近年來(lái)房地產(chǎn)業(yè)步入高速增長(zhǎng)期,高房?jī)r(jià)已經(jīng)成為影響國(guó)家經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的重要因素,建立可信的區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警模型,及時(shí)準(zhǔn)確地掌握房地產(chǎn)市場(chǎng)的現(xiàn)狀,并根據(jù)預(yù)警模型得出的高可信度預(yù)測(cè)信息,客觀(guān)分析房地產(chǎn)運(yùn)行軌跡,正確評(píng)價(jià)房地產(chǎn)形勢(shì),預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì),出現(xiàn)警情及時(shí)預(yù)報(bào),對(duì)于保證整個(gè)行業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。針對(duì)房地產(chǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)的時(shí)間序列和空間相關(guān)特性,分別運(yùn)用傳統(tǒng)多元回歸分析方法和GIS空間統(tǒng)計(jì)分析方法,建立基于GIS空間統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警模型。論文取得的主要成果如下: 1、提出多元Logistic回歸預(yù)警模型。運(yùn)用相關(guān)分析法建立區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,采用3方法劃分綜合預(yù)警指數(shù)的預(yù)警區(qū)間,運(yùn)用多元Logistic回歸方法建立預(yù)警模型,進(jìn)行綜合警情的分析,同時(shí)運(yùn)用多元線(xiàn)性回歸方法建立預(yù)警模型進(jìn)行對(duì)比。使用濟(jì)南市1996²008年共13年的預(yù)警指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分別用Logistic回歸模型和線(xiàn)性回歸模型計(jì)算2009年濟(jì)南市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù),根據(jù)預(yù)警區(qū)間分類(lèi)劃分原則,兩種模型均得出濟(jì)南市房地產(chǎn)綜合警情為偏熱; 2、提出區(qū)域房地產(chǎn)空間線(xiàn)性回歸預(yù)警模型。運(yùn)用空間聚類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)預(yù)警...

【文章頁(yè)數(shù)】：120 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 問(wèn)題提出
    1.4 研究?jī)?nèi)容與框架
        1.4.1 研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 研究框架
第2章 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警理論研究
    2.1 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警基本理論
        2.1.1 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警定義
        2.1.2 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警體系要素組成
        2.1.3 房地產(chǎn)預(yù)警基本分析流程
    2.2 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警方法研究
        2.2.1 統(tǒng)計(jì)分析方法
        2.2.2 Logistic 回歸模型
    2.3 本章小結(jié)
第3章 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警空間統(tǒng)計(jì)分析方法
    3.1 空間統(tǒng)計(jì)分析理論
    3.2 空間統(tǒng)計(jì)分析方法
        3.2.1 關(guān)鍵變量分析
        3.2.2 變量聚類(lèi)分析
        3.2.3 空間自相關(guān)分析
        3.2.4 空間回歸分析
    3.3 空間統(tǒng)計(jì)分析中長(zhǎng)期趨勢(shì)變動(dòng)的測(cè)定
    3.4 小區(qū)域統(tǒng)計(jì)學(xué)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 GIS 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警模型研究
    4.1 GIS 應(yīng)用模型
    4.2 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警空間數(shù)據(jù)庫(kù)
        4.2.1 空間數(shù)據(jù)庫(kù)概述
        4.2.2 房地產(chǎn)預(yù)警空間數(shù)據(jù)庫(kù)基本結(jié)構(gòu)
    4.3 房地產(chǎn)預(yù)警空間區(qū)劃
        4.3.1 房地產(chǎn)空間區(qū)劃概述
        4.3.2 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警區(qū)劃
    4.4 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警空間回歸模型
        4.4.1 空間相關(guān)矩陣及空間自相關(guān)性
        4.4.2 空間自回歸模型
        4.4.3 空間回歸模型參數(shù)的估計(jì)與檢驗(yàn)
    4.5 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警信息實(shí)時(shí)發(fā)布
        4.5.1 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警信息共享機(jī)制
        4.5.2 ArcGIS Server 應(yīng)用模型架構(gòu)
    4.6 本章小結(jié)
第5章 區(qū)域房地產(chǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警模型案例
    5.1 基于GIS 空間統(tǒng)計(jì)分析的區(qū)域房地產(chǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警模型
    5.2 預(yù)警區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)概況
        5.2.1 濟(jì)南市概況
        5.2.2 濟(jì)南市房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展
        5.2.3 濟(jì)南市房地產(chǎn)市場(chǎng)存在問(wèn)題
        5.2.4 濟(jì)南市房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)
    5.3 預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建
        5.3.1 警情指標(biāo)初選
        5.3.2 預(yù)警指標(biāo)歷史數(shù)據(jù)
        5.3.3 預(yù)警指標(biāo)相關(guān)性分析
        5.3.4 房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系
    5.4 預(yù)警區(qū)間和綜合預(yù)警指數(shù)的確定
        5.4.1 預(yù)警指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理
        5.4.2 確定綜合預(yù)警指數(shù)
        5.4.3 預(yù)警區(qū)間確定
        5.4.4 綜合預(yù)警指數(shù)計(jì)算
    5.5 警情分析與預(yù)測(cè)
        5.5.1 線(xiàn)性回歸分析及預(yù)測(cè)結(jié)果
        5.5.2 多元Logistic 回歸分析及預(yù)測(cè)結(jié)果
    5.6 空間統(tǒng)計(jì)分析及預(yù)測(cè)
        5.6.1 Hot-Spot 分析
        5.6.2 空間權(quán)重矩陣
        5.6.3 空間自相關(guān)分析
        5.6.4 空間回歸分析
    5.7 區(qū)域房地產(chǎn)預(yù)警模型評(píng)價(jià)
        5.7.1 傳統(tǒng)回歸分析模型評(píng)價(jià)
        5.7.2 空間統(tǒng)計(jì)分析模型評(píng)價(jià)
    5.8 預(yù)警信息實(shí)時(shí)發(fā)布
    5.9 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 成果總結(jié)
    6.2 預(yù)警模型存在問(wèn)題
    6.3 進(jìn)一步研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 個(gè)人簡(jiǎn)歷



本文編號(hào)：3826367