張皓

摘 要：文章以MATLAB動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為前提，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法進(jìn)行房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)。采用全國(guó)平均房地產(chǎn)價(jià)格為基礎(chǔ)樣本，利用訓(xùn)練樣本和基礎(chǔ)樣本來(lái)建立房地產(chǎn)價(jià)格基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)近幾年房地產(chǎn)價(jià)格，并與實(shí)際價(jià)格對(duì)比研究來(lái)證明此方法的有效性。

關(guān)鍵詞：時(shí)間序列 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè) MATLAB

中圖分類號(hào)：F293.3 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2015）09-284-02

隨著MathWorks公司對(duì)MATLAB軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的功能加強(qiáng)，時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法可以應(yīng)用于諸多方面，房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)便是其一。時(shí)間序列預(yù)測(cè)分為三類：NARX網(wǎng)絡(luò)類型，NAR網(wǎng)絡(luò)類型和只有輸入數(shù)據(jù)無(wú)輸出數(shù)據(jù)類型（此類型不常用）。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模仿動(dòng)物的行為特征，并制定分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)反饋無(wú)記憶功能，與此相反，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有記憶功能并且網(wǎng)絡(luò)不僅與當(dāng)前輸入也與之前輸入有關(guān)。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為有反饋與無(wú)反饋兩類。有反饋指該時(shí)間輸出不僅依賴于當(dāng)前輸入，有可能依靠于前一個(gè)輸入，同時(shí)也依賴于前一個(gè)輸出;無(wú)反饋指該時(shí)間輸出不僅依賴于當(dāng)前輸入，同時(shí)也依賴于之前的輸入，即通過(guò)昨天和前天的房?jī)r(jià)，就可以預(yù)測(cè)出今天的價(jià)格。由此可知，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合時(shí)間序列預(yù)測(cè)，因?yàn)闀r(shí)間序列預(yù)測(cè)是一種有記憶功能，即不僅依賴于當(dāng)前輸入而且依賴于之前的輸出的預(yù)測(cè)。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

選取全國(guó)近18年房地產(chǎn)平均價(jià)格為基礎(chǔ)樣本做簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)。為保證預(yù)測(cè)結(jié)果的真實(shí)性，1997-2011年數(shù)據(jù)全部采用。2012-2014年價(jià)格作為預(yù)測(cè)分析對(duì)象，不涉及在內(nèi)，僅用于判斷研究方法的可行性。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練

將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入MATLAB中，將需要訓(xùn)練的數(shù)據(jù)設(shè)置變量，便于之后訓(xùn)練。使用nnstart命令進(jìn)入工具箱進(jìn)行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)采用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)反饋模型，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)把數(shù)據(jù)分為三類，即數(shù)據(jù)分割為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驗(yàn)證和數(shù)據(jù)檢測(cè)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驗(yàn)證決定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)試的結(jié)果，數(shù)據(jù)檢測(cè)只判斷結(jié)果好不好。在此次訓(xùn)練中，三者比例為：70%、15%、15%，之后設(shè)置神經(jīng)元個(gè)數(shù)和時(shí)間距離相關(guān)個(gè)數(shù)。在訓(xùn)練結(jié)束后要關(guān)注error圖，結(jié)合error圖進(jìn)行有效的分析，如果不滿意訓(xùn)練結(jié)果可以更改比例或神經(jīng)元和時(shí)間距離相關(guān)個(gè)數(shù)，直到訓(xùn)練完成。

三、預(yù)測(cè)結(jié)果分析

利用訓(xùn)練成功后的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)2012-2014年的平均房地產(chǎn)價(jià)格。再與實(shí)際價(jià)格進(jìn)行比較，計(jì)算出相對(duì)誤差并取平均值。

通過(guò)對(duì)基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的平均房地產(chǎn)價(jià)格比較實(shí)際價(jià)格可以看出：預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際價(jià)格相比，平均相對(duì)誤差為1.72%;結(jié)合房?jī)r(jià)指數(shù)進(jìn)行分析比較，發(fā)現(xiàn)二者之間差別不大，所以說(shuō)明該預(yù)測(cè)模型具有很強(qiáng)的可操作性和實(shí)用性。同時(shí)，對(duì)2015年后的平均房地產(chǎn)價(jià)格通過(guò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法和指數(shù)平滑預(yù)測(cè)方法比較后發(fā)現(xiàn)后幾年內(nèi)平均房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)穩(wěn)定，增長(zhǎng)趨勢(shì)維持在8%左右。在動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是基于時(shí)間數(shù)列所能反映的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的發(fā)展過(guò)程和規(guī)律性，進(jìn)行引申外推，預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)的方法。當(dāng)有一定時(shí)間的房地產(chǎn)價(jià)格后，可以結(jié)合之前的價(jià)格對(duì)之后的價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。另外，預(yù)測(cè)模型根據(jù)訓(xùn)練樣本自動(dòng)映射房地產(chǎn)價(jià)格的非線性關(guān)系。此外，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有去噪能力，有偏差的樣本價(jià)格對(duì)模型的結(jié)果影響不大。

四、總結(jié)

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，以及國(guó)家對(duì)房地產(chǎn)事業(yè)的政策調(diào)控，即使在市場(chǎng)相對(duì)低迷的2015年，房地產(chǎn)作為國(guó)家的支柱性產(chǎn)業(yè)仍然對(duì)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)建設(shè)有很大的影響。房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)是結(jié)合多方調(diào)研，查詢相關(guān)資料，掌握充分信息進(jìn)行分析預(yù)算，從而進(jìn)行投資。對(duì)于廣大人民來(lái)說(shuō)他們格外關(guān)注房地產(chǎn)價(jià)格，利用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)房地產(chǎn)價(jià)格，得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠反映房地產(chǎn)價(jià)格的動(dòng)態(tài)特性。雖然通過(guò)建模不能預(yù)測(cè)到其精確的發(fā)展趨勢(shì)，但是當(dāng)前房地產(chǎn)價(jià)格需要一個(gè)合理的預(yù)測(cè)模型來(lái)滿足我國(guó)房地產(chǎn)事業(yè)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，因此時(shí)間序列預(yù)測(cè)房地產(chǎn)價(jià)格不失為一個(gè)好的可以提高各方面綜合效益的模型，對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)的發(fā)展具有極大的促進(jìn)作用。

參考文獻(xiàn)：

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（作者單位：東北林業(yè)大學(xué) 黑龍江哈爾濱 150040）

（責(zé)編：賈偉）