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出版者:中国建筑工业出版社

作者:杨书绰

出品人:

页数:126 页

译者:

出版时间:1993年11月

价格:4.05

装帧:平装

isbn号码:9787112020119

丛书系列:

图书标签:

• 房地产
• 统计学
• 数据分析
• 投资
• 市场研究
• 经济学
• 房屋销售
• 物业评估
• 行业报告
• 房地产市场

房地产统计 (平装) 这是一本深入探讨房地产市场运作机制、量化分析方法以及未来发展趋势的专业读物。它并非一本关于如何购房、如何炒房的实用指南，也不是一本介绍特定区域房地产新闻的杂志。这本书的定位是为所有对房地产统计学、计量经济学在房地产业的应用感兴趣的读者提供系统性的知识框架和前沿的研究视角。 本书的内容可以概括为以下几个核心层面： 第一部分：房地产统计学的基础理论与方法论 数据的重要性与采集： 房地产统计的首要前提是可靠的数据。本书将详细阐述房地产数据的主要来源，包括但不限于：政府统计部门发布的价格指数、交易量、房屋结构、人口统计学信息；房地产开发商的销售数据；二手房交易平台的用户行为数据；金融机构的信贷数据；以及宏观经济指标如GDP、利率、通货膨胀率等。我们将探讨不同类型数据的特性、数据的质量控制、数据的清洗与预处理技术，以及在数据量庞大且复杂的情况下，如何进行有效的数据抽取与整合。本书将强调数据的准确性、完整性和时效性对后续统计分析结果的决定性影响，并介绍一些常用的数据管理工具和技术。 描述性统计在房地产领域的应用： 在深入复杂的模型之前，理解数据的基本分布和特征至关重要。本书将介绍如何利用描述性统计方法来概括房地产市场的基本情况。这包括： 集中趋势度量： 如均值、中位数、众数，用于描述房地产价格、面积、租金等的典型水平。我们将探讨在不同数据分布下，哪种度量方式更为合适，例如，在存在极端高价房产时，中位数可能比均值更能反映普遍市场水平。 离散程度度量： 如方差、标准差、极差、四分位距，用于衡量房地产市场价格、交易量的波动性。我们会分析高波动性可能预示的市场风险或机遇。 分布形态分析： 如偏度、峰度，用于描述房地产价格分布是否对称，是否存在“肥尾”现象（即极端值出现的频率高于正态分布）。 可视化技术： 图形化是理解数据分布和模式的强大工具。本书将详细介绍各种适用于房地产数据的图表，如直方图、箱线图、散点图、折线图，以及更专业的地理信息系统（GIS）可视化技术，用以展示房地产价格的空间分布、交易量的季节性变化等。 推断性统计在房地产预测中的作用： 描述性统计是基础，但房地产市场分析的真正价值在于预测未来的趋势和影响因素。本书将引入推断性统计学的概念，重点关注如何基于样本数据对整体市场做出推断。 参数估计： 如置信区间，用于估计房地产价格或租金的平均水平在一定置信度下的范围。 假设检验： 用于检验关于房地产市场的各种假设，例如，“某个政策的实施是否显著影响了房价？”“不同区域的房屋质量是否存在显著差异？”我们将介绍t检验、F检验、卡方检验等常用方法，并结合房地产市场的实际案例进行讲解。 时间序列分析： 房地产市场具有显著的时间序列特征，价格、交易量等指标随时间而变化。本书将深入探讨时间序列分析方法，用于识别和理解房地产市场的周期性、趋势性和季节性。 平稳性检验： 评估时间序列是否随时间变化而保持统计特性。 自相关与偏自相关分析： 揭示序列值之间的依赖关系，为模型选择提供依据。 经典时间序列模型： 如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、SARIMA（季节性ARIMA模型），用于捕捉房地产价格的动态变化，并进行短期预测。 状态空间模型： 如卡尔曼滤波，用于处理更复杂、包含潜变量的时间序列模型。 异常检测： 识别房地产市场中可能出现的非正常波动或事件。 第二部分：计量经济学模型在房地产分析中的深度应用 回归分析： 这是房地产计量经济学中最核心的工具之一。本书将系统介绍各种回归模型，及其在分析影响房地产价格、交易量、租金等因素中的应用。 一元线性回归与多元线性回归： 分析单个或多个解释变量（如房屋面积、地理位置、卧室数量、通勤时间、周边配套设施、经济发展水平、利率等）对因变量（如房屋价格）的影响。我们将详细讲解模型假设、系数的解释、模型拟合优度（R方）、t检验、F检验以及残差分析，确保读者能准确解读模型结果。 截面数据（Cross-sectional Data）与面板数据（Panel Data）分析： 房地产市场中既存在同一时间点不同区域或房屋的比较（截面数据），也存在同一区域或房屋在不同时间点的跟踪（时间序列数据），或者两者结合（面板数据）。本书将详细介绍截面回归模型以及更为强大的面板数据模型（固定效应模型、随机效应模型），并阐述面板数据模型在控制未观测异质性、提高估计效率方面的优势。 异方差性（Heteroskedasticity）与自相关性（Autocorrelation）的处理： 在房地产数据中，异方差性和自相关性是常见的问题，会影响传统回归模型的有效性。本书将介绍诊断异方差性和自相关性的方法，并提供相应的处理技术，如加权最小二乘法（WLS）、广义最小二乘法（GLS）以及使用稳健标准误。 模型选择与诊断： 如何选择最适合数据的回归模型？本书将介绍信息准则（如AIC、BIC）、LMP（拉姆齐回归斜率检验）、 Chow检验等模型选择和诊断技术，确保模型的稳健性和可靠性。 离散选择模型（Discrete Choice Models）： 许多房地产相关的决策是离散的，例如购房与租房的选择，或者选择购买哪种类型的房屋。本书将介绍： Logit模型与Probit模型： 分析影响个体做出二元选择（如是否购房）的因素，例如收入、家庭状况、预期房价变动等。 多项Logit模型： 用于分析个体在三种或以上互斥选择之间（如选择不同类型的住房）的决策过程。 空间计量经济学（Spatial Econometrics）： 房地产市场具有显著的空间依赖性，即一个区域的房地产价格或交易量会受到周边区域的影响。本书将引入空间计量经济学的方法，用于捕捉和量化这种空间效应。 空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix）： 定义空间邻近关系，如基于距离、基于邻里关系等。 空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）与空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）： 分别考虑因变量的空间溢出效应和误差项的空间自相关性。 空间Durbin模型（Spatial Durbin Model, SDM）： 同时考虑因变量和解释变量的空间溢出效应。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）： 允许回归系数在空间上是变化的，更能捕捉局部异质性。 机器学习在房地产数据分析中的应用： 随着大数据时代的到来，机器学习方法为房地产分析提供了新的工具和视角。本书将探讨： 预测模型： 如随机森林（Random Forest）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）如XGBoost、LightGBM，用于更精准地预测房地产价格、租金或市场趋势。 聚类分析： 如K-means，用于识别具有相似特征的房地产区域或房屋群体，为市场细分提供依据。 文本分析（Text Analysis）： 利用自然语言处理（NLP）技术分析房源描述、用户评论等非结构化数据，提取对市场有价值的信息，如房屋的真实描述、买家的偏好等。 深度学习（Deep Learning）： 在处理图像识别（如房屋外观评估）、大规模序列数据等方面展现出巨大潜力。 第三部分：房地产市场研究的前沿与挑战 房地产泡沫的识别与度量： 如何科学地判断房地产市场是否存在泡沫？本书将探讨各种泡沫检测模型，如基于价格-收入比、价格-租金比、或基于计量经济学的模型，以及其局限性。 住房政策的量化评估： 政府的住房政策，如限购、限贷、税收政策、公租房建设等，对房地产市场产生重要影响。本书将介绍如何利用计量经济学方法，如差分法（Difference-in-Differences, DID）、工具变量法（Instrumental Variables, IV）等，来量化评估这些政策的实际效果。 房地产金融与风险管理： 房地产市场与金融市场紧密相连。本书将分析房地产抵押贷款、MBS（抵押贷款支持证券）、REITs（房地产投资信托基金）等金融工具，以及如何运用统计模型来评估房地产金融风险，例如违约风险、市场风险等。 可持续房地产与绿色建筑统计： 随着环保意识的提高，绿色建筑和可持续房地产日益受到关注。本书将探讨如何收集和分析与绿色建筑相关的统计数据，以及其对房地产价值和市场趋势的影响。 大数据与人工智能时代的房地产统计： 探讨如何整合和利用海量、多源的异构数据，以及人工智能技术在自动化估价、智能匹配、风险预警等方面的应用前景。 数据隐私与伦理问题： 在进行房地产数据分析时，如何平衡数据利用与个人隐私保护？本书将讨论相关的数据隐私法规和伦理准则。 本书适合的读者群体： 房地产行业从业者： 包括房地产开发商、投资分析师、市场研究员、销售经理、估价师等，希望提升数据分析能力，做出更明智的决策。 金融行业专业人士： 如银行信贷员、风险管理师、投资组合经理，需要深入了解房地产市场的风险和价值。 政府部门与政策制定者： 需要基于数据和模型来制定和评估房地产相关的宏观调控政策。 学术界研究人员： 经济学、统计学、地理学、社会学等领域的学者，从事房地产市场研究。 高等院校学生： 经济、金融、统计、房地产管理等专业的学生，学习专业知识和研究方法。 对房地产市场有深入研究兴趣的个人投资者： 希望理解市场深层逻辑，而非停留在表面信息。 本书的特色： 理论与实践相结合： 既有扎实的统计学和计量经济学理论基础，又包含大量房地产市场的实际案例分析。 方法论全面： 涵盖了从基础描述性统计到复杂空间计量模型和机器学习方法的广泛内容。 数据驱动： 强调以真实数据为基础，通过严谨的统计分析来揭示市场规律。 前沿视角： 关注大数据、人工智能等新兴技术在房地产分析中的应用。 专业严谨： 使用规范的统计学和计量经济学术语，注重方法的科学性和严谨性。 总而言之，这本《房地产统计 (平装)》旨在为您提供一把理解房地产市场运行脉络的钥匙，通过量化分析的视角，揭示隐藏在数据背后的规律，帮助您在复杂多变的房地产市场中，做出更具洞察力、更科学的判断。它不是一本让你立即赚钱的书，而是一本能够帮助你建立起一套扎实的房地产市场分析体系的书。

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这本书的逻辑结构松散得让人抓狂。它似乎是由好几篇独立撰写的研讨论文强行拼凑在一起的，章节之间的过渡生硬得像被人用刀生生切开一样。前一章还在讨论住房价格指数的构建，下一章突然跳到了城市化进程中的人口流动性对郊区房产价值的影响，两者之间缺乏明确的线索和统一的分析框架来串联。这种跳跃性阅读体验极大地消耗了读者的精力，每次翻页都像是在进行一次全新的主题探索，让人很难形成对“房地产统计”这一学科的整体认知。我希望看到的是一个循序渐进、环环相扣的知识体系，而不是一堆散落的知识点碎片。而且，书中的“结论”部分也极其含糊，很少有斩钉截铁的论断，更多的是“本研究结果提示我们应该进一步探索……”之类的套话，这对于一本旨在提供“统计”方法的书来说，是完全失职的。它没有教给我如何得出结论，只教了我如何提出更多疑问。

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这本号称“房地产统计”的平装书，我拿到手的时候就有点疑惑，封面设计得极其朴素，连个像样的插图都没有，让人感觉像是上世纪八十年代的教科书。翻开前几页，里面充斥着大量的表格和晦涩难懂的术语，什么“基尼系数在城市住房市场中的非线性影响”、“时间序列模型的残差自相关性检验”，看得我一头雾水。我本来是想找一些关于如何分析二手房交易数据、预测房价走势的实用技巧，结果这本书给我的感觉更像是一份冷冰冰的学术论文集。作者似乎沉迷于构建复杂的数学模型，却完全忽略了普通读者，甚至是初级行业分析师的学习曲线。书中提到的案例分析也极其陈旧，引用的数据大多是十年前的，对于当前瞬息万变的房地产市场，这些分析方法和结论参考价值实在有限。读完几章后，我甚至开始怀疑作者是否真的对实际操作有深入了解，还是仅仅停留在理论研究的象牙塔中。书中的图表制作也十分粗糙，坐标轴的标签经常出现错位或者印刷模糊的情况，阅读体验极差。如果有人想通过这本书来快速入门房地产数据分析，我劝你还是另寻他书，这本书更像是给专业计量经济学博士准备的入门读物，而且还是一个不太靠谱的版本。

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说实话，这本书的排版简直是一场灾难。纸张质量非常一般，拿在手里轻飘飘的，而且油墨似乎印得不是很均匀，某些页面的文字边缘都有些洇开，特别是那些需要仔细辨认的脚注和公式，更是看得我眼睛生疼。我原以为“平装”意味着便携和轻松阅读，但实际上，这本书的装帧质量让我感觉它随时可能散架。内容上，我期待的是对当前热点，比如共享办公空间的数据追踪、租赁市场监管政策对租金波动的量化分析等有深入探讨，毕竟这些才是我们现在最关心的问题。然而，这本书的内容却集中在一些非常基础且已经过时的统计学概念的重复讲解上，比如如何计算平均值、中位数，这些内容在任何一本基础统计教材里都能找到，而且讲得更清晰。作者似乎把大量的篇幅用来解释什么是“描述性统计”和“推断性统计”，却鲜有提及如何利用现代数据分析工具（比如Python或R）来实现这些统计，这完全跟不上时代。这本书给我的感觉是，它试图用最陈旧的方法去解决最前沿的问题，结果就是两边都没做好，非常令人失望。

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我购买这本书的初衷，是希望能找到一套系统性的方法论，来理解和应对当前房地产市场信息不对称带来的挑战。我希望能看到一些关于大数据、爬虫技术在房地产数据采集中的应用实例，或者至少是对不同数据源（如政府公开数据、中介挂牌数据、社交媒体情绪数据）的交叉验证技巧。然而，这本书完全避开了所有这些“高科技”的部分。它给我的印象是，作者似乎只相信最传统、最费力的人工数据收集和分析模式。书中花了很大的篇幅讨论了如何进行小样本抽样调查，以及如何手动修正问卷中的偏误，这些在今天看来，效率低下且容易出错。更让我感到不解的是，书中对于“异常值”的处理，仅仅停留在简单的剔除或替换上，完全没有涉及更高级的鲁棒性回归方法。这让我对作者的专业深度产生了极大的怀疑。读完这本书，我感觉自己像是被拉回了二十年前的统计实验室，所有现代化的工具和思路都被刻意排斥在外，读起来有一种强烈的疏离感和不适感。

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从专业性的角度来看，这本书的参照文献列表也透露出一些问题。我翻看了好几页的尾注和参考文献，发现引用的多是上世纪九十年代及更早的国外经典文献，虽然这些文献奠定了基础，但对于理解当前的中国房地产市场，特别是其特有的政策驱动和金融属性，显得严重滞后。书中几乎没有提及任何近年来国内顶尖学者关于房地产泡沫、库存周期或长效机制的研究成果。这使得整本书的观点显得非常“出土文物”化，缺乏与现实环境的有效对话。例如，它详尽地解释了传统的回归分析，却对机器学习模型在预测房价波动中的潜力只是一带而过，且措辞充满怀疑，仿佛任何超出经典线性模型的尝试都是洪水猛兽。坦白说，这本书更像是一份对传统统计学在房地产应用领域的回顾，而非一本面向未来的指导手册。对于希望掌握前沿分析技能的读者而言，它提供的价值非常有限，更像是图书馆里的一本陈列品，而非案头必备的工具书。

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