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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 193 毫秒

1.  基于GM(1,N)模型的郑州市房地产价格预测  
   张荣艳《数学的实践与认识》,2018年第5期
   首先从房地产需求、房地产供给、宏观经济三个方面对影响郑州市房地产价格的因素进行了灰色关联度分析.分析结果显示,造成郑州市房地产价格上涨的主要因素为:城镇居民可支配收入,竣工房屋平均造价,人均GDP,而土地供应面积和贷款利率对房地产价格的影响不大.然后,根据主要因素,建立了相应的GM(1,4)预测模型,对郑州市未来5年的房地产价格进行了预测.预测结果表明:房地产价格依然会继续上涨,且以每年约9%的增长率增长.    

2.  灰色系统分析应用--预测上海房地产市场需求量变化并对其影响因素做关联度分析  被引次数:11
   毛广雄  谭峰《数学的实践与认识》,2005年第35卷第2期
   近两年上海房地产市场快速发展 ,主要利用灰色分析法预测未来几年上海房地产市场的需求量的增长情况并对市场需求的主要影响因素做出关联度分析 ,最后得出结论 .    

3.  基于灰色理论的温州房价预测模型  
   郭培俊  毛海舟《数学的实践与认识》,2011年第41卷第20期
   以温州统计局有关房地产销售数据为分析对象,用销售总面积和销售总额折算成价格指标,采用灰色系统GM(1,1)建立数学模型对房屋价格指标进行分析和预测.基于投资回报周期和预期心理,对2007至2010年的房价作两次平移整理后再进行建模,效果更为理想.利用模型对.2011年上半年房价进行预测与市场行情吻合性程度高.    

4.  长沙市商品房市场需求量的数理分析  
   刘轶  龙程  杨光  杨鹏《数学理论与应用》,2015年第2期
   本文在归纳总结与长沙商品房市场需求量相关联的若干经济指标的基础上,利用灰色关联熵分析方法提炼出影响商品房需求量的主要因素,然后建立灰色多元线性回归预测模型.通过实际数据检验,该模型可行并且能有效预测未来长沙市商品房的市场需求量的变化.    

5.  我国房地产投资是否具有挤出效应?——基于I(2)VECM的分析  
   张延群《数理统计与管理》,2016年第2期
   本文实证检验我国房地产与非房地产投资之间的关系,通过构建两者资本存量之间的二阶单整(I(2))向量自回归(VAR)模型,两者投资额之间的一阶单整(I(1))VAR模型,以及投资增长速度之间的平稳(I(0)) VAR模型,运用协整分析技术,将两者之间的关系分为长期、中期、短期并进行了实证检验.本文还对房地产投资的挤出效应进行了检验.长期来看,房地产投资对非房地产投资具有明显的挤出效应,而非房地产投资能够促进房地产投资的增长.    

6.  西藏GDP发展趋势的数学模型及其因素分析  被引次数:2
   马守春  张敏《数学的实践与认识》,2009年第39卷第10期
   以近几年西藏GDP为研究对象,应用灰色系统理论建立了一个GDP发展趋势的预测模型.应用该模型进行预测,得到了预测结果.对影响GDP发展的主要投资因素进行系统分析,确定了各因素相对于GDP发展的关联程度.    

7.  北京市水资源利用建模分析研究  
   付小雪  陈宜金  夏亮亮《数学的实践与认识》,2014年第24期
   以北京市为例,分别应用无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型对北京市2001年-2010年的用水量进行了建模,利用最优化方法,计算了上述两种模型的最优组合模型,通过三种模型分别计算了北京市2001年-2010年的水资源利用量,并与北京市2001年-2010年的实际用水量进行了对比,采用精度检验方法,分别对无偏灰色模型,非线性模型和组合模型进行了精度检验,计算结果表明,加权组合模型是三种模型中精度最高的模型,通过组合模型计算得出的用水量值与实际水资源利用量相比误差最小,由此得出,可以利用组合模型对北京市未来的水资源利用量进行预测,预测结果可为其他相关研究提供参考.    

8.  基于系统核与核度理论的房地产预警系统指标体系选取方法  被引次数:2
   李崇明  丁烈云《数学的实践与认识》,2005年第35卷第11期
   介绍了一种用系统核与核度理论和灰色关联分析来选取房地产预警指标的新方法,并以武汉市为例证明了这种方法的有效性.这种方法可以确定出能够反映房地产状况的少数几个指标,进而可以通过这少数指标对房地产发展趋势进行预警:根据原始指标数据列间的灰关联程度,建立房地产预警系统的拓扑图,利用图论的知识来求取拓扑图的核,选取房地产预警指标.    

9.  基于灰色马尔可夫预测模型的农村人均收入预测  
   钱雷雷  夏乐天  梁静仪《数学的实践与认识》,2013年第43卷第11期
   以武汉市农村人均收入为样本,将灰色预测模型和马尔可夫链预测模型相结合,通过对比预测的数据信息与实际数据信息差距,对2011年和2012年武汉市农村人均收入进行了预测计算.根据相关模拟检验与残差修正,灰色马尔可夫链可视为农村人均收入预测的可行且有效的方法.结果显示,单纯地运用灰色模型,预测值与实际值的误差均值是0.687%;通过马尔可夫链模型的二次模拟得到的误差明显减小.    

10.  新疆地区房地产价格影响因素的区域差异实证分析——基于北疆、南疆和东疆三个区域的截面数据  
   杨树新  林睿  柯曼綦  高鹏《数学的实践与认识》,2014年第1期
   为揭示新疆不同区域房地产市场价格波动的区域差异,采用多元线性回归模型从房地产市场价格的供给与需求两个方面分析影响新疆北疆、南疆、东疆三个地区房地产市场价格区域波动的主要因素.研究表明:随着新疆经济社会发展,房地产的刚性需求增加,在一定程度上拉动了房地产价格的上涨,同时,由于稳定等方面的缘故及投资需求,又加剧了房地产价格的上涨.    

11.  PM2.5相关因素及分布演变的研究  
   覃太贵  尹辉  雷林  姚远《数学的实践与认识》,2014年第15期
   以武汉市和西安市的PM2.5检测点数据及气象数据作为基础,建立了相关性分析模型,灰色关联度模型,混合回归模型,高斯烟羽模型,分期治理最优化模型等模型,通过定量与定性分析的方法,从PM2.5的相关因素、分布与演变、控制管理三个方面,对两个市的PM2.5进行了深入的研究与探讨.    

12.  基于灰色线性回归组合模型的我国家用陶瓷出口预测研究  
   朱念  贺嘉  秦安莉  李燕《数学的实践与认识》,2018年第10期
   对我国家用陶瓷出口进行准确预测,是有关部门制定政策的重要依据,也是家用陶瓷行业开发国际市场的重要参考,由于家用陶瓷出口是一个信息不完全的灰色系统,仅用单一模型进行预测,往往效果不佳.通过构建灰色线性回归组合模型,对我国家用陶瓷出口量进行预测.研究表明,该组合模型具有较高的预测精度,克服了单一模型缺陷,能用于对家用陶瓷出口预测研究.最后,根据预测结果,分析了我国家用陶瓷出口增长所遇到的制约与瓶颈.    

13.  半参数回归模型在空气质量指数分析和预测中的应用  
   刘锋  银利  张星《数学理论与应用》,2013年第4期
   根据2013年6月到2013年8月年武汉市一个检测点有关空气质量指数的数据,运用半参数回归模型对空气质量指数进行拟合,得到了空气质量指数与各有关指标的关系.实证分析表明,半参数回归模型拟合比较准确,预测结果也比较理想.    

14.  基于马尔科夫区制转换的厦门商品住宅价格模型  
   孙宇  叶青《数学的实践与认识》,2016年第2期
   厦门市商品住宅价格月度报告通常于下个月初发布,这使得政府对房地产市场的调控具有一定程度的滞后.为能够较为准确的预测房价走势,便于政府适时地提出妥当的决策措施,利用两状态一阶自回归马尔科夫区制转换模型对厦门市2006年至2011年商品住宅月度价格的非线性动态变化进行分析,并对2012年1月至4月的价格进行预测.实证结果表明模型能够形象地表现出厦门商品住宅价格的周期性波动,并较好地进行价格预测.    

15.  我国民间资本投资模型及其实证研究  
   杨国忠《经济数学》,2009年第26卷第3期
   首先对西方国家投资函数模型进行了综述,在分析这些模型与我国实际情况的基础上建立我国民间投资函数模型,然后运用该模型对我国民间投资进行实证分析。结果表明:本文提出的模型不仅可行而且其预测误差比普通线性回归模型预测误差小得多。    

16.  最佳灰色回归组合模型及其在中国火灾预测中的应用  被引次数:1
   吴卢荣《数学的实践与认识》,2008年第38卷第6期
   火灾每年给国家和人民生命财产造成巨大损失.火灾现象具有随机性、模糊性,是个复杂的灰色系统行为.研究火灾发生规律及发展趋势,具有实用价值.为此,首先给出最小二乘估计(LSE)意义下的最佳组合预测模型的定义,并求得组合模型的权的公式和证明权的唯一性.其次,用回归分析方法建立多个回归模型,并按以下三条标准:①回归指数(或相关系数)r大、②系统误差s小、③模型精度p高,选定最佳非线性回归模型;用灰色理论建立多个灰色模型,并按以下三条标准:①后验差比值c小、②小误差概率P大、③预测关联度ξ大,选定最佳灰色模型;再用最小二乘法将最佳回归模型与最佳灰色模型有机地结合起来建立的中国火灾最佳灰色回归组合预测模型.最佳灰色回归组合预测模型综合利用前两者提供的不同的有用信息,改善了单一模型的局限性,提高了模型的预测精度,减少了预测误差,使预测效果更佳.组合模型预测中国年火灾起数处于动态增长过程.    

17.  基于灰色系统理论的多元线性回归分析  被引次数:6
   苏变萍  曹艳平《数学的实践与认识》,2006年第36卷第8期
   运用灰色系统理论剔除了自变量观察数据中的噪声污染,对传统的多元线性回归分析方法进行了改进,建立了灰色多元线性回归分析模型.将模型应用于陕西省就业问题的研究,取得了满意的预测效果.    

18.  基于GM(1,1)与主成分回归的海南GDP预测及其影响因素分析  被引次数:1
   孔朝莉  李国徽  石明  黄美婷《数学的实践与认识》,2016年第17期
   以海南省年度GDP为衡量经济增长指标变量,以旅游业总收入、农林牧渔业增加值、建筑业增加值、固定资产投资总额、社会消费品零售总额及对外贸易进出口总额六个指标作为影响因素,采用多个标准对1987-2014年数据进行筛选,建立GM(1,1)模型对海南GDP及其影响因素进行5年预测,来分析海南经济结构变动趋势.利用灰色关联分析定性分析了六个行业对GDP的影响程度;从定量分析角度,利用线性主成分回归模型和对数主成分回归模型分别对海南GDP进行边际、弹性分析.发挥了灰色系统科学理论和计量经济模型各自长处,为建设海南国际旅游岛相关政策的制定提供参考.    

19.  基于CVaR方法的房地产组合投资最优化模型研究  被引次数:1
   荣喜民  孙维伟《经济数学》,2007年第24卷第2期
   房地产开发项目投资是具有高风险高回报的典型的风险投资.在这个高风险的投资环境中要想达到预期目标,就必须对整个项目进行开发投资风险分析.本文运用CVaR对房地产项目投资存在的风险进行识别度量,通过建立基于CVaR下的房地产组合投资模型,达到项目风险防范的目的,提高投资回报的稳定性.    

20.  基于VaR的房地产投资组合模型设计与应用  
   杨楠  邢力聪《数理统计与管理》,2007年第26卷第5期
   本文以风险和收益的动态刻画为核心,在房地产投资组合中引入基于VaR模型的风险评价,通过资产收益和预提费用在持有期内的现值构造效用函数,建立基于VaR的投资组合优化模型,实现房地产投资的最优组合。对于上海房地产市场两种不同资产进行组合的实证分析表明该模型具有一定的实用性和有效性。    

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