基于大数据的城市住房价格重复交易指数研究

第一章 绪论
一 研究的背景与意义
二 研究的内容与目标
三 研究方法、技术路线、关键技术及创新之处
第二章 真跌还是假摔？以北京市为例的大数据住房价格指数构建
一 引言
二 文献回顾
三 方法、模型与数据
四 指数估计及其稳健性
五 结论
第三章 与住房价格指数编制相适应的城市分级分类研究
一 理论综述
二 机构报告
三 符合研究需要的城市分级
第四章 住房价格综合指数构建研究
一 编制住房价格综合指数的意义
二 综合指数编制规则与方法
三 综合指数结果分析
第五章 基于大数据的住房租金重复交易指数研究
一 住房租赁市场特性
二 计算模型
三 结果分析
第六章 长租公寓发展与房租上涨：基于北京等8个城市的大数据分析
一 被推到房租上涨舆论风口浪尖的长租公寓
二 数据、方法与实证分析结果
三 房租上涨的其他解释辨析
四 长租公寓的经营模式、融资和潜在风险
五 结论与对策建议
第七章 基于大数据及随机森林法的住房价格波动预警预报
一 引言
二 主要流程与信号系统
三 方法与模型
四 基于大数据及随机森林法的城市住房价格预警预报结果
第八章 基于大数据住房价格指数的2019年中国住房市场分析
一 2019年住房市场运行动态
二 市场形势分析
三 短期重点城市市场预测
四 存在问题
五 对策与建议
第九章 上涨与分化：后疫情时代住房市场分析与展望
一 后疫情时代住房市场新特征
二 短期市场走势展望
三 问题与建议
第十章 住房租赁巿场预警预报研究
一 建立住房租赁市场预警预报体系的意义
二 当前我国住房租赁市场发展面临的突出问题与新特点
三 预警预报系统构建一般步骤与运行机制
四 建立健全重点城市住房租赁市场预警预报体系
第十一章 2018年以来各项指数计算结果汇总
一 住房价格综合指数
二 城市住房价格指数
三 城市租金指数汇总
参考文献