【摘 要】
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随着互联网时代的到来,大众的消费习惯和生活方式也随之发生改变。人们以搜索引擎作为媒介,通过互联网获取自己所需的信息,与此同时,互联网中也储存了大量的用户行为信息。这些信息中蕴涵着人们的行为意向,搜索量一定程度上能够及时的反应出大众的关注度,进而影响着市场的波动。而房地产作为我国的支柱性产业也引来了学者们的高度关注,我国的房地产价格指数发布一直存在着时效性低、耗时长等问题。因此,本文将通过能够及时反
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随着互联网时代的到来,大众的消费习惯和生活方式也随之发生改变。人们以搜索引擎作为媒介,通过互联网获取自己所需的信息,与此同时,互联网中也储存了大量的用户行为信息。这些信息中蕴涵着人们的行为意向,搜索量一定程度上能够及时的反应出大众的关注度,进而影响着市场的波动。而房地产作为我国的支柱性产业也引来了学者们的高度关注,我国的房地产价格指数发布一直存在着时效性低、耗时长等问题。因此,本文将通过能够及时反应大众行为信息的网络搜索关键词数据对房地产价格指数进行预测研究。本文以新建商品住宅价格指数为研究对象,以房地产市场的供求理论、预期理论和行为理论为基础,从定性的角度分析了网络搜索关键词与新建商品住宅价格指数之间的关系。其次运用大量与广州市房地产有关的新闻信息和论坛文本通过NLPIR语义系统进行关键词的提取,并扩展筛选后得到本文的核心关键词,随后拓展得到了包含48个网络搜索关键词的词库。然后通过Spearman相关性和时差相关分析筛选得到12个先行关键词,并通过主成分分析得到了广州市网络搜索关键词的4个综合指标。最后利用综合指标建立随机森林和支持向量回归模型,并通过粒子群算法对支持向量回归模型进行参数优化,对三种模型进行了评估,结果表明随机森林的预测效果最好,其拟合度达到0.996。通过研究得出以下三点结论:（1）网络搜索关键词与广州市新建商品住宅价格指数之间具有较强的相关性。（2）以网络搜索关键词百度指数的综合指标构建模型对广州市新建商品住宅价格指数进行预测具有较好的效果。（3）使用网络搜索关键词对广州市新建商品住宅价格指数预测的结果可比国家统计局提前半个月。
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