| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外相关研究综述 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外相关研究综述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内相关研究综述 | 第13-14页 |
| 1.4 论文研究的主要内容及方法 | 第14-15页 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文研究的主要方法 | 第15页 |
| 1.5 创新点与不足 | 第15-16页 |
| 1.5.1 文章的创新点 | 第15页 |
| 1.5.2 文章的不足 | 第15-16页 |
| 2 批量评估基础理论 | 第16-21页 |
| 2.1 批量评估方法的基本阐释 | 第16-18页 |
| 2.1.1 批量评估方法的定义和理论基础 | 第16页 |
| 2.1.2 批量评估方法的特点 | 第16页 |
| 2.1.3 批量评估方法的基本程序 | 第16-17页 |
| 2.1.4 批量评估方法的系统构成 | 第17-18页 |
| 2.2 国(境)外的批量评估经验借鉴 | 第18-19页 |
| 2.2.1 美国的批量评估经验 | 第18页 |
| 2.2.2 立陶宛的批量评估经验 | 第18-19页 |
| 2.2.3 中国香港的批量评估经验 | 第19页 |
| 2.2.4 美国、立陶宛和中国香港的可借鉴经验 | 第19页 |
| 2.3 国内杭州市批量评估的尝试 | 第19-21页 |
| 3 参数回归分析法 | 第21-25页 |
| 3.1 参数回归分析法的含义 | 第21页 |
| 3.1.1 分区回归分析法 | 第21页 |
| 3.1.2 个体回归分析法 | 第21页 |
| 3.2 参数回归分析法与其他批量评估方法 | 第21-22页 |
| 3.2.1 基准物业指标法 | 第21页 |
| 3.2.2 人工神经网络技术 | 第21-22页 |
| 3.2.3 粗糙集技术 | 第22页 |
| 3.2.4 GIS地理信息技术 | 第22页 |
| 3.3 参数回归分析法的可行性分析 | 第22-24页 |
| 3.4 参数回归分析法的思路过程 | 第24页 |
| 3.5 参数回归分析法的技术难点 | 第24-25页 |
| 4 基于参数回归分析法的西安市批量评估房地产模拟研究 | 第25-39页 |
| 4.1 西安市房地产市场现状和布局 | 第25-27页 |
| 4.1.1 西安市简介 | 第25页 |
| 4.1.2 西安市房地产现状 | 第25-27页 |
| 4.2 批量评估参数回归分析法分区回归的前提条件 | 第27-28页 |
| 4.2.1 区域的选择与划分 | 第27页 |
| 4.2.2 数据的收集与分析 | 第27-28页 |
| 4.3 基于参数回归分析法对西安市房地产模拟评估 | 第28-39页 |
| 4.3.1 特征变量的选取并量化 | 第28-33页 |
| 4.3.2 参数回归模型的建立及校准 | 第33-36页 |
| 4.3.3 公式特征变量因素的实际意义 | 第36-37页 |
| 4.3.4 评估模型的质量检验 | 第37-38页 |
| 4.3.5 评估模型的缺陷分析 | 第38-39页 |
| 5 批量评估模型的运用 | 第39-42页 |
| 5.1 数据的搜集与分析 | 第39页 |
| 5.2 特征变量的选取及量化 | 第39-40页 |
| 5.3 量化结果代入模型 | 第40-42页 |
| 6 结论与启示 | 第42-43页 |
| 6.1 结论 | 第42页 |
| 6.2 启示 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 附录 | 第45-55页 |
| 后记 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第56页 |