中國(guó)城市發(fā)展?jié)摿ε琶?北上廣深領(lǐng)跑全國(guó)

　　此外，短周期的金融指標(biāo)多具有全國(guó)同一性、地區(qū)差異小，所以未納入模型考量范圍。金融政策（利率、流動(dòng)性投放、信貸、首付比等）既是各國(guó)進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的主要工具之一，也是對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)短期波動(dòng)影響最為顯著的政策。住房的開(kāi)發(fā)和購(gòu)買(mǎi)都高度依賴(lài)銀行信貸的支持，利率、首付比、信貸等政策將影響居民的支付能力，也影響開(kāi)發(fā)商的資金回籠和預(yù)期，對(duì)房市供求波動(dòng)影響較大。

　　本文所有的數(shù)據(jù)均來(lái)自于公開(kāi)渠道，主要包括國(guó)家及各地方統(tǒng)計(jì)局、政府公開(kāi)資料、Wind、部分房地產(chǎn)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)等。對(duì)部分地區(qū)或部分指標(biāo)尚未公布2018年數(shù)據(jù)的情況，我們以2017年數(shù)據(jù)代替。

　　在數(shù)據(jù)處理上，為消除原始數(shù)據(jù)的量綱差異，對(duì)原始數(shù)據(jù)采取“最大值-最小值”方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其中，對(duì)于單調(diào)遞增指標(biāo)線性轉(zhuǎn)換為0-100，對(duì)于單調(diào)遞減指標(biāo)逆向線性轉(zhuǎn)換為0-100。

　　在權(quán)重處理上，采用層次分析法自上而下設(shè)置各級(jí)指標(biāo)權(quán)重，并通過(guò)回測(cè)歷史數(shù)據(jù)優(yōu)化權(quán)重設(shè)置。在2015-2016年的數(shù)據(jù)回測(cè)中，模型對(duì)排名的準(zhǔn)確度為75%，對(duì)指數(shù)的擬合優(yōu)度為62%。

　　2 基本面：2019年中國(guó)城市發(fā)展?jié)摿ε琶?/p>

　　2.1 榜單概覽：深北上廣居榜首，區(qū)域中心城市及長(zhǎng)三角珠三角表現(xiàn)突出，東北整體落后