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基于偏最小二乘法回归的商品房价格预测模型
2020-09-07 17:13     (点击:)
案例名称: 基于偏最小二乘法回归的商品房价格预测模型
案例作者: 倪建威、高雅
指导教师: 张艳萍
行业: 房地产业
案例正文页数: 14
摘要:

    房地产市场化改革加速了城市商品房的建设,不仅促进了城市的经济发展,也提高了人民的生活水平。房地产行业是否健康发展影响着国家宏观经济,同时关系着居民的生活,商品房价格越来越受到人们的关注。国家宏观调控已经开始了对房价的调整,房价影响因素、需求预测和风险评价对于房价高低的推断有着十分重要的意义。
    本文以邯郸市2005- 2015 年房地产发展为主要研究内容,根据统计年鉴所提供的数据进行分析。首先以邯郸市房地产市场需求作为研究对象对其影响因素进行实证研究,运用 Pearson 相关系数矩阵找到影响房地产销售面积的主要因素:常住人口、GDP、人均消费性支出。为了消除自变量之间的多重共线性,建立偏最小二乘法回归模型,预测 2016- 2020 年邯郸市房地产市场求。结果显示:2016- 2018年邯郸市商品房销售面积呈现比较稳定的上升趋势,2019- 2020年邯郸市商品房销售面积与前几年相比商品房销售面积稍微有些回落。

关键词: 房地产市场 pearson相关系数矩阵 偏最小二乘法回归 预测模型
适用对象: 应用统计专业硕士生及应用统计学本科生
案例年代: 2020年3月
适用课程: 《应用回归分析》
案例入库时间: 2020年5月
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