一、需求增加的积极因素
国内生产总值,国内生产总值与房地产价格呈正向关系,国内生产总值,即GDP,是指为中国消费指数值,就是指一个国家在一定阶段内消费的价钱总金额。当经济水平得到提高,人民生活水平得到改善后,人们会加大对生活必需品的消费,在解决好温饱问题后,人们开始注重对住房的改善。生活的改善证明各类城市公共设置、配套、服务都很完善,许多大型企业愿意留下,企业多高素质人才就多,城市人口和就业人口随着经济水平的提高而上升,从而住宅需求增加。
二、需求减少部分客观因素
人口流出:简单举个例子:56平米的房子只要2万元,从去年黑龙江鹤岗到现在的阜新,一个地级市的房子只要几万块,他们是典型的资源型城市,拿鹤岗来说1917年第一个煤矿,曾经是我们全国四大煤矿之一,鹤岗因煤矿而兴也因煤而困,同时人口2010年常驻人口105.8万人,到了2017年总人口是100.9万人,是名副其实收缩城市,人口跟着产业走,没有产业就没有就业,没有就业年轻人就会离开
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一、看未来价格走向,计算土地拍卖成交价二、看区域房产升值,研究周边新房价格 三、注意规避“拆迁”风险,房龄决定二手房价格 四、评估房产本身品质,判断其保值底线
影响房价的因素你可以看这篇论文。
汤庆园,徐伟,艾福利.基于地理加权回归的上海市房价空间分异及其影响因子研究[J].经济地理,2012,32(02):52-58.
摘要:利用上海市外环以内2010年12月1014个小区的平均房价数据,通过构建地理加权回归模型,并与基于全局最小二乘法(OLS)进行比较,揭示上海小区房价的空间分异和不同影响因子的影响。研究发现,每增加或减少一个单位各影响因子对房价的影响大小依次为:建成时间,到CBD距离,绿化率,到公园距离,距地铁站距离,距超市距离和距学校距离。同时,地理加权回归分解成局部参数估计优于OLS提供的全局参数估计,它可以深刻的揭示出房价和空间影响因子之间复杂的关系,而且可视化的工具可以用地图的形式更详细的呈现出城市房价的整体景观,这些都是传统OLS无法比拟的。