本文通過指數(shù)平滑法預(yù)測呼包鄂三地2019至2020年的房價,得出影響呼市房價的主體為個人,重點因素為城鎮(zhèn)居民可支配收入;影響包頭、鄂爾多斯房價的主體均為房地產(chǎn)企業(yè),重點因素分別為GDP、常住人口。最后根據(jù)三地實際情況分別提出相應(yīng)的措施,為政府出臺調(diào)控政策、企業(yè)投資開發(fā)、居民租房購房提供指導(dǎo)和參考,也為房地產(chǎn)經(jīng)濟、城市經(jīng)濟、區(qū)域經(jīng)濟的研究工作提供數(shù)據(jù)支持。 

【文章來源】：工程經(jīng)濟. 2020,30(07)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

2003至2018年呼包鄂商品房銷售價格走勢

圖2～4中的基準(zhǔn)線為2018年的實際房價數(shù)據(jù),散點圖為各平滑系數(shù)下的預(yù)測值,用于檢驗誤差,正負(fù)性代表該系數(shù)下預(yù)測模型短期內(nèi)的的增減性,即未來0～3年的走勢狀況。2018年呼市房價大漲使得數(shù)據(jù)產(chǎn)生“突變”,而指數(shù)平滑法一般無法精準(zhǔn)預(yù)測這類“拐點”,使得基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測產(chǎn)生較大偏差,即使最小誤差也達(dá)到了1280.84元/m2,需要在預(yù)測的基礎(chǔ)上進(jìn)行誤差調(diào)整,包頭和鄂爾多斯的誤差則基本控制在較小范圍,達(dá)到了較為理想的預(yù)測效果。從初步的試算結(jié)果(見表1)可知,三地的最佳平滑系數(shù)分別為0.2,0.1,0.2,均在0～0.3的范圍內(nèi),表示近期數(shù)據(jù)對模型的影響較小、總體變化相對平穩(wěn),同時,預(yù)測模型增減性都為正值,進(jìn)一步印證了未來呼包鄂房價穩(wěn)中有升的局面。

α的取值大小會直接影響預(yù)測值的變化,它代表著近期數(shù)據(jù)對模型的影響程度,當(dāng)數(shù)據(jù)變化平緩,長期浮動不大時,α取0.1～0.3,當(dāng)數(shù)據(jù)整體變化明顯,呈現(xiàn)長期增長或下降趨勢時,α取0.3～0.5,當(dāng)數(shù)據(jù)波動較大,近期變化顯著時,α取0.6～0.8,在具體計算過程中可根據(jù)變化趨勢選取相應(yīng)的范圍進(jìn)行計算,取最小差值的平滑系數(shù)即可。指數(shù)平滑法初始值的確定也是關(guān)鍵一步,當(dāng)計算期>15時,可簡單的將第一期的實際值作為平滑初始值,當(dāng)計算期≤15時,將前三期數(shù)據(jù)的平均數(shù)作為平滑初始值,本文采用后者進(jìn)行計算。圖4 鄂爾多斯各平滑系數(shù)的預(yù)測值分布

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于時間序列模型的房價預(yù)測與波動分析[D]. 丁月芝.山東大學(xué) 2018



本文編號：3323153