基于人工神經網絡的房地產預警體系研究——以上海為例.pdf

1、自1998年房改以來,中國房地產業(yè)呈現(xiàn)了強勁的發(fā)展勢頭。而近年來房價的快速上漲,以及連續(xù)的“過山車”行情會影響了整個產業(yè)的正常發(fā)展。建立科學的房地產預警體系,客觀地反映房地產市場的綜合景氣情況,能為政府、開發(fā)商和購房者的決策提供參考,有助于房地產業(yè)的健康平穩(wěn)發(fā)展。
　　 在現(xiàn)有的研究中,用于房地產預警的方法包括景氣預警方法、統(tǒng)計預警方法、模型預警方法和人工神經網絡預警方法。其中,人工神經網絡具有非線性性、容錯性等特性,是近年來研

2、究中使用最多的研究方法,但在使用過程中還存在著一些不足之處。
　　 本文在梳理相關文獻的基礎上,介紹用人工神經網絡方法進行房地產市場預警的過程。然后,以上海市為例進行實證研究,選擇全社會固定資產投資增速等十個指標作為警兆指標,選擇商品房銷售面積增速和商品房成交價格增速作為警情指標,采集了自2001年一季度以來上海市房地產市場預警相關指標的季度數據,構建了房地產市場預警模型。最后,借助所建立的人工神經網絡分析了上海市2010年三季