珠海二手房價(jià)格空間分布趨勢及港珠澳大橋通車空間相關(guān)性分析
發(fā)布時間:2022-07-16 15:52
港珠澳大橋是世界最長的跨海大橋。為了論證二手房價(jià)格與大橋通車時空效應(yīng)的相關(guān)關(guān)系,以及大橋通車對二手房價(jià)格的影響程度和持續(xù)時間,引入百度指數(shù),通過Moran’s I指數(shù)分析珠海房價(jià)的空間自相關(guān)性,再通過ESDA探索性空間數(shù)據(jù)分析法檢查空間數(shù)據(jù)趨勢,最后通過逐步回歸普通最小二乘法和顯著性分析,篩選出相關(guān)變量,使用皮爾森相關(guān)性矩陣和隨機(jī)森林模型依次進(jìn)行相關(guān)性和重要性分析。研究發(fā)現(xiàn):①珠海市二手房房價(jià)空間分布趨勢以東西向差異為主,自西向東房價(jià)逐漸升高,南北向無明顯差異;②百度指數(shù)顯著性得分在通車前逐漸提高,通車后迅速下降,隨機(jī)森林重要性得分高于其他類型變量,能反映居民對于大橋通車對二手房價(jià)格的變化預(yù)期,在短期房價(jià)變化研究中有較好表現(xiàn);③港珠澳大橋通車時空變量與二手房價(jià)格相關(guān)性得分隨著通車時間的臨近而大幅升高,距離港珠澳大橋越近的二手房,其價(jià)格受到大橋通車的影響越顯著;④大橋通車對房價(jià)的影響范圍在3 km左右,3 km內(nèi)房價(jià)在短期內(nèi)呈顯著上漲趨勢,其趨勢與連通點(diǎn)距離呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,而3 km外房價(jià)在短期內(nèi)無明顯變化。
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
0 引 言
1 文獻(xiàn)綜述
2 研究對象和數(shù)據(jù)來源
2.1 研究對象
2.2 數(shù)據(jù)來源
3 研究方法
3.1 空間自相關(guān)分析
3.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)
3.3 指數(shù)分析
3.4 顯著性分析
3.5 相關(guān)性分析
3.6 重要性分析
4 結(jié)果與分析
4.1 空間自相關(guān)分析
4.2 ESDA結(jié)果
4.3 百度指數(shù)分析
4.4 指數(shù)顯著性分析
4.5 分時段皮爾森相關(guān)性分析
4.6 隨機(jī)森林重要性分析
5 結(jié)束語
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]上海二手房房價(jià)影響因素[J]. 潘添翼,賈德錚. 中國市場. 2019(05)
[2]大連城市綠地可達(dá)性對房價(jià)影響的差異性分析[J]. 楊俊,鮑雅君,金翠,李雪銘,李永化. 地理科學(xué). 2018(12)
[3]長沙市生態(tài)景觀對住宅價(jià)格的影響分析[J]. 毛德華,吳亞菱,袁周炎妍,魯羽西,胡曦,闕思楊. 經(jīng)濟(jì)地理. 2018(08)
[4]2017年度中國主要城市公共交通大數(shù)據(jù)分析報(bào)告[J]. 城市公共交通. 2018(06)
[5]大型主題樂園對周邊住宅價(jià)格的影響分析——以上海迪士尼為例[J]. 黃靜,崔光燦,王諍諍. 城市發(fā)展研究. 2018(05)
[6]大型交通設(shè)施對房地產(chǎn)價(jià)格影響研究進(jìn)展與評述[J]. 王楠,吳巍,胡細(xì)英,趙曉杰. 城市發(fā)展研究. 2018(05)
[7]基于GWR和sDNA模型的廣州市路網(wǎng)形態(tài)對住宅價(jià)格影響的時空分析[J]. 古恒宇,沈體雁,周麟,陳慧靈,肖凡. 經(jīng)濟(jì)地理. 2018(03)
[8]北京市公共服務(wù)設(shè)施配置對住房價(jià)格的影響[J]. 梁軍輝,林堅(jiān),吳佳雨. 城市發(fā)展研究. 2016(09)
[9]道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對住宅價(jià)格的影響機(jī)制——基于“經(jīng)典”拓?fù)涞目臻g句法,以南京為例[J]. 肖揚(yáng),李志剛,宋小冬. 城市發(fā)展研究. 2015(09)
[10]短期影響中國商品房房價(jià)因素的計(jì)量分析——基于31個省市的橫截面數(shù)據(jù)[J]. 彭乃馳,黨婷. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2015(04)
碩士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)在預(yù)測房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)中的應(yīng)用研究[D]. 唐一丁.吉林大學(xué) 2016
[2]基于百度指數(shù)的城市住房價(jià)格關(guān)注度及其區(qū)域特征研究[D]. 姜文琪.湖北大學(xué) 2016
本文編號:3662803
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
0 引 言
1 文獻(xiàn)綜述
2 研究對象和數(shù)據(jù)來源
2.1 研究對象
2.2 數(shù)據(jù)來源
3 研究方法
3.1 空間自相關(guān)分析
3.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)
3.3 指數(shù)分析
3.4 顯著性分析
3.5 相關(guān)性分析
3.6 重要性分析
4 結(jié)果與分析
4.1 空間自相關(guān)分析
4.2 ESDA結(jié)果
4.3 百度指數(shù)分析
4.4 指數(shù)顯著性分析
4.5 分時段皮爾森相關(guān)性分析
4.6 隨機(jī)森林重要性分析
5 結(jié)束語
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]上海二手房房價(jià)影響因素[J]. 潘添翼,賈德錚. 中國市場. 2019(05)
[2]大連城市綠地可達(dá)性對房價(jià)影響的差異性分析[J]. 楊俊,鮑雅君,金翠,李雪銘,李永化. 地理科學(xué). 2018(12)
[3]長沙市生態(tài)景觀對住宅價(jià)格的影響分析[J]. 毛德華,吳亞菱,袁周炎妍,魯羽西,胡曦,闕思楊. 經(jīng)濟(jì)地理. 2018(08)
[4]2017年度中國主要城市公共交通大數(shù)據(jù)分析報(bào)告[J]. 城市公共交通. 2018(06)
[5]大型主題樂園對周邊住宅價(jià)格的影響分析——以上海迪士尼為例[J]. 黃靜,崔光燦,王諍諍. 城市發(fā)展研究. 2018(05)
[6]大型交通設(shè)施對房地產(chǎn)價(jià)格影響研究進(jìn)展與評述[J]. 王楠,吳巍,胡細(xì)英,趙曉杰. 城市發(fā)展研究. 2018(05)
[7]基于GWR和sDNA模型的廣州市路網(wǎng)形態(tài)對住宅價(jià)格影響的時空分析[J]. 古恒宇,沈體雁,周麟,陳慧靈,肖凡. 經(jīng)濟(jì)地理. 2018(03)
[8]北京市公共服務(wù)設(shè)施配置對住房價(jià)格的影響[J]. 梁軍輝,林堅(jiān),吳佳雨. 城市發(fā)展研究. 2016(09)
[9]道路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對住宅價(jià)格的影響機(jī)制——基于“經(jīng)典”拓?fù)涞目臻g句法,以南京為例[J]. 肖揚(yáng),李志剛,宋小冬. 城市發(fā)展研究. 2015(09)
[10]短期影響中國商品房房價(jià)因素的計(jì)量分析——基于31個省市的橫截面數(shù)據(jù)[J]. 彭乃馳,黨婷. 經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊. 2015(04)
碩士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)在預(yù)測房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)中的應(yīng)用研究[D]. 唐一丁.吉林大學(xué) 2016
[2]基于百度指數(shù)的城市住房價(jià)格關(guān)注度及其區(qū)域特征研究[D]. 姜文琪.湖北大學(xué) 2016
本文編號:3662803
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