◇溫 鮮 霍海峰 黃秋和

一、引言

房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中起重要作用，是增強(qiáng)國民經(jīng)濟(jì)和改善人民生活的重要產(chǎn)業(yè)。由于房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高，帶動力強(qiáng)，已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)的重要產(chǎn)業(yè)。如何科學(xué)合理地分析房地產(chǎn)價格走勢，把握房地產(chǎn)價格未來的變化幅度，對政府制訂科學(xué)合理的宏觀調(diào)控政策，對購房者做出科學(xué)的決策，都具有重要的意義。本文以柳州市房地產(chǎn)價格為例，建立柳州市房地產(chǎn)價格的多項式回歸模型，分析柳州市2003年-2012年房地產(chǎn)價格變化情況。目前國內(nèi)研究主要有任文娟利用灰色GM（1，1）模型對昆明市房產(chǎn)價格進(jìn)行預(yù)測，肖淑紅構(gòu)建了房產(chǎn)預(yù)測的灰色馬爾可夫鏈模型，高文杰等利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對廈門市房價進(jìn)行了預(yù)測，武秀麗采用時間序列分析法對廣州市房價進(jìn)行預(yù)測。

二、多項式回歸模型

利用表1 2003年-2012年廣西柳州市房產(chǎn)平均價格，建立多項式回歸模型。

表1 2003年-2012年廣西柳州市房產(chǎn)平均價格（單位：千元）

1.建立多項式回歸模型

記年份為t，房產(chǎn)價格為y，建立多項式回歸模型為

表2 3次多項式回歸分析結(jié)果

2.確定多項式次數(shù)

由表1數(shù)據(jù)，采用最小二乘法，利用Matlab軟件分別采用3次、4次多項式進(jìn)行回歸分析。參數(shù)估計值如下表：

表3 4次多項式回歸分析結(jié)果

通過表（2）、（3）比較可得 2003年-2012年廣西柳州市房地產(chǎn)價格更適合采用4次多項式進(jìn)行回歸分析。

3.參數(shù)估計

由2.2結(jié)果可知，柳州市房產(chǎn)價格滿足的多項式回歸模型為

其中a0，a1，a2，a3，a4同表4。

4.誤差分析

利用（2）式計算2003年-2012年柳州市房產(chǎn)價格，與實(shí)際房產(chǎn)價格，進(jìn)行誤差分析，如表4：

表4 2003～2013年廣西柳州市房產(chǎn)平均價格預(yù)測檢驗表（單位：千元）

三、模型預(yù)測

由表4、附圖可以發(fā)現(xiàn)：本文構(gòu)建的多項式回歸模型精度很高，平均誤差為1.73%，可用于未來廣西柳州市房產(chǎn)價格的預(yù)測。利用（2）式計算未來三年廣西柳州市房地產(chǎn)平均價格見表5。

表5 廣西柳州市房地產(chǎn)價格預(yù)測值（單位：千元）

四、結(jié)束語

本文運(yùn)用多項式回歸模型對廣西柳州市房地產(chǎn)平均價格進(jìn)行預(yù)測，由表5，結(jié)合圖1，可以分析出柳州市房地產(chǎn)價格已經(jīng)迎來樓市拐點(diǎn)，房產(chǎn)價格有下滑趨勢，該模型可為購房投資者，政府預(yù)測房地產(chǎn)平均價格的基本走勢和決策提供很好的參考價值，有利于促進(jìn)我國房地產(chǎn)健康、持續(xù)、高效發(fā)展。