بررسی عوامل موثر بر قیمت مسکن در شهر تبریز با استفاده از مدل هدانیک

اسناد مشابه

• واکاوی و تحلیل عوامل موثر بر گردشگری شهر تبریز از منظر گردشگران داخلی

  مقاله۲۰۱۹نشریه گردشگری شهریایرج تیموری، فاطمه دولتی، محمدعلی کوشش وطن، هادی حکیمی

  صنعت گردشگری نقش مهمی را در چرخه اقتصادی کشورها بر عهده دارد و با پیش‌بینی‌های صورت گرفته توسط برخی از سازمان‌ها در سطح جهان، صنعت گردشگری باگذشت زمان نقش و اهمیت بیشتری را در اقتصاد شهرها پیدا خواهد کرد. لذا هدف پژوهش حاضر شناسایی عوامل مؤثر بر رشد، توسعه و رونق گردشگری شهر تبری

• بررسی عوامل مؤثر بر قیمت مسکن شهری با استفاده از مدل هدانیک قیمت (نمونه موردی: منطقه دو شهر سنندج)

  مقاله۲۰۱۳اقتصاد و مدیریت شهریآرمان رحیمی کاکه جوب، علی اصغر عیسی‌لو، حسن محمدیان مصمم، اکبر رحمتی

  مسکن به عنوان یک کالای ناهمگن، بادوام، غیرمنقول، سرمایه‌ای، مصرفی و دارای پیامدهای جانبی، بخش قابل‌توجهی از بودجه خانوارها، هزینه‌ها و سرمایه‌گذاری ثابت ناخالص ملی را به خود اختصاص داده و نقش زیادی در اشتغال و ارزش افزوده کشورها دارد. در این میان یکی از موارد بسیار مهم و قابل تأک

• پیش بینی قیمت مسکن در شهر تبریز:کاربرد مدل های قیمت هدانیک و شبکه عصبی مصنوعی

  مقالهپژوهش ها و سیاست های اقتصادیمنصور خلیلی عراقی، mansour khalili araghi professor, university of tehranاستاد دانشکده اقتصاد دانشگاه تهران الهام نوبهار، elham nobahar m.a in economicsکارشناس ارشد علوم اقتصادی

  هدف اصلی این مطالعه مقایسه قدرت پیش بینی دو مدل رگرسیون هدانیک و شبکه عصبی مصنوعی (ann) و تعیین یک مدل بهینه برای پیش بینی قیمت هدانیک مسکن درکلان شهر تبریز می باشد. نتایج تخمین تابع قیمت هدانیک بیانگر آن است که اکثر متغیرها معنا دار بوده و دارای علامت مورد انتظار می باشند. عوامل

• برآورد قیمت مسکن شهری با استفاده از تابع هدانیک و شبکه های عصبی مصنوعی مورد شناسی: کوی ولیعصر شهر تبریز

  مقالهجغرافیا و آمایش شهری منطقه ایدکتر ایرج تیموری، استادیار و عضو هیئت علمی جغرافیاو برنامه ریزی شهری، دانشگاه تبریز نوید سلطان قیس، کارشناس ارشد جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشگاه تبریز یاسر قلی زاده، کارشناس ارشد جغرافیا و برنامه ریزی شهری، دانشگاه تبریز

  مسکن به عنوان یک کالای ناهمگن، بادوام، غیر منقول، سرمایه ای و مصرفی با پیامدهای جانبی، سهم زیادی از بودجه خانوارها را به خود اختصاص می دهد و همچنین نقش زیادی در اشتغال و ارزش افزوده کشورها دارد؛ بنابراین، تعیین و برآورد قیمت مسکن برای برنامه ریزان و تصمیم گیران، از اهمیت بسیار با

• برآورد قیمت مسکن شهری با استفاده از تابع هدانیک و شبکه‌های عصبی مصنوعی مورد شناسی: کوی ولیعصر شهر تبریز

  مقاله۲۰۱۷جغرافیا و آمایش شهری منطقه ایدکتر ایرج تیموری، نوید سلطان قیس، یاسر قلی زاده

  مسکن به‌عنوان یک کالای ناهمگن، بادوام، غیر‌منقول، سرمایه‌ای و مصرفی با پیامدهای جانبی، سهم زیادی از بودجة خانوارها را به خود اختصاص می‌دهد و همچنین نقش زیادی در اشتغال و ارزش افزودة کشورها دارد؛ بنابراین، تعیین و برآورد قیمت مسکن برای برنامه‌ریزان و تصمیم‌گیران، از اهمیت بسیار با

• پیش‌بینی قیمت مسکن برای شهر اهواز: مقایسه مدل هدانیک با مدل شبکه عصبی مصنوعی

  مقاله۲۰۱۷اقتصاد و مدیریت شهریسالار قربانی، سیدمرتضی افقه

  تعیین و برآورد قیمت مسکن در مناطق شهری، از اهمیت زیادی برای دولت، سرمایه‌گذاران خصوصی و دولتی و افراد عادی برخوردار است. این تخمین می‌تواند در برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری‌های آینده در بسیاری از سیاستهای شهری و منطقه‌ای مورد استفاده قرار گیرد. در این راستا به دلیل اهمیت بالای قیمت مس