基于GARCH和COPULA的天津房地產市場預測.pdf

1、房地產行業(yè)是人們生活的基本保障，和人民生活質量密切相關，也是中國國民經濟的主導產業(yè)，在現代社會經濟生活中有著舉足輕重的地位。2000年以后，全國大多數城市房價一直呈上漲趨勢。今后房價是否會繼續(xù)上漲，到底能上漲到什么價位，無論對于政府、開發(fā)商，還是普通市民都是非常關心的問題。房價和成交面積是房地產市場兩個重要指標，從它們不斷變化的數據中找到不變規(guī)律，建立時間序列模型，預測天津市房價和成交面積未來概率分布。 預測一般要求數據平穩(wěn)，采

2、用單位根檢驗驗證天津市2005年3月20日到2007年10月31日每日平均房價、市區(qū)房價和成交面積對數變化率平穩(wěn)性。存在許多預測模型，到底哪一種更適合本文數據，利用獨立性檢驗、代替數據線性檢驗和條件異方差效應檢驗，確定自回歸滑動-條件異方差（ARMA-GARCH）模型。不同階數的模型會影響預測效果，通過檢驗標準殘差獨立性和信息準則選取合適階數。最后極大似然估計模型參數。 預測未來房價和成交面積的概率分布必須知道殘差的概率分布。因

3、為房價和成交面積的大起大落更受人們關注，所以利用廣義帕累特分布（GPD）得到房價和成交面積變化率標準殘差尾部分布，非尾部分布采用正態(tài)分布。因為要考慮房價和成交面積的聯合分布，所以還需知道它們之間相關結構（COPULA）。COPULA類型很多，必須選擇合適數據的某種類型。依據極大似然函數值，從40種COPULA中選擇最優(yōu)COPULA，極大似然估計參數。為了衡量房價和成交面積變化率中一個出現大值，另外一個也出現大值的可能性，計算3種尾部相關

4、系數。 通常預測都是給出一個數值，但是每天房價和成交面積肯定存在隨機波動，所以運用蒙特卡羅方法預測后200天天津市房價、成交面積和市區(qū)房價概率分布?；跀M合Copula產生偽隨機標準殘差，按照擬合邊緣分布（尾部GPD模型，非尾正態(tài)分布）分位數函數逆轉。按照ARMA-GARCH擬合模擬預測變化率均值和標準波動，計算均值+標準波動×標準殘差偽隨隨機數，逆變換變化率為原始數據。重復模擬1000次，把每天1000個樣本的經驗分布當成底分