基于开源数据的房地产价格指数编制

发布时间：2017-05-02 17:01

  本文关键词：基于开源数据的房地产价格指数编制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：中国的房地产行业在经济中扮演着重要的角色,一直是经济增长的强劲驱动力。房地产投资占国内生产总值的比重也飞速增长,从1997年的4%到2014年的15%。尤其是住宅投资方面,与其他国家相比一直居高不下。如今,房地产投资占固定资产投资的15%,城市总就业机会的15%,银行贷款份额占贷款总额的20%。房地产行业在连接上下游销售和产业链方面具有很强的能力,也是地方财政的主要来源。随着“互联网+”时代的到来,大数据在大众生活的方方面面有着越来越多的应用。体现在对房地产市场的价格走势方面,可利用房地产网络交易网站的开源数据来编制房地产价格指数,以更及时、准确地对房地产市场的总体趋向和发展进行把握。本论文在编制房地产价格指数的过程当中,充分利用网络爬虫、HTML、正则表达式等技术,提取房地产网络交易网站数据,同时在Hedonic模型的基础上,对济南市二手住房价格指数进行编制,具体表现为如下几个方面:(1)在Hedonic模型的基础上编制房地产价格指数摒弃了传统的房地产价格指数编制的数据获得来源,基于获取到的房地产交易开源数据来选择Hedonic模型的具体形式,并选取和调整函数中的变量,确定最终的模型形式,以济南市二手房产市场为例估算和修正Hedonic模型。(2)搜集、提取并数字化房地产交易开源数据分析网页源代码,利用Web爬虫和HTML等网络信息收集和提取技术,取得了与传统方法相比更稳定、即时的房产交易属性数据,并对获取的房产开源数据进行清洗和量化。(3)以济南市二手房产市场为例编制价格指数利用网络爬虫技术获取的房产交易网络数据,在Hedonic模型的基础上,编制了济南市二手房产价格指数。将计算得到的指数与国家统计局发布的官方指数相比较,得到结果与“七十个大中城市二手住宅分类价格指数”非常接近。
【关键词】：开源数据 网络爬虫 Hedonic模型 房地产价格指数
【学位授予单位】：山东财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-23
• 1.1 房地产价格指数综述12-20
• 1.1.1 房地产价格指数12
• 1.1.2 房地产价格指数的国外研究现状12-14
• 1.1.3 房地产价格指数的国内研究现状14-17
• 1.1.4 济南市房地产价格指数的研究17
• 1.1.5 当前我国房地产价格指数编制存在的问题17-20
• 1.1.6 基于Web信息提取的房地产价格指数编制20
• 1.2 研究目标和研究内容20-21
• 1.2.1 研究目标20
• 1.2.2 研究内容20-21
• 1.3 论文组织结构与创新点21-23
• 1.3.1 论文组织结构21-22
• 1.3.2 创新点22-23
• 第2章 房地产价格指数编制的Hedonic模型23-30
• 2.1 Hedonic模型的价格指数编制原理23-24
• 2.2 Hedonic模型的国内研究24-25
• 2.3 Hedonic模型的模型设定25-29
• 2.3.1 函数形式选择25-26
• 2.3.2 因变量的选择26-27
• 2.3.3 自变量的选择27-29
• 2.4 本章小结29-30
• 第3章 房地产价格开源数据的采集——以济南市二手房产为例30-56
• 3.1 开源数据采集的理论基础30-37
• 3.1.1 网络爬虫技术30-33
• 3.1.2 HTML33-35
• 3.1.3 正则表达式35-37
• 3.2 济南市二手房产开源数据的收集37-44
• 3.2.1 房产网络交易页面的抓取39-43
• 3.2.2 抓取网址过程中的问题及解决方法43-44
• 3.3 济南市二手房产开源数据的提取44-49
• 3.3.1 搜房网二手房网页特点44-46
• 3.3.2 定制采集内容规则46-47
• 3.3.3 设置发布内容47-48
• 3.3.4 二手房产开源数据的提取结果48-49
• 3.4 济南市二手房产属性数据的量化49-55
• 3.4.1 周边环境数据量化49-54
• 3.4.2 楼盘数据量化54-55
• 3.5 数据量化过程中存在问题及解决方法55
• 3.6 本章小结55-56
• 第4章 房地产价格指数的编制——以济南市二手房产为例56-69
• 4.1 济南市房地产市场情况分析56-59
• 4.2 Hedonic模型的估算检验和修正59-63
• 4.2.1 基本模型的估算和检验59-62
• 4.2.2 模型修正后的估算和分析62-63
• 4.3 利用Hedonic模型进行房地产价格指数编制63-64
• 4.3.1 派式公式法63
• 4.3.2 特征价格法63-64
• 4.4 编制济南市二手房产价格指数64-68
• 4.4.1 利用派式公式法对二手房产价格指数进行编制64-67
• 4.4.2 利用特征价格法对二手房产价格指数进行编制67
• 4.4.3 派式公式法对比特征价格法67-68
• 4.5 模型的可推广性68
• 4.6 本章小结68-69
• 第5章 结论和展望69-71
• 5.1 结论69
• 5.2 展望69-71
• 参考文献71-75
• 攻读学位期间取得的学术成果75-76
• 附录A 济南市二手房产市场部分开源数据(7 月)76-81
• 附录B 济南市二手房产市场部分开源数据(8 月)81-86
• 致谢86

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3 ;2001年全国35个大中城市房地产价格指数(以上年同期为100)[J];中国物价;2002年02期

4 楼裕胜;房地产价格指数的若干问题探讨[J];统计与决策;2005年12期

5 ;2004年四川省房地产价格指数[J];四川省情;2005年02期

6 ;2005年35个大中城市房地产价格指数[J];中国物价;2006年03期

7 王婧;田澎;;国内外几种房地产价格指数评析[J];价格理论与实践;2006年05期

8 肖楠;;房地产价格指数是怎样计算的[J];数据;2006年10期

9 耿继进;余泽浩;;我国发展房地产价格指数期货的必要性及可行性分析[J];中华建设;2008年12期

10 邓欧;李亦秋;;中国房地产价格指数的灰色预测研究[J];经济研究导刊;2008年07期

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1 潘t，

本文编号：341307