应用改进的时空地理加权模型分析城市住宅价格变化

被引：17

作者：

张金牡 ^{[1
]}

刘彪 ^{[2
]}

吴波 ^{[3
]}

詹锡兰 ^{[3
]}

机构：

[1] 福州大学

[2] 香港中文大学太空与地球信息科学研究所

[3] 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室

来源：

东华理工大学学报(自然科学版) | 2010年 / 33卷 / 01期

关键词：

住宅价格; 时空地理加权模型; 非平稳性; 深圳市;

D O I：

暂无

中图分类号：

F293.3 [房地产经济]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

1201 ; 020205 ; 0701 ; 070104 ;

摘要：

以深圳市为例对城市住宅价格进行时空地理加权统计回归分析,揭示城市住宅价格在时间与空间方面的变化趋势。研究结果表明,时空地理加权回归模型不仅能够分析相关因素在空间的差异性上对住宅价格具有重要影响,还能够揭示其在时间上的差异性,得出相关因素对住宅价格影响是随时间和空间变化的特点。依据模型的拟合度标准,GTWR能够从OLS的0.617,GWR的0.736提高到0.895。AIC标准的统计信息则表明,GTWR模型明显优于OLS与GWR模型。

引用

页码：53 / 59

页数：7

共 6 条

[1] 混合地理加权回归模型算法研究
覃文忠
王建梅
刘妙龙
[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2007, (02) : 115 - 119
[2] 基于Agent模型的北京市土地利用变化动态模拟研究
张金牡
吴波
沈体雁
[J]. 东华理工学院学报, 2004, (01) : 80 - 83
[3] Spatially varying development mechanisms in the Greater Beijing Area: a geographically weighted regression investigation[J] . Dan-Lin Yu.The Annals of Regional Science . 2006 (1)
[4] Spatial modeling with spatially varying coefficient processes
Gelfand, AE
Kim, HJ
Sirmans, CF
Banerjee, S
[J]. JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION, 2003, 98 (462) : 387 - 396
[5] Spatial statistics and real estate
Pace, RK
Barry, R
Sirmans, CF
[J]. JOURNAL OF REAL ESTATE FINANCE AND ECONOMICS, 1998, 17 (01) : 5 - 13
[6] Spatial Dependence and House Price Index Construction[J] . Ay se Can,Isaac Megbolugbe.The Journal of Real Estate Finance and Economics . 1997 (1)

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