MRS组合预测模型在房价预测中的应用研究

MRS组合预测模型在房价预测中的应用研究

论文摘要

本文结合房地产市场特性、房价理论模型对当前主流的房价指数预测模型进行实证分析比较,发现当前主流模型仅从房价指数自身趋势上研究,对市场、政策发生变化而导致房价发生拐点的时候并不敏感,因此,本文运用多元回归模型能综合外部因素的优势,利用改进了的房价构成模型选取与房价构成因子相应的替代指标,并依据协整检验和误差分析模型判断指标之间的关系,给出了指标的先行阶数,从而建立了关于房价指标的多元回归预测模型;为了使预测模型能同时考虑指标自身的波动特性,使预测模型更准确实用,本文综合考虑了ARIMA时间序列模型和回归模型,利用其误差序列,建立了MRS组合预测模型,不仅很好的弥补了多元回归预测中房价回归指标不好确定和统计数据缺乏的劣势,也使得该模型能提前反映房价的拐点。该模型运用遗传算法求解,预测结果精度较好,使得模型适用性更强。最后,本文在分析预测模型基础上,用因子分析法揭示了调控房价的主要指标,并运用机制设计理论,提出了针对房价稳健发展的土地结构调整和宏观政策调控的思路和建议。本文主要工作有以下四点:1、建立房价构成模型来提取预测房价的经济预测指标,更有针对性,更合理,解决了影响房价因素多而复杂,不好确定回归指标的问题;2、建立关于房价指数预测的多元回归模型,该模型能提前反映房价拐点;3、提出MRS组合预测模型对房价指数进行预测,并用遗传算法求解,结果证明组合模型预测误差更小;4、结合预测模型,将机制设计理论运用于房价政策调控,并基于房价预测模型定量分析基础上给出了房价稳健发展的建议。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第1章 引言
  • 第2章 房价理论模型
  • 2.1 房价的供需模型
  • 2.2 房价的构成模型
  • 第3章 房价指数预测模型
  • 3.1 房屋销售价格指数
  • 3.2 房价指数预测模型
  • 3.3 预测模型实证比较分析
  • 第4章 MRS组合模型的房价指数预测方法
  • 4.1 基于改进的房价构成模型的多元回归预测方法
  • 4.2 MRS组合模型的房价预测模型
  • 4.3 基于遗传算法的MRS组合房价预测模型求解
  • 第5章 房价稳健发展的机制设计
  • 5.1 机制设计理论
  • 5.2 调控的主要指标
  • 5.3 机制设计思路及建议
  • 第6章 结论与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

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