本文關(guān)鍵詞：我國主要城市房地產(chǎn)價格指數(shù)的預(yù)測方法及預(yù)測研究

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【摘要】：本論文旨在研究如何建立一套完備的房價指數(shù)時間序列的預(yù)測方法系統(tǒng),以用于提供房價指數(shù)變動的預(yù)測,揭示房價指數(shù)時間序列的內(nèi)在特征屬性以及與外部環(huán)境的關(guān)系。論文通過分析房價指數(shù)時間序列的特征屬性,即是平穩(wěn)的還是不平穩(wěn)的,是線性的還是非線性的,有無ARCH效應(yīng),得到這樣的結(jié)論,在房價指數(shù)時間序列的建模和預(yù)測系統(tǒng)中,只要有三種模型即可,即ARMA模型,GARCH模型和非線性時間序列模型。在本文中,非線性時間序列模型采用非線性實函數(shù)逼近能力很強的多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò),使模型具有較高的建模和預(yù)測精度。本文用這個系統(tǒng)對我國70個主要城市的同比和環(huán)比房價指數(shù)時間序列進(jìn)行了建模和預(yù)測,得到了許多有價值的結(jié)論。一個是絕大部分房價指數(shù)時間序列是平穩(wěn)的,極少的不平穩(wěn)的都是一階差分平穩(wěn)的。這些時間序列有它內(nèi)在的變化規(guī)律。其次,房價指數(shù)時間序列是可以預(yù)測的,只是預(yù)測精度參差不齊,有高有低。再則,一部分房價指數(shù)時間序列具有ARCH效應(yīng),對這樣的時間序列,若它是線性的,則用GARCH模型預(yù)測精度較高,若是非線性的,則采用多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測,這樣預(yù)測精度可以有顯著的提高。
【關(guān)鍵詞】：房地產(chǎn)價格指數(shù) GARCHARMA?模型 多層RBF網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F299.23
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究目的和意義8-9
• 1.2 文獻(xiàn)綜述9-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文研究內(nèi)容12
• 1.4 論文的創(chuàng)新點12-13
• 第二章 房地產(chǎn)價格相關(guān)理論13-25
• 2.1 房地產(chǎn)價格的概念及房價指數(shù)的分類13-16
• 2.2 房地產(chǎn)價格的形成機理及類型16-18
• 2.3 房地產(chǎn)價格指數(shù)的作用18-19
• 2.4 近十幾年房地產(chǎn)價格指數(shù)的變化及其影響因素分析19-25
• 第三章 用于房價指數(shù)預(yù)測的常用模型25-34
• 3.1 ARIMA( qp, )、ARIMA( ,,qdp )模型25-27
• 3.1.1 自回歸模型 ( AR模型)25
• 3.1.2 平滑模型( MA模型)25
• 3.1.3 自回歸平滑模型( ARMA模型)25-26
• 3.1.4 確定性趨勢分量的去除和ARIMA模型26
• 3.1.5 模型選擇26-27
• 3.1.6 自回歸平滑模型的建立過程27
• 3.2 開關(guān)馬爾科夫模型27-28
• 3.3 異方差模型28
• 3.4 多層徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)28-34
• 3.4.1 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)28-29
• 3.4.2 遺傳算法29-31
• 3.4.3 多層徑向基函數(shù)31-34
• 第四章 建模與預(yù)測34-64
• 4.1 建模方法34-35
• 4.1.1 建模流程34-35
• 4.1.2 數(shù)據(jù)選取35
• 4.2 時間序列的平穩(wěn)性檢驗35-40
• 4.3 時間序列的ARCH效應(yīng)檢驗40-45
• 4.4 線性和非線性檢驗45-49
• 4.5 房價指數(shù)的建模和預(yù)測49-62
• 4.5.1 線性房價指數(shù)時間序列建模與預(yù)測49-56
• 4.5.2 非線性房價指數(shù)時間序列建模與預(yù)測56-62
• 4.5.3 預(yù)測誤差分布62
• 4.6 本章小結(jié)62-64
• 第五章 結(jié)論64-67
• 5.1 研究結(jié)論64
• 5.2 研究展望64-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和取得的科研成果70-71
• 致謝71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 薛姝;中房指數(shù)與國房指數(shù)比較分析[J];湖南城建高等�？茖W(xué)校學(xué)報;1999年04期

2 王婧,田澎;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)價格指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用[J];計算機仿真;2005年07期

3 張宏斌,賈生華;編制城市房地產(chǎn)價格指數(shù)的理論模型和實用方法[J];中國軟科學(xué);2000年04期

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本文編號：568650