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《我国商品房价格影响因素研究》中介绍了商品房价格的构成。房地产价格形式包括两部分，一是地产价格，二是房产价格。地产价格按交易权能分为:土地征购价格、土地使用权出让价格、土地使用权转让价格，土地使用权抵押价格;按出让方式分为:协议地价、招标价格、拍卖价格;按出让权限分为:土地批租价格和土地租赁价格等。房地产价格按销售对象分:外销房价格、廉租房价格;按交货期限分为:现房价格和期房价格;按用途分为:工业用房价格、商业用房价格、住宅用房价格、事业性用房价格;按出售方式分为:出售价格、出租价格等。由此再加上房地产开发、建设、经营过程所耗费的全部社会必要劳动的因此房地产价格是在开发、建设、经营房地产过程中所耗费的全部社会必要劳动所形成的价值的货币表现，这样市场价格可能会大于、等于或小于住宅的真实价格，如果市场运行不是有效的、购房者和开发商的行为不是理性的、经济的，那么这样的市场价格就不能反映真实的价值，而会存在一定的泡沫。按照马克思的生产价格理论，商品房价格是商品房价值的货币表现，并以价值为中心，受供求关系的影响，价格可用C十V+M的公式表示，C表示住宅生产过程中所耗费的物化劳动的消耗，也包括流通过程中部分所消耗的生产资料等物化劳动;V表示劳动者在生产过程中为自己创造的价值，也包括流通过程中创造的价值;M表示劳动者劳动为社会新创造的价值。因此，可将商品房价格简单表示为:房地产商品的价格=地价+建安成本+销售成本+合理利润+税费。

从《商品住宅价格影响因素分析》中系了解到了在市场机制作用下，商品住宅价格主要由住宅供求关系决定，但是由于商品住宅市场具有很强的关联性，商品住宅价格与社会经济相关因素共同作用的结果，换言之，商品住宅价格受很多因素影

响，商品住宅价格的因素可以分为4部分，商品住宅的供求是价格的最主要决定因素；土地成本、原材料和人工费是商品住宅价格的重要因素；宏观经济政策与国际宏观状况对商品住宅的价格具有一定的影响；其他非经济因素。

《中国城市住房价格变动影响因素分析》中介绍了1999 年以来中国城市住房市场的价格变动趋势，从而我知道了近10多年来 ,我国房地产市场高速发展,呈现出供求两旺的繁荣状态,商品房竣工和销售面积快速增长,供给需求迅速增加,住房销售市场发展迅速 ,并超过了住房租赁市场的发展速度。但与此同时,尤其是2004 年以来 ,由于住房销售价格的持续大幅度攀升,城镇居民住房支付能力显著下降,住房销售价格涨幅持续高于租赁价格涨幅 ,商品房需求超过了供给并且其差距在不断拉大,住房价格及其涨幅在不同城市间的差异比较显著。不但如此，书中还对住房价格波动的宏观因素做了详细的分析,对我颇有用处。

《房地产价格波动的行为金融学研究--以上海房地产市场为例》一书中解释了房地产价格变动的行为金融学，告诉了我价格预期对房地产市场价格波动起到关键作用，但噪声交易，羊群效应，和正反馈交易是导致价格预期对房价产生波动的重要原因。

《基于Elm an神经网络的房地产价格预测》中说了目前房地产价格预测大多采用的是静态前馈BP神经网络和 RBE神经网络法。利用静态前馈网络对动态系统进行辨识，是将动态时间建模问题转变为静态空间建模问题这会产生许多问题。能够更直接更生动地反映系统动态特性的网络是动态神经网络即回归神经网络。而Elman回归网络则是一种典型的动态神经元网络。它在前馈人工神经网络基本结构的基础上，通过存储内部状态使其具备映射动态特征的功能，从而使系统具有适应时变特性的能力。所以书中采用了Elman神经网络对房地产的价格进行了预测。 (责任编辑：qin)