基于预测区间理论的房价数据综合测算模型研究

发布时间：2021-01-21 20:11

　　改革开放后,随着我国住房制度改革的深入,房地产行业发展异常迅速,房地产市场规模越来越大。与此同时,近几年我国商品房住宅价格大幅上涨,越来越多的居民感觉到购房经济压力增大,房地产业是否良性发展以及房价是否平稳增长都密切关系到民生,房价也变成人们和政府十分关心的问题。然而房价自身具有动态性、随机性、不稳定性等特点直接导致很难统计测算其内在规律,更难预测其未来某一时间段的准确值。因此,采用数理统计方法测算房价数据,研究房价内在规律和动态变化趋势具有重要的理论价值和应用价值。文章对房价数据的统计测算方法进行专题研究。首先,梳理我国房地产行业发展现状和特点,分析国内外统计测算房价、揭示房价规律和房价预测的研究现状,分析房价测算的必要性和可行性;其次,对房价影响因素和房价数据测算影响因素进行分析;最后,以贝叶斯统计学派思想为指导,运用正态模型参数估计、卡方拟合检验、预测区间估计等经典统计学理论和时间序列理论为基础,构建房价数据测算综合模型并应用于武汉市房地产行业进行实证研究,检验模型的可行性和先进性。结果表明该模型可精准测算房价数据的内在规律,减少复杂多因素对房价测算的影响,得出未来时段或时点房价... 

【文章来源】：武汉科技大学湖北省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
    1.4 研究内容,方法及技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 研究方法
        1.4.3 技术路线
第2章 相关理论基础
    2.1 房价测算相关概念
        2.1.1 商品住宅的价格
        2.1.2 资金的时间价值
    2.2 经典统计学理论
        2.2.1 极大似然估计
        2.2.2 预测区间理论
    2.3 时间序列
        2.3.1 线性趋势型时间序列
        2.3.2 指数平滑法
第3章 房价影响因素分析
    3.1 房价影响因素分析
    3.2 房价研究基本特点
    3.3 房价数据测算影响因子分析
第4章 时间序列预测区间房价综合测算模型构建
    4.1 原始处理数据
    4.2 极大似然估计
    4.3 卡方拟合检验
    4.4 房价期望的时间序列
    4.5 房价标准差的时间序列
    4.6 预测区间估计
    4.7 时间序列的房价预测区间综合测算模型
第5章 实证研究
    5.1 数据收集和处理
    5.2 参数估计及分布检验
    5.3 房价预测区间估计及模型检验
第6章 结论与展望
    6.1 研究结论
    6.2 研究展望
参考文献
致谢
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文
详细摘要


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于灰色马尔可夫模型对合肥房价的预测[J]. 干逸曼,朱家明,臧学琴,任瑞雯.  通化师范学院学报. 2017(06)
[2]多元线性回归模型在房价走势分析与预测中的应用[J]. 钟丽燕,高淑兰.  科技创业月刊. 2017(09)
[3]基于BP神经网络的重庆市房价验证与预测[J]. 王筱欣,高攀.  重庆理工大学学报(社会科学). 2016(09)
[4]Lee-Carter模型的理论分布和区间预测[J]. 王志刚,王晓军,张学斌.  数理统计与管理. 2016(03)
[5]大数据背景下工程造价信息资源共享研究[J]. 刘玲,谢瑞芳.  建筑经济. 2016(01)
[6]基于区间预测模型的流感趋势预测[J]. 韩帅,李树刚.  计算机仿真. 2014(09)
[7]基于小波分析和ARMA模型的房价预测研究[J]. 侯普光,乔泽群.  统计与决策. 2014(15)
[8]辽宁省盘锦市房地产市场三大经济指标短期预测[J]. 刘亚臣,张帅,蔚筱偲.  沈阳建筑大学学报(社会科学版). 2014(02)
[9]全寿命周期工程造价信息数据共享研究[J]. 刘玲,陈欣.  建筑经济. 2014(01)
[10]基于主成分分析的支持向量机模型对上海房价的预测研究[J]. 申瑞娜,曹昶,樊重俊.  数学的实践与认识. 2013(23)

硕士论文
[1]武汉市商品住宅需求影响因素分析[D]. 陈豆豆.华中师范大学 2014
[2]广州市住宅市场的需求研究[D]. 刘欢.广东工业大学 2012



本文编号：2991815