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World File Search System房价
房价上涨的因素有哪些？房价上涨还能持续下去吗？
有趣的是，投资者的份额仅略有上升。2021 年 12 月，房屋销售中投资者的总体份额为 27.6%，仅略高于 2019 年的 26.7%。虽然总体百分比略有上升，但大部分增长来自大型和知名机构投资者。尽管如此，自 2021 年以来，大型企业投资者（iBuyers 和机构投资者）仅占市场的 4% 左右。自 iBuyers 将房屋重新投放市场以来，即便如此，这也夸大了他们的影响——因此，他们并没有像创建出租单位的投资者那样减少可供购买的房屋供应。3 所有其他投资者细分市场占市场的 24%，自 2000 年以来，他们的份额基本持平。虽然大型企业投资者的市场份额正在迅速上升，并且可能会扩大，但他们的规模仍然很小，以至于他们的市场份额对投资者的总体百分比影响不大。另一个考虑因素是，机构投资者和小投资者都主要瞄准低于市场价值的房屋，这些房屋需要的维修费用超过大多数首次购房者愿意投资的金额。2020 年，一半的机构投资者购买价格低于首次购房者支付的下四分位价格 4 。尽管市场在次年变得更加竞争，但 2021 年五分之二的机构投资者购买价格仍然低于首次购房者支付的下四分位价格 4 。
使用机器学习对房价的预测
MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。 利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。 回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。 “这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。 这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。“这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。
FY21 GMU批准的房价
单身$ 5,245 $ 10,490 double $ 3,995 $ 7,990 $ 4,550 $ 4,550 $ 9,100经济双重$ 3,300 $ 3,300 $ 6,600经济三重$ 3,300 $ 3,300 $ 6,600
中国弱点和新西兰市房价
中国的弱点和新西兰城市房价从事这项分析新西兰经济的业务已有几年了，我已经学到了一些关键的知识。是，轻轻驳斥可能来自农村部门的紧缩的经济打击是不明智的。另一个是，认为农村甚至更广泛的经济薄弱时代自然会转化为房价的弱点，这是不明智的。在过去的几年中，全国各地的农民的费用急剧上升，其监管负担加剧了，更多地与气候变化有关。利率处于高水平，现在产品价格正在下降，最著名的是乳制品。说过，在任何人开始考虑将自己的膝盖耕种之前，要记住1980年代的农民至少受到了至少四次巨大的冲击。取消SMP（补贴），超过20％的借贷成本，随着通货膨胀而高昂的NZ美元，银行在经过多年不负责任的贷款后收回了农场。
经济受到巨大冲击，房价上涨
包括新冠疫情，尽管经济遭遇挫折，但房价仍飙升。这一发展与以往的危机不同，以往的危机通常都伴随着房价下跌。2 这可能是因为引发经济衰退的是疫情，而不是经济失衡。因此，购房者融资和购买房屋的能力并没有像以往的危机那样下降。疫情期间的房价也受到极低利率、家庭储蓄大幅增加以及封锁和在家工作能力导致房屋升值增加的提振。3 俄罗斯入侵乌克兰也对房地产市场的大幅波动产生了影响。入侵、疫情以及相关的财政和货币政策放松，将通胀推高至非常高的水平，4 这削弱了购房者的购买力。高通胀还导致货币政策大幅紧缩，从而增加了住房融资成本。一些国家政府逐步取消了疫情期间支持房地产市场的一系列措施，例如暂时推迟偿还抵押贷款，这可能也抑制了房价。5
一项基于机器学习预测房价的比较研究
摘要 - 这项研究介绍了四种机器学习方法的开发和比较，即随机森林，决策树，线性回归和K-最近的邻居（K-NN），以使用波士顿住房数据集进行基于房价的预测。使用均方根误差和r 2评估了方法性能，目的是确定最能预测住房价格的模型。对数据集进行了彻底分析，以了解功能，相关性，多重共线性和过度拟合。结果表明，RF模型在预测房价方面的表现优于其他模型，因为它具有解决变量之间非线性和复杂相互作用并减少异常值的影响的能力。DT模型也表现良好，但可能更容易过度拟合。lr可能受到变量之间的线性和独立性的假设的限制。
房价、私人债务和比较政治经济学的宏观经济学
Engelbert Stockhammer** 摘要：现行的比较政治经济学账户通过资本主义多样性 (VoC) 对公司金融的强调或增长模型视角对家庭债务支持消费的关注来概念化金融部门在发达经济体的宏观经济作用。由于这两个框架都没有考虑到房价和抵押贷款的重要宏观经济影响，我们认为现行的金融部门比较政治经济学账户仍然不够完善。通过对 1980 年至 2017 年 18 个发达经济体的计量经济学评估，我们发现家庭债务对 GDP 增长的影响比企业债务更大且更具统计学意义，家庭债务量主要取决于房价通胀。这些结果在各种资本主义和先进的银行体系中都是一致的，表明 VoC 对公司金融的关注是错误的，家庭债务和房价的宏观经济影响被低估了，尤其是在非英美发达经济体。
全球 - 季度趋势报告
所报酒店平均房价 (ARR) 是使用 FCM Travel 和 Flight Centre Travel Group 公司预订数据得出的平均预订房价。预订房价的变化反映了季节性、供求关系、预订准备时间和汇率变化。除非另有说明，所有票价和房价均以美元报告。截至 2023 年 12 月的 STR 酒店数据和内容截至 2024 年 1 月。