基本信息
- 項目名稱：
- 基于灰理論的沿海城市房價預測及實證分析—以山東省為例
- 小類：
- 經濟
- 簡介：
- 本文采用灰色系統理論的預測方法，運用統計學等專業(yè)知識，以2004-2010年山東沿海城市（青島、煙臺、威海、東營、日照等）的房地產市場的交易量及交易價格為基礎數據，綜合考慮各種因素（地域因素、國家宏觀調控、產業(yè)政策、公共政策、土地價格、建筑材料價格、居民需求及經濟狀況等），建立山東沿海各城市房價預測模型，并在此基礎上對其未來的房價走勢進行預測。最后對政府調控房地產市場提出了具有參考建議。
- 詳細介紹：
- 1）本文積極響應國家發(fā)展戰(zhàn)略，切合經濟發(fā)展動態(tài)。2011年是“十二五”開局之年，“山東半島藍色經濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃”成為首個獲批的國家發(fā)展戰(zhàn)略。這標志著國家對山東沿海地區(qū)的日益關注和重視。本文以對經濟影響較大的房價為研究對象，以期給“十二五”期間“藍色經濟區(qū)”的發(fā)展提供有力參考。 2)運用多元回歸模型分析數據，建立灰色模型預測沿海房價走勢。本文首先運用主成分分析法、多元回歸分析法將山東沿海城市房價的影響因素進行定量分析、處理，鑒于房價影響模型相關統計數據可能失真不全等“貧信息、小樣本”的特點，并通過建立GM（1，1）灰色模型進行預測，使得預測結果更為精確。 3)依據整體和個體兩個角度，理論分析聯系實踐。本文既從整體角度分析歸納出山東沿海城市的房價影響因素，又分別對各個城市建立預測模型，進行了具體性和針對性的分析，并對當地政府調控房地產市場給出了科學建議。
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作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 寫作目的：通過對山東半島沿海房價進行科學的分析預測，為政府城市規(guī)劃、完善房地產市場提供準確的理論依據。 寫作思路：對山東沿海城市房價影響因素相關數據進行搜集，利用主成分分析法結合區(qū)域經濟學、房地產金融學等知識及山東經濟、政治等因素進行分類解釋；然后建立山東沿海城市房價灰色預測模型，并對未來五年的房價進行了預測；最后結合以上分析，針對政府、投資者、房產消費者提出了相應建議。
科學性、先進性及獨特之處
- 1）響應國家“十二五”規(guī)劃，研究對經濟影響較大的房價，為國家發(fā)展山東半島藍色經濟區(qū)戰(zhàn)略提供參考。 2）運用主成分分析、多元回歸分析法分析房價影響因素，并據此分別對山東沿海城市建立GM(1,1)預測模型，在數據較少的情況下得出了較精確地結果。 3）綜合考慮了山東沿海城市房價影響因素，并分析了各個城市的特色分別建立了灰色預測模型。
應用價值和現實意義
- 1）通過研究房價，為房地產市場合理發(fā)展提供指導建議，有利于穩(wěn)定房價，從而促進物價及貨幣價值的穩(wěn)定，進而帶動國計民生良好發(fā)展。 2）通過研究山東沿海城市的經濟特色和分析其房價，為正確引導山東半島沿海城市房地產業(yè)發(fā)展提出建設性意見。 3）對房地產價格現狀及走勢的研究對于正確引導消費者購房選擇和投資者理性投資均有很大幫助，同時對于政府科學地決策及進行穩(wěn)健的宏觀調控具有舉足輕重的現實意義。
作品摘要
- 本文分析了山東省沿海城市房地產價格的影響因素及其未來走勢。利用多元統計分析對山東統計廳公布的“十五、十一五”的相關數據進行了篩選，然后運用主成分分析法、多元回歸分析法將山東省沿海城市，包括青島、煙臺、威海、日照等地的房地產價格的影響因素進行了定量分析處理，進而總結了沿海城市房地產產業(yè)發(fā)展的特點。通過對這四個沿海城市房價的相關數據進行分析，分別建立GM（1,1）灰色預測模型, 得到了未來五年的房價走勢。誤差分析顯示所建立的預測模型具有很好的精確度。最后，結合國家“十二五”發(fā)展規(guī)劃，提出了山東省沿海城市房地產業(yè)的健康發(fā)展及有效調控的合理建議。
獲獎情況及評定結果
- 無
參考文獻
- [1] 孫波;李惠. 地價推動下的房價上漲邏輯與影響[J],商業(yè)研究,2010(05):166-172 [2] 高波. 房價波動、住房保障與消費擴張[J],理論月刊,2010(07):02-10 [3] 尤梅芳;黃敏;程立.ARIMA模型在房價預測中的應用——四川省商品住房價格指數未來走勢的實證分析[J],中國物價,2009(10):40-42 [4] 沈悅; 劉洪玉. 住宅價格與經濟基本面:1995—2002年中國14城市的實證研究[J],經濟研究,2004(06):78-86 [5] 王聰.基于多因素LOGISTIC的城市房地產價格預測模型研究[D],大連理工大學,2008 [6] 武秀麗; 張鋒. 時間序列分析法在房價預測中的應用——以廣州市的數據為例[J],2007(21):171-175 [7] 丁建國.西安市商品住房價格影響因素分析及預測[D],西安科技大學,2009 [8] 周金亮;鄭鵬.基于灰色理論的房地產預測模型[J],赤峰學院學報,2009(07):57-58 [9] 毛廣雄; 譚峰. 灰色系統分析應用——預測上海房地產市場需求量變化并對其影響因素做關聯度分析 [J], 數學的實踐與認識,2005(02):32-36 [10] 熊艷. 我國房地產價格影響因素研究[J], 金融經濟,2009(02)：35-36 [11]《中國統計年鑒2009》,國家統計局，2010
調查方式
- 圖片、照片、書報刊物 統計報表 文件
同類課題研究水平概述
- 目前對于房價走勢的分析主要集中兩類。一是從定性分析的角度考慮影響房價的因素以及未來趨勢。如：孫波等人[1]認為房價內生上漲機制的形成是由于地價的推動，并提出了中央財政統籌改革現行土地出讓金分配方式的設想；高波等人[2]從居民消費的角度分析了住房保障對于抑制房價上漲的作用。另一個是從定量分析的角度對房價展開分析研究。如：尤梅芳等人[3]利用ARIMA模型對四川省1997-2008年的價格指數季度數據進行分析和預測，得出2009年四川省房價短期內不會上漲。沈悅等人[4]通過分析1995-2002年14個城市的經濟基本面對房價波動的解釋程度得出房價已不能被經濟基本面很好的解釋。政府需要加強對非理性投資的控制。王聰[5]通過建立多因素LOGISTIC回歸模型得出利率變化率、住宅銷售價格指數、銷售面積及竣工面積增長率對房價的影響較大。其他相關研究詳見參考文獻[6]、[7]。但是上述所列文獻在對房價進行分析時，為了建立易求解的模型，往往假設了很多不太實際條件，再加上當前房地產產業(yè)的動態(tài)變化以及相關部門所提供數據的不準確性使得他們的對房價走勢進行預測時，與實際的偏差較大。 針對此情況，本文利用灰色理論對山東省半島沿海城市的房價進行了分析。灰色理論是鄧聚龍教授首次提出，此理論可以解決那些數據少的模型，同時預測精確度較高。目前在實際應用中取得了良好的經濟效益和實踐成果。當前，利用灰色理論對房價走勢進行分析的文獻還不多見。就我們所查的文獻來看，僅有對于個別城市在短期內的相應分析結果，如周金亮，鄭鵬等人[8]則對內陸城市鄭州進行了房價預測，并用參差檢驗法驗證了其灰色模型的成立。毛廣雄等人[9]則就運用灰色模型對上海市的房價的影響因素進行了相關性分析。上述這兩篇文獻都沒有對所建立模型的誤差進行科學的分析，沒有進一步探討模型的不足。 基于當前房價走勢的分析以及灰色模型在房價預測中的有效應用，本文利用灰理論預測了山東省沿海城市的房價走勢。結合國家的發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃與以山東省半島城市為代表的沿海區(qū)域特色，透視供求關系之外的影響因素，根據山東省統計局公布的數據首先利用主成分分析法定量分析了影響沿海城市房價變化的因素。通過建立灰色模型，進一步地對山東半島沿海城市的房價在“十二五”規(guī)劃的走勢進行了預測，數據誤差分析表明預測模型具有很好的精確性。
