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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海南省三亞市商品住宅價(jià)格分析

        2018-08-15 10:41:34馬軍涂劉玉
        世紀(jì)之星·交流版 2018年8期
        關(guān)鍵詞:層次分析法

        馬軍?涂劉玉

        [摘 要]本文研究海南省三亞市住宅價(jià)格。建立層次分析法模型,分析房?jī)r(jià)影響因素;聯(lián)立需求拉動(dòng)與供給驅(qū)動(dòng),建立相應(yīng)的商品住宅價(jià)格的多元回歸分析模型,用SPSS進(jìn)行分析;建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,用MATLAB軟件繪圖,分析比較當(dāng)期、預(yù)測(cè)遠(yuǎn)期的商品住宅價(jià)格;最后,對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)、檢驗(yàn)、推廣。

        [關(guān)鍵詞]層次分析法;線性回歸分析; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        一、影響房?jī)r(jià)因素——層次分析法

        價(jià)格影響因素層次分析具體步驟:

        1.建立層次分析模型,構(gòu)造指標(biāo)體系。列出影響因素,標(biāo)準(zhǔn)選擇基準(zhǔn)。經(jīng)濟(jì):地價(jià)C1,恩格爾系數(shù)C2,貸款利率C3,人均可支配收入C4;政策:限購C5,保障C6;社會(huì):家庭人口數(shù)量C7, 年齡結(jié)構(gòu)C8;自然:地理位置C9, 交通便利程度C10, 設(shè)施完善程度C11。

        2.構(gòu)造判斷矩陣,計(jì)算各因子權(quán)重。

        (1)根據(jù)專家打分情況構(gòu)造兩兩判斷矩陣,并利用Matlab軟件對(duì)其求最大特征值,其中判斷矩陣標(biāo)度。

        (2)本文采用方根法計(jì)算最大特征值λmax及相應(yīng)的特征向量,計(jì)算步驟如下:

        a.A中每行元素連乘并開n次方,得到特征向量W*=(W1*,W2*,…,Wn*)T;其中W1*=。

        b.將W*歸一化處理,應(yīng)得到權(quán)重向量W=(W1,W2,……Wn)T,其中

        c.對(duì)A中每列元素求和,得到向量S=(S1,S2,……Sn),其中

        d.計(jì)算λmax的值.

        (3)依據(jù)判斷標(biāo)度寫出矩陣及其λmax.

        3.一致性檢驗(yàn)的步驟:

        (1)計(jì)算一致性指標(biāo)CI=;CI=0,有完全的一致性;CI接近于0,有滿意的一致性;CI越大,不一致越嚴(yán)重。(2)查找平均隨即一致性指RI。(3)計(jì)算一致性比例CR=,若小于0.1則認(rèn)為符合一致性。

        4.依次對(duì)5個(gè)矩陣計(jì)算一致性比例:CI1=0,CI2=0.0639,CI3=0,CI4=0,CI5=0.0370。

        CI值均小于0.1,所以一致性可以接受,無需修正。

        5.計(jì)算權(quán)向量w=0.0188,0.2225,0.2225,0.2225,0.0287,0.0449,0.1286,0.0827,0.0287 ).

        二、定價(jià)模型——多元回歸

        1.需求拉動(dòng)

        基于收集的數(shù)據(jù),建立住宅價(jià)格與需求影響因素及其之間的關(guān)系模型如下:

        式中:,—為常數(shù);—住宅面積(m2);F—非農(nóng)業(yè)人口數(shù)量(萬);W—在職者平均工資(元);GDP—地區(qū)人均生產(chǎn)總值。

        用SPSS軟件做回歸分析,得出方程的擬合度達(dá)到91.23%,F(xiàn)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為91.78,P指為0.0000,方程的擬合效果非常好,說明了方程設(shè)立的因素與住宅價(jià)格的變動(dòng)有著緊密的聯(lián)系。

        綜上所述,住宅價(jià)格與影響因素之間的關(guān)系模型為

        由統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),相關(guān)系數(shù)代表影響因素對(duì)價(jià)格的靈敏度,住宅面積S的系數(shù)為-0.02,表示S每增加一個(gè)百分點(diǎn),價(jià)格則降低0.02個(gè)百分點(diǎn)。

        2.供給驅(qū)動(dòng)

        與需求拉動(dòng)同理,建立住宅價(jià)格與供給影響因素及其之間的關(guān)系模型如下:

        式中:,—為常數(shù);S—銷售住宅面積(m2);I—建設(shè)商基礎(chǔ)設(shè)施投資額(萬);T—土地成本(元/ m2);

        用SPSS軟件做回歸分析,得出擬合度為83.52%,F(xiàn)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為35.12,P指為0.0000,模型顯著。

        綜上所述,住宅價(jià)格與影響因素之間的關(guān)系模型為

        三、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        以三亞市為研究對(duì)象,價(jià)格指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)因素作為變量,分析限購政策出臺(tái)后的影響及未來12個(gè)月的價(jià)格預(yù)測(cè)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)是限購后的真實(shí)數(shù)據(jù)。

        Step1:重新選定影響指標(biāo):貨幣供應(yīng)量(H)反應(yīng)貨幣宏觀調(diào)控政策,住房貸款利率(R)反應(yīng)信貸政策、建設(shè)商投資率(I)、虛擬變量()代表限購政策。數(shù)據(jù)從銀行和統(tǒng)計(jì)局獲取。

        Step2:重新定義房?jī)r(jià)表達(dá)式

        Step3:模型檢驗(yàn)

        由圖可得最大的誤差范圍在第5-10組數(shù)據(jù)內(nèi),只有一個(gè)值特殊,可剔除。誤差小,說明了擬合效果良好,可信度高。

        四、模型的評(píng)價(jià)與推廣(結(jié)語)

        1.模型的優(yōu)點(diǎn)

        a.層次分析模型的檢驗(yàn)涉及到關(guān)聯(lián)度計(jì)算,并已經(jīng)根據(jù)計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證了模型的正確性和可用性;b.層次分析法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用廣泛、實(shí)際。

        2.模型的缺點(diǎn)

        a.出于模型簡(jiǎn)化考慮的因素,灰色系統(tǒng)預(yù)模型中省去了后驗(yàn)差比值和殘差檢驗(yàn)的計(jì)算;b.由于資源所限,收集到的數(shù)據(jù)不是很齊全。

        3.模型的推廣

        本文建立的模型具有較強(qiáng)的“可移植性”,在與三亞市商品住宅價(jià)格指數(shù)走勢(shì)大體相同的情況下,可以根據(jù)其他市數(shù)據(jù)將其代入求得未來的走勢(shì)估算。

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