大数据背景下的房价归因模型

房价由于与国计民生休戚相关,而成为了当今社会最热门的话题之一,所以数十年来,为了对房价进行更加精准的预测,大量国内外各领域的专家和学者都致力于建立一个精度较高的房价预测模型,促使房价预测理论不断丰富和完善。但从以往的研究来看,大多数模型对于房价预测的效果都不够理想,鉴于此情况,本研究着眼于影响房价的因素,基于多元线性回归模型,提出了基于多种方法的房价归因模型,比较有效地甄选出了对于房价影响力比较大的因素,在一定程度上改善了预测效率和精度。     

基于蛛网模式的房价构成建模及仿真分析

在研究房价波动特性中,针对房屋价值和供需关系,建立房价预测模型,提出用蛛网模型建立了房价分析系统,考虑了土地价格、GDP、价格调节指数等因素对房价产生的影响,系统采用细胞自动机对博弈方进行微观分析,较为真实地仿真统计出在当前状态下房产价值及社会平均供需关系对房屋价格的影响.仿真结果表明,政府、自住型购房者、投资型购房者以及房地产商四方之间通过蛛网模型进行博弈从而会影响房价的变动.为房价系统分析问题的研究提供了参考依据.     

名刊

房价继续上涨,过去五年美国房价暴跌了33％．进而引发了抵押贷款违约狂潮和财富的大幅缩水,2013年美国房地产市场恢复并开始复苏。最近,每个月的房屋价格指数部比去年同期有两位数的增长。仍有了一些观察家质疑房价叫升到底能持续多久。房价疯狂上涨的同时,抵押贷款利率也在快速上升,这对成交量的影响非常大．现在市场过分依赖秃鹫基金这样付清全款的买家,它们占了年初全部成交量的三分之一。     

影响区域房价的客观因素挖掘分析

当下房价的变化与国民生活息息相关,人们越来越需要对房价进行预测以满足他们购买、投资的需求。随着国家对"炒房团"的限制,购房者和卖房者都需要一个影响房价变化的客观标准供其投资使用。利用机器学习方法中的GBDT算法,引入某一区域内房屋相关的多种异构的客观因素,通过对短时间的区域房价预测来避免人为因素对房价的影响,为房价的估值给予客观上的理由。实验结果表明:通过对周边信息的整合,对某处区域平均房价做预测,其拟合程度达到0.92上下。从实验结果中发现:住户区包含的住宅数量、住户区周边的出租车人流数量、公共设施、学校、购物服务、地铁线路、生活服务是对住户区房价产生明显影响的因素。将实验过程工程化,系统实现实验过程,使用户能够进行交互和体验。     

房产税制度下买卖行为影响的商品房价格波动系统动力学研究

在定性分析了居民人均可支配收入、实际房贷利率、信贷可获得性、住房空置面积及调控政策对房地产住宅价格影响的基础上, 提出了房地产住宅价格系统动力学模型, 重点研究了调控政策对住宅价格变动的影响。研究发现, 上调房产税税率对抑制房价攀升有较为明显的作用, 房产税税率不同, 房价的均衡价格也不同; 房价下降幅度与房产税税率间呈现一定的线性相关性。     

我国房价上涨影响因素的实证研究

本文利用《中国统计年鉴》中2002年到2012年的商品房平均销售价格相关统计数字,建立了科学的商品房平均销售价格上涨因素分析模型,对全国商品房平均销售价格进行了实证分析,包含了多重共线检验、异方差检验以及自相关检验,通过线性回归模型与非线性回归模型的对比,最终选择了线性多元回归模型。对该模型的分析得出各种因素对商品房平均销售价格上涨的影响程度,研究表明在其他因素不变的情况下,当国内生产总值增加1亿元,商品房平均销售价格将增加0.01元;在其他因素不变的情况下,当房价比增加1%时,房价将增加419.79元。本文的创新之处在于两模型的对比,并选取最优的计量经济学模型。     

基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。     

房地产行业对我国企业自主创新活动的影响研究——基于省际面板数据的分析

本文利用30个省、自治区和直辖市的面板数据对房地产行业和我国企业自主创新活动的关系进行了理论分析和实证检验。以专利授权量和新产品销售额为因变量，以房价和房地产投资为自变量，选取了研发投入、外商直接投资、人均消费、固定资产投资为控制变量。结果表明：（1）房价与我国企业自主创新产出——专利授权总数之间存在负向关系，同时，房价的过快上涨对企业新产品的销售额有显著的负面影响；（2）房地产投资和企业自主创新产出以及新产品销售额之间是正向关系，但这种正面的影响是不可信的。因此，控制房价过快增长、规范房地产投资对企业自主创新活动有积极意义。     

基于Agent的房价仿真研究

房价分析和预测是当前的热点和难点。基于Agent建模仿真技术,构建了较为完整的房价模型。模型包括房产市场和土地市场,以及房价相关各种主体,如土地供应者、开发商、买房者、投资者。通过刻画这些主体的行为、决策及交互,观察在不同的环境政策下,宏观涌现出来的结果和现象。模型仿真中研究和分析了土地供应、投资行为、利率、通胀等因素对房价走势的影响。仿真结果能较好地反映和解释房价的现实状况。     

基于ARIMA模型的二手房价格预测

 摘要： 近年来，我国一二线城市房价持续上涨，房屋成了人们日常生活讨论的热门话题，大家纷纷对未来的房价走势做出猜测。本文爬取国内某知名大型房产网站自2013年以来广州和深圳的二手房均价数据，采用ARIMA模型对未来的房价进行滚动预测，并使用RMSE对预测精度进行判断。结果表明，该模型可以对二手房均价进行持续预测，且预测精度较高，可为房屋买卖者提供参考。     

房价影响因素的SD模型仿真模拟

一、我国近几年北京房价状况根据联合早报的数据,北京的房价于2003年开始飞涨,2004和2005年上涨有些缓慢,但在2006年又开始向上发展,2007年达到一个顶峰,2008年下半年房价开始有下行趋势。但由于2008年美国次贷危机波及全球,中国政府出台政策,将4万亿资金投入房地产、铁路等行业,4万亿消息一出,全国大炒房运动开始,2008年底北京房价开始直线上涨,2009年一年房价涨了200%以上,有的甚至达到250%,2010年涨幅趋缓年均涨幅超过     

基于机器学习回归模型的房价预测研究

本文从波士顿的多项房价影响因素中找到合适的特征,并且使用独热编码,归一化等方式来预处理特征,接着使用全连接深度学习训练以及随机森林训练,发现并展示训练过程中较为重要的特征,最终得出深度学习全连接相比于随机森林效果更好的结论.本次模型训练与房价预测,目的在于发现影响房价的重要特征.并且本次训练的经验与模型,可以迁移到更多...     

基于图神经网络和长短期记忆模型的房价预测方法

针对目前仅单独考虑价格序列中样本的趋势或仅考虑多个关联属性与价格间的函数关系,而不能更准确地进行房价预测的问题,构建了时空注意力图卷积长短期记忆模型AG-LSTM,包含局部特征提取模块、区域特征提取模块、复合预测模块。局部特征提取模块分别使用同构图和异构图神经网络提取各小区及价格关系属性、各小区和配套邻居节点相关性的特征信息;区域特征提取模块先对邻近小区节点进行聚类,再结合图注意力网络获得小区节点对所属区域的重要性程度,建立区域与小区之间的映射矩阵,根据小区节点信息和映射矩阵得到区域特征;复合预测模块使用长短期记忆模型对由局部特征和区域特征组成的复合特征进行时序建模,实现房价预测。以链家网北京房价数据进行了实验,结果表明AG-LSTM预测结果优于已有基线模型。该模型同时挖掘了小区间位置关系、小区与其配套间位置关系、多个关联属性、价格时序趋势对房屋价格的影响,较好地实现了房屋价格的预测。     

融合模拟退火的随机森林房价评估算法

传统的随机森林房价评估算法存在着大量参数组合计算问题,参数的优劣对算法准确度影响很大。针对此问题,结合随机森林和模拟退火算法提出一种融合模拟退火的随机森林房价评估算法。首先,通过10次10折交叉验证法对参数进行敏感性测试,选择出对随机森林算法敏感的参数;然后结合模拟退火算法对敏感的参数迭代寻优,通过与网格搜索算法、随机搜索算法进行对比分析发现,在参数组合计算过程中,模拟退火算法在运行时间和算法准确率方面更优,弥补了网格搜索算法耗时过长和随机搜索算法低准确率的缺陷;最后,将融合模拟退火的随机森林算法应用于房价评估问题,构成新的房价评估算法。将新算法与传统随机森林房价评估算法进行了对比实验分析,结果表明,融合模拟退火的随机森林房价评估算法误差值减少,拟合优度值增加,评估的准确度得到了显著提升。     

基于大数据技术的房价数据采集及可视化分析应用

在"房住不炒"定位下,住房选购成了广大市民比较关心的问题.把大数据分析技术引入到房价分析,利用Scrapy爬虫框架对广州房价线上数据的爬取,经清洗和可视化,把影响房价的要素以可视化的形式予以呈现.与传统方法相比,大数据分析技术在数据采集及可视化分析应用方面优势明显.     

房价评估中的定性分析

现代人在城市买房已成为了常态,如何对房价进行评估,从而选择一套最适合的房子,这成为一个问题。本文利用初等模型,通过模糊数学运用主观权重确定方法,定性分析房价飙升的原因,以期望能正确引导大众选择合适自己的房子。     

宏观调控之后，安防业或喜或忧？

2005年以来，全国各地的房价一直居高不下，对此，国家相关部门不断出台各种政策来稳定房价，从去年的“国八条”到今年的“国六条”．房地产行业或多或少地受到了这些政策的影响，那么与房地产紧密相关的一些安防行!世是不是也受到了波及呢？[编者按]     

新软情报站

如今年轻人买房还真不容易啊!POP熊的一个朋友打算买房结婚,结果郁闷地发现房价比他刚参加工作时已经贵了三倍。为了限制炒房、控制房价,目前已经有12个大城市出台了住宅限购令,专家也说未来五年大城市的房价将会下跌一半,不过大部分人对此还是不敢太过乐观。     

基于Web数据的实证研究：城市轨道交通对住宅价格的时空效应分析

基于网络爬虫获取的真实Web数据,研究了长沙地铁2号线开通试运行前后轨道交通对其沿线住宅价格的影响程度。首先,通过分析住宅价格特性和影响因素,建立了影响长沙市住宅价格形成和波动的特征价格模型,包括区位特征、邻里特征和结构特征等13个特征因素;并通过显著性检验,确定地铁特征对住宅价格具有显著影响;同时进一步分析了地铁站点对周边住宅的显著影响范围。然后,基于长沙地铁2号线开通前后住宅价格分布的可视化分析,提出城市中心区域的地铁站点周边房价下降、城市外围区域的地铁站点周边房价上升的假设;并利用假设检验方法验证了该假设的正确性。     

我国房价现状及建议

近年来我国房价不断上涨,对于我国人民的生活水平造成了极大影响,为了能够有一套住房,很多人需要付出一生进行还贷。住房难的问题十分普遍,这种不正常的情况对于我们的民生造成了极大影响,房价问题的解决势在必行。