社会结构影响下房价测度模型研究

发布时间：2018-03-20 08:10

  本文选题：房价　切入点：社会结构　出处：《经济经纬》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：笔者以美国房价为样本,选取了可能影响房价的13个因素,以特征价格法的思想为基础,运用回归分析、聚类分析、神经网络模型、回归树模型等统计工具,构造房价关于特征因素的测度模型,探究房价的关键作用因素。笔者通过分析得出,room(房间数)和lsat(低层阶级人口比例的对数)是两个最重要的变量,它的政策含义是,国家应该大力增加房产信息透明性,并在房地产政策调整过程中注意阶层差异化的影响。
[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.
【作者单位】： 上海交通大学安泰经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(70932004)
【分类号】：F299.712

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1638220