浅谈房价变动优化

精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 1 / 9 浅谈房价变动优化 摘 要为预测未来房价的变动范围 ,根据往年的房价应用并结合灰色 虑到影响房价的诸多因素变量 ,对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型 ,通过模型分析给出合理的建议。 关键词房价；预测； 色 归分析 近几年 ,中国主要城市房价暴涨 ,曾一度拉动中国经济的快速增长。但随着国家一些宏观调控政策 ,大中城市房价大幅波动 ,各市的房屋均价与成交量曾一度双双下挫。房价的变动主要取决于市场供求 ,但影响市场供求的因素是多方面的。比如从需求的角度来说 ,居民收入增加与经济条件的改善 ,市民对住房条件普遍表现出更高的要求 ,中国人口的城镇化等。但由于市场或政策激励等因素 ,会使这种需求不适当的放大 ,比如在住房成为升值最快的一种投资渠道后 ,人们有了房屋投机 ,最终导致房价虚高以及资源浪费。 1 马尔科夫模型的求解与比较 精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 2 / 9 型是指 1 阶方程 1 个变量的灰色模型 ,是基于时间序列分析方法建立的价格预测模型。 它主要 用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测 ,以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。 下面我们以 2000 2008 年北京的商品房住宅的销售价格建立 设定原始数据序列： 进一步分析上述矩阵 ,最后一个数据 2008年房价位于 由状态转移矩阵 ,接下来的 2009 年极有可能处于状态 终预测结果 由以上过程 ,综合利用 型及灰色 009年的房价为 : 精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 3 / 9 2= /平方米 比较两种方法可知 ,利用灰色 M 模型所预测的房价误差更小 ,精确度更高 ,由此我们可以说灰色 由此 ,我们可断定 ,我们利用灰色 009年房价是有效的 ,即 平方米。 马尔科夫模型的比较 为比较两种预测方法的精确性 ,我们选取原始数据中已知的 2005 年的房价 ,用两种方法对其进行预测 ,并与真实值相比较。 按照 /平方米。 用灰色 004年 的房价最可能为： 2= /平方米 由原始数据可知 ,2004 年房价的真实值为 4747 元 /平方精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 4 / 9 米。下面计算它们的误差 ,以比较两种模型的精确度。 利用 4747 100%=利用灰色 4747 100%=比较两种方法可知 ,利用灰色 M 模型所预测的房价误差更小 ,精确度更高 ,由此我们可以 说灰色 由此 ,我们利用灰色 009 年房价是有效的 ,即： 2= /平方米 2 基于多变量的房价分析 由经济学原理可以知道 ,商品的价值决定价格。商品住精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 5 / 9 房也是一样的 ,它的价值包括所占的土地价值 ,建筑物价值。此外 ,还受到供求状况、消费者偏好、竞争程度、市场预期如房地产开发投资、企业经营策略和相关政策的影响 ,其价格围绕价值上下波动。 另外 ,商品住房的价格还与消费者的购买能力、心理因素、对未来的房 价走势的判断等因素有关系。也就是说以上几种因素都影响着商品住房的价格。 1 模型设定 选取 1995 2008 年北京商品住房的有关数据进行回归分析 ,以北京地区的商品住房价格作为因变量；影响商品住房价格的因素很多 ,考虑数据的可获得性 ,选取以下几个作为自变量。 做多重共线性检验 ,得到如下相关系数矩阵，见表 2。 由相关性系数矩阵可以看出 ,各变量相互之间的相关系数较高 ,证实确实存在多重共线性。 自相关检验。 对所估计的模型做残差图 ,得出以下结果。 精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 6 / 9 应样本数为 15， 2 个预 测变量的模型、 查 计表可知 ,型中明模型不存在自相关。 统计分析与异方差检验。 由 到表 3、表 4 数据。 3 模型优化分析 下面从两个方面来考虑未来房价的走向。 1 政策出台的干扰 国家统计局中土地交替价格指数 ,结合当年政府出台的政策 ,人为的改变原始数据会对房价产生巨大的影响。政策使得房价上涨的比率增加 ,房价上涨速度超出中低收入居民的消费水平。如从 2007的高房价到 2008年的低迷期，再到2009年的急剧增长 ,这和 2008年国际金融危机后我国出台的部分政策有关。 场投机的干扰 精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 7 / 9 图 2 形象地说明了市场投机给房价带来的影响。 房价的上升使一部分投机者开始大量投资房地产 ,使短期内需求曲线 速移动到 价 而供给曲线随之由 移到 国内经济发展不景气时 ,这些投机者又很快撤资 ,需求回落到 价变动到 场投机对房价的影响显而易见。 4 结 论 由上述分析 ,型在不知道原始数据分布的先验特征 ,对无 规则或服从任何分布的任意光滑离散的原始序列 ,通过有限次的生成 ,即可转化成有规则序列；但是随着时间的推移 ,该模型对随机性、波动性较大的数据拟合较差 ,预测精度降低。虽然灰色 却无法对预测问题随时间变化出现波动这一现象给出精确的预测。而通过分析影响房价的尤为突出的几个因素 ,结合政府的调控和投机市场的变化分析 ,给出了优化模型后的几点建议。 大力发展城市经济 ,增加居民收入水平 ,出台相关的法律政策以限制防止“炒房商”的投机行动。 精品文档 2016 全新精品资料 全程指导写作 独家原创 8 / 9 影响商品住宅价格的因素很多 ,对其量化的实证研究工作 是巨大而富有挑战性的 ,而且是很有必要的。我们决定从细化市场开始研究 ,并考虑除了线性拟合外是否还有其他更好的函数拟合。 参考： 1刘艺婷 J 2009:40 2赵丽莉 D 京化工大学 ,2007. 3贾璐熙 ,王桓辉 J 2010:81 4王礼霞 ,夏乐天 马尔科夫链模型在股市预测中的应用 J 2009,2： 109 5李东月 ,马智胜 M 模型在房价预测中的算法研究 J 2006：