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近年来房地产业步入高速增长期,高房价已经成为影响国家经济稳定增长的重要因素,建立可信的区域房地产预警模型,及时准确地掌握房地产市场的现状,并根据预警模型得出的高可信度预测信息,客观分析房地产运行轨迹,正确评价房地产形势,预测发展趋势,出现警情及时预报,对于保证整个行业的健康可持续发展具有重要意义。针对房地产预警数据的时间序列和空间相关特性,分别运用传统多元回归分析方法和GIS空间统计分析方法,建立基于GIS空间统计分析的区域房地产预警模型。论文取得的主要成果如下:1、提出多元Logistic回归预警模型。运用相关分析法建立区域房地产预警指标体系,采用3方法划分综合预警指数的预警区间,运用多元Logistic回归方法建立预警模型,进行综合警情的分析,同时运用多元线性回归方法建立预警模型进行对比。使用济南市1996~2008年共13年的预警指标统计数据,分别用Logistic回归模型和线性回归模型计算2009年济南市房地产综合预警指数,根据预警区间分类划分原则,两种模型均得出济南市房地产综合警情为偏热;2、提出区域房地产空间线性回归预警模型。运用空间聚类方法实现预警区空间区划,采用空间自相关分析和空间线性回归方法,建立空间线性回归预警模型。对济南市中心区740个居住小区点状要素的空间分布属性进行空间区划,形成30个预警具有空间自相关性的区域,以此建立空间回归预警模型,并对预警模型进行分析评价,Wald检验统计量的值为0.028112,表明模型在统计学上是显著的;3、提出基于Web Services的房地产预警信息实时发布平台的架构。运用WebGIS体系结构、Web Services模型和协议栈等方法,建立预警信息实时发布和共享机制,实现区域房地产预警信息的实时动态发布。通过案例分析得出:区域房地产预警模型的系统实现一般是将信息共享、信息发布功能放在ArcGIS Server平台上,而空间数据采集、数据组织和存储,以及空间统计分析功能放在ArcGIS Desktop上,充分发挥ArcGIS各组件的特长,形成完整的区域房地产空间信息服务体系。