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行业经济论文-基于自组织数据挖掘的住宅空置影响因素分析.doc

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行业经济论文-基于自组织数据挖掘的住宅空置影响因素分析.doc

行业经济论文-基于自组织数据挖掘的住宅空置影响因素分析【摘要】空置是反映房地产市场状况的一个重要因素。本文运用自组织数据挖掘方法来分析中国住宅空置面积的影响因素,我们发现,在所有的因素中,人均住宅面积是影响空置面积的最重要的因素,其中也有其他因素的较小的相关影响。【关键词】自组织数据挖掘方法住宅空置面积一、研究综述近几年,许多学者对于房地产空置问题做了很多研究工作,这些研究大体可分为两类:一是关于空置率的研究,例如中国房地产及住宅研究会常务副会长包宗华的《我国的住房空置率是否过高》;谢昌浩阮平的《对房地产市场中空置率问题的界定及衡量》;二是关于房地产空置现象的研究,如郭峰和任宏《中国商品房空置问题研究》王家庭在《中国商品住宅空置率过高的原因及对策》都对高空置现象进行了分析并提出对策.但是,空置率在我国现在还是一个含糊不清的概念,空置率在计算方法也存在许多问题和争论。为此本文没有研究空置率,而是运用自组织数据挖掘的方法着重对空置的影响因素进行了分析。二、自组织数据挖掘理论与方法简介自组织数据挖掘建模是基于生物进化的思想:从对系统有影响的因素样本出发,其利用GMDH核心技术从观测数据样本自动的产生许多数学模型,并且根据某个外部准则(即筛选准则),逐步地从模型集合中选出一个相对的最优复杂度模型。这种建模方法强烈的体现了由简单到复杂的复杂事物演化过程。自组织建模的方法基于如下假设:所有关于对象的重要变量的相互关联的信息都包含在变量的观察数据样本中,因而建模的目的就是要从数据样本中挖掘出这些信息。在建模时把样本数据分为训练集和检测集两部分,训练集的数据用于建模,检测集的数据在建模时不被使用,仅用于选择最优复杂度模型。这是区别于其他建模方法的一个优势。三、模型建立在参考了专家、学者的意见之后,结合要解决的问题,笔者筛选出以下6个指标来研究住宅空置面积的因素:住宅空置面积X1(万平方米);住宅平均销售价格X2(元/平方米);人均住宅建筑面积X3(平方米/人);住宅销售面积X4(万平方米);就业人员数X5(万人);城乡居民人民币储蓄存款X6(亿元);地区GDPX7(亿元)。另外像税收、家庭人口构成状况、消费观念等对空置量的影响很微弱,不把其列为指标范围。1、建立模型我们选取了2003年全国22个省份和地区7个指标的数据(数据来源于《中国统计年鉴》)作为样本,并将样本1-17作为训练

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