房地产估价研究：BP神经网络区间估算法

房地产行业中房产的准确估价是一个关键的问题。文章提出了一种新的估价方法-BP神经网络区间估算法,讨论了网络结构和学习算法。计算实例表明,该方法提高了房地产价格评估的客观性与可靠性。     

基于Elman神经网络的房地产价格预测

文章针对房地产价格的动态特性,提出了基于Elman神经网络的房地产价格预测方法,并通过其对上海市房地产价格的预测,证明了该方法的有效性,为房地产价格预测提供了一条新的方法。     

BP神经网络在杭州房地产市场预警中的应用

在现阶段房地产业快速发展的同时,有关"房地产市场是否过热"的问题越来越被大家所关注.但是对房地产市场是否存在"泡沫"的问题一直没有一致看法.文章主要尝试通过BP神经网络对杭州市历年的指标数据进行拟合,分析预测2004-2005年的数据.并通过黄色预警方法中比较成熟的统计预警法,来判断杭州市房地产市场现在和未来两年的综合情况.     

基于BP神经网络的市场效率综合评价

为提高对市场效率评价的准确性,本文从市场失灵的影响因素出发,建立评价指标体系,对组合权重加以改进,应用于TOPSIS评价方法中。针对评价样本和结果,建立BP神经网络模型,通过训练和仿真,得到满意的结果,进一步保证了评价的准确性。     

房地产价格泡沫的估算与实证检验

文章根据房地产的金融投资性,以房产价格投机需求、居住消费需求和投资需求共同受房屋出租收入影响为切入点,将通货膨胀、经济增长、风险调整贴现率、消费倾向等变量纳入房产出租收入现值函数,推理出房价收入比模型,进而结合经济转型时期房产供求特征,检验城市化进程、土地财政、非规范收入暴富群体规模、市场流动性约束等变量对房产价格助长的显著性.实证得出如下结论:我国房产价格存在巨大的泡沫,但仍有持续膨胀的趋势;房产价格泡沫的根源之一在于经济增长、通货膨胀、利率调整、消费倾向等参数变动的合力推动房价上升,但房产租赁价格未能同步增长;根源之二在于城市化进程加速、地方财政对出让土地收入的依赖性增强和非规范交易暴富群体扩大对房价的推动作用显著.     

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。     

基于BP神经网络的工程索赔模型

文章在系统分析了工程索赔过程及索赔相关方关系的基础上,依据系统论和神经网络思想,建立了工程索赔管理系统化模型,对此模型进行了详细阐述,并对模型状态进行了分析.利用该模型可以预测工程索赔出现的可能性,解决工程索赔的程序问题,并快速计算出索赔值.同时本文基于模型分析结果,对如何有效提高模型双方的索赔利益行为,发挥索赔管理最大作用,保证项目质量和效益提出了相应的措施.     

基于BP神经网络的人力资源估价研究

根据专家打分结论,结合灰色系统评价方法得出的结果,作为BP神经网络输入样本的目标值,进行网络的训练和检验.将得到的性能良好的网络模型,进行人力资源价值评价预测仿真,取得了良好的效果.     

基于BP神经网络的GDP增长率预测

GDP是反映一国所有常住单位在核算期内生产活动的最终成果及衡量国民经济发展规模、速度、结构、效益的代表性指标,也是制定经济发展战略目标的主要指标.GDP增长率直观地反映了经济发展的成就,是国际间普遍认同并广泛引用的重要指标.但GDP增长率核算不易,有时核算结果甚至会与实际情况有所出入.能否借用其他比较容易核算的指标,并通过建立这些指标与GDP增长率之间的映射关系,来预测GDP的增长率,是一个值得思考的课题.其好处在于,一来可以预知经济运行的情况;二来预测值可作为实际GDP增长率的一个参考指标,便于互相校对.     

基于BP神经网络的人口预测模型研究

将BP神经网络应用于人口预测模型研究,讨论了可行性、网络结构设计和学习算法;计算实例表明,人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。     

基于BP神经网络的银行信贷风险评价

信贷风险评价是商业银行风险管理的重要环节,文章利用BP神经网络的自学习能力、自适应能力和容错能力,建立了基于BP神经网络的信贷风险评价模型,以有效降低人为因素对商业银行信贷风险评价的影响.以江苏省常州市商业银行为例,文章对常州市20家地板企业进行信贷风险评价.结果表明,基于BP神经网络的商业银行信贷风险评价与专家评价结果具有很好的一致性.     

基于BP神经网络的信息商品价格预测模型

从信息商品价格的特点和BP神经网络的功能出发,借助样本训练集和改进的BP算法提出了基于BP神经网络的信息商品价格预测模型,并对模型的泛化精度进行了讨论,最后进行了仿真实验.     

基于改进BP神经网络的现金流预测

运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法.为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据.     

基于BP神经网络的员工素质评价模型

文章首先阐述了员工素质评价的必要性,之后详细的介绍了基于BP神经网络的员工素质评价模型,包括算法、指标、模型的结构和评价过程,最后通过评价实例来对如何使用模型作了具体的说明,并验证了该模型评价结果的准确性。     

基子BP神经网络的市场效率综合评价

为提高对市场效率评价的准确性,本文从市场失灵的影响因素出发,建立评价指标体系,对组合权重加以改进,应用于TOPSIS评价方法中.针对评价样本和结果,建立BP神经网络模型,通过训练和仿真,得到满意的结果,进一步保证了评价的准确性.     

基于BP人工神经网络的商品住宅价格研究

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用BP人工神经网络定量分析这些影响     

2005年四川房地产市场价格走势

当前四川房地产市场发展的基本态势成都市场的新建商品住房在近期内已失去了价位的优势,销售面积明显下降。成都市是全省房地产市场的重点,无论是开发投资还是销售总额,其比重均占全省的一半以上。主要原因除了适宜人居的环境和政策的诱导外,价格曾经一度也具有较大的比较优势,吸引着大量的外地人口。在2004年的购房者中,约有一半来自非本地常住户籍的人口。由此拉动了成都在本轮房地产市场价格变动中的快速上涨:从2003年四季度,成都市的新建商品住房售价同比指数由103.9一路狂奔至2005年二季度的113.7。而福兮祸所依,也逐渐使得成都市失去…     

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。     

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。