組合預測模型在成都市房價中的應用研究.pdf

1、房地產業(yè)是國民經濟的重要組成部分，既受到整個國民經濟的發(fā)展水平的制約，又發(fā)揮著促進整個國民經濟發(fā)展的新經濟增長點的作用。商品房價格是房地產市場狀況的最直接和最科學的反映，商品房價格的過快增長，已成為社會關注的熱點問題。若任其發(fā)展，將影響房地產市場持續(xù)健康發(fā)展，影響宏觀經濟和社會穩(wěn)定。商品房價格與人民的生活密切相關，無論是從帶動國民經濟發(fā)展的角度，還是從滿足人民群眾基本需求的角度，商品房價格的變動和發(fā)展趨勢都至關重要。
　　 因此

2、，對商品房價格進行科學預測是非常有必要的，不僅是保證國家站在合理的角度制定出有利于房地產市場健康穩(wěn)定發(fā)展的政策；也是讓每個房地產開發(fā)商以市場為向導，合理的投資新的房產開發(fā)和制定合理的銷售價格，從而保證自己的利益；還是每個普通購房者的心愿。但是由于房價的影響因素非常多，使得對房價的預測是個復雜的經濟學問題。
　　 本論文選用成都市商品房1999年到2008年數據（資料來源：成都市統(tǒng)計局網站上的統(tǒng)計年鑒）。分別使用灰色GM(1,1)

3、，三次指數平滑，一元線性回歸三種預測方法，建立了三種不同的成都市商品房價格預測模型，分析了各模型的預測誤差?？梢悦黠@看出，在成都市商品房價格的預測中，灰色GM(1,1)要優(yōu)于其他兩種預測方法，誤差較低，而一元線性回歸預測的誤差較高。如果認為某個預測方法的預測誤差較大，就把該種預測方法棄之不用，這可能造成部分有用的信息丟失。一個單項預測在某個時點的預測精度較低，而在另一時點上預測精度較高。為了有效的集結數據信息，引進誘導有序加權平均（IO

4、WA）算子，建立誘導有序加權平均組合預測模型。選取平方和誤差（SSE）、均方誤差（MSE）、均方百分比誤差（MSPE）三個誤差指標，分別計算三種單項預測模型成都市商品房價格的預測誤差和誘導有序加權平均的組合預測誤差，其中灰色GM（1,1）模型SSE=174180，MSE=41.7346，MSPE=0.0206；三次平滑指數模型SSE=325910，MSE=57.0889，MSPE=0.0209；一元線性回歸模型SSE=414440，MS