基于GIS空间统计分析的区域房地产动态预警模型
发布时间：2023-06-01 01:14
近年来房地产业步入高速增长期,高房价已经成为影响国家经济稳定增长的重要因素,建立可信的区域房地产预警模型,及时准确地掌握房地产市场的现状,并根据预警模型得出的高可信度预测信息,客观分析房地产运行轨迹,正确评价房地产形势,预测发展趋势,出现警情及时预报,对于保证整个行业的健康可持续发展具有重要意义。针对房地产预警数据的时间序列和空间相关特性,分别运用传统多元回归分析方法和GIS空间统计分析方法,建立基于GIS空间统计分析的区域房地产预警模型。论文取得的主要成果如下: 1、提出多元Logistic回归预警模型。运用相关分析法建立区域房地产预警指标体系,采用3方法划分综合预警指数的预警区间,运用多元Logistic回归方法建立预警模型,进行综合警情的分析,同时运用多元线性回归方法建立预警模型进行对比。使用济南市19962008年共13年的预警指标统计数据,分别用Logistic回归模型和线性回归模型计算2009年济南市房地产综合预警指数,根据预警区间分类划分原则,两种模型均得出济南市房地产综合警情为偏热; 2、提出区域房地产空间线性回归预警模型。运用空间聚类方法实现预警...
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 问题提出
1.4 研究内容与框架
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究框架
第2章 区域房地产预警理论研究
2.1 区域房地产预警基本理论
2.1.1 区域房地产预警定义
2.1.2 区域房地产预警体系要素组成
2.1.3 房地产预警基本分析流程
2.2 区域房地产预警方法研究
2.2.1 统计分析方法
2.2.2 Logistic 回归模型
2.3 本章小结
第3章 区域房地产预警空间统计分析方法
3.1 空间统计分析理论
3.2 空间统计分析方法
3.2.1 关键变量分析
3.2.2 变量聚类分析
3.2.3 空间自相关分析
3.2.4 空间回归分析
3.3 空间统计分析中长期趋势变动的测定
3.4 小区域统计学
3.5 本章小结
第4章 GIS 区域房地产预警模型研究
4.1 GIS 应用模型
4.2 区域房地产预警空间数据库
4.2.1 空间数据库概述
4.2.2 房地产预警空间数据库基本结构
4.3 房地产预警空间区划
4.3.1 房地产空间区划概述
4.3.2 区域房地产预警区划
4.4 区域房地产预警空间回归模型
4.4.1 空间相关矩阵及空间自相关性
4.4.2 空间自回归模型
4.4.3 空间回归模型参数的估计与检验
4.5 区域房地产预警信息实时发布
4.5.1 区域房地产预警信息共享机制
4.5.2 ArcGIS Server 应用模型架构
4.6 本章小结
第5章 区域房地产动态预警模型案例
5.1 基于GIS 空间统计分析的区域房地产动态预警模型
5.2 预警区房地产市场概况
5.2.1 济南市概况
5.2.2 济南市房地产市场发展
5.2.3 济南市房地产市场存在问题
5.2.4 济南市房地产市场发展趋势
5.3 预警指标体系构建
5.3.1 警情指标初选
5.3.2 预警指标历史数据
5.3.3 预警指标相关性分析
5.3.4 房地产预警指标体系
5.4 预警区间和综合预警指数的确定
5.4.1 预警指标数据标准化处理
5.4.2 确定综合预警指数
5.4.3 预警区间确定
5.4.4 综合预警指数计算
5.5 警情分析与预测
5.5.1 线性回归分析及预测结果
5.5.2 多元Logistic 回归分析及预测结果
5.6 空间统计分析及预测
5.6.1 Hot-Spot 分析
5.6.2 空间权重矩阵
5.6.3 空间自相关分析
5.6.4 空间回归分析
5.7 区域房地产预警模型评价
5.7.1 传统回归分析模型评价
5.7.2 空间统计分析模型评价
5.8 预警信息实时发布
5.9 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 成果总结
6.2 预警模型存在问题
6.3 进一步研究展望
致谢
参考文献
附录 个人简历
本文编号：3826367
【文章页数】：120 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 问题提出
1.4 研究内容与框架
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究框架
第2章 区域房地产预警理论研究
2.1 区域房地产预警基本理论
2.1.1 区域房地产预警定义
2.1.2 区域房地产预警体系要素组成
2.1.3 房地产预警基本分析流程
2.2 区域房地产预警方法研究
2.2.1 统计分析方法
2.2.2 Logistic 回归模型
2.3 本章小结
第3章 区域房地产预警空间统计分析方法
3.1 空间统计分析理论
3.2 空间统计分析方法
3.2.1 关键变量分析
3.2.2 变量聚类分析
3.2.3 空间自相关分析
3.2.4 空间回归分析
3.3 空间统计分析中长期趋势变动的测定
3.4 小区域统计学
3.5 本章小结
第4章 GIS 区域房地产预警模型研究
4.1 GIS 应用模型
4.2 区域房地产预警空间数据库
4.2.1 空间数据库概述
4.2.2 房地产预警空间数据库基本结构
4.3 房地产预警空间区划
4.3.1 房地产空间区划概述
4.3.2 区域房地产预警区划
4.4 区域房地产预警空间回归模型
4.4.1 空间相关矩阵及空间自相关性
4.4.2 空间自回归模型
4.4.3 空间回归模型参数的估计与检验
4.5 区域房地产预警信息实时发布
4.5.1 区域房地产预警信息共享机制
4.5.2 ArcGIS Server 应用模型架构
4.6 本章小结
第5章 区域房地产动态预警模型案例
5.1 基于GIS 空间统计分析的区域房地产动态预警模型
5.2 预警区房地产市场概况
5.2.1 济南市概况
5.2.2 济南市房地产市场发展
5.2.3 济南市房地产市场存在问题
5.2.4 济南市房地产市场发展趋势
5.3 预警指标体系构建
5.3.1 警情指标初选
5.3.2 预警指标历史数据
5.3.3 预警指标相关性分析
5.3.4 房地产预警指标体系
5.4 预警区间和综合预警指数的确定
5.4.1 预警指标数据标准化处理
5.4.2 确定综合预警指数
5.4.3 预警区间确定
5.4.4 综合预警指数计算
5.5 警情分析与预测
5.5.1 线性回归分析及预测结果
5.5.2 多元Logistic 回归分析及预测结果
5.6 空间统计分析及预测
5.6.1 Hot-Spot 分析
5.6.2 空间权重矩阵
5.6.3 空间自相关分析
5.6.4 空间回归分析
5.7 区域房地产预警模型评价
5.7.1 传统回归分析模型评价
5.7.2 空间统计分析模型评价
5.8 预警信息实时发布
5.9 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 成果总结
6.2 预警模型存在问题
6.3 进一步研究展望
致谢
参考文献
附录 个人简历
本文编号：3826367
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