导读:本文包含了房屋价格指数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:特征价格法,房屋租赁指数,网络爬虫
房屋价格指数论文文献综述
田金方,李泽鑫[1]（2019）在《基于互联网大数据的实时房屋租赁价格指数编制研究——以济南、青岛为例》一文中研究指出为实时反映房屋租赁价格的动态演化特征,从房屋租赁价格形成的影响因素及其传导机制入手,借鉴最佳指数编制理论的思想,运用网络爬虫技术自动化采集与解析开源互联网房屋租赁挂牌交易大数据,筛选出适用于开源数据模式的最佳组合指数编制方法:Hedonic-Fisher链式指数模型,并利用济南、青岛两市2017年12月至2018年3月房屋租赁交易经验数据,实证分析了该方法的有效性且进行了指数质量检验。研究表明:该实时房屋租赁价格指数能够揭示房产属性变量与房屋租赁价格之间的异质关系,相比于双加权平均法和中位数价格法具有较好的计算质量;与传统的月度房地产价格指数不同的是该指数具有较强的实时性,领先70个大中城市商品住宅销售价格指数约35～45天,能够先行准确地反映租赁价格总水平的变动;指数的实时性从可视化的角度检验了宏观经济政策的微观效度:经验数据检验前期,济青两地房屋租赁价格水平较为稳定,随着2018年初"租购并举"住房制度的提出,经验数据检验后期,济青两市受政策影响房屋租赁价格上涨明显,所以实时房屋租赁价格呈现出先平稳后适度上涨的走势。(本文来源于《山东财经大学学报》期刊2019年03期）
倪中新,赵越,王小伟[2]（2018）在《不良资产网络司法拍卖价格指数编制及预测——以土地房屋为例》一文中研究指出本文尝试构建一套我国不良资产网络司法拍卖价格指数的编制方法,以土地房屋为例,基于对象分解和滚动权重加权,编制中国不良资产网络司法拍卖价格指数(以下简称"司法拍卖价格指数"),并利用Holt-Winters叁次指数平滑算法对2017年9-12月价格指数进行预测。分析表明:这套指数能够帮助政府建立不良资产特殊交易市场的监测机制,为不良资产交易双方提供资产定价的价格锚,同时为不良资产从业人员提供市场供需信息补充。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2018年01期）
张熙[3]（2018）在《基于风险分担原则的价格指数调价法在房屋建筑工程中的应用研究》一文中研究指出价格指数调价法是应对物价波动引起的合同价款调整的一种大力推荐方式,在国际工程项目中得到了广泛采用,我国引进价格指数调价法较晚,自2007年九部委联合发布的《标准施工招标文件》在其通用条款中约定采用价格指数调整差额方法来调整因物价波动引起的合同价款调整,随后在09版水利水电、公路行业合同示范文本、13版清单计价规范中也相继提出推荐使用价格指数调价法。这种调价方法在我国水利水电、公路行业运用较广泛,而在房屋建筑工程中存在使用空白,绝大部分房建工程采用造价信息法调价,这与现行的工程量清单计价、综合单价的市场环境并不相符,此外,通过对两种调价方法比较分析发现,房建工程更适合采用价格指数调价法应对物价波动调价,它不仅有利于调价工作的管理,而且是一种重要的风险分担方式,因此,有必要将价格指数调价法运用到房屋建筑工程领域。房建工程具有施工过程复杂、施工所用要素种类多的特点决定了价格指数调价法在其领域应用需解决分解房建工程,划分基本调价单元和确定调价公式各关键参数两个关键问题。基于以上关键问题,本文利用文献分析法、比较分析法、专家访谈法、案例迭加法以及案例验证等研究方法进行以下方面的研究:首先,合理划分分部工程,识别适合采用价格指数调价法的分部工程。本文首先对国外合同范本比较分析,借鉴英国JCT合同调价工作分类的思想,参考典型案例工程采用多公式调价法的实践做法,提出分解房建工程,合理划分调价单元,通过文献分析确定采用分部工程价格指数调价法。然后合理划分分部工程,利用专家访谈法识别出分部工程合理划分的影响因素,确定分部工程的筛选标准及条件,依据分部工程合理划分原则,识别出适合采用价格指数调价法的分部工程。其次,合理确定调价公式各关键参数。对于可调因子,通过文献分析和案例验证确定可调因子的选取原则,采用ABC分类法确定已筛选出分部工程的可调因子的可行集,然后根据可调价比例范围确定最终可调因子。对于权重设定,通过对各权重设定方法对比分析,建议采用因素费用计算法确定权重系数。对于价格指数,通过对各种来源进行分析,确定出价格指数来源的优先级排序。最后,案例分析。本文将第四章、第五章理论基础部分运用到实际案例中,给出价格指数调价公式确定的基本操作流程,以为更好地指导房屋建筑工程实践部门相关人员正确地运用价格指数调价法。(本文来源于《天津理工大学》期刊2018-02-01）
曹鹏[4]（2014）在《居民消费指数变动与我国房屋销售价格指数变动的关系研究》一文中研究指出为了更加清楚地研究居民消费价格指数变动与房地产销售价格指数变动的关系,本文利用中国2010年居民消费价格指数(CPI)变动和房屋销售价格指数(HPI)变动的1-12月的月度同比数据,应用统计学非线性回归分析对我国的居民消费指数变动与房屋销售价格指数变动加以分析,结果表明:居民消费指数变动与我国房屋销售价格指数变动之间确实存在函数关系。这一结论的政策含义在于,我国政府在调控房价和物价的同时应该关注二者之间的关系,对未来市场的运行给出更多的预测作用。(本文来源于《湖北函授大学学报》期刊2014年01期）
李志翠,刘辉[5]（2013）在《房屋销售价格指数与固定资产投资指数关系的协整分析》一文中研究指出讨论了房屋销售价格指数和固定资产投资指数的协整关系,进行了误差修正分析,证实了在所考虑的数据区间房屋销售价格指数和固定资产投资指数存在协整关系,并建立了误差修正模型。结果表明房屋销售价格指数对固定资产投资指数的增加有正向促进作用,而且误差修正项对固定资产投资价格指数偏离长期均衡水平有较强的调整力度。(本文来源于《特区经济》期刊2013年08期）
周芳林[6]（2013）在《上半年我市房屋价格指数涨幅微小》一文中研究指出本报讯( 周芳林)昨日从市住建委获悉，自2009年以来，我市房地产市场发展及运行情况一直被国家住建部列为全国70个大中城市监测点之一。近期，国家统计局公布今年上半年70个大中城市房屋价格指数，我市涨幅3%，涨幅排位并列第65位。“上半年我市房屋价(本文来源于《蚌埠日报》期刊2013-08-06）
高源[7]（2013）在《基于ARIMIA模型的呼和浩特市房屋销售价格指数预测》一文中研究指出一、引言房地产行业目前是中国经济中的支柱产业,是带动GDP增长的重要行业。虽然近几年国家调控力度不断加大,但是其重要地位依然无法撼动,而且在未来很长一段时间内都会如此。目前中国房地产市场房价高,是不争的事实,确实存在一定的经济泡沫,但是开发成本的不断增加,市场刚性需求的强大存在,还有很多因素都是造成目前高房价的重要原因。(本文来源于《北方经济》期刊2013年09期）
黄鹂[8]（2013）在《我国房屋销售价格指数AR模型的预测分析》一文中研究指出随着房地产业经历了兴起-暴涨和理性回归之后,我国的房价将会何去何从一直为众多学者和决策者所关注。文章使用AR(1)形式的自回归模型结合自回归条件异方差模型对我国83个月度数据进行多模型实证,最终选择指数ARCH模型进行研究,并进行了信息冲击曲线和成分时间序列的绘制,最后对未来房价指数进行了预测。(本文来源于《统计与决策》期刊2013年07期）
李慧肖[9]（2011）在《宁夏银川市房屋销售价格指数未来走势的预测分析——基于ARIMA模型》一文中研究指出本文选取了宁夏银川市2001年1月到2011年9月的房屋销售价格指数季度数据,建立ARIMA(p,d,q)时间序列模型,对未来一段时间的房屋销售价格指数进行了预测。实证分析结果表明,所选模型能较为精确地预测银川市房价走势情况,预测结果是比较合理和可靠的。(本文来源于《经济视角(中旬)》期刊2011年12期）
[10]（2011）在《房屋销售价格指数》一文中研究指出(本文来源于《中国经济景气月报》期刊2011年02期）
房屋价格指数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文尝试构建一套我国不良资产网络司法拍卖价格指数的编制方法,以土地房屋为例,基于对象分解和滚动权重加权,编制中国不良资产网络司法拍卖价格指数(以下简称"司法拍卖价格指数"),并利用Holt-Winters叁次指数平滑算法对2017年9-12月价格指数进行预测。分析表明:这套指数能够帮助政府建立不良资产特殊交易市场的监测机制,为不良资产交易双方提供资产定价的价格锚,同时为不良资产从业人员提供市场供需信息补充。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
房屋价格指数论文参考文献
[1].田金方,李泽鑫.基于互联网大数据的实时房屋租赁价格指数编制研究——以济南、青岛为例[J].山东财经大学学报.2019
[2].倪中新,赵越,王小伟.不良资产网络司法拍卖价格指数编制及预测——以土地房屋为例[J].价格理论与实践.2018
[3].张熙.基于风险分担原则的价格指数调价法在房屋建筑工程中的应用研究[D].天津理工大学.2018
[4].曹鹏.居民消费指数变动与我国房屋销售价格指数变动的关系研究[J].湖北函授大学学报.2014
[5].李志翠,刘辉.房屋销售价格指数与固定资产投资指数关系的协整分析[J].特区经济.2013
[6].周芳林.上半年我市房屋价格指数涨幅微小[N].蚌埠日报.2013
[7].高源.基于ARIMIA模型的呼和浩特市房屋销售价格指数预测[J].北方经济.2013
[8].黄鹂.我国房屋销售价格指数AR模型的预测分析[J].统计与决策.2013
[9].李慧肖.宁夏银川市房屋销售价格指数未来走势的预测分析——基于ARIMA模型[J].经济视角(中旬).2011
[10]..房屋销售价格指数[J].中国经济景气月报.2011