城市住宅房地产销售价格指数分级预测方法的研究

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3、l¥1~fp145fDIt~Xif~oc~~~~&~xaM~Fo~m*~~m~)分类号：TP3-05密级：公开UDC：单位代码：10076工学硕士学位论文城市住宅房地产销售价格指数分级预测方法的研究作者姓名：毕明杰指导教师：刘俊娥教授申请学位级别：工学硕士学科专业：管理科学与工程所在单位：经济管理学院授予学位单位：河北工程大学ADissertationSubmittedtoHebeiUniversityofEngineeringFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringCityResidentialRealEstateSalesPriceIndexf

4、orGradingForecastMethodResearchCandidate：BiMingjieSupervisor：Prof.LiuJuneAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：ManagementScienceandEngineeringCollege/Department：CollegeofEconomicManagementHebeiUniversityofEngineeringMay，2016摘要近年来，我国房地产市场发展迅速，住房价格的涨跌日益成为社会各界关注的问题，尤其是一些一线城市房价增速已经超出人们

5、的预期，尽管国家一度出台多种政策调控房地产市场，但是房价依然处于高速增长，已经超出广大民众的承受范围，房地产行业风险问题也日益突出。为了给政府、居民和开发商提供正确的引导信息，研究房地产市场的发展规律，用科学的方法对房地产价格变化趋势进行预测有着重要的意义。本文以房地产住宅销售价格指数作为研究对象，从房地产价格的相关理论入手，介绍房地产价格的构成和特点，并从不同的方面分析影响我国房地产价格变化的因素。房地产价格指数作为房地产市场的风向标，可以更合理地展现房地产市场变化的规律，选用不同的房地产价格指数可以从不同的角度反映房地产市场的发展情况，在对房地产价格指数的编制方法做了系统的介绍的同时，

6、选取了中位数法作为本文编制房地产价格指数的方法，并利用收集到的房地产住宅销售价格数据编制出天级和周级两个时间尺度的价格指数。混沌理论认为房地产价格指数这种单一的时间序列中蕴含着众多影响其变化因素的信息，只要能够重构时间序列就能够还原房地产价格指数的相空间特性，避免了主观性因素对其影响。基于此，介绍了小波神经网络和支持向量机时间序列预测模型。首先，分别对编制的天级价格指数和周级价格指数进行混沌特性判别，同时利用互信息法和Cao氏法求出延迟时间和嵌入维数，并对天级价格指数和周级价格指数进行相空间重构。然后，分别利用基于相空间重构的小波神经网络和PSO-LSSVM模型对天级价格指数和周级价格指数

7、建立分级预测模型进行预测，通过实例分析得出基于相空间重构的PSO-LSSVM模型更适合短期房地产价格指数的预测，为房地产价格指数预测的研究提供了新的思路。关键词：房地产价格指数；混沌理论；支持向量机；小波神经网络；分级预测IAbstractInrecentyears,therealestatemarketofourcountryhasbeendevelopingrapidly,theupsanddownsofhousep