【摘要】： 作為我國國民經(jīng)濟(jì)的主要產(chǎn)業(yè),房地產(chǎn)的異常波動(dòng)常常會(huì)牽動(dòng)整個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)命脈,更深入影響每個(gè)老百姓的家庭,所以,對(duì)房地產(chǎn),特別是住宅市場(chǎng)的信息收集與預(yù)測(cè)系統(tǒng)成了為政府,業(yè)界以及學(xué)界關(guān)注的重點(diǎn),其中預(yù)測(cè)系統(tǒng)的建立是關(guān)鍵,因此,有效利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)建立更為一般,更為全面,更為有效的預(yù)測(cè)系統(tǒng)是必需的,而ARIMA模型是比較常用的金融時(shí)間序列理論,其主要研究各個(gè)經(jīng)濟(jì)變量自身的數(shù)量關(guān)系,住宅市場(chǎng)數(shù)據(jù)有同樣有符合ARIMA模型的特征,因此利用ARIMA模型擬合是比較可信的。 本論文選用的研究對(duì)象主要有以下住宅指標(biāo):上海、北京、廣州、深圳四市的新房成交量,全國房屋銷售價(jià)格水平同比指數(shù)與環(huán)比指數(shù),上海、北京的居住土地出讓面積及成交金額。利用混合自回歸-移動(dòng)平均(ARIMA)模型作為理論依據(jù)對(duì)上述研究對(duì)象建模分析,并結(jié)合Bayes理論的先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率、似然法對(duì)模型進(jìn)行修正,最終得到在不考慮政府行為性的前提下的預(yù)測(cè)模型,通過對(duì)殘差的平穩(wěn)性與隨機(jī)性判斷來確定擬合效果,并對(duì)未來20年的新房交易量、新房房?jī)r(jià)等給出預(yù)測(cè)。 本文首先闡述了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀以及常用模型,并對(duì)已有模型做出歸納與總結(jié),找出各種方法的優(yōu)缺點(diǎn);然后對(duì)原始數(shù)據(jù)做修正,同時(shí)闡述ARIMA模型理論,Bayes修正理論,并利用這些建模理論對(duì)修正后的數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型,對(duì)未來20年的相關(guān)指標(biāo)給出預(yù)測(cè)結(jié)果。最后是論文的結(jié)論部分。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F293.3
【圖文】：

資和通過人口、收入、CPI 本面變量影響影響居住成力成本、財(cái)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展住宅市場(chǎng)圖 2-1 住宅市場(chǎng)與城市經(jīng)濟(jì)相互作用關(guān)系[25]整滯后對(duì)經(jīng)濟(jì)形式的波動(dòng)敏感度較小，小范圍內(nèi)小型的經(jīng)濟(jì)生太大的影響。由于住宅市場(chǎng)是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)不充分，信宅業(yè)的發(fā)展與國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是息息相關(guān)的，而發(fā)經(jīng)濟(jì)突然發(fā)生繁榮或者衰退的波動(dòng)時(shí)，住宅價(jià)格的滯后性，且有時(shí)表現(xiàn)為不敏感。從住宅產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)指系中（圖 2-2），我們不難看出這一點(diǎn)。

2007年1月2007年3月2007年5月2007年7月2007年9月2007年11月2008年1月2008年3月2008年5月2008年7月2008年9月2008年11月2009年1月2009年3月2009年5月2009年7月bjgzsz圖 4-1 新房成交量4.2.1.1 北京新房成交量首先用 SAS 程序做出了北京房屋成交量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)（圖 4-2），發(fā)現(xiàn)該列數(shù)據(jù)并不平穩(wěn)，因此，該序列為非平穩(wěn)的時(shí)間序列，并且存在一定的增長(zhǎng)或下降趨勢(shì)等，因此需要對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理，然后再判斷處理后序列的平穩(wěn)性。直到數(shù)列平穩(wěn)為止。對(duì)于北京房屋成交量這列數(shù)據(jù)來看，其在 2 階差分后就差到了平穩(wěn)。因此在 ARIMA 過程中，d=2。其結(jié)果如下：

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2738540