近年来，随着城市化进程加速发展，房地产市场发展进入新阶段，大中城市房价上涨过快，城市房价的波动和空间分异越来越受到社会各界的关注。
　　本文试图利用地理加权回归的方法来定量分析上海房价的数据，进而研究大都市的上海房价空间分异结构及其影响因子，从而为相关部门规范当前过热的片区房地产市场提供依据。
　　文献回顾无论是国内还是国外对城市房价的研究都是广泛而又深入，他们分别从不同维度来分析房价问题。
　　基于地理加权回归的上海市房价空间分异及其影响因子研究；利用上海市外环以内2010年12月1 014个小区的平均房价数据，通过构建地理加权回归模型，并与基于全局最小二乘法（OLS）进行比较，揭示上海小区房价的空间分异和不同影响因子的影响。
　　研究发现，每增加或减少一个单位各影响因子对房价的影响大小依次为：建成时间，到CBD距离，绿化率，到公园距离，距地铁站距离，距超市距离和距学校距离。
　　同时，地理加权回归分解成局部参数估计优于OLS提供的全局参数估计，它可以深刻的揭示出房价和空间影响因子之间复杂的关系，而且可视化的工具可以用地图的形式更详细的呈现出城市房价的整体景观，这些都是传统OLS无法比拟的。
　　随着城市化进程加速发展，房地产市场发展进入新阶段，大中城市房价上涨过快，城市房价的波动和空间分异越来越受到社会各界的关注。
　　试图利用地理加权回归的方法来定量分析上海房价的数据，进而研究大都市的上海房价空间分异结构及其影响因子，从而为相关部门规范当前过热的片区房地产市场提供依据。
　　回顾无论是国内还是国外对城市房价的研究都是广泛而又深入，他们分别从不同维度来分析房价问题。
　　上海市外环以内2010年12月1 014个小区的平均房价数据，通过构建地理加权回归模型，并与基于全局最小二乘法（OLS）进行比较，揭示上海小区房价的空间分异和不同影响因子的影响。
　　经研究发现，每增加或减少一个单位各影响因子对房价的影响大小依次为：建成时间，到CBD距离，绿化率，到公园距离，距地铁站距离，距超市距离和距学校距离。
　　同时，地理加权回归分解成局部参数估计优于OLS提供的全局参数估计，它可以深刻的揭示出房价和空间影响因子之间复杂的关系，而且可视化的工具可以用地图的形式更详细的呈现出城市房价的整体景观，这些都是传统OLS无法比拟的。

根据观察，这些资讯都是值得各位作者朋友参考的，所以希望大家多做研究了解，以便在职称的道路快速前行！