武汉市住宅价格时空演变特征及其影响因素研究_硕士学位毕业论文(编辑修改稿)

武汉市住宅价格时空演变特征及其影响因素研究_硕士学位毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

误 !未定义书签。 图 529 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 1 对比图 .................... 错误 !未定义书签。 图 530 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 2 对比图 .................... 错误 !未定义书签。 图 531 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 5 对比图 .................... 错误 !未定义书签。 图 532 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 6 对比图 .................... 错误 !未定义书签。 图 533 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 7 对比图 .................... 错误 !未定义书签。 图 534 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 8 对比图 .................... 错误 !未定义书签。 图 535 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 11 对比图 .................. 错误 !未定义书签。 图 536 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 12 对比图 .................. 错误 !未定 义书签。 图 537 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 13 对比图 .................. 错误 !未定义书签。 图 538 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 17 对比图 .................. 错误 !未定义书签。 图 539 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 19 对比图 .................. 错误 !未定义书签。 图 540 2020 年和 2020 年住宅价格剖面线 20 对比图 .................. 错误 !未定义书签。 武汉市住宅价格时空演变特征及其影响因素研究 I 摘 要 近些年来，我国 城市土地使用制度的 改革 进一步深入， 地价机制对我国城市土地资源合理配置，空间结构的优化布局和土地的节约集约利用具有越来越重大的作用。 伴随 着城市土地价值的日益显化，全国 各地 房地产价格出现显著上涨。 如何 全面、系统、准 确地掌握城市地价和房价的变化情况，分析城市房地产价格的动态发展趋势和变化规律， 合理地对城市 地价 和房价进行监测和调控，成为 土地管理工作者 面临的重要课题 ，也是 土地市场交易、房地产开发、建设项目投资决策和房地产税制改革的重要依 据。 目前我国 城市地价时空变化的研究较少，研究方法尚不成体系，研究成果难以满足当前 城市 地价管理的需要。 随着计算机技术的日益完善，对城市地价 和房价 的研究由定性过渡到定量研究成为可能。 本文以武汉市城区 2020 年至 2020 年部分 住宅价格数据为实证基础， 利用地理信息系统软件 Mapgis 的空间分析功能， 构建 武汉市住宅价格数字地价模型， 辅之以时间序列分析和数学模型，详解了武汉市住宅价格时间变化和空间演化规律。 全文在分析武汉市房地产市场 近 况的基础上，首先利用武汉市 2020 年 第一季度至 2020 年第四季度的住宅价格 数据对 武汉市住宅价格的时间变化 情况 分别进行总体分析和 分 区域分析， 然后 运用不同模型对住宅价格的时间序列数据进行拟合，选出了 最合适的 数学 模型 ，并运用此模型对未来 三 年的住宅价格进行了预测。 论文接着 以武汉市城区 2020 年至 2020 年 的 住宅价格数据为实证基础，对数据进行必要的期日修正，利用地理信息系统软件 Mapgis 的空间分析功能， 构建武汉市住宅价格数字地价模型， 通过 住宅价格等值线图、三维立体图、局部剖面图等，对武汉市住宅价格空间分布的整体结构和局部特征进行了细致深入的分析；为了分析住宅价格空间演变特征，分别建立了 2020年和 2020年两个时间点的数字地价模型，对比两个时点 的住宅价格等值线图、三维立体图和局部剖面图，详解了武汉市住宅价格在整体结构和局部方向上的空间演变趋势 ， 并分析了武汉市住宅价格空间分布的主要影响因素。 最后 利用 已建立 的 住宅价格 数字 地价 模型， 结合未来几年武汉市重大基础设施项目建设，如轨道交通和武汉火车站的 建设 等，以及《武汉市土 华中农业大学 2020 届硕士研究生学位论文 II 地利用总体规划（ 2020— 2020 年）》和《武汉市城市总体规划（ 2020— 2020 年）》等 资料， 对未来几年住宅价格增长最快的地段和区域进行 了 分析和预测。 本论文共包括六个章节，第一章绪论 ，主要介绍了研究背景、目的和意义、内容及技术路线等；第二章是 本研究 的理论基础，主要阐述了地价空间结构的相关基础理论；第三章介绍了武汉市的概况；第四章着重分析武汉市住宅价格的时间变化特征；第五章主要分析武汉市城区住宅价格的空间 演变 规律；第六章 为 研究结论与展望。 关键词： 住宅价格；时空变化；数字地价模型； 影响因素； 武汉市 武汉市住宅价格时空演变特征及其影响因素研究 III Abstract The reform of urban land use system in our country is further thorough in recent years. The land value mechanism bees more and more significant in distributing reasonably of urban land, the optimized layout of spatial structure and the save and intensive use of land. With the appearance of urban land value, the real estate price rises remarkably in city. It is an important topic for land manager to monitor the variation of urban land value and house price prehensively ,systematically, and accurately, to analyze the dynamic trend and the changing rule of real estate price in city and to monitor and regulate the urban land value and the house price reasonably. Also it is important basis in land exchange, the property development, the decision of construction investment and the tax reform of real estate. At present, the study on spatiotemporal variation of urban land value is still deficient and there is no systematic method that can effieiently work on this subject. Also the research result can not satisfy the need of current urban land value management. With the improvement of modern puter technology , it is possible to do the quantitative analysis instead of qualitative analysis on study of urban land value and house price. This article builds the Digital Land Price Model of residential price on basis of the data of residential price from 2020 to 2020 in Wuhan, using the spatial analysis function of the geographic information system Mapgis. Then the paper explains in detail on housing price time variation and spatial evolution rule, taking time series analysis and mathematical model as auxiliary. After analyzing the recent situation of real estate market of Wuhan, the paper carries on the macro analysis and the regional analysis separately to time variation of residential price in wuhan at first, using the data of residential price from first quarter of 2020 to the fourth quarter of 2020 in Wuhan. Then it utilizes the different mathematical model to fit to the time series and residential price, selects the most appropriate mathematical model and forecasts housing price in three years on basis of the model. Followed this article builds the Digital Land Price Model of residential price in 华中农业大学 2020 届硕士研究生学位论文 IV Wuhan on basis of the data of residential price from 2020 to 2020 after the essential revision to the data, using the spatial analysis function of the geographic information system software Mapgis. Through the housing price isogram, the three dimensional diagram, the profile graph, it analyzes thoroughly the overall construction and the partial characteristic of the spatial distribution of residential price in Wuhan. In order to analyze the the evolution characteristic of housing price spatial distribution, it establishes the Digital Land Price Model of residential price in 2020 and 2020 separately. Contrasting the housing price isogram, the three dimensional diagram, the profile graph in 2020 and 2020, it explains in detail on the spatial evolution tendency of residential price in the overall construction and the partial direction in Wuhan. Then it analyzes the major influencing factors of spatial distribution of residential price in Wuhan. Finally using the Digital Land Price Model established, adding the construction of significant infrastructure projects in several years in Wuhan, for example, the construction of orbital transportation and the Wuhan Train station, as well as the Land use plan of Wuhan city (from 2020 to 2020) and。