| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 批量评估的国外研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 批量评估的国内研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 随机森林方法的国内外研究 | 第13-15页 |
| 1.2.4 文献综述总结 | 第15页 |
| 1.3 论文研究框架及创新点 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要研究框架 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.3 论文的创新点 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第18-32页 |
| 2.1 税基评估的概念及房地产税基评估客体分析 | 第18-20页 |
| 2.1.1 房地产税基的概念 | 第18页 |
| 2.1.2 房地产税基评估的客体分析 | 第18-20页 |
| 2.2 批量评估理论 | 第20-22页 |
| 2.2.1 批量评估的定义与应用 | 第21页 |
| 2.2.2 批量评估方法分析 | 第21-22页 |
| 2.3 特征价格模型理论 | 第22-27页 |
| 2.3.1 特征价格模型理论基础 | 第22-23页 |
| 2.3.1.1 新消费者理论 | 第22-23页 |
| 2.3.1.2 隐含市场理论 | 第23页 |
| 2.3.2 特征价格理论的基本假设和价格函数 | 第23-25页 |
| 2.3.3 特征价格理论的市场均衡分析 | 第25-26页 |
| 2.3.4 特征价格模型理论的优势 | 第26-27页 |
| 2.4 随机森林理论 | 第27-32页 |
| 2.4.1 CART理论基础 | 第27-28页 |
| 2.4.2 Bagging方法理论基础 | 第28-29页 |
| 2.4.3 随机森林的实现过程 | 第29-30页 |
| 2.4.4 随机森林方法对特征变量的重要性测度 | 第30-31页 |
| 2.4.5 随机森林方法的优势 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32页 |
| 第三章 基于随机森林方法构建房地产税基批量评估模型 | 第32-37页 |
| 3.1 特征变量的分析与选取 | 第32-35页 |
| 3.1.1 特征变量的分析 | 第32-33页 |
| 3.1.2 模型变量的选取 | 第33-35页 |
| 3.2 基于随机森林方法的房地产税基批量评估模型 | 第35-37页 |
| 3.2.1 模型的建立 | 第35-36页 |
| 3.2.2 特征变量的筛选 | 第36页 |
| 3.2.3 模型的检验 | 第36-37页 |
| 第四章 以厦门市房地产为例的随机森林批量评估模型研究 | 第37-54页 |
| 4.1 数据的获取与量化 | 第37-43页 |
| 4.1.1 研究区域选择与数据的获取 | 第37-38页 |
| 4.1.2 样本数据的量化 | 第38-41页 |
| 4.1.3 训练集的选择与描述性分析 | 第41-43页 |
| 4.2 模型变量的优化和参数的选择 | 第43-49页 |
| 4.2.1 模型变量的优化 | 第43-46页 |
| 4.2.2 可调参数的选择 | 第46-49页 |
| 4.2.2.1 ntree值的确定 | 第46-47页 |
| 4.2.2.2 mtry值的确定 | 第47-49页 |
| 4.3 随机森林模型的建立与检验 | 第49-51页 |
| 4.3.1 随机森林模型的建立 | 第49-50页 |
| 4.3.2 随机森林模型的测试集预测结果 | 第50-51页 |
| 4.4 随机森林模型与其他模型的比较 | 第51-54页 |
| 4.4.1 K折交叉验证法 | 第51-52页 |
| 4.4.2 模型整体预测结果对比 | 第52-53页 |
| 4.4.3 模型抗噪性对比 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 研究结论 | 第54-55页 |
| 5.2 存在的不足与展望 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |