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公众关注度对房价预测精度改进的研究--以深圳二手住房市场为例

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

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