基于小波分析和ARMA模型的房价预测研究

发布时间：2018-02-27 17:11

本文关键词： 小波分析理论 ARMA模型时间序列自回归模型分解重构　出处：《统计与决策》2014年15期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章选取2001~2012年的山西省太原市房价数据为研究对象,将小波分析理论和ARMA模型相结合,实现太原市房价的预测。首先运用小波分析理论将太原市房价数据分解和重构,达到房价数据的降噪目的,之后小波处理后的数据进行识别和平稳性检测,并进行参数估计,建立相应的ARIMA模型,并对太原市的房价进行了相应的预测。
[Abstract]:In this paper, the house price data of Taiyuan City of Shanxi Province from 2001 to 2012 are selected as the research object, and the wavelet analysis theory and ARMA model are combined to realize the prediction of the house price in Taiyuan City. Firstly, the data of house price in Taiyuan City are decomposed and reconstructed by wavelet analysis theory. To achieve the purpose of house price data noise reduction, after wavelet processing of the data to identify and smooth detection, and parameter estimation, set up the corresponding ARIMA model, and the corresponding prediction of the housing price in Taiyuan.
【作者单位】：山西财经大学经济学院;山西财经大学会计学院;
【基金】：国家社会科学基金项目资助(11BJL052)
【分类号】：F224;F293.3

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