100 积分
50
评分
4.6 积分- 详情
- 2020-12-27
- 简介
pdf
- 2.2MB
- 页数 2P
- 阅读 102
- 下载 22
目前，住宅消费已成为我国居民消费中最大最重要的支出，而房价的非理性增长给社会和经济带来了一定的负面影响。本文通过对2002年～2015年发表的文献进行综述，总结了目前用于预测房地产价格主流的数学模型，指出了神经网络模型、灰色—马尔柯夫模型、随机序列模型等模型的优缺点，提出应理清房价的主导影响因素及机制，进一步对各种数学模型进行修正，并认为基于大数据网络关键词搜索技术方法将得到广泛应用。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
住宅消费的价格预测模型研究综述 2.2MB
住宅价格如何影响城镇居民消费——基于状态空间模型的研究 1016KB
住宅商品房价格预测模型的研究 1.9MB
基于ARIAM模型对厦门住宅价格预测及调控研究 1.2MB
基于多元线性回归的商品住宅价格预测模型 1.0MB
城市住宅价格影响因素分析——基于特征价格模型的研究 153KB
基于神经网络的商品住宅价格模型研究 158KB
基于ARMA模型的房地产价格指数预测 25KB
灰色无偏GM(1,1)模型在生活能源电力消费量预测中的应用 136KB
基于特征价格模型的商品住宅价格评估方法应用 140KB
