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1、 分類號: 密 級: 學(xué) 號: 6120100300 單位代碼: 1 0 40 7 碩 士 學(xué) 位 論 文 論文題目:南昌市住宅房地產(chǎn)價格影響因素實證研究 南昌市住宅房地產(chǎn)價格影響因素實證研究 ——基于多元線性回歸模型和 基于多元線性回歸模型和 VAR 模型 模型 研 究 方 向 工程項目管理 工程項目管理 專 業(yè) 名 稱 管理科學(xué)與工程 管理科學(xué)與工程 研 究 生 姓 名 涂仁偉 涂仁偉 導(dǎo)師姓名、職稱 鄒
2、坦 鄒坦 教授 教授 2013 年 6 月 8 日 江西·贛州II Abstract The real estate industry of china that has a high correlation with other industries and leads national economy is developing to perfect in the decades. But if not settle th
3、e issues which are constantly exposed in the course of industrial development, it will would seriously affect the entire industry, and even the development of the national economy. Formation of the price of commercial ho
4、using was mainly affected by the relative scarcity of supply of residential utility, residential and residential needs most at the moment is rigid outcome of the interaction between these three areas of influence.We can
5、understand that way: residential utility depends on how people lived in the house can get the statisfaction on material and spirit. However useful substances are not necessarily value. When the objects on this substance
6、in the outside world has a lot of needs or a huge purchasing power ,and it is also relatively scarce resources , it can deliver value that can be shown on price behavior. So commercial residential building is precisely t
7、he object. This paper firstly analyze the influences factors of Nanchang city housing price theoretically, then analyze qualitatively the impact on Nanchang housing price based on supply and demand. Selecting GDP, urban
8、residents ' income, population, sales area, prices for land transactions, real estate development investment as explanatory variables and price of commercial housing in Nanchang city as explained variable to establis
9、h multiple linear regression model. Subsequently extract explanatory variables which have significant influence on Nanchang housing price by stepwise regression analysis. And bring these main factors into VAR model to re
10、search influence degree. In the end, the paper makes a conclusion based on the results, give recommendations to control over the price of commercial housing and the relevant government policies and regulation. Key words
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