【摘要】：隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,房地產(chǎn)行業(yè)迅速崛起,儼然成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè),特別是近十年來(lái),全國(guó)各地房?jī)r(jià)持續(xù)上漲,受到了全社會(huì)的廣泛關(guān)注。超高的商品房?jī)r(jià)格對(duì)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況和國(guó)民的生活質(zhì)量有著極大的影響,因此,對(duì)商品房?jī)r(jià)格指數(shù)的準(zhǔn)確把握有助于在國(guó)家和地方層面適時(shí)做出科學(xué)合理的決策。注意到,傳統(tǒng)的商品房?jī)r(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)大多來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局系統(tǒng),其調(diào)查數(shù)據(jù)存在著嚴(yán)重的滯后性,從而影響預(yù)測(cè)的有效性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,人們?cè)谧龈黜?xiàng)消費(fèi)和投資決策時(shí)更習(xí)慣于參考網(wǎng)絡(luò)搜索的結(jié)果,大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下對(duì)網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的挖掘和分析可實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)需求和消費(fèi)者行為趨勢(shì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè),具有巨大的商業(yè)價(jià)值和發(fā)展?jié)摿Α１疚睦肞ython在百度指數(shù)上爬取與昆明商品房?jī)r(jià)格指數(shù)相關(guān)的68個(gè)關(guān)鍵詞,并基于相關(guān)系數(shù)和隨機(jī)森林篩選出最終的10個(gè)關(guān)鍵詞:樓盤網(wǎng)、小戶型裝修效果圖、房貸利率上調(diào)、中國(guó)建材市場(chǎng)、中國(guó)建材網(wǎng)、住房公積金貸款、住房按揭貸款利率、租房合同、昆明搜房網(wǎng)、昆明租房。我們將這10個(gè)關(guān)鍵詞作為預(yù)測(cè)變量。采用遺傳算法和粒子群算法分別優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)回歸里的參數(shù),結(jié)果表明粒子群算法得到的參數(shù)誤差相對(duì)更小。因此,本文最后利用粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)回歸對(duì)昆明商品房?jī)r(jià)格指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),得到的預(yù)測(cè)結(jié)果顯著,模型擬合度R~2為0.9441,平均絕對(duì)誤差為0.6617,均方誤差為0.8073。結(jié)果表明,消費(fèi)者對(duì)關(guān)鍵詞的搜索行為確實(shí)是房產(chǎn)交易行為的一種體現(xiàn),在很大程度上能夠影響消費(fèi)者的某種決策和行為。另外,利用關(guān)鍵詞去預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)指數(shù)可以為政府部門科學(xué)制定相應(yīng)的政策提供一定的參考依據(jù),也可以為相關(guān)從業(yè)人員提供更好的指導(dǎo)。
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F299.23
【圖文】：

1監(jiān)督學(xué)習(xí)流程圖

1二維空間里支持向量機(jī)回歸的擬合曲線

【參考文獻(xiàn)】

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1 白麗娟;閆相斌;金家華;;基于搜索關(guān)鍵詞關(guān)注度的商品房?jī)r(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)[J];預(yù)測(cè);2015年04期

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1 張開蓉;我國(guó)商品房買賣中消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)問題研究[D];西南科技大學(xué);2016年

本文編號(hào)：2730822