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来源：乐发彩票代理2024-04-23 17:48

去年12月55城新房销售价格环比下降，一线城市新房价格止跌******

　　1月16日，国家统计局发布2022年12月份70个大中城市商品住宅销售价格变动情况。2022年12月份，70个大中城市中商品住宅销售价格下降城市个数有所增加，各线城市商品住宅销售价格环比持平或下降，一线城市同比上涨、二三线城市同比下降。

　　一线城市新房价格环比止跌

　　按照国家统计局数据，2022年12月份，70个大中城市中，新建商品住宅销售价格环比下降的城市有55个，比11月份增加4个；房价环比上涨城市15个，较11月增加1个。

　　各线城市表现看，去年12月份，一线城市新建商品住宅销售价格环比由上月下降0.2%转为持平；二线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.3%，降幅比上月扩大0.1个百分点；三线城市新建商品住宅销售价格环比下降0.3%，降幅与上月相同。

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进指出，去年12月最明显的变化是，一线城市连跌3个月后，已经有止跌现象。这也说明，随着疫情压力高峰期的过去，一线城市的楼市继续被看好。此类城市止跌，也有助于修复市场预期。

　　具体到各个城市，2022年12月份新建商品住宅价格环比涨幅前十的城市分别为：泉州、扬州、长沙、成都、上海、无锡、杭州、青岛、北京、宁波(九江、平顶山，新建商品住宅环比涨幅与宁波相同)。

　　其中，泉州新建商品住宅价格环比涨幅领跑，新房价格环比上涨0.7%；扬州新建商品住宅价格紧随其后，环比上涨0.6%；长沙及成都新房环比上涨0.5%。

　　按照国家统计局数据，55个新房价格环比下跌的城市中，跌幅最大的十个城市分别是：呼和浩特、长春、惠州、昆明、天津、桂林、韶关、岳阳、唐山、郑州(沈阳、太原、石家庄，新建商品住宅环比降幅与郑州相同)。

　　从同比来看，去年12月份，70个大中城市中，新建商品住宅销售价格同比下降的城市有53个，比11月增加2个。

　　今年1月5日人民银行、银保监会发布通知，决定建立首套住房贷款利率政策动态调整机制。新建商品住宅销售价格环比和同比连续3个月均下降的城市，可阶段性维持、下调或取消当地首套住房贷款利率政策下限。

　　上海易居房地产研究院根据2022年10月-12月份全国70城房价指数数据，70城中有35个城市符合下调的标准，其中二线城市有14个，包括长春、沈阳、太原、大连、哈尔滨、郑州、天津、石家庄、福州、南宁、贵阳、厦门、武汉、兰州；三线城市有21个，包括牡丹江、湛江、洛阳、岳阳、北海、秦皇岛、吉林、徐州、金华、济宁、常德、韶关、桂林、唐山、锦州、温州、宜昌、惠州、丹东、蚌埠、襄阳。

　　2022年12月，新房价格同比仍显示上涨的城市有16个，其中成都、杭州、北京、上海、长沙、银川、西安、济南、宁波、南昌同比涨幅前十。

　　63城二手房价格环比下降

　　二手房市场来看，市场总体降温的态势未得到改善。根据国家统计局数据，2022年12月，70个大中城市中，二手住宅销售价格环比下降城市有63个，比上月增加1个。

　　从各线城市表现看，去年12月份，一线城市二手住宅销售价格环比下降0.5%，降幅比上月扩大0.1个百分点。二线城市二手住宅销售价格环比下降0.4%，降幅与上月相同。三线城市二手住宅销售价格环比下降0.4%，降幅比上月收窄0.1个百分点。

　　按照国家统计局公布的数据，2022年12月份，二手住宅销售价格上涨的城市仅7城，分别是昆明、长沙、成都、徐州、宁波、贵阳、泸州。

　　其中，昆明二手房价格环比上涨0.3%，连续两个月涨幅第一；长沙、成都、徐州二手房价格环比分别上涨0.2%。

　　从同比来看，二手住宅销售价格显示上涨的城市仅6城，分别是成都、北京、上海、昆明、南充、无锡。

　　其中，成都二手房销售价格同比上涨9.1%，连续7个月涨幅第一；北京二手房价格同比上涨3.9%涨幅第二；上海涨幅2.6%排第三。

　　58安居客研究院院长张波指出，虽然房价下降的城市数量在去年12月依然增多，但市场底部已逐步清晰，预计房价的稳定和上涨数量明显增长还需等待今年二季度。值得关注的是，今年是个改善需求入市的好年份，中共中央、国务院去年12月印发的扩大内需战略规划纲要中明确提到，住房改善将是未来拉动内需的重点。预计一二线热点城市的复苏节奏会相对更快，目前一二线热点城市的政策工具箱还有较多工具未被使用，尤其是针对改善需求在首付及利率方面有很大的调整空间。结合房贷利率的整体优化，未来市场整体复苏依然非常可期。

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提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点：可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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