基于时间序列分析的2014年北京商品住宅价格指数预测
近年来北京市房地产业保持快速发展的黄金期发展势头,房价保持迅速上扬,引起了居民支付能力不足因而成为备受关注的民生问题。本文利用2005年1月至2013年11月207个北京市月度住房价格指数序列,通过对序列的检验与适当处理,并对序列建立ARIMA模型进行拟合,进行较为精确地中长期预测,表明北京市住房价格将保持较大幅度呈上涨趋势,进而提出适当建议。
基于时间序列的房地产价格指数预测方法探讨
文章首次提出一种与adf检验相结合的更加简便易行的长记忆性判断方法。给出了一套将长记忆参数d的初估计与近似极大似然估计相结合,将时间序列长记忆分析与短记忆分析相结合的系统性的建模思路。利用中国房地产价格指数,进行了时间序列长记忆性判断以及arfima建模的实证研究,并证明了该模型与其它模型相比较所体现的优越性。
基于特征价格模型的沈阳市商品住宅价格指数
为了分析沈阳市商品住宅市场情况,根据国内外编制价格指数的方法,结合沈阳市房地产市场的实际情况,采用特征价格法对沈阳市商品住宅价格指数进行研究.选择16个特征变量,采用半对数模型构建沈阳市商品住宅特征价格模型,并对模型进行检验,确定影响沈阳市商品住宅价格的14个特征变量及相互关系.通过价格指数计算公式,计算出2006年至2013年沈阳市商品住宅特征价格指数,得出沈阳市商品住宅价格增速正在逐年减缓的结论,并对未来市场可能出现的问题提出合理建议.
商品住宅价格预测模型分析
选取海南省2004—2016年商品住宅平均价格为研究对象,构建商品住宅价格影响因素指标体系,分别采用多元线性回归预测模型和gm(1,1)预测模型对商品住宅价格进行预测,得出预测值与真实值之间存在较大误差.将两种预测模型的预测值进行加权平均构建组合预测模型,得出预测值与真实值之间的平均误差为6.92%,预测值具有较高的精确度.
北京市商品住宅价格分析
北京市商品住宅价格分析李鹏改革开放的十几年间,北京住宅建设发展非常迅速。仅“八五”期间就建成住宅3349万平方米.平均每年竣工面积高达669.8万平方米,1995年普通住宅竣工面积则高达762万平方米。随着近年大量住宅的建成,人民群众的层住条件也有了...
2014年10月份材料价格综合指数
2014年10月份材料价格综合指数
2014年12月份材料价格综合指数
2014年12月份材料价格综合指数
2014年5月份材料价格综合指数
2014年5月份材料价格综合指数
2014年8月份材料价格综合指数
2014年8月份材料价格综合指数
2014年6月份材料价格综合指数
2014年6月份材料价格综合指数
2014年8月份材料价格综合指数
2014年8月份材料价格综合指数
2014年7月份材料价格综合指数
2014年7月份材料价格综合指数
2014年9月份材料价格综合指数
2014年9月份材料价格综合指数
基于MATLAB的兰州市商品住宅价格变动分析及预测
根据2001~2010年的相关数据,利用matlab建立了兰州市商品住宅价格变动趋势的数学模型zt=p2t2+p1t+p0,以及商品住宅价格的多元线性回归模型logz=c0+c1log(n1)+c2log(n2)+c3log(n3)+c4n4并进行分析,考虑4个主要影响因素:人口数、房地产开发商平均投资成本、人均收入、一年期定期存款利率.结果表明:兰州市商品住宅价格与时间呈二次非线性增长,没有明显的周期性,并预测了兰州市2011年商品住宅价格为8846元/m2;兰州市商品住宅价格与4个主要影响因素的偏相关系数分别为rzn1=0.9020、rzn2=0.9992、rzn3=0.9162、rzn4=-0.8990,其中房地产开发商平均投资成本对商品住宅价格的影响作用最大.
基于SD的成都市商品住宅价格预测分析
文章首先运用系统动力学方法研究商品住宅系统,定性分析商品住宅价格的影响因素及相互因果反馈关系;然后建立系统动力学因果反馈图,并建立系统流图,利用计算机软件进行仿真模拟,并将仿真结果与真实数据进行比较以检验模型的有效性;最后预测未来成都市商品住宅价格的走势,研究成果为提出相关政策性意见提供依据。
房地产价格影响因素研究--基于我国1991-2014年时间序列实证分析
本文以房地产价格为研究的被解释变量,基于中国近20年的房地产价格统计数据,建立计量经济模型,以居民收入、开发成本、物价水平、利率作为主要解释变量,通过经济检验、统计推断检验、计量经济学检验完善模型的可决程度和缺陷,给出相应的有效政策建议与方案。
基于北京、西安、呼和浩特三地房地产价格指数预测的实证分析
近年来,房地产价格的持续走高,带来了很多负面的影响,如人们认为价格是处于虚高状态,存在房地产泡沫等。为了更好地指导房地产价格水平以及为投资者提供可投资房地产的依据,对房地产价格的预测显得特别的重要。将三地的房地产价格指数作为研究对象,用理论和实际的资料数据以及计量方法来探讨鉴定,针对三地房地产市场的发展特点,研究三地房地产未来的走势。
2014年4月份部分建材价格
2014年4月份部分建材价格 序号名称规格单位价格(元) 1夹层玻璃5+0.76pvb+5非钢化rn2l25 2夹层玻璃6+0.76pvb+6非钢化
2014年4季综合价格文件版
2014年4季综合价格文件版
2006年1-11月北京商品住宅投资降幅明显房价整体运行平稳
2006年1-11月北京商品住宅投资降幅明显房价整体运行平稳——1-11月,北京市完成房地产开发投资1182.9亿元,比上年同期增长2.7%,同比低18.1个百分点。其中用于商品住宅开发建设投资597.3亿元,同比下降4%。图1显示,今年四月份贯彻国八条以来,北京市商品...
基于多元线性回归的商品住宅价格预测模型
随着我国住房制度的商品化改革,我国住宅产业蓬勃发展,逐渐成为影响国计民生的重要产业之一。本文的主要目的是挖掘武汉商品住宅价格变化数据、市民工资收入和gdp数据间的关系,对商品住宅价格的影响因子进行全面的剖析,运用相关性算法得出各影响因子所占权重,通过多元线性回归模型来预测商品住宅价格走势。
基于BP神经网络的海口商品住宅价格预测研究
本文结合住宅房地产的价格理论和相关网站上的数据,科学地选取影响商品住宅价格的影响指标为人均gdp、人均可支配收入、人口数量、房地产开发投资额和商品住宅建筑面积,并以此建立hedonic商品住宅价格影响因素模型。依照bp神经网络预测的实现步骤,探索bp神经网络在预测海口市商品住宅价格的应用,得到2018年6月-2019年5月商品住宅价格预测值,对海口市商品住宅价格的研究具有一定的指导作用。
2014年11月份材料价格综合指数
2014年11月份材料价格综合指数
2014年5材料价格表
序号单位 1kg 2kg 3套 4元 5m3 6kg 7m3 8m3 9千匹 10套 11m3 12t 13kg 14m3 15套 16m3 17m3 18kg 19kg 20m3 21个 22个 23个 汽油(机械)8.45 庭院路灯2*36w2600.00 名称、规格、型号投标单价 (元) 柴油(机械)8.00 水泥32.50.35 水1.50 其他材料费0.50 中砂80.00 铸铁井盖井座360.00 商品混凝土c10275.00 砾石5~40mm65.00 标准砖340.00 商品混凝土c20s4320.00 铸铁井篦325.00 圆钢>φ103850.00 焊条综合5.00 电焊条2.00 垫铁3.00 二等锯材1000.00 特细砂86.00 法兰止回阀
2014年材料价格表
材料名称、型号规格单位调整单价 107胶kg1.8 801胶kg2.8 803涂料kg1.03 851聚胺酯涂膜kg15 991丙烯酸脂防水涂料ⅰkg9.6 991丙烯酸脂防水涂料ⅱkg8.2 991丙烯酸脂防水涂料ⅲkg6 app改型沥青复合胎3mm㎡27 app改型沥青复合胎4mm㎡31 app改型沥青聚脂胎3mm㎡31 app改型沥青聚脂胎4mm㎡35 grc轻质墙板90厚㎡65 hdpe高密度聚乙烯检查井φ1000座900 hdpe高密度聚乙烯检查井φ700座600 h型钢q235bt4500 h型钢q345bt4950 jh801涂料kg0.82 js防水涂料40kg/组kg9 js防水涂料a组份kg18.5 js防水涂料b组份kg2 js复合
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职位:消防水电工程师
擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林