本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)空窗口改進(jìn)的時(shí)空加權(quán)回歸分析——以湖北省黃石市住房?jī)r(jià)格為例

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【摘要】：針對(duì)地理加權(quán)回歸(GWR)模型不能有效處理樣本數(shù)據(jù)空間自相關(guān)性這一問(wèn)題,構(gòu)造局部時(shí)空窗口統(tǒng)計(jì)量,嘗試改進(jìn)時(shí)空加權(quán)回歸(GTWR)模型。定義多時(shí)空窗口的概念,給出其選取、計(jì)算和驗(yàn)證方法;計(jì)算時(shí)空窗口包含的各樣本點(diǎn)的被解釋變量平均值,與樣本擬合點(diǎn)的被解釋變量值的比值,作為新的解釋變量,構(gòu)建改進(jìn)的時(shí)空加權(quán)回歸(IGTWR)模型。以土地稀缺、多中心、資源型城市——湖北省黃石市為例,收集2007~2012年商品住宅成交價(jià)格1.93萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)和398個(gè)樓棟樣本點(diǎn),選取小區(qū)等級(jí)、綠化率、樓棟總層數(shù)、容積率、距區(qū)域中心距離和銷售年份6個(gè)解釋變量,分別利用常規(guī)線性回歸(OLS)、GWR、GTWR和IGTWR方法進(jìn)行回歸分析。模型結(jié)果表明:計(jì)算Moran’s I指數(shù)和分析時(shí)間序列的自相關(guān)性,能確定時(shí)空窗口的大小和數(shù)量的選取;IGTWR模型和各變量的回歸統(tǒng)計(jì)均通過(guò)0.05的顯著性水平檢驗(yàn),有關(guān)解釋變量的系數(shù)估計(jì)值在空間分布上能合理解釋;GWR擬合結(jié)果優(yōu)于OLS,GTWR優(yōu)于GWR,而IGTWR擬合精度最好。與GTWR模型分析相比,IGTWR模型R2從0.877提升到0.919,而AICc、殘差方(RSS)和均方差(MSE)分別從6 226、49 996 201和354.427下降到6 206、32 327 472和284.969。案例研究表明:IGTWR能夠表達(dá)一定時(shí)空范圍的時(shí)空自相關(guān)特征,減小了估計(jì)誤差,提高了回歸擬合精度。
【作者單位】： 河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 時(shí)空窗口 時(shí)空加權(quán)回歸(GTWR) 住房?jī)r(jià)格 黃石市
【基金】：國(guó)家十二五科技支撐計(jì)劃(2012BAJ051306)資助
【分類號(hào)】：F299.23;P208
【正文快照】： 城市住房?jī)r(jià)格一直是社會(huì)關(guān)注度最高的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。分析和預(yù)測(cè)住房?jī)r(jià)格的空間分布和變化趨勢(shì)是居民、投資者、開(kāi)發(fā)商以及政府管理部門關(guān)注的重要問(wèn)題,也是學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。城市住房?jī)r(jià)格與空間區(qū)位密切相關(guān),且具有空間自相關(guān)特征,因此常采用空間自回歸(SAR)或地理加權(quán)回歸

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本文編號(hào)：725503