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《武汉理工大学》 2008年
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MRS组合预测模型在房价预测中的应用研究

陈莹  
【摘要】: 本文结合房地产市场特性、房价理论模型对当前主流的房价指数预测模型进行实证分析比较,发现当前主流模型仅从房价指数自身趋势上研究,对市场、政策发生变化而导致房价发生拐点的时候并不敏感,因此,本文运用多元回归模型能综合外部因素的优势,利用改进了的房价构成模型选取与房价构成因子相应的替代指标,并依据协整检验和误差分析模型判断指标之间的关系,给出了指标的先行阶数,从而建立了关于房价指标的多元回归预测模型;为了使预测模型能同时考虑指标自身的波动特性,使预测模型更准确实用,本文综合考虑了ARIMA时间序列模型和回归模型,利用其误差序列,建立了MRS组合预测模型,不仅很好的弥补了多元回归预测中房价回归指标不好确定和统计数据缺乏的劣势,也使得该模型能提前反映房价的拐点。该模型运用遗传算法求解,预测结果精度较好,使得模型适用性更强。 最后,本文在分析预测模型基础上,用因子分析法揭示了调控房价的主要指标,并运用机制设计理论,提出了针对房价稳健发展的土地结构调整和宏观政策调控的思路和建议。 本文主要工作有以下四点:1、建立房价构成模型来提取预测房价的经济预测指标,更有针对性,更合理,解决了影响房价因素多而复杂,不好确定回归指标的问题;2、建立关于房价指数预测的多元回归模型,该模型能提前反映房价拐点;3、提出MRS组合预测模型对房价指数进行预测,并用遗传算法求解,结果证明组合模型预测误差更小;4、结合预测模型,将机制设计理论运用于房价政策调控,并基于房价预测模型定量分析基础上给出了房价稳健发展的建议。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:F293.3;F224

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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4 徐富强;神经网络组合预测模型及其在房价趋势分析中的应用[D];安徽大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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1 陈莹;MRS组合预测模型在房价预测中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
2 朱奉梅;遗传算法在高校排课系统中的研究与应用[D];东北大学;2009年
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5 郭佳;基于遗传算法的认知无线网络资源分配技术研究[D];西安电子科技大学;2010年
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7 梁云静;基于遗传算法的主题爬虫搜索策略研究[D];湖北工业大学;2010年
8 高建兵;基于遗传算法的模糊推理控制系统的参数优化研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
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10 栾丽霞;遗传算法在潍坊商校排课系统的研究与应用[D];电子科技大学;2011年
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