BP-Boosting算法的商品住宅價(jià)格預(yù)測(cè)模型

本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價(jià)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(jià)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(jià)格影響因素模型。依照bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的實(shí)現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)?？谑猩唐纷≌瑑r(jià)格的應(yīng)用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價(jià)格預(yù)測(cè)值,對(duì)?？谑猩唐纷≌瑑r(jià)格的研究具有一定的指導(dǎo)作用。

房地產(chǎn)價(jià)格評(píng)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(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的特征價(jià)格模型先用四種函數(shù)形式進(jìn)行優(yōu)選,抽取300個(gè)樣本進(jìn)行價(jià)格評(píng)估預(yù)測(cè)建模,然后抽取100個(gè)樣本進(jìn)行評(píng)估預(yù)測(cè)效果檢驗(yàn),并對(duì)所得到的結(jié)果進(jìn)行分析。

針對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)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(jià)格的預(yù)期模型。采用eviews軟件對(duì)武漢市商品住宅市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析研究,驗(yàn)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(fèi)者的價(jià)格預(yù)期中占據(jù)主導(dǎo)地位,消費(fèi)者在很大程度上借助于先前的價(jià)格走勢(shì)對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè),尤其是前期住房?jī)r(jià)格的漲跌幅度大小及持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)短對(duì)消費(fèi)者的影響效果明顯,市場(chǎng)理性程度不足,從而導(dǎo)致價(jià)格脫離實(shí)際,波動(dòng)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(chǎng)中的投資性需求旺盛,對(duì)房?jī)r(jià)的推動(dòng)作用高于土地價(jià)格水平、金融信貸供給量等。

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

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

房地產(chǎn)價(jià)格特別是商品住宅價(jià)格是現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)關(guān)注的熱點(diǎn)。影響商品住宅價(jià)格的因素十分復(fù)雜。本文以濟(jì)南商品住宅市場(chǎng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用數(shù)理分析方法對(duì)濟(jì)南商品住宅價(jià)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(gè)月,中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)罕見地迎來了一輪密集的政策信號(hào)。從中共十九大報(bào)告的召開到年末的中央政治局會(huì)議的召開,再到召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議,這三場(chǎng)高層會(huì)議連續(xù)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)定調(diào)。房?jī)r(jià)將如何變化,它再次成為人們關(guān)注的熱點(diǎn),因此一個(gè)合理的價(jià)格預(yù)測(cè)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(jià)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(cè)模型,所建模型的平均相對(duì)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(cè)結(jié)果誤差大的缺點(diǎn)。結(jié)果表明:灰色馬爾科夫模型是較好的價(jià)格預(yù)測(cè)模型,并且新疆住宅商品房?jī)r(jià)格在2017～2020年將會(huì)呈現(xiàn)出持續(xù)走高的趨勢(shì)。

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(jià)格現(xiàn)狀,建立灰色關(guān)聯(lián)度模型,對(duì)錦州市商品住宅價(jià)格的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究分析。研究發(fā)現(xiàn):錦州市商品住宅價(jià)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(shì)下,關(guān)注市場(chǎng)需求,適時(shí)調(diào)整企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展戰(zhàn)略。

文章針對(duì)近年來商品住宅價(jià)格波動(dòng)較大這一特征,利用carey模型從商品住宅市場(chǎng)需求、供給及均衡價(jià)格為出發(fā)點(diǎn)研究商品住宅價(jià)格的波動(dòng)機(jī)理,進(jìn)而運(yùn)用eview軟件對(duì)1998～2007年我國(guó)商品住宅平均價(jià)格進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)論認(rèn)為在商品住宅市場(chǎng)的價(jià)格決定及波動(dòng)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(jià)格的波動(dòng)的主要影響因素。

自1980年我國(guó)開始實(shí)施住宅制度改革以來,商品住宅價(jià)格的確定已成為我國(guó)住宅市場(chǎng)的核心問題,也是各級(jí)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(jià)格的變化直接關(guān)系到廣大消費(fèi)者的切身利益,是社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)問題。因此,本文從市場(chǎng)價(jià)格的確定機(jī)制出發(fā),尋求影響商品住宅價(jià)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(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)的數(shù)學(xué)模型zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅價(jià)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(gè)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(jià)格與時(shí)間呈二次非線性增長(zhǎng),沒有明顯的周期性,并預(yù)測(cè)了蘭州市2011年商品住宅價(jià)格為8846元/m2;蘭州市商品住宅價(jià)格與4個(gè)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(duì)商品住宅價(jià)格的影響作用最大.

文章首先運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法研究商品住宅系統(tǒng),定性分析商品住宅價(jià)格的影響因素及相互因果反饋關(guān)系;然后建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)因果反饋圖,并建立系統(tǒng)流圖,利用計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行仿真模擬,并將仿真結(jié)果與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?最后預(yù)測(cè)未來成都市商品住宅價(jià)格的走勢(shì),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(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要的組成部分,近年來房?jī)r(jià)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(duì)武漢市商品住宅房?jī)r(jià)的影響因素進(jìn)行了分析,并建立房?jī)r(jià)與這些因素的多元線性回歸模型了.

房地產(chǎn)在金融市場(chǎng)中占有舉足輕重的地位,其價(jià)格變化對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)有著顯著的影響。采用特征價(jià)格模型,對(duì)美國(guó)一線城市2007年6月及2008年的房?jī)r(jià)進(jìn)行了相關(guān)定價(jià)研究。對(duì)傳統(tǒng)特征價(jià)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(jì)算方面,首先對(duì)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?jī)r(jià)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(shí)段內(nèi),犯罪率的變化對(duì)房?jī)r(jià)的影響有所不同。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬的價(jià)格與實(shí)際交易價(jià)格曲線比傳統(tǒng)最小二乘模擬的價(jià)格曲線精度高出5.74個(gè)百分點(diǎn)。

房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度強(qiáng),對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)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(jià)格的影響因素顯得尤為必要了。本文對(duì)商品住宅價(jià)格的影響因素,商品住宅價(jià)格的影響因素有很多,分類也有很多種,本文重點(diǎn)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(fèi)已成為我國(guó)居民消費(fèi)中最大最重要的支出，而房?jī)r(jià)的非理性增長(zhǎng)給社會(huì)和經(jīng)濟(jì)帶來了一定的負(fù)面影響。本文通過對(duì)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(cè)房地產(chǎn)價(jià)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(diǎn)，提出應(yīng)理清房?jī)r(jià)的主導(dǎo)影響因素及機(jī)制，進(jìn)一步對(duì)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(duì)混凝土橋梁耐久性歷史評(píng)估數(shù)據(jù)的特點(diǎn),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(cè)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(cè),在此基礎(chǔ)之上,引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)的殘差序列進(jìn)行處理,旨在克服單一預(yù)測(cè)模型的不足,取得更高的預(yù)測(cè)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(jià)格的三個(gè)主要因素,分別為居民消費(fèi)價(jià)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(jià)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(gè)因子,其次,利用matlab曲線擬合得出商品住宅價(jià)格與兩個(gè)因子之間的二元非線性函數(shù)模型。

北京市商品住宅價(jià)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(cè)是基坑設(shè)計(jì)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(shí)序分析arx自回歸各態(tài)歷經(jīng)模型,對(duì)基坑的沉降變形進(jìn)行了預(yù)測(cè),數(shù)據(jù)結(jié)果表明兩種模型均能較好地對(duì)未來值進(jìn)行較真實(shí)的預(yù)測(cè);從bp模型與arx模型的預(yù)測(cè)結(jié)果均方誤差值大小的角度而言,bp模型的預(yù)測(cè)對(duì)于未來趨勢(shì)的判斷比arx模型要更強(qiáng)一些。試驗(yàn)結(jié)果說明兩種預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于實(shí)際工程的監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)具有實(shí)際意義。

針對(duì)傳統(tǒng)住宅特征價(jià)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(duì)傳統(tǒng)模型加以改進(jìn),即先利用pca對(duì)特征變量進(jìn)行降維并消除變量之間的相關(guān)性,然后運(yùn)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性適應(yīng)性信息處理能力對(duì)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(duì)改進(jìn)模型進(jìn)行了檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)模型的平均預(yù)測(cè)誤差為0.75%,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的特征價(jià)格模型.

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