中国房地产指数系统是什么东西?????为什么和真实数据差距这么大??????

黄爱静 2019-12-21 18:31:00

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在地产行业内是非常权威哦!中国指数研究院的数据主要包括:的公开数据。由国务院发展研究中心企业研究所、清华大学房地产研究所和中国指数研究院三家单位全面启动的2019中国房地产品牌价值研究将于9月11日在北京举行,敬请期待哦。
连佩忠2019-12-21 18:57:48

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  • 中央到地方1、房地产市场过热2003年以来房价一路飙升,全国各大中城市房价上涨多呈提速态势。图1表明2003-2019年房地产泡沫在加速形成。而部分城市更是超出人们预期,如2019年上海地区商品房住宅均价已达到7038元/平方米,房价收入比为11.35:1,严重超出了国际公认的发展中国家3-6倍的标准。图1:2002-2019年第三季度全国房屋销售价格指数2、宏观调控仍待完善面对房地产市场过热的发展态势,政府自2003年就开始陆续出台一系列的政策措施,力图通过宏观调控扭转这一局面。房地产宏观调控在短期内成效凸显,各项指标在调控后有不同程度的减速增长或回落。但根据历次宏观调控政策的经验,一般很难长期持续发挥作用。2019年初,房地产市场在距离2019年宏观调控不到一年的时间里就出现价格反弹。据国家统计局统计数据显示:2019年一季度全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨5.5%,北京、深圳等尤为明显;2019年前三个月全国房地产开发投资同比增长20.2%,增速超过30%的城市有12个;2019年1-2月,用于房地产开发的银行信贷占到了贷款增长的50%左右,大型国有商业银行中与房地产相关的贷款也占到贷款总额度的20%-30%。信贷为固定资产投资提供了27%的资金,比2019年增长了8个百分点。而2019年1月的数据显示,在房地产市场经历了“国六条”调控的一度萧条后,2019年房地产市场并未如预期降温。2019年12月,全国70个大城市新建商品房住房销售价格同比上涨了5.4%,涨幅比上月高0.2个百分点,北京地区涨幅高达10.4%。二、对我国房地产宏观调控存在问题的探析房地产宏观调控是在我国宏观经济背景和既定市场体制下展开的,面临着诸多的考验。1、房地产市场供需矛盾尚未解决的现状影响房地产宏观调控长期以来,我国土地审批手续繁琐,供应量较少,地根紧缩带动了土地价格的上涨,造成房价随之水涨船高。目前,土地成本约是商品房成本的1/3-1/4,成为房价高居不下的重要原因之一。2、房地产市场在经济走势整体偏热环境下难以降温上世纪90年代末以来,我国实施了扩张性的货币和财政政策。随着广义货币年增长率的不断提高和利率的不断下降,投资成本的降低致使投资数量和规模的不断膨胀。投资增长过速,体现在固定资产的增速过高。我国GDP增长自1998年开始,维持在7%-10%。而同期的固定资产增速则维持在20%-30%。在经济高速增长,固定资产投资不断扩大的宏观环境下,房地产投资冲动难以抑制,房地产价格也由于土地交易价格上涨而形成向下刚性。另外,前几年,我国水泥、钢铁业投资过度形成的产能过剩短期内难以消化,近几年中推动了房地产业投资增速的不断增加。3、房地产市场发展环境受城市居民收入差距问题困扰我国居民收入增加速度不敌贫富分化速度。我国基尼系数已高达0.46以上,超出了国际中等贫富差距程度0.3-0.4的标准,处于高度警戒状态。中间层收入下降趋势明显,经济增长的成果过快过多地流向了富人。一方面,房价过高造成中低收入者买房难,住房需求难以得到满足。以2019年在上海买一套100万的房子为例,以25年作为还贷期,年利率为5.508%计算,如果首付为30万,按揭为70万,则25年时间大约要还近130万元,每年需要还贷5.2万。另一方面,富人通过此手段进一步聚敛财富,扩大了贫富差距,囤积居奇的行为又不断推高房价和人们的预期,加剧了市场的动荡。据建设部调查,2004年北京市商品住宅投机性购房比例已经达到17%,在投机性购房中48%为空置待涨性购房。2019年及2019年虽然采取了诸多措施,但空置率仍然高居不下。而全国范围内看,2019年底,全国商品房空置面积已经达到了26%,严重超过了国际警戒10%的标准。且截至2019年7月底,全国商品房空置面积已达1.21亿平方米,同比增长14.4%。其中空置商品住宅同比增长10.8%。数据表明了房屋空置率再次抬高。4、城镇化运动过程中房地产合理供需预期被放大随着经济的发展和人民生活质量的提高,城市化运动将全面推进,城镇对住房的需求也日益增多。大学生就业、农民工进城等都是城市化进程中推动房价上涨合理因素。我国的城市化.水平发展速度近10年内平均达到1.36%,若要达到发达国家75%的水平需要二十多年时间。据预测,我国人口数量到2030年可能达到16亿的高峰。届时城镇人口可达12亿。2019年我国城镇人口5.77亿,到2030年,将净增城镇人口6.23亿按照“十一五”规划2019年我国城镇居民人均住宅面积将达到30平方米的标准计算,每年新增城镇建设用地就要达到7.79亿平方米。如果按最近公布的全国城镇人均住宅面积26.11的标准计算,也要达到6.78亿平方米。供不应求下房价小幅上涨尚属合理,但引发了各方对房价上涨非合理性预期,供需矛盾进一步被放大。首先,城镇化运动加剧了房地产商谋取暴利的心理预期,导致部分地区投资结构失衡。经济适用房投资建设少,高端楼盘和商用楼盘开发过度,不但造成高档住宅拉动下房价的向下刚性;还使经济适用房由于相对稀缺形成需求支撑下的价格上涨,给真正需要房子的住户造成了很大的购房困难。其次,引发了投机者交易获利预期,为出现泡沫埋下祸根。另外,形成了非理性预期住房需求。据研究报告显示,目前不需要房但是由于房价上涨预期而提前买房的需求已经占到房地产总需求的11.3%。这又进一步加剧了各方对需求和利润的过高期望。5、地方执行不力是造成宏观调控成效难以凸显的重要原因统计数据显示,2019年,全国房地产业开发投资占GDP比重达到9.26%,远远超过国际公认5%的合理水平。而在个别地区,该值更高。如上海,2001年房地产业贡献率已经达到6.4%左右,近些年以每年超过10%的速度迅速增长,其通过相关产业发展共拉动GDP增长已超过20%。土地资源利用方面,各地诸侯经济的迹象显著。20世纪90年代以来,地方政府手中金融权利收归中央,预算外可以独立支配的收入很大程度上依赖于土地资源,使得地方政府对土地批租、出售的预算外收入产生了严重的依赖。一些地方政府利用手中掌有控制权,通过非法过度开发、高价售地以换取任期内经济增长。招拍挂”成为地方政府增加收入的好方法。有些地区还大搞“以租代征”,违规占用农田、农宅进行房地产开发。统计结果显示,2019年前5个月,国土资源系统查处的土地违法案件涉及土地面积高达12241.7公顷,同比上升了近20%。这些违法行为已对国家土地调控产生了严峻的挑战,进一步威胁到房地产宏观调控有效性。房地产开发方面,部分地方政府在经济增长利益的驱使下为某些开发商违规行为开绿灯,对不顾中央调控建造别墅、高档住宅的开发商行为视而不见,致使经济实用房、普通住宅房屋开发建设因利润较低而备受冷落。6、流动性过剩为房地产市场推波助澜近几年中,我国的流动性不断增加。截至2019年12月,存贷差已经达到11万亿元。银行呆坏账比例前几年持续攀高,资本充足率难以达到《新巴塞尔协议》标准。房地产开发以及个人住房贷款对资金的巨大需求为银行业所青睐。个人住房贷款风险性较小,因此备受追捧。2019年贷款余额已经达到1.99万亿元,是1998年的100多倍。居民由于住房、医疗、就业等问题尚未完全解决,内需难以拉动。前几年股市的萧条又使得资金流向难寻。因此,除了存入银行一部分资金则大量涌入楼市。7、国际环境下人民币升值预期增加房地产宏观调控难度在人民币升值的预期下,房地产作为人民币资产受到追捧。截至2019年4月23日,人民币汇率中间价已升至1美元兑7.729元人民币,相比2019年汇改开始的,升值4.7%。这一期间外商投资房地产以及境外机构、个人购买房地产都表现得非常活跃。外资的推波助澜,使得房地产价格上涨又是在所难免。摩根、德意志等一些国外投行已经相继与中国地产企业合资组建房地产开发公司及融资公司,投资房地产开发项目。在人民币升值预期加剧情况下,外资通过各种方式进入中国市场的热情难以在短期内得到抑制。另外,汇率升值使加息可能性减小。低利率环境又进一步加剧了经济过热态势,汇率利率双重因素为房地产市场发展推波助澜,从而使房地产宏观调控也遭受多方压力。三、相关政策建议作为地位重要、关联行业多的支柱型产业,房地产市场宏观调控需要切实解决人民的住房需求问题,应进行各方的长期协调和疏导。1、制定房地产调控的长期目标.以长期目标指导短期实践房地产宏观调控措施需要在总量上把握供需关系。相关部门应在有效预计城镇化进度、对关联产业带动效应、房地产需求量的基础上制定出合理的供给总量,并作为宏观调控措施制定的依据。在这一目标指引下合理运用货币政策和财政税收政策,并通过税收改善房地产市场环境。2、加大信息披露力度.提供居民购房有效信息建立公正合理的房地产交易制度,建立和完善房地产市场预警预报体系、房地产统计指标体系和信息披露制度,对房地产住宅项目的土地供给、交易价格等信息数据全线公开,合理引导消费者的心理预期,为居民买房和销售提供有效的信息。3、加强中央控制下对地方宏观调控的指导,既要避免一刀切,又要保证地方政府有效执行一方面,要指导地方政府制定出适合本地区房地产发展的可行性方案,接受中央政府的监督。另一方面,积极完善土地供给计划制定的依据监督控制地方政府为谋求经济增长而过度审批或无条件收紧地根的行为。要明确土地补偿,拆迁工作的责任利益分配,同时应该积极寻找地方政府政绩考核的新标准。4、积极吸取成功经验,探索建立多层次的住房体系积极借鉴国际上成功解决房地产问题的案例,如香港从1954年开始实施公共住房制度。其多层次的社会住房保障制度及多种渠道的资金筹措方式等措施,都可以作为我国建设经济实用房、廉租房制度和建立双重市场的有效经验。总之,在房地产宏观调控这一问题上,中央和地方政府统一思想、各司其职,充分认识到房地产宏观调控的艰巨性和长期性,既着眼于房地产市场本身的调节,又从整体形势出发,从根本上改善房地产市场发展的宏观环境和微观基础,并在这一过程中不断完善房地产宏观调控的政策措施,最终建立系统、长期的宏观调控体系,指导我国房地产市场的长期健康发展。hljgc。
    边华涛2019-12-21 19:39:06
  • 1994年,中国房地产指数系统作为国内第一个覆盖全国主要城市的房价指数系统正式成立,并于1995年通过国务院发展研究中心、建设部等单位的专家学者组成的鉴定委员会的学术鉴定;1999年,建立“全国典型住宅指数系统”,从微观角度量化房地产市场发展,以“成份股”的方式向置业消费和投资者推介优秀地产项目典范;2002年,建立中国别墅指数系统,首次量化房地产别墅市场价格走势;2004-2019年,建立“二手房销售价格指数、普通住宅租赁价格指数”,全面反映各类物业的价格走势;2019年,运行10年的中国房地产指数系统全面改进,再次通过相关专家学者组成的鉴定委员会的学术鉴定;2019-2019年,先后建立中国装饰装修及材料指数系统、中国土地价格指数系统;2019年起,发布“百城价格指数”,通过GDP、常住人口、房地产开发投资额等指标选择100个最具代表性的城市,对其新建住宅价格进行跟踪研究。2019年,发起成立“全球房地产指数系统”,对中国海外购房者最热衷的十大国际城市住宅价格进行调查,是国内首个采用中国房地产指数系统理论对国际城市房价进行量化研究的指标体系。
    齐斯汉2019-12-21 19:14:45
  • 听过,研究房地产的各项数据的。中国指数研究院ChinaIndexAcademy,简称CIA成立时间:2004年8月研究方向:整合中国房地产指数系统等是2004年8月整合中国房地产指数系统、搜房研究院、中国别墅指数系统、中国房地产TOP10研究组等研究资源,由国内外几十位专家和数家学术机构共建的全方位服务于中国商业经济的研究机构。下设指数研究中心、TOP10研究组、数据信息中心三大体系和华北、华东、华南、华中和西南五个分院,是中国目前最大的房地产专业研究院。中国房地产业协会产业与市场研究专业委员会秘书处和中国房地产动态政策设计研究组办公室均设于中国指数研究院。
    黄盛才2019-12-21 18:41:46

相关问答

简而言之,数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余,一般采用符合范式的规则来设计,数据仓库在设计是有意引入冗余,采用反范式的方式来设计。数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计,它的两个基本的元素是维表和事实表。维是看问题的角度,比如时间,部门,维表放的就是这些东西的定义,事实表里放着要查询的数据,同时有维的ID。单从概念上讲,有些晦涩。任何技术都是为应用服务的,结合应用可以很容易地理解。以银行业务为例。数据库是事务系统的数据平台,客户在银行做的每笔交易都会写入数据库,被记录下来,这里,可以简单地理解为用数据库记帐。数据仓库是分析系统的数据平台,它从事务系统获取数据,并做汇总、加工,为决策者提供决策的依据。比如,某银行某分行一个月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。如果存款又多,消费交易又多,那么该地区就有必要设立ATM了。显然,银行的交易量是巨大的,通常以百万甚至千万次来计算。事务系统是实时的,这就要求时效性,客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的,这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。而分析系统是事后的,它要提供关注时间段内所有的有效数据。这些数据是海量的,汇总计算起来也要慢一些,但是,只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库”。那么,数据仓库与传统数据库比较,有哪些不同呢?让我们先看看W.H.Inmon关于数据仓库的定义:面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作,是按照主题存储的。这一点,类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上,如果它们是一个小贩卖的;而超市里,白菜、萝卜、香菜则各自一块。也就是说,市场里的菜数据是按照小贩应用程序归堆存储的,超市里面则是按照菜的类型同主题归堆的。与时间相关”:数据库保存信息的时候,并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同,出于决策的需要,数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中,时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品的顾客,一位是最近三个月购买九车,一位是最近一年从未买过,这对于决策者意义是不同的。不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源。数据仓库反映的是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数据有的数据库例如电信计费数据库甚至处理实时信息。因此,数据仓库中的数据是极少或根本不修改的;当然,向数据仓库添加数据是允许的。数据仓库的出现,并不是要取代数据库。目前,大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说,数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。补充一下,数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,由于有较大的冗余,所以需要的存储也较大。为了更好地为前端应用服务,数据仓库必须有如下几点优点,否则是失败的数据仓库方案。1.效率足够高。客户要求的分析数据一般分为日、周、月、季、年等,可以看出,日为周期的数据要求的效率最高,要求24小时甚至12小时内,客户能看到昨天的数据分析。由于有的企业每日的数据量很大,设计不好的数据仓库经常会出问题,延迟1-3日才能给出数据,显然不行的。2.数据质量。客户要看各种信息,肯定要准确的数据,但由于数据仓库流程至少分为3步,2次ETL,复杂的架构会更多层次,那么由于数据源有脏数据或者代码不严谨,都可以导致数据失真,客户看到错误的信息就可能导致分析出错误的决策,造成损失,而不是效益。3.扩展性。之所以有的大型数据仓库系统架构设计复杂,是因为考虑到了未来3-5年的扩展性,这样的话,客户不用太快花钱去重建数据仓库系统,就能很稳定运行。主要体现在数据建模的合理性,数据仓库方案中多出一些中间层,使海量数据流有足够的缓冲,不至于数据量大很多,就运行不起来了。
美元指数和美股的关系:美元指数。纽约棉花交易所建立于1870年,初期由一群棉花商人及中介商所组成,目前是纽约最古老的商品交易所,也是全球最重要的棉花期货与期权交易所。在1985年,纽约棉花交易所成立了金融部门,正式进军全球金融商品市场,首先推出的便是美元指数期货。扩展资料产生背景1944年,经过激烈的争论后英美两国达成共识,美国于当年5月邀请参加筹建联合国的44国政府代表在美国布雷顿森林举行的会议,签订了《布雷顿森林协定》,建立了金本位制崩溃后的第二个国际货币体系——布雷顿森林体系。这一体系的核心是“双挂钩”制度,即美元与黄金挂钩、各国货币与美元挂钩,美元处于中心地位,起世界货币的作用,而美国则承担以官价兑换黄金的义务。实际是一种新的金汇兑本位制,在布雷顿货币体制中,黄金在流通和在国际储备方面的作用都有所降低,而美元成为这一体系中的主角。但因为黄金是稳定这一货币体系的最后屏障,所以黄金的价格及流动仍受到较严格的控制,各国禁止居民自由买卖黄金,这导致市场机制难以有效地发挥作用。布雷顿森林货币体系是否能顺利运转与美元的信誉和地位密切相关。到20世纪60~70年代,美国深陷越南战争的泥潭,财政赤字巨大,国际收入情况恶化,美元的信誉受到极大的冲击,爆发了多次美元危机。大量资本出逃,各国纷纷抛售自己手中的美元,抢购黄金,使美国黄金储备急剧减少,伦敦金价暴涨。美元指数——美股。