本文選題：房價(jià)　切入點(diǎn)：社會(huì)結(jié)構(gòu)　出處：《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2015年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：筆者以美國房價(jià)為樣本,選取了可能影響房價(jià)的13個(gè)因素,以特征價(jià)格法的思想為基礎(chǔ),運(yùn)用回歸分析、聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、回歸樹模型等統(tǒng)計(jì)工具,構(gòu)造房價(jià)關(guān)于特征因素的測度模型,探究房價(jià)的關(guān)鍵作用因素。筆者通過分析得出,room(房間數(shù))和lsat(低層階級人口比例的對數(shù))是兩個(gè)最重要的變量,它的政策含義是,國家應(yīng)該大力增加房產(chǎn)信息透明性,并在房地產(chǎn)政策調(diào)整過程中注意階層差異化的影響。
[Abstract]:Taking American house price as a sample, the author selects 13 factors that may affect the house price, based on the idea of characteristic price method, using regression analysis, cluster analysis, neural network model, regression tree model and other statistical tools. By analyzing the key factors of house price, the author concludes that roomcount and lsat-logarithm of lower class population are the two most important variables, and its policy implication is:. The country should make great efforts to increase the transparency of real estate information and pay attention to the influence of stratum differentiation in the process of real estate policy adjustment.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(70932004)
【分類號】：F299.712

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1638220