基于BP神经网络的房地产市场预警研究

发布时间：2020-09-02 15:28

　　房地产业的发展不仅关系到城镇居民的生活水平、居住条件,同时也能够反映一个国家或地区的政治、经济状况。尤其我们国家,经过几年的蓬勃发展,房地产业已成为我国国民经济的支柱产业。房地产行业取得成绩的同时也应该看到一些不和谐的音符——盲目开发、恶性投机以及大量空置等现象。市场上出现了“过热论”、“泡沫论”之争。预警研究的不足是房地产业过热发展的重要原因之一。而房地产市场自身非线性的特征使市场模拟变得非常困难。因此,本文的目的就是要解决房地产市场非线性的问题,建立完整、有效的房地产市场预警体系,为我国房地产行业健康平稳发展提供保障。本文选择BP神经网络模型构建房地产市场预警系统,在指标的选择上创新性地从发展度、和谐度、风险度三个方面选择了13个警兆指标并建立了房地产市场预警模型。然后,本文收集了武汉市近几年来了指标数据,对武汉市房地产市场进行实证研究。本文借助Matlab 7.0的人工神经网络工具箱编写程序,对神经网络进行训练。通过检测,本文所建立的BP神经网络模型具有较好的泛化能力,能够对武汉市房地产进行有效预警。在此基础上,本文预测了2010年武汉市房地产运行属于“正常”状态。最后,本文就防止武汉市房地产市场过热发展提出了几点建议。
【学位单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2010
【中图分类】：F293.3;F224
【部分图文】：

示意图,经济周期波动,示意图,格格

武汉理工大学硕士学位论文购购买量增加加图2一3自我膨胀机制图(4)房地产泡沫的破灭机制与房地产泡沫形成机制类似，泡沫破灭阶段也并不像一般商品价格下降，需求增加，供给减少。在泡沫破灭时，价格下跌，人们预期房价还会下跌，持有者纷纷抛售，增加了供应量，同时由于无人肯买入需求减少，从而加剧了价格下跌。其形成机制如图2一4所示:狈狈狈狈狈狈期一下降降价价价价价价价价价价价价价格格格格格格格格格格格格格下下下~投饥需求减少少少降降降降降降降降降降降降降图2一4泡沫破灭 2.1.4房地产泡沫的危害轻度的房地产泡沫对于市场具有一定的益处，能够刺激市场活跃的交易，推动房地产业扩大发展规模，并带到相关行业发展。但是过度的房地产泡沫对国民经济有着深远影响，甚至带来许多危害。过高的房价阻碍了广大工薪阶层改善居住条件，损害社会福利。同时，大量投机资本聚集到房地产行业，导致整个国民经济失衡。泡沫一旦破裂

时间序列,宏观经济波动,预测理论

2.2.2.2.2.1预测理论概述预测理论主要是运用数学的方法，对实际数据和信息进行分析，发现其内在规律，并根据内在规律科学地预测可能出现的发展趋势或所能达到的水平。房地产市场预测作用预测理论的一个应用，主要是通过严密的逻辑推理和适当的数学模型来发现市场运行规律，并做出未来运行状态的判断。房地产预测模型是根据可观测的历史数据的变化特征，应到模型将数据进行外推，以获得市场未来趋势的一个估计。在具体选择模型时，要根据房地产市场特征以及数据特点而定。通过分析以往情况，我们可以看出房地产指标在时间序列分布上有以下特征:(1)房地产与宏观经济类似具有波动性，这除了与宏观经济环境有关外，还有人的行为、预期、决策等很多因素有关，而这些因素大多是随机的。这些导致房地产发展的不线性波动和房地产预警指标变动呈现不规律的特征。

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在并行处理能力这一点上，人工神经网络与人脑也是类似的，在结构上都行的，指令的处理可以实现同步并行，即每一层神经元与其它层神经元可时工作，而不是必须等一条信息从前走到后再进行下一条信息的处理。(5)泛化能力强泛化能力也就是模型的适用性。对于一个已经训练好的神经网络，当只条新的输入信息时，网络能够根据已有的知识识别、计算新的信息，并个学习结果，这个过程都是通过己经训练好的网络而不需要再重新进行训练。泛化能力是神经网络得以广泛应用的一个重要因素，同时也是衡的神经网络性能的一个重要指标。.1.2神经元结构模型人工神经网络模仿的生物大脑神经网络是由大量神经元经过复杂的相而形成的一种高度复杂的、非线性的、并行处理的信息处理系统，这些是处理生物体类各种信息的基本单元，其模型如图2一5如示:

【引证文献】