手房交易市场的样本数据作了深入的定量分析,对商品住宅价格的特征因素和区域因素进行了论证,据此构建了不同条件下住宅价格与其影响因素间的函数关系模型,运用该模型对济南商品住宅价格进行了分 析和预测。 关键词:住宅价格特征因素区域因素多元线性回归分析 房地产价格的变化包含两个方面:一是从时间序列角度来分析商品住宅价格波动因素的影响;二是从截面角度即在同一时间段内,一个国家或地区人口、经济水平、政策等因素都相同的情况下,不同的商品住宅拥有的属性是不同的,这也是商品住宅购买者所需要考虑的因素,在此笔者从截面角度来分析影响商品住宅的因素及其作用。 1 商品住宅的属性特征及变量 与其他商品相比,住宅作为商品具有结构复杂,地理位置固定,缺乏供给弹性,区位或地段导致价格差异较为明显,所需资金密集,购买频率低等属性。本文商品住宅特征价格模型以一套商品住宅的总价(万元)及房价对数(lnp)为被解释变量,住宅所在楼层的层数、住宅所在楼的总楼层数及住宅的建筑面积(平方米)、卧室房间、客厅、卫生间数目及住宅是否有阳台、房龄、朝向、装修、暖气和住宅所在的区域为解释变量。 2 样本采集说明 为了更好反映商品住宅的特征属性对价格的影响,样本的采集应在同一个住宅市场上。本 文采用济南商品住宅二手房交易市场2009年8月-12月的40个有效样本,数据信息包括济南不同区域的住宅房产的价格及其特征变量。 3 商品住宅特征价格模型的变量选定及统计特征 通过汇总2009年8月-12月济南商品住宅二手房交易市场截面数据资料,得到济南住宅市 场相应特征变量的样本统计值,如表1所示: 4 计量模型的建立
青岛高校信息有限公司 房地产需求预测数学模型设计 2017年1月12日
目录 1 房地产需求影响因素 (2) 2 模型建立 (2) 2.1 逐步回归分析 (2) 2.2 自回归移动平均算法 (3)
1 房地产需求影响因素 房地产种类很多，本文以商品住房为例，预测房地产需求。影响房地产需求的因素有很多，主要影响因素包括： 1、区域人口总数。区域住房总面积一定，人口总数越多，房产需求越大； 2、人均可支配收入。人均可支配收入体现居民的实际购买力，依此体现居 民购买住房的可能性； 3、区域生产总值。国民经济发展水平直接影响各行业的发展，经济水平的 提高必然带动房地产业自身的发展和其他行业对房地产的需求； 4、房地产价格。购房人群对房地产价格敏感，房地产价格是影响房地产需 求的主导因素之一； 5、贷款利率。银行贷款利率上调意味着购房成本增加，进而影响房地产需 求； 6、通货膨胀率。房地产是一种具有保值增值的可投资产品，通货膨胀率高 时，购房成为投资者规避通货膨胀风险的一种手段，影响房地产需求。 2 模型建立 建立房地产需求预测数学模型，预测模型可以采用逐步回归分析算法和时间序列分析的自回归移动平均法。 2.1 逐步回归分析 在第一节的因素分析中，各因素之间有可能存在一定的相关关系，当两个因素之间有一定相关关系时，可以解释为这两个因素反映房地产需求的信息有一定的重叠。 多重共线性检验可以将重复的或相关关系较强的变量删除，得到可能少的两两不相关的变量，而且这些变量在反映房地产需求信息方面尽可能保持原有的信息。 第一节的六个因素为影响房地产需求的六个变量，记为X1,X2,?,X6，使用其中一个变量，分别对另外五个变量做线性回归，若相关系数大于0.8，则存在较严重的多重共线性，剔除该变量，直到消除多重共线性，使用最小二乘估计
万科集团房地产成本核算指导 第一章总则 1-1 为了加强成本管理，规范集团房地产开发企业成本核算，正确计算开发产品成本，便于成本资料的比较和分析，根据会计准则等有关规定，以及集团《财务管理规则》和《会计管理规则》的要求，制定本指导。 1-2 集团房地产开发企业成本核算的任务是：建立和完善成本核算基础工作，严格遵守成本开支范围，合理确定成本计算对象，正确归集和分配开发成本及费用，及时、准确、完整地提供成本核算资料，及时发现成本管理中存在的问题，以便寻求降低成本的途径。 1-3 各房地产开发企业，建立成本核算责任制，不断完善成本核算基础工作，改进成本核算办法，严格按照国家以及集团成本管理的要求，正确组织成本核算工作，并自觉接受集团的监督。 第二章成本核算的基本程序 成本核算的一般步骤： 第一步：根据成本核算对象的确定原则和项目特点，确定成本核算对象。 第二步：按成本核算及管理的要求，设置有关成本核算会计科目和帐簿，按成本核算对象归集开发成本费用。 第三步：按受益原则和配比原则，确定应分摊成本费用在各成本核算对象之间的分配方法、标准。 第四步：将归集的开发成本费用按确定的方法、标准在各成本核算对象之间进行分配。 第五步：编制项目开发成本计算表，计算各成本核算对象的开发总成本。 第六步：正确划分完工和在建开发产品之间的开发成本，分别结转完工开发产品成本，按建筑面积计算完工产品单位成本。 第七步：正确划分可售面积、不可售面积(由主管部门划分提供)，根据有关规定分别计算可售面积、不可售面积应负担的成本，按与结算销售收入配比的原则正确结转完工开发产品的销售成本。 第八步：编制成本报表，根据成本管理和核算要求，总括反映各成本核算对象的成本情况。 第三章成本核算对象的确定 3-1 成本核算对象的确定原则：应满足成本计算的需要；便于成本费用的归集；利于成本的及时结算；适应成本监控的要求。 3-2 各单位可根据上述原则，参照下列条件，结合项目开发地点、规模、周期、方式、功能设计、结构类型、装修档次、层高、施工队伍等因素和管理需要等当地实际情况，确定具体成本核算对象。 (1) 单体开发项目，一般以每一独立编制设计概算或施工图预算所列的单项开发工程为成本核算对象。 (2) 在同一开发地点、结构类型相同、开竣工时间相近、由同一施工单位施工或总包的群体开发项目，可以合并为一个成本核算对象。 (3) 对于开发规模较大、工期较长的开发项目，可以结合项目特点和成本管理的需要，按开发项目的一定区域或部位或周期划分成本核算对象。 ▲成片分期（区）开发的项目，可以以各期(区)为成本核算对象。 ▲同一项目有裙房、公寓、写字楼等不同功能的，在按期(区)划分成本核算对象的基础上，
供求关系对房地产价格的影响分析 摘要 随着我国经济的快速发展，房地产业对国民经济的基础作用、先导作用和支柱作用日益突出，商品房作为房地产中最主要的组成部分，其发展、变化和运行情况直接影响整个房地产行业的发展，进而影响着国民经济的运行和国民的生活质量。近几年来，我国大部分大中城市的房地产价格达到了相当的高位，并且呈现出持续上涨之势，严重超过了我国绝大多数国民的心理承受能力和实际购买力，对此，我国的房地产价格亟需进行调控和抑制，以稳定房地产市场。房地产价格持续快速上涨的主要原因是商品房的供需失衡，因此，本论文选择商品房的供给与需求为研究对象，再根据一般供求定理，利用计量经济学知识和EViews运行软件，通过从中国统计局收集到的样本数据，引入房地产价格与商品房供给，房地产价格与商品房需求的关系模型，并通过经济学检验、变量的拟合优度、回归方程的显着性和异方差性检验等方法来验证模型的正确性。根据房地产价格与商品房供给和需求模型的研究分析结果，结合目前我国房地产市场的发展现状和存在的问题，为我国抑制房价持续上涨、稳定房地产市场提出几点合理的政策性建议。 关键词房地产价格；供需失衡；模型分析；政策性建议
The Analysis on the Impact of Supply and Demand on Real Estate Price Abstract With China's rapid economic development, the role of the real estate industry on the basis of the national economy, the leading role and pillar increasingly prominent role in commercial real estate as the most important component of its development, change, and directly affect the operation of the entire real estate industry, thereby affecting the operation of the national economy and the people's quality of life. In recent years, most of our cities real estate prices reached a fairly high level, and showing a rising trend, the vast majority of our citizens seriously than mental capacity and the actual purchasing power, which, China's real estate prices urgent need for regulation and suppression, to stabilize the real estate market. Real estate prices continued to rise rapidly mainly due to real estate supply and demand imbalance, therefore, this paper choose housing supply and demand as the research object, according to the general supply and demand theory, knowledge and use of econometric software EViews runs through the collection from the Chinese Bureau of Statistics to sample data, the introduction of real estate prices and housing supply, housing prices and housing demand relationship model, and through econometric testing, goodness of fit variables, the significance of the regression equation and heteroscedasticity tests and other methods to validate the model correctness. According to real estate prices and the housing supply and demand model of analysis results, combined with the current development status of China's real estate market and problems for China to curb housing prices continued to rise, stabilize the real estate market to make a few sensible policy recommendations. Keywords Real estate prices；Supply and demand imbalance；Model analysis；Policy recommendations.
房地产价格影响因素分析研究论文（共5篇） 第1篇：我国房地产价格的影响因素分析 自1998年实施城镇住房制度改革以来，我国房地产市场取得突飞猛进的发展，房地产业在我国国民经济中占有举足轻重的地位，2016年房地产开发投资更是高达100847亿元，对GDP增长贡献率提升至78%。这些对于提高人民生活水平、改善人民居住条件，推动城市化进程起到了极大地推动作用。然而，房地产市场在促进经济发展的同时，也带来了诸多问题：高昂房价超出居民消费水平，“房奴”成为一大社会现象；房地产空置率迅速增长；房地产投资过度；一些城市房地产结构矛盾突出；高价房产易加大贫富差距等。房价的过快上涨既波及社会的稳定又危害国民经济的健康发展，成为我国公众关注的焦点。因此，研究影响房地产价格的因素并分析这些因素的影响程度，对于稳定我国房地产价格具有重要的意义。 一、理论模型 由于传统的结构性模型不能明确给出变量之间的动态关系，而且
当变量为非平稳时，会带来严重的伪回归问题。因此，本文采用向量自回归模型对我国房地产价格的影响因素进行分析。VAR模型是1980年由西姆斯最先提出，基于数据的统计性质，把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的向量自回归模型；VAR模型作为一种非结构性的模型，主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击，冲击的大小、正负及持续的时间。VAR理论模型如下： Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt 其中，Yt为k维内生变量向量，Xt是d维外生变量向量，矩阵A1，…，Ap为要被估计的系数矩阵，t为样本个数，P为滞后阶数，ε为k维冲击向量。 在VAR模型中，将房地产价格（P）作为被解释变量，将国内生产总值（GDP）、货币供应量（M2）、存款基准利率（BDR）、贷款基准利率（LOAN）、城镇居民可支配收入（INC）、居民消费价格指数（CPI）和商品房销售面积（SA）作为解释变量。