住房是人类最基本的需求之一,是关系国计民生的重大经济问题和社会问题。为了让全体人民“住有所居”,2016年6月3日,国务院办公厅正式印发《关于加快培育和发展住房租赁市场的若干意见》,全面部署加快培育和发展住房租赁市场工作,并明确指出“实行购租并举,培育和发展住房租赁市场,是深化住房制度改革的重要内容,是实现城镇居民住有所居目标的重要途径”,开启了我国住房制度的重大改革。在住房租赁市场整体稳步发展过程中,由于住房租赁相关监管制度的不完善,出现了租金随意涨价等乱象。为了指导住房租赁市场健康稳定发展和完善住房租赁市场的监管措施,需要科学编制住房租赁价格指数为住房租赁监管和租赁双方合理确定租金价格提供参考依据,对租赁价格水平和变化进行及时了解和发布。因此,本文基于在线住房租赁数据和特征价格模型,聚焦于市场化租赁住房,对成都市住房租赁价格指数进行编制和应用研究。本文开展研究的过程为:首先,对于中国住房租赁发展现状、特点及特征价格指数模型进行文献综述;其次,通过在线数据采集技术,获取链家官网2019年8月至2020年1月时段的成都市租赁住房的租金价格和房屋建筑等特征数据;运用百度地图API获取租赁住房周边的区位特征和邻里特征数据,在此基础上进行成都市住房租赁市场分析;之后构建了成都住房租赁价格的半对数特征价格模型,进行成都市住房租赁特征价格指数编制,并运用机器学习算法,对租赁住房租金进行评估预测;最后,在上述研究基础上,针对成都市住房租赁的租金指导与监管提出相关建议。本研究主要结论为:（1）利用网络采集技术收集的在线数据与传统的抽样调查数据相比,样本量大,覆盖范围广;同时,基于特征价格模型编制的住房租赁价格指数,满足了指数同质化的要求,更科学地反映了住房租赁市场内的变化情况,为住房租赁市场发展提供了丰富和具有参考价值的信息。（2）通过在线采集技术获取2019年8月至2020年1月时间段内成都市住房租赁数据,共约17万条数据,较全面反映了成都市住房租赁市场。成都市住房租赁市场租金水平总体呈现出中心城区高并沿着城市圈层往外逐步降低的趋势,中心城区、高新区以及天府新区为租赁住房租金相对高点;温江、新都等区域,租赁住房租金水平相对较低。从时间角度看,8月份与9月份为成都市租房的旺季,且租金水平于9月达到最高峰,12月份以及1月份租赁住房市场出现淡季,租金水平略有下降。（3）在构建的成都市住房租赁特征价格模型基础上,使用Xgboost和Light GBM算法对租金价格预测,预测误差小,反映出利用机器学习算法进行租赁住房的租金评估预测有较高的精度。同时,通过对特征重要程度分析,发现对于租赁住房租金影响较大的区位因素主要为商业中心的距离、周围地铁与公交数量是否有教育与医院资源,以及住房面积和房屋朝向。（4）在上述研究的基础上,本文提出相应的政策建议。政府应加快供给侧结构性改革,增加有效供给,加快培育和发展专业化市场主体激发供应积极性满足市场需求。对于虚假房源或随意涨价等问题,此政府需要进一步完善健全住房租赁经营主体备案管理制度,完善租赁监管平台和加强信息化和智慧化管控。