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《基于gis和sem的城市住宅價格空間分布及其影響因素研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、研究生畢業(yè)論文（申請碩士學(xué)位）論文題目基于GIS和SEM的城市住宅價格空間分布及其影響因素研究學(xué)位申請人付益松專業(yè)方向地理學(xué)研究方向地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)指導(dǎo)老師張明2016年6月12日獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果，盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含本人為獲得其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示感謝。作者簽名：日期：年月日關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本
2、學(xué)位論文作者完全了解大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定：大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱，可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文，并且本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。保密的學(xué)位論文在解密后也遵守此規(guī)定。作者簽名：導(dǎo)師簽名：日期：年月日論文答辯日期：年月日THESIS：Studyonthespatialdistributionofurbanhousingpriceanditsinfluencingfactorsbase
3、donGISandSEMMajor：GeographyDirectionofStudy:CartographyandGeographicinformationsystemApril20,2016摘要畢業(yè)論文題目：基于GIS和SEM的城市住宅價格空間分布及其影響因素研究地理學(xué)專業(yè)2013級碩士生姓名：付益松指導(dǎo)教師（姓名、職稱）：張明副教授摘要城市住宅價格與人民群眾的基本生活、社會的健康發(fā)展息息相關(guān)。城市住宅價格是城市內(nèi)部多種因素共同作用的結(jié)果，能夠反映城市綜合發(fā)展水平。由于城市住宅價格的影響因素眾多且復(fù)雜，各因素總是隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而
4、不斷變化，這導(dǎo)致了城市住宅價格不僅在城市間存在差別，而且在城市內(nèi)部空間分布上也有很大的差異。而我們經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，城市住宅在多種綜合因素的影響下，價格的空間分布存在一定規(guī)律，如市中心價格比郊區(qū)價格高，但要對其空間分布規(guī)律和影響因素做出準(zhǔn)確、全面、詳細(xì)的總結(jié)則需要多種有力的方法支撐。將GIS空間分析應(yīng)用于住宅價格空間分布的研究中，可深層研究其分布規(guī)律；運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型將研究結(jié)果進(jìn)行量化，可深層剖析住宅價格的影響因素，對房地產(chǎn)開發(fā)和城市建設(shè)有借鑒意義。本文以南昌市青山湖區(qū)為研究區(qū)域，首先是對青山湖區(qū)的住宅價格的空間分布特征進(jìn)行了研究，搜集整理了2
5、015年03月到2015年11月南昌市青山湖區(qū)155個樓盤的交易均價，采用市場比較法把房價修正到2015年11月份節(jié)點(diǎn)上，以GIS技術(shù)為研究平臺，對建立的房價數(shù)據(jù)庫進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用普通克里格插值方法，生成青山湖區(qū)房價的等值線圖，通過房價等值線圖分析了青山湖區(qū)的住宅價格分布規(guī)律。再通過建立結(jié)構(gòu)方程模型對南昌市青山湖區(qū)住宅價格的影響因素進(jìn)行量化分析，在借鑒前人的研究成果和房價等值線圖分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，建立房價波動性為內(nèi)生潛變量，樓盤屬性、樓盤區(qū)位、交通可達(dá)性、環(huán)境設(shè)施可達(dá)性、公共生活設(shè)施可達(dá)性為外生潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型，從可達(dá)性視角
6、出發(fā)收集了各個潛變量的觀測變量，共19個觀測變量，并提出了五種假設(shè)，利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)量表進(jìn)行信度和效度分析，利用AMOS對模型進(jìn)行識別、擬合及修正，最終得到具有17個觀測變量，6個潛變量的最優(yōu)模型，進(jìn)而驗(yàn)證提出的五種假設(shè)，通過路徑分析圖和路徑影響系數(shù)分析出住宅價格與各影響因素間的相互關(guān)系和各影響因素對住宅價格影響程度。關(guān)鍵詞：住宅價格；GIS空間分析；空間分布；影響因素；結(jié)構(gòu)方程模型IABSTRACTTHESIS:Studyonthespatialdistributionofurbanhousingpriceanditsinflu
7、encingfactorsbasedonGISandSEMSPECIALIZATION:GeographyPOSTGRADUATE:MENTOR:ABSTRACTThepriceofurbanhousingiscloselyrelatedtothehealthydevelopmentofsocietyandpeople'sbasiclife.Urbanhousingpriceistheresultofavarietyoffactorsinthecity,canreflectthecomprehensivedevelopmentlevel
8、ofcity.Duetothelargeandcomplexurbanhousingpriceinfluencefactors,eachfactorisalwayswiththedevelopmentofs
