基于灰色系统理论对成都市房价预测分析

通过对灰色系统理论的研究,采用GM（1,1）模型对成都市商品房价格进行了预测,根据预测结果进行残差分析,说明了该方法的合理性．运用灰色关联分析法对成都市商品房价格进行讨论,将影响因素按程度的大小进行排序．其中,人均可支配收入对成都市商品房价格的影响最大,而银行贷款利率对成都市商品房价格影响最小．     

基于灰色GM (1, 1)模型的商品房销售价格预测

针对如何预测商品房平均销售价格问题,基于2006～2016年广州市商品房平均销售价格的数据,通过引入二阶弱化缓冲算子减少冲击波干扰对研究对象的影响,进而建立灰色GM(1,1)模型并对模型进行了相关检验,结果表明,灰色模型的精度等级均为一级,预测效果很好,能够真实的反应广州市商品房价格的动态变化趋势,对政府管理部门、房地产企业制定决策以及房地产市场行情预测提供了科学的依据.根据所得模型对广州市未来五年商品房销售价格进行了预测.     

影响兰州市房地产价格的需求因素分析

通过对影响兰州市房地产价格的需求因素定性分析,确定了房地产价格的需求影响因素,并分析了各因素如何对房价变动起作用.商品房销售面积、城市人均居住使用面积、居民收入等需求指标持续上升,但供给结构不合理,激化供需矛盾导致价格上涨;地理位置因素通过需求对兰州市房价的影响较大.针对存在的问题必须积极调整市场中的商品房供给结构,调...     

基于GM(1,1)模型对杭州市商品房房价的预测分析

以杭州市2010—2020年商品房均价的相关数据为基础构建GM(1,1)模型。GM(1,1)模型预测准确度比较高,通常用该模型对房价进行中短期预测分析,通过利用此模型对杭州市2021—2025年的房价走势进行了预测。     

乘积季节模型在商品房市场中的应用研究

主要采用时间序列乘积季节模型(随机季节模型与ARIMA模型的结合式)及多元统计方法,对商品房市场的发展规律进行了研究.通过对合肥市2001年至2005年60个月份的月度商品房销售面积进行实证分析,建立了一个商品房市场销售规律的统计预测模型ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12,并对该模型进行适应性检验,得到较好的结果.最后,利用该模型对该市的房地产发展趋势进行了预测.     

基于灰色系统河谷型耕地变化驱动力分析及预测——以兰州市耕地动态变化为例

为了提供河谷型城市耕地利用有效的决策支持,以兰州市1990-2010年的统计资料为基础,利用SPSS软件和PCA分析方法,对兰州市耕地变化的驱动力进行了研究。并且利用灰色系统GM（1．1）模型及软件对兰州市2015与2020年耕地面积进行预测。研究表明,经济发展、人口增长、农业科技和政府政策是主要驱动因子。预测得知,兰州耕地面积仍呈递减的趋势。因此,亟待对耕地可持续利用提供对策措施。     

兰州市房地产价格影响因素的灰色关联度研究

利用灰色关联度方法对影响兰州市房地产价格的影响因素进行了相关性排序。排序结果和关联度依次为城市人均可支配收入(0.7892)、GDP(0.7880)、商品房销售面积(0.7145)、企业贷款和个人住房贷款合计(0.7079)、城市人口总量(0.6987)、城市人均居住面积(0.6282)、竣工房屋面积(0.5404),通过对排序结果的分析,阐述了房地产市场发展中存在的问题。     

基于灰色系统GM(1,1)的淮安市房价预测模型

以淮安市统计局发布的2008~2014年统计年鉴中有关商品房的销售数据为分析对象,利用销售总面积和销售总额折算成商品房的平均价格,建立了基于灰色系统GM(1,1)的淮安市房价预测模型.为了提高模型精度,引入二阶弱化因子,对原始数据进行预处理.利用预处理后的数据建立了精度更为理想的预测模型.利用模型预测了随后5年的平均房价.     

基于灰色GM(M,N)的昆明市住宅商品房价格分析

首先运用灰色关联定理Ⅰ和灰色关联定理Ⅱ计算昆明市住宅商品房价格与其影响因素的灰色关联度,提取灰色关联度大于0.7的影响因素;其次对提取的影响因素分别进行交集、并集运算,基于交、并集运算得出的影响因素和住宅商品房价格序列,建立相应的灰色GM (M,N)模型对昆明市住宅商品房价格进行分析;最后对比各模型平均相对误差和拟合优...     

房地产商品价格形成机制与房价变化

作为国民经济中的一个重要支柱产业,房地产在本轮经济周期调整中的价格变动趋势受到广泛的讨论与关注。本文根据我国房地产市场的实际情况,结合商品房价格形成机制的基础理论,对影响商品房需求和供给的重要因素进行了分析;结合近几年我国房地产业相关数据,最后对我国房地产特剐是二级市场上的住宅商品价格变化趋势进行了科学预测。     

基于组合预测模型在成都市房价预测中的应用研究

建立诱导有序加权平均组合预测模型,借助它对成都市商品房价格进行预测。通过三个误差指标值的比较,证明了这种方法的合理性,从而为成都市政府宏观调控商品房价格提供政策性依据。     

基于灰色马尔可夫链模型的房价预测

由于商品房价格变化呈现随机性波动特征,分析房价变化与未来房价走势对于决策部门而言十分重要。本文将灰色系统预测模型与马尔可夫链有机结合,构成灰色马尔可夫链预测模型,对未来某一时段的房价进行预测,结果表明,灰色马尔可夫链模型能有效提高预测的精度和效果,符合实际要求。     

基于演化博弈的开发商价格联盟行为动态分析

针对当前全国商品房交易冷淡,而楼市价格不断攀升的现状,运用演化博弈模型对其进行理性分析。力图从演化博弈的角度来解释近年来某些开发商的价格联盟行为,并对价格联盟行为的下一步变化做出了相应的预测,得出在国家宏观调控和开发商各自利益的驱使下,价格联盟行为必将被动摇。     

地形要素对西北干旱区河谷型城市泥石流的影响

使用历史文献、气象、自然地理资料、数字高程模型和GIS技术,利用Logistic回归模型,分析兰州市地形要素对泥石流灾害发生的影响.结果显示:近百年兰州市发生泥石流灾害的时间比较频繁、范围较小;利用Logistic回归建立泥石流灾害预测模型得出发生泥石流灾害的概率与坡度、坡向相关性不显著,而与高程、距河距离成负相关关系,对模型进行检验,预测正确率达73.7%,预测效果较好.     

期房市场对现房市场价格稳定效应的实证研究

对上海市2000年11月提高商品房预售条件对现房市场价格的影响进行了实证研究。以期房市场对现房市场价格的稳定效应为出发点,分析取消商品房预售制度对中国房地产市场产生的可能影响。广义自回归条件异方差模型分析表明:提高预售条件不仅从长期显著提高了上海市现房市场的价格水平,而且还导致上海市现房市场价格波动性的显著增强。就稳定住房价格这一房地产业宏观调控目标而言,短期内直接取消商品房预售制度并不具备可行性。     

兰州市轻轨项目对沿线房地产影响的地理范围和增值预测

兰州市规划将于2014年建成轻轨交通的骨架网,轻轨的建设与运行将对沿线房地产有着举足轻重的影响。文章利用轨道交通开发利益影响范围计算模型,对项目沿线房地产的影响范围进行了预测,结果表明项目对半径0.29km至3.356km地理范围内的房地产价格有影响;利用原增值预评估模型,结合广义交通成本理论和投资收益原理对项目沿线的房地产增值效应进行了量化估算,结果表明增值范围在0元到1612.12元之间,楼盘距离城市中心越远升值空间越大。     

期房市场对现房市场价格稳定效应的实证研究

对上海市2000年11月提高商品房预售条件对现房市场价格的影响进行了实证研究。以期房市场对现房市场价格的稳定效应为出发点,分析了取消商品房预售制度对中国房地产市场产生的可能影响。广义自回归条件异方差模型分析表明:提高预售条件不仅从长期显著提高了上海市现房市场的价格水平,而且还导致上海市现房市场价格波动性的显著增强。就稳定住房价格这一房地产业宏观调控目标而言,短期内直接取消商品房预售制度并不具备可行性。     

影响兰州市房地产价格的供给因素分析

通过对影响兰州市房地产价格的供给因素定性分析,确定了房地产价格的供给影响因素,并分析了各因素如何对房价变动起作用。作为供给因素的房地产开发投资额、竣工房屋面积、竣工房屋价值等指标大幅增加,但由于供给结构不合理,有效供给不足,导致价格不断上升。针对存在的问题,须积极调整市场中的商品房供给结构,并调整保障性住房建设,充实市场供给,以稳定房价。     

商品房价格形成的博弈分析

针对商品房的交易问题,文章从博弈论出发,运用序贯讨价还价模型的思想,构造关于购房者与开发商关于商品房的定价问题的讨价还价模型。模型分析结果表明双方达成协议主要取决于双方"谈判成本"以及双方对商品房的期望价格。通过模拟得出的结论与模型分析结果具有很好的相合性。     

昆明市住宅类商品房价格趋势分析

根据住宅类商品房的月均价的分布特点,使用长期性趋势分析、季节性因素分析及随机时间序列分析相结合的方法,对昆明市2004年1月到2006年11月的月均价数据进行了详细的分析,得出了反映昆明市住宅类商品房价格趋势的组合模型.并在此基础上给出2007年昆明市各月的住宅类商品房均价预测值.