我国房价上涨影响因素的实证研究

本文利用《中国统计年鉴》中2002年到2012年的商品房平均销售价格相关统计数字,建立了科学的商品房平均销售价格上涨因素分析模型,对全国商品房平均销售价格进行了实证分析,包含了多重共线检验、异方差检验以及自相关检验,通过线性回归模型与非线性回归模型的对比,最终选择了线性多元回归模型。对该模型的分析得出各种因素对商品房平均销售价格上涨的影响程度,研究表明在其他因素不变的情况下,当国内生产总值增加1亿元,商品房平均销售价格将增加0.01元;在其他因素不变的情况下,当房价比增加1%时,房价将增加419.79元。本文的创新之处在于两模型的对比,并选取最优的计量经济学模型。     

房价评估中的定性分析

现代人在城市买房已成为了常态,如何对房价进行评估,从而选择一套最适合的房子,这成为一个问题。本文利用初等模型,通过模糊数学运用主观权重确定方法,定性分析房价飙升的原因,以期望能正确引导大众选择合适自己的房子。     

浅析我国住房公积金制度的现状及对策

住房公积金制度实质是政府为解决职工家庭住房问题提供的一种政策性融资渠道,自公积金制度建立以来,经过十几年的发展历程,公积金制度逐渐在完善。本文针对目前我国住房公积金制度及管理实践中存在的突出问题进行分析并提出一些对策和建议。     

一种基于神经网络的房价指数预测方法

房地产业是国民经济发展的重要支柱产业之一,因此,科学预测房地产价格指数具有十分重要的意义。将神经网络算法应用于房价指数预测,收集我国主要城市的房地产价格指数数据,使用SPSS Clementine软件进行分析。实验结果表明,该预测方法是可行的和有效的。     

“天津市住房保障管理系统”启用

天津市近日进一步整合”天津市保障性住房管理信息系统”．将其升级为“天津市住房保障管理系统”。     

基于Agent的房价仿真研究

房价分析和预测是当前的热点和难点。基于Agent建模仿真技术,构建了较为完整的房价模型。模型包括房产市场和土地市场,以及房价相关各种主体,如土地供应者、开发商、买房者、投资者。通过刻画这些主体的行为、决策及交互,观察在不同的环境政策下,宏观涌现出来的结果和现象。模型仿真中研究和分析了土地供应、投资行为、利率、通胀等因素对房价走势的影响。仿真结果能较好地反映和解释房价的现实状况。     

基于GA-BP神经网络的成都市房价预测模型

在采用BP神经网络进行预测的时候,很可能会出现收敛速度慢和预测精度不足等问题。而遗传算法的全局搜索能力,能够调整BP神经网络的初始权值和阈值,达到效果优化。分别用BP神经网络和GA-BP神经网络建立了房价预测模型,选择成都市房价及其主要相关影响因素的数据进行实验,对模型的最终预测效果进行对比。实验结果显示,改进后的GA-BP神经网络比BP神经网络预测精度高、收敛速度快。     

我国航空遥感发展现状及若干建议

目前,我国航空遥感技术的创新发展和产业化应用面临着良好的机遇,完善航空遥感技术体系,提高航空遥感服务能力,促进产业做大做强,是航空遥感顺应需求发展与技术进步的要求.本文通过分析国外航空遥感发展趋势,及对国内发展的启示,对加强航空遥感体制创新、技术创新、商业模式创新,促进健康快速发展提出若干建议.     

基于集成学习算法的房价预测模型

如何有效预测房屋价格,对地方经济发展具有十分重要的作用。房屋价格作为一个综合指标,受诸多因素的影响,目前的房价预测模型大多数为单一模型,存在精度低、泛化能力差、容易过拟合等缺点。针对这些问题,提出基于特征选择与集成学习的房价预测模型。首先,选用ElasticNet、LightGBM、支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）、梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）作为基础模型,采用随机森林进行特征重要度排序,并进行特征选择。其次,对这4个基础模型分别进行训练,使用blending方式进行融合。最后,在AmesHousing数据集上验证这个模型的有效性。验证结果表明,相对于单一的预测模型,集成学习模型能够提高预测精度,具有更好的泛化性能。     

融合模拟退火的随机森林房价评估算法

传统的随机森林房价评估算法存在着大量参数组合计算问题,参数的优劣对算法准确度影响很大。针对此问题,结合随机森林和模拟退火算法提出一种融合模拟退火的随机森林房价评估算法。首先,通过10次10折交叉验证法对参数进行敏感性测试,选择出对随机森林算法敏感的参数;然后结合模拟退火算法对敏感的参数迭代寻优,通过与网格搜索算法、随机搜索算法进行对比分析发现,在参数组合计算过程中,模拟退火算法在运行时间和算法准确率方面更优,弥补了网格搜索算法耗时过长和随机搜索算法低准确率的缺陷;最后,将融合模拟退火的随机森林算法应用于房价评估问题,构成新的房价评估算法。将新算法与传统随机森林房价评估算法进行了对比实验分析,结果表明,融合模拟退火的随机森林房价评估算法误差值减少,拟合优度值增加,评估的准确度得到了显著提升。     

基于机器学习回归模型的房价预测研究

本文从波士顿的多项房价影响因素中找到合适的特征,并且使用独热编码,归一化等方式来预处理特征,接着使用全连接深度学习训练以及随机森林训练,发现并展示训练过程中较为重要的特征,最终得出深度学习全连接相比于随机森林效果更好的结论.本次模型训练与房价预测,目的在于发现影响房价的重要特征.并且本次训练的经验与模型,可以迁移到更多...     

抬高中国房价，你也有份

浙江杭州市2月21日发生业主怒砸某楼盘售楼处、要求退房事件，主要原因是由于楼盘突然降价，引发一众已买了该楼盘的业主不满。由于此类事件不是单独事件，此前在上海、深圳都曾发生过。     

我国航空遥感发展现状及若干建议

目前，我国航空遥感技术的创新发展和产业化应用面临着良好的机遇，完善航空遥感技术体系，提高航空遥感服务能力，促进产业做大做强，是航空遥感顺应需求发展与技术进步的要求。本文通过分析国外航空遥感发展趋势，及对国内发展的启示，对加强航空遥感体制创新、技术创新、商业模式创新，促进健康快速发展提出若干建议。     

基于蛛网模式的房价构成建模及仿真分析

在研究房价波动特性中,针对房屋价值和供需关系,建立房价预测模型,提出用蛛网模型建立了房价分析系统,考虑了土地价格、GDP、价格调节指数等因素对房价产生的影响,系统采用细胞自动机对博弈方进行微观分析,较为真实地仿真统计出在当前状态下房产价值及社会平均供需关系对房屋价格的影响.仿真结果表明,政府、自住型购房者、投资型购房者以及房地产商四方之间通过蛛网模型进行博弈从而会影响房价的变动.为房价系统分析问题的研究提供了参考依据.     

利用Simlink对影响房价因素进行仿真分析

针对目前房价的不断攀升,首先采用某市房地产发展的数据建立模型,在此基础上利用Sindink对房地产发展数据进行仿真分析,最终得出房价居高不下的原因.     

基于VAR模型对贵州省房价影响因素分析

基于当前的房价热潮,为了探索房价上涨原因,分析各因素对房价的贡献值,冲击各变量对房价在不同时期的影响效果,维护房地产市场的稳定,本文从经济层面系统地研究了固定资产价格指数、CPI、住宅竣工面积、居民可支配收入、GDP对贵州省房价的影响.本文选取了2000年～2018年的指标相关数据,建立VAR模型,运用格兰杰因果检验、...     

基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。