房地产价格预测及影响因素研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

房地产价格是国民经济的重要组成部分，关系到千家万户的切身利益，也深刻影响着国家宏观经济的稳定发展。

近年来，中国房地产市场经历了快速发展，但也出现了一些问题，如房价波动较大、部分城市房价过高等，这些问题对经济社会发展带来了一系列负面影响。

因此，对房地产价格进行预测和分析其影响因素，对于政府制定调控政策、企业进行投资决策、居民进行购房选择都具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

房地产价格预测及影响因素研究一直是国内外学术界和实务界关注的热点问题。

1. 国内研究现状

国内学者对房地产价格影响因素的研究主要集中在以下几个方面：宏观经济因素、区域因素、住房特征因素以及政策因素等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕房地产价格预测及影响因素展开，主要内容包括以下几个方面：
1.房地产价格影响因素理论基础:分析国内外房地产价格影响因素的相关理论，梳理供求关系理论、宏观经济因素理论、区位因素理论、社会心理因素理论等对房地产价格的影响机制，为实证研究提供理论支撑。

2.房地产价格影响因素实证分析:收集整理相关数据，对影响房地产价格的因素进行实证分析，检验各因素对房价的影响程度和方向。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，以中国房地产市场为研究对象，系统分析影响房地产价格的因素，并构建预测模型，对未来房价走势进行预测。

具体研究步骤如下：
1.文献综述:查阅国内外相关文献，了解房地产价格影响因素和预测模型的研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集:收集整理中国房地产市场相关数据，包括房价数据、宏观经济数据、人口数据、土地数据等，为实证分析和预测模型构建提供数据支持。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面体现创新性：
1.将宏观经济因素、区域因素以及社会心理因素纳入到同一分析框架中:探讨不同因素之间的相互作用机制，构建更加全面、系统的房地产价格影响因素体系。

2.尝试将机器学习等新兴方法应用于房地产价格预测:与传统的计量经济学模型相比，机器学习方法能够更好地处理非线性关系和大数据，提高预测精度。

3.结合中国房地产市场的实际情况:提出具有针对性的政策建议，为政府制定调控政策、企业进行投资决策、居民进行购房选择提供科学依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]李晓龙,张浩.基于机器学习的房地产价格预测模型研究[j].统计与决策,2023(07):67-71.

[2]潘文静,孙才华,周梅芳.人口流动对城市住房价格空间溢出的影响研究——基于省际面板数据的空间杜宾模型分析[j].经济经纬,2023,40(03):23-33.

[3]郭平,陈诗韵,姜文杰.人口老龄化对住房价格的影响研究——基于动态空间杜宾模型的实证分析[j].经济体制改革,2023(03):139-151 160.