文档介绍：摘要和成交面积的联合分布,所以还需知道它们之间相关结构。中选择最优,极大似然估计参数。为了衡量房价和成交面积关键词:房地产;预测;籊模型;房地产行业是人们生活的基本保障,和人民生活质量密切相关,也是中国国民经济的主导产业,在现代社会经济生活中有着举足轻重的地位。年以后,全国大多数城市房价一直呈上涨趋势。今后房价是否会继续上涨,到底能上涨到什么价位,无论对于政府、开发商,还是普通市民都是非常关心的问题。房价和成交面积是房地产市场两个重要指标,从它们不断变化的数据中找到不变规律,建立时间序列模型,预测天津市房价和成交面积末来概率分布。预测一般要求数据平稳,采用单位根检验验证天津市年到年月同每日平均房价、市区房价和成交面积对数变化率平稳性。存在许多预测模型,到底哪一种更适合本文数据,利用独立性检验、代替数据线性检验和条件异方差效应检验,确定自回归滑动一条件异方差瓽型。不同阶数的模型会影响预测效果,通过检验标准残差独立性和信息准则选取合适阶数。最后极大似然估计模型参数。预测末来房价和成交面积的概率分布必须知道残差的概率分布。因为房价和成交面积的大起大落更受人们关注,所以利用广义帕累特分布玫椒考酆成交面积变化率标准残差尾部分布,非尾部分布采用正态分布。因为要考虑房价类型很多,必须选择合适数据的某种类型。依据极大似然函数值,从种变化率中一个出现大值,另外一个也出现大值的可能性,计算治膊肯喙叵凳通常预测都是给出一个数值,但是每天房价和成交面积肯定存在随机波动,所以运用蒙特卡罗方法预测后焯旖蚴蟹考邸⒊山幻婊褪星考鄹怕史植肌基于拟合产生伪随机标准残差,按照拟合边缘分布膊縂模型,非尾正态分布治皇孀!0凑誂瓽拟合模拟预测变化率均值和标准波动,计算均值曜疾ǘ帘曜疾胁钗彼嫠婊姹浠槐浠饰T际据。重复模拟次,把每天个样本的经验分布当成底分布,计算均值、中位数、%。根据年月罩罥导适菅橹了预测结果的有效性。
甌..—..,,,’甀.,瓾—....,·,.甈.’痙琒.,..。,,琯,甊—甌%甌:;;籊籆—
篡礁⋯日学位做储馘:易砭签字日期:≥鼠艿年/月加日签字日期:护孚车/月咖日签字日期:曰つ辏挛独创性声明学位论文版权使用授权书或撰写过的研究成果,也不包含为获得叁鲞盘堂或其他教育机构的学位或证本学位论文作者完全了解苤鲞盘堂特授权墨鲞盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的作了明确的说明并表示了谢意。研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中学位论文作者签名有关保留、使用学位论文的规定。索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得
,在现代社会经济生活中有着举足轻重的地位。经过十几年的发展,中国房地产业正处于向规模化、品牌化、规范化运作的转型时期,房地产业的增长方式正在由偏重速度规模向注重效益和市场细分转变,从主要靠政府政策调控向依靠市场和企业自身调节的方式转变。年以来,全国及多数大中城市的房价一直呈上升趋势,并且年年开始,房价上涨速度明显加快。年,全国房屋销售价格同比上涨%,ü康夭飨钪副曛邓淙宦杂邢降,但仍然保持较高的增长速度。其中,房屋销售价格同比上涨%,土地交易价格上涨%⋯。年《中国城市生活质量报告》¨龀鞘舜尾斡氲鞑的调查结果显示,我国公众认为房价普遍偏高,是所有满意度中最低的一项;%的接受调查者认为不能承受所在城市的房价,主要集中在一些中心城市,其中北京、上海、杭州、苏州、宁波、大连、青岛、广州、郑州和温州是本次调查中公众感觉房价较高的个城市。房价持续走高,加重了居民购房负担,还可能造成诸多经济、社会问题。如使得居民住宅相关支出增加而其他需求萎缩、加大金融系统风险、引发投资过热、影响经济结构调整和升级,加大贫富差距、剥夺部分市民的住宅权益、阻碍城市化进程等等。为此,国家连续多次对房地产市场进行调控,以防止住宅价格过快上涨。然而,效果并不理想。年以来,房价过高、房地产投资增长过快等问题引起了中央政府的高度重视。年眨豆裨喊旃赜谇惺滴榷ㄗ》考鄹竦耐ㄖ!氛攵苑考上涨过快明确提出八点要求,首次以行政问责的形式将稳定房价提高到政治高度,被业界称为老“国八条”;眨录冶ψ芾碇鞒终倏9裨撼N窕嵋椋指出目前房地产市场存在的主要问题是:房地产投资规模过大,商品房价格上涨过快,商品房结构不合理,房地产市场秩序比较混乱。会议强调,必须把解决房地产投资规模和价格上升幅度过大的问题,作为当前加强宏观调控的一个突出任务;日