近年來,唐山市房價總體呈上升趨勢。為擬合唐山市房價非線性趨勢,以2019.07～2020.06房價均價作為樣本數(shù)據(jù),建立GM（1,1）模型,然后基于靜態(tài)和等維遞補動態(tài)GM（1,1）預(yù)測模型對2020.01～2020.06房價進行檢驗性預(yù)測。結(jié)果表明:等維遞補動態(tài)模型預(yù)測效果優(yōu)于靜態(tài)模型,相對誤差率較低,能較好的對唐山市房價進行分析和預(yù)測。最后基于等維遞補動態(tài)GM（1,1）模型對唐山市2020.07～2020.12房價進行預(yù)測,為政府部門決策提供參考依據(jù)。 

【文章來源】：合作經(jīng)濟與科技. 2020,(22)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
一、灰色GM(1,1）模型簡介
    （一）GM(1,1）建模步驟
        1、判定是否可以用GM(1,1）建模。
        2、數(shù)據(jù)累加。
        3、建立GM(1,1）灰色微分方程。
        4、求解模型。將（4）式轉(zhuǎn)化成矩陣的乘法形式：
        5、GM(1,1）模型檢驗。
    （二）等維遞補GM(1,1）預(yù)測模型。
二、唐山市房價預(yù)測實證分析
    （一）建立GM(1,1）模型。
    （二）基于靜態(tài)和等維遞補動態(tài)模型的檢驗性預(yù)測。
    （三）基于動態(tài)GM(1,1）模型的唐山市房價預(yù)測。
三、結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于GM（1,1）模型的南京市房價預(yù)測研究[J]. 李廣勝,郭歡.  江漢大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(02)
[2]我國房地產(chǎn)價格影響因素實證分析[J]. 湯文彬.  價格理論與實踐. 2016(01)
[3]基于GM（1,1）模型的北京市商品房房價預(yù)測[J]. 孟潔,張文博.  中國市場. 2014(46)
[4]中國未來50年人口發(fā)展預(yù)測研究[J]. 門可佩,曾衛(wèi).  數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究. 2004(03)



本文編號：3628753