基于人工神经网络的中国房地产市场预警及实证研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·论文研究的背景 | 第9-10页 |
| ·论文研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究动态 | 第11-15页 |
| ·国内外关于经济预警的研究动态 | 第11-13页 |
| ·国内外关于房地产预警的研究动态 | 第13-14页 |
| ·现有研究存在的问题 | 第14-15页 |
| ·论文的研究思路和框架 | 第15-16页 |
| ·论文的研究思路 | 第15页 |
| ·论文的研究框架 | 第15-16页 |
| ·本文的创新点 | 第16-17页 |
| 2 房地产预警相关概念及方法回顾 | 第17-24页 |
| ·关于预测 | 第17-19页 |
| ·预测的方法 | 第17-18页 |
| ·预测的步骤 | 第18-19页 |
| ·关于房地产预警 | 第19-24页 |
| ·房地产预警的概念 | 第19页 |
| ·房地产预警的组成要素 | 第19-20页 |
| ·房地产预警的流程 | 第20-21页 |
| ·房地产预警的方法 | 第21-24页 |
| 3 基于人工神经网络的房地产预警模型 | 第24-36页 |
| ·基于人工神经网络预警方法的基本原理 | 第24-27页 |
| ·人工神经网络概述 | 第24-26页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第26-27页 |
| ·人工神经网络的预警应用 | 第27页 |
| ·人工神经网络预警方法的优点 | 第27-28页 |
| ·基于人工神经网络的房地产预警模型的构建 | 第28-36页 |
| ·我国房地产市场预警指标体系 | 第28-31页 |
| ·基于人工神经网络预警模型的结构 | 第31-32页 |
| ·确定预警时差 | 第32页 |
| ·房地产市场警情的判断 | 第32-34页 |
| ·确定警兆指标 | 第34页 |
| ·预警模型的训练和检测 | 第34-35页 |
| ·模型的应用 | 第35-36页 |
| 4 基于人工神经网络的我国房地产市场预警实证研究 | 第36-65页 |
| ·北京市房地产市场预警实证研究 | 第36-48页 |
| ·北京市房地产市场警情判断 | 第36-37页 |
| ·北京市房地产市场警兆指标的确定 | 第37-40页 |
| ·确定预警的时差 | 第40页 |
| ·北京市房地产市场预警模型的训练和检测 | 第40-47页 |
| ·北京市2013年房地产市场预警分析 | 第47-48页 |
| ·重庆市房地产市场预警实证研究 | 第48-56页 |
| ·重庆市房地产市场警情判断 | 第48-49页 |
| ·重庆市房地产市场警兆指标的确定 | 第49页 |
| ·重庆市房地产预警模型的训练和检测 | 第49-55页 |
| ·重庆市2013年房地产市场预警分析 | 第55-56页 |
| ·威海市房地产预警实证研究 | 第56-62页 |
| ·威海市房地产市场警情判断 | 第56页 |
| ·威海市房地产市场警兆指标的确定 | 第56页 |
| ·威海市房地产预警模型的训练和检测 | 第56-61页 |
| ·威海市2013年房地产市场预警分析 | 第61-62页 |
| ·我国2013年房地产市场预警结果分析 | 第62-65页 |
| 5 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·本文研究成果 | 第65页 |
| ·本文的不足之处 | 第65-66页 |
| ·后续研究展望 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 后记 | 第73-74页 |
