基于时间序列的我国房地产销售价格指数的预测

发布时间：2020-10-26 03:30

　　 近年来,我国许多大城市房地产价格持续快速的增长,使得房地产的销售价格、出租价格与居民的收入水平出现不平衡。房地产业的反弹,使得房地产泡沫再度出现,房地产价格已经成为我国当今社会一个重要的话题,房地产价格的持续高升已经成为我国政府急待解决的一个问题。目前我国政府已经采取一系列的调控来抑制房价的增长,虽说部分城市的房价少有回落,但是,整体上看,我国的房地产价格仍处于偏高的状态,而且,部分城市的房价仍有上升的趋势。房地产价格仍然是我国政府、企业、科研人员重点关注的话题,研究房地产价格的发展规律对解决我国房地产业泡沫问题有着重要的作用。 本文以时间序列为主要的研究工具,首先从房地产价格理论入手,介绍房地产价格的含义和特征,从不同的方面对影响我国房地产价格的因素进行分析。文章重点是通过对我国历年房地产销售价格指数数据进行统计分析,利用时间序列建立我国房地产销售价格指数的求和自回归移动平均时间模型,并进行预测。主要内容包括：第一章绪论部分,介绍研究的背景、意义和目的,国内外研究现状；第二章房地产价格的理论分析,给出了房地产价格的定义及对影响我国房地产价格的因素进行分析；第三章通过时间序列的基本理论,给出求和自回归移动平均时间序列的建模过程；第四章为文章的中心部分,建立我国房地产销售价格指数的求和自回归移动平均时间序列模型,对我国的房地产的销售价格指数进行预测。结论,结合对我国房地产的发展现状及对今后发展趋势分析,提出几点关于我国调控房地产价格的政策措施的个人建议。
【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、目的和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究的目的
        1.1.3 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内的相关理论综述
    1.3 论文研究方法及技术路线
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 技术路线
2 房地产价格理论
    2.1 房地产价格的含义与特征
        2.1.1 房地产价格的含义
        2.1.2 房地产价格的特征
    2.2 房地产价格形成的机制
        2.2.1 房地产生产价格机制
        2.2.2 房地产价格政府政策形成机制
        2.2.3 房地产价格市场供求机制
    2.3 房地产价格变化与市场供求之间的关系
        2.3.1 房地产价格与房屋供给之间的关系
        2.3.2 住宅价格与住宅需求量之间的关系
    2.4 影响我国房地产价格的因素
        2.4.1 国内生产产值
        2.4.2 居民收入水平
        2.4.3 物价水平
        2.4.4 货币供应
        2.4.5 利率
        2.4.6 汇率
        2.4.7 其他因素
    2.5 本章小结
3 ARIMA模型
    3.1 ARIMA模型的结构
    3.2 ARIMA模型的建模
        3.2.1 判断序列的平稳性
        3.2.2 差分运算
        3.2.3 对平稳的差分序列进行白噪声检验
        3.2.4 对平稳的差分序列拟合ARIMA模型
        3.2.5 模型检验
        3.2.6 模型的预测
    3.3 本章小结
4 我国房地产销售价格指数预测模型的实证分析
    4.1 我国房地产销售价格指数时间序列的平稳性判断
    4.2 对样本序列进行差分运算
        4.2.1 一阶差分
        4.2.2 二阶差分
    4.3 白噪声检验
    4.4 对平稳的非白噪声差分序列拟合ARIMA模型
        4.4.1 模型识别
        4.4.2 参数估计
    4.5 模型检验
    4.6 模型预测
    4.7 本章小结
结论
参考文献
附录
攻读学位期间发表的学术论文
致谢

【参考文献】

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本文编号：2856420