本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡搜索的中國區(qū)域房價預測模型及應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)對人們?nèi)粘Ｉ畹臐B透不斷深入,人們在進行經(jīng)濟決策時往往會借助網(wǎng)絡進行必要的信息檢索,因此人們在互聯(lián)網(wǎng)的搜索行為也就反過來暴露了其自身的經(jīng)濟活動的意向。基于這樣的假設基礎,對互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)的充分挖掘可以使得研究者提前捕捉到相關(guān)消費領域里潛在消費者的購買意向,并以此來對該領域未來一段時間內(nèi)由供求關(guān)系決定的價格水平進行一定程度的預測。谷歌最早于2004年推出了關(guān)鍵詞搜索量數(shù)據(jù)查詢服務,因此國外研究者早在2009年便開始了利用互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)預測社會經(jīng)濟領域相關(guān)指標的研究。國內(nèi)最大的搜索引擎百度,于2011年開始提供關(guān)鍵詞搜索指數(shù)的數(shù)據(jù)服務,因此從2013年起國內(nèi)學者也開始利用百度指數(shù)進行相關(guān)領域的預測研究,但總體而言不論是從研究數(shù)量還是研究成熟度上而言都有待提高。本文在梳理已有研究成果的基礎上,以北京、上海、廣州、深圳、南京、杭州6個城市為研究對象,探索了從關(guān)鍵詞選擇到復合指數(shù)合成再到模型構(gòu)建及檢驗的一整套程序和方法,得到了6個城市二手房和新房網(wǎng)絡搜索復合指數(shù),并在此基礎上利用1000次2折交叉驗證法構(gòu)建了基于網(wǎng)絡搜索的二手房和新建商品房價格預測模型。研究結(jié)果顯示,時差相關(guān)分析法篩選并用主成分分析法合成的網(wǎng)絡搜索復合指數(shù)對房價指數(shù)具有較好的擬合和預測效果。但對基于網(wǎng)絡搜索的房價預測模型與房價預測基本模型的預測效果進行比較后,筆者發(fā)現(xiàn)加入網(wǎng)絡搜索指數(shù)后的預測模型對基本預測模型的改進作用有限,并對其原因進行了分析,對提升和挖掘網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的預測能力提出了進一步完善的方向。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡搜索 房價預測 時差相關(guān)分析 主成分分析 k-折交叉驗證
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F299.23
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-17
• 第一節(jié) 選題背景與研究意義9-11
• 第二節(jié) 研究對象和研究方法11-13
• 第三節(jié) 研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)13-15
• 第四節(jié) 可能的創(chuàng)新與不足15-17
• 第二章 文獻綜述17-27
• 第一節(jié) 網(wǎng)絡搜索在社會經(jīng)濟研究領域的應用綜述17-20
• 第二節(jié) 網(wǎng)絡搜索指數(shù)合成方法綜述20-22
• 第三節(jié) 房地產(chǎn)價格預測模型綜述22-25
• 第四節(jié) 文獻綜述小結(jié)25-27
• 第三章 構(gòu)造區(qū)域房價相關(guān)網(wǎng)絡搜索復合指數(shù)27-85
• 第一節(jié) 初選房價預測搜索關(guān)鍵詞27-29
• 第二節(jié) 時差相關(guān)性分析法篩選搜索關(guān)鍵詞29-42
• 第三節(jié) 主成分分析法合成搜索指數(shù)42-85
• 第四章 構(gòu)造基于網(wǎng)絡搜索的區(qū)域房價預測模型85-97
• 第一節(jié) 構(gòu)建模型階段數(shù)據(jù)描述85
• 第二節(jié) 房價預測基本模型及其參數(shù)確定85-91
• 第三節(jié) 加入網(wǎng)絡搜索指數(shù)的房價預測模型及其參數(shù)確定91-97
• 第五章 基于網(wǎng)絡搜索的區(qū)域房價預測模型應用效果97-99
• 第一節(jié) 測試模型階段數(shù)據(jù)描述97
• 第二節(jié) 模型預測結(jié)果及比較分析97-99
• 第六章 結(jié)論與啟示99-103
• 參考文獻103-107
• 致謝107-108

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡搜索的中國區(qū)域房價預測模型及應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：389025