基于時間序列分析的2014年北京商品住宅價格指數(shù)預測
格式：pdf
大?。?span id="jvvn99h" class="single-tag-height" data-v-09d85783>131KB
頁數(shù)：1P
人氣 ：57
4.7
近年來北京市房地產(chǎn)業(yè)保持快速發(fā)展的黃金期發(fā)展勢頭,房價保持迅速上揚,引起了居民支付能力不足因而成為備受關注的民生問題。本文利用2005年1月至2013年11月207個北京市月度住房價格指數(shù)序列,通過對序列的檢驗與適當處理,并對序列建立ARIMA模型進行擬合,進行較為精確地中長期預測,表明北京市住房價格將保持較大幅度呈上漲趨勢,進而提出適當建議。
基于時間序列的房地產(chǎn)價格指數(shù)預測方法探討 基于時間序列的房地產(chǎn)價格指數(shù)預測方法探討
格式：pdf
大?。?span id="xrprdlv" class="single-tag-height" data-v-09d85783>419KB
頁數(shù)：4P
文章首次提出一種與adf檢驗相結(jié)合的更加簡便易行的長記憶性判斷方法。給出了一套將長記憶參數(shù)d的初估計與近似極大似然估計相結(jié)合,將時間序列長記憶分析與短記憶分析相結(jié)合的系統(tǒng)性的建模思路。利用中國房地產(chǎn)價格指數(shù),進行了時間序列長記憶性判斷以及arfima建模的實證研究,并證明了該模型與其它模型相比較所體現(xiàn)的優(yōu)越性。
基于特征價格模型的沈陽市商品住宅價格指數(shù) 基于特征價格模型的沈陽市商品住宅價格指數(shù)
格式：pdf
大小：253KB
頁數(shù)：4P
為了分析沈陽市商品住宅市場情況,根據(jù)國內(nèi)外編制價格指數(shù)的方法,結(jié)合沈陽市房地產(chǎn)市場的實際情況,采用特征價格法對沈陽市商品住宅價格指數(shù)進行研究.選擇16個特征變量,采用半對數(shù)模型構(gòu)建沈陽市商品住宅特征價格模型,并對模型進行檢驗,確定影響沈陽市商品住宅價格的14個特征變量及相互關系.通過價格指數(shù)計算公式,計算出2006年至2013年沈陽市商品住宅特征價格指數(shù),得出沈陽市商品住宅價格增速正在逐年減緩的結(jié)論,并對未來市場可能出現(xiàn)的問題提出合理建議.
編輯推薦下載
商品住宅價格預測模型分析
格式：pdf
大小：184KB
頁數(shù)：5P
4.7
選取海南省2004—2016年商品住宅平均價格為研究對象,構(gòu)建商品住宅價格影響因素指標體系,分別采用多元線性回歸預測模型和gm(1,1)預測模型對商品住宅價格進行預測,得出預測值與真實值之間存在較大誤差.將兩種預測模型的預測值進行加權(quán)平均構(gòu)建組合預測模型,得出預測值與真實值之間的平均誤差為6.92%,預測值具有較高的精確度.
北京市商品住宅價格分析 北京市商品住宅價格分析
格式：pdf
大?。?span id="bvdffvp" class="single-tag-height" data-v-09d85783>278KB
頁數(shù)：未知
4.6
北京市商品住宅價格分析李鵬改革開放的十幾年間，北京住宅建設發(fā)展非常迅速。僅“八五”期間就建成住宅３３４９萬平方米．平均每年竣工面積高達６６９．８萬平方米，１９９５年普通住宅竣工面積則高達７６２萬平方米。隨著近年大量住宅的建成，人民群眾的層住條件也有了...
時間序列分析的2014年北京商品住宅價格指數(shù)預測熱門文檔
2014年12月份材料價格綜合指數(shù) 2014年12月份材料價格綜合指數(shù)
格式：pdf
大?。?span id="nzzrhdv" class="single-tag-height" data-v-09d85783>75KB
頁數(shù)：未知
4.4
2014年12月份材料價格綜合指數(shù)
2014年8月份材料價格綜合指數(shù) 2014年8月份材料價格綜合指數(shù)
格式：pdf
大?。?span id="zpvddxv" class="single-tag-height" data-v-09d85783>173KB
頁數(shù)：未知
4.7
2014年8月份材料價格綜合指數(shù)
2014年6月份材料價格綜合指數(shù) 2014年6月份材料價格綜合指數(shù)
格式：pdf
大?。?span id="dtjd9vx" class="single-tag-height" data-v-09d85783>41KB
頁數(shù)：未知
4.5
2014年6月份材料價格綜合指數(shù)
時間序列分析的2014年北京商品住宅價格指數(shù)預測精華文檔
2014年8月份材料價格綜合指數(shù) 2014年8月份材料價格綜合指數(shù)
格式：pdf
大?。?span id="jvtb9tf" class="single-tag-height" data-v-09d85783>18KB
頁數(shù)：未知
4.6
2014年8月份材料價格綜合指數(shù)
2014年7月份材料價格綜合指數(shù) 2014年7月份材料價格綜合指數(shù)
格式：pdf
大?。?span id="lvn7xvf" class="single-tag-height" data-v-09d85783>31KB
頁數(shù)：未知
4.7
2014年7月份材料價格綜合指數(shù)
2014年9月份材料價格綜合指數(shù) 2014年9月份材料價格綜合指數(shù)
格式：pdf
大?。?span id="flbvvvv" class="single-tag-height" data-v-09d85783>21KB
頁數(shù)：未知
4.7
2014年9月份材料價格綜合指數(shù)
基于MATLAB的蘭州市商品住宅價格變動分析及預測 基于MATLAB的蘭州市商品住宅價格變動分析及預測
格式：pdf
大?。?span id="ht99nvf" class="single-tag-height" data-v-09d85783>154KB
頁數(shù)：4P
4.7
根據(jù)2001～2010年的相關數(shù)據(jù),利用matlab建立了蘭州市商品住宅價格變動趨勢的數(shù)學模型zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅價格的多元線性回歸模型logz=c0+c1log(n1)+c2log(n2)+c3log(n3)+c4n4并進行分析,考慮4個主要影響因素:人口數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)商平均投資成本、人均收入、一年期定期存款利率.結(jié)果表明:蘭州市商品住宅價格與時間呈二次非線性增長,沒有明顯的周期性,并預測了蘭州市2011年商品住宅價格為8846元/m2;蘭州市商品住宅價格與4個主要影響因素的偏相關系數(shù)分別為rzn1=0.9020、rzn2=0.9992、rzn3=0.9162、rzn4=-0.8990,其中房地產(chǎn)開發(fā)商平均投資成本對商品住宅價格的影響作用最大.
基于SD的成都市商品住宅價格預測分析
格式：pdf
大?。?span id="pbhzllj" class="single-tag-height" data-v-09d85783>635KB
頁數(shù)：2P
4.8
文章首先運用系統(tǒng)動力學方法研究商品住宅系統(tǒng),定性分析商品住宅價格的影響因素及相互因果反饋關系;然后建立系統(tǒng)動力學因果反饋圖,并建立系統(tǒng)流圖,利用計算機軟件進行仿真模擬,并將仿真結(jié)果與真實數(shù)據(jù)進行比較以檢驗模型的有效性;最后預測未來成都市商品住宅價格的走勢,研究成果為提出相關政策性意見提供依據(jù)。
時間序列分析的2014年北京商品住宅價格指數(shù)預測最新文檔
房地產(chǎn)價格影響因素研究--基于我國1991-2014年時間序列實證分析?? 房地產(chǎn)價格影響因素研究--基于我國1991-2014年時間序列實證分析??
格式：pdf
大?。?span id="x181qdh" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.8MB
頁數(shù)：4P
4.7
本文以房地產(chǎn)價格為研究的被解釋變量，基于中國近20年的房地產(chǎn)價格統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立計量經(jīng)濟模型，以居民收入、開發(fā)成本、物價水平、利率作為主要解釋變量，通過經(jīng)濟檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗完善模型的可決程度和缺陷，給出相應的有效政策建議與方案。
基于北京、西安、呼和浩特三地房地產(chǎn)價格指數(shù)預測的實證分析 基于北京、西安、呼和浩特三地房地產(chǎn)價格指數(shù)預測的實證分析
格式：pdf
大?。?span id="n5cmvhd" class="single-tag-height" data-v-09d85783>313KB
頁數(shù)：5P
4.6
近年來,房地產(chǎn)價格的持續(xù)走高,帶來了很多負面的影響,如人們認為價格是處于虛高狀態(tài),存在房地產(chǎn)泡沫等。為了更好地指導房地產(chǎn)價格水平以及為投資者提供可投資房地產(chǎn)的依據(jù),對房地產(chǎn)價格的預測顯得特別的重要。將三地的房地產(chǎn)價格指數(shù)作為研究對象,用理論和實際的資料數(shù)據(jù)以及計量方法來探討鑒定,針對三地房地產(chǎn)市場的發(fā)展特點,研究三地房地產(chǎn)未來的走勢。
2014年4月份部分建材價格
格式：pdf
大?。?span id="u3e466z" class="single-tag-height" data-v-09d85783>114KB
頁數(shù)：4P
4.4
2014年4月份部分建材價格 序號名稱規(guī)格單位價格(元) 1夾層玻璃5+0．76pvb+5非鋼化rn2l25 2夾層玻璃6+0．76pvb+6非鋼化
2014年4季綜合價格文件版
格式：xls
大?。?span id="jw3mvpd" class="single-tag-height" data-v-09d85783>235KB
頁數(shù)：28P
3.9
2014年4季綜合價格文件版
2006年1-11月北京商品住宅投資降幅明顯房價整體運行平穩(wěn)
格式：pdf
大小：873KB
頁數(shù)：2P
3
2006年1-11月北京商品住宅投資降幅明顯房價整體運行平穩(wěn)——1-11月,北京市完成房地產(chǎn)開發(fā)投資1182.9億元,比上年同期增長2.7%,同比低18.1個百分點。其中用于商品住宅開發(fā)建設投資597.3億元,同比下降4%。圖1顯示,今年四月份貫徹國八條以來,北京市商品...
基于多元線性回歸的商品住宅價格預測模型
格式：pdf
大?。?span id="p2xxp5x" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.0MB
頁數(shù)：2P
4.3
隨著我國住房制度的商品化改革,我國住宅產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,逐漸成為影響國計民生的重要產(chǎn)業(yè)之一。本文的主要目的是挖掘武漢商品住宅價格變化數(shù)據(jù)、市民工資收入和gdp數(shù)據(jù)間的關系,對商品住宅價格的影響因子進行全面的剖析,運用相關性算法得出各影響因子所占權(quán)重,通過多元線性回歸模型來預測商品住宅價格走勢。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的?？谏唐纷≌瑑r格預測研究
格式：pdf
大小：2.3MB
頁數(shù)：1P
4.4
本文結(jié)合住宅房地產(chǎn)的價格理論和相關網(wǎng)站上的數(shù)據(jù),科學地選取影響商品住宅價格的影響指標為人均gdp、人均可支配收入、人口數(shù)量、房地產(chǎn)開發(fā)投資額和商品住宅建筑面積,并以此建立hedonic商品住宅價格影響因素模型。依照bp神經(jīng)網(wǎng)絡預測的實現(xiàn)步驟,探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡在預測?？谑猩唐纷≌瑑r格的應用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅價格預測值,對海口市商品住宅價格的研究具有一定的指導作用。
城市間住宅享樂價格指數(shù)及其實證研究 城市間住宅享樂價格指數(shù)及其實證研究
格式：pdf
大?。?span id="38lw0um" class="single-tag-height" data-v-09d85783>29KB
頁數(shù)：2P
4.5
享樂(hedonic)分析是基于商品價格取決于商品各方面屬性給予消費者的滿足這一效用論而進行分析的一種方法;享樂價格指數(shù)是指通過商品各方面屬性變動反映商品價格變動建立起來的價格指數(shù)。本文對于通過hedonic價格歸因法進行享樂價格指數(shù)的編制,并利用我國2003-2007年主要城市數(shù)據(jù)進行了實證研究。
基于非線性回歸分析的三亞商品住宅價格預測研究
格式：pdf
大?。?span id="11zyr3d" class="single-tag-height" data-v-09d85783>2.0MB
頁數(shù)：1P
4.5
通過在相關網(wǎng)站搜集到的數(shù)據(jù),選取影響商品住宅價格的三個主要因素,分別為居民消費價格指數(shù)、公共預算收入、房地產(chǎn)開發(fā)投資額；為了建立各因素與商品住宅價格之間的關系模型,首先,利用因子分析將影響因素進行降維,變成兩個因子,其次,利用matlab曲線擬合得出商品住宅價格與兩個因子之間的二元非線性函數(shù)模型。
2010年6月至今中國房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng) “百城住宅價格指數(shù)”分析 2010年6月至今中國房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng) “百城住宅價格指數(shù)”分析
格式：pdf
大?。?span id="fnwivgr" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.8MB
頁數(shù)：4P
4.7
從2010年1月\"國十一條\
時間序列分析的2014年北京商品住宅價格指數(shù)預測相關
文輯推薦
知識推薦
百科推薦
職位：消防水電工程師
擅長專業(yè)：土建 安裝 裝飾 市政 園林
