基于灰色模型的房地产价格分析

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基于灰色理论的昆明市商品房价格预测与分析

基于灰色理论的昆明市商品房价格预测与分析

按最小二乘法求解,
有:
误差较大时, 可以用 G M( 1 , 1 ) 的残差修正模型, 对原模型
进行修正。 [ I 3 ]
矗 = ( B T B ) 一B T y
作者简介 : 刘小燕 , 硕士 , 助教 , 文山学 院思想政治理论课 教学研究部 。研究方向 : 区域经济 。 基金项 目: 云南省教育厅科研基金项 目( 2 0 1 0 Y 0 9 3 )。
联度分析法是一种多因素统计分析方法, 它以各因素的样

¨ ( k ) =宝x ∞ ( m ) k = 1 , 2 , ^ , n
( ( 1 ) = X ( 。 ( 1 ) ‘ ( 2 ) = X ‘ 。 ( 1 ) + x ‘ 。 ’ ( 2 )
( 1 )
有:
第l 3卷
第l 2期
鸡 西 大 学 学 报
J OURN AL OF J I XI UNI VER S I T Y
Vo 1 . 1 3 No . 1 2 De C . 2 01 3
2 0 1 3年 l 2月
文章 编 号 : 1 6 7 2— 6 7 5 8 ( 2 0 1 3 ) 1 2— 0 0 4 8—3

48 ・
第1 2期
基 于灰 色理论 的昆明市商品房价格预测与分析
2 0 1 3年
式中:


B=
÷ ( x ㈩ ( 1 ) + x ( 1 ) ( 2 ) ) 1 ÷ ( x ㈩ ( 2 ) + x ( 1 ) ( 3 ) ) 1
L L
’ ( k + 1 ) = [ x ( 0 ) ( 1 ) 一
这也使得对房地产价格预测及影响因素的分析变得较为困 G M( 1 , 1 ) 表示一阶的, 一个变量的微分方程型预测模

数学建模竞赛论文-基于灰色模型的房地产价格分析

数学建模竞赛论文-基于灰色模型的房地产价格分析

摘要本文以重庆市为例,考察房地产价格变化关系。

首先要确定影响房地产价格变化的主要因素,然后建立房地产价格变化与各主要影响因素间的定量关系,接着着重研究住房保障规模变化对房地产价格的影响,并对房地产价格变化趋势进行合理的短期预测,最后针对上述结果,为稳定房地产价格提出相应的调控措施。

在第一问中,要求确定房地产价格的主要影响因素。

首先通过查找相关资料我们先确定影响房地产价格的可能影响因素及其相关统计数据。

然后通过建立灰色关联度分析模型,判断各可能影响因素与房地产价格之间的关联程度。

最后通过分析比较各因素与房地产价格的关联程度,从中找出影响房地产价格的主要因素,分别是土地交易价格、建筑材料价格、经济适用房面积、城镇化率、人均可支配收入。

在第二问中,要求找出房地产价格与各主要因素之间的数学模型。

首先我们选取问题一结论中的五个主要因素,以表1中各主要因素所对应年份的统计数据为分析对象,建立灰色(0,)GM N 模型。

然后根据灰色(0,)GM N 模型的分析方法得到(),GM 0N 估计式为()(1)(1)123()()()1.4968-0.282-0.5919-0.4894ˆ1x k =x k x k (1)(1)(1)456()+()()2.4368-0.0979x k x k x k ,代入相关年份的序号即可计算得到模拟序列。

最后利用后验差检验法将计算得到的预测值与原始值进行比较验证,通过验证后即可利用上述模型关系式进行预测。

在第三问中,要求利用上述模型考察未来三年保障房建设力度变化时,房地产价格的变化趋势。

首先由于数据缺失,我们需要分别对除房地产价格及保障房建设力度以外的4个因素建立灰色GM(1,1,)模型,对未来三年这4个因素的统计值进行预测,将房价的多因变量转化成一个因变量:保障房力度。

然后利用模型二得到的估计式,建立房地产价格与保障房建设力度之间的线性关系。

最后分析两者之间的定量关系,得到在不同保障房建设力度下,预测房价的变化趋势,并且得出结论:为了稳定房价,要保证保障房的建设面积每年比上一年翻一番。

基于灰色BP神经网络组合模型的郑州市商品住宅价格预测

基于灰色BP神经网络组合模型的郑州市商品住宅价格预测
年第 1 度到 2 0 季 0 9年第 3季度 商 品住宅 价格 ( 品 商 住宅 均价 :商 品住 宅 销售 额/ 品住 宅 销 售 面积 ) 商 ,
其原始 数 据序列 为 :
作者简 介 : 罗
党 (9 9 ) 男 , 南 汝 南 人 , 授 , 士 , 15 一 , 河 教 博 主要 从 事 灰 色 系 统 理论 与 决 策 分 析 方 面 的 研 究
第 3 卷 第 3期 1
21 0 0年 6月










Vo . No 3 I 31 .
J u na fNo t i a I siu e o ae n e v n y a d Hy r e e ti we o r lo rh Ch n n tt t fW tr Co s r a c n d o lc rc Po r
数 据序 列进 行 归 一 化 处 理 , 得 所 有 数 值 落 入 [ , 使 0
1, ] 其计 算采用 式 为
F =( 一 … ) … 一 i), /(
式 中: F 为 的标 准化 值 ;… 为原 始数 据序 列 中的 最 大值 ; …为原始 数据 序列 中 的最小值 ; 为原 始数 i
据 序 列 中 数 据 的 数 目.
G 1 1 预 测 模 型 的基 础 上 引 入 B M( , ) P神 经 网 络 模 型, 建立 了灰 色 B P神 经 网络 组 合 模 型 , 利 用 该 模 并
型 对郑 州市 商 品住宅 价格 进行 预测 … .
c 将 G 1 1 模 型 的预 测 数 据 经 归 一化 后 组 . M( , ) 成数 据序 列 作 为 B P神 经 网络 的 输 入 样 本 ; 应 的 对

基于灰色理论的昆明市商品房价格预测与分析

基于灰色理论的昆明市商品房价格预测与分析

基于灰色理论的昆明市商品房价格预测与分析刘小燕【期刊名称】《鸡西大学学报》【年(卷),期】2013(000)012【摘要】根据昆明市2007-2011年的统计数据,运用灰色系统预测模型对昆明市商品房价格进行预测,并利用灰色关联度分析方法对昆明市商品房价格影响因素进行分析。

结果表明:未来四年昆明市商品房价格将呈上涨趋势,城镇居民人均可支配收入是影响昆明市商品房价格的首要因素。

%Based on the statistics of Kunming city from 2007 to 2011 , the price of commercial housing in Kunming is predicted with the grey system forecasting mode , and the main limited factors of residential price are analyzed by means of gray correlation a -nalysis.The results show that the commercial housing price in Kunming would keep rising in the next five year and the primary fac -tor affecting residential price in Kunming is the urban per capita annual disposable income .【总页数】4页(P48-50,56)【作者】刘小燕【作者单位】文山学院思想政治理论课教学研究部,云南文山 663000【正文语种】中文【中图分类】F293.35【相关文献】1.基于灰色理论的武汉市商品房价格预测 [J], 程莹;谈凯;邓辉琦2.基于灰色理论的石家庄市商品房价格预测与分析 [J], 陈威羽3.基于灰色GM(M,N)的昆明市住宅商品房价格分析 [J], 杨双双;李兴平4.基于灰色理论的亳州地区房地产价格预测研究 [J], 闫磊;张钰彪;赵志浩5.基于灰色理论的亳菊价格预测研究 [J], 闫磊;马健;孙慧婷因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于灰色系统GM(2,1)模型的商品房价格分析及预测

基于灰色系统GM(2,1)模型的商品房价格分析及预测

基于灰色系统GM(2,1)模型的商品房价格分析及预测作者:孙守瑄吴言潘亚诚张红伟来源:《电脑知识与技术》2019年第06期摘要:为了从定量和定性的角度分析影响商品住宅价格的因素、预估未来商品住宅价格的走向与波动情况,以海南省主要城市为例,通过主成分分析法得出“政府政策” “投资商投资行为”,“消费者消费行为”作为定性分析因素和9个用于定量分析的因素,通过灰色关联度模型给出各因素之间的关联度。

使用MATLAB建立多元线性回归的房价数学模型。

在将数据进行无量纲处理之后,运用灰色系统GM(2,1)模型对结果进行检测,结果和预期相符。

通过对建立的数学模型求解、对结果的讨论发现未来三亚和海口的商品住宅价格会快速增长,其中三亚房地产价格上涨更为迅速。

关键词:商品房价格;影响因素;主成分分析;多元线性回归;灰色预测中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2019)06-0191-02住房是居民的基本需求,十九大报告明确指出“坚持‘房子是用来住的、不是用来炒的’定位,加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度,让全体人民住有所居。

”。

商品房、经济适用房、小产权房、房改房、集资房、廉租房、公租房、安置房等构成我国主要住房形式,其中我国城镇居民住房又以商品房为主。

商品房价格作为房地产业运行的“晴雨表”,不仅关系到国民经济的稳定发展,同时也重要民生问题。

因此准确的获得影响商品房的价格影响因素以及价格走向,对于政府和居民都非常重要。

孟莹、饶从军(2018)指出影响商品房的价格因素有土地供应、市场监管、居民的住房信贷、税收补贴以及落户购房等因素并利用灰色理论预测了湖北省商品房的均价[1]. 李永刚(2018)提出了土地出让金、房产税、城镇人口、城镇居民收入、人均社会产出、商品成本、房地产开发投资、银行信贷和利率等影响因素[2]. 袁秀芳,郑伯川,焦伟超(2016)的研究指出了影响房价的8个因素,并建立了基于SVR 的商品房价格预测模型[3]。

基于灰色GM(1,1)模型的广州市房地产投资分析

基于灰色GM(1,1)模型的广州市房地产投资分析


要想建立满意有效 的 G (,)模型 ,级 比应落于界 区 M 11


(青 ‘)内。 则, 对原 数 作 换以 才 建 i 之 否 须 始 据 变 后 能 一 -
模, 常用的变换有 : 对数变换 、 方根变换 、 平移变换等 , 具体变
换方法见邓 聚龙教授有关专著。
6给 出原始数据 序列 X . 的预测模型 。对 累加 数据序列
检验和后验差检验。
( ‘( )x 2 X ’ 1 ‘( ) ’
, ,


x ( ) ‘ n) ’
式中 X (= (()_, …, : i ∑) ) ( 1 , n ㈩ ) (k i 2 ) 0
k= l
新 生成的数据序列为一条单调增长 的曲线 , 增加 了原始
数据序列 的规律性 , 弱化 了波动性 。 而 3建立微分方程。灰色系统建模思想是直接将 时间序列 . 转化为微分方程 ,从 而建 立抽 象系统的发展变化动态模 型 ,

5 .给 出 累加 数据 序列 x…的预 测模 型 。求 解上 述 G M
( ,) 1 1模型一阶微分方程 , 得预测模型为 :
() 1
’ ) ( : k
X…( ) k
( : 一 k23

n )
X (+ )( ( ) )-- (: 12 … , ) ( ) 一 k 1: X ’ 一 ek- k 0 ,, n 3 O a4 U
据序列 :
x‘

( 0]

( 1】
r 、 n

公 式。
( )X ( )X 1 1= 1= …( )
式 ( )( ) 3 、4 即为灰色 G 1 1模型进行预测 的基本计算 M( , ) ( ) 型精度检验 二 模 任何 一个模 型它 的合理 性 ,只有通 过检验 以后才 能获 得, 灰色系统模型也不 例外 。灰色模型预测检验一 般有残差

基于灰色理论的石家庄市商品房价格预测与分析

基于灰色理论的石家庄市商品房价格预测与分析

摘 要:现代经济生活中,房地产市场成为金融、建筑和股市等经济板块发展的重要推动力,其产业的兴衰影响着国民经济的发展状态。

近几年来中国的房地产发展突飞猛进,并且带动了其他行业的发展,在解决我国居民住房问题,推动经济发展方面起着重要的作用。

然而,房地产市场的过快发展,带来了很多问题,尤其是房地产价格问题备受各界关注,风险日益突出。

房地产价格是房地产市场的最重要和最直接的反映,由于房价变化是非常复杂的经济问题,使得房价和影响其变化的经济变量之间的定量关系无法用精确的数学来描述,鉴于此,本文以灰色系统理论为基础,结合统计学,应用Excel对石家庄商品房均价数据进行实证分析,利用灰色理论预测未来房价,并且探究影响房地产均价因素的关联程度。

关键词:房地产价格 灰色理论 预测DOI: 10.16722/j.issn.1674-537X.2017.01.0231 引言随着各地房地产市场的蓬勃发展,房地产业已经成为各城市的重要产业或者支柱产业,房地产价格是房地产市场的最重要和最直接的反映,由于房价的变化是非常复杂的经济问题,使得房价与影响其变化的经济变量之间的定量关系无法用精确的数学来描述,鉴于此,本文以灰色系统理论为基础,运用模型,对影响商品房价格的各种因素进行了量化分析,把一些影响价格的因素加以综合分析,按照价格与因素相关联的紧密程度进行排序,并且相互比较,为间接调节房地产市场的供需平衡提供参考。

更重要的是基于石家庄房地产商品房价格建立灰色预测模型,使商品房价格能够被较为准确地预测出来,为石家庄市房地产投资决策者提供一定的科学性借鉴。

灰色系统(Grey System)是由我国华中科技大学的邓聚龙教授在1982年首次提出的,在此之前,1979年在北京召开的军事系统工程学术会议上,邓聚龙教授宣读了论文“参数不完全大系统的最小信息镇定”。

此文就是我们现在所说的灰色系统理论的始祖,为灰色系统理论的进一步发展奠定了坚实的基础。

基于灰色马尔可夫链模型的房价预测

基于灰色马尔可夫链模型的房价预测
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基于灰色马尔可夫链模型的房价预测
肖 淑 红
( 长沙市房地 产测绘 队,湖 南 长沙 4 0 ) 1 1 0 6 摘 要: 由于商品房价格 变化呈现 随机性 波动特征 ,分析房价 变化 与未 来房价走 势对于 决策部 门而言十分重要 。本文将
灰 色 系统 预 测 模 型 与 马 尔可 夫 链 有 机 结 合 , 构 成 灰 色 马 尔可 夫 链 预 测 模 型 ,对 未 来 某 一 时段 的房 价 进 行 预 测 ,结 果 表
M a k vc an mo e a f cieyi r v h r dci na c r c n f cie e si iewi cu l e ur me t. r o h i d l ne f t l c e v mp o et ep e it c u a ya de f t n s . l t a t a q ie n s o e v n n h r
明,灰 色马尔可夫链模 型能有效提 高预 测的精度和 效果 ,符合 实际要求 。
关键词 :房价 ;灰 色- 6尔可夫链 ;预 测;精度
D I 1 .9 9 jsn1 7 -6 9 . O .50 4 O : 5 6 / .s.6 1 5 6 2 1 5 .0 o i 1
P e itn o sn ieBa e n Gr yM f k vCh i o e r d ci gH u igPrc s d o e l o an M d l r
c an t o m e a k vc anp e it g mo e o p e c h rc faf ur i . er s l h we h tt eGry h i of r Gr yM r o h i r d ci d l rditt ep ie o ut etmeTh e ut s o d t a h e n t s

基于灰色理论的城市商品住宅价格波动分析——以长沙市为例

基于灰色理论的城市商品住宅价格波动分析——以长沙市为例
联度 :
8 =0. 0 1 8 l 7 2 ; 2=0 7 7 8 . 5 3; 3=0 8 9 8 . 6 9; 4=0. 5 3; 5=0. 5 1 8 60 8 2 8; 6=0. 1 7 7 5
关联度排序结果为 :3 8 > 6 l 5 4 8 > 2 8 >8 >8 >8
注 :o x ——住宅均价 ; ——G P x ——市区人 1 ; 3 xl D ;2 : X ——市 区居 民人均 3 可支配收入 ; 4 x ——住宅投 资完成 额 ; 5 x ——住 宅施 工面积 ;【 ) ——住 宅 竣工 6


灰 色 系统 理 论 与 商 品 住 宅 价 格
( ) 一 灰色 系统理论 灰色系统理论( ryS s m T er) 亦称灰色理论 , 由 Ge yt hoy , e 是
我 国学者邓聚龙教授 于上世纪 7 0年代末 、0年代初创立并发 8
展的理论。所谓 灰色系统就 是指一部 分信 息明确 , 但其 他部 分不明确的系统。灰 色理论 就是从 系统 的角度人 手 , 许所 允 研究的系统 内存在灰色数 , 灰色 关系 等 。灰 色理论 具有 只 需少量数据就可作系统分 析 , 型建 立 , 模 未来预 测 , 为决 策 行
( 南农业 大学资源环境 学院 , 湖 湖南 长沙 40 2 ) 1 18 摘 要: 以灰 色系统理论 为主要研 究方法, 19 -2 1 对 9 9 00年长沙市商品住宅价格波动情况进 行分析 。通过 对长沙市商品住
宅价格进行灰 色关联分析 , 定影 响长沙市近年 来商品住宅价格 变动的主要 因素 , 确 并将影响 因素按 程度 的大 小进 行 了排序 , 从
面积 。
三 、 论分 析 结
根据灰色系统理 论 的研究 , 关联 度 8。 。 越大 , 意 味着对 则 参考因素的影响越 大 。一般认 为 ,。>0 7才 有影 响。 由 8 . 上述结果可知 , 因素对 长沙 市住宅 房地产 价格 的影 响排 序 各 为 :3 8 >8 >8 8 > 2 6 >8 5>8 , 在所列 出的长沙市 的 6个 比较 因素中 , 城市居 民人均可支配收入 、 市区人 口数及住宅 竣工面

基于离散灰色DGM(1,1)模型的房地产价格预测及其对策研究

基于离散灰色DGM(1,1)模型的房地产价格预测及其对策研究
了一 种 新 的 D GM( 1 , 1 ) 模型 , 对某 地 区房地 产价 格 ( 2 0 0 5 -2 0 0 8年 ) 进 行 了预 测 的 实证 分 析 和 基于 Ma t l a b
程 序 的仿 真 计算 , 证 明其可 靠性和 有效 性 , 并就 房地 产价格 的预 测结 果 , 提 出 了相 应 的对 策建 议 。 研 究结果 表 明: 本 文所建 立 的 D G M( 1 , 1 ) 模 型可作 为灰 色预 测理论 的 一种精 确预测 模型 , 其 为房地 产价格 的市场 预测提 供 了一种新 的定 量预测 方法 , 对 当前房地 产 市场 的理 性发 展具 有重 要 的指 导 意义和借 鉴价 值 。 关键 词 : DG M( 1 , 1 ) 模型; 离散型 ; 灰色预 测模 型 ; 房地 产价 格
o f p r e d i c t i o n r e s u l t o f r e a l e s t a t e p r i c e s . T h i s p a p e r s h o ws t h a t t h e mo d e l DGM ( 1 , 1 )o f c a n b e u s e d a s a k i n d o f
中图分 类号 :F 2 2 4 文献标识 码 : A 文章 编号 : 1 6 7 1 — 4 7 9 2 ( 2 0 1 3 ) 0 1 . 0 2 2 8 — 0 7
Abs t r ac t : Th i s pa p e r ir f s t l y a n a l y z e s t h e ma i n i mp a c t f a c t o r s o f r e a l e s t a t e p r i c e wi t h q u a l i t a t i ve p r e d i c t i on me t h o d. The n t h e a u t h or ma k e s a n e mpi r i c a l p r e di c t i o n a n a l y s i s a n d M ATLAB- ba s e d s i mul a t i o n c a l c ul a t i o n o f a

基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测研究(精)

基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测研究(精)

基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测研究摘要:本文采用西宁市1999-2008年社会经济统计数据,以灰色系统理论为基础,运用灰色关联分析方法对影响西宁市商品房价格的相关因素进行了分析,并利用GM(1,1)模型对西宁市商品房价格进行了预测。

结果表明:竣工房屋造价是影响西宁市商品房价格的首要因素,未来5年西宁市商品房价格将呈上涨趋势。

关键词:商品房价格灰色关联分析 GM(1,1)模型西宁市近年来,随着中国经济持续高速增长,作为国民经济新的经济增长点的房地产业也经历着前所未有的快速发展,迅速成为消费热点和投资热点。

房地产业作为我国经济新的增长点,一方面对促进我国经济的增长起到了举足轻重的作用;同时伴随着房地产投资、消费的快速增长,房价节节攀升,成为经济持续发展的一个隐患。

影响商品房价格的因素众多,有土地使用制度、住房制度、人口因素、经济发展状况、财政金融政策等一般因素,也有道路交通、城市设施、环境状况等区域因素,还有建筑物本身的结构特征等个别因素。

但是,这些影响因素在不同的国家,甚至在同一国家的不同地区,不同的房地产业发展阶段所表现出来的影响力大小各不一样。

一、商品房价格的灰色关联分析(一)灰色关联分析模型灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否密切。

曲线越接近,相应序列之间关联程度就越大,反之就越小。

相对于以往的回归分析、方差分析、主成份分析等系统关联因素分析方法,灰色关联分析自身的优点可以弥补采用数理统计方法做系统分析所导致的缺憾。

关联度的计算步骤如下:1.根据评价目的确定评价指标体系,收集评价数据设m个数据序列形成如下矩阵:其中n为指标的个数,2.确定科学性。

可以看出,对西宁市商品房价格影响最大的因子为竣工房屋造价。

建材成本的增加、高品质建筑材料的使用、建筑工人工资的增加都推动了房价进一步上涨。

房地产开发投资额、GDP、地价与商品房价格的关联度都大于0.85,说明这几个因素对商品房价格的影响非常密切。

灰色模型在房价预测中的运用

灰色模型在房价预测中的运用

灰色模型在房价预测中的运用—以西安市为例摘要:本文用灰色模型针对西安市的房价进行了简要的预测。

首先用西安市连续五个季度的房价建立模型,得到一个一阶的微分方程,然后通过残差检验、关联度检验和后验差检验三种方法对该预测模型进行检验,判断出该模型的精度较高,最后用此方程求出所要预测的房价。

关键词:灰色模型; 残差检验; 关联度检验; 后验差检验住房问题是百姓关注的焦点,而房地产价格的高低涉及社会生活中多方面的经济利益,因此较为准确的预测未来房地产的销售价格,对社会发展和人民生活极其重要。

本文首先对西安市2008年第一季度至2010年第二季度共十个季度的房价进行记录,并且以每个季度房价的平均值记录为该季度西安市的房价值,具体数据值在表一中示出。

然后根据2008年第一季度至2009年第一季度共五个季度西安市的房价值通过一阶灰色预测模型确定出新的房价预测方程,用此预测方程预测出2009年第二季度至2010年第二季度共五个季度的房价,再将此房价与收集到的真实房价值进行比较,分别通过绘制图表和残差检验、关联度检验和后验差检验判断出该预测模型在预测房价时误差较小,准确度较高。

最后用该模型对西安市2010年第三季度至2012年第四季度共十个季度西安市的房价进行了预测,以便市民在购房的过程中做出正确的选择。

1.灰色模型1.1 灰色预测模型所谓灰色预测法是一种对既含有已知信息又含有不确定因素的系统进行预测的方法。

它广泛用于对随机、有序的灰色过程进行预测,从而去寻找其潜在的规律。

灰色模型用来表示,其中G为Grey灰,M为Model模型,为阶方程,为个变量。

表示一阶的并且只有一个变量的灰色系统模型,此模型适用于具有较强指数规律的序列,只能描述单调的变化过程,而房价在一段时期内的变化符合此要求,所以本文在预测房价时使用模型,它的一阶微分方程为(1)其中为原始数据序列,-a为发展灰数,为内生控制灰数1.2符号说明表1:符号说明符号说明一个一阶的并且只有一个变量的灰色系统理论原始数据序列原始数据序列的平均值发展灰数内生控制灰数待估参数向量原始数据序列作1-AGO累加生成的数据数据矩阵常数预测数据预测数据序列作1-AGO累加生成的数据原始数据绝对误差原始数据绝对误差的平均值原始数据相对误差关联系数分辨率关联系数的算术平均值原始序列标准差绝对误差序列标准差方差比小误差概率原始序列标准差与0.6745之积1.3模型运用的条件1.3.1数据符合预测的条件对于一组从表面看来并无规律的数据,如果对它们进行一次累加生成后所得的数据呈明显的递增或递减的规律,则该数据适合符合模型预测的条件。

基于灰色关联度模型的商品住宅价格实证分析

基于灰色关联度模型的商品住宅价格实证分析
宅价格影响因素的研究文献 . 笔者关 于该问题 的分析 与研究为数不少 ,选用的方法有多变量协整检验 、 特 征价格法 、 格兰杰检验等单一方法。 本文通过建立灰色关联度模型 . 结 合锦州市商 品住宅价格现状 , 采用锦州市 2 0 0 6 2 0 1 3 年 的商 品住宅价 格 的相关数据 , 分析各 因素对住宅价格 的影 响。
科技・ 探索・ 争鸣
S c 科 i e n c e & 技 T e c h 视 n o l o g y 界 V i s i o n
基于灰色关联度模型的商品住宅价格实证分析
闫 妍 张凤 新 ( 辽 宁工业 大 学经济 学 院 , 辽宁 锦 州 1 2 1 0 0 1 )
【 摘 要】 本文在灰 色 系 统理论的指导下 , 结合锦 州市商品住 宅价格现状 , 建立灰 色关联 度模 型 , 对锦 州市商品住宅价格的影响 因素进行 实

证 研 究分 析 。研 究发 现 : 锦 州 市 商 品住 宅 价 格 受 本 地 区生 产 总 值 ( G D P ) 和 人 均 可 支 配 收 入 影 响 较 大 开发 商应在锦 州市经济发展 的总体趋势 下, 关注市场需求 , 适 时调 整企 业 经营 发 展 战略 。
【 关键词】 商品住 宅价格 ; 灰 色理论 ; 灰 色关联度模 型
关联度 0 _ 8 l 5 2 4 0 . 8 0 0 2 3
0 . 6 2 6 0 8 0 . 6 0 5 9 9 0 . 5 7 3 4 0 . 5 7 l 6 7 0 . 5 6 8 7 0 . 8 5 5 6 5 9 0 . 5 5 1 7 5 宁统 计 年鉴 ( 2 0 0 7 — 2 0 1 4年 ) 、 锦 州市 国 民经 济和社 会发展 统计 公报 ( 2 0 0 6 年~ 2 0 1 3 年) 和锦州市房地产信息网等 2 _ 3 数据结果分析 2 . 2 数据计算 由灰 色关联度分析 可知 : R( G D P) > R( 人均 可支配收入 ) > R( 楼面 在进行详细而 系统的数据分析之前 . 首先要消除通货膨胀给研究 地价 ) > R( c P I ) > R( 非农业人 口) > R ( 竣工建造成本 ) > R ( 主营业务税金 带来的影 响 . 这样才可 以使数据之间具有可 比性 即将所收集到 的以 及 附加 ) > R ( 普通商业贷 款利率 ) 。 上一年为 1 0 0的历年居 民消费价格指数转换为 以 2 0 0 6年为基期 的居 3 结 论 民消费价格指数 . 然后将各年 的当年价格的人均 可支 配收入 、 本年度 完成投资额 、 GD P 、 竣工建 造成本 、 楼 面地价 、 主营业务税 金及附加 以 通过 构建灰色关联度 模型 . 并对关联 度进行排序 . 从 高到低 的顺 及商 品住宅 平均 售价除 以以 2 0 0 6 年为 基期的居 民消 费价格指数 . 由 序依次为 : G D P 、 人均可支配收入 、 楼面地价 、 C P I 、 非农业人 1 5 I 、 竣T建 此得出的数据就是 消除通货膨胀影响的 、 具有可 比性 的数据 。然后用 造成本 、 主营业务税金 即附加 、 普通商业 贷款利率 。 由此可知本 文的结 这些经过预处理 的数据进行灰 色关联 度模型 的建立 与分析居 民消费 论 为 :对 锦州市商品住宅价格影响程度前两位位分别是 G DP和人均 价格指数数据如表 1 所示 可支配收入 GD P是反映本地区经济发展 的重要指标 . 经济发展景气 表 1 锦 州市 2 0 0 6 ~ 2 0 1 3年居 民消费价格指数数据 能够促进对商品住宅市场的发展 人均可支配收人反映了消费者购买 力水平 . 居民收入越高 , 对住宅的需求越大。 总而言之 , 本文研 究发现 : 年份 居民消费价格指数 居 民消费价格指数 ( 以2 0 0 6 年为基底 ) 锦州市商 品住宅价格受地 区经济发展和消费者需求影 响较大 . 房地产 2 0 0 6 91 . 6 2 1 0 0 . o 0 开发商应在 总体经 济发展的大趋势下 . 关注市场需求 . 及时有效 地调

基于灰色模型的房地产预警度分析及预测

基于灰色模型的房地产预警度分析及预测

基于灰色模型的房地产预警度分析及预测本文以北京市为例,构造了房地产预警度指标,确定每个指标的权重,根据预警界限判断每个指标历年的检测结果,从而求出北京市房地产业从2001年到2009年的的综合警度,并利用灰色预测模型对北京市未来两年房地产的发展情况作了预测。

并进一步分析其应用,认为房地产的警度可以作为跳跃项,添加到随机波动房产预测模型中,弥补随机预测的不足。

关键词:灰色预测房地产预警度随机预测引言自20世纪90年代以来,房地产业已经成为北京市国民经济的重要支柱产业。

近两年北京市房地产投资占全社会固定资产投资的比重更是高达55%以上。

目前我国缺乏一个以定量分析为主的对房地产市场进行预警的体系。

因此,当前对房地产预警进行研究具有重要的意义,这不仅关系到我国房地产宏观调控的效果,而且关系到我国房地产市场乃至整个国民经济的健康发展。

对房地产进行预警可以帮助中央政府了解房地产业发展状况与行业结构及行业与宏观经济的协调比例关系,能够及时进行调控。

对投资商而言,可以使他们及时了解房地产业的整体状况和发展状况,提高其投资时机、投资结构的决策准确程度。

房地产警度预测的核心思想是通过对关键指标的选择和建立,对房地产经济运行的总体态势和局部特征的变化进行准确判断,并对其今后走势做出正确的预测和评价。

灰色预测模型GM(1,1)概述(一)灰色系统预测方法灰色模型(Grey Model)简称GM模型,是灰色系统理论的基本模型。

主要任务是根据社会、经济、技术等系统的行为特征数据,找出因素本身或因素之间的关系,从而了解系统的动态行为和发展趋势。

为了弱化原始序列的随机性和波动性,为灰色模型提供更加有效的信息,对原始数据进行预处理,通过采用对序列进行一次累加生成的处理方式生成新的数据序列,然后对累加生成序列建模,最后进行累减还原成预测值,一般通过一次累加生成序列建模,即GM(1,1)。

(二)GM(1,1)模型建立的方法和步骤简述设置原始时间序列:其累加生成序列为:按X (0)序列建立微分方程模型,其离散形式为:其解的时间响应式为:确定参数a、u:仅需辨识出这两个模型参数(式中a为发展灰度,μ为内生控制灰度),具有预测需要的原始数据较少,计算步骤简单等优点。

基于灰色理论的武汉市商品房价格预测

基于灰色理论的武汉市商品房价格预测
经 济 管 理
基 于灰色理论 的武汉市商 品房价格预测
程 莹 谈 凯 邓辉琦
( 华中师范大学,湖北 武汉 4 3 0 0 7 9) 摘 要 :本文针对武汉市商品住宅价格问题 ,首先基于商品住宅价格波动率对武汉市各城 区进行聚类,然后 建立GM( 1 , 1 ) 模型对2 0 1 3 年第二季度 至第 四季度 武 汉 市的房 价进 行预 测 ,最 后对 模型 的预 测 结果进 行 了误 差检 验 。
2 . 2 聚类 分析 模型 的建 立与求 解
江岸区 、 斫 口区 、 汉 阳区、洪 山区
江汉 区、武昌区
2 . 2 . 1 聚类分析模型的建立 以】 【 = 表示分 区i 在第j 时间点的商 品住宅价格,则可以得到一个价格 矩阵 :

第三类 第四类 第五类
青L U 区、东西湖区 蔡甸区、黄陂区、江夏区 汉南区、新洲区
( C e n t r a l C h i n a N o r ma l U n i v e r s i t y , Wu  ̄ 4 3 0 0 7 9 , C h i n a )
Ab s t r a c t Ai mi n g a t t h e c o mme r c i a l h o u s i n g p ic r e i n Wu h a n , i f r s l f y we ma d e he t c l a s s i i f c a t i o n a f he t d i s t r i c t s i n Wu h a n b a s e d o n he t ot r e o f c o mme r c i a l h o u s i n g
区较远的郊区。
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基于灰色预测模型的商品房价格分析

基于灰色预测模型的商品房价格分析

管理社区数码世界 P.116基于灰色预测模型的商品房价格分析杜昕娉 毕小琪 高楠 山东科技大学济南校区 电气信息系摘要:灰色预测模型作为现在数学建模中的主要预测模型,在许多实际问题中都有或多或少的借鉴,虽然出现时间比较久,但是它的思想一直沿用至今。

而它的强大之处就在于不需要大量的原始数据,主要通过累加来生成原始数据,使得在精确分析方面,数据收集的工作难度大大降低,同时也提高了预测的质量,得到更为精确的结果。

关键字:灰色预测 房价分析 数学模型在很多建模比赛中,如果说什么东西最难得,大部分的因素应该就是数据的收集工作了。

在很多情况下,我们需要的信息往往不会直接呈现在互联网上,并且在很多权威性的网站也很难得到相应的数据。

那么是不是我们就不能做数据的预测和研究了呢,答案当然是否定的。

即使在这样的情况下我们依然可以通过科学的方法,对需要的数据进行研究。

往往这些就要得益于灰色预测方法的使用了。

1 什么是灰色预测模型灰色预测模型应该是很多建模比赛中经常用到的一种模型了,在很多的预测问题方面都有着非常大的贡献。

灰色预测就是使用了灰色系统的一种方法,当我们在得到了原始数据时,通过一定的算法,如累加或累减,使之成为下一次预测的一个原始数据,在之后的预测过程中就可以用它来作为新一轮预测的原始数据。

同时在这个过程中还会有灰色加权管理度的提出,它主要是作为一个实际问题中,某些因素之间关联性的一个计算。

通常来说,影响一个问题的因素往往是多方面的,以房价分析来说,影响房价的因素包括:地理位置,交通情况,环境情况,人口数量供求,房地产投资,该城市的GDP,消费水平等等因素,而在实际生活中,即使是在精确的计算过程中,我们也无法将所有的因素都进行相关的分析与计算,因而在这个过程中会出现误差问题,但是这个误差都是在人们可以理解的范围之内的。

灰色管理度的分析,可以帮助分析者计算出他所挑选的所有的影响因素中,那些和影响商品房房价的关联是最大的,并且可以得出相关关联度的排序,从而使结果一目了然。

试析基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测

试析基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测

试析基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测论文报告:基于灰色系统的西宁市商品房价格影响因素及预测分析一、引言二、西宁市商品房价格变化及现状三、灰色系统理论及其在商品房价格预测中的应用四、西宁市商品房价格影响因素分析五、基于灰色系统的西宁市商品房价格预测六、案例分析七、结论引言随着我国房地产市场的不断发展和经济的快速增长,房价持续上涨已成为一个现实问题。

然而,这种趋势不仅给购房者带来负面影响,也对整个经济和社会发展造成了一系列的问题。

所以,对房价走势的分析和预测具有重要的现实意义和经济价值。

西宁市商品房作为一个经济发达的城市,房价的走势一直备受关注。

本文将基于灰色系统理论,分析西宁市商品房价格的影响因素,以及使用模型预测未来的房价走势。

西宁市商品房价格变化及现状西宁市地处青藏高原东北部,是一个充满魅力的城市。

从2008年至今,西宁市房价一路上涨,并且呈现出快速增长的趋势。

2020年,西宁市商品房均价达到了14816元/平方米。

尽管政府出台了一系列的调控措施,然而房价依然保持上涨的动力。

灰色系统理论及其在商品房价格预测中的应用灰色系统理论是一种综合性的数学模型,适用于小样本和不确定性较高的情况,常用于数据分析和预测。

在商品房价格预测中,使用灰色系统理论可以降低不确定性,提高预测的准确性。

西宁市商品房价格影响因素分析1.政策因素政府对购房者和开发商的支持或限制是影响商品房价格的一个重要因素。

例如,政府出台的购房补贴政策,会刺激消费者购房意愿,进而推升商品房价格。

2.土地成本房价的一个主要成本是土地成本。

土地的价值和位置决定了开发商的房价策略。

例如,土地位置在市中心或交通枢纽附近的房产,其房价会比与之相距较远的房产高得多。

3.人口流动人口的流动方向和规模也对房价有影响。

例如,当城市人口流入较多时,供不应求的情况下,房价自然会升高。

4.经济发展水平一个城市的经济状况直接关系到其房价的走势。

例如,经济发达的城市房价往往高于经济相对落后的城市。

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基于灰色模型的房地产价格分析摘要本文以重庆市为例,考察房地产价格变化关系。

首先要确定影响房地产价格变化的主要因素,然后建立房地产价格变化与各主要影响因素间的定量关系,接着着重研究住房保障规模变化对房地产价格的影响,并对房地产价格变化趋势进行合理的短期预测,最后针对上述结果,为稳定房地产价格提出相应的调控措施。

在第一问中,要求确定房地产价格的主要影响因素。

首先通过查找相关资料我们先确定影响房地产价格的可能影响因素及其相关统计数据。

然后通过建立灰色关联度分析模型,判断各可能影响因素与房地产价格之间的关联程度。

最后通过分析比较各因素与房地产价格的关联程度,从中找出影响房地产价格的主要因素,分别是土地交易价格、建筑材料价格、经济适用房面积、城镇化率、人均可支配收入。

在第二问中,要求找出房地产价格与各主要因素之间的数学模型。

首先我们选取问题一结论中的五个主要因素,以表1中各主要因素所对应年份的统计数据为分析对象,建立灰色(0,)G M N 模型。

然后根据灰色(0,)G M N 模型的分析方法得到(),G M 0N 估计式为()(1)(1)123()()()1.4968-0.282-0.5919-0.4894ˆ1x k =x k x k(1)(1)(1)456()+()()2.4368-0.0979x k x k x k ,代入相关年份的序号即可计算得到模拟序列。

最后利用后验差检验法将计算得到的预测值与原始值进行比较验证,通过验证后即可利用上述模型关系式进行预测。

在第三问中,要求利用上述模型考察未来三年保障房建设力度变化时,房地产价格的变化趋势。

首先由于数据缺失,我们需要分别对除房地产价格及保障房建设力度以外的4个因素建立灰色G M (1,1,)模型,对未来三年这4个因素的统计值进行预测,将房价的多因变量转化成一个因变量:保障房力度。

然后利用模型二得到的估计式,建立房地产价格与保障房建设力度之间的线性关系。

最后分析两者之间的定量关系,得到在不同保障房建设力度下,预测房价的变化趋势,并且得出结论:为了稳定房价,要保证保障房的建设面积每年比上一年翻一番。

在第四问中,要求根据所建立的模型及预测结果,对房地产价格问题提出建议。

根据上述模型,从影响房价的各主要因素出发,对稳定房价提出如下建议:(一)进一步完善土地价格管理。

(二)对房地产市场要控制总量,调整供给结构。

(三)提高人均收入水平,扩大就业,解决住房难问题。

(四)大力发展经济适用房和廉租房针对建议(四),根据模型三的结论,在保证保障房正常完工、完全保质保量销售的前提下,保障房的建设面积需要每年比上一年翻一番。

关键词:房地产价格保障房 关联度 灰色(0,)G M N 模型问题重述1.1 问题背景近十年来我国一些城镇的商品房价格上涨过快,过高的房价使城镇中低收入者无力购买住房,为了社会持续稳定的发展,政府一直出台各种文件,对房地产市场进行调控。

但由于各部门配合得不协调,房地产的价格在过去的几年时间里快速地上涨,房价成了各种社会矛盾的焦点。

与此同时,保障房建设正在加速推进,中共中央政治局常委、国务院副总理李克强在全国保障性安居工程工作会上强调,要认真贯彻落实党中央、国务院的决策部署,大规模实施保障性安居工程,加大投入,完善机制,公平分配,保质保量完成今年开工建设1000万套的任务,努力改善群众住房条件。

物价水平(建筑材料价格)、国内生产总值、国民收入水平、金融政策、税收政策、土地、城市化率等都是影响房地产价格的因素,然后,公租房、廉租房和经济适用房等各类保障性住房的建设力度加大,有利于增加房地产的供给力度,对房地产市场价格会产生较大影响。

1.2 问题提出请参赛者参考有关的研究成果和国民经济的运行数据(参见下面网站)就我国房地产价格研究如下问题。

1. 对有关统计数据进行分析,用适当的方法寻找影响房地产价格的主要因素或指标。

2. 建立房地产价格与包括城镇住房保障规模在内的主要因素或指标之间联系的数学模型。

3. 利用所建立的关于房地产价格的数学模型,根据有关政策和规划对未来几年我国或某一地区在不同的保障房建设力度下就房地产价格趋势进行仿真或预测(可以根据模型的需要对未来的情况作适当的假设)。

4. 根据所建立的数学模型和仿真结果,对房地产价格问题提出你们的咨询建议。

一、模型假设(一)假设忽略房屋购买者对房价的心理期望,且房屋购买者对房屋周边设施无偏好,如学校、公园等;(二)假设房屋成本主要体现在土地交易价格及建筑材料价格上,忽略一些配套设施对建房成本的影响;(三)假设银行利率稳定,房屋供求状态稳定。

(四)忽略其他次要因素突变导致的数据突变产生的影响。

(五)假设重庆市公租房、廉租房的建设对房价的影响很小,而将保障房对房地产的影响视为经济适用房的影响力。

考虑到重庆市公租房、廉租房的数据难以找到,且目前大多在建设当中,对房地产的影响力难以估计,而只能包含在经济适用房的影响力之中;二、符号说明三、模型建立与求解4.1问题一4.1.1模型一的分析问题一要求通过对数据的分析,寻找影响房价的主要因素。

要寻找影响房价的主要因素,首先要确定影响房价的可能因素,缩小分析范围,查找具体统计数据,再进行数据分析,从中选取主要的影响因素。

考虑到房地产行业作为国民经济发展中的一个重要行业,其发展状况受到市场调节机制的影响,从市场供求关系的角度分析房地产价格变化的影响因素能得到房价与各影响因素间的本质关系,便于对房地产进行更深入的研究。

房地产不同于一般的商品,也不同于一般的投资品,因为房地产既可作为一般的消费品满足购买者的消费需求,又能作为投资品满足购买者的投资需求,所以房地产的需求是由消费需求和投资需求组成的。

房地产的供给不仅取决于开发商开发能力,还取决于土地供应量。

同时,考虑到房地产行业作为国家的支柱行业,国家的宏观政策对行业的调控起到至关重要的作用。

我们以重庆市为例,从影响房地产的供需因素和国家的宏观政策着手,研究房地产市场的运行规律。

(1)人均可支配收入对房价的影响居民的可支配收入,是家庭消费需求的一个影响因素。

居民人均收入的高低,决定了居民购买力的大小,进而决定了市场需求量的大小。

当购房者的可支配收入增加时,会直接影响房地产的消费需求,间接地影响投资需求,从而增加对房地产的购买,使房地产的价格上涨。

相反,当购房者对房地产未来的价格预期下跌时,而购房者的可支配收入下降时,就会导致投资需求和消费需求减少,从而导致房价上涨趋缓甚至下跌。

(2)土地交易价格对房价的影响土地是一种不可再生的资源,土地资源稀缺性、土地资源供应有限性在短时间内不可缓解,使土地价格成为影响房地产价格的一项硬性指标,因此地价的变化对房价的影响很大。

前人的研究也表明:虽然房价走势是地价走势的基本支撑,但在短期内,两者存在相互影响的关系,且在长期时间范围内,土地成本会影响房价进而影响整个房地产市场的供给。

一般来说,土地成本越大,房价上涨幅度越大。

(3)建筑材料价格对房价的影响商品房开发中的建筑材料价格是房地产开发过程中的刚性因素,近年来随着我国经济的快速发展,带动了全球钢材等建筑材料价格的上升。

在这样的国际背景下,建筑材料的持续上涨,导致商品房的建筑成本的增加,必然带来房价持续的小幅上升。

(4)人口规模对房价的影响在我国,人口较多的地区,房价一般比较高,这是因为人口的增长导致刚性需求的增多,从而对房屋的需求增加,进一步促进房价的上涨。

因此,一般来说人口规模与房价呈正相关关系。

(5)房地产投资对房价的影响从理论上看,房地产投资的增加,将导致房地产市场供给的增加,在需求不变或者房地产需求弹性小于供给弹性的情况下,房价将下降。

可见,房地产投资的增长和房价的增长应该呈反相关关系。

(6)地区生产总值对房价的影响地区的经济发展状况对本地区的房价有一定的影响,地区经济的高速发展必将推动房地产业的快速发展。

作为反映整个宏观经济发展水平和房地产业发展经济背景的GDP同房价之间必然存在着一定的相关性。

经济形势的看好,就会吸引更多投资,尤其是进入房地产行业的资金会明显增加,这将推动房价的上涨。

从理论上分析,经济增长形势越好,房价上涨的可能性就越大,两者应呈现出正相关关系。

(7)居民储蓄存款对房价的影响我国是世界上的高储蓄国家,但数据显示我国实际储蓄利率长期为负,储蓄投资收益较少。

然而转向其他投资领域,面临着投资渠道较少。

首先,我国股票市场不够透明,使投资者面临巨大的风险,投资者不得不谨慎投资。

其次,我国债券市场发育程度较低,表现为债券流动性差、品种过少、市场体系不完善等。

此外保险市场欠缺规范,存在着保险服务质量不高、监管力度不够等问题。

面临以上情况,大量的投资者只有选择保值增值能力较强的房地产。

近几年房地产的投资属性日益增强,购置房产主要为了投资。

因此居民的闲散资金大部分都流向了房地产市场,导致了商品房价格的上涨。

(8)城镇化率对房价的影响近几年,为推动农村经济的现代化发展、转移农村剩余劳动力、促进解决三农问题,中国加快了城镇化的步伐,但随着大量人口转移到城市,导致了中心城市及周边地区对住房需求的不断增加。

由于城镇化发展促进了房价的增长,而中国将进入城市化率40%到60%的加速扩张阶段,房价上涨的情况在未来较长时间内会持续下去。

(9)住房保障规模对房价的影响中国的房价的不断上涨,为稳定房价,政府实施了一系列的政策、措施,其中加大保障性住房的规模对稳定房价起到一定的作用,而保障性住房的规模对房价的影响是出于商品房供求关系产生的,增大保障性住房规模,即增加住宅的供应来平衡市场的需求,可以稳定市场中的房价。

4.1.2 模型一的建立经过模型一的分析,我们建立灰色关联度分析模型。

灰色关联分析法是一种比较客观的分析方法,对样本量的多少和样本有无规律没有过强要求,而且计算量小,比较方便。

其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间的关联度越大;反之就越小。

灰色关联分析法具体步骤为:(1)设i X 为系统因素,其在序列号k 上的观测数据为()(1,2,)…,n =i x k k ,则称((1),(2),())i i i i X x x x n =…,为因素的行为序列;(2)灰色绝对关联度计算。

设序列0X 与i X 长度相同,则称00001||||1||||||i i i i s s s s s s ε++=+++-为0X 与i X 的灰色绝对关联度。

(3)灰色相对关联度计算。

称00001||||1||||||i i i i s s r s s s s ''++=''''+++-为0X 与i X 的相对关联度。

(4)灰色综合关联度的计算。

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