昆明市住宅市場預警系統(tǒng)研究.pdf

1、房地產(chǎn)業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟有重大影響，目前房地產(chǎn)市場的發(fā)展正處于國家的嚴厲調控之下，房地產(chǎn)市場走勢難以確定，因此建立房地產(chǎn)預警系統(tǒng)對于提前準確把握市場形勢，防止市場出現(xiàn)過大波動，影響國民經(jīng)濟正常運行有重大意義。
　　昆明市目前尚缺乏房地產(chǎn)預警系統(tǒng)，本文考慮了房地產(chǎn)商品的地域特征，從昆明市的實際情況出發(fā)，結合經(jīng)濟預警理論、統(tǒng)計模型以及數(shù)據(jù)挖掘模型，選擇昆明市房地產(chǎn)的價格和成交量作為警素指標，完整地建立了黑色預警系統(tǒng)和黃色預警系統(tǒng)

2、，對警情進行預測和預警。
　　經(jīng)檢驗，模型在測試集上的預測誤差較小，因此，本文對于昆明市房地產(chǎn)預警系統(tǒng)的建立有較大的借鑒價值。具體而言，本文在以下方面取得了部分成果：
　　第一，對昆明房地產(chǎn)行業(yè)的歷史發(fā)展做了細致分析，從而得到比較直觀的發(fā)展規(guī)律，房地產(chǎn)市場發(fā)展受政策影響非常明顯。目前國家緊密調控的階段，同時又是昆明市城市發(fā)展的加速階段，因此未來的市場狀況更需精確把握。
　　第二，針對房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷史短，數(shù)據(jù)積累少的特點

3、，本文通過搜集月度數(shù)據(jù)增加樣本容量，另外通過Block Bootstrap抽樣，使均值的抽樣分布滿足正態(tài)性假設，從而改善了3s方法的結果，使得劃分的預警區(qū)間更加準確可信。
　　第三，目前房地產(chǎn)市場正處于由漲轉跌的十字路口，換言之市場的發(fā)展出現(xiàn)了與過去幾年不同的規(guī)律。但是由于處于一個新趨勢的開始階段，數(shù)據(jù)積累過少，因此如果采用傳統(tǒng)的線性時間序列模型可能因為歷史的關系，面臨技術失靈的尷尬。本文引入馬爾科夫鏈，建立 MS-AR非線性時間

4、序列模型，增加了對趨勢把握的準確性。
　　另外，為了對比該模型的效果，同時建立了GARCH模型，并通過Bagging算法對 MS-AR模型、GARCH模型進行200次擬合，一方面得到測試集200次預測值用于對比各模型的預測效果，另一方面將200次擬合結果組合為一個新的預測器，提高模型預測的穩(wěn)定性。
　　第四，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了黃色預警系統(tǒng)，運用買入信心指數(shù)、賣出信心指數(shù)、利率、二手房價格等多個警兆指標對警情預測預報。建模