基于多因素影响的房地产价格预测模型

文章根据我国房地产发展情况以及与其影响因素之间复杂的非线性关系,提出了基于多因素影响的房地产价格预测组合模型.首先运用灰色关联法对影响因素进行计算排序,筛选出主要的影响因素变量,然后应用改进的小波神经网络组合预测法对房地产价格进行预测,最后使用马尔科夫链分析法将预测值区间化,提高预测值的可信度,得出最终预测结果.研究表明,考虑多种因素影响的房价预测模型能够有效地预测房地产价格,且较传统的预测方法大大提高了预测精度.     

基于灰色理论的中国房地产价格指数预测

本文简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的构造与模型的检验。利用1999-2004年中国房地产价格指数建立了中国房地产价格指数预测模型。模型预测结果良好,能够较真实反映中国房屋价格的动态变化趋势,从而为预测中房指数提供科学依据。     

我国房地产价格发展趋势研究

 本文从房地产价格的相关理论出发，主要从房地产需求、房地产供给、房地产金融和房地产宏观调控等角度对影响房价的因素进行了分析，并从实证角度分析了各因素对房价的影响。本研究运用近10年房地产价格季度数据和时间序列模型对房地产价格发展趋势进行预测，最后提出房地产价格发展预警和稳定房价的建议。     

房地产市场价格的比较建模研究

近几年,我国房地产市场价格逐年攀升,引起了人们的广泛关注。研究房地产市场价格的变化趋势具有重要的理论和实践意义。笔者主要采用经济基本面数据,通过自回归、多元线性回归、RBF神经网络、自组织数据挖掘以及组合预测的方法来建立模型,然后对这些模型进行评价,并从中找出最能反映现实房地产价格变化趋势的模型。     

房地产市场价格的此较建模研究

近几年,我国房地产市场价格逐年攀升,引起了人们的广泛关注.研究房地产市场价格的变化趋势具有重要的理论和实践意义.笔者主要采用经济基本面数据,通过自回归、多元线性回归、RBF神经网络、自组织数据挖掘以及组合预测的方法来建立模型,然后对这些模型进行评价,并从中找出最能反映现实房地产价格变化趋势的模型.     

基于特征价格模型的商品住宅价格评估方法应用

房地产价格评估需要有客观而精准的方法,以作为物业税征收、房地产买卖等方面的用途.文章以杭州市商品住宅为例,结合2430个样本数据对构建的特征价格模型先用四种函数形式进行优选,抽取300个样本进行价格评估预测建模,然后抽取100个样本进行评估预测效果检验,并对所得到的结果进行分析.     

基于多项式回归模型的柳州市房产价格预测

本文以柳州市房地产价格为例，建立柳州市房地产价格的多项式回归模型，并进行实证分析，检验模型精度，最后预测未来三年的柳州市房地产价格，为柳州市房地产投资提供科学的依据。     

房地产价格时间序列预测的B P神经网络方法

文章阐述了BP神经网络的原理及其改进方式,提出了一种基于BP神经网络的时间序列预测方法。研究实例表明,无论是从拟合情况,还是检测、预测情况来看,该方法都有着很高的精度,可以作为房地产价格预测的一种行之有效的方法。     

中国房地产价格指数的模拟和预测

一、基本思路和统计方法(一)基本思路目前的房地产价格指数主要包括房屋销售价格指数SI、土地交易价格指数GI和房屋租赁价格指数LI三大类,而房屋销售价格指数与公众对房地产价格波动预期的相关性最强,所以本文选择房屋销售价格指数SI来反映房地产价格指数的整体性波动。从理论上分析,房地产价格指数受供给和需求以及预期等多方面因素的影响,如果我们能够找出客观存在的影响房地产价格变动的先行指标,则有可能利用这些先行指标的变动,提前若干期来预测房地产价格变动的趋势。根据这一思路,我们按照以下步骤开展房地产价格变动的模拟与预…     

宏观调控下的房地产价格影响因素及其趋势研究

中国特殊的经济发展阶段以及住房市场特点,决定了现阶段中国房地产市场的复杂性.文章从国家产业规划的角度分析了当前我国房地产价格影响因素及其走势.在对房地产价格预测结果的基础上,提出了从宏观调控、住房保障制度、住房需求、平均利润规律方面探讨了房地产市场的发展趋势,为整合力量、配置资源提供了保障,有利于实现“住有所居”的目标,确保房地产市场稳定、健康发展.     

基于网络搜索数据的房地产价格预测

本文以北京、上海、天津、重庆等16个大中城市的二手房价格和新房价格为研究对象,以来自我国最大搜索引擎的百度搜索指数为数据基础,使用6种计量模型分别对16个城市的二手房价格和新房价格进行了拟合和预测,得到预测二手房和新房价格变动情况的最优模型.结果显示:网络搜索数据不但能够较好地预测房价指数,而且能够分析经济主体行为的趋势与规律,有一定的时效性.预测的月度房地产价格能够比官方数据发布提前约两周时间.     

武汉地区房地产价格的季节性变动

本文通过对武汉地区房地产价格的季节性因素动态变化性分析,发现并度量了经济政策和季节性因素对房地产价格的影响,建立了相关的评价模型,并用模型检验价格走势的季节性因素动态变化性以及政策因素对房地产价格的影响力度,在此基础上我们运用最新的X12季节性调整方法对武汉地区房地产价格的季节性因素进行分析,并建立了X12季节性调整组合模型.     

基于BP神经网络的房地产市场价格区间估算法

一、评估原理 房地产市场比较法价格评估原理是将待估房地产与其所在区域近期有过交易的类似房地产进行比较,对这些类似房地产的成交价格作相应的修正,以此估算待估房地产在正常市场情况下的价格或价值的一种方法,它适用于在同一供求圈内业已发生的许多类似房地产交易情形,是目前应用较为广泛的估价方法之一.这种价格评估法要求评估人员拥有比较全面的市场资料,具备丰富的估价经验和准确的判断力.但在实际工作当中,估价人员往往易受到许多主观因素的影响,对交易案例的处理易产生偏差,由此估算出来的价格就不能代表待估房地产的客观价值了.     

我国房地产价格统计方法探讨

近年来,国家多次出台宏观调控政策,促进房地产行业健康稳定发展,但房地产价格指数本身失真,相关政策没有起到预期作用。为此改进和完善中国现行的房地产价格统计调查方法十分紧迫。基于这种状态,对房地产价格的统计问题进行调查分析,以期研究出最佳的房地产统计方法,为国家房地产政策的制定和调整提供可操作的理论依据。     

我国银行信贷与房地产价格关系的实证研究

文章选取1998年1季度至2011年4季度我国房地产价格、银行信贷、经济增长和利率的数据,建立ARDL—ECM模型,运用边限检验方法对它们之间的关系进行实证研究。结果表明银行信贷对房地产价格有重要的影响,而房地产价格对利率和经济增长变化却不敏感,这一发现对我国制定货币政策,调控房地产价格有一定参考价值。     

煤炭价格预测模型及实证

文章基于矿产品价格随机布朗运动的特性求得矿产品价格的显式解,并通过对陕西煤炭价格不同的预测方法及其结果的比较,得出了煤炭价格预测的最佳方法:递推式预测方法.最后结合递推式预测结果,运用VC语言编程辅助处理,对陕西未来煤炭价格进行了预测.     

房地产税对我国房地产价格的影响机理与影响效果评价

文章分析我国房地产税对房地产价格的影响,选取样本数据进行实证分析,检验房地产税产生的效果大小,结果表明房地产税与房地产价格存在正相关的关系,我国现行房地产税对稳定房地产市场,降低房地产价格效果并不明显。我国现行房地产税呈现"重流转"、"轻保有"的征税特点,建议重视对房地产保有环节的征税,税收负担难以转嫁,增加房地产持有成本,对抑制房地产过度投机,稳定房地产价格,促进我国房地产市场健康发展有重要意义。     

违约风险、房地产贷款市场博弈与房地产价格

本文从事后激励的角度，构建了一个关于房地产个人贷款违约与银行反应策略的博弈模型，对中国房地产价格下跌的诱发机制以及家庭和银行的最优决策进行了理论分析。在此基础上选择35个大中城市作为研究样本，利用面板数据回归模型对相关理论推论进行了实证检验。理论推演和实证研究表明，家庭收入下降和房地产贷款违约是诱发房地产价格下跌的关键因素。提高购房首付比，降低房地产贷款价值比以及保持房地产贷款市场结构的适度集中，既可以抑制房地产价格过快上涨，也可以预防房地产价格发生暴跌风险。当房地产贷款出现违约时，为了避免房地产价格进入下降螺旋，银行的最优策略不是取消房地产抵押品的赎回权，而是采取积极的信贷刺激措施以稳住房地产价格。贷款市场份额占比越高的银行越有激励这样做。     

基于支持向量机回归的房地产单指标预测

对时间序列预测常用的方法进行了比较,结合房地产自身的特点确定用支持向量机回归来对房地产单项指标进行预测;分析了支持向量机回归和时序相空间重构的基本原理;建立了支持向量机预测模型,结合武汉市的实际数据进行了实证分析,并和BP神经网络的预测结果进行比较,表明用支持向量机预测模型进行房地产单项指标预测精度更高。     

我国房地产市场价格波动机制研究

随着国家住房体制改革的深入,房地产投资逐渐成为了人们茶余饭后谈论的热点话题。文章在分析我国房地产价格影响因素的基础上,探讨其价格波动的形成机理进而展开对我国房地产市场价格管控的相关研究。