[经济管理类毕业论文]
［摘 要］为预测未来房价的变动范围,根据往年的房价应用GM(1,1)模型,并结合灰色-马尔科夫模型对房价进行预测。考虑到影响房价的诸多因素变量,对给定的多个因素应用回归分析加以确定。从市场投机因素和政府的调控手段出发优化模型,通过模型分析给出合理的建议。
［关键词］房价；预测；GM(1,1)；灰色-马尔科夫；回归分析
近几年,中国主要城市房价暴涨,曾一度拉动中国经济的快速增长。但随着国家一些宏观调控政策,大中城市房价大幅波动,各市的房屋均价与成交量曾一度双双下挫。房价的变动主要取决于市场供求,但影响市场供求的因素是多方面的。比如从需求的角度来说,居民收入增加与经济条件的改善,市民对住房条件普遍表现出更高的要求,中国人口的城镇化等。但由于市场或政策激励等因素,会使这种需求不适当的放大,比如在住房成为升值最快的一种投资渠道后,人们有了房屋投机,最终导致房价虚高以及资源浪费。
1 GM(1,1)模型与灰色-马尔科夫模型的求解与比较
1.1 GM(1,1)模型
GM(1,1)模型是指1阶方程1个变量的灰色(Grey)模型(Model),是基于时间序列分析方法建立的价格预测模型。GM(1,1)模型是灰色系统理论中应用最广泛的一种灰色动态预测模型,它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测,以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。
下面我们以2000—2008年北京的商品房住宅的销售价格建立GM(1,1)模型(如下均应以第一人称描述自己的工作)。
设定原始数据序列：
进一步分析上述矩阵,最后一个数据2008年房价位于s1状态,由状态转移矩阵,接下来的2009年极有可能处于状态s2。
1.3 最终预测结果
由以上过程,综合利用GM(1,1)模型及灰色-马尔科夫模型推测出2009年的房价为:
13375.6+(700+0)/2=13725.6元/平……
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