随着我国社会经济的转型发展，房地产市场变化受到政府、企业和个人的持续关注，房地产市场分析与预测成为一个重要的理论研究和应用实践的重要问题。本文基于目前房地产市场预测分析研究面临的困难和挑战，首先，对房地产市场影响因素进行了深入分析，尤其对重大事件对房地产市场的冲击进行了深入剖析。其次，基于重大事件对房地产市场具有明显的冲击作用，提出了一个基于事件分析法的房地产市场网络事件影响测度模型，度量房地产市场网络事件对房地产市场的影响程度。再次，基于房地产市场重大事件，提出一个基于语义扩展的房地产舆情分析模型。然后，以房地产舆情情感分析的结果为输入，构建房地产价格预测模型，对房地产走势进行实时跟踪，及时预警。最后，在上述研究的基础上，提出房地产可持续发展的政策建议，为政府和相关企业提供有效的决策工具及政策支持。　　本文的研究工作主要包括以下几个方面:　　(1)对房地产市场影响因素进行了深入分析，分析了影响房地产市场的主要影响因素，利用事件分析法深入剖析了重大事件对房地产市场的冲击作用，为基于房地产市场舆情分析与价格预测提供了有力支撑。　　(2)提出了房地产事件的舆情分析模型。这一方法充分利用了网络挖掘技术和情感分析方法，对房地产舆情进行了情感分析，为基于情感分析结果的房地产市场建模提供了可靠的数据来源。这个模型在房地产微博情感分析中具有较高的应用价值。　　(3)基于房地产事件分析的结果，对房地产价格走势进行了分析和预测。这一方法充分利用了房地产价格对长期趋势的把握和网络舆情对短期的冲击的特点，构建了基于VAR的房地产市场价格分析与预测方法。这种方法充分发挥了时间序列和舆情序列各自的优势，通过二者的集成能够提高房地产市场预测的准确度，在房地产市场预测上具有较高的应用价值。　　(4)通过上述模型得出的结论，提出了有利于房地产市场可持续发展的政策建议，为房地产市场政策调控和及时响应提供了决策与支持。　　本文提出的基于网络微博数据的房地产舆情分析与市场预测研究，通过重大事件对房地产市场的影响分析，提出了面向房地产重大舆情事件的情感分析方法，在此基础上提出了基于网络情感分析的房地产预测的计量经济学模型，具有一定的创新性。本文研究在理论上丰富了房地产分析和预测方法，在应用中能够为政府相关部门和企业提供有效的决策支持，具有较好的应用价值。