基于混沌理论的房地产价格短期预测研究

发布时间：2020-10-22 05:05

　　 随着市场经济的不断变化,房地产业已经成为国民经济的支柱产业之一,房地产价格也成为社会关注的焦点问题。房地产价格预测是房地产业健康有序发展的基础和前提,准确地进行房地产价格预测不仅可以为投资决策和消费决策提供参考,也可以为政府相关部门的行政决策提供依据。因此,对房地产价格进行有效预测显得尤为重要。 本文采用文献研究、定性分析和定量分析相结合,系统分析、理论分析与实证研究相结合的研究方法,以房地产价格的相关理论和混沌理论为基础进行分析研究。首先,介绍房地产价格预测的国内外研究现状,对房地产价格预测的基本理论和房地产价格的混沌性进行分析,明确如何进行混沌预测、构建混沌预测模型。其次,在遵循房地产价格预测模型构建原则的基础上,建立房地产价格混沌预测模型。房地产价格系统变化过程是一个非线性变化的过程,具有非常复杂的非线性动力学特征,因此对房地产价格时间序列进行相空间重构分析,在重构相空间的基础上,计算关联维和最大Lyapunov指数,实证房地产价格时间序列的混沌性。最后,以哈尔滨市商品住宅价格为例进行分析,应用三次样条插值法对小样本数据进行数据处理,对房地产价格时间序列进行相空间重构,把房地产价格时间序列嵌入到重构的相空间中,应用RBF神经网络对数据进行拟合,进而进行预测。预测结果表明,混沌理论预测房地产价格具有较高的精度和准确性,此方法具有可行性和实用性,可作为房地产价格预测的一种行之有效的方法。
【学位单位】：东北林业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2012
【中图分类】：F293.3;F224
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及目的意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的
        1.1.3 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 房地产价格预测研究现状及发展趋势
        1.2.2 混沌理论研究现状及发展趋势
    1.3 研究内容和结构
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究结构
    1.4 研究方法及技术路线
        1.4.1 研究方法
        1.4.2 技术路线
    1.5 创新点
2 房地产价格预测的基本理论分析
    2.1 房地产价格分析
        2.1.1 房地产价格的构成机理分析
        2.1.2 房地产价格的特征分析
        2.1.3 房地产价格的影响因素分析
    2.2 房地产价格短期波动分析
        2.2.1 短期波动的供求机制分析
        2.2.2 短期波动影响因素分析
        2.2.3 短期波动规律分析
    2.3 房地产价格预测
        2.3.1 房地产价格预测及其意义
        2.3.2 房地产价格预测原理
    2.4 本章小结
3 房地产价格混沌分析
    3.1 房地产价格的混沌特性
    3.2 房地产价格时间序列的混沌识别
    3.3 房地产价格混沌时间序列的可预测性分析
        3.3.1 房地产价格混沌时间序列的可预测性
        3.3.2 房地产价格混沌时间序列预测的研究方法
        3.3.3 房地产价格混沌时间序列的可预测尺度
    3.4 房地产价格时间序列混沌预测原理
    3.5 本章小结
4 房地产价格预测模型的建立
    4.1 房地产价格预测模型建立的原则分析
    4.2 房地产价格时间序列的预处理
    4.3 房地产价格时间序列的相空间重构
    4.4 房地产价格时间序列的参数确定
        4.4.1 房地产价格时间序列的时间延迟
        4.4.2 房地产价格时间序列的关联维数
        4.4.3 房地产价格时间序列的最大Lyapunov指数
    4.5 房地产价格预测模型的建立
    4.6 本章小结
5 实证分析
    5.1 混沌时序的RBF神经网络预测
        5.1.1 RBF神经网络
        5.1.2 混沌时序的RBF神经网络预测机理
        5.1.3 数据归一化处理
    5.2 哈尔滨市房地产价格仿真
    5.3 哈尔滨市未来房地产价格短期预测
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢

【引证文献】

相关博士学位论文 前1条

1 吕瑞华;复杂经济系统混沌预测方法与多层局势决策方法研究[D];天津大学;2004年

本文编号：2851135