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[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] 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。
关键词：
BP神经网络 时间序列 房地产价格
[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] 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。
关键词：
房地产业 房价 粗糙集 小波神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
段远鸿,谢金华
[期刊] 中国软科学
[作者]
杨晓冬 王要武
日益高涨的房地产价格引发了人们对泡沫的激烈争论。本文运用功效系数法计算了综合预警系数,建立了基于BP神经网络的房地产泡预警系统,引入了敏感性分析甄别各指标在预警系统中的重要程度,并且利用北京房地产市场数据对其泡沫进行实证分析,指出该系统对于防范房地产泡沫,评价房地产市场是否处于健康和谐运行状态具有重要意义。
[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] 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] 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。
关键词：
神经网络 房地产估价 模型 Matlab
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜
一、引言税收预测是在充分分析影响税收收入因素的变化和相关税收历史资料的基础上,运用一定的预测理论、方法和模型,对未来税收收入的前景做出判断。科学、
[期刊] 建筑经济
[作者]
李海波 赵丽 张国兴
建筑工程经济预测即工程造价估算是项目可行性的基础。针对建筑工程经济估算繁琐的问题,基于Elman神经网络的优点,通过对影响单项工程的各变量进行权重分析,从而建立有效的网络。通过数据分析模型,基于MATLAB数学软件可以实现对建筑工程经济的快速预算。
[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] 价格理论与实践
[作者]
冯叔君 陈芳
本文运用Elman神经网络模型,对我国猪肉月度价格的波动特征及预测进行实证研究。结果表明,2005年1月至2018年3月,猪肉月度价格波动可分为四个阶段,主要受到养殖成本、重大自然灾害事件、替代品价格等因素的影响。预测2018年下半年价格将较为稳定,总体呈缓慢上升趋势。研究认为,ENN模型的预测精度更高,更适合猪肉月度价格的预测与预警研究,建议加强对猪肉价格波动的关注度、严厉打击猪肉市场的不法行为、重视养殖成本和猪肉供应因素对猪肉价格的影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
商升亮,虞晓芬,徐鹏飞,施鸣伟
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。
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