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    188宝金博页面版: 浅谈房价变动优化

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    内容提示： 浅谈房价变动优化 ［摘要］ 为预测未来房价的变动范围, 根据往年的房价应用 GM(1, 1) 模型, 并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。 考虑到影响房价的诸多因素变量, 对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型, 通过模型分析给出合理的建议。 ［关键词］ 房价； 预测； GM(1, 1) ； 灰色-马尔科夫； 回归分析 近几年, 中国主要城市房价暴涨, 曾一度拉动中国经济的快速增长。 但随着国家一些宏观调控政策, 大中城市房价大幅波动, 各市的房屋均价与成交量曾一度双双下挫。 房价的变动主要取决于市场供求, 但影响市...

    文档格式：DOC | 页数：4 | 浏览次数：32 | 上传日期：2012-02-27 13:58:25 | 文档星级：
    浅谈房价变动优化 ［摘要］ 为预测未来房价的变动范围, 根据往年的房价应用 GM(1, 1) 模型, 并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。 考虑到影响房价的诸多因素变量, 对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型, 通过模型分析给出合理的建议。 ［关键词］ 房价； 预测； GM(1, 1) ； 灰色-马尔科夫； 回归分析 近几年, 中国主要城市房价暴涨, 曾一度拉动中国经济的快速增长。 但随着国家一些宏观调控政策, 大中城市房价大幅波动, 各市的房屋均价与成交量曾一度双双下挫。 房价的变动主要取决于市场供求, 但影响市场供求的因素是多方面的。 比如从需求的角度来说, 居民收入增加与经济条件的改善,市民对住房条件普遍表现出更高的要求, 中国人口的城镇化等。 但由于市场或政策激励等因素, 会使这种需求不适当的放大, 比如在住房成为升值最快的一种投资渠道后, 人们有了房屋投机, 最终导致房价虚高以及资源浪费。 1GM(1, 1) 模型与灰色-马尔科夫模型的求解与比较 1. 1GM(1, 1) 模型 GM(1, 1) 模型是指 1 阶方程 1 个变量的灰色(Grey) 模型(Model) , 是基于时间序列分析方法建立的价格预测模型。 GM(1, 1) 模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型, 它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测, 以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。 下面我们以 2000—2008 年北京的商品房住宅的销售价格建立 GM(1, 1) 模型(如下均应以第一人称描述自己的工作) 。 设定原始数据序列： 进一步分析上述矩阵, 最后一个数据 2008 年房价位于 s1 状态, 由状态转移矩阵, 接下来的 2009年极有可能处于状态 s2。 1. 3 最终预测结果 由以上过程, 综合利用 GM(1, 1) 模型及灰色-马尔科夫模型推测出 2009 年的房价为: 13375. 6+(700+0) /2=13725. 6 元/平方米 比较两种方法可知, 利用灰色-马尔科夫模型所预测的房价比 GM(1, 1) 模型所预测的房价误差更小, 精确度更高, 由此我们可以说灰色-马尔科夫模型的预测结果比 GM(1, 1) 模型更好。 由此, 我们可断定, 我们利用灰色-马尔科夫模型所预测的 2009 年房价是有效的, 即 13725. 6 元/平方米。 1. 4GM(1, 1) 模型与灰色-马尔科夫模型的比较 为比较两种预测方法的精确性, 我们选取原始数据中已知的 2005 年的房价, 用两种方法对其进行预测, 并与真实值相比较。 按照 GM(1, 1) 模型的预测结果为： 5550. 1 元/平方米。

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