李金枝 王 旭

(東北林業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)

0 引言

房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展涉及一個(gè)國(guó)家的許多其他方面，如建筑材料、鋼鐵、木材等，是一個(gè)國(guó)家發(fā)展不可或缺的一部分，它的可持續(xù)和健康發(fā)展是非常重要的。隨著我國(guó)的快速發(fā)展，近幾年來，全國(guó)各地除北、上、深、廣等一線城市之外的其他城市的房?jī)r(jià)也在持續(xù)飆升，國(guó)民對(duì)于持續(xù)上升居高不下的房?jī)r(jià)產(chǎn)生了深切的憂慮，面對(duì)復(fù)雜的房地產(chǎn)市場(chǎng)，房地產(chǎn)市場(chǎng)未來的發(fā)展趨勢(shì)是怎樣的，應(yīng)該如何抉擇，成為大眾關(guān)注的重點(diǎn)。同時(shí)，堅(jiān)持“房子是用來住的，不是用來炒的”的定位[1]，也在2016年年末召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上被提出，這一定位的提出旨在要求住房回歸居住屬性[2]；2017年，又提出“加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度，讓全體人民住有所居”[3]，政府重申住房居住屬性這一定位，希望能使房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)穩(wěn)定健康發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

目前，有許多關(guān)于房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)的研究，例如歐廷皓[4]利用ARMA模型對(duì)全國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。邱啟榮、于婷[5]首先利用主成分分析影響房地產(chǎn)市場(chǎng)的因素，再結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)全國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。高玉明、張仁津[6]選取地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)人口總數(shù)、居民人均消費(fèi)支出等作為影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值被遺傳算法優(yōu)化的條件下對(duì)貴陽市1998年—2011年的房?jī)r(jià)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。閆鵬飛、王典、燕慧慧[7]利用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)了鄭州市商品房房?jī)r(jià)的月度數(shù)據(jù)。王倩、王瑩、邱繼勤[8]將商品房竣工面積、年利率、城鎮(zhèn)人口、國(guó)民生產(chǎn)總值、人均可支配收入水平作為指標(biāo)運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)我國(guó)未來五年的房?jī)r(jià)。侯普光、喬澤群[9]以太原市2001年—2012年的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過小波分解與重構(gòu)對(duì)太原市房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，之后運(yùn)用ARMA模型對(duì)太原房?jī)r(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。尤梅芳、黃敏、程立[10]將ARIMA結(jié)合自回歸移動(dòng)平均模型對(duì)四川省商品住房?jī)r(jià)格指數(shù)未來走勢(shì)進(jìn)行了實(shí)證分析。

2 灰色關(guān)聯(lián)度模型分析

3 模型應(yīng)用

表1 灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)表

表2 模擬數(shù)據(jù)及誤差數(shù)據(jù)表

通過比較發(fā)現(xiàn)OGM(1,N)相比于GM(1,1)能夠更好的模擬全國(guó)住房銷售價(jià)格的變化趨勢(shì),相對(duì)誤差普遍小于GM(1,1),其預(yù)測(cè)值更接近實(shí)際數(shù)據(jù)，具有較高的模擬性能(見表3，表4)。

表3 OGM(1,N)模型預(yù)測(cè)全國(guó)房?jī)r(jià)價(jià)格表

2016年全國(guó)住宅銷售價(jià)格為7 203元/m2，數(shù)據(jù)來源于《國(guó)家統(tǒng)計(jì)局》。本文通過OGM(1,N)模型預(yù)測(cè)得到2016年的值為7 345.296元/m2,由此可以計(jì)算模型的預(yù)測(cè)精度ΔOGM(1,N)為：

表4 GM(1,1)模型預(yù)測(cè)全國(guó)房?jī)r(jià)價(jià)格表

根據(jù)表4,ΔGM(1,1)為：

通過比較發(fā)現(xiàn)，ΔOGM(1,N)>ΔGM(1,1),表明OGM(1,N)模型的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于GM(1,1)模型。

4 結(jié)語

本研究通過灰色關(guān)聯(lián)分析探討房?jī)r(jià)的影響因素，通過建立OGM(1,N)模型和使用GM(1,1)模型來模擬商品房在2007年—2016年的房?jī)r(jià)，預(yù)測(cè)2017年—2020年房?jī)r(jià)，發(fā)現(xiàn)商業(yè)住宅的價(jià)格在未來幾年內(nèi)將繼續(xù)穩(wěn)步增長(zhǎng)；通過比較兩者的平均模擬相對(duì)誤差和預(yù)測(cè)精度，發(fā)現(xiàn)OGM(1,N)模型的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于GM(1,1)模型。