| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-10页 |
| 1.2 选题意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外文献综述 | 第11-15页 |
| 1.3.1 房地产风险方面相关研究 | 第11-12页 |
| 1.3.2 房地产市场风险评价方法相关研究 | 第12-15页 |
| 1.4 本文的研究思路与研究方法 | 第15页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第15页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第15页 |
| 1.5 本文的内容结构安排 | 第15-16页 |
| 1.6 研究创新与不足 | 第16-17页 |
| 第2章 房地产市场风险的理论分析 | 第17-27页 |
| 2.1 房地产市场风险概述 | 第17-21页 |
| 2.1.1 房地产泡沫的成因 | 第17-19页 |
| 2.1.2 房地产市场波动的内部传导机制和外界冲击 | 第19-21页 |
| 2.2 我国房地产市场风险影响因素分析 | 第21-22页 |
| 2.3 我国房地产市场风险评价指标体系设计 | 第22-27页 |
| 2.3.1 风险评价指标体系设计原则 | 第22-23页 |
| 2.3.2 我国房地产市场风险评价指标体系 | 第23-27页 |
| 第3章 BP 神经网络的理论原理 | 第27-37页 |
| 3.1 人工神经网络理论概述 | 第27-32页 |
| 3.1.1 人工神经网络的发展历程 | 第27-29页 |
| 3.1.2 人工神经网络的基本原理 | 第29-32页 |
| 3.2 BP 神经网络模型概述 | 第32-37页 |
| 3.2.1 BP 神经网络的学习过程 | 第33-35页 |
| 3.2.2 BP 神经网络的设计 | 第35页 |
| 3.2.3 BP 神经网络的特点 | 第35-37页 |
| 第4章 我国房地产市场风险评价的实证分析 | 第37-46页 |
| 4.1 BP 神经网络模型设计 | 第37-38页 |
| 4.1.1 输入层与输出层设计 | 第37页 |
| 4.1.2 隐含层设计 | 第37-38页 |
| 4.1.3 BP 神经网络模型结构 | 第38页 |
| 4.2 实证样本数据来源与说明 | 第38-40页 |
| 4.3 BP 神经网络模型训练 | 第40-42页 |
| 4.4 BP 神经网络模型测试及预测 | 第42-44页 |
| 4.4.1 网络模型的测试 | 第42-44页 |
| 4.4.2 网络模型的预测 | 第44页 |
| 4.5 结果分析 | 第44-46页 |
| 第5章 研究结论与政策建议 | 第46-49页 |
| 5.1 主要研究成果 | 第46页 |
| 5.2 对策建议 | 第46-48页 |
| 5.3 后续研究展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 作者个人简历及在学习期间发表的学术论文 | 第52页 |