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9391.“认购房协议”也有效力
[房地产业] [2017-12-25]
【案例】2016年4月17日,六师奇台农场居民周某向某房地产公司交纳购房定金18万元,4月18日与某房地产公司签订"认购房协议"(协议由该公司统一书面打印)。协议约定,周某认购该公司开发的位于奇台农场某小区楼房一套,总价19万元。周某应向该公司交纳18万元的定金,余款1万元在房屋交工时付清(定金已付)。后来,周某得知自己认购的楼房迟
关键词：商品房买卖合同;购房;奇台;房地产;农场;房产地产;不动产;定金;
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9392.房地产开发项目的前期成本控制探析
[房地产业] [2017-12-25]
近年来,随着房地产事业的发展,房地产开发项目越来越多,吸引了各方投资力量的参与。房地产业具有政策性强、资金要求巨大、投资周期长等特点,与民生息息相关。而在房地产开发项目的前期,最重要的一项工作当属成本控制。对于房地产开发项目而言,开发成本的控制贯穿于整个生产周期的,其中又包括前期控制、中期控制以及后期控制,文章主要探讨了房地产开发项目的前期成本控制,目的是促使房地产开发项目在有限的资金内实现利润最大化目标。
关键词：房地产;开发项目;前期成本;成本控制
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9393.怎样实现楼市不“大起大落”
[房地产业] [2017-12-25]
2月下旬以来的各部委新闻发布会已经宣告:全国政治经济生活步入两会时间。地产圈最关注的无疑是2月23日住建部这一场:房地产调控到底会怎么干。其实,关于调控的定调早在去年年底的中央经济工作会议就已明确。这场严肃正经的发布会只是再次重申这些政策基调,但唯一不变的是变化。经济形势、货币政策的改变
关键词：地产;经济;房价;房地产价格;房地产税;
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9394.房价大数据分析模型构建方法
[房地产业] [2017-12-25]
大数据分析有很多方法,由于大数据的特点、数据量大、非结构化、属性不确定等特点,建立大数据分析模型比较困难,本文通过房价大数据分析案例,介绍如何通过机器学习构建大数据分析模型的途径和方法,文章重点介绍了如何准备大数据分析模型的训练数据方法,介绍了房价大数据分析模型机器学习算法、机器学习路径,大数据分析模型构建方法等,为从事大数据分析的研究人员提供一些可借鉴的经验和方法。
关键词：大数据;分析模型;房价
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9395.浅议我国房地产企业财务风险及其防范措施
[房地产业] [2017-12-25]
随着政府对于住房投资的联合管控,房地产行业面临的挑战也在逐渐加大,房地产企业的财务风险管理成为企业面临的一项重要工作。文章对我国房地产所面临的财务风险进行分析,综合内外部情况分析其风险成因,并给出防范建议。
关键词：风险类型;风险成因;房地产企业
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9396.新经济形势下对我国企业经济的理性思考——以房地产企业为例
[房地产业] [2017-12-25]
随着我国改革开放政策和市场经济制度的建立,以及科技的进步,形成了当前形势下全新的经济环境,与传统经济相对比称之为新经济形势,而在当前新形势下房地产行业的出路又将迈向何方?本文对新经济形势进行分析,揭示出当前房地产市场的种种非理性行为,找出未来房地产经济的发展趋势,明确房地产是我国经济发展的支柱,其未来的发展影响着国民经济的平稳运行。
关键词：新经济;房地产经济;非理性行为
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9397.房地产泡沫理论价格测度法的演进
[房地产业] [2017-12-25]
基于泡沫程度准确测算的需求和间接测度方法的缺陷,本文回顾了房地产泡沫测度的两大类四种理论价格测度方法研究进展,以分别分析这两大类理论价格法各自的优缺点,在对这四类方法进行评述总结的基础上指出了该领域未来可能的研究方向,以期为国内学者研究有所裨益。
关键词：房地产泡沫测度;理论价格法
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9398.中外房地产预售市场风险担保机制比较研究
[房地产业] [2017-12-25]
房地产预售制度是国际通行的房地产市场交易制度,各国对于房地产预售市场的风险担保与防范各有不同,本文通过借鉴国外一些国家的市场风险担保机制,力求寻找适合我国国情的房地产预售市场风险担保制度,使得整个房地产预售过程中产生的风险能够得到更有效的化解和更合理的分配,推动我国大陆房地产市场的良性循环发展。
关键词：房地产;预售;开发商;购房人;风险担保
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9399.基于随机利率的住房反向抵押贷款定价及风险
[房地产业] [2017-12-25]
将住房反向抵押贷款保险精算模型修正为动态房价和随机利率模型下的一笔支付定价模型和等额支付定价模型,并选取上海数据作为实证分析.其中房价增长率模型采用向量自回归(VAR)模型,该模型能够综合捕捉房屋价格指数和CPI,GDP宏观经济指标的相关关系并且能够进行预测.随机利率模型采用Nowman方法下的CKLS模型.进行了保险贷款机构开展住房反向抵押贷款业务的盈利分析,计算了净收益期望现值,并用VaR(value at risk)值量化保险机构的偿付能力,以及管理流动性风险.
关键词：住房反向抵押贷款;向量自回归模型;随机利率模型
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9400.区域经济与房地产发展的关系
[房地产业] [2017-12-25]
随着改革开放进程的不读推进,我国的经济水平有了很大的提升,各个行业也都得到了飞速的发展,与此同时,我国的人口数目也达到了接近十四亿人口,人口数量的众多为我国带来了很多问题,比如人们的住房需求空前提高,很多人的住房需求都不能得到满足,这种情况带来了一些社会不稳定的现象。事物都有两面性,住房需求的提升也给房地产行业的发展带来了机遇,很多人投身到房地产行业的建设之中,为社会创造了大量的财富。经过研究,我们可以发现区域经济与房地产的发展存在着必然的联系,房地产行业的发展对区域经济的发展起到了极大的促进作用。笔者将在本文中对区域经济与房地产行业的发展的关系进行分析,希望能够对房地产行业的相关工作人员的工作有所帮助,同时也希望能够对其他学者对房地产行业与区域经济之间的关系研究有所启发。
关键词：房地产;区域经济;增长;关系
027-87841330