中國(guó)城市發(fā)展?jié)摿ε琶?中國(guó)城市發(fā)展?jié)摿ν暾琶?/h1>
2019-08-23 16:49:41來(lái)源:四海網(wǎng)綜合
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此外,短周期的金融指標(biāo)多具有全國(guó)同一性、地區(qū)差異小,所以未納入模型考量范圍。金融政策(利率、流動(dòng)性投放、信貸、首付比等)既是各國(guó)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的主要工具之一,也是對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)短期波動(dòng)影響最為顯著的政策。住房的開發(fā)和購(gòu)買都高度依賴銀行信貸的支持,利率、首付比、信貸等政策將影響居民的支付能力,也影響開發(fā)商的資金回籠和預(yù)期,對(duì)房市供求波動(dòng)影響較大。
本文所有的數(shù)據(jù)均來(lái)自于公開渠道,主要包括國(guó)家及各地方統(tǒng)計(jì)局、政府公開資料、Wind、部分房地產(chǎn)專業(yè)數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)等。對(duì)部分地區(qū)或部分指標(biāo)尚未公布2018年數(shù)據(jù)的情況,我們以2017年數(shù)據(jù)代替。
在數(shù)據(jù)處理上,為消除原始數(shù)據(jù)的量綱差異,對(duì)原始數(shù)據(jù)采取“最大值-最小值”方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其中,對(duì)于單調(diào)遞增指標(biāo)線性轉(zhuǎn)換為0-100,對(duì)于單調(diào)遞減指標(biāo)逆向線性轉(zhuǎn)換為0-100。
在權(quán)重處理上,采用層次分析法自上而下設(shè)置各級(jí)指標(biāo)權(quán)重,并通過(guò)回測(cè)歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化權(quán)重設(shè)置。在2015-2016年的數(shù)據(jù)回測(cè)中,模型對(duì)排名的準(zhǔn)確度為75%,對(duì)指數(shù)的擬合優(yōu)度為62%。
2 基本面:2019年中國(guó)城市發(fā)展?jié)摿ε琶?/p>
2.1 榜單概覽:深北上廣居榜首,區(qū)域中心城市及長(zhǎng)三角珠三角表現(xiàn)突出,東北整體落后
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2019-08-23
此外,短周期的金融指標(biāo)多具有全國(guó)同一性、地區(qū)差異小,所以未納入模型考量范圍。金融政策(利率、流動(dòng)性投放、信貸、首付比等)既是各國(guó)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的主要工具之一,也是對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)短期波動(dòng)影響最為顯著的政策。住房的開發(fā)和購(gòu)買都高度依賴銀行信貸的支持,利率、首付比、信貸等政策將影響居民的支付能力,也影響開發(fā)商的資金回籠和預(yù)期,對(duì)房市供求波動(dòng)影響較大。
本文所有的數(shù)據(jù)均來(lái)自于公開渠道,主要包括國(guó)家及各地方統(tǒng)計(jì)局、政府公開資料、Wind、部分房地產(chǎn)專業(yè)數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)等。對(duì)部分地區(qū)或部分指標(biāo)尚未公布2018年數(shù)據(jù)的情況,我們以2017年數(shù)據(jù)代替。
在數(shù)據(jù)處理上,為消除原始數(shù)據(jù)的量綱差異,對(duì)原始數(shù)據(jù)采取“最大值-最小值”方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其中,對(duì)于單調(diào)遞增指標(biāo)線性轉(zhuǎn)換為0-100,對(duì)于單調(diào)遞減指標(biāo)逆向線性轉(zhuǎn)換為0-100。
在權(quán)重處理上,采用層次分析法自上而下設(shè)置各級(jí)指標(biāo)權(quán)重,并通過(guò)回測(cè)歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化權(quán)重設(shè)置。在2015-2016年的數(shù)據(jù)回測(cè)中,模型對(duì)排名的準(zhǔn)確度為75%,對(duì)指數(shù)的擬合優(yōu)度為62%。
2 基本面:2019年中國(guó)城市發(fā)展?jié)摿ε琶?/p>
2.1 榜單概覽:深北上廣居榜首,區(qū)域中心城市及長(zhǎng)三角珠三角表現(xiàn)突出,東北整體落后