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昆明租房价格大数据分析:影响因素揭示
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更新于2024-06-20
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该篇论文《基于大数据的租房价格影响因素分析》主要探讨了在当前中国住房交易市场快速发展的背景下,日益增长的租房价格如何影响城市低收入群体的生活成本。作者认识到,地理位置是决定租房价格的关键因素,包括区位发展定位、生活设施、交通条件以及环境质量等,这些都直接影响着租金的定价。 论文采用了实证分析方法,具体步骤包括:首先,作者运用爬虫技术从昆明市五区搜集大量租房价格数据,确保了数据的准确性和完整性。这一步骤体现了大数据在房地产研究中的应用,即通过收集和处理海量数据来揭示隐藏的模式和趋势。 接着,作者从获取的数据中挑选出关键特征变量,如建筑面积、房间数量和卫生间数量等,这些被认为是影响租房价格的重要指标。通过对这些特征变量进行线性形式的特征价格模型分析,得出了昆明市五区的租房价格预测模型。研究表明,建筑面积、房间数和卫生间的数量与租房价格呈正相关,即这些因素增加时,租房价格也随之上升。 关键词"租房价格"、"实证分析"和"影响因素"揭示了论文的核心关注点,即通过实证研究验证了不同因素在确定租赁市场价格中的作用,并为城市管理部门提供了科学依据,以便制定更有效的政策调控措施,平衡市场供求关系,减轻低收入群体的住房负担。 这篇论文不仅深化了我们对租房价格影响因素的理解,而且展示了大数据在房地产经济研究中的潜力,为未来相关领域的研究和政策制定提供了有价值的数据支持。
资源详情
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目 录
1 绪论.............................................................................................................................................................1
1.1 选题背景与意义 .............................................................................................................................1
1.2 国内外文献综述 .............................................................................................................................1
1.2.1 国内研究现状 ......................................................................................................................1
1.2.2 国外研究现状 ......................................................................................................................2
1.3 论文的结构及主要内容 .................................................................................................................2
1.4 论文的研究方法 .............................................................................................................................3
2 相关理论与模型.........................................................................................................................................5
2.1 租房价格.........................................................................................................................................5
2.2 空间分异.........................................................................................................................................5
2.3 特征价格理论 .................................................................................................................................6
3 租房价格特征模型.....................................................................................................................................7
3.1 租房价格特征变量选取 ..................................................................................................................7
3.1.1 建筑特征变量 ......................................................................................................................7
3.1.2 邻里特征变量、区位特征变量 ..........................................................................................7
3.2 特征因素的设置与量化 ..................................................................................................................7
3.2.1 实际数值法 ..........................................................................................................................7
3.2.2 二元虚拟变量法 ..................................................................................................................7
3.2.3 等级赋值 ..............................................................................................................................7
3.3 数据的获取......................................................................................................................................7
3.3.1 研究区域概况 ......................................................................................................................7
3.3.2 数据来源与整合 ..................................................................................................................8
3.4 昆明市租房价格特征分析 ..............................................................................................................8
3.4.1 描述性统计分析 ..................................................................................................................8
3.4.2 相关性分析 ..........................................................................................................................9
3.4.3 最小二乘法回归 ................................................................................................................10
3.4.4 回归模型的可信度分析 ....................................................................................................11
4 分析与结论...............................................................................................................................................12
4.1 分析与讨论............................................................................................................................................12
4.2 总结........................................................................................................................................................13
4.3 展望........................................................................................................................................................14
4.3.1 详细的地理分析 ........................................................................................................................14
4.3.2 房产税改革方面 ........................................................................................................................14
4.4 不足........................................................................................................................................................14
参考文献.......................................................................................................................................................16
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