基于人工神经网络BP算法的莆田市房价预测

通过对房价影响因素的分析,研究房价准确预测模型.结合国内外的文献,提出利用BP神经网络和指数平滑的相关知识,建立房价预测模型.首先,分析了房价的影响因素,在文献综述的基础上,结合分析确立了房价影响因素模型,在此基础上,利用BP神经网络构建房价预测模型;其次,利用莆田市2005-2014年的数据进行实证研究,验证模型的准确性.在模型可行及准确的基础上,再结合指数平滑法对2016-2020年的房价影响因素值进行预测;最后结合建立的BP预测模型,预测未来5年的房价走势,为政府决策及居民投资提供依据.     

成都市普通高校网球运动开展影响因素的因子分析

通过对成都市10所普通高校网球运动开展现状及影响因素的调查研究,对影响成都市普通高校网球运动开展的主要因素进行相应的分析,提出开展网球运动的建议,旨在为成都市普通高校网球运动发展提供参考.     

基于多元回归的住宅价格影响因素分析——以成都市为例

房地产价格过快上涨,这主要归根于各地房地产市场影响因素不同,无差别的调控政策不能满足多元化的房地产市场.基于此,通过成都市2000～2011年相关数据,借助SPSS16.0软件,建立二次多项式回归模型,经过检验,确立了最终模型.结果表明,城市化率、住宅投资额、住宅竣工率是影响成都市住宅价格的主要因素,并据此提出了成都市住宅价格控制的建议.     

m个厂商n段定价二度价格歧视的消费者剩余

在线性需求函数条件下,对m个厂商n段定价实施二度价格歧视以最大化各自收益的市场均衡总收益、总收益增长率、消费者剩余、厂商占有的消费者剩余率进行了完全信息静态博弈分析,得到了这些衡量价格歧视程度的指标的统一的计算公式,并详细研究了其性质.     

20％个税政策的效应分析

新“国五条”细则中规定对二手房转让所得按20％征收个税引起热议,本文利用数据、逻辑分析等方法分析20％的个税政策对存量房市场、增量房市场以及租赁市场的影响.在存量房市场,长期会引起锁住效应;增量房市场,短期推高房价;但从长期来看,城镇化建设、土地财政等主要因素会弱化个税政策对房价的影响.租赁市场受地段、供求的因素大,个税政策在该市场具有不确定性.     

对房地产价格影响因素的调查研究

房地产价格的影响因素很多,通过线性回归能够定量指出影响房地产价格的程度以及房价的关键因素.从宏观和微观两个层面进行调查研究,并发现居民可支配收入与房价关系不大,推动我国房价快速上涨的主要因素是人民币升值及其预期和房价前期增长率,利率对房价则会产生显著抑制作用.汇率机制并没有显著变化,对房价上涨起到了支持,而利率作为宏观经济指标对于房地产价格指数的影响作用在不同的时期具有不同的表现效力.     

论房价与地价的关系——基于济南市和青岛市数据的比较实证研究

近来,人们对地价与房价的关系一直争论不休.鉴于在不同的地区房价和地价的关系有可能不同的情况,本文采用2001年第1季度至2008年第3季度的数据,通过统计方法和计量方法对济南市和青岛市房价与地价的关系进行了比较实证分析.结果表明,尽管济南市和青岛市房价和地价的关系具有不同的统计特征,但是在济南市和青岛市地价都不是影响房价的决定性因素.本文据此提出了一些政策建议.     

关于南通房地产价格形成的机制研究

从宏观经济的角度讲,影响房价的因素有很多,国家的调控政策、圈际经济环境、经济周期的轮回等,都会直接或间接影响房价的涨跌,但从根本上看,最终决定房价涨跌的关键仍是供给与需求的关系.本文通过对参与决定房地产价格形成的供给与需求方面因素的分析,探讨了南通房地产价格形成的机制.     

基于“拐点论”的湖南房价走势分析

自2000年我国房地产业步入新一轮景气周期以来,湖南房价一直处于上升过程中.目前在高位运行的湖南房价既有其合理性,也有其不合理性.合理性在于与其它省份相比,湖南整体房价还不是很高,涨幅也不大;不合理性在于房价收入比偏高,中低档住房价格涨幅居前.影响湖南房价未来走势的因素是多方面的,既有推动因素,也有制约因素.在各种因素的综合作用下,湖南房价近期内还难以出现由涨到跌的"拐点",但上涨速度应会趋缓.     

论物业税对理顺房价的作用

房价问题比较复杂,影响房价的因素很多,征收物业税是其中之一。物业税不可能大幅降低目前的房价。过高或过低地估计物业税对房价的影响都不可取。物业税对房地产市场真正的影响,是通过其具有的功能来促进房地产市场的制度性建设,从而对理顺房价产生间接作用。     

基于TEI@I方法论框架的我国房地产市场供需均衡价格预测模型

基于模糊集和小波神经网络理论分析了影响中国房地产市场价格的主要供需因素及其相对重要性;利用TEI@I方法论量化分析了潜在需求和供给随价格变化的函数,根据经济学基本原理建立模型,预测房地产市场的均衡房价及成交量;最后,建立了当前政府干预下的均衡房价形成机制模型。     

房地产市场价格波动影响因素实证分析 ——基于华东六省的面板模型

1998年房地产市场改革以来,我国房地产市场迅速发展.日益增长的房价引发了社会居民与专家学者的热议.通过1998~2012年华东六省的面板数据检验,阐述了国内房地产市场价格波动存在若干影响因素,及这些因素对解释我国房价波动是充分且显著的.文章研究发现:房地产市场价格存在显著的"外围效应",即城市外围人口基数愈大,越是推动房价上涨;城乡环境差异对房价具有正向影响,即城市与乡村在教育、卫生等方面差距愈大,城市房价上升趋势愈加显著;贷款的变动显著影响房价变动,即贷款的供给效应显著低于转嫁效应,导致利率推动房价上升;道路基础设施的改善有利于房价稳定,即乡村道路交通的改善有效地降低了房价快速上升的趋势.     

大力发展租赁房市场是治理房价虚高的关键

近几年,城镇房价虚高同题一直未能有效解决,原因是没有真正找出问题产生的根源。通过实证分析可西发现．需求过旺是理解中国目前房价虚高的关键。大力发展租赁房市场,有效降低住房需求,从而使消费者剩余（或增幅）下降,才是治理房价虚高问题的长效机制。     

短期影响中国商品房房价因素的计量分析——基于31个省市的横截面数据

房价问题是影响国计民生的重要问题之一,分析房价的影响因素具有重要的现实意义。收集2012年北京、天津等31个省市相关指标的横截面数据,尝试在三种不同情况下用经典线性模型进行逐步回归拟合数据,再对不同模型进行比较,从而选出最优模型。最后,通过最优模型分析得出人均可支配收入与失业率是短期内影响中国商品房房价上涨的主要因素。     

基于有限元仿真和可靠性理论的腐蚀管道剩余寿命评估

提出一种腐蚀石油管道剩余使用寿命的综合评价方法.考虑泄漏和爆裂2种失效模式,利用结构可靠性理论建立相应的极限状态函数.采用幂律函数建立腐蚀缺陷增长模型,分析外部环境因素对管道缺陷增长的影响,并将计算结果与常用的线性增长模型分析结果进行比较.建立含腐蚀缺陷管道爆破压力的有限元仿真模型,通过与国际通用标准和水压爆破试验结果...     

基于BP神经网络的厦门市房价预测

传统的房价预测方法主要是按时间序列进行的,而房价的走势除与历史房价有关外,还由人均居住使用面积、市区人口总数、人均可支配收入、人均消费性支出等多方面的因素决定。通过对影响厦门房价的多种因素进行分析,并预测这些数据的走势,利用BP神经网络进行仿真,得出厦门市房价的预测值,结果表明用此模型进行房价预测是十分精确的。     

赤峰市房地产价格的影响因素分析

近年来,房地产业在赤峰市经济发展中发挥了先导性、推动性作用.房地产价格的讨论一直都是百姓的热门话题,房价受到国家金融政策、土地政策、国家公共住房政策等因素的影响,也高居不下.本文在分析赤峰市房地产发展现状的基础上,从影响房地产价格波动的微观因素和宏观因素两个方面分析了房价波动的形成原因,就政府如何从根本上抑制房地产价格波动提出建议.     

我国房地产价格过高的成因及危害分析

本文从房价过高的现实出发,通过对供需关系不平衡、通货膨胀因素、城镇居民人均可支配收入、政策因素等导致房价过高的多种因素的综合分析,指出房价过高对我国人民生活水平、社会贫富差距两极分化、金融安全、银行信贷及对房地产行业等方面的危害,提出了有效应对房价过高的建议措施.为宏观经济调控及市场行为提供有益的参考.     

影响房价的深层因素与房地产调控分析

国内房价持续上涨的势头在2008年出现了放缓的迹象,但是,房价涨幅是否得到有效控制要看影响房价的因素是否还在发挥作用。本质上,国内房价问题已经不是一个纯粹的市场问题,而是住房保障体系不健全与社会经济结构失衡的集中体现。因此,若使房价得到有效控制,未来房地产调控必须沿着健全住房保障体系以及消除社会经济结构失衡对商品房市场的影响这两个方面来进行。     

基于模糊控制的电池剩余电量的检测

随着电池应用的日益增多,蓄电池剩余电量的检测变得越来越重要.但蓄电池剩余电量是一个不能直接测量的参量,包括温度、放电速率和电池老化等诸多因素都可能会影响到它.本文利用模糊控制理论,阐述了一种蓄电池剩余电量的检测方法并借助Matlab仿真软件得到了测试效果.