基于部分线性模型的房价预测

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1、硕士学位论文基于部分线性模型的房价预测FORECASTOFHOUSEPRICESBASEDONPARTIALLINEARMODEL张利君哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：O213.9学校代码：10213国际图书分类号：519.2密级：公开理学硕士学位论文基于部分线性模型的房价预测硕士研究生：张利君导师：张池平教授申请学位：理学硕士学科：应用统计所在单位：数学系答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:O213.9U.D.C:519.2DissertationfortheMasterDegreei

2、nScienceFORECASTOFHOUSEPRICESBASEDONPARTIALLINEARMODELCandidate：ZhangLijunSupervisor：Prof.ZhangChipingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofScienceSpeciality：AppliedStatisticsAffiliation：DepartmentofMathematicsDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofT

3、echnology哈尔滨工业大学应用统计硕士专业学位论文摘要近年来，我国房价飞速上涨，房价问题已经成为民众最关心的问题。房价的过快增长，不仅会影响人民的生活质量，也会影响我国经济的平稳发展。目前对房价预测的方法多种多样，主要可概括为两类，一类是以房价的影响因素为出发点，另一类则是考虑房价的时间序列。但是，这两类方法在预测时，只包含了房价的参数特征，未考虑房价的非参数特征。考虑到部分线性模型包含了参数和非参数两部分，因此，本文尝试应用部分线性模型对房价进行预测。本文首先介绍了相关的理论知识，主要包括房价的影响因素、回归模型的分类以及主成分分析。然后

4、给出了部分线性模型常用的估计方法以及检验方法。最后，本文选取了2000年到2015年的11个影响全国商品房平均销售价格的可度量的主要影响因素，通过主成分分析对选取的11个变量进行降维处理，基于降维后的数据建立部分线性模型和线性回归模型，并根据2016年的相关数据，对2016年的全国商品房平均销售价格进行预测，通过对比部分线性模型和线性回归模型的拟合结果和预测结果，发现部分线性模型优于线性回归模型。关键词：房价；预测；影响因素；主成分分析；部分线性模型I哈尔滨工业大学应用统计硕士专业学位论文AbstractInrecentyears,China’s

5、housingpriceshaveskyrocketed,andthehousingpriceissuehasbecomeamajorconcernforthepeople.Theexcessivegrowthofhousepriceswillnotonlyaffectpeople’squalityoflife,butalsoaffectthesteadydevelopmentofoureconomy.Atpresent,therearevariousmethodsforforecastinghouseprices,whichcanbesumma

6、rizedastwotypes.Oneisbasedonthefactorsthatinfluencethepriceofhouses,andtheotheristhetimeseriesthatconsidershouseprices.However,thesetwomethodsonlyincludetheparametricfeaturesofthehousepriceintheprediction,anddonotconsiderthenon-parametricfeaturesofhouseprices.Consideringthatp

7、artiallinearmodelcontainsbothparametricandnon-parametricparts,thispaperattemptstousepartiallinearmodeltopredicthouseprices.Firstofall,thispaperintroducesrelevanttheoreticalknowledge,mainlyincludingtheinfluencingfactorsofhouseprices,theclassificationofregressionmodels,andprinc

8、ipalcomponentanalysis.Thenthecommonlyusedestimationmethodsandtestmet