中国房地产价格走向的预测与分析

随着十二五规划的逐步实施,针对中国房地产业目前经营方式,进行变革的制度安排屡屡出现。一系列制度安排的出现,其背后都有着深刻的政策意图。受我国市场经济体制不完善因素的制约,导致寻租、投机性购买等活动大量出现。这就使得关乎民生的住房问题,由于房价的不断攀升而无法解决。对中国房地产价格走向进行一定的预测与分析,目的就在于:通过结论,明示出针对房地产价格的未来走向。     

“成本法”在房屋价格预测中的运用

房屋价格预测中的成本法是以房屋发生的成本为基础测算房屋价格的方法。房屋价格形成的客观基础是房屋的价值,是由建造房屋的社会必要劳动时间决定的。本文主要阐述了房屋建筑的前期成本、建筑安装工程费、配套设施费、开发利润、营业税金及附加、建筑地段差价、楼层差价和朝向差价等房屋价格预测中的"成本法"等问题。     

热门手机价格预测

<正>现在的手机市场的主旋律无疑是核战和高配手机低价化。无论是国际厂商还是国内手机厂商,其推出一款新产品,消费者最想了解到的一定是价格。没错,即便是一款旷世奇作,如果价格不尽人意,其人气肯定要大打折扣。而对于已经上市的手机,为了顺应市场发展的节奏,价格的调整是必然的。这就叫很多消费者为难了,因为大家普遍有一个心理,既希望手机能够便宜入手,     

陕西省煤炭价格的模拟与预测研究

基于煤炭价格布朗运动的特性,建立了煤炭价格函数,并借助ITO定理对煤炭价格进行了求解。在此基础上,结合陕西省煤炭价格实际,利用计算机VC语言编程辅助处理,对陕西省煤炭价格进行了模拟和长期预测。     

我国房地产价格影响要素分析与趋势预测

本文结合当前我国房地产市场的热点问题,应用多因素回归、状态空间模型及Kalman滤波等方法,对我国房地产价格走势进行预测;进而通过对房地产价格波动影响因素和时变性分析,得出对全国房地产市场走势的预期。由于金融危机后宏观经济不确定性增大,我们认为,2009年中期全国房地产价格指数将保持震荡下行趋势,全国房地产市场整体依然趋冷,本轮市场回调底部尚不明朗。     

新时期煤炭需求调查、市场走势及价格预测问题探讨

煤炭市场面临着许多新挑战,其未来走势如何对我国国民经济影响重大。随着各种新能源的应用,煤炭需求也将受到影响,如何控制供需量显得无比重要。在诸多因素的作用下,煤炭价格必将会有所变化,应提前预测,减少风险。在此主要对煤炭的需求调查、市场走势和价格预测三方面进行了分析。     

基于DBN模型的WTI原油期货价格区间预测

文章提出基于DBN模型的WTI原油期货价格的区间预测方法。具体是将结算价、开盘价、收盘价、最高价和最低价等原始价格序列数据转换成图片作为DBN模型的输入特征进行训练,以训练好的模型为基础进行趋势预测,在此基础上提出区间预测方法,以期改善DBN模型在原油期货价格预测中的应用效果,为原油期货价格预测提供新的思路和参考价值。     

金融市场价格波动数值预测的思考

金融市场价格波动预测是一个公认的国际性科学难题,打破长期徘徊在以线性的、完全理性的均衡范式的现代(主流)金融学为基础的经验性预测局面,转向研究以非线性动力学为基础的金融市场价格波动数值预测,将非线性金融市场动力学的理论、模拟试验和实际观测以及数据同化和计算软件的开发作为研究的重点,并借助数值分析天气预报、物理建模地震预测和航位推算弹道导弹等学科领域的经验,强化多学科、多部门的组织协调,在我国股市和期市开展金融市场价格波动动力学数值预测的科学试验,金融市场价格波动数值预测研究将极大地促进我国金融市场基础研究和金融风险预警系统的进一步发展.     

汽车销量预测方法选择

市场乃商家必争之地,对于各个汽车生产企业来说,保住并不断提高市场占有率才是取得胜利的关键。那市场的需求到底有多大,汽车生产厂商要生产多少产品才能既不会过多于市场需求量,也不会过低于市场需求量,这是他们长久以来不断探寻的问题。本文以通过预测中国2009年的汽车销量为例,介绍汽车销量的预测方法——趋势预测法。     

文本数据驱动的碳交易价格区间二层分解预测方法

新闻文本数据所包含的情感信息影响着管理者与投资者的决策过程,因而可为碳价预测提供额外信息。本文提出了一种文本数据驱动的碳价区间二层分解预测模型,首先爬取碳排放网上相关新闻文本并计算其情感得分,接着对碳价区间与情感数据进行EMD-WTS二层分解,并基于SE算法将分解结果重构为对应时序的高、低频及趋势项,最后运用LSTM网络对所得序列开展预测,叠加集成后得到最终预测结果。实证实验及对比实验发现,上述模型在有效利用多源信息的同时充分挖掘了碳价区间复杂波动时序中的细节特征,预测效果更为显著。     

基于价格极差的金融波动率建模： 理论与实证分析

经典的波动率模型(GARCH等)是收益率为基础的模型,利用的是收盘价信息,忽略了价格波动的日内信息,这将导致信息与效率的损失.为了弥补这一缺陷并获得满意的波动率预测效果,本文引入并扩展了基于价格极差的自回归波动率模型.实证研究表明新模型能够有效刻画波动率的动态变化规律,其预测效果一致性地优于经典的GARCH模型.同时,我们的研究还证实了在波动率模型中加入收益率的滞后项能够提高模型的解释能力,并且存在明显的"杠杆效应".     

基于滚动时间窗的碳市场价格分解集成预测研究

提高碳市场价格预测准确性对于交易风险监测以及碳市场平稳发展具有重要价值。针对复杂的、非线性碳市场价格数据的短期预测误差偏大、分解过程易产生数据泄露问题,提出了基于滚动时间窗的SSA-SVR分解集成预测框架。首先,选取时间窗数据,继而借助奇异谱分析将时间窗内碳价序列分解重构为高、低频序列;然后,使用支持向量回归方法对高、低频序列分别进行预测;最后,加和集成预测结果,得到下一时刻的碳市场价格预测值。通过不断更新时间窗的数据内容,动态执行“分解-预测-集成”过程,实现碳市场价格的实时预测。研究结果表明,本文所提出框架表现出优异且稳定的预测性能,在碳市场价格预测研究中具有良好的适用性和有效性。     

基于改进型灰色马尔可夫模型的排污权交易二级市场价格预测研究

近年来,我国4项主要污染物排污权市场交易制度成为了各级生态环境部门对污染物控制管理的一项工作创新热点。COD、NH_3-N、SO_2、NO_X四项主要污染物的二级市场排污权交易价格是反映排污权市场状况最为重要的指标,准确的二级市场交易价格预测有助于把握市场的变化规律,为政府制定相关政策和了解全省排污情况提供决策支持。该文通过选取福建省2015—2018年的二级市场交易价格数据,运用改进型灰色马尔可夫模型对排污权交易二级市场价格进行预测,利用状态区间中值的期望对预测结果进行优化,得到较为准确的预测精度,为排污权交易市场的宏观管理提供参考。     

国有产权价格决定的理论分析

湖北省委、省政府在推进国有经济战略性结构调整方面已作出了“三个一批”的重要战略部署，即使一批大型国有企业成为混合所有制企业，使一批国有骨干企业转制为民营企业，使一批民营企业成为湖北经济发展的排头兵。这一部署必将带来我省所有制结构的一个大调整，这一大调整将为我省经济发展培育出充满生机与活力的市     

基于MDT-BiLSTM模型的个股价格预测研究

为提高股票价格预测精度,提出一种基于MDT-Bi LSTM的股价预测模型。首先,使用多向延迟嵌入的张量处理技术MDT(Mut iway-Delay-Embedding Technology,MDT),对以日频数据的股票因子向量进行重构,将时间序列展现为低秩块汉克尔张量,作为Bi LSTM模型的输入;其次,利用双向长短期记忆神经网络提取双向序列特征;最后,通过LSTM的长期依赖性完成对股票价格的预测。结果表明：MDT-Bi LSTM模型对六类股价的走势都能有不错的预判,体现了其在股价预测方面的泛化能力,并在误差控制、准确性方面都有提高,可为今后投资者预测股价提供一种可靠工具。     

新能源汽车价格定位的理论研究与实证分析

新能源汽车价格定位是否正确,直接关系到其作为战略性新兴产业的发展前景.本文在回顾价格定位理论的基础上,主要从企业成本、企业可持续发展、消费者成本、绿色消费意识和政府扶持5个方面对新能源汽车价格定位问题展开理论研究,再运用层次分析法进行实证分析,指出新能源汽车应选择满意定价策略.     

基于盈利预测的股票市盈率模型

为了探究上市公司盈利预测对股票未来市盈率的影响，本文建立了一个基于每股盈利预测的市盈率模型，并以2004—2006年中国市场上全部A股为样本，实证检验了上司公司的盈利预测、上一年的股价及预测时间等因素对未来股票市盈率的影响。研究表明，这些因素可以解释当年股票市盈率的64％，进一步对每股盈利平均预测极高或极低的两类股票，模型可以解释高达93％的部分。     

借助等效平衡模型的构建研究定性分析和定量分析的应用

定性分析和定量分析是研究化学的两个不同角度,如何将两个角度渗透到化学教学中,需要我们以等效平衡为例加以研究。