基于灰度模型的商品住宅价格分析与预测研究——以安徽合肥市为例

房地产行业快速发展的同时也存在房价上涨过快等问题,房价上涨因素以及未来发展趋势已经成为社会各界关注的焦点。为了深入了解复杂多变的房地产市场,将灰度模型用于房价预测研究,以合肥市为例分析房价的主要影响因素,建立住宅异质性影响因素与住宅价格之间的线性关系模型。通过灰度模型来模拟商品房在2011—2017年的房价,并且预测2019年以后的住宅价格及发展规律,研究结果表明住宅价格上涨和下跌都在合理范围之内,商品住宅价格在未来几年内将持续稳步增长。     

关于杭州市房价走势的探讨

本文通过回顾杭州市近十几年房地产市场的发展情况,寻找出影响房价变化的主要因素,并通过建立回归模型进行计量经济学的检验论证,判断出房价与各因素的相关性程度,最后预测其将来的走势情况。     

基于半参数空间模型的房地产估值数据研究

针对现有的房地产估值模型中不包含空间自相关性以及非线性影响因素的问题,提出了可以灵活解释变量意义的部分线性空间自回归模型来拟合房地产估值数据;对于部分线性空间自回归模型的估计问题,利用局部多项式方法与拟极大似然估计法相结合的两步估计过程得到参数部分的估计;房地产估值数据的拟合结果表明:房地产估值数据确实存在空间相关性,房屋到最近的捷运站的距离与房价呈负相关关系,而步行生活圈中便利店的数量与房价呈正相关关系,这与现实意义上的解释是相通的,另外房屋年龄与房价之间的非线性关系也被体现出来;部分线性空间自回归模型能更加客观和灵活地解释房地产估值数据的现实意义。     

基于函数型数据分析方法对心电图中T波与RR间期的研究

心电图(ECG)一般是由P,Q,R,S,T等5个波组成.每个波代表着一定的心动信息,并且各个波之间存在一定的联系.利用函数型数据分析的方法,建立了心电图中T波与RR间期的函数型线性回归模型.求解模型以及检验模型的结果表明了函数型线性回归模型能较好地反映T波与RR间期的关系.     

基于GARCH与Markov转换模型度量房价波动风险

为了防范房地产价格快速上涨或下跌带来的不利影响,监测房价波动风险具有重要的意义。该文采用自回归条件异方差(GARCH)模型和Markov机制转换模型研究房价波动过程。首先依据4个中国城市的数据对2类模型分别进行回归,然后根据回归结果计算房价波动率和房价下行概率,以此衡量房价的波动风险。结果显示:Markov模型的样本内拟合程度略高于GARCH模型,但这一差别十分有限。在预测房价下行概率时,Markov模型给出的结果对房价在短期内的变化情况较为敏感,而GARCH模型的预测值较为保守。虽然依据2种模型测算的房价下行概率在数值上有差别,但其走势基本一致,可以为投资者提供参考。     

基于支持向量机的上海市宝山区房价的判别与预测

房价问题是关系民生的热点话题,统计分析房价的影响因素时,收集的基本上是小样本、多变量的数据。先用多元统计方法将宝山区12城镇(街道)的房价进行分类和回归分析,然后运用支持向量机(Sup-port Vector Machines,SVM)建立了判别和预测模型,对城镇房价进行分类判别和预测比较,结果说明支持向量机对于小样本的研究有一定的优势。     

强底水礁灰岩油藏水驱采收率表征模型

为了对海上强底水礁灰岩L油藏水驱采收率进行快速预测,通过对油藏开发过程中的地质参数、流体参数和工程参数进行分析总结,建立了包含影响开发效果各个因素的机理模型,并结合数值模拟研究,获取了采收率与各影响因素间的函数关系,确定了影响油藏水驱采收率的主控因素。在此基础上,运用正交实验设计与多元非线性回归理论,建立了礁灰岩油藏水平井开发水驱采收率定量表征模型。实例应用结果表明,该采收率表征模型可用于强底水水平井开发条件下的礁灰岩油藏采收率快速预测,预测结果精度较高,误差小。     

基于多元线性回归模型的居民用电量影响因素分析

随着社会和科学的不断进步,人们意识到环境能源对人类发展的重要性,节约能源是其中的一个重要措施。居民用电量与多种因素有关。为了研究各个影响因素对居民用电量影响程度的大小,以蚌埠市为例,首先从影响电量的供给、需求和外部因素角度分别选取了收入、价格、人口、气温及居住面积等五个因素作为分析指标,然后在EVIEWS建立蚌埠市居民用电量与以上5个因素的多元线性回归模型,用以研究各个影响因素对居民用电量的影响程度大小。通过EVIEWS对回归结果的分析得到如下结论:当前影响蚌埠市居民用电量的最主要因素取决于人口数量和人均居住面积,并提出节约用电的相关建议。     

城市地域地表温度与土地覆盖定量关系分析

利用Landsat TM影像,以合肥市区为研究区,采用最大似然法对合肥市影像进行土地覆盖分类,同时反演合肥市地表温度,然后计算NDVI(归一化差异植被指数)、MNDWI(改进的归一化差异水体指数)、NDBI(归一化差异建筑指数)和NDBaI(归一化差异裸土指数)4种指数.在此基础上,对合肥市城市热岛的空间分布特征、地表温度与土地覆盖类型以及各种影响因子之间的关系进行定量研究分析.结果表明,不同土地覆盖类型的地表温度存在较大差异,建筑用地和裸地是城市热岛强度的主要贡献因素,植被和水体具有较好的降温作用.地表温度与4种归一化指数的回归分析表明,它们之间存在明显的相关性.     

重庆市房价地价动态关系模型构建

通过建立重庆市房价与地价的结构方程模型,构建以政策因素、区位因素、规划因素作为指标变量,宏观因素、微观因素作为潜变量的动态关系模型,讨论了模型的特点、建模方法与步骤,模型评价与修正等,得到房价地价动态关系模型方程组.探索了一种建立多个因变量之间关系的模型方法,对建立影响因素复杂、因素之间关系难以确定的情况提供了一种比较好的解决方案.     

企业人力资源结构的混合回归预测

本文以企业人力资源结构为研究对象 ,分析了影响企业人力资源结构的因素 ;应用混合回归方法首先对影响因子进行了相关性分析和非线性回归 ,然后从整体上进行多元线性回归 ,从而建立了多元非线性回归模型 ,并以此模型进行了实证预测分析 ;预测结果表明 :效果良好 ,精度很高     

房价非线性回归模型及期权定价

从宏微观经济学的角度出发,依照国家统计局网站的数据选取多个可能影响房地产价格的变量建立了全国房地产平均价格模型.运用R语言对数据进行了多元线性回归分析、多元非线性回归分析、相关性分析、多重共线性分析、岭回归分析等统计分析,得出房价的线性与非线性多个模型并进行了比较.结合随机微分方程、实物期权等相关金融数学知识进行了房价模型的理论推导与实际估计,并对房价期权进行了定价.利用Matlab对模型进行了大量的模拟并得到较好结果.     

单板热压后密度模型研究

在不考虑单板在热压过程中的热解等因素的情况下,根据单板热压前后木材质量不变的假设,综合研究了单板压缩率、密度与热压因素和单板初含水率之间的关系,确定单板压缩率与各个主要因素之间的关系方程,建立单板密度变化模型。多因素实验结果表明所建立的密度模型具有一定的准确性,尤其是当热压压力低于5 MPa时,模型预测值与实测值间的误差较小。     

MIMO信道中空域相关特性分析

利用二维多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)信道模型进行相关性分析,会丢失一维空域信息。为此,建立无视距信号环境下的三维MIMO信道模型,利用VMF(von mises fisher)函数模拟来波信号方位角与俯仰角功率谱分布,并详细推导了考虑与不考虑互耦作用时的空域相关函数的解析表达式。最后,在考虑天线互耦情况下,运用仿真实验分析接收端的信号空域相关性与天线间距、平均达波角及达波角角度扩展之间的关系。实验结果表明,在建筑密集环境下,来波俯仰角扩展和互耦是影响信号间的相关系数的重要因素。     

二元超阈值模型在环境中的应用

近年来,随着现代工业和交通运输业的飞速发展,大气中排放物的数量越来越多,种类也越来越复杂,产生了越来越严重的大气环境污染。本文主要研究二元超阈值方法及其在大气环境中的应用。研究二元极值分布,除了要知道各个变量的边缘分布,还需要知道两个变量之间的尾部相关性。文中给出了两种度量随机变量尾部相关性的方法,并将其应用于上海市大气环境指标中,发现可吸入颗粒物API与二氧化硫API具有较强的尾部相关性。为了更深入地了解两个指标间的尾部相关性及其两个指标的走势,本文建立了二元超阈值模型。首先,根据阈值模型建立了每个指标的分布函数。然后,选取不对称Logistic模型作为可吸入颗粒物API与二氧化硫API的相关结构函数,构造出了两个指标的尾部联合分布,并对未来两个指标的走向进行分析和预测。     

不同初始条件下预混气体爆轰波传播研究

为了研究预混气体爆轰波的传播速度与初始压力、温度、预混气体密度等因素之间的关系,首先分析了丙烷和空气的混合气体爆轰波的传播速度与各影响因素的关系,利用自制的方形激波管,通过实验测试了预混气体的爆轰波传播特性,然后采用定性矩阵的分析手段来定性分析各个初始条件对爆轰波传播速度的影响,结合定量的实验和定性的分析可以看出,预混气体爆轰波的传播速度与初始条件(ρ、T、C、P)之间定量的影响结果和定性的分析是一致的。该手段验证了实验结果,为研究未知初始条件的影响提供了一种方法,对于爆轰波传播机理的深入研究具有重要意义。     

柴油机性能及排放预测高效试验设计应用研究

为柴油机性能预测及优化提供更为高效合理的试验方法,通过对比分析不同试验设计方法回归模型的精度及效率,研究了正交设计及均匀设计在建立柴油机性能及排放多元非线性回归预测模型中的应用。回归模型的建立采用了逐步回归分析方法,能够根据试验数据提取对预测参数影响最为显著的因素,建立最为精确且简单的预测模型。回归模型的建立除了包含各个因素的主效应外,还考虑了各个因素的交互作用及非线性作用,使回归模型更为精确。最后对2种试验设计方法的回归模型预测精度及效率进行对比分析,结果显示均匀设计在柴油机性能及排放预测试验研究中更为高效。     

大学课程收获度的实证分析

本文通过典型调查数据,研究了大学课程的收获度.首先,利用相关系数研究了学生成绩与课程收获度的关系.然后建立课程收获度的回归分析模型,研究了课程收获度的影响因素及其影响程度.模型回归效果良好,可以用于大学课程收获度的评价和预测.     

碧螺春茶产量与采摘期气象因子的关系

研究苏州洞庭碧螺春茶产量与气象因子的关系。通过对2008年至2013年碧螺春采摘期气象因子和产量数据的相关性回归分析,建立了碧螺春茶产量与采摘期气象因素回归模型,并得出采摘期气象因子对茶叶产量的影响程度。从而实现在已知采摘期气象条件下对碧螺春茶产量预测。     

基于交通可达性的上饶市中心城区住房价格模拟分析

从地理学角度出发,探讨城市各种社会经济活动机会的可达性与房价高低在空间上的依存和关联性,通过分析城市住房价格空间分异及其影响因素,进行住房价格的模拟研究。通过对124个住宅小区实地考察和咨询访谈等方式获取数据,运用ARCGIS最短路径和交通可达性模型分析103个研究单元的教育、医疗、消费、公园广场和文化娱乐活动的交通可达性高低并运用幂函数模拟住房价格。上饶市中心城区房价和交通可达性在空间分布上呈现显著相关性,拟合房价与市场房价相关性显著,拟合住房价格与市场房价的空间分异特征完全一致,都在东西和南北方向上呈倒"U"型特征,两者在不同区块的价格差异波动上相似性很高,呈显著正相关性,说明模型拟合的房价是准确、有效的。