榮觀房產網1.大數據系列指數如何計算的
大數據系列指數平均分配樣本股權重，采用派氏加權法，依據下列公式逐日連鎖實時計算： 樣本股：指納入指數計算范圍的股票。
樣本股權數：為樣本股的自由流通量，子項和母項的權數相同。 等權重因子：見“六、樣本股權重調整”。
分子與分母：分子項中的乘積為樣本股經過權重調整后的實時自由流通市值，分母項中的乘積為樣本股經過權重調整后的上一交易日收市自由流通市值。 Σ：是指對納入指數計算的樣本股經過權重調整后的自由流通市值進行匯總。
自由流通量：是上市公司實際可供交易的流通股數量，它是無限售條件股份剔除“持股比例超過5%的下列三類股東及其一致行動人所持有的無限售條件股份”后的流通股數量：①國有（法人）股東；②戰略投資者；③公司創建者、家族或公司高管人員。 自由流通市值：股票價格乘以自由流通量。
股票價格選取：每個交易日集合競價開市后用樣本股的開市價計算開市指數，其后在交易時間內用樣本股的實時成交價計算實時指數，收市后用樣本股的收市價計算收市指數。樣本股當日無成交的，取上一交易日收市價。
樣本股暫停交易的，取最近成交價。
2.房地產市場指數有那些
目前，我國房地產價格指數的編制與發布既有*府主持的，也有民間承擔的。
民間的房地產指數由房地產開發商或中介機構編制，如中房指數（CREIS）、戴德梁行指數（DTZ index），偉業指數、中原城市指數（包括 CCI 和 CCL）等。*府的房地產指數一般由房地產管理部門組織編制，如全國35個大中城市房地產價格指數、深圳房價指數、上海住宅預售價格指數、西安40指數等。
這些價格指數的編制和使用上存在以下幾個問題（張宏斌、賈生華，2000）：指數編制過程中，板塊、片區和商業圈的劃分缺乏必要的理論依據；指數的計算方法落后；價格指數的預測方法不能體現房地產市場的內在特點；各地編制房地產價格指數的主體不一樣，造成了數據的來源和樣本的選擇方法存在很大的差異。 國外的房地產價格指數編制方法眾多，從現有文獻來看，大致可歸納為以下幾種關鍵類型：重復交易法、特征價格法以及混合模型方法。
其中重復交易法和特征價格法是解決房地產價格指數編制中由于房地產結構差異、品質差異所造成的指數偏差等問題的較好方法，尤其是特征價格法在國外住宅價格指數的應用中最為廣泛。然而，由于我國特殊的國情和市場條件，國內目前十余種房地產指數的編制大多采取了理論上簡單、實際編制上粗糙的加權平均法，或者是加權平均法和重復交易法相結合的不規范做法。
在指數的理論和實踐中存在著指數測算方法不完善、樣本數據缺乏代表性、指數的應用受到很大的局限等問題。 然而，隨著我國市場經濟改革的不斷深入和國民經濟的穩步高速增長，我國各地房地產市場在數年內就有了前所未有的變化和發展。
在經濟發展迅速、市場體制較完善的地區和城市，房地產市場不斷規范和成熟，市場交易案例逐步增多，房地產交易登記備案制度也逐步得以實施和完善。這樣，我國城市房地產指數在編制的基本理論方法上，一些城市地區已初步具備了應用特征價格法的現實可行性，大量的交易案例和實際價格數據使得房地產各屬性與房地產價格關系的測算成為可能。
同時，由于我國目前房地產市場仍然以一級市場（即新盤的交易）為主，大多數城市的二手房市場遠未放開，市場交易資料相對來說還是較封閉不公開，這種現實狀況極大地限制了重復交易法的應用。當然，在一些二手房市場較發達、市場基礎較好的個別地區，如上海，可以考慮采用該方法編制房地產指數。
此外，由于大多數地區和城市，畢竟房地產市場的發育晚、規范慢、交易少，在一定的時期內都不一定能夠具備僅僅應用征價格法的條件。這樣采用細分市場和加權平均法以及特征價格法可能對目前國內很多亟需編制房地產價格指數的城市還是一種可行的思路。
總之，從未來我國房地產價格指數編制的趨勢看，特征價格法因其方法的科學性和理論的完善性而具有廣闊的應用前景，應加強這方面的理論研究。此外，應針對不同地區不同條件選擇合適的、可行的房地產價格指數編制方法。
在有條件的地區、城市，可分別采取兩種以上的方法進行房地產指數的編制，并進行比較研究。 特征價格模型 房地產特征價格法編制房地產價格指數的理論依據源于“特征價格理論”，最早由美國經濟學家Lancaster于1966年創立，其意義為每單位消費者在追求效用極大的過程中，每增加一個單位某種屬性的消費，所愿意支付的邊際費用。
這種方法是應用特征價格理論，運用模型求出影響房地產商品價格的品質因素所隱含的價格，并可確定每一品質因素變動對商品價格的影響程度。這樣即使是非同質商品也可以在基期和報告期進行比較。
設p為房地產商品價格；Xi為房地產品質因素；βi為各品質因素對房地產商品價格的影響系數；Tj為房地產商品在j期售出的虛擬變量，若出售Tj=1，否則Tj=0;rj為在j期出售的房地產商品價格變動； 為隨機誤差項。根據特征價格理論可以建立房地產商品價格模型： LnP=∑βiLnXi+∑rjTj+e (1) 通過回歸分析，以得到各期的值，利用這些數據就可以編制房地產價格指數。
這種方法雖有較好的理論基礎，但在應用時要注意考慮這樣幾個問題：影響房地產價格的特征因素有那些；房地產價格與這些特征因素之間的關系是什么樣的。因此，在實施時，該方法需要大量的房地產價格資料及相應的大量統計數據，這樣有助于發現其中的規律，目前國外一般采用特征價格理論編制房地產指數，使計算出來的房地產指數盡可能反映房地產市場供求關系的變化。
特征價格模型的實證研究和應用分為兩個方面： 價格指數的編制。特征價格模型最初的用途是編制價格指數，即使在現在，特征價格模型的第一種且非常重要的用途，也還是根據數據的性質（時間序列數據、橫截面數據、面板數據）對價格指數的編制方法進行全面改善，研究的基本目的是提高住宅價格基準的精確性，一些研究還構建了適用于特別用途的住宅價格指數，如對貧困分界點的測量進行改進。
推斷特征的隱含價格和估計特征的市場需求。大多數研究往往把焦點集中在運用模型如何求得科學合理的特征價格這個問題上。
而美國不少學者研究不同人種、社會經濟狀況等因素對住宅價格的影響。另外， 有不少學者使用特征年齡。
3.北京房價將首度止跌嗎
據報道。28日中國社科院財經戰略研究院住房大數據項目組最新大數據房價指數（BHPI）顯示，2018年2月北京房價環比上漲0.92%。這是自2017年5月以來，北京房價首度止跌。
報道稱，數據顯示，2018年1月北京各區縣中，僅有通州和順義大數據房價指數環比有所上漲，漲幅分別為2.42%和0.23%。而2018年2月，除大興和房山兩區大數據房價指數環比下跌0.7%和0.18%外，其余各區指數環比均有所上漲，門頭溝區更以5.39%領漲。
報告顯示，被稱為“北京樓市晴雨表”的燕郊自2017年房價大跌之后，連續3個月房價回升。2018年2月燕郊房價同比下跌28.3%，環比上漲3.49%，與此同時，環京已連續回升3個月，也是個信號。
分析人士還指出，值得注意的是，上海房價在一線城市中已經不再排名前列。2018年2月上海二手房價中位數為47394元/平方米，列北京、深圳之后，居全國第三位。2018年2月上海二手房總價中位數為310萬元/套，列北京、深圳、廈門之后，居全國第四位。
希望樓市的房價可以早日回歸到居住的屬性！
4.多數城市房價不會大跌三四線或停漲是真的嗎
近日，中國社科院財經戰略研究院、中國社科院城市與競爭力研究中心項目組發布2017年11月的《住房市場發展月度分析報告》（以下簡稱“報告”）。
報告預計，房價的停漲或短期調整將由一二線城市逐步向三四線城市擴展，但多數城市不存在大跌的可能性。 報告顯示，大數據房價指數監測發現，樣本城市房價全面退熱，越來越多的城市房價開始進入調整期。
從環比看，熱點城市樓市基本熄火，多數樣本城市房價漲幅趨近于零。大數據房價指數（環比）顯示，2017年10月，樣本城市房價環比平均上漲0.2%，其中大多數城市房價環比漲跌幅均處于-1%~1%的區間內。
樣本城市中，漲幅高于1%的僅有成都、杭州、煙臺、濟南4個城市。另有廊坊、北京、上海、惠州、重慶、蘇州、鄭州、天津、廣州9個城市房價環比下跌。
除此之外的其它樣本城市房價環比漲幅均在1%以內。 作為樓市重要風向標的北京，10月房價環比下跌1.16%，并已經連續環比下跌6個月。
只有成都10月房價環比上漲6.69%，漲幅顯著高于其它樣本城市。作為樣本城市環比漲幅第2名的杭州，10月房價僅環比上漲1.78%。
而作為房地產投資投機典型城市的廊坊，10月環比大跌5.74%，居樣本城市跌幅之首。