基于主成分分析的商品住宅价格预测研究——以西安市为例

近几年来,随着我国社会经济的不断发展以及城市化速度的加快,国内各大城市的商品住宅价格不断攀升,即便是在政府不断加强宏观调控力度的情况下,商品住宅的价格仍然呈走高趋势。针对这种现象,对房地产市场商品住宅价格的研究就显得十分必要。文章首先对西安市住宅房地产市场价格进行了分析;然后,在此基础上运用描述性统计分析方法有针对性的分析了影响西安市住宅价格的各个因素,并引入主成分分析方法进一步对影响西安市住宅价格的因素进行了实证研究,并得出结论。其次,基于主成分分析的结果,并结合计量经济学回归预测理论建立住宅价格预测模型,并得出西安市未来几年的住宅销售均价。最后,在预测结果的基础上并结合西安市住宅房地产市场的具体情况,对政府提出了使住宅市场健康稳定发展的政策建议。     

市场细分与城市住宅特征价格分析

从住宅特征价格的视角,提出检验和分析住宅细分市场的方法,并进行实证研究.通过收集杭州市2 473套住宅样本数据和290个住宅小区的实地调查资料,按照建筑类型和产权性质对住宅市场进行细分,选择18个住宅特征作为模型的自变量,建立杭州市整体市场和细分市场的特征价格模型.Chow检验表明细分市场模型在统计上存在显著差异,说明这两种市场细分方法是合理可行的.同时发现,不同细分市场的影响因素有所差异,住宅特征对住宅价格的影响程度有所不同;8个住宅特征对整体市场和细分市场均有显著影响,建筑面积和西湖距离对住宅价格有最重要的影响,CBD距离比西湖距离的影响程度更小.     

基于主成分分析法的商品住宅特征价格模型改进

特征价格模型作为一种对商品住宅价格进行有效分析和评估的工具而广泛应用于房地产领域。针对特征价格模型在实际应用中自变量数目较多、选择难度大且存在多重线性相关的问题,提出采用主成分分析法对商品住宅特征模型进行改进,排除变量间的线性相关对特征价格模型产生的误差。同时,以武汉市轻轨沿线商品住宅楼盘作为研究对象,构建了基于主成分分析的商品住宅特征价格模型,并用该模型对商品住宅价格的预测结果与实际销售价格进行对比,结果显示多数样本预测误差在5%以下,验证了改进模型的优越性。     

完善住宅特征价格数据的探讨——基于特征价格法

特征价格法是国际上普遍使用的分析异质品价格的主要方法,构建住宅特征价格指数和利用特征价格模型进行房产实证分析是我国未来房地产研究领域的必然趋势.本文以住宅特征价格法为依托,根据实地数据调研的经验,从数据需求、住宅特征变量选择和住宅特征数据收集的角度探讨如何获得并完善住宅价格数据的过程,并提出构建住宅价格数据库的设想.     

上证指数的函数型主成分分析预测

金融市场的交易是不间断的,价格始终高频的更新,在金融数据的研究中,经常遇到函数型数据.建立函数型主成分分析的预测模型,分析函数型数据在上证指数预测中的应用,根据函数型数据分析的原理及其求解主成分分析的方法,使用Matlab对上证指数进行预测.     

基于GIS的房地产特征价格模型研究

特征价格模型是房地产领域有效的评估和分析工具,将其与GIS 技术结合起来,可以充分利用二者的优势,给评估人员提供决策帮助.在特征价格模型和GIS理论的基础上,通过多个案例的数据收集,建立了西安市住宅价格模型.以TopMap Desktop 6桌面地理信息系统作为GIS实现平台,对部分楼盘的物业价格、小区环境、交通条件等特征数据进行了专题图分析,研究了基于GIS的特征价格模型的具体应用方法.     

铁路干线交通噪音及分割效应对城市住宅价值的影响——以武汉市京广线南环段为例

基于京广线南环段铁路沿线住宅市场的样本数据,运用改进的HPM模型研究方法,对铁路的城市分割效应、铁路噪音对沿线住宅价值影响进行了定量研究。研究表明：铁路交通噪音导致的住宅资产折减指标——INDS为-0.0043,与国外相关的研究对比,国内的INDS偏低;京广线南环铁路的存在,使HPM模型产生结构性变化,从而不仅影响线路两侧住宅整体平均价格水平,还使住宅价格对可达性特征影响的弹性出现差异。     

二手学区房价格溢价研究——以重庆市沙坪坝区为例

为了探究小学质量特征以及其他房屋特征对学区内住宅价格的影响,选取重庆市沙坪坝区的16所小学,以及57个小区的1 158个住宅市场数据,利用价格特征模型进行研究.研究结果表明:在控制了房屋特征、楼盘特征和区位特征等的情况下,对数据进行稳健性回归分析,发现重点小学的学区房比普通小学的非学区房的出售价格高出8.3％.     

福建省农产品价格波动、传导及预警

运用Census X12方法和H-P滤波对2004-2016年福建省农产品生产价格指数和2003-2015年福建省农产品零售价格指数进行分解,获取原序列的季节成分、趋势成分和周期成分。实证结果表明:福建省农产品生产价格和零售价格都存在季节性波动特征,生产价格的季节性波动幅度大于零售价格;生产价格和零售价格的趋势特征相似;生产价格的周期波动幅度大于零售价格。波动结果说明,农产品生产者承受的市场风险远大于零售商。进而用格兰杰因果检验分析农产品价格传导机制。结果显示,福建省农产品生产价格受预期零售价格的影响,农产品零售价格也受预期生产价格的影响。最后用黑色预警方法构建福建省农产品生产价格预警模型,提出了提高农业合作社质量、建立农产品市场信息共享平台和区域性农产品市场信息监测预警系统等建议。     

农业供给侧结构性改革背景下柑橘最优种植规模的探究——基于价格波动视角

基于蛛网模型理论,首先通过实证分析对全国柑橘类水果价格波动进行探究,并在此基础上构建回归函数模型,通过对赣南脐橙种植规模的实地调查,对农户收益最大化条件下的最优种植规模及合理区间进行测算。研究发现,上期柑橘的市场价格与当期种植面积呈正向线性相关,而当期柑橘产量则与当期柑橘的市场价格呈正向二次相关;进一步利用调查数据分析,综合考虑农户特征变量后,非农业货币收入和家庭劳动力人数对农户收益均具有显著影响,而年龄和受教育水平并不显著;赣南脐橙种植小农户的最优规模为1.8 hm2,而剔除农户特征变量后,机会成本下小农户最优种植规模为1.66 hm2,合理区间为1.27~2.05 hm2。     

Multiscale Combined Forecast of Carbon PriceBased on Mixed Structure Data

Accurate forecast of the carbon trading price is of great significance in promoting the scientific and rational development of carbon trading market. Therefore, this paper proposes a multi-scale combined forecasting method for carbon price based on mixed structure data. First, the Google Index is used to extract the unstructured data related to the carbon price.The dimensions of unstructured data are reduced based on principal component analysis. Then, EMD is employedto the structured data,unstructured data and the carbon trading price to obtain different IMFs, which are reconstructed by the Fine-to-Coarse technique to get low, high frequency sequence and trend sequence. Furthermore, the three items are predicted respectively by using ARIMA, PLS and neural networks according to the features of each scale in time series. Finally, the forecasting results are summed to get the carbon price forecast sequence. The proposed method is used to forecast carbon price in EU. The empirical results show that the prediction accuracy of the model is higher than that of the single prediction method and the prediction method that time series aren’t decomposed by EMD, which is of great applicability.     

基于投资者情绪的AH股条件资产定价研究

文章采用主成分分析法分别构造AH股市场综合情绪指数,再运用条件贝塔参数随着投资者情绪和公司特征值变化的两阶段条件资产定价模型进行实证分析,结果表明:加入投资者情绪的条件定价模型,AH股定价的规模效应变得不显著,A股定价的B/M效应显著性明显下降,因此投资者情绪可以帮助定价模型捕捉股票定价异象,但A股定价受投资者情绪影响程度强于H股,不同市场的投资者情绪对资产定价影响程度差异是导致AH股双重上市公司同股不同价的原因之一.     

房地产价格评估方法前沿动态及其应用研究

房地产评估活动是市场主体决策与交易行为达成的重要环节,正确有效的评估活动基于并依赖于科学合理的评估方法的运用。在系统梳理了房地产评估中的各类方法后,在比较和剖析传统评估方法局限性的基础上,对人工神经网络法、特征价格法、空间分析法、模糊逻辑法及自回归单整移动平均法（ARIMA）等前沿评估方法及其原理进行介绍,并通过相关案例引用及实证分析揭示其应用性,力争为客观评价房地产价格提供有效评估工具和奠定坚实理论基础。     

国际油价波动与中国成品油价格风险研究

文章以扰动项为正态分布的GARCH模型研究了Brent、Dubai和Minas原油市场的价格波动风险,以Kupiec的失败频率检验法检验模型的有效性,结果表明,模型能够刻画考察期的原油收益率波动特征,也能较好地度量上述3个原油市场的价格风险。由于中国成品油定价过程中参照Brent、Dubai和Minas原油市场,文章对3个原油市场的历史数据拟合结果进行了相关性分析,通过组合波动最小原理得出3地市场的权重比为0.238 9∶0.575 9∶0.185 2时,中国成品油用油成本的波动率达到最小值。通过蒙特卡罗模拟验证了这一结果,实证表明在75美元/桶的国际油价水平下,置信水平取95%,使用最优权重能够减少用油成本波动0.16~0.17美元/桶。     

基于误差校正的ARMA-GARCH股票价格预测

针对时间序列预测和简单回归预测各自的侧重点不同,综合两者优点,对股票价格进行预测。首先将股价数据转换成对数收益率,利用ARMA-GARCH模型对收益率序列建立模型,对上证指数股票价格进行初步预测;然后建立回归模型对GARCH模型误差中未被解释的成分进行分析和拟合,利用回归模型预测的误差对GARCH模型预测结果进行校正。在选择回归模型变量时,引入变量间的相关性分析筛选合适的影响因子,利用主成分分析方法提取影响因子中包含的信息,实现对解释变量的降维,获取具有代表性的综合指标,以提高建模精度。实例研究证明该方法对于上证指数股票价格预测较为准确。     

基于特征价格模型的平台交易模式对商品价格影响的实证研究

运用特征价格模型（Hedonic Price Model）,监测了2010年5月份淘宝网交易的笔记本电脑数据,选取了商品自身特征和平台交易特征共12个特征变量,研究了平台交易模式对商品价格的影响方式和影响程度。研究发现：在与商品有关的特征中,除商品上市时间因素外,都对价格产生了正向的影响;和平台有关的特征对价格产生了负向的影响。在特征价格的总构成中,商品自身的特征占了近70%,平台交易模式的特征占了30%,这说明平台交易模式对商品价格会产生重要的影响。     

基于特征价格模型的土地价格微观影响分析的因变量选择——以烟台市牟平区为例

在构建牟平区土地特征价格模型过程中,分别采用总地价、单位地价、楼面地价3种不同的因变量建立特征价格模型,进行判定分析,发现因变量为土地总价的特征价格模型最能解释土地价格微观影响因素.     

北京及其主要生猪供给省份间价格联动研究——基于VAR模型

基于2008-2013年生猪旬度价格数据,在VAR模型的基础上运用Johansen协整检验、Granger因果检验、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解等方法,对北京及其主要生猪供给省份（冀、豫、鲁、辽、吉）市场间价格联动进行实证分析。研究表明,存在各省市生猪市场整合程度较高,北京生猪价格受供给省份主导,对冲击反应周期较长,各供给省份对其影响力差异较大等问题。为此,需要提高生猪价格信息流通速度与质量、维持区域供需平衡,达到稳定生猪价格与提高生猪市场流通效率的目标。     

长三角城市群市场一体化对技术创新影响的门槛效应研究

市场机制在资源配置中发挥着决定性作用，统一的大市场能够使商品和要素自由流动，从而提升资源利用效率和技术创新能力，促进高质量发展。财政分权体制改革与晋升锦标赛治理模式所引起的地方保护主义和市场分割抑制了市场一体化发展，影响区域技术创新能力提升。多年来，我国政府一直致力于建设国内一体化市场，然而地区间市场分割、贸易壁垒始终存在，极大地阻碍了要素流动，影响科技创新发展。长三角区域是关键核心技术突破的始源地，是双循环的重要承载地。技术创新是推动长三角城市群高质量发展的新引擎。习近平总书记指出实施长三角一体化发展战略要紧扣一体化和高质量两个关键词，以一体化的思路和举措打破行政壁垒、提高政策协同，促进高质量发展。为此，文章以长三角城市群27个城市作为研究样本，首先利用相对价格法、绝对偏差法、变异系数法计算长三角城市群商品市场一体化指数、劳动力市场一体化指数、资本市场一体化指数与总体市场一体化指数。其次建立区域创新能力多指标综合评价体系并利用时序全局主成分分析法对长三角城市群技术创新能力指数进行计算，最后运用面板门槛模型研究市场一体化及其细分类型对区域技术创新能力的非线性影响。研究结果表明：从长三角城市群整体看，商品市场一体化对区域技术创新能力具有促进作用，但其影响不存在门槛效应；劳动力市场一体化与资本市场一体化对技术创新的影响存在单门槛效应；而市场一体化总体对技术创新能力的影响在静态分析和动态分析中存在一定的差异。从省内城市群看，江苏9城市的市场一体化及商品市场一体化对技术创新能力的影响存在单门槛效应；浙江9城市的劳动力市场一体化对技术创新的影响存在单门槛效应；安徽8城市的资本市场一体化对技术创新能力的影响存在单门槛效应。文章创新性地将市场一体化内涵拓展为商品、劳动力和资本市场一体化，将长三角城市群三省一市间存在的区域异质性纳入研究，探究长三角城市群市场一体化对于技术创新的非线性影响，文章结论对于有效提升长三角城市群市场一体化水平及区域技术创新能力有着重要的参考价值和指导意义。