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时间:2018-10-17
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1、房屋租赁管理对策问题现状影响及法律效应论文(共7篇)第1篇:基于互联X房屋租赁信息的住房租金微观影响因素研究一、引言近年來我国房价一直持续增长,使得购房价格、租房价格成为人们经常谈论的话题。对于作为房价最高的城市之一——北京,还承载着全国各地移民,因此,租房也成为了大部分人解决住房问题的主要途径。而租房价格,通常会收到很多因素的影响,如地理位置、配套设施甚至楼层,因此在研究住房价格时,需要更多考虑与生活相关的因素。当前,许多学者已经开始了对房地产价格的研究。对于住房租金,大多数学者只是从宏观的角度,研究宏观经济与租赁价格的关系。而对于微观影响因素的研究大多集中在写字楼的租赁价格
2、当中。这主要是因为,写字楼是公共场所,其特征容易通过研究者现场观察获得,但对于私人住宅,研究者很难获取大量的住宅特征数据。本文的研究恰好弥补了住房租金微观影响因素的空白。随着互联X的发展,许多房东以及租房者纷纷选择在X上发布、获取信息的方式交流租房信息,因此,许多租房X站包含了丰富的租房信息。本文利用计算机X络爬虫技术,获取北京市租房信息,并利用这些信息建立价格特征模型,分析北京市住房租金的微观影响因素。二、模型理论本文将利用特征价格模型对北京市住房租赁价格微观影响因素进行分析。特征价格模型于特征价格理论。A.T.Court(1939)首次对汽车价格进行了研究,构建了汽车价格指
3、数。随后,Lancaster(1966)提出消费者偏好理论,认为消费者购买一个产品,是由于产品的特征符合消费者的需求。Rosen(1974)则完善了Lancaster偏好理论,理论上构建了特征价格供需特征模型,为特征价格模型奠定了基础。随后,特征价格模型开始广泛的应用于住房、写字楼价格研究领域,学者们主要研究住房微观特征,例如住房属性、结构、地理位置、房龄等对房屋价格的影响。特征价格模型的构建主要通过回归模型实现。对于如何正确选择特征价格模型中的函数形式,从而使得模型能够正确表达自变量和因变量之间的关系,理论上还没有一种明确的检验方法,因此,大多数研究者都是凭经验初步设定函数形
4、式,然后不断地尝试和修正,直到认为函数形式能够解释样本数据的差异,并使得模型对样本数据的拟合满足要求。在过去的研究中,特征价格模型主要有线形函数、对数函数、半对数函数和对数线形函数四种基本函数形式,其模型结构如下:①线性形式:②对数形式:③对数线性形式:④半对数形式:过去,学者大多选用一般线性回归模型,应选用最小二乘法作为估计方法。在本文中,拟采用广义线性回归模型进行特征价格模型的构建。广义线性模型(generalizedlinearmodel)由NelderVC、MyBatis框架[4]作为整体架构进行搭建,利用注解减少xml文件的配置,提高开发效率。视图层用JSP和JSTL
5、技术进行展示,布局和展示效果用DIV+CSS技术进行修饰,前端动态效果用jQuery[5]实现。2.2需求分析普通用户访问本X站可以进行房源的浏览和求租信息的浏览,浏览房源的时候可以根据不同的搜索条件进行查找,未登录的用户不能够直接进行房源的发布和求租信息的发布,只有登录过的用户才能够对此进行操作,未注册的用户须先进行注册才能够登录。管理员用户可以登录系统的后台并对X站的所有信息进行维护,拥有最高的权限。2.3系统设计根据前面的需求分析,可将其划分成前台和后台两部分,系统前台包括浏览房源模块、出租模块、求租模块、租房知识模块、个人中心模块,后台模块是由管理员来操作,对前台的模块
6、信息和数据进行维护管理。3看房路线自动规划目前市场上也有不少流行的房屋租赁X站,如赶集X、58同城等都包含二手房及租房模块,但它们的租房模块只进行了房源位置显示,并没有对路线进行规划,下图4显示了一个示例:缺乏路径自动规划显然会增加看房者的额外操作,因此本文系统集成百度地图功能,充分利用其API对房源路线进行详细的自动规划[6],以方便用户使用。集成步骤如下:Step1:从百度地图官X上下载O,把需引入的JS代码复制到本系统中jsp页面中即可,ak换成自己所申请的密钥:Step4:通过transit.search(,)方法查询路线,参数分别为起点和终点,终点即是房源位置,起点为
7、用户注册时填写的地址,设置之后便可进行地图路线的搜索,如下图5所示:4系统实现系统利用JAVA语言开发。在进入登录页面的同时会加载验证码,验证码生成后是存放在会话session中的,当页面重新加载、鼠标点击验证码或者验证码输入错误的情况下都会对验证码进行刷新。验证码一般是用来防止批量注册的,还可以有效防止SQL攻击,本系统用kaptcha生成验证码[7],kaptcha是一个非常实用的验证码生成工具,为谷歌的一个开源工具包.google.code.kaptcha,把它集成到spring的配置
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