BP-Boosting算法的商品住宅價格預(yù)測模型

本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關(guān)網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學(xué)地選取影響商品住宅價格的影響指標(biāo)為人均gdp、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產(chǎn)開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立hedonic商品住宅價格影響因素模型。依照bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應(yīng)用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預(yù)測值,對海口市商品住宅價格的研究具有一定的指導(dǎo)作用。

房地產(chǎn)價格評估需要有客觀而精準(zhǔn)的方法,以作為物業(yè)稅征收、房地產(chǎn)買賣等方面的用途。文章以杭州市商品住宅為例,結(jié)合2430個樣本數(shù)據(jù)對構(gòu)建的特征價格模型先用四種函數(shù)形式進(jìn)行優(yōu)選,抽取300個樣本進(jìn)行價格評估預(yù)測建模,然后抽取100個樣本進(jìn)行評估預(yù)測效果檢驗,并對所得到的結(jié)果進(jìn)行分析。

針對我國房地產(chǎn)市場的準(zhǔn)理性預(yù)期特性,從供給和需求分析入手,建立了商品住宅價格的預(yù)期模型。采用eviews軟件對武漢市商品住宅市場進(jìn)行了實證分析研究,驗證了所建立模型的準(zhǔn)確性,分析結(jié)果表明:適應(yīng)性預(yù)期在消費者的價格預(yù)期中占據(jù)主導(dǎo)地位,消費者在很大程度上借助于先前的價格走勢對未來進(jìn)行預(yù)測,尤其是前期住房價格的漲跌幅度大小及持續(xù)時間長短對消費者的影響效果明顯,市場理性程度不足,從而導(dǎo)致價格脫離實際,波動性增強(qiáng);其次,預(yù)防通貨膨脹和追逐資本利得的需求疊加,導(dǎo)致房地產(chǎn)市場中的投資性需求旺盛,對房價的推動作用高于土地價格水平、金融信貸供給量等。

在分析城市商品住宅價格影響因素的基礎(chǔ)上,用人均國民生產(chǎn)總值、商品住宅銷售面積、人均可支配收入、人均儲蓄存款余額、人均居住面積等可定量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為輸入變量,單位面積商品住宅價格為輸出變量,建立bp網(wǎng)絡(luò),擬合商品住宅價格模型。用西安市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為分析實例表明,模型擬合性較好。

為了分析沈陽市商品住宅市場情況,根據(jù)國內(nèi)外編制價格指數(shù)的方法,結(jié)合沈陽市房地產(chǎn)市場的實際情況,采用特征價格法對沈陽市商品住宅價格指數(shù)進(jìn)行研究.選擇16個特征變量,采用半對數(shù)模型構(gòu)建沈陽市商品住宅特征價格模型,并對模型進(jìn)行檢驗,確定影響沈陽市商品住宅價格的14個特征變量及相互關(guān)系.通過價格指數(shù)計算公式,計算出2006年至2013年沈陽市商品住宅特征價格指數(shù),得出沈陽市商品住宅價格增速正在逐年減緩的結(jié)論,并對未來市場可能出現(xiàn)的問題提出合理建議.

房地產(chǎn)價格特別是商品住宅價格是現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)關(guān)注的熱點。影響商品住宅價格的因素十分復(fù)雜。本文以濟(jì)南商品住宅市場數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運用數(shù)理分析方法對濟(jì)南商品住宅價格的影響因素進(jìn)行了分析并建立多元回歸分析模型。

2017年的最后三個月,中國房地產(chǎn)市場罕見地迎來了一輪密集的政策信號。從中共十九大報告的召開到年末的中央政治局會議的召開,再到召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會議,這三場高層會議連續(xù)對房地產(chǎn)市場定調(diào)。房價將如何變化,它再次成為人們關(guān)注的熱點,因此一個合理的價格預(yù)測模型就顯得尤為重要。本文通過2005～2016年新疆住宅商品房的價格,結(jié)合灰色gm(1,1)模型和馬爾科夫模型,建立了灰色馬爾科夫預(yù)測模型,所建模型的平均相對誤差由原來的7.17%降低到2.39%,彌補(bǔ)了灰色gm(1,1)模型預(yù)測結(jié)果誤差大的缺點。結(jié)果表明:灰色馬爾科夫模型是較好的價格預(yù)測模型,并且新疆住宅商品房價格在2017～2020年將會呈現(xiàn)出持續(xù)走高的趨勢。

本文在灰色系統(tǒng)理論的指導(dǎo)下,結(jié)合錦州市商品住宅價格現(xiàn)狀,建立灰色關(guān)聯(lián)度模型,對錦州市商品住宅價格的影響因素進(jìn)行實證研究分析。研究發(fā)現(xiàn):錦州市商品住宅價格受本地區(qū)生產(chǎn)總值(gdp)和人均可支配收入影響較大,開發(fā)商應(yīng)在錦州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體趨勢下,關(guān)注市場需求,適時調(diào)整企業(yè)經(jīng)營發(fā)展戰(zhàn)略。

文章針對近年來商品住宅價格波動較大這一特征,利用carey模型從商品住宅市場需求、供給及均衡價格為出發(fā)點研究商品住宅價格的波動機(jī)理,進(jìn)而運用eview軟件對1998～2007年我國商品住宅平均價格進(jìn)行實證檢驗,結(jié)論認(rèn)為在商品住宅市場的價格決定及波動過程中,城鎮(zhèn)居民可支配收入水平、土地成本、建材成本、心理預(yù)期以及投機(jī)炒作,是商品住宅價格的波動的主要影響因素。

自1980年我國開始實施住宅制度改革以來,商品住宅價格的確定已成為我國住宅市場的核心問題,也是各級政府房地產(chǎn)業(yè)宏觀管理與調(diào)控的指示燈,商品住宅價格的變化直接關(guān)系到廣大消費者的切身利益,是社會關(guān)注的熱點問題。因此,本文從市場價格的確定機(jī)制出發(fā),尋求影響商品住宅價格的因素,并采用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定量分析這些影響

根據(jù)2001～2010年的相關(guān)數(shù)據(jù),利用matlab建立了蘭州市商品住宅價格變動趨勢的數(shù)學(xué)模型zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅價格的多元線性回歸模型logz=c0+c1log(n1)+c2log(n2)+c3log(n3)+c4n4并進(jìn)行分析,考慮4個主要影響因素:人口數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)商平均投資成本、人均收入、一年期定期存款利率.結(jié)果表明:蘭州市商品住宅價格與時間呈二次非線性增長,沒有明顯的周期性,并預(yù)測了蘭州市2011年商品住宅價格為8846元/m2;蘭州市商品住宅價格與4個主要影響因素的偏相關(guān)系數(shù)分別為rzn1=0.9020、rzn2=0.9992、rzn3=0.9162、rzn4=-0.8990,其中房地產(chǎn)開發(fā)商平均投資成本對商品住宅價格的影響作用最大.

文章首先運用系統(tǒng)動力學(xué)方法研究商品住宅系統(tǒng),定性分析商品住宅價格的影響因素及相互因果反饋關(guān)系;然后建立系統(tǒng)動力學(xué)因果反饋圖,并建立系統(tǒng)流圖,利用計算機(jī)軟件進(jìn)行仿真模擬,并將仿真結(jié)果與真實數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以檢驗?zāi)Ｐ偷挠行?最后預(yù)測未來成都市商品住宅價格的走勢,研究成果為提出相關(guān)政策性意見提供依據(jù)。

房地產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)重要的組成部分,近年來房價問題成了人們熱議的話題.本文通過建立灰色關(guān)聯(lián)度模型對武漢市商品住宅房價的影響因素進(jìn)行了分析,并建立房價與這些因素的多元線性回歸模型了.

房地產(chǎn)在金融市場中占有舉足輕重的地位,其價格變化對整個金融市場有著顯著的影響。采用特征價格模型,對美國一線城市2007年6月及2008年的房價進(jìn)行了相關(guān)定價研究。對傳統(tǒng)特征價格模型的屬性因子進(jìn)行了擴(kuò)充,加入房產(chǎn)周邊犯罪率因子進(jìn)行模擬;在數(shù)值方法計算方面,首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了box-cox變換,分別采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及傳統(tǒng)的最小二乘法進(jìn)行數(shù)值模擬分析,結(jié)果表明,房價隨犯罪事件類型及發(fā)生距離房地產(chǎn)的遠(yuǎn)近有-5.78%～2.08%的變化;在2008年與2007年6月的不同時段內(nèi),犯罪率的變化對房價的影響有所不同。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的價格與實際交易價格曲線比傳統(tǒng)最小二乘模擬的價格曲線精度高出5.74個百分點。

房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度強(qiáng),對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動作用十分明顯,與人民生產(chǎn)生活息息相關(guān),其中商品住宅投資在房地產(chǎn)開發(fā)投資中占有相當(dāng)大的比例,因此研究商品住宅價格的影響因素顯得尤為必要了。本文對商品住宅價格的影響因素,商品住宅價格的影響因素有很多,分類也有很多種,本文重點從自身的因素與外部的因素以及需求影響因素與供給影響因素進(jìn)行了詳細(xì)的分析與研究。

目前，住宅消費已成為我國居民消費中最大最重要的支出，而房價的非理性增長給社會和經(jīng)濟(jì)帶來了一定的負(fù)面影響。本文通過對2002年～2015年發(fā)表的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，總結(jié)了目前用于預(yù)測房地產(chǎn)價格主流的數(shù)學(xué)模型，指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰色—馬爾柯夫模型、隨機(jī)序列模型等模型的優(yōu)缺點，提出應(yīng)理清房價的主導(dǎo)影響因素及機(jī)制，進(jìn)一步對各種數(shù)學(xué)模型進(jìn)行修正，并認(rèn)為基于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵詞搜索技術(shù)方法將得到廣泛應(yīng)用。

針對混凝土橋梁耐久性歷史評估數(shù)據(jù)的特點,提出一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與gm(1,1)模型的橋梁耐久性組合預(yù)測方法。通過gm(1,1)模型,以部分?jǐn)?shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行預(yù)測,在此基礎(chǔ)之上,引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)測的殘差序列進(jìn)行處理,旨在克服單一預(yù)測模型的不足,取得更高的預(yù)測精度。算例表明,本文算法精度明顯高于傳統(tǒng)gm(1,1)模型,與類似算法相比,精度上也有所提高。

通過在相關(guān)網(wǎng)站搜集到的數(shù)據(jù),選取影響商品住宅價格的三個主要因素,分別為居民消費價格指數(shù)、公共預(yù)算收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額；為了建立各因素與商品住宅價格之間的關(guān)系模型,首先,利用因子分析將影響因素進(jìn)行降維,變成兩個因子,其次,利用matlab曲線擬合得出商品住宅價格與兩個因子之間的二元非線性函數(shù)模型。

北京市商品住宅價格分析李鵬改革開放的十幾年間，北京住宅建設(shè)發(fā)展非常迅速。僅“八五”期間就建成住宅３３４９萬平方米．平均每年竣工面積高達(dá)６６９．８萬平方米，１９９５年普通住宅竣工面積則高達(dá)７６２萬平方米。隨著近年大量住宅的建成，人民群眾的層住條件也有了...

隨著建設(shè)工程施工的信息化與安全化,基坑的變形預(yù)測是基坑設(shè)計和施工的重要補(bǔ)充手段?；赽p人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及時序分析arx自回歸各態(tài)歷經(jīng)模型,對基坑的沉降變形進(jìn)行了預(yù)測,數(shù)據(jù)結(jié)果表明兩種模型均能較好地對未來值進(jìn)行較真實的預(yù)測;從bp模型與arx模型的預(yù)測結(jié)果均方誤差值大小的角度而言,bp模型的預(yù)測對于未來趨勢的判斷比arx模型要更強(qiáng)一些。試驗結(jié)果說明兩種預(yù)測模型應(yīng)用于實際工程的監(jiān)測預(yù)測具有實際意義。

針對傳統(tǒng)住宅特征價格模型特征變量多、變量間存在多重共線性等問題,提出采用主成分分析(pca)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相集成的方法對傳統(tǒng)模型加以改進(jìn),即先利用pca對特征變量進(jìn)行降維并消除變量之間的相關(guān)性,然后運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性適應(yīng)性信息處理能力對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真.最后用青島市西海岸新區(qū)70套商品住宅樣本數(shù)據(jù)對改進(jìn)模型進(jìn)行了檢驗,檢驗結(jié)果表明,改進(jìn)模型的平均預(yù)測誤差為0.75%,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的特征價格模型.

中國的房地產(chǎn)市場經(jīng)歷了2010年限購,2014年解除限購,2016年的再次限購的政策調(diào)整.廈門住宅價格一路攀升,增幅超越了北、上、廣、深,位居全國第一,引發(fā)全國關(guān)注,對廈門住宅價格的預(yù)測和調(diào)控的研究有一定現(xiàn)實意義.本文擬通過對廈門自2012年元月-2016年10月的平均住宅價格數(shù)據(jù),結(jié)合spss17.0版軟件,用時間序列分析中的arima(1,2,1)模型,對2016年10月以后的廈門住宅價格預(yù)測及調(diào)控進(jìn)行研究.