| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| ·选题背景与意义 | 第12-14页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·选题意义 | 第13-14页 |
| ·文献综述 | 第14-26页 |
| ·房地产泡沫相关理论研究及评述 | 第14-21页 |
| ·房地产预警相关研究 | 第21-25页 |
| ·总评述与启示 | 第25-26页 |
| ·本文研究思路及主要内容 | 第26-27页 |
| ·研究思路 | 第26页 |
| ·研究主要内容 | 第26-27页 |
| ·本文创新点 | 第27-28页 |
| 第2章 长沙市住宅市场分析 | 第28-40页 |
| ·住宅市场供给分析 | 第28-30页 |
| ·土地购置及开发 | 第28-29页 |
| ·住宅开发投资 | 第29页 |
| ·住宅供给量 | 第29-30页 |
| ·住宅市场需求分析 | 第30-32页 |
| ·市场购买力 | 第30-31页 |
| ·住宅销售量 | 第31-32页 |
| ·住宅价格分析 | 第32-33页 |
| ·长沙市住宅市场非均衡分析 | 第33-40页 |
| ·理论基础 | 第33-35页 |
| ·住宅市场非均衡的实证分析 | 第35-40页 |
| 第3章 长沙市住宅价格泡沫分析 | 第40-49页 |
| ·价格泡沫基本理论 | 第40-41页 |
| ·投机与价格泡沫 | 第40页 |
| ·价格泡沫的形成机理 | 第40-41页 |
| ·泡沫投机度实证分析 | 第41-46页 |
| ·数据与变量选择 | 第41-42页 |
| ·泡沫投机度模型的建立 | 第42-43页 |
| ·参数估计结果 | 第43-44页 |
| ·计量检验 | 第44-46页 |
| ·泡沫积累的过程分析 | 第46-48页 |
| ·数量模型及测算结果 | 第46-47页 |
| ·泡沫积累特征分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于BP 神经网络的住宅市场预警 | 第49-66页 |
| ·BP 神经网络预警基本原理 | 第49-52页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第49-51页 |
| ·BP 预警建模方法 | 第51-52页 |
| ·预警指标体系的建立 | 第52-61页 |
| ·预警指标的选择 | 第52-53页 |
| ·预警指标时差相关分析 | 第53-56页 |
| ·警情的确定 | 第56-59页 |
| ·警度的划分 | 第59-61页 |
| ·BP 预警模型的建立 | 第61-64页 |
| ·标选择及数据处理 | 第61页 |
| ·预警模型结构及参数设置 | 第61-62页 |
| ·神经网络的训练 | 第62-63页 |
| ·神经网络预测精度的检验 | 第63-64页 |
| ·长沙市住宅市场预警预报 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 长沙市住宅市场潜在风险及防范措施 | 第66-73页 |
| ·长沙市住宅市场潜在风险及问题 | 第66-70页 |
| ·开发商囤积土地，造成土地供给稀缺的假象 | 第66页 |
| ·房地产投机行为的发生，降低了市场对泡沫的消化能力 | 第66-67页 |
| ·住房开发贷款额迅速增长，增加了银行信贷风险 | 第67-69页 |
| ·住房供给结构不尽合理，增加了居民购房负担 | 第69-70页 |
| ·风险防范相关措施 | 第70-73页 |
| ·加强土地开发过程监管执法力度，抑制土地囤积行为的发生 | 第70页 |
| ·严厉打击房地产投机行为，有效抑制市场泡沫增长 | 第70-71页 |
| ·加强信贷管理，减低银行金融风险 | 第71页 |
| ·控制总量平衡，调整市场供给结构 | 第71页 |
| ·加强房价监控，建立市场预警体系 | 第71-73页 |
| 结论与展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-83页 |
| 附录A 攻读学位期间的学术成果 | 第83-84页 |
| 附录B MATLAB 语言BP 神经网络程序设计 | 第84-87页 |
| 致谢 | 第87页 |