基于ARIMA模型的武汉房地产价格走势预测

基于ARIMA模型的武汉房地产价格走势预测
本文运用《武汉房地产统计年鉴》中2005年第一季度到2013年第一季度的武汉商品住宅价格数据，建立ARIMA模型，并对武汉市未来三个季度的商品住宅价格进行预测与分析。

标签商品住宅价格；时间序列；ARIMA模型
引言
近十年来，中央出台了一系列房地产调控政策，经济手段和行政手段并用，从单一供给管理转向供给与需求综合管理，从防止房地产市场投资过热转向重点遏制房价过快上涨。

然而，虽然调控取得一定成绩，但调控多为定性的行政手段，量化调控方案很少。

本文旨在通过时间序列模型的建立，对武汉市未来房价走势进行预测。

一、数据来源及处理
本文选取2005年第一季度到2013年第一季度的武汉商品住宅价格共33个数据进行研究。

因为ARIMA模型必须基于平稳数据，故对原始数据归一化处理后，先进行平稳性检验。

1、平稳性检验
自相关图显示出序列有很强的短期相关性，所以初步认为2阶差分后的序列平稳。

2、对平稳的差分序列进行白噪声检验
在检验的显著性水平取0.05的条件下，由于各阶的检验统计量的P值均小于0.05，所以该差分后序列不能视为白噪声序列，即差分后的序列还蕴含不容忽视的相关信息可以提取。

二、ARIMA模型建立
1、模型定阶
四、结论
近几年来，国家通过出台一系列的经济措施，抑制房价过快增长，从而稳定房价。

但是，金融危机的阴影尚未彻底消退，未来经济走势还有待观察，一些政策还需视具体情形做必要的适应性调整。

国家在遏制楼市过热、房价上涨过快的同时，加大了经济适用房建设等方面的力度，通过多种途径来解决群众住房
难的问题，从而保持中国经济稳步回升。

参考文献：
[1]王燕.应用时间序列分析[M]. 北京：中国人民大学出版社，2005
[2]姜启源，谢金星，叶俊.数学模型（第四版）[M]. 北京：高等教育出版社，2011。