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基于空间统计理论的区域房地产风险预警研究

发布时间:2020-06-04 16:21
【摘要】:近年来,房地产业随着住房体制改革和经济的快速发展,对国民经济的影响日益突出,对社会的经济和文化发展有着不可分割的联系,从某种意义上说,房地产市场存在的问题既是经济问题也是社会问题。因此,建立可信的区域房地产预警模型刻不容缓,对市场运行中可能出现的警情进行及时的监测和预报,及时掌握房地产市场的现状,对可能出现警情进行及时的预报是房地产业维持健康发展的保障。本文基于房地产预警基本理论和方法,并结合我国城市房地产市场发展实际情况,选择辽宁省房地产市场作为研究对象。根据我国现有的指标研究成果,从房地产与国民经济的协调性、房地产业自身的协调性、市场供求关系以及房地产市场发展性四个方面,选择了13个指标构成辽宁省房地产市预警指标体系。基于时间序列和空间序列的相关特征,本文分别运用传统多元回归分析法和空间统计分析法建立辽宁省区域房地产风险预警模型。(1)利用辽宁省2000~2017年的预警指标数据,采用主成分分析法合成综合预警指数,根据误差理论划分综合预警指数的预警区间,分别运用多元线性回归模型和多元Logistic回归模型进行警情分析,并计算2018年辽宁省的房地产综合预警指数,根据预警区间的划分原则,预测2018年房地产市场预警情况。两种模型均得出辽宁省2018年的房地产综合警情为正常。(2)提出区域房地产空间线性回归模型。基于空间线性回归理论,利用Geoda软件对辽宁省14个地级市进行空间自相关、聚类分析以及回归分析,建立辽宁省房地产风险预警空间回归模型,确定GDP、人口数量以及居民人均可支配收入为有效变量。根据有效变量分析将预警区域划分为4级预警地区,最终模型较好的反映了预警区房屋价格情况的分布及预测在空间范畴内实现预警的预测。(3)最终形成房地产风险预警结论,表明本项研究所建立的房地产风险预警模型的可行性,理论分析充分实用性高,为政府对房地产的指导和调控提供科学依据,起到积极的辅助作用。
【图文】:

分布图,辽宁省,分布图,均价


图 5.1 辽宁省地级市分布图. 5.1 Distribution Map of Prefecture-level Cities in Liaoning17 年的 14 个城市的房地产市场均价,,可以得出

四分位,均价,辽宁省


41图 5.2 2000~2017 年辽宁省各城市房地产均价四分位图 5.2 Quadripartite Map of Real EstateAverage Price in Liaoning Province from 20
【学位授予单位】:辽宁工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F299.23

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