我国商品住宅价格灰色预测

商品住宅价格受多种因素影响，既有宏观因素。又有微观因素；既有确定性因素又有不确定性因素。文中运用灰色理论原理，把我国商品住宅价格看作一个灰色系统，以全国商品住宅价格为原生时间数据系列，建立灰色GM（1，1）预测模型，对我国商品住宅价格未来走势进行预测。对所建模型进行残差检验，关联度检验，均方差检验及小误差概率检验。精度均为一级，因此。可以运用所建模型对我国商品住宅价格进行预测。从模型预测的结果看，我国商品住宅价格在未来呈上升趋势。     

基于BP-Boosting算法的商品住宅价格预测模型

针对商品住宅价格预测问题,分析整理了与房价相关的经济因素,首次提出将BP-Boosting回归算法运用到商品住宅价格的预测中.以郑州市房地产相关数据为实例,进行学习预测.模型结果表明,该方法简单有效,较为准确地预测出下一个季度的房价,与BP神经网络及灰色-马尔柯夫模型相比具有较为理想的预测精度.     

轨道交通对其沿线商品住宅价格的影响——以上海地铁一号线为例

探讨轨道交通对上海城市商品住宅的影响．文章采用Excel建立商品住宅信息表、运用地理信息系统软件Mapinfo建立图形库，并以多元线性回归分析方法，分析上海市区商品住宅价格与城市轨道交通之间的关系．通过逐步回归的方法，建立“最优”回归模型，试图寻求各区位因子对上海市区商品住宅价格的影响，并对回归模型作出了解释。     

基于特征价格模型的沈阳市商品住宅价格指数

为了分析沈阳市商品住宅市场情况,根据国内外编制价格指数的方法,结合沈阳市房地产市场的实际情况,采用特征价格法对沈阳市商品住宅价格指数进行研究.选择16个特征变量,采用半对数模型构建沈阳市商品住宅特征价格模型,并对模型进行检验,确定影响沈阳市商品住宅价格的14个特征变量及相互关系.通过价格指数计算公式,计算出2006年至2013年沈阳市商品住宅特征价格指数,得出沈阳市商品住宅价格增速正在逐年减缓的结论,并对未来市场可能出现的问题提出合理建议.     

基于岭回归法对海南省住宅销售价格的影响因素的研究

利用多元线性回归模型，研究了1996年到2008年海南省住宅销售面积、人口及城镇居民可支配收入对海南省住宅销售价格的影响，基于岭回归法来解决自变量间多重共线性的问题，借助EVIEWS6．0和SPSS17．0软件，建立相关的数学模型，最后预测海南省2009年住宅销售价格，结果表明模型短期预测精度较高。     

西南两省电力负荷预测及研究

在分析经济发展状况的基础上,运用了电力负荷预测中的灰色系统理论预测法、一元回归预测法和指数回归预测法对云南、贵州两省进行了2006-2010年5年的用电量分析,目的是为今后的电力发展规划提供些许重要的信息。     

天津市中心城区商品住宅价格地区分异的研究

利用近年来公开发布的天津市中心城区各地段商品住宅价格的资料，借助商品住宅价格级差模型、房价水平剖面图等手段，深入阐述了商品住宅价格的地域分异特点及成因，提出了合理配置中心城区住宅、加强居住区综合开发等建议。     

中国科技贡献率的测度和预测

在Cobb-Douglas生产函数和索洛模型的基础上,运用回归法计算出资本产出弹性系数和劳动力产出弹性系数,并使用灰色系统理论对未来五年的科技贡献率进行了预测,试图通过相应的经济计量分析,为促进中国经济持续稳定发展提供科学的依据。     

基于灰-回归组合预测模型的河南省城镇居民收支研究

在对灰色GM(1,1)模型及回归模型研究的基础上,考虑到模型的适用范围及预测误差问题,将灰色GM(1,1)模型与回归模型进行组合,以回归模型的模拟值作为灰色GM(1,1)模型的原始数据序列进行预测.然后运用灰-回归组合模型对河南省城镇居民收支进行预测.结果表明:灰-回归组合模型扩大了单一模型的适用范围,并且对河南省城镇居民收支预测误差更小,模型精度更高.     

郑州市房价变动合理性分析 ——基于房价收入比与住房租售比

从宏观及微观角度来对影响商品住宅价格波动的因素进行理论分析,引入房价收入比以和住房租售比来判断城市商品住宅价格的合理性,对郑州市区商品住宅市场实证研究,分析了2013-2017郑州市区年商品住宅价格变化情况,客观评价在此期间郑州市区房价是否合理并找出其原因,根据房价波动的因素提出郑州市房价上涨原因相应地提出对策建议。本研究的主要结论有:1)商品住宅价格波动的方向以及幅度是由经济面、政策导向以及社会价值观3个方面共同影响的结果; 2)通过计算房价收入比以及租售比发现2013-2017年期间郑州市区商品住宅价格水平仍然偏高,巿区商品住宅巿场上存在着商品住宅价格出现泡沫; 3)通过经济面、政策导向以及社会价值观3个方面分析出郑州市区商品住宅价格上涨的原因。     

灰色-线性回归组合模型在预测中的应用

针对现阶段灰色经济预测方法在实际应用时的千变万化的情况,结合实际调查和预测经验,提出了一种基于灰色理论和线性回归理论的模型--灰色线性回归模型.给出了灰色-线性回归模型算法的基本思想和计算步骤,并举例说明如何用该模型解决实际问题.结果表明灰色-线性回归模型用于预测是有效的和可行的.     

基于特征价格模型的商品住宅价格影响因素研究——以银川市为例

研究住宅价格的影响因素对政府决策、消费者理性购房具有重要参考意义.以银川市2014年1—12月的商品住宅价格为基础,构建特征价格模型,从价格弹性的视角,对银川市商品住宅房价影响因素进行研究.结果表明,距离商业中心的远近是影响银川市商品住宅价格的主要因素;医疗配套、物业管理费用等要素也是影响住宅价格的重要因素,其中物业管理费是最大因素,在其他因素不变的情况下,物业管理费每增加1元,商品住宅的价格就上涨549.997元.特征价格模型是研究住宅价格因素较好的方法.     

基于灰色理论模型的人口城镇化的分析

运用灰色模型对中国人口城镇化进行灰色预测,并结合回归模型进行预测结果误差分析比较,从误差结果可看出,灰色模型用于预测人口城镇化问题比回归模型更精确可靠,可将该模型用于预测未来几年人口城镇化的程度。     

基于灰色理论模型的人口城镇化的分析

运用灰色模型对中国人口城镇化进行灰色预测,并结合回归模型进行预测结果误差分析比较,从误差结果可看出,灰色模型用于预测人口城镇化问题比回归模型更精确可靠,可将该模型用于预测未来几年人口城镇化的程度。     

链球运动员顾原身体素质的灰关联分析及GM(1,1)建模预测

运用灰色理论中的关联分析法,对链球运动员顾原各项素质进行了综合分析,找出了影响运动员成绩提高的主要因素.并运用了灰色理论的灰色模型方法,建立了专项成绩的灰色GM(1,1)预测模型,运用该模型对顾原2004年和2005年的运动成绩进行了预测.     

城市年供水量预测的动态等维新息模型

运用灰色系统理论的预测原理和方法，探讨了灰色动态等维新息模型在城市年供水量预测中的应用。所建模型经“未知数据法”检验比传统G（1，1）模型精度更高、误差更小。预测结果更可靠。并利用此模型对未来城市的供水量进行了灰色预测。     

政府在商品住宅供应的职能分析

通过对当前房地产的商品住宅价格、市场需求情况的剖析,结合市场经济规律的探讨,借鉴香港和新加坡的住房经验,论证了若政府能大量提供市场所需求的商品住宅,将促使商品住宅市场回归理性,是解决一系列相关住宅问题的一个较好方法。     

基于灰色系统理论对成都市房价预测分析

通过对灰色系统理论的研究,采用GM（1,1）模型对成都市商品房价格进行了预测,根据预测结果进行残差分析,说明了该方法的合理性．运用灰色关联分析法对成都市商品房价格进行讨论,将影响因素按程度的大小进行排序．其中,人均可支配收入对成都市商品房价格的影响最大,而银行贷款利率对成都市商品房价格影响最小．     

山东省公路机动车货运量预测模型

本文利用山东省公路机动车货运量及工农业总产值时间序列信息,根据灰色系统及回归理论,建立山东省公路机动车货运量灰色预测模型和回归模型,为控制山东省运力发展提供依据。     

基于灰色网络组合优化的年增油量预测

老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征,通过建立最优控制模型,实现GM（1,1）灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例,对影响措施增油量的因素进行识别,建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测,相比多项式回归预测、GM（1,1）预测及BP神经网络预测方法,新模型模拟效果更好,预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量,为准确预测措施增油效果,指导油田开发决策提供了新的思路。