本文選題：房地產(chǎn)價格　切入點：灰色預(yù)測　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年17期

【摘要】：文章根據(jù)我國房地產(chǎn)發(fā)展情況以及與其影響因素之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,提出了基于多因素影響的房地產(chǎn)價格預(yù)測組合模型。首先運用灰色關(guān)聯(lián)法對影響因素進行計算排序,篩選出主要的影響因素變量,然后應(yīng)用改進的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測法對房地產(chǎn)價格進行預(yù)測,最后使用馬爾科夫鏈分析法將預(yù)測值區(qū)間化,提高預(yù)測值的可信度,得出最終預(yù)測結(jié)果。研究表明,考慮多種因素影響的房價預(yù)測模型能夠有效地預(yù)測房地產(chǎn)價格,且較傳統(tǒng)的預(yù)測方法大大提高了預(yù)測精度。
[Abstract]:According to the development of real estate in China and the complex nonlinear relationship between real estate and its influencing factors, this paper puts forward a combination model of real estate price prediction based on multi-factor influence. Firstly, the grey correlation method is used to calculate and sort the influencing factors. The main factor variables are selected, and then the improved wavelet neural network combination forecasting method is used to forecast the real estate price. Finally, the Markov chain analysis method is used to make the forecast value interval to improve the reliability of the forecast value. The results show that the real estate price can be predicted effectively by the model which takes into account the influence of many factors, and the accuracy of the prediction is greatly improved compared with the traditional forecasting method.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號】：F224;F299.23

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本文編號：1679890