基于GIS技术的城市商品住宅价格指数测算研究 ——以大连市为例

论文摘要

与近年来房地产业的迅猛发展相比,房地产价格指数测算研究显得尤为落后。虽然市面上已有针对不同用途不同目的设计的十几种房地产相关价格指数,但总体来说都存在着各种缺陷,如:编制的理论基础不够完善、样本数据不具代表性和全面性,数据更新不够及时等。现存房地产相关价格指数不能在时间和空间上,准确反映当时当地的房地产价格水平,因此如何合理遴选样本,改进房地产价格指数计算方法,及时更新价格指数和预测未来价格指数趋势成为当下各相关利益主体最关心的问题。本文正是在这一时代背景下,通过对国内外不同房地产价格指数数据选取方式和指数编制方法的研究,在样本数据采集、区块边界划定、价格指数编制等关键环节提出更为有效的方法。具体来说,在样本数据采集上,本文提出利用官方途径和非官方途径各自的优势,来选取样本数据;在区块边界划定上,引入GIS制图技术中的Voronoi来理性确定各区块边界,通过区块和地段的划分更为有效地消除了区位因素对价格指数的影响;在价格指数编制上,提出采用交易额、区块面积、楼盘数三者逐级加权的复合权数加权平均法。本文在理论研究成果基础上,对大连市区商品住宅价格指数进行测算,借此达到检验成果的目的。最后,本文通过对大连市商品住宅价格指数测算结果的分析,得出了大连市整体商品住宅价格水平和地段商品住宅价格水平变动的原因,并对未来大连市商品住宅价格总体趋势做出了简单预测,为房地产各利益相关主体在进行商品住宅交易决策时提供参考依据。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 前言
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究目标
• 1.3 研究意义
• 1.3.1 理论意义
• 1.3.2 实践意义
• 1.4 研究思路
• 2 城市商品住宅价格指数测算的研究基础
• 2.1 房地产价格指数样本数据的选取方式
• 2.1.1 国内房地产价格指数样本数据选取方式
• 2.1.2 国外房地产价格指数样本数据选取方式
• 2.1.3 样本数据选取方式总结
• 2.2 房地产价格指数编制方法
• 2.2.1 国内房地产价格指数编制方法
• 2.2.2 国外房地产价格指数编制方法
• 2.2.3 房地产价格指数编制方法总结
• 3 商品住宅价格指数测算的关键技术研究
• 3.1 城市商品住宅空间划分
• 3.1.1 区域范围划定
• 3.1.2 地段级别划分
• 3.1.3 地段内区块划分
• 3.2 样本数据的选取
• 3.2.1 数据采集内容
• 3.2.2 数据采集方法
• 3.2.3 数据遴选方法
• 3.3 商品住宅价格指数的编制
• 3.3.1 商品住宅价格水平值
• 3.3.2 商品住宅价格增长率
• 3.3.3 商品住宅价格指数
• 4 大连市商品住宅价格指数测算研究
• 4.1 大连楼市概况
• 4.1.1 大连楼市历史回顾
• 4.1.2 大连楼市总结
• 4.2 价格指数的测算
• 4.2.1 空间划分依据
• 4.2.2 样本数据选取
• 4.2.3 价格指数测算
• 4.3 测算结果应用与分析
• 4.3.1 总体价格水平分析
• 4.3.2 地段价格水平分析
• 4.3.3 未来趋势预测
• 5 结论
• 5.1 研究结论
• 5.1.1 方法结论
• 5.1.2 应用结论
• 5.2 有待研究的问题
• 附表
• 附表1 大连市商品住宅样本数据表
• 附表2 大连市商品住宅样本数据完整表
• 附图
• 参考文献
• 致谢