大众的消费习惯伴随着互联网的进步和大众化而迅速更新变化,大部分人在做出决定之前会采用搜索引擎来获取有用的信息,其中消费决策尤为突出。因此大众的关注焦点会反映在搜索关键词上面,而搜索的数据量是可以反映出聚焦程度的。不难发现,市场主要参与者的关注焦点会通过关键词的数据来体现,同时,其行为方式的趋向性也得以窥之,这使得我们能够将微观数据应用于宏观经济问题的判断上。作为推进整体经济的关键产业之一的房地产业也引来了众多学者对于其价格的高度关注,本文将网络搜索关键词数据与住宅价格指数在昆明的数据作为研究对象展开研究。行为理论、房地产市场供求理论以及预期理论是本文的理论依据。首先分析了影响住宅价格主要因素,而且要从定性的角度分析,确定新建商品住宅销售价格与网络搜索关键词数据之间的关系,再以住宅价格影响要素为基础,对网络搜索关键词进行甄别和选择,主要分为核心关键词和拓展关键词进行选取,形成一个含有45个关键词的初始关键词词库;紧接着从定量的角度出发,利用灰色关联度分析的方法,分析并计算了昆明新建商品住宅销售价格指数与网络搜索关键词数据之间的关系以及关联度系数。然后利用斯皮尔曼相关性分析筛选出与昆明新建商品住宅价格指数高度相关的关键词,并为了减少指标间的共线性,使用主成分分析的方法对关键词指标进行降维处理以及权衡,最终获得了八个综合指标。最终,将获得的八个综合指标作为输入神经元构建了神经网络预测模型。通过理论与实证研究,本文得出以下三个主要结论:(1)网络搜索数据和昆明新建商品住宅价格之间确实存在极强的关联性;(2)以搜索关键词数据为指标构建的预测模型能够对昆明新建商品住宅销售价格指数进行良好的预测;(3)使用网络搜索关键词数据预测的昆明新建商品住宅价格指数具有可观的时效性。