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基于模型的房地产价格指数预测
欧延皓
四川农业大学都江堰分校,四川都江堰
摘要:本文简要介绍了模型的理论知识,并针对年季度到年季度的房地
产价格指数的季度数据进行了实证分析,然后运用所建模型对年四季度以及年一季度的房
地产价格指数做了预测,并给出精度误差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的参考价值。
关键词: 模型;房地产价格指数
中图分类号:. 文献标识码: 文章编号:———
从理论上来说,房地产价格受到房屋供给,需求以及预值小于.,认为样本存在显著的相关性,属于非
期等多种因素的影响,内部存在必然的规律性。然而近年来, 纯随机序列。
房地产价格的持续走高,也带来了很多负面的影响,如人们认模型的定价与回归
为价格是处于虚高状态,存在房地产泡沫等。为了更好地指导模型的定价就是确定其参数,值。也即利用样
房地产价格水平以及为投资者提供可投资房地产的依据,对本自相关系数和偏自相关系数图的性质,选择适当的
房地产价格的预测显得特别的重要。目前可反映我国房地产模型拟合观察值序列。模型定价的基本原则如表:
价格的指标主要是中国房地产价格指数,可分为房屋销售价在实际操作中,这个定阶原则具有一定的困难。因为样
格指数,房屋租赁价格指数。土地交易价格指数。本文本的自相关系数不会呈现出理论上的截尾的完美情况,本应
即针对这三个价格指数的历史数据,运用经典的模截尾的样本自相关系数或偏自相关系数仍会出现小值振荡
型预测未来房地产价格指数的大小与走势。的情况。同时,平稳时
自相关系数偏自相关系数模型定价
间序列通常具有短期
拖尾阶截尾,模型
模型的分析相关性,随着延迟数阶截尾拖尾,模型
的增加都会衰减至零拖尾拖尾,模型
. 模型值附近作小值波动。所以,在实际操作中,如果样本自相关系
模型的全称是自回归移动平均数或偏自相关系数在最初的阶明显大于倍标准差范
模型,它是目前最常用的用于拟合平稳序列围,而后几乎%的自相关系数都落在倍标准差的范围以
的模型。简记为,,其表达式: 内,而且有非零自相关系数衰减为小值波动的过程非常突
卜⋯卜￡￡一￡⋯·一￡然,这时,通常视为自相关系数阶截尾。如果有超过%的
令中一.:⋯·一样本相关系数落入倍标准差范围之外,或者是由显著非零
一·一的相关系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或者非常连续,
则模型记为, 这时,通常视为相关系数不截尾。
当确定了模型的阶数,值后,也即确定了待估计的模
其中≠,≠; 型,。然后就可以对其进行估计,估计方法采用最
和无公共因子;
小二乘法。记。,⋯, ”,
和:的根在单位圆外。
. 分析思路:⋯广￡卜⋯·￡
数据处理~ . ~
￡
模型是用于分析平稳且非纯随机性序列的一种
模型。所以当得到一组数据时,首先对其平稳性进行检验。对
数据的乎稳性检验,主要是看数据序列的时序图与单位根检实证分析
验。当原始数据并非平稳序列时,可以进行差分操作,以便可
以充分地提取序列中有用的可供预测的信息。然后检验序列. 样本数据的选取
数据是否纯随机性,也即数据序列是否存在显著的相关性。由于我国房地产价格指数包括房屋销售价格指数房
其检验方法是看样本自相关