介绍上海住房市场的现状和发展趋势，以及研究的必要性。
明确本文旨在通过时间序列模型分析上海住房市场的变化规律。
探讨研究结果对政策制定和市场预测的影响及其重要性。
概述本文的主要研究内容，包括数据采集、模型构建及结果分析。
描述研究的整体思路和框架，如何逐步推进研究目标的实现。
概述采用的时间序列分析方法及模型选择的依据。
介绍各章的安排及其内容概要，让读者对整篇文章有一个清晰的理解。
阐述本文在研究方法、数据应用或理论贡献上的创新之处。
回顾上海住房市场的演变历程，探讨其政策背景与市场变化。
分析影响上海住房市场的经济、社会及政策因素。
描述当前上海住房市场的供需关系、价格特征及市场结构。
预测上海住房市场未来的发展趋势及可能面临的挑战。
介绍用于分析的各类数据来源及其采集方式。
阐述数据清洗、缺失值处理及异常值检测的具体方法。
对收集到的数据进行时序特性分析，包括趋势、季节性等。
展示数据可视化的结果，以帮助理解数据的结构与变化。
介绍时间序列分析的基本理论和常见模型的概念。
分析选择不同模型的标准及其适用性。
详细讲解ARIMA模型的构建步骤及参数的估计方法。
探讨其他模型（如SARIMA, VAR等）的应用及其优劣比较。
介绍用于模型诊断的各种方法，如残差分析和自相关图。
评估模型预测能力的方法，包括MSE、RMSE等指标。
分析模型在不同条件下的稳健性及其适应性。
探讨如何根据评估结果对模型进行调整和优化。
对上海住房市场的短期走势进行预测分析。
分析未来几年内上海住房市场的长期趋势。
通过模型评估不同政策对市场的潜在影响。
评估市场波动带来的风险及其应对策略。
选择具体案例进行分析，介绍其背景和相关数据。
对案例数据进行处理，并应用模型进行分析。
展示案例分析结果，并进行深入讨论。
总结案例分析中获得的经验和教训，为未来研究提供参考。
总结本文的主要研究发现和贡献。
分析本文研究的局限性和不足之处。
基于研究结果，提出对政策制定的建议。
展望未来在上海住房市场研究中的可能方向与课题。