基于BP神经网络自贡房地产价格走势预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。     

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.     

大型三线城市住宅价格的影响因素及尺度研究

住宅价格在城市内部空间呈现出一定的空间异质性,对房价影响因素的研究有利于管理者对土地利用政策与房地产开发计划的实施与调控.运用POI数据构建MGWR模型,对2020年11月济宁市中心城区住宅区位对价格的影响因素进行研究,揭示了房龄、最近医院距离、最近学校距离等7个因素对济宁市中心城区住宅价格的具体影响能力及各因素影响能...     

基于GM(1,1)理论的昆明市房地产价格预测

房地产价格是房地产市场最重要和最直接的反映,而房地产价格受诸多因素的影响,使得房价与影响其变化的经济变量之间的定量关系无法用精确的数学表达式来描述.以昆明市作为研究对象,建立GM(1,1)模型,采用理论与实证相结合的方法进行研究,以历史价格数据预测未来价格,并检查其精度,为昆明市房地产投资决策管理提供一定的科学性借鉴.     

芜湖市商品住宅价格空间分布特征及驱动机制分析

近几年芜湖市的住宅房地产市场发展迅速,市场呈现出供需两旺的局面。但商品房价格涨幅惊人,中低等收入家庭难以承受过高的房价,与此同时,房地产价格的区位差异巨大。这些因素都在一定程度上影响了房地产市场的可持续发展。因此,从空间角度对芜湖市的住宅房地产市场所进行的研究,对促进芜湖市住宅房地产市场的平稳、健康发展具有重要现实意义。     

房屋资产市场价格和实际价值评估的研究综述

房屋价格是房地产市场多种因素共同作用下最终的表现形式,房屋市场价格与其实际价值之间可能存在背离,本文对当前房地产价格与价值问题做了综合分析,首先对房产价格仍将维持不断上涨趋势的观点做了论证和归纳;然后剖析房价波动的因素,论述房价产生调整波动的观点;并对研究房屋价格的各种经济理论和计量模型做了论证。在此基础上提出了使用误差修正模型来评估房屋实际价值的思想和方法。     

陕西省房地产价格波动特点、原因及对策

采用定理和定性结合的方法,分析陕西省房地产价格波动特点及影响因素.实证结果显示,陕西省新建住宅、新建商品住宅及二手住宅价格均呈平稳中温和上涨的整体运行态势.房地产价格波动的主要影响因素为政府的宏观调控政策、保障房供应、土地供给加大等.根据分析结果提出稳定房地产价格、促进陕西房地产市场健康发展的政策建议.     

安徽省商品房价格波动影响因素实证分析

持续走高的房价趋势已逐渐影响到人民生活和经济发展,引起了政府的高度重视。基于安徽省1997-2016年房地产行业的数据,运用主成分分析法从原始变量中提取3个主成分,建立回归模型,定量研究各因素对安徽省商品房价格的影响程度。研究结果表明:各因素对房价上涨的影响程度由大到小依次为货币供应量、常住人口数量、城镇居民人均可支配收入、房屋竣工面积、居民消费价格指数、地方财政房产税、人均GDP、城镇化率、房地产开发投资额、土地购置费用、房地产开发企业个数。     

基于灰色理论的房地产市场需求影响因素研究——以重庆市为例

目前,我国房地产领域出现了一系列问题:房价上涨速度惊人;政府以往每一轮的调控政策只能在短时间抑制房价,随后又伴随着更大一轮的疯长等。在竞争性较强的市场条件下,房价主要由市场供需决定。为此,对房地产市场需求因素以及各因素之间的相对重要程度进行研究,并引入灰色关联度模型对影响重庆市房地产市场需求的各因素进行实例分析,从而为促进房地产市场良性发展提供参考。     

基于灰色-马尔可夫模型的上海房价走势实证研究

针对房地产营销过程中,价格变化随机性的特点,将灰色GM(1,1)预测与马尔可夫预测有机结合,构成灰色-马尔可夫预测模型,对未来某一时段的房价的灰色预测结果做马尔可夫评价。结果表明,该模型是切实有效的。因此,此模型可用于指导房地产政策的制定。     

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.     

安徽省房地产价格研究

分析2002年～2012年安徽省城镇居民平均房价收入比,发现2008年后房价收入比超过6。先定性研究安徽省地产价格的影响因素,再运用主成分分析法定量研究几种影响因素的重要程度,得出了城市居民消费价格指数对房地产价格影响作用最大。要促进安徽省房地产投资,使得对房地产的有效需求大于供给,以及中低收入者购买力不足的结论。最后,对安徽省房地产业合理发展提出对策建议。     

基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型

为进一步提高住宅价格预测精度,进而为有关部门提供相关数据参考,帮助其及时准确地制定相关政策,提出了基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型。该模型首先使用Pearson系数对影响房价的相关因素进行特征筛选,舍弃与住宅价格关联性不强的因素;然后使用萤火虫算法对BP神经网络进行优化,建立基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型;最后以上海市统计局最新发布的相关数据进行实验验证。实验结果表明,所提模型优于其他5种模型,能够实现住宅价格的有效预测。     

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。     

基于灰色预测的地铁对沿线房价影响分析

地铁对其沿线的房价具有一定的影响作用.通过GM(1,1)模型预测没有地铁影响下的房价,并与实际房价对比做差.从差值可以发现,地铁沿线房价受地铁影响明显上涨,并且随着地铁工程的推进,实际房价与预测房价的差值逐渐增大.这对房地产投资有一定借鉴意义.     

入世为国内私企带来商机

在京香港房地产专业人士张志坚: 未来几年的房价总体应该是稳中有升,但不会出现大幅上涨,因为北京房地产的主体消费群将仍是普通消费者,他们实际的购买能力是不会因为申奥成功而大幅上涨的。估计未来几年将会有一些人不炒楼盘而去炒地皮,从而抬高新建楼盘的成本以至影响到楼市。     

住宅商品房价格预测模型的研究

2017年的最后三个月,中国房地产市场罕见地迎来了一轮密集的政策信号。从中共十九大报告的召开到年末的中央政治局会议的召开,再到召开的中央经济工作会议,这三场高层会议连续对房地产市场定调。房价将如何变化,它再次成为人们关注的热点,因此一个合理的价格预测模型就显得尤为重要。本文通过2005～2016年新疆住宅商品房的价格,结合灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型,建立了灰色马尔科夫预测模型,所建模型的平均相对误差由原来的7.17%降低到2.39%,弥补了灰色GM(1,1)模型预测结果误差大的缺点。结果表明:灰色马尔科夫模型是较好的价格预测模型,并且新疆住宅商品房价格在2017～2020年将会呈现出持续走高的趋势。     

山东省房价与地价互动关系研究

利用山东省2002～2009年的住宅销售价格和住宅用地价格的季度数据建立自回归分布滞后模型,研究房价与地价之间的互动关系.使用Granger因果检验方法对住宅价格和住宅用地价格的关系进行实证检验,结果显示：当滞后期为2时,地价对房价有影响;除滞后2期外,当滞后期数为1～6时,住宅价格对住宅用地价格的影响非常明显,住宅用地价格对住宅价格则没有显著影响.     

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。     

论房地产价格与宏观调控

近年来,我国房价普遍上涨,社会高度关注,中央政府和一些地方政府试图加以调控。本文针对房地产价格的构成、特点和影响因素及某些宏观调控措施加以分析,并提出了整控房价的几点对策。