摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第12-21页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
1.2 研究目的 | 第15页 |
1.3 研究方法 | 第15页 |
1.4 研究内容 | 第15-16页 |
1.5 技术路线 | 第16-18页 |
1.6 创新点 | 第18-19页 |
1.7 难点 | 第19页 |
1.8 拟得出结论 | 第19页 |
1.9 研究框架及章节排布 | 第19-20页 |
1.10 资料及数据收集 | 第20-21页 |
第2章 文献综述 | 第21-30页 |
2.1 房价与宏观经济研究综述 | 第21-24页 |
2.1.1 基于传统宏观经济基本面的房价预测研究综述 | 第21-23页 |
2.1.2 房价预测模型综述 | 第23-24页 |
2.2 房价与行为经济学研究方法综述 | 第24-27页 |
2.2.1 国外行为经济学角度分析 | 第24-25页 |
2.2.2 国内行为经济学角度分析 | 第25-27页 |
2.3 网络搜索数据与经济活动相关性研究 | 第27-29页 |
2.3.1 国外关于网络搜索数据与经济活动相关性研究 | 第27-28页 |
2.3.2 国内关于网络搜索数据与经济活动相关性研究 | 第28-29页 |
2.4 本章小结 | 第29-30页 |
第3章 行为经济学介绍 | 第30-34页 |
3.1 行为经济学理论 | 第30-32页 |
3.1.1 前景理论 | 第30-31页 |
3.1.2 主要内容 | 第31-32页 |
3.2 行为经济学对传统经济理论的补充 | 第32页 |
3.3 行为经济学与网络搜索 | 第32-33页 |
3.4 本章小结 | 第33-34页 |
第4章 构建基于宏观经济基本面的房价预测基本模型 | 第34-48页 |
4.1 本章研究设计 | 第34页 |
4.2 影响房地产价格的因素 | 第34-39页 |
4.2.1 经济因素 | 第34-36页 |
4.2.2 供需因素 | 第36-38页 |
4.2.3 政策因素 | 第38-39页 |
4.2.4 外部因素 | 第39页 |
4.3 变量选取及数据描述 | 第39-42页 |
4.3.1 变量选取 | 第39-40页 |
4.3.2 数据描述与处理 | 第40-42页 |
4.4 模型建立 | 第42-46页 |
4.4.1 各变量的ADF检验 | 第42页 |
4.4.2 变量相关性检验 | 第42-43页 |
4.4.3 多重共线性检验 | 第43页 |
4.4.4 模型回归与调整 | 第43-46页 |
4.5 模型拟合效果 | 第46-47页 |
4.6 本章小结 | 第47-48页 |
第5章 构建结合公众关注因素的房价预测模型 | 第48-60页 |
5.1 本章研究设计 | 第48页 |
5.2 百度搜索指数与公众关注度 | 第48-49页 |
5.2.1 大数据 | 第48页 |
5.2.2 百度搜索指数 | 第48-49页 |
5.2.3 公众关注度 | 第49页 |
5.3 初选关键词 | 第49-51页 |
5.3.1 数据获取 | 第50-51页 |
5.3.2 数据清洗 | 第51页 |
5.4 时差相关分析法进行数据初选 | 第51-53页 |
5.5 基于lasso回归筛选关键词 | 第53-54页 |
5.5.1 lasso算法回归 | 第53页 |
5.5.2 变量选取结果 | 第53-54页 |
5.6 主成分分析合成网络关注度指数 | 第54-56页 |
5.6.1 原始数据检验 | 第54页 |
5.6.2 主成分分析 | 第54-56页 |
5.7 加入合成指数后的房价预测模型 | 第56-57页 |
5.8 模型预测结果及对比分析 | 第57-58页 |
5.9 格兰杰因果检验 | 第58-59页 |
5.10 本章小结 | 第59-60页 |
第6章 结论与展望 | 第60-63页 |
6.1 主要结论 | 第60-61页 |
6.2 不足和展望 | 第61-63页 |
6.2.1 论文中存在的不足 | 第61页 |
6.2.2 展望 | 第61-63页 |
参考文献 | 第63-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
攻读硕士学位期间的研究成果 | 第68页 |