基于人工神经网络的北京市房地产市场风险预警研究

发布时间：2024-03-15 00:53

　　改革开放以来,中国的市场经济走过了四十年的路程,房地产在国民经济中无论是占比上还是结构上,都扮演着举足轻重的角色,伴随着城镇化建设的不断投入和土地财政的高度依赖,过往的十余年,房价地价呈现出持续上涨甚至投机炒作等恶性不良发展态势,这一切,对房地产主管部门的监管能力提出了更高的新时代要求。为了客观理性地筛选评估房地产市场潜在风险因素,在坚持底线思维着力防范化解重大风险的大原则下,本文试图通过预警系统以求实现政府对房产市场的预报和监管,适时出台相适宜的管理政策,及时发挥防微杜渐、指航定向的作用。本文使用收集整理的官方统计数据描述了13年来北京房地产市场的状况,在参考前人宝贵经验的前提下,通过构建科学合理的预警指标,对其进行分区预警,深刻解析市场运行特征。本文于北京市统计局年鉴以及统计局网站上找到了相关的房地产预警指标的具体资料文件,保障了所使用数据的真实有效性。随后便针对获得的数据进行统计分析,按照预警机制的标准挑选出合适的北京房地产预警指标,确定训练样本以及测试样本。通常而言,将其中一定数量的样本进行相关的训练网络模型建立。而另外一部分数量的样本也往往会被用来进行检测网络,从而进一步的判...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.1输入训练图

第四章基于BP神经网络的北京市房地产预警模型实证研究50图3.1输入训练图其Matlab仿真训练图如下图3.2所示：图3.2Matlab仿真训练图

图3.2Matlab仿真训练图

第四章基于BP神经网络的北京市房地产预警模型实证研究50图3.1输入训练图其Matlab仿真训练图如下图3.2所示：图3.2Matlab仿真训练图

本文编号：3928302