Hedonic住宅特征价格模型的BP神经网络方法

发布时间：2018-06-13 15:59

  本文选题：房地产定价 + 特征价格模型　； 参考：《管理学报》2012年07期

【摘要】：房地产在金融市场中占有举足轻重的地位,其价格变化对整个金融市场有着显著的影响。采用特征价格模型,对美国一线城市2007年6月及2008年的房价进行了相关定价研究。对传统特征价格模型的属性因子进行了扩充,加入房产周边犯罪率因子进行模拟;在数值方法计算方面,首先对数据进行了Box-cox变换,分别采用BP神经网络及传统的最小二乘法进行数值模拟分析,结果表明,房价随犯罪事件类型及发生距离房地产的远近有-5.78%～2.08%的变化;在2008年与2007年6月的不同时段内,犯罪率的变化对房价的影响有所不同。BP神经网络模拟的价格与实际交易价格曲线比传统最小二乘模拟的价格曲线精度高出5.74个百分点。
[Abstract]:Real estate plays an important role in the financial market, and its price change has a significant impact on the whole financial market. Based on the characteristic price model, this paper studies the price of real estate in the first tier cities in America in June 2007 and 2008. The attribute factor of the traditional characteristic price model is extended to simulate the crime rate factor around the real estate. In the aspect of numerical calculation, the data are firstly transformed by Box-cox. By using BP neural network and the traditional least square method, the results show that the housing price varies by -5.782.08% with the type of crime and the distance from real estate. The influence of crime rate on house price is different. BP neural network simulates the accuracy of price curve and actual transaction price curve by 5.74 percentage points higher than that of traditional least square simulation.
【作者单位】： 华中科技大学土木工程与力学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71071067) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110142110068)
【分类号】：F293.3;F830.9;F224

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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2 吴t，

本文编号：2014574