鄭州市土地價格預測研究.pdf

1、隨著我國土地使用制度的改革，我國的土地市場從無到有，從小到大，特別是城市土地市場，在城市中土地使用權出讓和轉讓的市場化程度越來越高，土地價格已經成為調節(jié)土地供給和需求，促進土地使用權合理流動、合理配置土地資源和產生最大效益的重要手段，并與人們的日常生活及社會生活的關系日益密切。研究城市地價的發(fā)展變化趨勢，對于政府制定合理的宏觀調控政策，我國土地市場的良性發(fā)展以及企業(yè)的投資決策都有重要的意義。
　　 本文以馬克思地租地價理論、西方

2、經濟學地價理論以及區(qū)位理論為指導，同時追蹤國內外有關城市地價的最新研究成果；以中國城市地價動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中1998-2008年鄭州市綜合地價值和鄭州市統(tǒng)計年鑒的相關資料為數(shù)據來源，在此基礎上對數(shù)據分析、加工，借助于SPSS統(tǒng)計分析軟件定量的研究了影響鄭州市綜合地價的相關因素。而后本文分別運用灰色GM(1，1)預測模型、BP神經網絡模型和灰色神經網絡模型，對2009-2013年五年間的鄭州市綜合地價進行了預測。在運用灰色GM(1，1)模型預

3、測時，可以看到直接得到的預測結果未能通過殘差檢驗，需要進行修正，因此，需要引入殘差修正，修正后的模型得出的結果無論是絕對誤差還是相對誤差都明顯減小，滿足預測條件可以用于地價值的預測。在運用BP神經網絡預測時，預測值與實際值的誤差已經較小，模型可用于預測。但是BP神經網絡也存在較明顯的缺點，就是網絡每次初始化后，運行網絡得到的預測值都不相同，也就是說BP神經網絡預測結果缺乏穩(wěn)定性，當然這和本文數(shù)據較少有一定的關系，因此，還要對BP神經網絡

4、進行改進。在運用灰色神經網絡時，預測值與實際值的誤差較之前兩種方法又進一步減小，可以說已經是比較理想的狀況了，但同樣由于該模型是基于神經網絡基礎上的，因此，存在網絡的穩(wěn)定性不足的情況?？梢钥闯雒糠N方法的預測值并不相同，根掘使用每種方法預測的歷年地價值與實際值的比較可以看出，灰色GM(1，1)的相對誤差最大，灰色神經網絡的相對誤差最小，BP神經網絡介于兩者之間，所以本文最終確定以灰色神經網絡模型來預測鄭州市未來五年的綜合地價。