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[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] 开发研究
[作者]
罗婧 朱建锋
利用数据挖掘技术提取与房地产价格最相关的因素,再构建空间面板模型进行弹性分析,实证结果显示,我国房地产价格存在空间相关性,与房价密切的因素是人均可支配收入、建筑成本、土地价格及地区经济发展水平,弹性水平最高的是人均可支配收入。
关键词：
数据挖掘 空间面板模型 房地产
[期刊] 统计与决策
[作者]
任萍,宋伟,刘武
本文利用自组织数据挖掘中的GMDH算法,建立一个反映房地产销售面积变化的最优复杂性模型,分析影响房地产发展的主要因素,为制定相关的宏观经济政策提供理论指导和依据。
[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。
[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]
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] 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]
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] 统计与决策
[作者]
马海涛 陈琳 路正南
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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡晓龙 郜振华 马光红
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。
关键词：
Elman神经网络 房地产价格 预测
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
蒋艳霞 柯大钢 解青芳
近年来,数据挖掘技术在各领域的应用越来越广。数据挖掘工具能够从大量数据中获取有用的知识,并对将来的趋势和行为做出预测,为使用者提供决策依据。本文主要分析了数据挖掘技术在股票收益预测方面的应用前景并阐述了相关的应用程序。
关键词：
数据挖掘 应用 股票收益
[期刊] 旅游科学
[作者]
李君轶 杨敏
文探讨了Web数据应用于旅游需求预测的优势,构建了旅游Web信息组织和旅游需求之间的映射关系,并由此探讨了如何利用Web数据挖掘技术进行旅游需求分析和预测,和建立基于旅游Web数据分析(预测)的知识库的规则,从而明确了其分析和预测流程,并以陕西省为例进行了实证分析。
关键词：
Web数据 数据挖掘 旅游需求预测
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