基于GM（1，1）灰色系统韵房地产市场预测模型研究

应用GM（1，1）建立了房地产销售市场的动态灰色预测模型，预测结果与精度检验表明，该预测模型能够精确地反映房地产销售市场的动态变化趋势，对房地产市场行情预测、房地产公司的效益预测，以及对房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价．     

我国房地产开发的灰色预测和分析

正确预测房地产的发展情况可从指导房地产业有序开发。本文利用灰色系统理论建立预测模型，预测未来4年我国房地产的发展和销售情况，为政府管理部门、房地产开发企业、金融部门和其他房地产业相关部门的决策提供科学依据，并对预测结果进行了分析和评价，结果表明房地产开发过热已经成为事实，并且，至少近2—3年这种趋势会更加明显，必须引起房地产相关部门的高度重视。     

城市住宅需求总量预测方法的分析

我国的房地产业尚处于起步发展阶段，运作上存在一定的盲目性，对房地产理论及市场运作机制缺少深刻的认识，对于房地产市场特别是需求方面的系统研究、分析及供求预测还很少。有鉴于此，本文对城市住宅需求总量预测方法进行了探索研究。     

基于GM(1,1)灰色系统的房地产市场预测模型研究

应用GM(1,1)建立了房地产销售市场的动态灰色预测模型,预测结果与精度检验表明,该预测模型能够精确地反映房地产销售市场的动态变化趋势,对房地产市场行情预测、房地产公司的效益预测,以及对房地产销售市场宏观管理的决策均有参考价.     

英国的房地产评估

本文阐明英国房地产主估主要对象为交易中的“完全持有房地产”和“租赁持有房地产”的各项权益。估价的依据是市场价值，估价人员的作用是预测房地产的市场交易人格或价值。传统上主要采用５种估价方法对商业，居住，农业，开发等房地产进行评估。     

加权马氏链在房地产投资回收期预测中的应用

投资回收期作为评价房地产项目投资效果的一个重要经济指标,分析预测项目投资回收期是项目决策阶段的一个重要参考指标,研究投资回收期的预测方法具有重要的实践意义.基于房地产投资回收期的特征,通过对房地产项目投资回收期的无偏修正,运用加权马尔科夫预测模型应用于房地产投资回收期的预测.结合绍兴市2003年至2006年的典型房地产项目投资回收期的基础数据,证实加权马尔科夫模型预测房地产项目投资回收期的可行性,并得出房地产项目投资回收期的重现周期.     

基于神经网络BP算法的市场预测研究

提出了一种利用神经网络BP算法模型于发现和预测商业市场价格变化趋势的模型。文章着重论述了这一模型的设计思想和实现技术，并选择重庆房地产市场为实验研究对象，给出了用所述方法进行房地产价格预测的实验结果。     

基于数据挖掘的房地产价格预测

根据房地产价格的非线性变化特点,提出一种基于数据挖掘技术的房地产价格预测模型.首先收集房地产价格的历史样本,对其进行混沌分析后得到相应的训练样本集和验证样本集,然后采用数据挖掘技术对训练样本建模,并对验证样本进行预测.仿真实验结果表明,数据挖掘技术可以从房地产价格历史数据中发现其变化趋势,获得了较高的房地产价格预测精度,与其他经典房地产价格预测模型相比,数据挖掘可以更好地描述房地产价格的变化特点,预测精度能够满足人们对房地产价格预测的要求.     

银川市西夏区房地产发展与规划布局分析

分析了西夏区房地产发展的基本特征和存在的问题，并时其发展前景做出了预测．以景观生态学、城市规划学和可持续发展理论为指导，时西夏区房地产开发功能分区进行了规划与布局分析，为西夏区房地产经济的持续发展提出了若干措施和政策优化方案：继续大力发展西夏区经济；坚持有特色的多元化房地产开发；深化土地使用政策改革；加大房地产金融服务及税收政策改革．     

我国房地产开发的灰色预测和分析

正确预测房地产的发展情况可从指导房地产业有序开发.本文利用灰色系统理论建立预测模型,预测未来4年我国房地产的发展和销售情况,为政府管理部门、房地产开发企业、金融部门和其他房地产业相关部门的决策提供科学依据,并对预测结果进行了分析和评价,结果表明房地产开发过热已经成为事实,并且,至少近2-3年这种趋势会更加明显,必须引起房地产相关部门的高度重视.     

房地产估价中的模糊预测估价模型

应用二元对比排序法建立房地产评估的模糊数学评判模型,并将统计预测中的自适应过滤法改进后引入房地产价格评估,在此基础上建立了基于市场比较法的房地产模糊预测估价模型。     

基于VAR方法的商品房均价预测

房价预测是房地产投资决策和调节控制的重要依据之一.本文以武汉市房地产市场为研究对象,运用VAR模型对武汉市商品房销售均价进行预测.结果表明该模型的预测精度较高,在房价预测中有较强的科学性和可行性.     

麦肯锡预测今年中国经济有10大趋势

麦肯锡上海分公司董事长欧高敦（GordonOrr）预测今年中国经济有十大趋势。在其研究报告中，高敦指出：第一个趋势是政府政策将推动消费和投资。第二个趋势是农村土地所有权改革，中国必须保持土地以增加农产品产出，降低城市和农村人口的收入差距。第三个趋势是房地产市场增长将放缓，在政府进一步为房地产市场降温的情况下，当局将继续实行房地产限购政策和房地产信贷控制政策。     

房地产市场分析预测中的数据挖掘技术应用研究

数据挖掘是目前进行房地产市场分析和预测的新技术,本文从数据挖掘的概念、常用方法入手,探讨了其在房地产市场分析中的各种应用,分析了在房地产应用中的数据挖掘流程,并以南京市房地产市场为例,运用数据挖掘技术中的神经网络方法对房地产市场进行了模拟,研究了运用神经网络对房地产市场进行分析和预测的过程和方法,并得出了可靠的结论。文章最后对数据挖掘在房地产领域的应用面临的问题做了分析和展望。     

长沙市房地产需求预测

城市住宅建设是一项民生工程,影响到社会稳定,对未来房地产需求的准确预测,有利于指导房地产市场的健康发展。通过对影响住宅需求的可能因素进行分析,采用逐步回归分析方法,运用SPSS等软件,建立预测模型,对长沙市未来的房地产需求量进行科学预测。     

浅析房地产投资风险及风险防范策略

通过对房地产投资风险的分析,阐述了房地产投资风险的特征,探讨了我国房地产投资风险的总体状况及变化趋势,指出预测最佳投资区位对房地产业至关重要。     

西安市房地产预警系统研究

采用主成分分析、BP神经网络等现代数学方法,构建西安市房地产预警系统,并通过单指标和综合指标来预测房地产市场的运行轨迹,以揭示西安市房地产的运行状况。     

徐州市房地产市场价格影响因素调查分析

房地产价格的影响因素众多,通过统计调查方法,依据徐州市区房地产发展实际,对房地产宏观影响因素和房地产自身影响因素进行了问卷调查,对调查可靠性与科学性进行了评价,最后结合调查结果对徐州市房地产价格进行了分析,并预测发展趋势。     

北京房地产市场价格预测

运用立方曲线预测模型定量预测2011年北京房地产市场价格为18092.18元,并通过定性分析对预测结果进行修正,得出2011年北京房地产市场价格趋势为“稳中小升”的预测结论.预计增幅范围在5％～9％左右,房价大约在16153.8元至16769.18元之间.     

西安市住宅潜在需求量预测

住宅的潜在需求量是进行房地产开发的一个重要数量指标,住宅的潜在需求量的预测可以给城市房地产开发管理部门的规划提供依据。本文着重分析了基于往年西安市住宅数量的各项指标,结合其他社会、经济等因素,通过线性回归的方法,对西安市潜在房地产需求量进行了预测。