房价预测与调控模型研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速推进，房地产市场经历了长期的繁荣，房价持续上涨，对社会经济产生了深远影响。

一方面，高房价提高了居民的生活成本，加剧了社会财富分配差距，也增加了企业的运营成本，影响了经济的健康发展。

另一方面，房价波动也对金融稳定构成潜在风险，过度投机和杠杆操作可能引发系统性风险。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对房价预测与调控进行了大量研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在房价预测方面，主要集中于以下几个方面：
1.影响因素研究:学者们普遍认为宏观经济、供需关系、政策环境等是影响房价的重要因素。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.系统梳理国内外房价预测与调控研究现状:深入分析现有研究方法的优缺点，以及对中国房地产市场的适用性，为本研究提供理论基础。

2.深入分析影响中国房价的关键因素:结合中国国情，构建多层次、多维度的房价影响因素指标体系，并利用计量经济学或机器学习方法，对各因素的影响程度进行量化分析。

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，以中国主要城市的房价数据为基础，运用计量经济学、机器学习等方法，构建科学合理的房价预测与调控模型。

具体研究步骤如下：
1.文献综述阶段:系统梳理国内外关于房价预测与调控的文献，了解现有研究方法、主要结论和不足之处，为本研究提供理论基础和方法论指导。

2.数据收集与处理阶段:收集中国主要城市的房价数据、宏观经济数据、人口数据、土地供应数据、金融环境数据等，并对数据进行清洗、整理和预处理，构建数据库。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面实现创新：
1.构建多层次、多维度的房价影响因素指标体系:在传统影响因素的基础上，考虑新兴因素的影响，如互联网金融、人口老龄化等，构建更加全面、科学的指标体系。

2.结合中国房地产市场特点，构建更具针对性的预测模型:在模型选择和构建过程中，充分考虑中国房地产市场的特殊性，例如政策调控频繁、市场分割严重等，以提高模型的预测精度。

3.将政策评估与模型模拟相结合:不仅对现有政策效果进行评估，还利用模型对不同政策方案进行模拟分析，为政策制定提供更加科学、直观的决策依据。

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. 刘洪玉, 周锐. 中国城市房价影响因素的空间计量分析[j]. 统计与信息论坛, 2018, 33(08): 22-30.

2. 张莉, 刘修岩. 基于面板分位数回归的中国城市房价影响因素研究[j]. 数量经济技术经济研究, 2019, 36(03): 145-162.

3. 王先柱, 谢洁玉. 中国城市住房价格泡沫测度及影响因素分析——基于动态面板模型的实证研究[j]. 经济研究, 2017, 52(05): 166-180.