碩士開題報告
碩士開題報告（一）一、論文名稱、課題來源、選題依據(jù)
論文名稱：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測與評估模型及其應(yīng)用研究
課題來源：單位自擬課題或省政府下達的研究課題
選題依據(jù)：技術(shù)創(chuàng)新預測和評估是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新決策的前提和依據(jù)。通過技術(shù)創(chuàng)新預測和評估， 可以使企業(yè)對未來的技術(shù)發(fā)展水平及其變化趨勢有正確的把握， 從而為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決策提供科學的依據(jù)， 以減少技術(shù)創(chuàng)新決策過程中的主觀性和盲目性。只有在正確把握技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展方向的前提下， 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作才能沿著正確方向開展，企業(yè)產(chǎn)品的市場競爭力才能得到不斷加強。在市場競爭日趨激烈的現(xiàn)代商業(yè)中， 企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新決定著企業(yè)生存和發(fā)展、前途與命運， 為了確保技術(shù)創(chuàng)新工作的正確性，企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估提出了更高的要求。
二、本課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
現(xiàn)有的技術(shù)創(chuàng)新預測方法可分為趨勢外推法、相關(guān)分析法和專家預測法三大類。
（1） 趨勢外推法。指利用過去和現(xiàn)在的技術(shù)、經(jīng)濟信息， 分析技術(shù)發(fā)展趨勢和規(guī)律， 在分析判斷這些趨勢和規(guī)律將繼續(xù)的前提下， 將過去和現(xiàn)在的趨勢向未來推演。生長曲線法是趨勢外推法中的一種應(yīng)用較為廣泛的技術(shù)創(chuàng)新預測方法，美國生物學家和人口統(tǒng)計學家Raymond Pearl提出的Pearl曲線（數(shù)學模型為： Y=L?[1+A?exp（-B·t）] ）及英國數(shù)學家和統(tǒng)計學家Gompertz提出的Gompertz曲線（數(shù)學模型為： Y=L·exp（-B·t））皆屬于生長曲線， 其預測值Y為技術(shù)性能指標， t為時間自變量， L、A、B皆為常數(shù)。Ridenour模型也屬于生長曲線預測法， 但它假定新技術(shù)的成長速度與熟悉該項技術(shù)的人數(shù)成正比， 主要適用于新技術(shù)、新產(chǎn)品的擴散預測。
�。�2）相關(guān)分析法。利用一系列條件、參數(shù)、因果關(guān)系數(shù)據(jù)和其他信息， 建立預測對象與影響因素的因果關(guān)系模型， 預測技術(shù)的發(fā)展變化。相關(guān)分析法認為， 一種技術(shù)性能的改進或其應(yīng)用的擴展是和其他一些已知因素高度相關(guān)的， 這樣， 通過已知因素的分析就可以對該項技術(shù)進行預測。相關(guān)分析法主要有以下幾種： 導前-滯后相關(guān)分析、技術(shù)進步與經(jīng)驗積累的相關(guān)分析、技術(shù)信息與人員數(shù)等因素的相關(guān)分析及目標與手段的相關(guān)分析等方法。
�。�3）專家預測法。以專家意見作為信息來源， 通過系統(tǒng)的調(diào)查、征詢專家的意見， 分析和整理出預測結(jié)果。專家預測法主要有： 專家個人判斷法、專家會議法、頭腦風暴法及德爾菲法等， 其中， 德爾菲法吸收了前幾種專家預測法的長處， 避免了其缺點， 被認為是技術(shù)預測中最有效的專家預測法。
趨勢外推法的預測數(shù)據(jù)只能為縱向數(shù)據(jù)， 在進行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測時， 只能利用過去的產(chǎn)品技術(shù)性能這一個指標來預測它的隨時間的發(fā)展趨勢， 并不涉及影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的科技、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)、市場、社會及政策等多方面因素。在現(xiàn)代商業(yè)經(jīng)濟中， 對于產(chǎn)品技術(shù)發(fā)展的預測不能簡單地歸結(jié)為產(chǎn)品過去技術(shù)性能指標按時間的進展來類推， 而應(yīng)系統(tǒng)綜合地考慮現(xiàn)代商業(yè)中其他因素對企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的深刻影響。相關(guān)分析法盡管可同時按橫向數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)來進行預測， 但由于它是利用過去的歷史數(shù)據(jù)中的某些影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的因素求出的具體的回歸預測式， 而所得到的回歸預測模型往往只能考慮少數(shù)幾種主要影響因素， 略去了許多未考慮的因素， 所以， 所建模型對實際問題的表達能力也不夠準確， 預測結(jié)果與實際的符合程度也有較大偏差。專家預測法是一種定性預測方法，依靠的是預測者的知識和經(jīng)驗， 往往帶有主觀性， 難以滿足企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新預測準確度的要求。以上這些技術(shù)創(chuàng)新預測技術(shù)和方法為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新工作的開展做出了很大的貢獻， 為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預測提供了科學的方法論， 但在新的經(jīng)濟和市場環(huán)境下， 技術(shù)創(chuàng)新預測的方法和技術(shù)應(yīng)有新的豐富和發(fā)展， 以克服自身的不足， 更進一步適應(yīng)時代發(fā)展的需要， 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新工作的開展和企業(yè)的生存與發(fā)展提供先進的基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法。
目前，在我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評估中， 一般只考慮如下四個方面的因素： （1） 技術(shù)的先進性、可行性、連續(xù)性； （2） 經(jīng)濟效果； （3） 社會效果； （4） 風險性， 在對此四方面內(nèi)容逐個分析后， 再作綜合評估。在綜合評估中所用的方法主要有： Delphi法（專家法）、AHP法（層次分析法）、模糊評估法、決策樹法、戰(zhàn)略方法及各種圖例法等， 但技術(shù)創(chuàng)新的評估是一個非常復雜的系統(tǒng)， 其中存在著廣泛的非線性、時變性和不確定性， 同時， 還涉及技術(shù)、經(jīng)濟、管理、社會等諸多復雜因素，目前所使用的原理和方法， 難以滿足企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新評估科學性的要求。關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新評估的研究， 在我國的歷史還不長， 無論是指標體系還是評估方法， 均處于研究之中， 我們認為目前在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評估方面應(yīng)做的工作是： （1） 建立一套符合我國實際情況的技術(shù)創(chuàng)新評估指標體系； （2） 建立一種適應(yīng)于多因素、非線性和不確定性的綜合評估方法。
這種情況下， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就有其特有的優(yōu)勢， 以其并行分布、自組織、自適應(yīng)、自學習和容錯性等優(yōu)良性能， 可以較好地適應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新預測和評估這類多因素、不確定性和非線性問題， 它能克服上述各方法的不足。本項目以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型構(gòu)建的基礎(chǔ)， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成， 各層的神經(jīng)元數(shù)目不同， 由正向傳播和反向傳播組成， 在進行產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測和評估時， 從輸入層輸入影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測值和評估值的n個因素信息， 經(jīng)隱含層處理后傳入輸出層， 其輸出值Y即為產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新技術(shù)性能指標的預測值或產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的評估值。這種n個因素指標的設(shè)置， 考慮了概括性和動態(tài)性， 力求全面、客觀地反映影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的主要因素和導致產(chǎn)品個體差異的主要因素， 盡管是黑匣子式的預測和評估， 但事實證明它自身的強大學習能力可將需考慮的多種因素的數(shù)據(jù)進行融合， 輸出一個經(jīng)非線性變換后較為精確的預測值和評估值。
據(jù)文獻查閱， 雖然在技術(shù)創(chuàng)新預測和評估的現(xiàn)有原理和方法的改進和完善方面有一定的研究，如文獻[08]、[09]、[11]等， 但尚未發(fā)現(xiàn)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于技術(shù)創(chuàng)新預測與評估方面的研究， 在當前產(chǎn)品的市場壽命周期不斷縮短、要求企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品的經(jīng)濟條件下， 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)來建立產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新預測與評估模型， 是對技術(shù)創(chuàng)新定量預測和評估方法的有益補充和完善。
三、論文預期成果的理論意義和應(yīng)用價值
本項目研究的理論意義表現(xiàn)在： （1） 探索新的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估技術(shù)， 豐富和完善技術(shù)創(chuàng)新預測和評估方法體系； （2） 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估， 有利于推動技術(shù)創(chuàng)新預測和評估方法的發(fā)展。
本項目研究的應(yīng)用價值體現(xiàn)在： （1） 提供一種基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新定量預測技術(shù)， 有利于提高預測的正確性； （2）提供一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評估方法， 有利于提高評估的科學性； （3） 為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術(shù)。
四、課題研究的主要內(nèi)容
研究目標：
以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)研究基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型， 并建立科學的預測和評估指標體系及設(shè)計相應(yīng)的模型計算方法， 結(jié)合企業(yè)的具體實際， 對指標和模型體系進行實證分析， 使研究具有一定的理論水平和實用價值。
研究內(nèi)容：
1、影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預測和評佑的相關(guān)指標體系確定及其量化和規(guī)范化。從企業(yè)的宏觀環(huán)境和微觀環(huán)境兩個方面入手， 密切結(jié)合電子商務(wù)和知識經(jīng)濟對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響， 系統(tǒng)綜合地分析影響產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新的各相關(guān)因素， 建立科學的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預測和評估指標體系， 并研究其量化和規(guī)范化的原則及方法。
2、影響技術(shù)創(chuàng)新預測和評估各相關(guān)指標的相對權(quán)重確定。影響技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化各相關(guān)因素在輸入預測和評估模型時， 需要一組決定其相對重要性的初始權(quán)重， 權(quán)重的確定需要基本的原則作支持。
3、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型研究。 根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新預測的特點， 以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)， 構(gòu)建基于多因素的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型。
4、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型計算方法設(shè)計。根據(jù)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的基本特點， 設(shè)計其相應(yīng)的計算方法。
5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型學習樣本設(shè)計。根據(jù)相關(guān)的歷史資料， 構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的學習樣本， 對預測和評估模型進行自學習和訓練， 使模型適合實際情況。
6、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估技術(shù)的實證研究。以一般企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預測與評估工作為背景， 對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估技術(shù)進行實證研究。
創(chuàng)新點：
1、建立一套基于電子商務(wù)和知識經(jīng)濟的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估指標體系。目前，在技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估指標體系方面， 一種是采用傳統(tǒng)的指標體系， 另一種是采用國外先進國家的指標體系， 如何結(jié)合我國實際當前經(jīng)濟形勢， 參考國外先進發(fā)達國家的研究工作， 建立一套適合于我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預測和評估指標體系， 此為本研究要做的首要工作， 這是一項創(chuàng)新。
2、研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型及其計算方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應(yīng)和容錯性等優(yōu)良性能， 能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現(xiàn)實問題， 本項目首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估， 這也是一項創(chuàng)新。
五、課題研究的基本方法、技術(shù)路線的可行性論證
1、重視系統(tǒng)分析。以系統(tǒng)科學的思想為指導來分析影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和變化的宏觀因素和微觀因素， 并研究影響因素間的內(nèi)在聯(lián)系， 確定其相互之間的重要度， 探討其量化和規(guī)范化的方法， 將國外先進國家的研究成果與我國具體實際相結(jié)合， 建立我國企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新預測和評估的指標體系。
2、重視案例研究。從國內(nèi)外技術(shù)創(chuàng)新預測與決策成功和失敗的案例中， 發(fā)現(xiàn)問題、分析問題， 歸納和總結(jié)出具有共性的東西， 探索技術(shù)創(chuàng)新預測與宏觀因素與微觀因素之間的內(nèi)在關(guān)系。
3、采用先簡單后復雜的研究方法。對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的研究， 先從某一行業(yè)出發(fā)， 定義模型的基本輸入因素， 然后， 逐步擴展， 逐步增加模型的復雜度。
4、理論和實踐相結(jié)合。將研究工作與具體企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新實際相結(jié)合， 進行實證研究， 在實踐中豐富和完善， 研究出具有科學性和實用性的成果。
六、開展研究已具備的條件、可能遇到的困難與問題及解決措施
本人長期從事市場營銷和技術(shù)創(chuàng)新方面的研究工作， 編寫出版了《現(xiàn)代市場營銷學》和《現(xiàn)代企業(yè)管理學》等有關(guān)著作， 發(fā)表了“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷管理創(chuàng)新”、“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷組織創(chuàng)新”及“企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與營銷觀念創(chuàng)新”等與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的學術(shù)研究論文， 對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的預測和評估有一定的理論基礎(chǔ)， 也從事過企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)創(chuàng)新方面的策劃和研究工作， 具有一定的實踐經(jīng)驗， 與許多企業(yè)有密切的合作關(guān)系， 同時， 對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也進行過專門的學習和研究， 所以， 本項目研究的理論基礎(chǔ)、技術(shù)基礎(chǔ)及實驗場所已基本具備， 能順利完成本課題的研究， 取得預期的研究成果。
七、論文研究的進展計劃
2003.07-2003.09：完成論文開題。
2003.09-2003.11：影響企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的指標體系研究及其量化和規(guī)范化。
2003.11-2004.01：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型的構(gòu)建。
2004.01-2004.03：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型計算方法研究。
2004.03-2004.04：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)創(chuàng)新預測和評估模型體系的實證研究。
2004.04-2004.06：完成論文寫作、修改定稿，準備答辯。
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碩士開題報告（二）
1.1 研究的背景和意義
如今越來越多的人開始研究房地產(chǎn)行業(yè)，尤其是居住房問題，因為住房是人民生活的保障，是人民安居樂業(yè)的基本條件。房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展關(guān)系著整個國民經(jīng)濟的發(fā)展，其發(fā)展可以帶動相關(guān)行業(yè)的發(fā)展。房地產(chǎn)行業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要支柱，與經(jīng)濟發(fā)展有著直接的重大關(guān)系，促進房地產(chǎn)市場穩(wěn)定健康發(fā)展，有利于保持國民經(jīng)濟平穩(wěn)較快增長，因此，上至國家，地方政府，下至居民，百姓都高度重視房地產(chǎn)市場動向，時刻關(guān)注房地產(chǎn)市場變化。房地產(chǎn)市場中存在的突出問題，極大地牽動著國家及時采取一系列調(diào)控措施，以確保房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展。1998年后隨著我國住房制度改革的深入，城鄉(xiāng)居民可支配收入水平的提高，居民住房消費觀念發(fā)生變化，住房消費開始有效啟動，房地產(chǎn)行業(yè)已經(jīng)蓬勃發(fā)展起來。房地產(chǎn)市場的發(fā)展，在不斷完善城市功能，改善居民居住條件的同時，也促進了國民經(jīng)濟的發(fā)展。在1998-2007年這十年間，房地產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)了較大的增長幅度，但由于2008年受國際金融危機和經(jīng)濟周期性變化等因素的影響，房地產(chǎn)行業(yè)增長的幅度大為減弱。在經(jīng)過2009年一年的調(diào)整后，房地產(chǎn)行業(yè)又呈現(xiàn)了比較好的景象，可是最近一向報道顯示北京市由于房價過高，大量的外來務(wù)工人員由于買不起房子而紛紛離開，我們知道北京的經(jīng)濟發(fā)展在很大程度上依賴于外來務(wù)工人員，他們的離開勢必影響到經(jīng)濟的發(fā)展，上海亦是如此。因此，有效控制房價，保證房地產(chǎn)行業(yè)的健康有序發(fā)展顯得尤為重要。
本文通過擬合優(yōu)度的方法研究上海房地產(chǎn)價格的分布形態(tài)；利用經(jīng)諱度坐標畫出房地產(chǎn)價格等值線，從而結(jié)合距離、商圈等信息研究房地產(chǎn)價格的空間分布特點；以收益還原法為基礎(chǔ)，將野口悠紀雄在土地上的模型運用到房地產(chǎn)交易的整個過程，并結(jié)合上海的實際情況，把市場供需因素對房地產(chǎn)價格的影響也考慮到模型中去。采用因子分析對供需指標進行處理，進而計算出泡沫程度。這些都旨在為政府有效控制房價提供建議，使房地產(chǎn)行業(yè)健康有序的發(fā)展，為國民經(jīng)濟創(chuàng)造出更多的價值。
1.2 研究的目的與方法
1.2.1 研究目的
本文分為兩部分，對房地產(chǎn)價格分布和近幾年發(fā)展走勢的研究主要是為了分析房地產(chǎn)發(fā)展的現(xiàn)狀和特點；進一步地，根據(jù)上海房地產(chǎn)市場的特點，把野口悠紀雄的地價泡沫模型應(yīng)用于房地產(chǎn)市場，建立了符合上海特點的地價泡沫模型，從而計算出泡沫度。通過對影響因素的分析，以實現(xiàn)為有效控制房價的目的。
本文的研究目的是為了回答以下幾個問題：（1）上海市房地產(chǎn)價格是如何分布的？（2）上海市房地產(chǎn)價格的空間分布有什么特點？（3）影響上海市房價產(chǎn)價格的因素有哪些？（4）上海房地產(chǎn)的泡沫度到底有多大？
1. 2. 2 研究方法
為了保證本論文的研究結(jié)果的科學性和嚴謹性，在實證分析的過程中主要用到以下幾種研究方法：
�。�1）定性分析的方法。在對上海房價空間分布特點進行分析時，(www.qkfawen.com)利用經(jīng)綜度坐標計算出房價距離中心地帶的距離，從而分析距離市中心遠近對房價的影響，并且結(jié)合商業(yè)圈對其價格分布進行描述性分析；在研究上海房地產(chǎn)市場走勢時，通過研究1994年-2010年住宅投資額、住房銷售面積、存量房交易情況和住宅交易價格等指標的發(fā)展趨勢進而分析未來房價的走勢時也用到了定性分析的方法。
�。�2）定量分析的方法。在研究房地產(chǎn)價格分布時，用到了冪率擬合和擬合優(yōu)度檢驗；
在研究房地產(chǎn)泡沫度時，通過建立房地產(chǎn)泡沫模型，從量化的角度來分析土地價格、人口增長率、建筑成本、CPI增長率、可支配收入增長率和GDP增長率等指標對于房價的波動影響，這些都用到了定量分析的方法。
1.3論文的創(chuàng)新點及不足之處
本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，有如下創(chuàng)新點：
�。�1）本文的數(shù)據(jù)是一手的材料。本文的上海市房地產(chǎn)數(shù)據(jù)都來自各大房地產(chǎn)網(wǎng)站（安居客，搜房網(wǎng)等）的掛牌交易價格，其數(shù)據(jù)為自2010年5月開始到2011年7月截止的時間點數(shù)據(jù)。
�。�2）提出了我國房地產(chǎn)價格的一種新的分布形式。關(guān)于房價的幕律分布一般國外研究的比較多，國內(nèi)來說相對較少，而且相對來說國外的房價大都很好的服從這一分布；本文把此種方法應(yīng)用與中國房地產(chǎn)市場中比較有代表性的城市上海，并研究各個區(qū)的房價是否也服從這一分布形態(tài)。
（3）本文把野口悠紀雄的地價泡沫模型應(yīng)用于中國房地產(chǎn)市場，并根據(jù)上海市房地產(chǎn)的特點，提出了房地產(chǎn)泡沫模型。我們根據(jù)房地產(chǎn)的建造成本、人工成本等加之合理的收益來確定房地產(chǎn)的基礎(chǔ)價格，為政府制定合理的房價提供參考，并根據(jù)實際價格與理論價格的差從而計算泡沫程度。
1.4論文結(jié)構(gòu)
論文共分為六個章節(jié)，每個章節(jié)的內(nèi)容如下：第一章，緒論。主要介紹了與論文研究相關(guān)的背景，研究房地產(chǎn)市場的目的和本文中研究房地產(chǎn)市場時用到的相關(guān)理論與方法。在這一部分中我們也指出了論文的創(chuàng)新點和不足之處，以便以后進一步研究時明確哪些方法可以借鑒，哪些內(nèi)容需要改善。在本章節(jié)的最后介紹了本文撰寫的大致框架結(jié)構(gòu)。
第二章，與本文相關(guān)的理論和研究綜述。在這一部分中我們介紹了與本論文研究相關(guān)的理論知識，在研究房地產(chǎn)價格分布時用到了冪律分布的概念，幕律分布參數(shù)值的估計方法及其如何對其進行檢驗；在研究房價的空間分布時用到了一些空間經(jīng)濟學的知識；在研究房地產(chǎn)泡沫時涉及到了房地產(chǎn)泡沫的概念和相關(guān)檢驗房地產(chǎn)泡沫的方法，包括統(tǒng)計檢驗法，理論價格法和指標指示法。
第三章、第四章和第五章開始進入了實證研究部分。
第三章，對上海市房地產(chǎn)價格的分布進行實證研究。對上海市2011年7月的房價進行了研究，研究發(fā)現(xiàn)上海的房價經(jīng)檢驗在1%的顯著性水平下，在某一個跳躍點之上服從冪律分布并且求出了幕律指數(shù)；我們再進一步對各個區(qū)的房價分布特點進行分析發(fā)現(xiàn)上海各個區(qū)的房價也大致服從冪律分布，這也與我們的設(shè)想相一致，進一步的我們對上海市2010年5月的房價和2011年7月的房價進行比較，發(fā)現(xiàn)2011年各個區(qū)的均價均低于2010年的水平，說明政府對房價的調(diào)控一直沒有松解，并起到了一定的作用。在這一部分中我們還研究了房價的空間分布特點，大致表現(xiàn)為以市中心向外環(huán)房價依次降低的特點，并結(jié)合商業(yè)圈對各個區(qū)的房價進行分析。
第四章，上海房價的發(fā)展走勢。因為本文主要分析房地產(chǎn)市場中的住宅價格，因此本部分分析了近幾年上海市住宅投資在總投資比重，上海市住宅梭工面積和銷售面積以及上海市房價。分析發(fā)現(xiàn)自1994年-2010年上海市住宅投資額在總投資額中的比重不斷上升，1994年-2004年的住宅梭工面積和銷售面積不斷增加，自2004年后有所下降，近幾年上海的房價也呈不斷上升趨勢。
第五章，上海房地產(chǎn)泡沫模型和實證分析。本部分把野口悠紀雄的地價泡沫模型應(yīng)用到房地產(chǎn)市場，并結(jié)合上海的房地產(chǎn)市場特點，提出了房地產(chǎn)泡沫模型。以居住房為主要研究對象，從量化的角度來分析土地價格、人口增長率、建筑成本、CPI增長率、可支配收入增長率和GDP增長率等指標對于房價的波動影響。以收益還原法為基礎(chǔ)，建立房地產(chǎn)定價模型，并且考慮市場供需因素對房價的影響，從而計算房地產(chǎn)泡沫。本文還根據(jù)其他學者對房地產(chǎn)周期的劃分，進一步對泡沫程度進行分析，并給出各年份的相關(guān)政策以便驗證泡沫度劃分的準確性。
第六章，研究結(jié)論與展望�？偨Y(jié)出全文的主要研究結(jié)果，并對今后進一步研究提出意見與建議。
碩士開題報告（三）
論文語種：中文
您的研究方向：金融學
是否有數(shù)據(jù)處理要求：是
您的國家：西安
您的學校背景：985&211重點院校
要求字數(shù)：****
論文用途：碩士畢業(yè)論文
是否需要盲審（博士或碩士生有這個需要）：否
補充要求和說明：
西北農(nóng)林科技大學碩士研究生學位論文開題報告：我國房地產(chǎn)信托投資基金發(fā)展研究The research into the development of China's real estate investment trusts
1、選題背景
中國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的融資渠道比較單一，主要依賴商業(yè)銀行貸款，一旦國家收縮信貸，房地產(chǎn)企業(yè)將面臨資金鏈斷裂的危險。根據(jù)中國人民銀行2009年第二季度貨幣政策執(zhí)行報告，2009年上半年，商業(yè)性房地產(chǎn)貸款余額為6.21萬億元，同比增長18.8%，占同期全部人民幣貸款余額的16.5%;其中，房地產(chǎn)開發(fā)貸款余額為2.35萬億元，同比增長20.5%，個人購房貸款余額為3.86萬億元，同比增長17.8%，房地產(chǎn)貸款余額占人民幣貸款余額的比重達到16.5%。2008年，在房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)陷入銷售停滯、信用緊縮以及證券市場首次公開發(fā)行（IPO）暫停的背景下，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的直接融資通道又被卡死。房地產(chǎn)業(yè)對銀行資金的高度依賴性導致房地產(chǎn)市場的風險被大量轉(zhuǎn)嫁給銀行，從而使房地產(chǎn)金融積累了較大的金融風險。因此，房地產(chǎn)業(yè)迫切需要尋求銀行外的融資渠道，以解決房地產(chǎn)開發(fā)與經(jīng)營的資金短缺問題。在這種情況下，房地產(chǎn)投資信托基金進入了我們的視線。
2、研究目的及意義
3、國內(nèi)外研究綜述
4、研究思路及研究方法
5、論文結(jié)構(gòu)框架
6、論文進度安排
7、參考文獻
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