【摘要】：城市住宅類房地產(chǎn)價的合理評估與否，是關(guān)系到居民能否居者有其屋的關(guān)鍵問題，房地產(chǎn)價格的預(yù)期評估能促進(jìn)相關(guān)的引致需求的發(fā)展，為解決居民的自住需求提供幫助。張所地教授主持的國家自然科學(xué)基金研究項目《城市不動產(chǎn)動態(tài)與預(yù)期評估模型研究》，將城市不動產(chǎn)的市場價分別從歷史和預(yù)期的角度考慮，能夠在不動產(chǎn)評估的同時，對未來一定時期內(nèi)的不動產(chǎn)價進(jìn)行預(yù)期評估。本文選擇太原市住宅類房地產(chǎn)進(jìn)行實際應(yīng)用，具體工作如下： 1.提出了心理預(yù)期的概率向量函數(shù)的權(quán)重加成法。 本文提出了概率向量函數(shù)的權(quán)重加成法，經(jīng)過對評估模型中的預(yù)期因素的計算，對原有模型參數(shù)進(jìn)行了補充，給出了人們的心理預(yù)期數(shù)據(jù)選擇的確定方法，并綜合主客觀預(yù)期兩方面考慮預(yù)期因素的度量。 2.動態(tài)分析了個人預(yù)期受周圍人預(yù)期的影響程度。 本文使用了進(jìn)化博弈的方法，對t期第i個人預(yù)期因素受周圍人預(yù)期影響的大小進(jìn)行了動態(tài)分析：發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)人們會依據(jù)自身不同的資產(chǎn)狀況和預(yù)期成本進(jìn)行動態(tài)的預(yù)期反應(yīng)，長期內(nèi)預(yù)期獨立。 3．構(gòu)建了太原市住宅類房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 本文運用mapinfo軟件，結(jié)合具有不同功能的圖層,運用地理編碼功能，構(gòu)建了太原市住宅類房地產(chǎn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 4.構(gòu)建了太原市住宅類房地產(chǎn)的預(yù)期評估模型。 本文構(gòu)建了太原市住宅類房地產(chǎn)的預(yù)期評估模型，對當(dāng)期太原市住宅類房地產(chǎn)價格進(jìn)行擬合，提取出了客觀預(yù)期因子。結(jié)合太原十二五規(guī)劃的相關(guān)變化，用隨機抽樣的方法，選取14個樓盤進(jìn)行了跨期的主客觀的綜合預(yù)期評估。 太原市不動產(chǎn)價的預(yù)期評估，為政府部門的土地定價，房地產(chǎn)開發(fā)商的樓盤定價以及房屋的轉(zhuǎn)手者提供參考。
【圖文】：

圖 2.23 GDP 擬合 的歷年值是非線性的，不能用線性函數(shù)或正態(tài)分布進(jìn)行擬合。[103]，進(jìn)行模型估計，ttttr c cr c 1 12(1)2(2),1)模型，先對 2009、2010 年的數(shù)值進(jìn)行擬合，，分別得到兩年的，單位（億元）。表 2.8 預(yù)測誤差分析各年度的相對誤差都相對較小，模型較為可信。隨著預(yù)測時間的見該模型比較適合短期預(yù)測，在長期預(yù)測中相對誤差會比較大。值進(jìn)行預(yù)測。根據(jù) ARIMA(1,2,1)模型，運用 Eviews 5.0 軟件預(yù)測圖，如圖 2.24 所示：2009 年 2010 年實際值 340903 397983預(yù)測值 358160 408622相對誤差 5.06％ 2.67％

GDP預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：山西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F293.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2693027