一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法及系统，属于，数据处理技术领域。本发明专利技术方法，包括：确定关于住房房价的关键词，获取关键词在搜索引擎的预设时间的搜索量，根据搜索量确定住房房价的关注度；采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值；确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵；确定住房关注度和住房房价关系的模型；获取数据表和模型直接/间接影响效应表；确定住房关注度和住房房价关系。本发明专利技术为公众提供了一定的保障房地产市场健康发展的参考建议，也能帮助投资者和消费者从最初的关注行为更好地进行理性分析与决策，从而尽可能地规避风险与减少损失。

A method and system for determining the relationship between housing concern and housing price

【技术实现步骤摘要】
一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，并且更具体地，涉及一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法及系统。
技术介绍
传统经济学“理性人”的假设存在着一定的缺陷，因此催生了聚焦经济主体有限理性行为的行为经济学，使得大多数研究将人的心理因素考虑进去。有关市场主体心理或情绪对市场价格波动影响的分析方法有许多，但以往研究中大多是探究投资者情绪、投资者信心对市场产生的影响，而上述这些行为与关注度高度关联。而且在研究投资者关注度与资产价格的关系方面，大多数都集中于金融市场，涉及到房地产市场的研究较少。研究者对于行为主体的选择重点集中于投资者，众所周知，当前的住房市场中除了投资者以外还有不少将购房作为刚性需求的消费者，所以单纯从投资者角度分析其非理性行为对城市住房市场价格的影响有些欠妥。就房价溢出效应的影响因素和原因来看，目前没有宏观调控政策、人口产业结构、投资者预期对房价波动影响的研究，而从公众关注度对于房价及其溢出效应的影响研究的较少。
技术实现思路
针对上述问题本专利技术提出了一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法，包括：确定关于住房房价的关键词，获取关键词在搜索引擎的预设时间的搜索量，根据搜索量确定住房房价的关注度；采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值；所述控制变量，包括：广义货币供应量和房地产开发商建造成本；确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵；根据非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，确定住房关注度和住房房价关系的模型；将采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值，输入住房关注度和住房房价关系模型，获取住房关注度和住房房价关系的数据表和模型直接/间接影响效应表；根据数据表和模型直接/间接影响效应表确定住房关注度和住房房价关系。可选的，数据表和模型直接/间接影响效应表，包括：预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值的回归系数，回归系数显著性的水平下显著的百分比、标准误差、房价预估值和样本数。可选的，关键词，具体为：某城市/地区房价或某城市/地区价格。可选的，确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，具体如下:i和j为不同地区、Wij为地区i和地区j人均生产总值作为非几何距离的度量的经济距离权重矩阵、为地区i生产总值平均值、t为预设时间的中期、T0为预设时t的初期，T为预设时间t的末期、gdpit为地区i预设时间t的生产总值。可选的，确定住房关注度和住房房价关系的模型，具体如下：lnpit为地区i预设时间的中期t房价的对数、lnindexit、为地区i预设时间的中期t公众关注度的对数、lngdp_perit为地区i预设时间的中期t人均生产总值的对数、lnfbvalueit为地区i预设时间的中期t房地产开发商建造成本的对数、M2it-1为地区i预设时间的中期t-1广义货币供应量、ρ为地区i房价的空间自相关性系数、β1、β2、β3、β4分别为地区i房价与公众关注度、人均生产总值、房地产开发商建造成本和广义货币供应量非空间层面的相关性、δ为地区i房价与公众关注度在空间层面上的相关性和uit为误差项。本专利技术还提出了一种用于确定住房关注度和住房房价关系的系统，包括：数据采集模块，确定关于住房房价的关键词，获取关键词在搜索引擎的预设时间的搜索量，根据搜索量确定住房房价的关注度，采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值；所述控制变量，包括：广义货币供应量和房地产开发商建造成本；模型搭建模块，确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，根据非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，确定住房关注度和住房房价关系的模型；分析模块，将采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值，输入住房关注度和住房房价关系模型，获取住房关注度和住房房价关系的数据表和模型直接/间接影响效应表，根据数据表和模型直接/间接影响效应表确定住房关注度和住房房价关系。可选的，数据表和模型直接/间接影响效应表，包括：预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值的回归系数，回归系数显著性的水平下显著的百分比、标准误差、房价预估值和样本数。可选的，关键词，具体为：某城市/地区房价或某城市/地区价格。可选的，确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，具体如下:i和j为不同地区、Wij为地区i和地区j人均生产总值作为非几何距离的度量的经济距离权重矩阵、为地区i生产总值平均值、t为预设时间的中期、T0为预设时t的初期，T为预设时间t的末期、gdpit为地区i预设时间t的生产总值。可选的，确定住房关注度和住房房价关系的模型，具体如下：lnpit为地区i预设时间的中期t房价的对数、inindexit、为地区i预设时间的中期t公众关注度的对数、lngdp_perit为地区i预设时间的中期t人均生产总值的对数、lnfbvalueit为地区i预设时间的中期t房地产开发商建造成本的对数、M2it-1为地区i预设时间的中期t-1广义货币供应量、ρ为地区i房价的空间自相关性系数、β1、β2、β3、β4分别为地区i房价与公众关注度、人均生产总值、房地产开发商建造成本和广义货币供应量非空间层面的相关性、δ为地区i房价与公众关注度在空间层面上的相关性和uit为误差项。本专利技术为公众提供了一定的保障房地产市场健康发展的参考建议，也能帮助投资者和消费者从最初的关注行为更好地进行理性分析与决策，从而尽可能地规避风险与减少损失。附图说明图1为本专利技术一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法流程图；图2为本专利技术一种用于确定住房关注度和住房房价关系的系统结构图。具体实施方式现在参考附图介绍本专利技术的示例性实施方式，然而，本专利技术可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本专利技术，并且向所属
的技术人员充分传达本专利技术的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本专利技术的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属
的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。本专利技术提出了一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法，如图1所示，包括：确定关于住房房价的关键词，获取关键词在搜索引擎的预设时间的搜索量，根据搜索量确定住房房价的关注度；关键词，具体为：某城市/地区房价或某城市/地区价格。采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值；所述控制变量，包括：广义货币供应量和房地产开发商建本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法，所述方法包括：/n确定关于住房房价的关键词，获取关键词在搜索引擎的预设时间的搜索量，根据搜索量确定住房房价的关注度；/n采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值；/n所述控制变量，包括：广义货币供应量和房地产开发商建造成本；/n确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵；/n根据非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，确定住房关注度和住房房价关系的模型；/n将采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值，输入住房关注度和住房房价关系模型，获取住房关注度和住房房价关系的数据表和模型直接/间接影响效应表；/n根据数据表和模型直接/间接影响效应表确定住房关注度和住房房价关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于确定住房关注度和住房房价关系的方法，所述方法包括：
确定关于住房房价的关键词，获取关键词在搜索引擎的预设时间的搜索量，根据搜索量确定住房房价的关注度；
采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值；
所述控制变量，包括：广义货币供应量和房地产开发商建造成本；
确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵；
根据非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，确定住房关注度和住房房价关系的模型；
将采集预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值，输入住房关注度和住房房价关系模型，获取住房关注度和住房房价关系的数据表和模型直接/间接影响效应表；
根据数据表和模型直接/间接影响效应表确定住房关注度和住房房价关系。


2.根据权利要求1所述的方法，所述数据表和模型直接/间接影响效应表，包括：预设时间的住房房价、住房房价的控制变量数据和人均生产总值的回归系数，回归系数显著性的水平下显著的百分比、标准误差、房价预估值和样本数。


3.根据权利要求1所述的方法，所述关键词，具体为：某城市/地区房价或某城市/地区价格。


4.根据权利要求1所述的方法，所述确定非几何距离的度量的经济距离权重矩阵，具体如下:






i和j为不同地区、Wij为地区i和地区j人均生产总值作为非几何距离的度量的经济距离权重矩阵、为地区i生产总值平均值、t为预设时间的中期、T0为预设时t的初期，T为预设时间t的末期、gdpit为地区i预设时间t的生产总值。


5.根据权利要求1所述的方法，所述确定住房关注度和住房房价关系的模型，具体如下：



lnpit为地区i预设时间的中期t房价的对数、lnindexit、为地区i预设时间的中期t公众关注度的对数、lngdp_perit为地区i预设时间的中期t人均生产总值的对数、lnfbvalueit为地区i预设时间的中期t房地产开发商建造成本的对数、M2it-1为地区i预设时间的中期t-1广义货币供应量、ρ为地区i房价的空间自相关性系数、β1、β2、β3、β4分别为地区i房价与公众关注度、人均生产总值、房地产开发商建造成本和广义货币供应量非空间层面的相关性、δ为地区i房价与公众关注度在空间层面上的相关性和uit为误差项。

【专利技术属性】
技术研发人员：梁丽，郝建茹，刘丹，任钦正，张学军，宋颖，陈晓敏，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11