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郑州市商品住宅价格预测及影响因素分析

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声明

1 绪 论

2 商品住宅价格形成机制

3 建模理论基础

4 郑州市商品住宅价格预测

5 郑州市商品住宅价格影响因素的灰关联分析

6 结论与展望

攻读硕士学位期间参加的科研实践及发表的论文

致 谢

参考文献

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摘要

随着经济的快速发展,短短几年时间,有的城市房价已翻了几倍,房价成了人们讨论的热点话题;“房地产泡沫”、“房奴”……成了当前最流行的词语。由于城市化水平的加快,城市建设的提速,人们生活水平的提高,人们对住房的需求量不断增加,商品住宅已成为国家、地区经济新的增长点,开发商投资的主要对象,商品住宅价格的变动和发展趋势举足轻重。因此,本文从商品住宅价格入手,深入研究商品住宅价格的变动趋势并进行科学预测,寻求影响商品住宅价格的各种因素,并运用定量分析的方法得到影响商品住宅价格的重要因素,对科学合理地确定商品住宅价格,指导政府政策制定与管理,促进商品住宅市场健康、稳定、有序发展都有着重要的意义。
   首先,参考现有研究成果,对商品住宅价格形成的基本原理进行阐述,分析了商品住宅价格的特征、构成和种类,对影响商品住宅价格的因素进行定性分析,影响商品住宅价格的因素非常多,文中选取自然因素、经济因素、环境因素、政策因素、社会因素和心理因素等来进行分析。
   其次,构建了并列串联型灰色遗传BP神经网络组合模型和残差串联型遗传BP神经网络组合模型,用于对郑州市商品住宅价格进行预测。利用2006年第1季度到2009年第2季度郑州市商品住宅价格时间序列,建立GM(1,1)模型、Verhulst模型和离散灰色模型的三个微分方程,把三个微分方程的预测值作为输入样本,实际数据作为输出样本,构建了并列串联型组合模型。计算GM(1,1)模型的模拟值与实际值的残差,组成残差序列,构建了残差串联型组合模型。分别对2009年第3季度到2010年第3季度的数据进行预测和检验,预测结果表明:残差串联型组合模型预测精度最高,并列串联型组合模型次之,且均高于三种灰色预测模型。
   最后,对郑州市商品住宅价格市场进行了灰关联分析,得到了影响郑州市商品住宅价格的主要因素。由于市场数据获得的困难性,文中选取国内生产总值、城镇居民人均可支配收入、商品住宅销售面积、人均国内生产总值、城市化水平和商品住宅开发投资额等影响因素进行分析,结果发现影响郑州市商品住宅价格的因素按影响的重要程度排序为:城镇居民人均可支配收入>人均国内生产总值>国内生产总值>商品住宅销售面积>城市化水平>商品住宅开发投资额,为开发商制定经营策略和政府进行宏观调控具有一定的参考价值。

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