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关于线性回归分析在房地产预测分析中应用的探究
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论文题目 关于线性回归分析在房地产预测分析中应用的探究 一、选题的目的、意义及国内外研究动态： 选题目的：我国房地产处于转型发展阶段，要认真调整房地产业结构，加快构建以政府为主提供基本保障、以市场为主满足多层次需求的住房供应体系，而房地产市场“扩大内需”，改善性住房将是重要内容。然而改善并不是一纸空谈，怎样改善，多大的工作量，对于未来我们是需要预测的，怎样去预测我们只能在大量数据中寻求一个估计值的关系。 选题意义：人们的住房问题不仅是经济问题，更是影响社会持续稳定大环境的重要民生问题，所以，稳定房价并提供必须的住房保障是国内党内各级各任政府的首要职责。这就要求我们必须规范现有市场秩序，同时完善金融、财政以及税收相关政策，加快构建能够促进国内房地产市场健康有序发展的长效机制，在引导市场进一步增加普通商品房供给量的同时，加强抑制投资投机需求的力度。 国内外研究动态：2020年前仍是我国房地产业发展的重要机遇期，因为工业化、城镇化仍在快速发展，新增住房需求和改善性需求将会持续增加。但住房建设将由过去十几年的快速发展转为今后一个时期较快发展。今年房地产市场的运行总体是平稳的，是朝着国家调控的方向发展的，主要表现在四个方面。一是不合理需求得到遏制，市场趋于理性，房价趋于稳定；二是今年1～10月，全国完成房地产开发投资57629亿元，同比增长15.4%，增幅虽明显低于前些年，但与国内生产总值(GDP)增速放缓基本是一致的；三是前三季度商品房销售面积逐季上升，第三季度的销售面积逐月上升，前10月累计销售商品房面积为78743万平方米，同比下降1.1%，估计全年的销售量与去年基本持平；四是保障性住房推进顺利，全年计划新开工700多万套，基本建成500万套，已经完成。 二、主要研究内容、创新之处： 相比于短期预测来说，中期预测需要综合考虑各种因素对住宅需求量的影响，其预测分析过程较为复杂。在中长期预测中，应用较为普遍的方法有神经网络法、时间序列法、系统动力学方法以及回归分析法等。神经网络预测法属于非线性动力学系统的一种，其预测分析过程要求大量数据支持，否则精度欠佳；时间序列法也是需要较长时间的观测数据作为支持，虽然能够进行多种方式预测，但对多种因素共同影响的时间序列考虑不足；系统动力学模型应用于房屋需求量预测时，对影响需求量的多种相关因素各自的发展速率设定有着较高的要求，一旦设定值不合适，预测结果的准确性就会受到很大的影响。所以，此处考虑采用多元线性回归来建立衡阳市中期需求量的预测模型。自变量的选择是多元回归建模中非常重要的步骤，因为如果考虑纳入的自变量过多，可能会有部分自变量存在数据质量、交互影响和多重共线性等问题，导致预测分析计算量增加，并且得到的回归方程在稳定性方面存在严重不足，进而直接影响回归方程下一步在研究问题中的应用。影响房屋住宅需求量的因素众多，地区国民生产总值、城镇新增常住人口、人均可支配收入、住宅价格、人均住房使用面积等都对衡阳市的住宅市场需求产生影响。因此，自变量的选取成为影响预测建模的关键问题。根据此前所做相关系数分析，衡阳市住宅需求影响因素最终选取地区生产总值、城市人口增加值、人均可支配年收入、房屋销售价格指数、人均住宅建筑面积以及家庭平均人口数五个变量。 三、研究方法、设计方案或论文提纲： 第一章，引言部分简述了本论文的选题背景及研究意义。 第二章，相关理论文献综述，简述了我国房地产业的发展历程及开发现状，分析了房地产价格的特征及构成。 第三章，房地产价格特点及影响因素分析，并建立影响因素模型函数。 第四章，以衡阳为例，建立衡阳房地产价格影响因素模型，以地区生产总值、城市人口增加值、人均可支配年收入、房屋销售价格指数、人均住宅建筑面积以及家庭平均人口数五个变量，定性的分析了影响衡阳市房价变动的因素，并运用了经典的多元回归模型。 四、完成期限和预期进度： 2012年11月 论文选题 2012年11月中旬 下达任务书，收集、整理材料 2012年12月 撰写论文提纲 2013年1月―4月 完成初稿 2013年5月 格式修改 2013年5月中下旬 论文答辩 五、主要参考资料： [1]程良波.实现政府转型推进保障性住房建设[J].新东方,） [2]赵慧敏.发达国家住房保障制度建设的经验启示[J].理论学习,～52 [3]林燕;许明雅;吉海兵;对数函数自回归模型的自回归分析[J];高等函授学报(自然科学版);2010年04期 [4]徐芳美;浦燕;潘志勇; 幂函数自回归模型的自回归分析[J];高等函授学报(自然科学版);2010年04期 [5]吕效国;;基于数据列变换的自回归预测方法的改善[J];南通大学学报(自然科学版);2007年01期 [6]张燕;;城镇居民消费性支出与可支配收入的回归分析――基于广州市的实证分析[J];现代商业;2010年02期 [7]范亚东;杨莹;;黑龙江省农村居民消费支出与收入的回归分析[J];北方经贸;2009年06期 [8]乔志敏著.房地产价格研究[M]. 经济管理出版社, 2002 [9]曹振良等编著.房地产经济学通论[M]. 北京大学出版社, 2003 [10]王丽玫,王振海. 廊坊房地产价格因素变化趋势研究[J]. 河北建筑工程学院学报. 2007(04) [11]李荆华. 我国房地产市场方兴未艾[J]. 砖瓦世界. 1992(19) [12]肖元真,郑英伟,张睿. 指导我国房地产市场良性发展的理论基础――解读国务院18号令[J]. 中国住宅设施. 2004(02) [13]包宗华. 2010房地产能否“支柱”[J]. 城市开发. 2010(04) [14]《房地产这十年》[J]. 城市开发. 2009(07) [15]丁倩,干晓蓉. 灰多元线性回归分析及其在房地产中的应用[J]. 云南师范大学学报(自然科学版). 2009(03) [16]张丽,尹皓. 我国房地产价格影响因素的多元回归模型分析[J]. 消费导刊. 2009(20) [17]刘锋汉,王涛. 全国房屋销售均价多元线性回归模型分析[J]. 山东省农业管理干部学院学报. 2008(01) [18]刘纪辉. 基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素[J]. 湖北工业大学学报. 2008(04) 六、指导教师意见：
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灰多元前移线性回归组合预测模型的构建及其应用
基​于​灰​色​系​统​理​论​具​有​时​间​序​列​和​累​加​的​特​性​,​新​的​组​合​预​测​模​型​一​灰​多​元​前​移​线​性​回​归​组​合​预​测​模​型​.​将​灰​色​理​论​引​入​到​前​移​线​性​回​归​分​析​模​型​中​,​建​立​一​种​该​模​型​很​好​地​处​理​了​灰​色​系​统​模​型​中​难​以​体​现​线​性​因​素​的​问​题​,​同​时​也​大​大​弱​化​了​前​移​线​性​回​归​分​析​模​型​中​异​常​数​据​对​预​测​效​果​的​影​响​,​使​预​测​能​及​时​跟​踪​因​变​量​的​动​态​变​化​.​本​文​重​点​将​上​述​组​合​预​测​模​型​应​用​于​湖​南​省​电​力​需​求​的​预​测​问​题
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GM(1，1)模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用
【摘要】：对矿井瓦斯涌出量准确地预测,是煤矿安全生产的重要途径。GM(1,1)预测是一种常见的事故预测方法,然而该方法主要适用于单一的指数增长模型,对序列数据的异常情况很难加以考虑。为解决瓦斯涌出量预测中存在的历史数据的跳变问题,依据灰色灾变预测原理。利用线性回归适用短期预测的特点,提出了一种新的方法:用GM(1,1)模型预测将来可能的数据跳变日期点,对其他非跳变点使用分段线性回归函数进行预测。通过某矿井的实例预测。验证了模型的可靠性,取得了很好的效果。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TD712.5【正文快照】：
1引言 准确地预测矿井瓦斯涌出量，对预防煤矿瓦斯事故的发生，保障煤矿安全生产具有重要意义。从国内外 研究现状来看，矿井瓦斯涌出量预测的方法可以分为3类〔’一，〕:第一类是建立在数理统计基础上的矿山统计 法，依据瓦斯涌出量随开采深度变化的统计规律，外推预测新区
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