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| 內容簡介： |
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本书在已有特征价格模型理论方法系统讨论的基础上，力图进一步在特征价格指数的模型构建和实证应用研究上有所突破和创新，传统的特征价格模型方法评价主要依赖于拟合优度、估计标准误差、DW值及VIF共线性指标。针对特征价格模型分析中，函数拟合效果较差，特征变量直观相关性较低的情况，本书结合潜变量结构方程模型建构潜变量来反映特征变量之间的交互关系，通过最大似然估计和广义最小二乘法比较特征变量的相关性。潜变量结构方程改进的特征价格模型能够比传统方法更有效的识别特征变量之间共线性的问题，潜变量建模理论下编制的房地产特征价格指数相比传统的特征价格模型更易于应用，所编制的价格指数能够准确的反映房地产商品价格的真实变化情况。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．1．1 研究背景
1．1．2 选题的意义
1．2 概念的界定
1．2．1 潜变量
1．2．2 特征价格
1．2．3 特征价格模型
1．3 研究目标和方法
1．3．1 研究目标
1．3．2 研究方法
1．4 研究框架、内容及创新点
1．4．1 研究框架
1．4．2 研究内容
1．4．3 创新点
第2章 相关理论的进展研究
2．1 潜变量统计建模理论研究的进展
2．1．1 国外文献综述
2．1．2 国内研究现状
2．2 房地产价格指数编制方法回顾
2．2．1 国外房地产价格指数研究现状述评
2．2．2 国内房地产价格指数研究现状述评
2．3 房地产特征价格指数编制方法研究进展
2．3．1 国外特征价格方法在房地产价格指数编制中的发展历程
2．3．2 国内房地产特征价格指数的研究概述
2．3．3 国内外房地产特征价格指数编制的比较分析
2．3．4 房地产特征价格指数编制过程中所存在的问题
2．4 本章小结
第3章 潜变量建模视阈下房地产特征价格模型的构建
3．1 房地产价格形成的理论基础和影响因素分析
3．1.1 房地产价格形成的基本理论
3．1．2 房地产价格影响因素分析
3．2 特征价格模型
3．2．1 特征价格模型的理论基础
3．2．2 特征价格模型的识别和估计
3．2．3 特征价格指数方法
3．3 潜变量结构方程建模的理论基础
3．3．1 潜变量结构方程建模的基本理论
3．3．2 潜变量结构方程建模的适用性
3．4 本章小结
第4章 房地产特征价格模型数据收集及其设计
4．1 研究区域
4．1．1 南昌市概况
4．1．2 南昌市房地产发展历程回顾
4．1．3 样本数据空间及时间范围
4．2 模型特征变量的识别与选定
4．2．1 模型特征变量的文献回顾
4．2．2 模型特征变量的选定
4．3 模型特征变量的处理
4．3．1 模型特征变量数据的获取
4．3．2 模型特征变量数据的量化
4．4 特征价格结构模型的设计
4．4．1 理论模型构建的基础
……
第5章 潜变量建模视阈下房地产特征价格模型实证比较
第6章 潜变量建模视阈下房地产特征价格指数的编制研究
第7章 结论及展望
参考文献
附录
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