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。     

基于ARMA模型的房地产价格指数预测

本文简要介绍了ARMA模型的理论知识,并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析,然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测,并给出精度误差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的参考价值。     

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。     

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.     

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。     

随机销售的分析与预测

在现代经营管理中,决策的正确与否,直接影响和制约着企业的发展状况,而对商品在市场中销售情况的预测,是商业企业决策者首先考虑的一个问题。由于商品的质量、价格信、誉售、后服务以及各种外界因素都会影响商品的销售,所以,单位时间内各种商品的销售量是不断变化的,也就是说各种商品的销售量是一个随机变量。而一般来讲,这种随机变量所处系统在已知现在情况的条件下,未来系统时刻的情况与现在有关,而与过去的历史无直接关系。因此用马尔柯夫链模型分析方法,根据某些随机高精尖量现在的情况及其变动趋向来预测它在未来某特定期间可能产生的…     

石油销售预测的方法研究

预测是指推断和计量事物未来的发展变化.经济预测就是依据调查统计资料的经济信息,依照客观经济规律、运用科学的方法对客观经济过程及其变化趋势做出推断.……     

基于灰色-马尔柯夫模型预测房地产价格

对房地产价格的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到干系人的切身经济利益,因而对预测结果的准确性要求较高.本文在对GM(1,1)模型和马尔柯夫模型详细剖析的基础上将两者合二为一,建立相应的灰色-马尔柯夫预测模型,并通过具体例题说明该模型具有较高的预测精度和应用价值.     

四川房地产开发投资与销售情况

绝对数比上年同期增长(%)比重(%)一、投资完成顺(万元) 其中:国有及国有控股 其中:基础设施投资1.按工程用途分 住宅 其中:经济适用房 办奋楼 商业营业用房 其他2.按构成分 建筑安装工程 设备工器具购笠 其他费用3.按登记注册类型分 国有 集体 私营个体 其他二、商品房施工与悄售面积(万平方米)1.商品房施工面积 其中:新开工面积 其中:住宅2.商品房竣工面积 其中:住宅3.商品房销售面积 其中:住宅 其中:梢售给个人8795麟 1工765 1的52印8551 29787 18790 172212 8(X) 11637086 8183234295 印以8 叼769332682科2肠54238 16斜9 .743278.28四3 …     

房地产投资稳步增长销售面积同比下降

今年以来,全省邮政业务量平稳增长。截至7月末,我省完成邮政业务量12726．3万元,同比增长4．1％;其中：国内完成12597．4万元,增长3．7％;国际完成128．9万元,增长68．9％。     

我国房地产投资的预测分析

一、引言 根据国家统计局的统计显示,从1998年以来,我国房地产投资出现了一个又一个高峰,2003年达到了一个新的高度,首次突破万亿大关(见表1),2004年及以后几年的房地产发展成为了我们的一个焦点。各界对2004年以及今后几年的房产前景说法不一,国务院发出了《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》,要求促进房地产市场持续健康发展;与此同时很多业内人士预测2004年的房地产市场将出现全面萎缩,面对不同的说法,2004年以及后几年的房地产市场形势究竟如何?本文利用近6年来全国固定资产投资和房地产投资的数据,利用GM(1,1)模型对2004年及以后几年的两项投资趋势进行预测分析。     

房地产市场健康发展 商品房销售日趋活跃

“十五”时期,四川省房地产开发市场保持了健康发展的运行态势,投资增势强劲,开发规模继续扩大,商品房销售市场日趋活跃,房地产业逐渐发展成为国民经济新的增长点和消费热点,房地产市场呈现五大主要特点:规模迅速发展壮大“十五”时期,全省有工作量的房地产开发企业从2000年的1273家已发展到2005年的2759家,增加1486家,已经涌现出一批实力雄厚、管理先进、效益较好的知名企业。四川房地产业随着经济的持续发展和城市建设的加快以及居民对住房需求的进一步扩张,呈现快速发展趋势。投资快速增长“十五”期间,全省累计房地产开发投资预计达2274…     

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…     

灰色预测系统在城镇居民商品房销售预测中的应用

灰色预测模型是灰色系统理论的重要组成部分,而GM(1,1)模型是灰色预测的基础,灰色系统理论建立模型的主要任务,是根据社会、经济、技术等系统的行为特征数据,找出因素本身或因素之间的数学关系,从而了解系统的动态行为和发展趋势.本文试图将内蒙古城镇居民住宅需求变化过程看作一个灰色系统,利用灰色系统理论建立商品房销售模型.选用灰色预测模型的出发点是基于深入分析内蒙古自治区城镇居民商品房销售发展状况以及了解并把握该系统的动态行为和未来的发展趋势,充分把握灰色预测模型的适用范围及模型本身反映的实际含义,结合对灰色理论的认识综合选取的.     

销售预测中小波神经网络模型的研究

销售预测是企业管理决策的重要依据,是企业一切经济活动的基础和出发点,也是影响企业盈利水平最重要、最关键的因素.由于影响预测的因素众多、变化趋势随机性强,依传统预测方法难以确定统一的数学模型,因而提高预测精度有一定困难.     

四川各市州房地产开发投资与销售情况

本年完成投资额商品房施工面积商品房销售面积绝对数(万元)比上年同期增长(%) 绝对数(万平方米)比上年同期增长(%) 绝对数(万平方米)比上年同期增长(%) 四川省成都市 自贡市攀枝花市沪州市德阳市缔阳市广元市遂宁市 内江市 乐山市南充市眉山市宜宾市广安市达州市稚安市巴中市资阳市 阿坝州 凉山州名795研肠科33289632014837114381885742811123即明218138邓21822726254麟22望辫刀13730348 3299 9872llm6 2383 5030 7,7 8 .648 .2 18.7一13965 .517.8163 .039 .5一25 .9们,1一31 .2一17077 .0 14.894 .7一33 .997 .8一22 .2一22 .64238 .15167…     

南京房地产投资低速增长与销售回落原因

2011上半年,在国家宏观调控的新形势下,南京市房地产开发投资持续低速平稳运行,投资、销售面积总量仅次于苏州,在全省位居第二,投资增速低于全省平均水平,位列全省末位;销售面积降幅略低于全省平均水平,位列全省第八位。1-5月,南京市房地产开发投资352.52亿元,同比增长18.3%,较去年同期回落12.2个百分点,而去年前五个月的增幅始终保持在30%以上,至全年,增幅虽略有回落,但增幅始终保持在25%以上。     

基于Matlab的曲线拟合法分析长江流量规律

一、引言水是人类赖以生存的资源,对于我国大江大河水资源的保护和治理应是重中之重。长江是我国第一大河流,其水质污染程度日趋严重,通过分析长江某些观测站的一些主要水质指标的检测数据以及观测站的一些基本数据,利用河水的流量规律及自然净化等现象,可以判断出各地区水质的污染状况以及污染源(主要是高锰酸盐指数和氨氮)的主要分布地区,进而采取相应的措施对污染加以控制。而要对水质污染状况进行分析关键是找出河水的流量规律,解决此类问题的常用方法是对测量数据进行曲线拟合。因此,我们可以采用基于Matlab的最小二乘曲线拟合法来实现长江流域各观测点水流量与水流速的曲线拟合与仿真。     

2002年度上海销售面积前100家房地产企业

┏━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━┳━━━━━━━━━┓┃名次 ┃ 企业名称 ┃企业法人 ┃销售面积(平方米) ┃┣━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━━━━┫┃ l ┃大华(集团)有限公司 ┃ 金惠明 ┃ 638256 ┃┣━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━━━━┫┃ 2 ┃上海绿地(集团)有限公司 ┃ 张玉良 ┃ 53‘7613 ┃┣━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋━━━━━╋━━━━━━━━━┫┃ 3 ┃上海…