基于动量BP算法的神经网络房价预测研究

房地产价格近年来持续上涨,对于房价趋势的预测成为经济社会热点,但这些预测大都停留在定性分析阶段。从定量分析的角度入手,提出利用加入动量因子的BP神经网络算法建立数学模型,运用Matlab仿真实现房价预测。详细分析了BP神经网络学习算法过程,并加入动量因子以加快收敛、避免陷入局部最优。以山东济南为例,分析得出影响房价的7大主要因素,搜集2000-2012年数据,运用Matlab建立单隐含层的BP神经网络,通过训练网络,预测2014年该市房产均价。实验结果表明,该方法能在有限的数据条件下,对房价预测精准度达99.1%,为我国房地产业的可持续发展提供了科学的咨询和决策手段。     

基于曲线拟合的房价调控模型的建立

基于北京市2009年初至2010年6月的历史数据拟合出房价的变化曲线,建立房价调控的数学模型,预测出2011年北京市的房价,得到出台“国十条”的必要性.     

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。     

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.     

基于人工神经网络BP算法的黄冈市房价预测

利用2003年至2010年黄冈市区人均地区生产总值、房地产开发投资、城镇居民人均住房使用面积等相关数据,根据人工神经网络BP算法,预测出2011年和2012年黄冈市区房价,与已经公布的这两年房价数据比较,符合预期误差范围。在此基础上,预测出2013年的房价,可以看出黄冈市区房价总体保持增长趋势,结合预测结果,给出合理化的解释。     

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。     

房贷利率倍数对房价的影响分析

考虑房地产限贷政策,构建平均首付比的指标,利用2016年2月至2019年6月的数据建立多元回归模型对深圳市的房地产市场进行实证研究,重点研究房贷利率优惠政策对于房价变动的影响.结论表明,平均首付比和房贷利率倍数对于房价增速均具有显著的负向影响.首付比是非常有效的房价调控手段,提高平均首付比一成,平均会降低二手房房价增速23.38个百分点;房贷利率倍数增加0.01,平均会降低二手房房价增速0.79个百分点.     

房价上涨对居民生育行为的影响研究

近年来,中国生育率的持续下降已成为学术界关注的焦点。造成这一现象的原因有很多,仅从节育技术和妇女受教育等角度进行解释明显缺乏说服力。利用中国大陆31个省区市1999-2010年的面板数据,运用动态面板GMM估计方法进行实证检验。结果表明房价对出生率具有显著的负向影响,房价的过快上涨对居民生育行为具有明显的抑制作用。进一步的研究显示,房价对居民生育行为的影响程度大于其他影响因素,表明房价在生育率下降过程中扮演了重要角色。     

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.     

对房价预测方法的探讨

房价是一个牵动亿万中国人神经的字眼,对房价的预测更是公众的焦点话题之一。本文从房地产需求、房地产供给和国家政策三个角度出发,探讨房地产市场各种影响房价的机制及因素。     

未来几年房价的最佳走势分析

当前,我国房市总体上仍然存在较多的泡沫。未来几年房价的最佳走势是小幅下跌。房价小幅度下跌既有利于满足广大无房、缺房市民改善居住条件的愿望,又有利于降低金融风险,还有利于避免房价暴跌可能带来的破坏性。     

戴志康新解房价

借了＂老天＂的视野,戴志康做出了大胆的预测：＂未来每个政府的城投公司,将成为每个城市最大的住宅供应商,以后不会是万科、金地这些,肯定不是,这是今后30年的方向,大家等着瞧。＂中国房价被各种利益纠结着,已经形成了一个密不透风空气污浊的牢房。各说各的是,各说各的逻辑。即便洞悉各种纠结内情的任志强也有点无奈。     

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。     

锦州房价的分析与预测

在问卷调查的基础上，主要运用了对应分析和最优尺度分析等方法，从多方面对锦州市居民的购房需求做了较详细的统计分析，进而对未来锦州市房价走势作出预测。     

浅析我国房价居高不下的原因及对策

1991房地产是一个和国民息息相关的特殊行业,房价的升降会对民生发展造成直接的影响。近年来,我国的房价呈逐步递增趋势,08年经济危机也没有影响房价的持续升温。到底是什么原因造成我国的房价居高不下?本文首先了解近几年我国房地产行业的发展状况,其次深刻分析了我国房价居高不下的原因,最后提出对策建议。     

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。     

基于房价收入比的房地产泡沫测度研究

应用房价收入比的波动和收入对房价的解释程度可以衡量房地产泡沫.通过建立泡沫测度模型,并利用泡沫测度模型的R-Square值和房价收入比的波动程度对30个省市区进行泡沫测度,结果表明,对房地产泡沫测度的结果比较吻合实际情况.衡量房地产市场泡沫不宜直接使用房价收入比指标.消除房地产市场泡沫应使房价收入增长与人均收入增长保持大致相当的此例.     

房价里的数学秘密

安奇奇一边在网上浏览新闻,一边抱怨:“网上新闻真实性可真不高,有的说房价上涨了,有的却说房价下降了,有些新闻肯定有误。”问号姐姐笑着说:“那还真不一定!两种说法可能都是对的。”安奇奇瞪大了眼睛:“涨也对,降也对,你这不自相矛盾吗?”问号姐姐解释道:“我们来看一个例子,假设某城市去年市区房价每平方米是6万元,郊区是2万元,再假设市区和郊区房子数量相等,都只有1万套,那么该城市去年平均房价就是4万元。这个城市今年市区房价每平方米是6.4万元,郊区是2.2万元,由于郊区房源大量上市,郊区房屋数量有2万套,市区的房屋数量有1万套。那你说该城市今年房价是上涨还是下降了?”     

从我国地价房价比看“招拍挂”制度改革

地价与房价有着密切的联系,地价是形成房价的重要要素之一,地价与房价的变动存在极大的相关性。研究从地价房价比出发,对地价房价比的数据和线图分别进行了分析,简要阐述了我国房价过快上涨的地价原因,而后进一步理清＂招拍挂＂制度促进地价上升的不合理因素,说明控制房价要从改革＂招拍挂＂的土地出让方式做起,并提出了相关的政策建议。     

房价能否跌回2009年

近来,北京、上海、深圳等地房价下降动了真格,部分楼盘价格降幅超过20％,降价范围波及城区和郊区。多位业内人士认为,在骤增的市场竞争压力之下,开发商选择降价出货回笼资金,房价拐点越来越近,明年初市场或许更为低迷。但是房价降了,许多购房者并没有急于出手,而是选择观望：房价能否跌回2009年？