基于时间序列分析的2014年北京商品住宅价格指数预测
格式：pdf
大小：131KB
页数：1P
人气 ：57
4.7
近年来北京市房地产业保持快速发展的黄金期发展势头,房价保持迅速上扬,引起了居民支付能力不足因而成为备受关注的民生问题。本文利用2005年1月至2013年11月207个北京市月度住房价格指数序列,通过对序列的检验与适当处理,并对序列建立ARIMA模型进行拟合,进行较为精确地中长期预测,表明北京市住房价格将保持较大幅度呈上涨趋势,进而提出适当建议。
基于时间序列的房地产价格指数预测方法探讨 基于时间序列的房地产价格指数预测方法探讨
文章首次提出一种与adf检验相结合的更加简便易行的长记忆性判断方法。给出了一套将长记忆参数d的初估计与近似极大似然估计相结合,将时间序列长记忆分析与短记忆分析相结合的系统性的建模思路。利用中国房地产价格指数,进行了时间序列长记忆性判断以及arfima建模的实证研究,并证明了该模型与其它模型相比较所体现的优越性。
基于特征价格模型的沈阳市商品住宅价格指数 基于特征价格模型的沈阳市商品住宅价格指数
为了分析沈阳市商品住宅市场情况,根据国内外编制价格指数的方法,结合沈阳市房地产市场的实际情况,采用特征价格法对沈阳市商品住宅价格指数进行研究.选择16个特征变量,采用半对数模型构建沈阳市商品住宅特征价格模型,并对模型进行检验,确定影响沈阳市商品住宅价格的14个特征变量及相互关系.通过价格指数计算公式,计算出2006年至2013年沈阳市商品住宅特征价格指数,得出沈阳市商品住宅价格增速正在逐年减缓的结论,并对未来市场可能出现的问题提出合理建议.
编辑推荐下载
商品住宅价格预测模型分析
格式：pdf
大小：184KB
页数：5P
4.7
选取海南省2004—2016年商品住宅平均价格为研究对象,构建商品住宅价格影响因素指标体系,分别采用多元线性回归预测模型和gm(1,1)预测模型对商品住宅价格进行预测,得出预测值与真实值之间存在较大误差.将两种预测模型的预测值进行加权平均构建组合预测模型,得出预测值与真实值之间的平均误差为6.92%,预测值具有较高的精确度.
北京市商品住宅价格分析 北京市商品住宅价格分析
格式：pdf
大小：278KB
页数：未知
4.6
北京市商品住宅价格分析李鹏改革开放的十几年间，北京住宅建设发展非常迅速。仅“八五”期间就建成住宅３３４９万平方米．平均每年竣工面积高达６６９．８万平方米，１９９５年普通住宅竣工面积则高达７６２万平方米。随着近年大量住宅的建成，人民群众的层住条件也有了...
时间序列分析的2014年北京商品住宅价格指数预测热门文档
时间序列分析的2014年北京商品住宅价格指数预测精华文档
基于MATLAB的兰州市商品住宅价格变动分析及预测 基于MATLAB的兰州市商品住宅价格变动分析及预测
格式：pdf
大小：154KB
页数：4P
4.7
根据2001～2010年的相关数据,利用matlab建立了兰州市商品住宅价格变动趋势的数学模型zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅价格的多元线性回归模型logz=c0+c1log(n1)+c2log(n2)+c3log(n3)+c4n4并进行分析,考虑4个主要影响因素:人口数、房地产开发商平均投资成本、人均收入、一年期定期存款利率.结果表明:兰州市商品住宅价格与时间呈二次非线性增长,没有明显的周期性,并预测了兰州市2011年商品住宅价格为8846元/m2;兰州市商品住宅价格与4个主要影响因素的偏相关系数分别为rzn1=0.9020、rzn2=0.9992、rzn3=0.9162、rzn4=-0.8990,其中房地产开发商平均投资成本对商品住宅价格的影响作用最大.
基于SD的成都市商品住宅价格预测分析
格式：pdf
大小：635KB
页数：2P
4.8
文章首先运用系统动力学方法研究商品住宅系统,定性分析商品住宅价格的影响因素及相互因果反馈关系;然后建立系统动力学因果反馈图,并建立系统流图,利用计算机软件进行仿真模拟,并将仿真结果与真实数据进行比较以检验模型的有效性;最后预测未来成都市商品住宅价格的走势,研究成果为提出相关政策性意见提供依据。
时间序列分析的2014年北京商品住宅价格指数预测最新文档
房地产价格影响因素研究--基于我国1991-2014年时间序列实证分析 房地产价格影响因素研究--基于我国1991-2014年时间序列实证分析
格式：pdf
大小：1.8MB
页数：4P
4.7
本文以房地产价格为研究的被解释变量，基于中国近20年的房地产价格统计数据，建立计量经济模型，以居民收入、开发成本、物价水平、利率作为主要解释变量，通过经济检验、统计推断检验、计量经济学检验完善模型的可决程度和缺陷，给出相应的有效政策建议与方案。
基于北京、西安、呼和浩特三地房地产价格指数预测的实证分析 基于北京、西安、呼和浩特三地房地产价格指数预测的实证分析
格式：pdf
大小：313KB
页数：5P
4.6
近年来,房地产价格的持续走高,带来了很多负面的影响,如人们认为价格是处于虚高状态,存在房地产泡沫等。为了更好地指导房地产价格水平以及为投资者提供可投资房地产的依据,对房地产价格的预测显得特别的重要。将三地的房地产价格指数作为研究对象,用理论和实际的资料数据以及计量方法来探讨鉴定,针对三地房地产市场的发展特点,研究三地房地产未来的走势。
2014年4月份部分建材价格
格式：pdf
大小：114KB
页数：4P
4.4
2014年4月份部分建材价格 序号名称规格单位价格(元) 1夹层玻璃5+0．76pvb+5非钢化rn2l25 2夹层玻璃6+0．76pvb+6非钢化
2006年1-11月北京商品住宅投资降幅明显房价整体运行平稳
格式：pdf
大小：873KB
页数：2P
3
2006年1-11月北京商品住宅投资降幅明显房价整体运行平稳——1-11月,北京市完成房地产开发投资1182.9亿元,比上年同期增长2.7%,同比低18.1个百分点。其中用于商品住宅开发建设投资597.3亿元,同比下降4%。图1显示,今年四月份贯彻国八条以来,北京市商品...
北京市商品住宅价格影响因素分析 北京市商品住宅价格影响因素分析
格式：pdf
大小：163KB
页数：2P
4.5
根据价格形成机理,文章从需求因素、供给因素、环境因素三方面对北京市商品住宅价格进行了定性分析,进而对北京市商品住宅价格进行灰色关联度定量分析,得出北京市商品住宅价格影响因素影响关联度,并提出调控房价的政策建议。
基于多元线性回归的商品住宅价格预测模型
格式：pdf
大小：1.0MB
页数：2P
4.3
随着我国住房制度的商品化改革,我国住宅产业蓬勃发展,逐渐成为影响国计民生的重要产业之一。本文的主要目的是挖掘武汉商品住宅价格变化数据、市民工资收入和gdp数据间的关系,对商品住宅价格的影响因子进行全面的剖析,运用相关性算法得出各影响因子所占权重,通过多元线性回归模型来预测商品住宅价格走势。
基于BP神经网络的海口商品住宅价格预测研究
格式：pdf
大小：2.3MB
页数：1P
4.4
本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均gdp、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照bp神经网络预测的实现步骤,探索bp神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。
武汉市商品住宅价格的影响因素及预测 武汉市商品住宅价格的影响因素及预测
格式：pdf
大小：194KB
页数：未知
4.7
房地产业是我国国民经济重要的组成部分,近年来房价问题成了人们热议的话题.本文通过建立灰色关联度模型对武汉市商品住宅房价的影响因素进行了分析,并建立房价与这些因素的多元线性回归模型了.
城市间住宅享乐价格指数及其实证研究 城市间住宅享乐价格指数及其实证研究
格式：pdf
大小：29KB
页数：2P
4.5
享乐(hedonic)分析是基于商品价格取决于商品各方面属性给予消费者的满足这一效用论而进行分析的一种方法;享乐价格指数是指通过商品各方面属性变动反映商品价格变动建立起来的价格指数。本文对于通过hedonic价格归因法进行享乐价格指数的编制,并利用我国2003-2007年主要城市数据进行了实证研究。
时间序列分析的2014年北京商品住宅价格指数预测相关
文辑推荐
知识推荐
百科推荐
职位：消防水电工程师
擅长专业：土建 安装 装饰 市政 园林
