基于二次插值组合灰色预测模型的房价预测

房价问题涉及多方群体的利益,因此对房价预测具有一定的现实意义和理论研究价值。预测模型的核心问题是预测精确度,本文分别从利用二次lagrange插值法得到新的背景值,通过残差预测调整误差,进行多次等维递推以及组合灰色模型等多个方面对灰色模型进行了改进,使精确度得到了提高。并以保定市为实例,验证了该房价预测模型的高精确度和实用性。     

2011年房地产政策调控成效评价及2012年市场预测

中国房地产调控目标已由"遏制房价过快上涨"升级为"促进房价合理回归",在归纳2011年住房市场主要运行特征的基础上,引入协调度匹配指数模型对2001年～2011年中国住房价格是否达到"合理回归"进行了评价,并从影响住房市场的需求、供给及调控政策三个方面,对2012年中国住房市场运行趋势进行了预测。     

基于灰色预测的误差调整模型在保定市房价预测中的应用

除了各期房价历史数据,各对应期市场上其他因素(如地价、人均收入、居住指数、人口等)的变化,对房价的高低也有一定的影响。本文将灰色与多元预测模型相结合,从纵横两个方向对房价进行预测。即利用灰色模型进行基本预测的基础上,再对误差值利用多元模型进行调整,使预测结果精确度更高。     

租金房价比失效了吗——基于四大城市的经验研究

本文基于住房使用成本模型,通过构建租金和房价变动的预测模型,并使用北京、上海、广州和深圳四大城市1993年第二季度至2010年第一季度的时间序列数据,考察了租金房价比对未来租金和房价变动的预测能力。研究发现：（1）北京、上海的租金房价比与未来房价变动呈负向关系,与现值模型预测相反,而深圳的二者关系为正,广州的租金房价比对于未来房价变动不存在统计意义上的预测能力;（2）北京、广州和深圳的租金房价比可以预测未来的租金变动率,二者呈反向关系,上海的相应统计值不显著。本文的经验结论表明,租金房价比作为估值指标在中国城市住房市场上的适用性值得谨慎判断。     

经济适用房合理价格测度研究

经济适用房合理价格的测度是政府相关职能部门进行保障性住房开发决策的关键。本文在运用系统动力学模型对低收入和中低收入家庭居民人均年收入进行仿真预测基础上,分析了现有房价收入比定义的不足,并以重庆市为例,按照重新定义的房价收入比对经济适用房的合理价格进行了测度。研究结果表明,随着家庭年收入的增加,其经济适用房房价收入比的合理区间值在增大,经济适用房房屋价格呈升高趋势。经济适用房合理价格的测度结果为政府相关职能部门对低收入及中低收入家庭实施住房补贴和对建造经济适用房的开发商相关费用做出减免政策提供了具体的量化依据,对未来经济适用房房价的调控范围和调控方向提供了科学依据。     

世界新船订单趋势预测的组合模型应用分析

本文利用趋势移动平均法、灰色系统的GM(1,1)方法和BP神经网络方法的组合模型进行了新船订单趋势的预测。预测结果的对比发现,组合模型能够比单一模型得到更准确的趋势预测结果。     

房价与地价关系的空间统计方法研究

针对房地产领域研究中房价与地价关系,本文从房价和地价分布特征、房价与地价关系规律以及房价与地价趋势预测三个方面着手,分析对比该领域研究现状。通过对空间区位和历史数据进行分析,确立以下研究方法:在GIS支持下从区位角度,利用变异函数、趋势分析方法和剖面图来分别研究两者空间分布特征,确定关键区位因子,并借助历史数据采用参数估计分别建立房价和地价模型。分别将两者作为影响因子加入到对方模型中,通过分析影响的波动情况研究两者之间的关系。最后进一步通过建立马尔可夫预测模型来拟合历史数据并对未来房价和地价的发展趋势进行预测,并进行对比分析。     

基于SVAR模型对南宁市房价波动的实证研究

文章选取经济适用房投资额、货币供应量和城镇居民人均可支配收入并基于SVAR(2)模型对南宁市房价变动进行了实证研究。研究结果表明,南宁市经济适用住房建设具备抑制房价的作用,货币供应量是房价高走的主要原因,以及南宁市住房保障政策的缺陷等。最后,基于模型结果对南宁市房价调控提出有关政策建议。     

北京房价与CPI的波动特性分析及趋势预测——基于协整关系的GARCH族模型分析

在新一轮房地产宏观调控影响下,北京房价出现"稳中有降"。本文利用月度统计数据,通过分析北京房价与CPI的长期均衡关系,建立了包含协整关系的GARCH(1,2)族模型,进而研究北京房价的波动特性及其涨幅来源,并预测未来北京房价的变动趋势。最后针对宏观调控房价提出了政策建议。     

高房价下推进成都市保障房建设的研究

2012年7月,成都房价再次呈现出上升趋势,加入了全国50个大中城市房价环比上涨的行列中.在国家宏观调控后房价依然居高不下的背景下,住房保障作为成都市解决中低收入家庭住房难的主要手段,受到更为广泛的关注.首先介绍2012年成都市房价的走势情况,然后对其住房保障发展情况进行回顾,分析成都市保障房建设中存在的问题,并对住房保障的国际经验进行了借鉴,提出了推进保障房建设的对策建议.     

组合预测模型在四川省工业经济效益预测中的应用

针对季度工业经济效益综合指数具有增长性和波动性的二重趋势,首先对该指标建立GMDH自回归模型和AC模型,然后用基于误差平方和最小的多元回归方法对各单一模型的预测值进行组合,得到最优模型。同时将组合预测结果与工业经济效益综合指数实际值以及GMDH、AC单一模型的预测结果相比较。进一步显现出组合预测模型在工业经济效益预测中的优势。从而为工业经济效益的预测提供了一种行之有效的方法。     

房产税对房价的影响:来自OECD国家的证据

本文使用1980-2009年23个OECD国家的住房市场数据,考察了住房房产税对房价的影响。研究发现:第一,房产税对房价具有显著负向作用,但过去30年23个OECD国家房产税率的均值为2.61%。这表明,尽管房产税能有效降低房价,但地方政府不大可能通过大幅提高房产税率来实现。因此,房产税对房价的抑制作用具有局限性。第二,预期比房产税对房价影响更大。因此,改变房价增长预期、抑制投机的政策比房产税更有效。第三,长期利率的回归系数不仅小于房产税,而且符号为正。因此,房产税政策比利率政策更有效。第四,房价主要是由收入和人口决定的,房价仍未脱离基本经济面。因此,收入和人口的变动可以预测房价的长期变动。最后,住房建造成本回归系数不显著。因此,房价并非主要由成本决定,降低住房建造成本并不能降低房价。     

基于区域相关的中国城市住房市场泡沫测度研究

通过构建包含区域相关的房价共同因子模型,采集1999—2010年中国35个大中城市房地产市场发展的面板数据,利用CCEP方法测度中国城市住房市场泡沫。结果表明:各区域房价之间存在显著的相关性,这种区域相关性会影响住房市场泡沫存在性的判断。未考虑区域相关的模型检验显示,中国城市住房市场不存在泡沫,但这个结论具有统计上的估计偏差;考虑区域相关的模型检验显示,中国城市住房市场存在泡沫,且住房价格的短期自我动态调整能力降低,对冲击的调整速度大幅下降,泡沫具有自我膨胀的趋势。     

房价变动优化分析

为预测未来房价的变动范围,根据往年的房价应用GM(1,1)模型,并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。考虑到影响房价的诸多因素变量,对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型,通过模型分析给出合理的建议。     

2006年上海房地产市场分析

各种调控政策纷纷出台,使得2006年的上海房价得到了一定的控制,甚至出现了下跌的趋势。但是自住需求却乘虚而入,填补了一部分由投机者撤走而产生的空白,在一定程度上阻碍了上海房价的下跌趋势。本文通过对后调控时期影响上海房价因素的分析,对2007年上海房地产价格的走势做出大胆的预测。     

基于VAR模型探讨房价与城镇居民可支配收入关系——房价与可支配收入孰因孰果

自1998年中国停止住房实物分配,逐步实行住房分配货币化,我国的房地产业进入快速发展时期。房价随着政策制度的放开也逐步市场化,呈现显著上涨的趋势。而1998年后的中国综合国力大幅提高,从当时的世界第六位,跃居现在的第二。人民生活水平显著改善,人均可支配收入大幅调高。在火热的房地产业发展高速的同时也产生了许多问题,尤其是房价泡沫问题。中国经济是否要靠房地产业来推动,房价过高是否会影响人们的收入水平和生活质量。文章从动态的VAR模型对上述问题进行了量化分析,以期回答上述问题做出依据。     

我国牛肉价格的波动与预测研究

基于2009年3月-2014年1月牛肉价格月度数据,通过季节调整剔除季节因素后对新序列建立ARIMA（2,2,1）模型,在此基础上利用该模型对2014年2月-2014年12月的牛肉的趋势价格进行预测,并结合季节调整得到的季节因子得到原序列的预测值。预测结果显示,未来牛肉价格呈现先下降后上升趋势,在2014年5月份会达到最低点,价格为65．5132元/千克。     

基于马尔科夫链的房价预测研究

近年来中国房价持续高涨,引起了社会各界的广泛关注。本文视房屋价格动态过程为马尔科夫链,根据北京市2009年1月至2012年5月商品住宅销售价格的月度统计数据,进行时间序列的平稳化处理,并利用数理统计方法计算得到其马尔科夫链状态转移概率,由此对北京市2012年6-12月房屋价格走势进行预测分析,从而对居民进行房屋消费引导,并为政府房价调控提供政策建议。     

预期收入、收益率和房价波动——基于35个城市动态面板模型的研究

本文在跨期优化选择模型中根据住房和消费品的边际替代率条件得出房价决定模型,使用动态面板广义矩进行建模。得出结论:预期人均实际收入和预期房地产收益率是房价持续快速上涨及波动的主要因素。该模型可以解释我国房价自1999年以来的快速上涨以及2004年房价增长的拐点和2007年房价增长的拐点。高房价城市房价的预期收入弹性大于1,因此高房价城市房价出现了非理性增长,房地产市场存在泡沫。中等房价城市房价的预期收入弹性小于1,低房价城市预期收入对房价没有显著的影响,因此中等房价城市、特别是低房价城市房价增长较为理性。     

基于神经网络对房价预测的研究

如今房地产市场容易出现暴涨暴跌的情况,很多大城市的房价已经达到了普通人不能接受的程度,如何高效地解决房地产的问题,一个较好的方案是准确地预测出未来的房地产市场行情。本文利用神经网络来预测房价的走势,优势在于神经网络类似于人脑的结构,具有仿生的特点,能够拟合出复杂的模型结构,对房价预测的任务会有比较好的效果。房价预测模型可以有效地解决当今房地产市场所存在的一些问题,帮助人们理性的投资,切实地解决人们买房难的问题,创造更加和谐美满的社会。