| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究目的 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·存在的主要问题 | 第12-14页 |
| 第二章 城市房地产市场预警相关理论与方法 | 第14-26页 |
| ·房地产市场预警系统的基本理论 | 第14-15页 |
| ·房地产预警的含义 | 第14-15页 |
| ·监测预警的一般流程 | 第15页 |
| ·房地产市场周期波动理论 | 第15-18页 |
| ·周期理论 | 第15页 |
| ·经济周期 | 第15-18页 |
| ·风险理论 | 第18-19页 |
| ·房地产市场的风险特征 | 第18页 |
| ·房地产市场的风险类型 | 第18-19页 |
| ·房地产预警系统建立基本原则 | 第19页 |
| ·房地产市场预警方法 | 第19-26页 |
| ·数理统计法 | 第20-22页 |
| ·计量经济方法 | 第22-24页 |
| ·系统论方法 | 第24-26页 |
| 第三章 人工神经网络 | 第26-30页 |
| ·BP 神经网络 | 第26-27页 |
| ·RBF 神经网络 | 第27-30页 |
| 第四章 RBF 神经网络在赣州市预警系统中的实证运用 | 第30-45页 |
| ·赣州市房地产市场现状 | 第30-31页 |
| ·选取房地产市场预警系统指标体系的原则 | 第31页 |
| ·预警指标体系的构建 | 第31-35页 |
| ·基本思路 | 第31-32页 |
| ·指标选取方法 | 第32页 |
| ·原始指标 | 第32-33页 |
| ·赣州市房地产市场预警指标体系的分类 | 第33页 |
| ·基准指标的确定 | 第33页 |
| ·各指标与基准指标之间的时差相关性分析 | 第33-35页 |
| ·主成分分析法 | 第35-37页 |
| ·警度警级的划分 | 第37-39页 |
| ·人工神经网络在房地产市场预警系统领域的应用可行性分析 | 第39页 |
| ·RBF 神经网络在房地产市场预警系统中的运用 | 第39-43页 |
| ·单指标预测 | 第39-40页 |
| ·综合指标预警 | 第40-43页 |
| ·2010 年房地产市场发展分析 | 第43-45页 |
| 第五章 赣州市调控措施及对策 | 第45-49页 |
| ·正确认识房地产价格上涨是必然趋势 | 第45页 |
| ·我国房地产价格上涨过快的原因 | 第45-47页 |
| ·赣州市政府部门的有关措施 | 第47-49页 |
| 第六章 结论与展望 | 第49-52页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·建议 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第58页 |