基于混沌理论的房地产价格短期预测研究

• 作 者: 窦二巍
• 发表日期: 2012年期
• 关键词: 房地产价格预测 混沌理论 相空间重构 关联维 Lyapunov指数

随着市场经济的不断变化,房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一,房地产价格也成为社会关注的焦点问题。房地产价格预测是房地产业健康有序发展的基础和前提,准确地进行房地产价格预测不仅可以为投资决策和消费决策提供参考,也可以为政府相关部门的行政决策提供依据。因此,对房地产价格进行有效预测显得尤为重要。本文采用文献研究、定性分析和定量分析相结合,系统分析、理论分析与实证研究相结合的研究方法,以房地产价格的相关理论和混沌理论为基础进行分析研究。首先,介绍房地产价格预测的国内外研究现状,对房地产价格预测的基本理论和房地产价格的混沌性进行分析,明确如何进行混沌预测、构建混沌预测模型。其次,在遵循房地产价格预测模型构建原则的基础上,建立房地产价格混沌预测模型。房地产价格系统变化过程是一个非线性变化的过程,具有非常复杂的非线性动力学特征,因此对房地产价格时间序列进行相空间重构分析,在重构相空间的基础上,计算关联维和最大Lyapunov指数,实证房地产价格时间序列的混沌性。最后,以哈尔滨市商品住宅价格为例进行分析,应用三次样条插值法对小样本数据进行数据处理,对房地产价格时间序列进行相空间重构,把房地产价格时间序列嵌入到重构的相空间中,应用RBF神经网络对数据进行拟合,进而进行预测。预测结果表明,混沌理论预测房地产价格具有较高的精度和准确性,此方法具有可行性和实用性,可作为房地产价格预测的一种行之有效的方法。