大中城市房地产价格指数数据库构建及应用
一、项目背景
武汉A评估公司是一家以房地产估价为主营业务的大型综合性评估咨询公司，在房地产估价等业务中通常需要对委托方所在区域的房地产价格历史变化和演变趋势进行分析和预判，因此对某一地区房地产价格信息的收集和整理已经成为相关业务开展的刚性需求。但由于目前公司尚未研发具备信息查询、统计分析、趋势预测等功能的相关数据库，使得项目组往往需要多次重复查询同一地区的房地产价格数据，而无法直接在数据库中提取，进而影响工作效率。基于以上原因，该企业提出了以下研发需求：
以省会城市等大中城市为切入点，综合各方权威信息来源，全面系统的收集整理这类城市房地产价格指数的历史信息，研发形成大中城市房地产价格指数数据库，并基于历史数据构建房地产价格指数的时间序列预测模型，从而提高企业获取和分析各地区房地产价格指数的效率和质量。
二、项目目标
1、开发形成省会城市房地产价格指数历史信息数据库；
2、构建基于时间序列的房地产价格指数预测模型；
3、在模型有效性验证的基础上，扩展形成70个大中城市房地产价格指数数据库和预测模型。
三、设计思路
1、确定目标城市。第一阶段先将31个直辖市和省会城市作为目标城市；第二阶段再将全国70个大中城市作为目标城市。
2、筛选数据来源。分别通过国家住建委、国家统计局、指数研究院等现有权威机构查询其房价信息的发布形式和统计口径，在比较分析的基础上，结合企业业务实践的需求，确定本数据库的统计口径和数据来源。
3、核心数据收集。采用人工收集或简易python编程的方式对满足数据库使用需求的相关数据进行提取，并按格式整理、标记。
4、数据库构建。对数据库进行逻辑架构设计，通过excel或SQL构建数据库，使其具备信息快速查询和统计分析等基本功能。
5、设计预测模型。使用SPSS软件对历史数据进行回归分析和因子分析，从而构建基于时间序列的房地产价格指数预测模型，并进行验证。
6、应用扩展。在模型有效性验证的基础上，扩展形成70个大中城市房地产价格指数数据库和预测模型，并进行优化。
四、预期成果
1、开发形成包括70个大中城市在内的房地产价格指数历史信息数据库，使其具备查询和统计分析功能，成果载体为Excel表格或SQL数据库。
2、构建基于时间序列的房地产价格指数预测模型，使其对某一地区的房地产价格具有趋势预测功能。成果载体为模型计算公式及相关参数。
