基于VAR模型的商品住房市场供求比与房价收入比研究——以武汉市为例

基于商品住房市场供求比、房价收入比与房地产市场的关系,选择商品住房市场供求比和房价收入比为研究变量,以武汉市为研究区域,通过构建两者的VAR模型,并进行Granger因果关系检验与脉冲响应函数分析,研究武汉市商品住房市场供求比与房价收入比之间的相互关系.研究结果表明,商品住房市场供求比的大幅波动反映出商品住房市场供给与需求的不合理;同时,商品住房市场供求比与房价收入比之间存在单向的Granger因果关系,并且前者对于后者的负向影响更为显著.因此,提出改善房地产市场供求关系和完善房地产政策的对策建议.     

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.     

基于灰理论的威海市房地产价格预测

房价预测是房产投资和经济调控的重要依据之一.灰理论预测可以在少量信息、不完全数据的情况下,揭示房价的发展变化特征.以威海市为例,应用灰理论对其房地产价格建立灰模型GM(1,1)进行预测,其结果显示具有较高的实用性.最后对威海市房价的发展给出了相关建议.     

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.     

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。     

抑制房地产泡沫问题

本文就通过房地产这一问题对城市房价作了深入的分析和科学的探讨。我们对城市房价构建数学模型。通过对城市房价模型的分析和求解,更深入了解了房价的形成因素及复杂的演化机理,从而针对性地提出解决房地产泡沫的有效政策和建议,并对所提政策和建议作出科学的预测和评价,为城市居民的住房问题提供诸多便利。     

昆明市区域商品住宅价格及影响因素研究

结合历史房价数据及人均生产总值等因素,以昆明市作为研究对象,通过建立GM(1,N)模型对昆明市的商品住宅房价进行了预测,采用理论与实证相结合的方法进行研究,并检验了模型的精度,试图弥补房价与影响其变化的多个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的不足,以期为昆明市的房地产投资决策提供一定的指导和借鉴意义.     

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.     

房地产价格指数与居民消费水平的动态回归分析

以SAS软件为工具,对郑州市2009年5月至2013年5月新建住宅价格指数序列和居民消费价格指数序列进行协整分析,分别拟合了动态回归ARIMAX模型和误差修正ECM模型.ARIMAX模型显著有效,揭示了居民消费价格指数对新建住宅价格指数的影响系数达到1.014 73,预测结果显示,郑州市的房价近期仍呈上升态势,上涨幅度维持在1%左右.ECM模型拟合效果不理想,说明房价受短期波动的影响很小,对房地产市场的调控漫长而复杂.