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[期刊] 统计与决策
[作者]
周子英
为了更好地了解房地产价格变化趋势,针对房地产价格的时变性以及样本之间的时间相关性,文章提出一种基于合理遗忘历史样本的房地产价格的预测模型(RF-ELM)。首先采用相空间重构对房产价格样本进行重构,对隐藏于房产价格数据间的信息进行深入挖掘,恢复房产价格时间序列原动力系统,然后通过引入遗忘因子减弱旧训练样本影响,并以泛化能力作为模型的评价准则,对极限学习机输出权值进行选择性更新,最后进行了仿真分析。结果表明,RF-ELM的房地产价格学习速度预测性能优于对比模型,获得了更加理想的房地产价格预测效果。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
欧阳建涛
房地产价格预测是房地产投资决策必不可少的工作之一。本文用非线性灰色预测模型,对房地产投资价格进行了预测分析。通过实例证明此模型具有要求样本数据少、运算方便、短期预测精度高等优点,在房地产投资价格预测中能取得令人满意的效果。
关键词：
非线性灰色预测模型 房地产
[期刊] 经济评论
[作者]
何静 李村璞 邱长溶
本文运用非线性平滑转换模型对我国房地产价格与信贷规模的动态关系进行了研究,研究发现:2000年到2009年我国信贷规模的变动是房地产价格变动的格兰杰原因,信贷规模对房地产价格存在非线性影响,两者之间的关系适合使用LSTR1模型来拟合,当信贷规模的增长超过45.76%时,信贷规模的变动会对房地产价格产生影响,前一期和当期信贷规模增加1%,会分别导致当期房地产价格上涨0.3135%和0.0970%。研究结果的政策含义是只要房地产信贷规模控制在适当的范围,信贷规模的变动对于房地产价格的上涨就会有显著减弱,本文进一步指出在这种情况下,只有合理控制其他推高房地产价格上涨的因素才可能取得良好的调控效果。
关键词：
房地产价格 信贷规模 平滑转换模型
[期刊] 金融研究
[作者]
段忠东
本文研究发现:融资约束效应、实业资本空心化效应、负收入效应和储蓄效应等机制是导致房价与通胀、产出之间非线性动态关系的重要原因。运用门限模型对中国现实进行实证研究,结果发现:(1)房价对未来产出与通胀的影响具有门限效应,当房价处于低增长阶段时,房价增长率对于通胀与产出产生比较显著的正向影响;当房价处于高增长阶段时,房价的这种影响效果不显著。(2)相对于线性模型,门限模型设定能够有效改善房价对通胀和产出的预测效果。因此,如果政策当局希望充分利用房价中所包含的关于未来通胀与产出的领先信息,进而实现"稳定通胀预期和保持经济平稳增长"之目标,则需将房价水平维持在低增长机制中。
关键词：
房地产价格 通货膨胀 产出 非线性关系
[期刊] 软科学
[作者]
肖卫国 兰晓梅
通过构建时间序列(2005.72016.12)的STR模型,本文验证了人民币汇率预期对我国房地产价格的非线性效应。研究结果显示:渐进稳步的升值预期(2005.72014.12)通过资本流动效应促进了我国房地产价格的上涨;而大幅度的升值预期将促使房价急剧上涨以及资产泡沫化。由于央行外汇市场干预以及宽松货币信贷政策导致大量流动性进入房地产市场,近年大幅贬值预期(2015.12016.12)加剧了我国房地产价格的不断攀升。货币供应量较人民币汇率预期对房价的影响系数更大,表明2005年汇率改革以来我国总体相对宽松
关键词：
人民币汇率预期 房地产价格 STR模型
[期刊] 管理评论
[作者]
柯昇沛 黄静
本文借鉴行为金融学中的羊群行为理论,基于CSAD非线性模型,构建适合我国情况的房地产市场羊群行为的存在性、对称性和强化效应检验模型,利用27个省市近十年来"商品住宅"、"办公楼"和"商业营业用房"市场面板数据进行实证分析,得出主要结论:(1)随着房价的快速上涨,我国各省市"商品住宅"、"办公楼"和"商业营业用房"市场都存在明显的羊群行为;(2)"商品住宅"市场在交易量大小不同情况下皆存在明显的羊群行为,在收益率高低不同波动情况下呈现出非对称性;(3)"商品住宅"市场价格上涨与羊群行为程度加大之间已形成了相互强化的反馈效应。
关键词：
房地产市场 羊群行为 CSAD模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
欧廷皓
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。
关键词：
ARMA模型 房地产价格指数
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘彩云 姚俭
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘彩云 姚俭
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
唐雅娟 桂鹏程
文章针对影响房地产价格的因素比较多,而导致其预测精度低的问题,提出了房地产价格预测模型。介绍了FCM算法和一种改进的FCM优化算法,通过实验得到分类结果,利用分类结果引入模糊数学对房地产价格进行预测,最后给出预测价格的误差分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
钟昌宝
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。
[期刊] 商业时代
[作者]
窦二巍 郑晓云 高佳音
本文应用混沌理论对房地产价格进行分析预测,在重构相空间的基础上,计算关联维和最大Lyapunov指数,实证房地产价格时间序列的混沌性。运用RBF神经网络对重构时间序列进行混沌预测,并得出相关结论。
关键词：
房地产价格预测 混沌理论
[期刊] 统计研究
[作者]
董倩 孙娜娜 李伟
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。
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