ARIMA模型在房价预测中的应用——武汉市房屋销售价格指数未来走势的实证分析
基于ARIMA模型的股票价格实证分析
基于ARIMA模型的股票价格实证分析基于ARIMA模型的股票价格实证分析一、引言随着金融市场的不断发展和股票市场的繁荣，投资者对于股票价格的预测和分析成为了热门话题。
股票价格的波动不仅受到市场供需、经济环境等因素的影响，还与投资者的行为和市场心理等因素密切相关。
因此，准确预测股票价格对投资者制定有效投资策略具有重要意义。
在众多的股票价格预测模型中，ARIMA模型因其简单易用和良好的预测效果备受关注。
二、ARIMA模型概述ARIMA模型即自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是一种常用的时间序列预测模型。
该模型基于时间序列过去的值，结合自回归和移动平均的概念，对未来时间点的值进行预测。
ARIMA模型的主要思想是通过观察和分析时间序列的特性，选择合适的模型阶数，建立相关的数学模型，进而对股票价格进行预测。
三、ARIMA模型的应用1. 数据的获取与预处理为了获取股票价格的时间序列数据，可以通过公开的金融数据库或股票交易所进行下载。
获取到数据后，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除缺失数据和异常值等。
2. 时间序列的平稳性检验ARIMA模型对于时间序列的平稳性有一定的要求，即序列的均值和方差不随时间变化而发生显著变化。
通过统计学方法或绘制时间序列图进行观察，可以初步判断时间序列的平稳性。
如果序列不平稳，需要进行差分操作，直到时间序列达到平稳。
3. 模型训练和参数估计基于前面步骤得到的平稳时间序列，根据ARIMA模型的建模原则，选择合适的模型阶数。
ARIMA模型有三个参数：p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。
利用最大似然估计等方法，通过计算得出模型参数的最优估计值。
4. 模型的验证和检验模型的验证和检验主要包括残差检验和模型拟合度的评估。
对于残差，可以通过对其进行ACF和PACF图的观察，判断其是否满足随机性和平稳性的要求。
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究随着社会经济的不断发展，房地产市场已经成为一个备受关注的领域。
房地产价格的变动对于经济和社会的发展有着重要的影响，在房地产市场中，房地产价格预测一直是一个备受关注的问题。
随着人工智能技术的不断发展，基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法正在被广泛应用。
本文将对基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法进行深入研究，并进行详细分析。
一、研究背景房地产市场是一个充满变数和不确定因素的市场，房地产价格的波动对于投资者、政府和消费者都有着重大的影响。
如何准确预测房地产价格成为了一个备受关注的课题。
传统的房地产价格预测方法主要是基于统计学模型，如ARIMA模型。
由于房地产市场的复杂性和不确定性，传统的统计学模型在预测精度上存在一定的局限性。
随着人工智能技术的发展，基于神经网络的房地产价格预测方法逐渐成为研究的热点。
神经网络模型能够充分利用大量的数据，挖掘数据之间的复杂关系，对于非线性和不确定性的数据具有较强的拟合能力。
BP神经网络是一种典型的前向反馈神经网络，具有强大的非线性建模能力，能够较好地处理非线性问题。
ARIMA模型能够较好地处理时间序列数据，对于房地产价格的长期趋势具有一定的优势。
将ARIMA模型与BP神经网络相结合，能够较好地克服它们各自的局限性，提高房地产价格预测的准确性和稳定性。
二、ARIMA-BP组合模型原理ARIMA模型是一种经典的时间序列分析模型，能够较好地处理数据的长期趋势和季节性变动。
ARIMA模型的基本原理是对数据进行差分处理，将非平稳时间序列数据转化为平稳时间序列数据，然后建立自回归模型、滑动平均模型和差分整合模型，最终得到预测结果。
BP神经网络模型是一种典型的前向反馈神经网络模型，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，采用误差反向传播算法进行训练。
BP神经网络模型能够对非线性和不确定性的数据进行较好的拟合，具有强大的建模能力。
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究引言房地产行业一直是国民经济中一个重要组成部分，对于国家的经济发展起着至关重要的作用。
随着社会经济的不断发展和城市化进程的加速推进，房地产行业的发展也处于一个高速增长的阶段。
随着市场的不断扩大和竞争的加剧，房地产行业也面临着越来越多的挑战和问题，例如房价波动、市场供需失衡等。
如何科学地分析和研究房地产行业的未来发展趋势，成为了当前经济学、金融学领域中一个备受关注的问题。
在这样的背景下，本文将采用ARIMA模型对房地产行业进行分析与研究，旨在通过历史数据的分析，预测未来的市场走势，为政府部门和企业决策提供数据支持和参考。
一、ARIMA模型简介自回归分布滞后移动平均模型（ARIMA）是一种用于时间序列分析和预测的模型，它是在时间域上对时间序列进行预测的一种方法。
该模型结合了自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），具有较好的预测效果。
ARIMA模型的核心思想是利用历史数据来预测未来的趋势，通过对时间序列的建模和拟合，来捕捉时间序列的基本模式和规律。
具体而言，ARIMA模型包括三个部分：自回归部分（AR）、差分部分（I）、移动平均部分（MA）。
自回归部分是通过时间序列的历史观测值来预测未来值，差分部分是通过对原始数据进行差分处理来消除非平稳性，移动平均部分是通过历史预测误差来预测未来值。
二、房地产行业数据分析为了能够更加全面的分析房地产行业的发展趋势，我们收集了过去十年的房地产行业相关数据，包括房价指数、土地出让金、房地产投资额等多个方面的数据。
接下来，我们将对这些数据进行ARIMA模型的拟合和预测，以期发现房地产行业的发展趋势和规律。
1. 房价指数我们对过去十年的房价指数数据进行了分析，得到了其时间序列图像。
通过观察发现，该时间序列具有一定的季节性和趋势性。
为了消除数据的非平稳性，我们对原始数据进行了一阶差分处理。
接着，我们利用ARIMA模型对差分后的数据进行了拟合和预测。
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究房地产行业是国民经济中重要的支柱产业之一，直接关系到国家经济和社会发展的稳定。
当前，我国房地产市场持续向好，房价也呈现出一定程度的上涨。
在这种背景下，通过数据分析与研究来预测未来市场变化，协助企业和政府进行决策，具有重要意义。
ARIMA模型是常用的时间序列预测模型，可以对某一时间序列进行趋势分析和季节性分析，并对未来的发展趋势进行预测。
在进行ARIMA模型预测之前，需要先对数据进行平稳化处理。
因为ARIMA模型要求数据是平稳的，即数据的均值、方差和自相关系数时间不变。
如果数据不平稳，就需要对数据进行差分或者拟合模型来使其平稳。
我们以2010-2020年中国房地产市场数据为例，进行ARIMA模型的分析预测。
首先，我们对数据进行平稳性判断，使用ADF和KPSS测试判断数据是否平稳。
下面是数据的ADF 和KPSS检验结果：ADF检验结果--------------------------------检验统计量 -2.33P值 0.16滞后数 3根据ADF和KPSS检验结果，我们判断房地产市场数据在5%的显著性水平下不是平稳的。
所以，我们需要对数据进行差分来使其变平稳。
差分后的数据经过ADF检验和KPSS检验后，P值均小于0.05，表明差分后的序列是平稳的。
接着，我们对差分后的数据进行时间序列模型的选择。
通过自相关图和偏自相关图的分析，我们选择了ARIMA(0,1,1)模型。
下面是该模型的参数解释：图1：历史数据与ARIMA预测结果从图中可以看出，在2010年到2020年之间，我国房地产行业整体呈现良好发展态势。
预计未来几年房地产市场仍将持续上升，但增幅不会太高。
综上所述，ARIMA模型是一种有效的时间序列预测模型，可以对房地产市场进行趋势分析和未来的发展趋势预测。
在实际操作中，我们也可以结合其他模型进行综合分析，以更好地预测未来市场变化和进行决策。
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究【摘要】本文主要研究基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法。
在我们介绍了研究的背景，探讨了研究意义，并回顾了相关工作。
在我们详细介绍了ARIMA模型和BP神经网络模型的原理，以及ARIMA-BP组合模型的结合方式。
我们还探讨了数据处理与特征提取的方法，并进行了实证分析和结果讨论。
在我们总结了ARIMA-BP组合模型的优势，展望了其应用前景，并对研究成果进行了总结。
通过本研究，我们可以有效提高房地产价格预测的准确性和可靠性，为相关领域的决策提供有力支持。
【关键词】房地产价格、预测方法、ARIMA、BP神经网络、组合模型、数据处理、特征提取、实证分析、结果讨论、优势、应用前景、研究成果、总结。
1. 引言1.1 背景介绍传统的经济学模型和统计方法在房地产价格预测中存在着一定的局限性，难以充分捕捉市场的复杂特征和动态变化。
结合人工智能和数据挖掘技术，基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法应运而生。
该方法将时间序列分析模型ARIMA和神经网络模型BP相结合，充分利用它们各自的优势，有效提高了预测的准确性和稳定性。
本文旨在探讨基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法，通过对两种模型的介绍和原理探讨，以及对实证分析结果的讨论，揭示其优势和应用潜力，为房地产市场的预测和决策提供参考依据。
1.2 研究意义房地产市场是一个重要的经济领域，在国民经济中占据着重要的地位。
房地产价格的波动不仅会对经济发展产生影响，也会直接影响到人民群众的生活水平。
准确预测房地产价格的变化趋势对政府决策和市场参与者具有重要意义。
传统的房地产价格预测方法主要基于时间序列分析或者经济模型，但是这些方法往往存在预测精度不高、模型复杂度高、难以捕捉非线性关系等问题。
研究如何提高房地产价格预测的准确度和稳定性具有重要意义。
ARIMA模型和BP神经网络模型都是常用的预测模型，但它们各自在捕捉时间序列数据特性和非线性关系方面有不足。
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究房地产行业是我国经济体系中的重要板块，其发展与变化直接影响着国民经济的稳定与发展。
建立科学可靠的模型对房地产行业走势进行预测，有利于企业实施科学决策，合理规划经济发展战略。
ARIMA模型作为经济时间序列模型中一种重要的预测模型，被广泛应用于房地产行业分析与研究之中，本文将基于ARIMA模型对房地产行业进行分析与研究。
一、ARIMA模型原理ARIMA模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model）是一种经济时间序列分析与预测模型，其原理是建立在自回归、差分和移动平均模型理论的基础上，将历史数据进行拟合并作为未来数据的预测依据。
ARIMA模型通过观察时间序列数据的长期趋势和周期性，确定了该时间序列在这些方面的优劣程度，从而确定预测模型的最佳构建方式。
1、ARIMA模型在房地产价格预测中的应用房地产价格是指一定时期内某一地区内房地产的平均价值，因为其具有显著的经济波动性，难以进行准确预测。
利用ARIMA模型对房地产价格进行拟合分析，可以对未来的房地产价格进行合理预测，并帮助企业合理规划经济策略。
房地产销售量是指某一时期内房地产的销售数量，受经济环境、政策因素和市场需求等多方面因素的影响。
利用ARIMA模型对历史销售数据进行分析，可以为企业提供更加准确的销售预测，帮助企业及时调整销售战略，实现经济效益最大化。
ARIMA模型作为时间序列预测模型，其对未来预测的精准度和准确性受到多种因素的影响，其最终结果不能完全代表未来趋势。
同时，ARIMA模型的适用范围相对较窄，不能很好地适用于非线性多元回归分析等复杂预测问题。
因此在建立预测模型时，需要综合考虑多种预测方法及因素，以获得更加准确的预测结果。
四、结论ARIMA模型在房地产行业预测中具有重要的应用价值，可以帮助企业及时了解市场走势，合理规划经济策略，实现长期良性发展。
ARIMA模型在房屋销售价格指数预测中的应用及SAS实现
ARIMA 模型在房屋销售价格指数预测中的 应用及 SAS 实现
孙淑珍 , 刘 双
(华北电力大学 数理系 , 北京 , 102206)
摘 要：基于 1998 年 1 季度到 2008 年 4 季度的房屋销售价格指数，建立了 ARIMA(p, d, q) 时间序列模型，
并通过 SAS 加以实现；同时预测出 2009 年 1 季度到 4 季度的房屋销售价格指数；最后通过与真实值的比较 验证了模型的有效性 . 关键词：房屋销售价格指数； ARIMA；时间序列；预测； SAS 中图分类号： O 212.1 文献标识码： A 文章编号： 1672-6146(2010)02-0001-04
( 1 ) 2 πσ 2
N−p 2
exp(−
1 2σ 2
t = p +1
∑ε
N
2
t
).
(表 1)，故序列为非白噪声序列，可以进行 ARMA 模型建模. 为了确定模型的阶数，我们还需要考察偏自相 关图，除了延迟 1 阶和 3 阶的偏自相关系数显著大 于 2 倍标准差之外，其它阶数的偏自相关系数都比 较小.
计算得到 σ 的极大似然估计为:
2
ˆ2 = σ
1.2.4
1 ,φ , ", φ ). S (φ p 1 2 N−p
AR(p)模型的预测
考虑的是用 X = ( X 1 , X 2 ,", X n )T 预测 X n +1 的问 题. 可以得到预测的递推公式[5]为：
L( X n +1 X n ) = L(∑ φj X n + k − j + εn + k X n ) =
j =1 p
L(∑ φj X n + k − j X n ) =
ARIMA模型在房价预测中的应用_四川省商品住房价格指数未来走势的实证分析
《中国物价》2009．06一、引言正当各大房地产开发商还沉浸在2007年的“辉煌”当中的时候，2008年年初，万科第一个吹响了降价的号角。
随后，北京、上海等地的各个楼盘纷纷推出“限量特惠”、“精装送家电”等等花样百出的降价促销活动，许多楼盘的优惠幅度达到25%、33%，最高的降幅达到了50%。
之后，房市降价风潮波及全国，并且愈演愈烈，种种促销活动效果不佳，于是纷纷开始直接给出折扣，而且折扣也一路走低，9.9折、9.8折、9.5折、9折……，然而，发端于美国次贷危机在2008年演变成全球的金融危机，这使国内经济形势骤然变冷，对房地产市场无疑是雪上加霜。
失业的人数增加，大家对未来预期收入下降，更不敢再轻易进入房市，这使房市陷入深度低迷。
为了“保增长”，中央政府出资4亿元扩大内需，保障性住房大量进入住房市场，这给商品房带来了不小的冲击。
2008年上半年，北京、上海、深圳、广州等中国十大城市商品房交易量下降了41％。
如此严峻的经济形势，使投资者过去对房市的稳定预期不复存在，更多的是出于观望徘徊状态。
本文意在利用1997年1月～2008年6月的季度数据,采用ARIMA模型,对四川省新建商品住房未来一段时间的价格指数进行预测，希望对房地产投资者以及政府制定相关政策措施有一定的参考价值。
二、ARIMA模型简介ARIMA（autoregressive integrate moving aver-age）模型中文叫做求和自回归移动平均模型，是美国统计学家G.E.P.Box和英国统计学家G.M. Jenkins在总结前人研究成果的基础上创立出的用于时间序列识别、估计、检验及预测的分析方法，是时域分析的核心内容。
因此，ARIMA模型又称为Box-Jenkins模型。
一些时间序列本身是非平稳的，在进行差分运算以后往往显示出平稳序列的性质，对差分平稳序列可以使用ARIMA模型进行拟合。
ARIMA （p,d,q）模型的结构如下：X t=φ0+φ1X t-1+…+φp X t-p-(εt+θ1εt-1+…+θqεt-q)其中E(εt)=0，Var(εt)=σε2，E(εtεs)=0，s≠t；q表示q阶差分。
ARIMA模型在房屋销售价格指数预测中的应用及SAS实现
济 的重 要支 柱 产业 ．在 这种 房 价一 路看 涨 和政 府 宏 观调 控措 施频 出的特殊 博 弈 中，未 来 中 国商 品房 屋
的价 格走 势 会 如何 是 国 内学者 普遍 关 注 的 问题 ．王
万军 提 出 了一 种基 于灰 色 Ｂ Ｐ神经 网络 （ Ｐ Ｎ） ＧＢ Ｎ 的 商 品 房 销 售预 测 方 法 … ；王 婧 和 田澎 （０ ５采 用 小 ２ ０） 波神 经 网络对 上海 房地 产价 格指 数 的月度 数据 进 行
Ａｂ ｔａｔ Ｂ ｓｄｏ ａｅ ｒ ｅｉｄｃｓ ｆ ｏ ｓｓ ｒｍ ｓ ｑ ａ ｒ ｎ１ ９ ｔ ｕ ￣ ｒｎ２ ０ ，ｈ ＭＡ（， ， ｓｒ ｃ： ａｅ ｎｓｌｓ ｉ ｉｅ ｈ ｕ ｅ ｏ １ｔ ｕ ￣ｅ ９ ８ｔ ４ｈｑ ａ ｅ ０ ８ ｔｅ ｐｃ ｎ ｏ ｆ ｉ ｏ ｉ ＡＲＩ ｐ ｄ ） ｔｅ ｔ ａ ｍｏ ｅ ｆｒ ｉ ｅｉ ｅｉｎ ｄ ｗｈｃ ｐ ｌ ｄｂ ＡＳｓ ｆ ａｅ ｍｅｎ ｈｌ， ｒｃ ｓ ｄ ｍａｈ ｍａｉ ｌ ｄ ｌ ｏ ｍｅｓｒ ｓｉ ｄ ｓ ｅ ， ｉｈｉ ａ ｐｉ ｙＳ ｏｔ ｒ； ａ ｗ ｉ ｗｅｆ ｅ ａｔ ｃ ｔ ｅ ｓ ｇ ｓ ｅ ｗ ｅ ｏ ｅ
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Ｊ ｕｎ．２ ０ ０１
ｄ ｉ １ ．９ ９ ． ｓ ．６ ２６ ４ ．０ ００ ．０ ｏ： ０３ ６ ／ｉ ｎ１ ７ — １ ６２ １ ．２０ １ ｊｓ
Ａ ＭＡ模 型 在房 屋销 售价 格 指数 预测 中的 ＲＩ 应 用及 Ｓ ＡＳ实现
孙 淑 珍 ，刘 双
ｂ ｏ ｙ ｃ ｍｐ ｒｎ ｈ ｏ ｅ ａ ｔ ｄ ａ ｄ ｇ ｎ ｉ ｅ ｄ ｔ ． ａｉ ｇｔｅｆ ｒ ｃ ｓｅ ｎ ｅ ｕｎ ａａ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｓ ｌ ｓｐ ｉ ｅｉ ｄ ｃ ｓｏ ｏ ｅ ； ｙ ｒ ｓ ａ ｅ ｒｃ ｎ ｉｅ ｆ ｕｓ ｓ ＡＲＩ Ａ ； ｉ ｅ ｉ ｓ ｆ ｒ ｃ ｓ ； ＡＳ ｈ Ｍ ｔｍｅ ｓ ｒ ｅ ； ｏ ｅ ａ ｔ Ｓ
ARIMA 模型在股票价格预测中的应用
摘要：随着社会的进步和经济的不断发展，我国的股票市场已经愈加繁荣，也有更多人投资股票市场。
在股票的交易过程中存在着大量的数据，本文简要评析了股票价格预测的研究现状，并着重研究中国第三产业中占比最大的五种行业(批发零售业、金融业、房地产业、交通运输邮政业、餐饮住宿业)，从五种行业中分别选取三只市值较大的具有代表性的股票一共15只股票，选取一段时间的交易日的收盘价格，对其进行ARIMA模型拟合并进一步预测价格，将预测的价格与之实际价格进行对比，查看模型的拟合效果。
研究得出ARIMA模型拟合的预测效果较好，与实际价格非常接近且误差很小，并且短期内预测有效。
关键词：ARIMA；预测；股票一、引言直至今日，国内外的很多学者已经提出了很多时间序列的方法，他们用这些方法来对股票价格进行预测分析。
在本文中，我们主要讨论如何使用ARIMA模型来预测分析股票价格。
ARIMA模型的应用及其广泛，各国的学者都对它进行了深刻的研究，这是因为其模型构建起来比较简便，并且它的预测方法步骤也很简单，特别是在短时期的预测方面，该模型表现得十分优异，结果非常优秀。
国外在经济领域一直有学者应用ARIMA模型来预测股票价格。
我们发现，对于不同的国家不同股市，ARIMA 模型仍然具有相同的拟合预测效果。
Edson(2014)运用ARIAM模型对巴西股票市场指数进行建模并进一步做出预测，使用了MAPE参数与其他平滑模型结果进行比较，结果表明，所利用的模型获得了较低的MAPE值，因此，表明具有更大的适用性。
因此，这表明ARIMA模型可用于与股票市场指数预测相关的时间序列指数。
Budi和Zul(2019)收集了2000年1月至2017年12月长达18年的印度尼西亚证券交易所(IDX)的每月数据，对其进行ARIMA建模，结果得出最合适的模型是ARIMA(0,1,1)，并且预测情况良好。
学者们利用ARIMA模型对于不同国家的综合指数进行拟合分析，都取得的良好的预测结果，这可以得出ARIMA 模型具有很大的适用性可行性。
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究随着经济的发展，房地产市场一直是社会关注的焦点之一。
房地产行业的发展对经济增长起着至关重要的作用，因此房地产市场的价格预测一直是研究的热点之一。
房地产市场受到多种因素的影响，价格波动的不确定性较大，传统的模型往往难以准确预测房地产市场价格变化。
本文将基于ARIMA-BP组合模型进行房地产价格预测方法的研究，通过整合传统的时间序列模型和人工神经网络模型，提高对房地产价格变化的预测准确性。
一、研究背景和意义房地产市场价格预测一直是经济学和金融学领域的研究热点之一。
房地产市场的波动不仅对市场参与者和政府决策者有着重要的影响，也直接关系到社会的经济稳定和民生福祉。
因此房地产市场价格预测对市场参与者和政府决策者来说具有非常重要的意义。
房地产市场价格预测面临着诸多挑战。
一方面，房地产市场的价格受多种因素的影响，如宏观经济政策、土地供给、购房需求、以及市场供求关系等。
房地产市场价格存在着较大的波动性和不确定性，传统的线性模型往往难以准确捕捉价格变化的规律。
如何提高对房地产市场价格的预测准确性成为当前研究的关键问题。
基于以上背景，本文将结合传统的时间序列模型和人工神经网络模型，构建ARIMA-BP 组合模型，以提高对房地产市场价格变化的预测准确性。
通过整合两种模型的优势，更好地捕捉价格变化的规律，提高价格预测的准确性。
二、相关研究综述房地产市场价格预测是一个复杂的问题，吸引了大量学者的研究。
传统的时间序列模型如ARIMA模型、GARCH模型等在房地产市场价格预测方面取得了一定的成果。
这些模型能够捕捉价格变化的趋势和周期性，但往往难以处理非线性关系和外部因素的影响，导致预测准确性不高。
三、ARIMA-BP组合模型的构建1. ARIMA模型ARIMA模型是一种经典的时间序列模型，包括自回归（AR）、差分（I）、滑动平均（MA）三个部分。
ARIMA模型通过对时间序列数据的趋势和周期性进行建模，能够较好地捕捉价格变化的规律。
基于ARIMA模型的武汉市居民价格消费指数研究
根 据 表 ３以 ＡＩ Ｃ和 Ｓ Ｃ信 息 准 则 作 为 判 断 估 计 模 型 的 Ｂ
作者简介 ： 杨翱 （９ ９ ） 男 ， 北 荆 州人 ， 南财 经 政 法 大 学 统 计 与数 学 学 院 ， 究方 向 ： 量 经 济 学 。 １８一 ， 湖 中 研 数
一
７ ２ —
Ｎ ０．１ ２０１ ４， １
现代 商贸工业 Ｍ ｏ ｅｎＢ ｓ ｅｓ ｒｄ ｄ ｓ ｙ ｄ ｒ ｕｉ ｓ Ｔ ａｅＩ ｕｔ ｎ ｎ ｒ
２１ ０ １年 第 １ ４期
优 劣 ， 过 反 复 试 验 和 对 比 ， 去 不 显 著 变 量 ， 后 选 择 经 删 最
型。
由于武汉市统 计 年 鉴 缺 少基 于 １５ ９ ２年 武 汉 市 居 民 消 费 指
１． ２ ８ ２７ １． ０ ８ ３ ７
ｌ ． ５ ８ ３７ １ ．８ ８ ３４
０ ０ ２ ． ３ ０ ０ ０ ． ５
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为 了 对模 型 进 行 预 测 时 检 验 模 型 的 精 确 度 ， 们 对 １５ — 我 ９２
２ ０ 年 的数 据 进 行 二 阶差 分 处 理 ， 理 后 的 趋 势 图如 下 ： ０７ 处
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２） （ ３ ０
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都 比 较 小 。根 据 自相 关 和 偏 自相 关 的 特 点 ， 行 模 型 的 定 进
图 １
（ 阶 差 分 处理 ） 二
阶 。考 虑 到 偏 自相 关 图 中 只 有 延 迟 １阶 和 ４阶 的 偏 自相 关 系 数 显 著 大 于 ２倍 标 准 差 ， 以 考 虑 构 造 疏 系 数 模 型 ， 合 所 综 考 虑前 面 的 差 分 运 算 ， 际 上 是 对 原 序 列 拟 合 疏 系 数 模 型 ， 实
基于ARIMA 模型的武汉市居民价格消费指数研究
基于ARIMA 模型的武汉市居民价格消费指数研究模型对时间序列的趋势有较好的拟合效果，介绍自回归移动平均模型的建模方法及Eviews实现。
建立模型对1952年到2008年武汉市居民价格消费指数进行了拟合和研究，在三种不同的模型下，对和进行比较分析，选出了最优拟合模型。
发现武汉市居民价格消费指数的波动具有记忆性，随着时间变化而增加。
将ARIMA模型应用于武汉市居民历年CPI数据的分析与预测,得到较为满意的结果。
标签：ARIMA;价格消费指数;预测1 研究背景目前，对于CPI的实证研究主要集中于两个方面：一是从影响CPI的各种因素出发，寻找CPI与这些因素之间存在的关系，也被称为基础因素分析法；一是从CPI本身的运动出发，研究其作为一个金融时间序列的运动特性。
现实中，大量研究结果表明，基础分析法难以预测CPI走势，并且对于短期CPI波动的解释能力低下。
本文拟利用1952年到2008年武汉市居民价格消费指数数据，应用ARIMA疏系数模型，在比较各模型的和值后选择两种模型，最后通过比较两种模型预测精确度来分析数据，找出最优拟合模型，对武汉市居民2009年和2010年的CPI进行预测。
2 ARMA模型在居民消费价格指数研究中的应用2.1 样本数据选择与处理本文选用武汉市统计局公布的武汉市居民消费价格指数作为观测值，时间从1952到2008年，以1952年的消费价格指数为标准值，共有57个观测值。
1952-1918年居民消费价格指数基本维持在一个相对稳定的状态，1978年后居民消费指数上升，有明显的递增趋势，该序列不是平稳序列。
为了对模型进行预测时检验模型的精确度，我们对1952-2007年的数据进行二阶差分处理，处理后的趋势图如下：从表1中可见，ADF检验结果表明，在1%显著性水平下，经过二阶差分后的序列不存在单位根，是一个平稳的时间序列，由检验结果可以看出CPI指数适用于模型ARIMA（p，2，q）。
因此,经过处理而得到的稳定的时间序列可运用ARIMA模型进行分析.2.2 模型的建立用Eviews软件对二阶差分后的序列的自相关函数（ACF）和偏相关函数（PACF）进行分析，得如下结果：表2显示延迟4阶之后，自相关系数基本上都在零值附近波动，可以认为自相关系数有可能存在拖尾，该差分后序列平稳。
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究作者：尤豫心陈继红来源：《电脑知识与技术》2020年第09期摘要：针对使用单一预测模型存在数据特征提取不充分，预测精度不高的问题，提出了一种基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法。
结合ARIMA模型处理线性问题的优势以及BP神经网络模型在非线性问题上的优势，利用误差方差加权平均训练法训练出最佳权重的组合并建立组合模型对某市区房地产价格和趋势预测进行实证分析。
理论分析和实验结果表明，所提两者的组合模型有效解决了不能充分提取数据特征，预测精度不理想的问题，比单一预测模型能获得更准确的预测效果。
关键词：房地产价格;ARIMA模型;BP神经网络模型;组合模型;趋势预测中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）09-0264-061 引言当今时代，房地产业是我国国民经济的支柱型产业，它在国民经济中具有高度的产业关联度，是推动整个国家国民经济发展、加速实现工业化和城市化的主导力量。
房地产业持续健康有序的发展在国家经济的运作、政治的建筑、人民生活水平的改善中占据举足轻重的地位。
然而，由于影响房地产发展的因素多种多样，例如，社会状况、人口密度、房地产价格政策、税收政策、城市发展规划、宏观经济状况、物价状况、居民收入状况、自然因素和区域因素等都对房地产的发展有着不同程度的影响，致使房地产市场发展不成熟，部分城市存在严重的区域差异问题，严重影响我国经济的突飞猛进以及进入世界强国的步伐。
因此，基于数据挖掘技术探索出一套实用的预测方案研究房地产价格的变化趋势迫在眉睫。
面对海量的房地产数据，如何分析挖掘出有价值的数据，如何通过大量数据揭示一种新的关系、趋势和模式成为一个研究热点。
文献[1]结合AR模型良好的模型辨识能力和神经网络良好的非线性映射能力以及遗传算法的全局最优能力，改进算法并建立IGA-NARLMBP预测模型用来预测都江堰上游来水。
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究近年来，房地产行业一直是各国经济的重要支柱之一，对于城市的发展和经济的增长有着重要的影响。
为了更好地预测和分析房地产市场的走势，一种常用的时间序列模型——ARIMA模型被广泛应用于房地产行业的研究与分析。
ARIMA模型是一种用来描述时间序列数据的统计模型，其全称为自回归积分滑动平均模型（AutoRegressive Integrated Moving Average Model）。
ARIMA模型可以对时间序列数据的趋势、季节性和随机性进行分解，并通过对其历史数据的分析来预测未来的走势。
在房地产行业中，ARIMA模型可以通过对历史房价数据进行建模，来预测未来的房价走势。
需要确定ARIMA模型的三个参数：自回归阶数（AR）、差分阶数（I）和移动平均阶数（MA）。
这些参数需要通过对数据的观察和分析来确定，可以借助自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来选择合适的参数。
然后，利用经典的ARIMA模型进行建模，可以得到房价时间序列的模型方程。
通过对模型方程进行求解，可以获取模型的参数估计值。
利用这些参数估计值，可以对未来的房价进行预测。
ARIMA模型的预测结果可以帮助房地产行业和政府规划未来的房地产市场发展方向，以及制定相应的政策策略。
ARIMA模型在房地产行业的研究和分析中有着广泛的应用。
可以通过ARIMA模型来分析不同城市的房价变动趋势，观察不同城市的房地产市场是否存在周期性变动。
ARIMA模型还可以对不同类型的房地产市场进行比较研究，分析各种因素对房价的影响程度，并探讨不同因素之间的相互作用。
这些研究结果对于政府部门和房地产开发商的决策具有重要的参考价值。
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究【摘要】本文研究了基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法。
在分别介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
接着对ARIMA模型和BP神经网络模型进行了介绍，然后详细阐述了ARIMA-BP组合模型的原理。
通过实证分析与结果展示，验证了该模型的有效性，并进行了模型性能比较。
在总结了研究成果并展望未来的研究方向。
通过本研究，可以为房地产市场参与者提供更准确的价格预测，提高决策效率，促进市场稳定发展。
ARIMA-BP组合模型的应用前景广阔，有望在实际房地产价格预测中得到更多应用和推广。
【关键词】房地产价格预测, ARIMA模型, BP神经网络, 组合模型, 实证分析, 模型性能比较, 研究总结, 研究展望1. 引言1.1 研究背景传统的统计模型对于房地产价格的预测往往存在一定的局限性，对于非线性和动态模式的识别能力较弱。
引入新的预测方法和模型成为当前研究的热点。
ARIMA模型和BP神经网络模型作为两种常用的建模方法，分别具有自己的优势和局限性。
将ARIMA模型和BP神经网络模型相结合，构建ARIMA-BP组合模型，有望综合利用它们各自的优势，提高预测的准确性和稳定性。
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究，旨在探讨不同模型结合的优势，提高房地产价格预测的效果和准确性。
通过这一研究，或许可以为房地产市场的决策提供更为准确和可靠的参考依据，促进经济的健康发展和社会的稳定。
1.2 研究目的本研究旨在探讨基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法，并通过实证分析和结果展示验证该方法的有效性和准确性。
具体目的包括：1. 分析ARIMA模型在房地产价格预测中的应用特点和优势，深入探讨其在时间序列预测中的原理和算法，为后续结合BP神经网络模型提供基础。
通过本研究的实施，旨在为房地产市场的价格预测和决策提供更加科学、准确的方法和工具，促进房地产市场的稳定发展和健康运行。
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究
基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法研究1. 引言1.1 研究背景：房地产市场是一个重要的经济领域，房地产价格的波动对整个经济体系都具有重要影响。
准确预测房地产价格的变动趋势对政府、投资者和相关行业都具有重要意义。
过去的研究表明，传统的统计方法和机器学习方法在房地产价格预测中存在一定的局限性，需要更加精准和有效的预测模型。
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以用来对时间序列数据进行预测。
BP神经网络模型是一种强大的机器学习方法，可以对复杂的非线性关系进行建模。
将ARIMA模型和BP神经网络模型结合起来，可以充分发挥它们各自的优势，提高房地产价格预测的准确性和稳定性。
本研究旨在探讨基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法，通过整合时间序列分析和机器学习的优势，提高房地产价格预测的准确性和可靠性。
本研究还将探讨数据预处理方法以及实证分析结果，为房地产市场相关研究提供新的思路和方法。
1.2 研究目的本研究的目的在于探究基于ARIMA-BP组合模型的房地产价格预测方法，通过结合ARIMA模型的时间序列分析和BP神经网络模型的非线性拟合能力，提高对房地产价格走势的准确预测能力。
具体目的包括：1. 建立ARIMA模型：通过对历史房地产价格数据进行时间序列分析，建立ARIMA模型，从而捕捉价格变动的趋势和周期性。
2. 构建BP神经网络模型：利用BP神经网络模型对房地产价格数据进行非线性拟合，提高模型对价格波动的捕捉能力。
3. 研究ARIMA-BP组合模型原理：探究ARIMA模型和BP神经网络模型在组合中的作用机制，以及如何有效结合两种模型提高价格预测精度。
4. 探讨数据预处理方法：研究如何对房地产价格数据进行有效的预处理，从而提高模型训练和预测的准确性。
通过以上研究目的，本研究旨在为房地产市场的价格预测提供一种新的方法和思路，以提高预测的准确性和稳定性，为相关机构和投资者提供更可靠的决策依据。
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究作者：郭瞳康来源：《中国房地产业·上旬》2020年第03期【摘要】我国现行经济正处在“L”型筑底的大环境下，爆发于2019年末的新冠肺炎疫情给房地产行业带来了巨大影响，本文应用ARIMA模型，通过对房地产行业上市公司的股票价格定量分析预测，以达到对后期房地产行业整体走势的预判作用。
【关键词】房地产行业;新冠肺炎疫情;ARIMA1、引言2020年中国经济增速处于历史低位阶段，并且房地产行业被定调为不能作为短期刺激经济的手段，同时新冠肺炎疫情短期内已剧烈冲击了房地产上游的供应商，房地产企业在建筑施工成本、人工成本、运输成本、营销成本等核心业务领域的投入加大，各因素影响下加剧了对房地产行业的冲击和下行压力。
因股票价格是直接反应市场整体行情的“晴雨表”，本文试从股票价格外对我国房地产行业趋势进行分析。
Box和Jenkins于1970年提出了以随机理论为基础的时间序列分析方法，其基本模型有三种：移动平均（MA）、自回归（AR）模型和回归求积移动平均模型（ARIMA）。
ARIMA方法假定数据序列是由某个随机过程产生的非白噪声序列，利用随机过程去分析描述事物的发展趋势，预测变量的过去值与当前值，在满足时间序列上的依存性的同时，又考虑了随机波动的干扰，提高了模型的精确度。
本文通过软件SPSS的ARIMA模型进行预测与分析。
2、ARIMA模型构建与拟合分析2.1 时间序列ARIMA模型的建立自回归移动平均模型（autoregressive integrated moving average model）简称ARIMA（p，d，q）模型，其中p为偏相关截尾因子，q为自相关因子，p、q为各自对应阶数。
d为对时间序列进行差分处理的次数，差分阶数d可以通过差分图进行确定，一般2阶差分图就已足够稳定满足数据在范围内波动。
函数表达式如下，y表示 t 时刻 Y 的差分，那么ARIMA模型对任何非平稳序列只要通过适当阶数的差分实现差分后平稳，就可以对差分后序列进行ARMA模型拟合并根据你和函数进行预测，同时根据自相关系数 ACF （Auto Correlation Function）和偏相关系数 PACF （Partial Auto Correlation Function）进行选定。
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究随着国内经济的不断发展，房地产行业的发展也越来越受到重视。
房地产行业是我国经济中最为重要的产业之一。
房地产行业涉及到的财产规模相对较大，投资风险较高，同时也与国民经济的发展息息相关。
为了更好地研究和分析房地产行业的发展趋势，我们可以利用ARIMA模型进行预测和分析。
房地产行业数据一般包括房价、房屋销售量、资金投入等等。
我们首先来分析一下房价的变化。
通过对历史数据分析，我们发现房价变化趋势具有明显的季节性，并且有一定的趋势性。
这种变化符合ARIMA模型的特点，因此，我们可以将ARIMA模型应用于房价的预测。
例如，我们可以根据历史数据建立一个ARIMA（1，1，1）模型，然后基于该模型预测未来一段时间的房价变化趋势。
通过模型的预测结果，我们可以发现房价具有一定的周期性，未来还有上涨的可能。
因此，对于房地产行业从业人员而言，可以根据该预测结果做出相应的调整。
而且对于政府部门来说，也可以通过该预测结果进行相应政策的制定，以更好地促进房地产行业的发展。
另外，利用ARIMA模型，我们还可以分析房屋销售量、资金投入等数据，预测未来的变化趋势。
通过研究这些数据，我们可以更好地把握房地产行业的发展方向，提高决策的科学性和准确性。
同时，我们还可以结合其它经济指标，如GDP、消费、就业等数据，进行综合分析，以更全面的角度研究房地产行业的发展趋势。
综上所述，ARIMA模型是一种非常有效的预测和分析房地产行业的方法。
通过对ARIMA 模型的研究和分析，我们可以更好地认识房地产行业，把握市场变化趋势，提高企业和政府的决策水平，进而推动房地产行业的健康发展。
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究
基于ARIMA模型对房地产行业分析与研究房地产行业是一个对国际金融市场起着重要影响的行业。
近年来，随着人民生活水平的提高和城市化进程的加快，房地产行业发展迅速，成为了国内资本市场的重要组成部分。
为了更好地预测房地产市场变化趋势，需要通过建立数理统计模型来分析房地产市场的特征。
ARIMA模型是一种非常常用的数理统计模型，能够对时间序列的变化进行合理的分析。
通过对房地产行业的ARIMA模型分析，可以预测未来该行业的发展趋势，从而为政府和市场决策提供支持。
ARIMA模型是由自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）组成的一种时间序列分析模型。
AR模型是一种基于过去时期的值对未来时期的预测模型，而MA模型则是一种基于白噪声随机误差对未来时期的预测模型。
ARIMA模型则是综合了这两种模型的特点，既考虑了历史时期对未来时期的影响，又考虑了白噪声随机误差对未来时期的影响。
在对房地产行业进行ARIMA模型分析时，首先需要确定模型的阶数，即ARIMA(p,d,q)模型中的p、d、q值。
其中p表示自回归项的阶数，d表示差分阶数，q表示移动平均项的阶数。
确定阶数后，需要对数据进行平稳性检验，以确保数据满足ARIMA模型的假设条件。
在进行ARIMA模型分析时，还需要对残差序列的自相关和偏相关进行检验，以判断模型是否合理以及是否需要进行优化。
如果残差序列是随机的且不存在自相关或偏相关，则说明模型是合理的。
反之，如果存在自相关或偏相关，则需要调整模型的阶数或使用其他模型来进行分析。
通过对房地产行业的ARIMA模型分析，可以得出该行业未来的趋势和变化规律。
同时，还可以通过ARIMA模型分析来寻找该行业的关键驱动因素，并预测这些因素对该行业未来的影响。
这样，在市场决策和政策制定方面，就可以更加准确地掌握房地产行业的未来走势，从而更好地制定相关政策和市场策略。