| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3.1 住宅价格的空间分布规律研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 住宅价格空间差异的影响因素研究 | 第12-13页 |
| 1.3.3 住宅价格影响因素的定量分析研究 | 第13-16页 |
| 1.3.4 研究现状评述分析 | 第16-17页 |
| 1.4 技术路线 | 第17-19页 |
| 2. 相关理论与方法 | 第19-27页 |
| 2.1 相关概念 | 第19-24页 |
| 2.1.1 空间自相关分析 | 第19页 |
| 2.1.2 变异函数理论 | 第19-20页 |
| 2.1.3 克里金空间插值 | 第20-22页 |
| 2.1.4 城市社会空间结构理论 | 第22-24页 |
| 2.2 理论分析框架 | 第24-27页 |
| 2.2.1 Hedonic特征价格模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 GWR地理加权回归模型 | 第25-27页 |
| 3. ARCGIS支持下的住宅价格空间分布特征 | 第27-35页 |
| 3.1 研究数据的采集及预处理 | 第27-29页 |
| 3.1.1 研究对象概况 | 第27页 |
| 3.1.2 数据来源与预处理 | 第27-28页 |
| 3.1.3 数据的初步统计分析 | 第28-29页 |
| 3.2 西安市住宅价格空间结构总体分析 | 第29-33页 |
| 3.2.1 全局Moran’S I指数分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 空间变异分析 | 第30-32页 |
| 3.2.3 空间插值分析及精度检验 | 第32-33页 |
| 3.3 住宅价格的空间分布特征 | 第33-35页 |
| 4. 住宅价格的影响因素分析 | 第35-67页 |
| 4.1 ARCGIS在影响因素量化中的数据处理 | 第35-36页 |
| 4.1.1 距离量测 | 第35页 |
| 4.1.2 缓冲区分析 | 第35-36页 |
| 4.1.3 空间连接 | 第36页 |
| 4.1.4 近邻分析 | 第36页 |
| 4.2 住宅价格空间分布的影响因素辨识与量化 | 第36-47页 |
| 4.2.1 影响因素识别原则 | 第37-40页 |
| 4.2.2 影响因素量化 | 第40页 |
| 4.2.3 数据概况 | 第40-47页 |
| 4.3 基于HEDONIC模型的住宅价格空间回归分析 | 第47-50页 |
| 4.3.1 模型的构建 | 第47-49页 |
| 4.3.2 模型回归结果分析 | 第49-50页 |
| 4.4 基于GWR模型的住宅价格空间回归分析 | 第50-63页 |
| 4.4.1 模型的构建 | 第50-51页 |
| 4.4.2 选取空间权函数 | 第51-53页 |
| 4.4.3 选取空间核类型 | 第53页 |
| 4.4.4 空间权函数带宽的确定 | 第53-54页 |
| 4.4.5 模型的结果分析 | 第54-57页 |
| 4.4.6 微观因素对住宅价格影响的空间规律分析 | 第57-63页 |
| 4.5 模型的对比分析与总结 | 第63-67页 |
| 5. 结论与展望 | 第67-71页 |
| 5.1 基本结论 | 第67页 |
| 5.2 建议与措施 | 第67-68页 |
| 5.3 研究展望 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录 硕士研究生学习阶段发表论文 | 第79页 |