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[期刊] 财会月刊  [作者] 朱永明  邵庚云  
本文从上市公司的财务影响因素角度出发,以房地产开发业为例,采用BP神经网络预测公司股价。首先,通过采用主成分分析法优化输入变量,并且得出主成分的回归方程;然后,将训练好的网络保存并且采用实证数据进行预测;最后,将回归方程法和BP神经网络法预测精度进行比较,结果表明,BP神经网络法的预测精度明显高于回归方程法。
[期刊] 浙江金融  [作者] 许兴军  颜钢锋  
对BP神经网络的算法和结构进行了介绍,并基于MATLAB的BP网络的工具箱,对浦发银行近一年交易日的数据进行了训练和测试,获得了一定的预测精度。最后还对波动期股价预测的难易,股价涨幅预测的难度以及输入变量对BP网络预测股价能力的影响等进行了讨论。基于实验结果,得出了基于BP神经网络的数学模型能一定程度上实现对股价趋势判断的结论。
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨成  程晓玲  殷旅江  
本文从影响公司股价的核心上市公司质量出发,利用公司在各个层面的财务指标来预测股价,实现了在思想上的创新。在传统的线性模型预测的基础上,探索应用BP神经网络模型对上市公司的股价表现做出预测。
[期刊] 统计与决策  [作者] 陈基纯  王枫  
文章阐述了BP神经网络的原理及其改进方式,提出了一种基于BP神经网络的时间序列预测方法。研究实例表明,无论是从拟合情况,还是检测、预测情况来看,该方法都有着很高的精度,可以作为房地产价格预测的一种行之有效的方法。
[期刊] 企业经济  [作者] 孙爱荣  程亚鹏  
房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。
[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。
[期刊] 财经理论与实践  [作者] 王泽宇  
当前房地产是否存在泡沫,如何测度这种泡沫程度,是当前舆论界和理论界研究和讨论的热点。通过分析房地产泡沫的深层次影响因素,并据此建立了四个层次测度指标体系。基于用变尺度法改进的BP网络建立了房地产泡沫测度模型,并通过一个实例进行应用和说明。
[期刊] 统计与决策  [作者] 段远鸿,谢金华  
[期刊] 财经问题研究  [作者] 王素荣  徐明玉  
本文在对房地产行业税负现状分析的基础上,将房地产行业税负与其他行业的税负进行了比较,最后,采用回归分析的方法,对房地产行业税负的影响因素进行相关性检验,结果显示:房地产行业税负明显高于其他缴纳营业税的行业税负;房地产行业税负与资产减值准备、暂时性差异和资产报酬率正相关,与会计税收差异和资本密集度负相关,与企业规模和资本结构不存在相关性。
[期刊] 财会通讯  [作者] 任中华  李晓璐  唐建  
本文改进了传统的存货跌价计提合理性评价方法,以房地产开发和经营业2008-2012年各年存货跌价准备率均值作为合理性标准,运用两样本非参数方法,对房地产开发和经营业中的国有上市公司和民营上市公司存货跌价准备合理性进行实证研究。研究表明,新会计准则实施以后,房地产开发和经营业中国有上市公司和民营上市公司计提存货跌价准备均存在着不合理性,且国有上市公司和民营上市公司计提存货跌价准备存在显著性差异。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 张晓平  周芳芳  谢朝  
研究目的:分析人工神经网络应用于房地产估价的思路以及估价流程,采用Matlab神经网络工具箱函数编程来实现基于神经网络的房地产估价模型的构建、训练与仿真。研究方法:文献资料法和案例分析法。研究结果:以训练样本为基础,建立基于神经网络的房地产估价模型,用测试样本检验,得出估价模型的精度较高。研究结论:神经网络对包含多种因素影响的房地产估价具有优势,基于神经网络的房地产估价模型具有很强的实用性和可操作性。
[期刊] 开发研究  [作者] 李华民  
中南地区(即河南、广东、广西、湖南、湖北、海南六省区)建行系统房地产开发公司联谊会,于1992年3月在深圳召开。从会议上各单位汇报的情况和提供的资料看,目前,中南区建行系统房地产开发公司整体面貌,主要承现出如下四个发展趋势: 一、所有制上趋向多元化邓小平同志南巡谈话和党的十四大的召开,把市场经济引向深入,房地产开发事业作为市场
[期刊] 建筑经济  [作者] 李欢  董娜  潘敏  余睿  熊峰  
以2016年1月至2020年4月成都市房价指数月度同比数据为研究对象,基于网络搜索数据——百度指数,运用主成分分析(PCA)筛选关键词,自回归分布滞后模型(ARDL)确定关键词滞后阶数,建立 PCA-ARDL-BP房价指数组合预测模型。结果表明:基于网络搜索数据和PCA-ARDL-BP组合模型的房价指数预测的平均绝对百分比误差不超过2%,为宏观经济指标预测提供参考。
[期刊] 管理评论  [作者] 李大营  许伟  陈荣秋  
基于2005-2009年房地产价格及影响因素的月度数据,本文建立了一个基于粗糙集和小波神经网络的房地产市场价格走势预测模型。该模型利用粗糙集方法来确定影响房地产价格的主要影响因素;然后基于小波神经网络方法,通过房地产价格的主要影响因素对房地产价格指数进行预测分析。实证结果表明,该模型在我国房地产价格走势预测中具有较高的精度。
[期刊] 管理评论  [作者] 张品一  梁锶  
为了对新常态多目标条件下金融产业发展趋势进行仿真和预测,本文基于经济稳定增长、经济结构优化和创新驱动这三个目标以及金融产业发展速度与质量的相关变量,构建自适应遗传算法优化BP神经网络模型。对2016年三个目标进行敏感性调控,发现金融产业发展速度受经济结构优化目标的影响最大,受经济稳定增长目标的影响其次,受创新驱动目标的影响最小;而金融产业发展质量受三个目标的影响强度相反。并且对2017—2019年金融产业发展趋势进行预测,发现金融产业发展速度将大幅减缓,但是金融资产的质量将逐步提高。
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