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基于GIS和SEM的城市住宅價(jià)格空間分布及其影響因素研究

發(fā)布時(shí)間:2017-04-16 04:21

  本文關(guān)鍵詞:基于GIS和SEM的城市住宅價(jià)格空間分布及其影響因素研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:城市住宅價(jià)格與人民群眾的基本生活、社會(huì)的健康發(fā)展息息相關(guān)。城市住宅價(jià)格是城市內(nèi)部多種因素共同作用的結(jié)果,能夠反映城市綜合發(fā)展水平。由于城市住宅價(jià)格的影響因素眾多且復(fù)雜,各因素總是隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而不斷變化,這導(dǎo)致了城市住宅價(jià)格不僅在城市間存在差別,而且在城市內(nèi)部空間分布上也有很大的差異。而我們經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為,城市住宅在多種綜合因素的影響下,價(jià)格的空間分布存在一定規(guī)律,如市中心價(jià)格比郊區(qū)價(jià)格高,但要對(duì)其空間分布規(guī)律和影響因素做出準(zhǔn)確、全面、詳細(xì)的總結(jié)則需要多種有力的方法支撐。將GIS空間分析應(yīng)用于住宅價(jià)格空間分布的研究中,可深層研究其分布規(guī)律;運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型將研究結(jié)果進(jìn)行量化,可深層剖析住宅價(jià)格的影響因素,對(duì)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)和城市建設(shè)有借鑒意義。本文以南昌市青山湖區(qū)為研究區(qū)域,首先是對(duì)青山湖區(qū)的住宅價(jià)格的空間分布特征進(jìn)行了研究,搜集整理了2015年03月到2015年11月南昌市青山湖區(qū)155個(gè)樓盤的交易均價(jià),采用市場(chǎng)比較法把房?jī)r(jià)修正到2015年11月份節(jié)點(diǎn)上,以GIS技術(shù)為研究平臺(tái),對(duì)建立的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析,運(yùn)用普通克里格插值方法,生成青山湖區(qū)房?jī)r(jià)的等值線圖,通過(guò)房?jī)r(jià)等值線圖分析了青山湖區(qū)的住宅價(jià)格分布規(guī)律。再通過(guò)建立結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)南昌市青山湖區(qū)住宅價(jià)格的影響因素進(jìn)行量化分析,在借鑒前人的研究成果和房?jī)r(jià)等值線圖分析結(jié)果的基礎(chǔ)上,建立房?jī)r(jià)波動(dòng)性為內(nèi)生潛變量,樓盤屬性、樓盤區(qū)位、交通可達(dá)性、環(huán)境設(shè)施可達(dá)性、公共生活設(shè)施可達(dá)性為外生潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型,從可達(dá)性視角出發(fā)收集了各個(gè)潛變量的觀測(cè)變量,共19個(gè)觀測(cè)變量,并提出了五種假設(shè),利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)量表進(jìn)行信度和效度分析,利用AMOS對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別、擬合及修正,最終得到具有17個(gè)觀測(cè)變量,6個(gè)潛變量的最優(yōu)模型,進(jìn)而驗(yàn)證提出的五種假設(shè),通過(guò)路徑分析圖和路徑影響系數(shù)分析出住宅價(jià)格與各影響因素間的相互關(guān)系和各影響因素對(duì)住宅價(jià)格影響程度。
【關(guān)鍵詞】:住宅價(jià)格 GIS空間分析 空間分布 影響因素 結(jié)構(gòu)方程模型
【學(xué)位授予單位】:東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:F299.23;P208
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-10
  • 1 緒論10-18
  • 1.1 研究背景及意義10-11
  • 1.1.1 研究背景10
  • 1.1.2 研究意義10-11
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.1 住宅價(jià)格影響因素國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
  • 1.2.2 住宅價(jià)格影響因素國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.3 論文研究的主要內(nèi)容、方法與創(chuàng)新點(diǎn)13-14
  • 1.3.1 論文的主要內(nèi)容13-14
  • 1.3.2 論文的研究方法14
  • 1.3.3 論文的創(chuàng)新點(diǎn)14
  • 1.4 論文的技術(shù)路線14-16
  • 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)16-18
  • 2 基于MapGIS及ArcGIS的住宅價(jià)格空間分布研究18-28
  • 2.1 數(shù)據(jù)采集及初步處理18-20
  • 2.2 住宅價(jià)格數(shù)據(jù)分析20-28
  • 2.2.1 住宅價(jià)格數(shù)據(jù)探索性分析20-24
  • 2.2.2 基于Kriging插值的住宅價(jià)格空間分布24-26
  • 2.2.3 南昌市青山湖區(qū)房?jī)r(jià)空間分布特征26-28
  • 3 結(jié)構(gòu)方程模型概述和基本建模過(guò)程28-38
  • 3.1 結(jié)構(gòu)方程模型的基本概念28-29
  • 3.2 結(jié)構(gòu)方程模型的基本構(gòu)成29-31
  • 3.2.1 觀測(cè)模型29
  • 3.2.2 結(jié)構(gòu)模型29-30
  • 3.2.3 模型參數(shù)30-31
  • 3.3 結(jié)構(gòu)方程模型分析的基本步驟31-36
  • 3.4 結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)及特性36-38
  • 3.4.1 結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)36
  • 3.4.2 結(jié)構(gòu)方程模型的特性36-38
  • 4 基于SEM的南昌市青山湖區(qū)住宅價(jià)格影響因素分析38-60
  • 4.0 測(cè)區(qū)概況38-39
  • 4.1 模型構(gòu)成39-41
  • 4.2 數(shù)據(jù)搜集與處理41-43
  • 4.3 模型假設(shè)43
  • 4.4 信度和效度分析43-49
  • 4.4.1 信度分析43-46
  • 4.4.2 效度分析46-49
  • 4.5 因子分析49-51
  • 4.5.1 探索性因子分析49-50
  • 4.5.2 驗(yàn)證性因子分析50-51
  • 4.6 模型評(píng)價(jià)51-56
  • 4.6.1 參數(shù)檢驗(yàn)52-54
  • 4.6.2 模型的整體評(píng)價(jià)54
  • 4.6.3 模型效應(yīng)分析54-56
  • 4.7 模型修正56-58
  • 4.8 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果匯總58-60
  • 5 結(jié)論與展望60-62
  • 5.1 結(jié)論60
  • 5.2 研究不足與展望60-62
  • 致謝62-64
  • 參考文獻(xiàn)64-66

【相似文獻(xiàn)】

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9 記者 小言;三季度新建住宅價(jià)格同比上漲[N];西寧晚報(bào);2013年

10 中金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)研究總監(jiān) 高邃;連跌三個(gè)月 百城住宅價(jià)格同比下降首超半數(shù)[N];中國(guó)房地產(chǎn)報(bào);2014年

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3 關(guān)s

本文編號(hào):310001


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