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1、浅谈我国煤炭价格趋势预测的回归分析1、相关定义1.1、房地产价格体系的概念和构成房地产价格体系是地产价格与房产价格组成的相互联系、相互影响、相互制约的有机整体。其构成按照不同的分类方法大概有如下几种。按销售对象分为:外销商品房价格、内销商品房价格;内销商品房价格又分为:商品房价格、经济适用房价格、廉租房价格;按交货期限分为:现房价格和期房价格;按用途分为:工业用房价格、商业用房价格、住房价格、事业性用房价格、军队用房价格;按出售方式分为:出售价格、出租价格[16]。下面对几类主要的价格形式进行辨析。①商品价格、成本价格与标准价格我国目前的住宅房地产可分为商品住宅和公有
2、住宅两大类,其交易价格是不同的:商品住宅按商品价格进行交易,公有住宅按商品价格或成本价格、标准价格、福利价格进行交易。这里,商品价格是完全市场化的房地产交易价格,其它价格均是带有社会保障性质的公有住宅交易价格。在住宅房地产出售时,商品价格是由土地出让金、小区外城市配套设施建设费、征地和拆迁安置补偿费、勘察设计和前期工程费、建筑安装工程费、小区级以下基础设施建设费、管理费、贷款利息、税金、销售费用、开发商利润构成的价格;成本价格是上述商品价格中剔除土地出让金、小区外城市配套设施建设费、销售费用、开发商利润及部分税费后按照建造公有住宅的平均成本而实际测定的价格;标准价格是
3、依据职工家庭平均经济承受能力,以家庭合理住房支出为前提而确定的政策性价格。可以看出:商品价格是市场房地产价格,成本价格、标准价格则8是理论上的房价。②住宅房地产价格与商业房地产价格商铺的价格依赖于其产租(金)能力,价格的高低受到商气、人气等因素影响,如果出现招商(销售)不利的局面,试图通过降低租金或售价来促销那是根本行不通的。绝大多数时候,商铺价格越低,招商(销售)反而越困难。而住宅的价格只要开发商愿意降低到一定程度总是有人愿意买的。一般来说,商业用房其价格变化快。建筑物商铺的价格是住宅价格的2-3倍,有的繁华街道甚至可以达到5-8倍。由于商铺的价格高,而影响其价格的
4、因素甚多(如地段商情因子、客流量、可视性、交通条件、停车条件、硬件设施、规划的科学性、商品经营类型、项目的运营特点、区域未来发展趋势等),因此商铺价格变化往往难以预料,其售价(租金)变化的幅度之大有时令人惊讶。而住宅是人类生存和发展资料,人们的购买行为主要受收入(财富)的约束,因此住宅价格变化相对商铺来说要小得多。③买卖价格与租赁价格房屋交易,是有偿取得或转让房屋所有权、使用权及其他项权利的经济过程与法律行为。进行房地产交易时有所有权交易和使用权交易的不同,因而就形成了不同的交易价格:买卖价格和租赁价格。买卖价格是交易土地使用权及房屋所有权时的价格,租赁价格是交易房地
5、产使用权时的价格。在现实生活中,人们将买卖价格称为售价或卖价、购价或买价,将租赁价格称为租金。1.2、数据挖掘的概念数据挖掘虽然起步较晚,但是由于其广泛的使用价值,受到了人们的重视,并得到了快速的发展,很多著名研究者都对其定义进行了概括:SAS研究所称其为一种对大量数据进行研究,并在此基础上建立模型的方法;Bhavani描述它是一种过程,这种过程是综合利用数学、模式识别等技术,探索出大量数据所隐含的信息和价值;Hand等人将其描述为在一个大型的数据库中找出有价值的信息的过程。以上定义都比较简单,目前人们又通过形式、技术和商业等多个不同的角度深刻的探究了数据挖掘的深层内
6、涵[20]。(1)数据挖掘的形式化定义数据挖掘的抽象意义是一个良定义在有着大量数据的数据(仓)库中提取有用信息的过程。数据挖掘是一个七元组(D,F,M,T,A,R,s),其形式化过程如图3-2它完整的含义是:在数据仓库中的数据集合,在面向的主题的预操作下,成为面向主题的数据挖掘集合,然后集合在数据挖掘算法和数据转换操作的作用下得到相应信息,最后在信息输出时进行清理,从而得到所需要的正确信息。DMR0A/T图3-2数据挖掘的形式化过程13其中:D是数据的集合,是指数据(仓)库中跟事实有关的全部数据的集合,它们都是用来准确无误的描述事物有关方面的。F是面向主题操作的集合{
7、f0,f1,,f︱F︱-1},它的元素内容取决于所定义的问题,fi是面向主题i的预处理序列。M={M0,M1,,M︱F︱-1},Mn={fn(d)︱d∈D,fn∈F}表示的是面向主题n的数据挖掘集。A是在挖掘过程中从数据库中取得信息过程中能够用到的所有算法的集合。T是数据进行转换操作的集合。t(m)是对算法的输入,a∈A,t∈T,m∈Mn。其输入过程为:对任意a∈A,a:{t(m)︱m∈Mn存在t∈T}→R是从算法到挖掘结果的映射。R是数据进行转换操作中算法的输出集合S是对算法的输出集R的子集R0所进行的选择操作(2)数据挖掘的技术化定义数据挖掘的内
