本文選題：房地產(chǎn)定價(jià) + 特征價(jià)格模型��； 參考：《管理學(xué)報(bào)》2012年07期

【摘要】：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)。
[Abstract]:Real estate plays an important role in the financial market, and its price change has a significant impact on the whole financial market. Based on the characteristic price model, this paper studies the price of real estate in the first tier cities in America in June 2007 and 2008. The attribute factor of the traditional characteristic price model is extended to simulate the crime rate factor around the real estate. In the aspect of numerical calculation, the data are firstly transformed by Box-cox. By using BP neural network and the traditional least square method, the results show that the housing price varies by -5.782.08% with the type of crime and the distance from real estate. The influence of crime rate on house price is different. BP neural network simulates the accuracy of price curve and actual transaction price curve by 5.74 percentage points higher than that of traditional least square simulation.
【作者單位】： 華中科技大學(xué)土木工程與力學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071067) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20110142110068)
【分類號(hào)】：F293.3;F830.9;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 吳t，

本文編號(hào)：2014574