沈阳市商品房价格预测分析

在沈阳市商品房价格现状和商品房价格影响因素分析的基础上,根据沈阳市历年平均价格水平和沈阳市居民收入水平的发展变化,利用直线趋势法和一元线性回归法对沈阳市未来5-10年商品房价格变化作出预测。     

基于商品房价格走势分析及预测上的定价方法探讨

对中房指数系统进行数量上的研究，找出近年来我国商品房价格 走势变动的规律，并运用指数平滑法对未来价格指数进行预测。研究目前普遍使用的定价方法，在此基础上，提出了结合三种常用定价方法和价格走势预测的综合定价策略，并加以应用。     

浅论商品房价格

本文阐述了在房地产市场管理中的核心问题是商品房价格；分析了住宅产品转变成住宅商品房及商品房的现状；提出了稳定和发展房地产市场，必须科学评估、合理定价，切实加强商品房价格管理。     

浅论商品房价格

本文阐述了在房地产市场管理中的核心问题是商品房价格；分析了住宅产品转变成住宅商品房及商品房的现状，提出了稳定和发展房地产市场，必须科学评估、合理定价，切实加强商品房价格管理。     

一种自校正预测补偿价格模型的研究

应用商品经济价值规律和经典力学中的惯性理论,提出了自校正预测补偿模型,该模型不仅能合理地反映商品供需与价格的动态关系,而且为宏观调控部门提供了价格调控方法和理论依据．     

一种自校正预测补偿价格模型的研究

应用商品经济价值规律和经典力学中的惯性理论,提出了自校正预测补偿模型,该模型不仅能合理地反映供需与价格的动态关系,而且为宏观调控部门提供了价格调控方法和理论依据。     

二手房对商品房价格的影响

强调了在我国由商品房在房产市场中起决定作用向二手房在房产市场中占主导地位转变的历史必然性。根据房产市场的垄断性特点，运用经济学供求关系的原理进行了理论分析：在假定二手房与同类商品房无差异条件下，运用替代商品原理对二手房影响商品房价格进行了定性及定量分析。真正体现住宅作为商品在市场中遵循价值规律的特性。大力发展、规范二手房交易市场对平抑房价，扩大住房消费，防止出现新的房产过热，改善我国居民的居住环境有重要意义。     

房地产周期波动及价格趋势分析与预测

采用K线理论及工具,剖析房地产周期波动机理,并以月为周期绘制厦门市整体区域和分区房地产市场K线图,结合厦门市房地产经济特征以及宏观经济形势及政策,对厦门市房地产周期波动进行预测和判断。实验结果表明,基于K线理论的房地产周期分析是一种有效的研究手段,能够反映房地产周期波动的特征及趋势,是一种值得推广的研究方法。     

基于市场比较法的不同类型房产估价因素选取分析

在房地产估价的众多方法中,市场比较法是最能体现房地产估价目的的基本方法,是一种直观、适用性广、容易把握的估价方法。本文通过分析影响房地产价格的一般因素、区位因素、个别因素,结合泉州市房地产评估具体实例,运用市场比较法对住宅、店面比准价格进行求取,分析了各种价格影响因素对不同用途房地产价格的影响及影响程度,以期达到优化市场比较法、获得更加合理的房地产评估价格的目的。     

基于神经网络和相似搜索技术的电力价格钉预测方法

电力市场中普遍存在“价格钉”,其特殊性给电价预测带来困难。通过对其特征和影响因素的分析,提出了一种基于神经网络和相似搜索技术的价格钉预测方法。首先,采用BP神经网络建立价格钉识别模型,对未来某一交易时段市场清算电价可能出现的区间进行预测,并提供相应的置信度;其次,对判别为价格钉的时段采用相似搜索技术进行二次预测。采用澳大利亚昆士兰州电力市场2004年至2005年全年的电价数据进行训练和预测分析,结果验证了该方法的有效性。     

Bootstrap方法在基于ARMA-GARCH模型的电力市场价格区间预测中的应用

当今开放式电力市场是一个基于竞价拍卖形式的市场,市场清算价格（market clearing price-MCP）主要受变化的供需平衡、市场参与者的竞价策略以及电力企业已经签订的双边买卖合同等因素影响,现有的价格预测技术只集中在如何提高价格预测准确度上,而忽视了对预测本身不确定性的度量;其中ARMA-GARCH价格预测模型的前提是假设预测误差符合正态分布,而实际电力市场价格非线性波动使得正态分布的假设完全不成立．针对这一现象,将不依赖任何分布假设的Bootstrap技术应用于基于ARMA—GARCH模型的电力市场清算价格区间预测,并对澳大利亚电力市场的真实数据进行分析评测,精度高,可靠性好．     

基于BP神经网络与马尔可夫链的城市轨道交通周边房地产价格的组合预测方法

为解决先验数据有限且存在大量不确定因素情况下,城市轨道交通周边房地产价格的预测问题,提出一种基于BP神经网络与马尔可夫链的组合预测模型。首先,采用BP神经网络,使用较少量的样本数据完成城市轨道交通周边房地产价格曲线的粗略拟合;在此基础上,借助马尔可夫链进行系统状态划分,缩小预测区间以提高预测精确度;最后,运用基于BP神经网络与马尔可夫链的组合模型,对北京市轨道交通13号线周边房地产价格进行了预测分析。计算结果表明,该模型具有较高的精度和可靠性。     

基于支持向量机的在线拍卖成交价格预测方法

针对现有在线拍卖成交价格预测方法计算时间长的问题,依据淘宝网在线拍卖出价特点,建立了一种全新的在线拍卖成交价格预测方法.方法以支持向量机分类算法为基础,通过预测出价次数间接对成交价格进行预测.利用编写程序收集淘宝网在线拍卖交易数据3 310条,对应有效出价记录8 275条,以之作为实验数据.实验证明,预测结果明显优于平均值预测,并有22.1%的预测结果完全准确.由于训练时间仅为数秒,为建立实时在线拍卖成交价格预测决策支持系统奠定了基础.     

一种实用预测评价与预测修正方法

本文对要求重视近期变化的预测对象提出采用加权均方根误差作为评价预测模型的标准。引进加权平均跃度的概念。建立了一种实用的预测修正方法。     

一种新的预测方法──拉格朗日预测法

提出了一种新的预测方法,即拉格朗日预测法,并同时给出了相应的预测公式．     

论昆明商品房价格发展趋势

昆明作为一个中等城市,近年来房地产业迅猛发展,商品房价格也呈现出快速上涨的态势。商品房价格受多种因素的影响,其变化直接关系到供需双方的利益。我们可以从政府宏观调控政策、城市竞争力及人们接受程度和地产开发商成本三个方面来对当前昆明商品房价格趋势进行预测。     

商品住宅市场价格影响因素及价格预测

以上海市为例,构建了商品住宅价格影响因素指标体系,并利用主成分分析进行关键指标的筛选。建立了市场价格影响因素多元回归模型,得到了最主要因子为需求-供给因子的结论。利用GM(1,1)对市场价格进行预测分析,结果是未来五年价格呈缓慢增长趋势。     

差别价格及其确定方法

本文系统地介绍了差别价格的定义，原则及确定方法，并运用典型题例，就判别定价与统一定价的解题方法进行了对比。     

我国房地产价格的影响因素及其未来趋势预测

房地产价格过快增长无疑成为了近年来社会普遍关注的热点问题之一。造成我国房地产价格持续走高的原因也是众说纷纭。文章通过比较常见的几项影响国内物价水平的经济因素,通过实证的形式确定了人民币汇率和通货膨胀水平对房地产价格具有显著影响。同时运用模型预测并且结合2014年来人民币不断贬值的现状,经过分析后确定未来房地产价格将会在平稳中下降的结论。最后,文章提出了通过完善汇率政策并控制外汇数量;拓宽房地产市场融资渠道;控制通货膨胀水平等政策性意见来有效控制房地产价格,稳定持续推动国内经济发展。