【摘 要】
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房价问题的本质是民生问题,其关系到千家万户的基本生活保障。在房价问题之中,城市小区房价格外受到人们的关注。城市小区住房价格的时空挖掘和建模作为城市问题研究体系的重要组成部分,是学术界研究与讨论的热点问题之一。随着信息技术的发展,互联网相关房产服务平台每天都会更新大量的房屋交易数据。这些数据为我们基于时空视角精细化研究房价问题提供了可能。本文基于2019年7月至2021年1月武汉市三环内小区房价数据
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（41771493）； 国家科技部重点研发计划（2017YFE0109500）； 水利部长江水利委员会（YZJ2019-006）； 中央高校基本科研业务费项目（CCNU19TS002）；
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房价问题的本质是民生问题,其关系到千家万户的基本生活保障。在房价问题之中,城市小区房价格外受到人们的关注。城市小区住房价格的时空挖掘和建模作为城市问题研究体系的重要组成部分,是学术界研究与讨论的热点问题之一。随着信息技术的发展,互联网相关房产服务平台每天都会更新大量的房屋交易数据。这些数据为我们基于时空视角精细化研究房价问题提供了可能。本文基于2019年7月至2021年1月武汉市三环内小区房价数据进行时空挖掘与建模研究。其中,房价数据来自于链家网。在链家网武汉小区板块能够找到详实的武汉小区房屋历史交易数据和小区基本属性数据,基于此可以整合出完整的武汉小区房价时空数据集。在应用互联网开放数据进行数据挖掘和建模的过程中,数据预处理是极为重要的。武汉小区房价数据预处理包括房价数据匹配和筛选、小区空间坐标转换、小区时空尺度整合和小区房价数据缺失值处理等内容。本文时空数据挖掘和建模的步骤为:（1）构建武汉市三环内小区房价时空立方体;（2）基于时空立方体模型,应用时空热点分析、时空异常值分析和时间序列聚类方法进行房价数据时空挖掘;（3）构建房价建模变量体系;（4）使用时空地理加权回归模型对武汉小区房价及其解释变量进行时空建模。研究结果表明:（1）在2019年7月至2021年1月间,武汉小区房价冷点地区多集中在三环线附近靠外围的地区,而房价热点地区多集中在武汉三环内部靠近其地理中心的地区,呈现出冷点围绕热点的环状分布结构。（2）武汉小区住房价格具有明显的同类集聚效应,形成规模连片的高值-高值集聚地区和低值-低值集聚地区,比较高值-高值集聚地区和低值-低值集聚地区,可以发现其与小区房价热点地区与冷点地区高度重合,具有很强的相似性。（3）武汉主要高房价地区的房价与周围地区的房价差异明显,自成一类,处于武汉房价的领军地位。（4）武汉小区房价数据作为一种时空数据,其分布格局具有明显的时空相关性。相近空间区域的房价往往在时间变动上存在相似的趋势。（5）相对于普通线性回归这种全局模型,时空地理加权回归模式可以顾及到房价数据的时空异质性问题,其拟合效果更好。（6）重大公共卫生事件前后武汉房价并未出现较大波动,而是显示出较强的稳定性。这足见武汉市具有良好的经济韧性和乐观的发展前景。
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