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基于HPM和GWR的写字楼租金定价模型研究--以上海市为例

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第16-24页
    1.1 研究背景第16-17页
    1.2 国内外相关研究综述第17-20页
        1.2.1 特征价格模型(HPM)在房地产价值研究中的应用第17-19页
        1.2.2 地理加权回归(GWR)在房地产价值研究中的应用第19-20页
        1.2.3 已有研究的不足第20页
    1.3 研究内容与意义第20-22页
    1.4 结构框架与技术路线第22-24页
        1.4.1 结构框架第22页
        1.4.2 技术路线第22-24页
第二章 研究理论和方法模型第24-42页
    2.1 区位理论第24-25页
        2.1.1 农业区位论第24页
        2.1.2 工业区位论第24-25页
        2.1.3 中心地理论第25页
    2.2 地租理论第25页
    2.3 地统计分析第25-36页
        2.3.1 基本理论第26-30页
        2.3.2 探索性空间数据分析第30-32页
        2.3.3 空间自相关分析第32-35页
        2.3.4 克里金插值第35-36页
    2.4 特征价格模型第36-38页
        2.4.1 模型原理第36-37页
        2.4.2 模型函数第37页
        2.4.3 模型变量第37-38页
    2.5 地理加权回归第38-42页
        2.5.1 地理加权回归原理第38-39页
        2.5.2 权重函数的选择第39-40页
        2.5.3 带宽的确定与优化第40-42页
第三章 研究区域及样本数据收集整理第42-52页
    3.1 上海市办公物业市场第42-43页
    3.2 研究区域第43-44页
    3.3 数据源第44-46页
    3.4 写字楼特征变量选取第46-49页
    3.5 样本数据收集整理第49-52页
第四章 写字楼租金空间分布特征研究第52-67页
    4.1 写字楼租金及特征变量描述性统计第52-55页
        4.1.1 写字楼租金描述性统计第52-54页
        4.1.2 写字楼特征变量描述性统计第54-55页
    4.2 写字楼租金探索性空间分析第55-60页
        4.2.1 离群值查找第55-56页
        4.2.2 正态分布检验第56-59页
        4.2.3 全局趋势分析第59-60页
    4.3 写字楼租金空间自相关分析第60-63页
        4.3.1 Moran's I指数分析第60-61页
        4.3.2 半变异函数/协方差云分析第61-63页
    4.4 写字楼租金克里金空间插值分析第63-67页
第五章 写字楼租金定价模型研究第67-96页
    5.1 模型变量设置第67页
    5.2 模型变量相关分析第67-68页
    5.3 基于HPM的特征变量对写字楼租金影响分析第68-75页
        5.3.1 模型方程选取及自变量筛选第68-71页
        5.3.2 全局半对数线性特征价格模型分析第71-73页
        5.3.3 结果分析第73-75页
    5.4 基于GWR的特征变量对写字楼租金影响分析第75-89页
        5.4.1 自变量局部多重共线性检验第75-77页
        5.4.2 模型参数设定第77-80页
        5.4.3 模型构建第80页
        5.4.4 模型估计及检验第80-82页
        5.4.5 结果分析第82-89页
    5.5 全局线性回归空间定价模型第89-90页
        5.5.1 模型构建及预测第89-90页
        5.5.2 预测误差率分析第90页
    5.6 局部地理加权回归空间定价模型第90-95页
        5.6.1 模型构建及预测第90-94页
        5.6.2 预测误差率分析第94-95页
    5.7 小结第95-96页
第六章 结论与展望第96-99页
    6.1 总结与结论第96-97页
    6.2 不足与展望第97-99页
参考文献第99-104页
附录1 网络爬虫核心代码(R语言)第104-106页
附录2 百度地图JavaScripAPI二次开发核心代码第106-114页
后记第114页

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