基于空间特征模型的城市景观对住宅价格的影响研究

发布时间：2017-06-28 18:08

  本文关键词：基于空间特征模型的城市景观对住宅价格的影响研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：经济的高速发展带来的人们生活水平的提高,使得人们对住房的要求已经不仅仅满足在 只要可以住‖的水平上了,他们开始关注住宅周围的景观环境,而这一切的关注无疑给房地产开发商带来了新的开发视角,也使得消费者选择住宅的观念逐渐改变,住宅区周围城市景观的存在必然会带来住宅价格的提高,对城市景观对住宅价格的影响研究,对给开发商提供新的开发视角,消费者对住宅的选择及价格合理性的认识具有重要意义。本文首先通过分析国内外关于城市景观对住宅价格的影响的研究现状,总结了现有研究存在的缺点与不足,通过分析总结发现现有的关于城市景观对住宅价格的影响研究几乎都是用的传统的特征价格模型,即使对传统的特征价格模型作出改进以后,也很少考虑空间相关性的存在,而不考虑空间相关性的存在,将会对研究结论的正确性造成一定的影响,基于此点,本文从住宅层面和小区层面对城市景观对住宅价格的影响进行分析。住宅层面运用传统的特征价格模型进行研究,小区层面研究在引入特征价格理论和空间计量模型基础上,先利用Arc GIS软件进行空间相关性分析,然后采用Geo Da软件对基本模型和空间特征模型进行回归,对研究区内景观对住宅的价格的影响进行实证分析。空间特征模型在传统特征价格模型理论的基础上,引入空间误差模型和空间滞后模型,涉及到空间矩阵的构建,便于将空间相关性考虑进去,使得研究结论更加科学准确。本文以济南市历下区作为案例来进行研究,在对住宅价格进行空间相关性分析时,利用Arc GIS中的空间分析工具和GeoDa软件求取住宅价格的全局Moran I指数。通过小区层面传统特征价格模型与空间特征价格模型的准确度的对比,得出利用空间特征模型比传统的特征价格模型具有更高的准确程度。
【关键词】：住宅价格 城市景观 空间自相关 特征价格模型 空间特征模型
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU984.1;F299.23
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-22
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的和意义11-12
• 1.2.1 研究目的11
• 1.2.2 研究意义11-12
• 1.3 国内外研究现状及分析12-19
• 1.3.1 国外研究现状及分析12-15
• 1.3.2 国内研究现状及分析15-17
• 1.3.3 国内外文献评述17-19
• 1.4 研究内容与方法19-22
• 1.4.1 研究内容19
• 1.4.2 研究方法19-22
• 第2章 城市景观对住宅价格影响的机理分析22-28
• 2.1 基本概念解析22
• 2.1.1 住宅价格的概念界定22
• 2.1.2 城市景观的概念界定22
• 2.2 基础理论22-26
• 2.2.1 环境价值论22-24
• 2.2.2 人居环境理论24
• 2.2.3 特征价格理论24-25
• 2.2.4 城市住宅价格空间分异的理论25-26
• 2.3 城市景观对住宅价格的影响机理26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 城市景观对住宅价格影响的空间特征模型的构建28-39
• 3.1 空间计量特征价格方法及模型28-30
• 3.1.1 传统的特征价格模型28-29
• 3.1.2 空间滞后模型29-30
• 3.1.3 空间误差模型30
• 3.2 空间加权矩阵的构建与模型检验30-32
• 3.2.1 空间加权矩阵的构建30-31
• 3.2.2 模型的估计与检验31-32
• 3.3 模型变量选取32-35
• 3.3.1 因变量选取32
• 3.3.2 自变量选取32-35
• 3.4 数据来源与整合35-37
• 3.4.1 住宅价格的获取35
• 3.4.2 距离变量数据及可视化因素结果的获取35-37
• 3.5 变量的量化37-38
• 3.5.1 挂牌数据与实际成交价格的转换37
• 3.5.2 住宅特征变量的量化37-38
• 3.6 本章小结38-39
• 第4章 城市景观对住宅价格影响的实证分析39-72
• 4.1 研究区概况与变量初选39-44
• 4.1.1 城市景观分布概况39
• 4.1.2 住宅小区分布概况39-42
• 4.1.3 模型变量初选及获取方式42-44
• 4.2 模型的样本分析与变量的最终确定44-53
• 4.2.1 基于传统特征价格模型的样本分析与变量确定44-49
• 4.2.2 基于空间特征价格模型的样本分析与变量确定49
• 4.2.3 模型函数形式的确定49-50
• 4.2.4 住宅价格的空间自相关分析50-53
• 4.3 模型的回归分析53-71
• 4.3.1 基于传统特征价格模型的回归分析53-65
• 4.3.2 基于空间特征价格模型的回归分析65-70
• 4.3.3 空间特征模型的结果分析70-71
• 4.4 本章小结71-72
• 结论72-74
• 参考文献74-78
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文78-80
• 致谢80

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本文编号：494787