【摘 要】
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房地产是我国的支柱性行业。自上世纪九十年代以来,我国房地产行业保持了持续的高速增长,为我国的经济建设和国内生产总值的发展提供了动力。但是房价过高也很大程度上限制了
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房地产是我国的支柱性行业。自上世纪九十年代以来,我国房地产行业保持了持续的高速增长,为我国的经济建设和国内生产总值的发展提供了动力。但是房价过高也很大程度上限制了我国经济的发展,提高了我国企业的成本,同时房价过高也给普通大众带来了巨大的生活压力。基于此,对于房价的预测就变得十分重要了。注意到各地房屋类型、房地产市场活跃度差异较大,而房价指数排除了房屋质量、建筑结构、地理位置、销售结构因素影响,仅仅考虑由于供求关系及成本波动等因素带来的价格变动,所以本文选择用房价指数来替代房价作为参考指标。同时考虑到影响房价指数的可能因素有CPI,货币供应量,上证综合指数,汇率等。由于各个影响因素之间的关系并不是简单的线性关系,考虑到变量之间关系的复杂性,传统的模型很难进行度量,所以本文突破性地考虑将以上的几个指标作为输入变量,运用BP神经网络的方法进行建模。然后,将预测结果和实际结果进行比较,然后再考虑调整输入变量的个数对模型进行优化,再次建模,得到新的预测结果。此外,针对房价指数建立时间序列ARIMA模型。最后将几个模型的结果进行比较,得出结论,并对预测结果的实际意义进行解读。通过比较神经网络模型和时间序列模型的预测结果之间的误差,我们可以发现,四个输入变量的神经网络模型的预测结果误差最小,而ARIMA模型的预测结果误差最大。说明在房价指数的拟合上,神经网络模型优于一元时间序列模型。
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