UK house prices|房价数据集|时间序列分析数据集

自1953年以来的英国房价月度时间序列数据，数据来源于Nationwide。数据可在`data/data.csv`文件中找到，详细信息见datapackage.json。

Monthly time series data of UK house prices since 1953, sourced from Nationwide. The data can be found in the `data/data.csv` file, with detailed information available in datapackage.json.

原始信息汇总

数据集概述

• 名称: UK house prices since 1953
• 类型: 月度时间序列数据
• 来源: Nationwide
• 数据文件: data/data.csv
• 数据源信息: 参见 datapackage.json
• 数据源链接: http://www.nationwide.co.uk/hpi/historical.htm

数据说明

• 数据处理历史:
  • 1952 - 1959 Q4: 简单平均购买价格
  • 1960 Q1 - 1973 Q4: 加权平均使用楼面面积
  • 1974 Q1 - 1982 Q4: 加权平均使用楼面面积、地区和物业类型
  • 1983 Q1 - 1989: 引入新的房价方法论，采用统计回归技术
  • 1993: 根据1991年人口普查结果更新邻里分类信息

数据处理

• 处理脚本: scripts/process.py
• 依赖安装: pip install datautil xlrd

许可证

• 许可证类型: 公共领域贡献和许可证 (PDDL)
• 许可证链接: http://opendatacommons.org/licenses/pddl/1.0/

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数据集介绍

构建方式

UK house prices数据集自1953年起，以月度时间序列的形式记录了英国的房价数据，其来源为Nationwide。数据集的构建过程经历了多次方法论的演变，从1952年至1959年第四季度，采用简单的购买价格平均值；1960年第一季度至1973年第四季度，引入了基于楼层面积的加权平均；1974年第一季度至1982年第四季度，进一步加入了地区和房产类型的加权平均；1983年第一季度起，采用了新的房价方法论，引入了统计回归技术，并在1993年根据1991年人口普查结果对邻里分类信息进行了重大更新。这一系列方法的演变确保了数据集的准确性和代表性。

特点

该数据集的主要特点在于其时间跨度长，涵盖了自1953年以来的月度房价数据，提供了对英国房地产市场长期趋势的深入洞察。此外，数据集的构建方法随着时间的推移不断优化，从简单的平均值到复杂的加权平均和统计回归技术，确保了数据的质量和可靠性。最后，数据集包含了详细的邻里分类信息，这为研究房价与社区特征之间的关系提供了可能。

使用方法

使用UK house prices数据集时，用户可以通过访问`data/data.csv`文件获取数据，并参考`datapackage.json`文件了解数据来源。为了确保数据的准确处理，用户可以运行提供的Python脚本，首先安装所需的依赖包，然后依次执行下载和处理数据的命令。该数据集适用于房地产市场分析、经济趋势研究以及政策制定等多个领域，用户可以根据具体需求进行数据筛选和分析。

背景与挑战

背景概述

英国房价数据集（UK house prices）自1953年起记录了英国房价的月度时间序列数据，由Nationwide提供。该数据集的核心研究问题在于揭示英国房地产市场长期的价格波动趋势及其背后的驱动因素。Nationwide作为英国主要的住房金融机构，其数据具有较高的权威性和代表性。该数据集的创建不仅为房地产市场的研究提供了宝贵的历史数据，还为政策制定者、经济学家和投资者提供了重要的参考依据。此外，数据集的构建过程中，Nationwide不断更新其房价计算方法，从简单的购买价格平均到引入回归技术，逐步提升了数据的精确性和可靠性。

当前挑战

英国房价数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据的时间跨度长达数十年，期间房价计算方法经历了多次重大调整，如1983年引入的回归技术，这使得数据的一致性和可比性成为一大难题。其次，随着时间的推移，房价的影响因素不断变化，如地区分类、房屋类型等，这些因素的复杂性增加了数据分析的难度。此外，数据集的维护和更新也面临挑战，特别是随着新数据的不断加入，如何确保历史数据的准确性和一致性是一个持续的挑战。

常用场景

经典使用场景

UK house prices数据集因其涵盖了自1953年以来的英国房价月度时间序列数据，成为研究房地产市场动态的经典资源。该数据集常用于分析房价的长期趋势、季节性波动以及不同时间段的市场表现，尤其在经济学和金融学领域，为研究者提供了丰富的历史数据支持，有助于构建和验证各类经济模型。

解决学术问题

该数据集解决了房地产市场研究中的多个关键学术问题，如房价波动的驱动因素、市场周期性分析以及政策干预对房价的影响评估。通过提供长期且连续的房价数据，研究者能够深入探讨房价与宏观经济变量之间的关系，为政策制定者提供科学依据，进而推动房地产市场理论的发展。

衍生相关工作

基于UK house prices数据集，衍生出了一系列经典研究工作，涵盖了房价预测模型、市场周期识别以及区域房价差异分析等领域。这些研究不仅丰富了房地产市场的理论框架，还为后续的实证研究提供了重要的数据基础和方法论参考，推动了相关领域的持续发展。