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《2019年(第六届)全国大学生统计建模大赛优秀论文集》2019年
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基于“人才引进”政策的西安楼市现状探究及房价预测

徐征  洪明月  宋玉  
【摘要】:历经两年零两个月的西安市人才引进政策效果显著,为更好地吸引人才留住人才,提升西安市的楼房宜居指数迫在眉睫。本文从横向纵向出发,立足整体与局部,就西安市房价的未来发展趋势以及周期规律作以分析,对比全市不同经济及行政区域的楼市交易情况,从而为决策者提供量化参考依据。首先基于特定网站收集相关数据,并利用Python以及R语言进行数据预处理。随后针对房价进行分析,基于时间序列模型进行纵向探究,截止今年6月西安市房价未来四个月的平均值分别为9776元、9850元、9902元以及9964元。借助Cox-Staut趋势存在性检验认为房价持续增长无统计学意义。综合供需类指标对全国与西安市房价周期进行谱分析,得出计算相关指标并筛选变量建立卡尔曼滤波模型。分析看到,2002年至2018年西安市房地产市场的供求周期时间长度大致相同。长远发展而言,市场将处于供求关系较匹配但需求更高的阶段。为探究影响房价的显著性因素,针对房价进行逻辑回归,横向分析结果可知,房屋总数、楼栋总数、房源、银行、开发商以及卫生服务变量较大程度的影响房价。为进一步探究交易量情形,利用GBM梯度提升树算法对交易量残缺记录进行预测,并反馈得到针对全市交易量的边际效应分析结果,相对于浏览量的显著影响,房地产均价对全市交易量的影响并不显著,同时房屋建筑年代影响突出,"抢人大战"策略的进一步开展会显著影响西安楼市的交易量情况。西安市整体较多楼市呈现出中等温热状态,主城区楼盘交易情况则呈现疲软态势。考虑到随机森林筛选变量的稳健程度优于基尼指标,故运用随机森林对"三廊三带一通道"的产业空间格局下的曲江区、高新区、经开区以及长安区进行局部分析。长安区房价较低,但是越靠近大学,房价越高。曲江区邻近大雁塔等地标建筑群,基础设施完善,医院指标排名较前,房价排名第一。物业费及幼儿园等教育配套设施成为经开区不可忽略的指标。高新区一直居于西安市房价制高点,绿化问题成为该区域影响售楼行情的重要影响指标。整体看来,西安市房价增长速度放缓且周期基本与全国保持一致,全市交易量呈现温热态势,居住环境成为关注热点。外来开发商一定程度上刺激西安市楼市发展,交易量地域差异性明显。如何进一步实现西安市产业如工业、文化产业的整体布局与居民基础设施建设的均衡化发展是留住人才的关键。总之,预期西安市房价虽仍有上涨趋势,但整体行情平稳,房源供给较为充足,为迎接更多优秀才子落户西安做好实质准备。
【作者单位】:西安理工大学
【分类号】:C964.2;F299.23

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