如果北京的房价下跌,到底能跌多少?

本文从供需关系、历史角度分析了北京房价上涨的原因,并探讨了房价下跌的可能性及限制因素。认为房价由全国资金涌入北京购房的需求推动,且政府的土地供应策略也支撑了房价,但从反面角度考虑,房价下跌超过三成将引发社会问题。

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       中午跟一朋友聊天,朋友说他家刚在顺义买了一套二手房。本来想在燕郊,固安买的,可是现在的楼市政策一天一个样。房价涨的真的让人害怕了,现在比较庆幸当时没有在环京几个县买,担心会跌。我就问他,你在顺义的房子就不担心会跌吗?在新机场建好之后,顺义那边的房价就会回落下去的。

     实际上,关于房价,是我们所有IT人员心里的一道伤,刚工作的时候,总想着等等再买。却发现,房价总是涨,没有想回落的节奏。其间,也有许多朋友问我在哪里买房?是买小产权房,还是长租房?今天就从反面的角度来分析一下房价的这个问题。

      首先,房价是由供需关系来决定的。政府是会调控,但作用有限。不然也不会调控这么多次,而每一次都失败了。而当下北京的房子,需求方不是北京的本地人,也不是北京的外来人口,而是全国人民!!这样就决定了是全国的钱向北京涌,房价跌的基础不存在。

      其次,供应方!!北京的七环战略马上要落实了,纵观这几年,五环内的土地出让是逐年减少。这样就势必把五环至七环的土地抄高。因为全国的钱都涌向北京,而钱是最聪明的,那里有价值洼地,它就会第一时间涌过去。互联网本质是联系了所有人,但同时也加速的钱的流动!!

      最后,我们再从历史的角度来看,中国特殊的国情决定了首都的房价都是较高的,自唐朝以来,首都的房价都不是一般人所能够承受的起的。要不然,当年的李白也不会四方云游了。所以,不要抱怨北京房价。而是我们要有一个正确的思维方式。

      好了,以上从供,需,历史的角度分析的北京的房价为什么不会跌。下边我们再从反面的角度来思考一个问题:如果北京的房价下跌,到底能跌多少?

      众所周知,只要是商品,它的价格就会有涨有跌。而当房子这个特殊物品被打上北京的这个标签后,就好像一件珍品一样永不会跌吗?答案并不是这样的。日本京都当年的房价就有过一落千丈,历史上各个国家首都的房价都有过波动,难道北京的就不会跌吗?

      首先,我们先来思考。我们买房是怎么买的?大部分人都是首付+分期的这种撬杠杆的手法来买的。也就是说你的房子里有3成的钱是你自己的。另外7成的钱是谁的?有人说是银行的。再进一步去思考,银行背后是谁?对,也就是说有七成的钱是政府给你垫资让你买的。顺着这个逻辑来思考,当房价下跌超过30%的时候,谁就会亏钱??答案是很明显的。而当还没下跌30%的时候,大部分人就会断供,一起去闹售楼处。如果银行大面积亏钱就会引起整个社会动荡的。哪个城市就不愿意看到社会动荡,从这个角度去思考,你就会明白房价的走势以及为什么北京的房价不会跌了。

      其次,我们再来看政府的行动。前年天津滨海新区爆炸事件后的房产,到最后是怎么处理的。大家可能不是很知道。当时是按购买价格的1.3倍赔偿给业主的。这是一个很有力的信号,相当于肯定了当时的房屋价格。这种例子,还有很多!

 

      综上所述,个人感觉。当下最好的投资已经不再是房子了。而是你的眼界与智慧,房价能涨多少,能跌多少。也不是我等小民所能够预测了的,但相信一点,只要努力!你自身成长的速度还是可以赶上房价的,也许有点痴人说梦了,但至少你要比去年的自己进步了些吧!你没看你每天吃的早餐的价格,今年的已经比去年涨了不少了吗?当物价涨的速度超过了房价,努力加油吧!相信这一天迟早会来到。

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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