| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·文献综述 | 第10-12页 |
| ·国外关于住宅消费的研究 | 第10-11页 |
| ·国内关于住宅消费的研究 | 第11-12页 |
| ·研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·为政府制定宏观调控决策提供技术上的支持 | 第12-13页 |
| ·为房地产企业制定发展战略提供依据 | 第13页 |
| ·研究内容和方法 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·研究路径图 | 第14-15页 |
| 2 杭州城镇居民住宅消费概述 | 第15-18页 |
| ·住宅消费的含义及特点 | 第15-16页 |
| ·住宅消费的含义 | 第15页 |
| ·住宅消费的特点 | 第15-16页 |
| ·杭州城镇居民住宅消费现状 | 第16-18页 |
| ·住宅消费观念正在逐步改变 | 第17页 |
| ·住宅郊区化概念逐渐被接受 | 第17页 |
| ·二手房市场成交量逐年扩大 | 第17-18页 |
| 3 杭州城镇居民住宅消费的影响因素分析 | 第18-25页 |
| ·影响杭州城镇居民住宅消费行为的一般因素分析 | 第18-20页 |
| ·居民收入水平 | 第18页 |
| ·住宅价格 | 第18-19页 |
| ·恩格尔系数 | 第19页 |
| ·国内生产总值 | 第19页 |
| ·人口数量和家庭结构 | 第19-20页 |
| ·人均居住面积 | 第20页 |
| ·关键影响因素的确定 | 第20-25页 |
| ·灰色系统关联度分析的特点及优势 | 第20-21页 |
| ·关键影响因素的选取 | 第21页 |
| ·关联度计算 | 第21-23页 |
| ·确定关键影响因素 | 第23页 |
| ·结果的解释 | 第23-25页 |
| 4 住宅消费支出的常用预测方法及应用 | 第25-31页 |
| ·多元线性回归模型及应用 | 第25-27页 |
| ·多元线性回归模型简介 | 第25页 |
| ·运用多元线性回归模型预测杭州城镇居民的住宅消费支出 | 第25-27页 |
| ·BP 神经网络模型及应用 | 第27-31页 |
| ·BP 神经网络模型简介 | 第27-28页 |
| ·运用BP 神经网络模型预测杭州城镇居民的住宅消费支出 | 第28-31页 |
| 5 支持向量机方法及应用 | 第31-40页 |
| ·理论背景 | 第31-32页 |
| ·基本概念 | 第32页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第32-34页 |
| ·支持向量回归机 | 第34-36页 |
| ·核函数 | 第36-37页 |
| ·运用SVM 模型预测杭州城镇居民的住宅消费支出 | 第37-38页 |
| ·SVM 模型预测结果与常用模型预测结果的比较 | 第38-40页 |
| 6 基于SVM 的杭州城镇居民住宅消费支出预测 | 第40-44页 |
| ·杭州城镇居民住宅平均售价的预测 | 第40-43页 |
| ·GM（1，1）模型的建立 | 第40-42页 |
| ·预测模型的检验及评价 | 第42-43页 |
| ·住宅平均售价的短期预测 | 第43页 |
| ·基于SVM 的杭州城镇居民住宅消费支出预测 | 第43-44页 |
| 7 结论与建议 | 第44-47页 |
| ·研究结论 | 第44页 |
| ·建议 | 第44-47页 |
| ·政府应加大政策执行力度，有效调控商品住宅价格 | 第44-45页 |
| ·房地产开发企业应以市场为导向，提供有效住宅供给 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 附录 | 第50页 |