时间序列预测方法在商品房价中应用

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1、时间序列预测方法在商品房价中应用　　摘要：目前，我国的房地产行业正处于转型期，逐渐由政府的宏观调控转向市场发展，房价也会呈现不同程度的变化。文章以武汉市2012年第四季度和2013年第一和第二季度各月的商品房均价为分析对象，利用移动平均法和指数平滑法分别建立预测模型，将预测到的2013年第三季度值与采集到的实际值进行比较，选择最优模型，最后利用该模型对武汉市2014年的房价作出短期预测,并对预测结果进行相应分析。关键词：房价移动平均法指数平滑法误差预测中图分类号：TU443文献标识码：A引言房地产行业包括房地产开发与经营业、房地产管理业、房地产经济与代理业、住宅服务等，其运行环境受着社会环

2、境、政治环境、经济环境、国际环境、法律环境等的影响，而房价是房地产行业发展最直观的表现。2009年全国商品房成交价格约4695元/13m2，比2008年的3882元/平方米上涨近24%。同时根据武房指数来看，自2000年以来，武汉房价也呈现了阶梯型上涨的趋势：自实施土地招拍挂出让以来，房价爬升的斜率陡峭：2000年房价为1984元/m2，到2005年第二季度房价为3118元/m2，2008年第三季度全市商品房均价下跌10.01%，涨幅趋缓，但仍旧在上涨，从2012年10月份开始连涨7个月，到2013年4月份房价已攀升至6705.76元/m2。武汉市凭借其优越的地理位置，向来被称为“九省通衢

3、”，是国家重要的经济地理中心，2011年审议通过的武汉《全市国民经济和社会发展“十二五”规划的建议》中，提出了建设“国家中心城市”的目标。武汉市的房价与全国房价呈现一致增长的趋势，研究武汉的房价发展能够在某种程度上反映全国房价变化趋势。13在商品房价的预测方面，不少专家、学者用人工神经网络、灰色理论及回归分析等方法进行了很多探索。李东月、马智胜利用灰色系统GM(l,l)模型来预测房地产价格,结果证明其误差与所选取最近几年期的样本数据个数有一定的关系[1]；闫妍等选取宏观经济、金融等九大类指标,基于方法论提出房价预测模型[2]；武秀丽、张锋采用时间序列分析法,以广州市几个有代表性的行政区的房

4、价数据为分析对象来建立预测模型,结果残差值在允许的范围之内[3]；李东月利用灰色—马尔柯夫及n次多项式模型得出适当的n次多项式的预测较为准确[4]。虽然目前有很多预测房价的方法，但是用多种模型预测并拟合对比的文章并不多见。本文用指数平滑和移动平均法模型分别进行分析预测，通过误差值大小和拟合性的对比，得出偏差最小的预测方法，并应用于2014年武汉市房价的预测。1样本的选取和整理由于房价的时间特性，文章就近选取2012第四季度和2013年第一和第二季度的武汉市各主要城区商品房的均价作为样本，将2013年第三季度值作为对照，用来分析误差大小，确定预测的准确性。对于一些经济时间序列，当不存在明显的

5、循环趋势变动和季节变动时，可采用指数平滑法对其进行拟合和预测。所以，首先应绘制样本的时间序列的趋势图，再根据其发展趋势图确定预测模型的选择。武汉市主城区包括汉口、汉阳、武昌和远城区。其中汉口由江岸区、江汉区和硚口区组成；汉阳由汉阳区、沌口区组成；武昌区包括青山区、武昌区、洪山区；远城区以东西湖区和江夏区为代表。如表一数据表示2012年10月至2013年9月各月商品房均价，数据来源于武汉市搜房网。表一：武汉市各城区商品房房价单位（元/m2）2012/102012/112012/122013/12013/22013/32013/42013/52013/62013/72013/82013/9洪山

6、区766577347894797181018193815682538335846284898645武昌区915790659061934096249449984699679634966896349900青山区68366896687570447025700871207119712713736373347361江岸区982510056987910134101011016799851027610583105991066210965江汉区9075927292849369957493069421941695119722995510018硚口区878789049176919092899252930991

7、599157947494769605汉阳754776777795762078067801800679458265831484658598沌口613760856380624261996462661364856515674066976859东西湖区642263496376653165046735665667856810698071897071江夏区550055185510542854125503552954005455556