房价预测

摘要： 客观来说,房价受到诸多因素的制约,正因如此,房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余,在实际场景中很难确定重要特征,提出了一种创新的数据预处理方式,并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理,然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中,Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging过程,能够准确地评判“冗余”特征,而XGB模型在提高预测效果的同时,也囿于其泛化能力下降,无法稳定地反映特征重要性.因此,本文利用RF模型处理冗余数据,并使用XGB模型对新数据集进行拟合提高预测效果.本文在Kaggle竞赛的数据集("House Prices-Advanced Regression Techniques")上进行了实验,测试结果显示,XGB回归模型最终的回归精度R^(2)为87%,而单独的RF模型或XGB模型的R^(2)分别为79.2%和78.7%.实验证明,该数据预测方法能够明显提高房价预测效果.同时,为充分体现模型拟合效果和预测能力,将“房价”改为具有“高”和“低”两类的离散变量,最终预测结果的精确度为93%,召回率为93%.

摘要： 为了研究合肥市未来房地产市场的发展趋势,为政府在房地产业接下来的工作提供依据,以合肥市2016—2020年的商品房年均房价为基础,利用平均弱化缓冲算子对数据进行误差性修正,通过灰色关联法筛选出影响合肥市房价的主要因素,根据主要影响因素建立GM(0,3)模型,对合肥市未来3年的房地产价格进行预测。结果表明,对合肥市商品房价格影响最大的前三个因素为:商品房竣工面积、人均GDP和城镇人口总数;另外合肥市商品房价格预计将在未来3年每年以平均4.06%的增速持续上涨。

摘要： 基于海南省主要城市的房地产行业发展,利用因子分析对其商品住宅价格的影响因素做定性与定量分析。结合SPSS软件并通过建立多元回归模型实现商品住宅房价与其主要因素之间的线性关系,然后再基于所得到的指标体系与数据,构建灰色预测与TSA-BP相结合的组合预测模型,并结合海南省出台的限购政策,验证组合预测模型两者之间的算法精度。结果表明,构建的TSA-BP模型具有显著的预测效果,且可以得到很好的应用推广。

摘要： 以南京市商品房房价为研究对象,选取2014年1月至2021年10月为观测时间,构建ARIMA和SARIMA时间序列模型进行房价预测。结果表明,ARIMA(1, 1, 4)模型是拟合房价的最优模型,因此对南京市商品房未来一年的房价做了短期预测,并结合预测结果和南京市房地产业发展状况提出相关建议。

摘要： 利用伽马回归模型和逆高斯回归模型对台湾省新北市新店区的房价数据集进行了建模和预测,并采用迭代加权最小二乘法对模型参数进行了估计,而后利用图示法和均方误差值(MSE)对两模型关于房子单价的预测值与房子单价的观测值进行了对比。结果表明:伽马回归模型和逆高斯回归模型均适用于对台湾新北市新店区房子单价的预测,其中伽马回归模型在台湾新北市新店区房价数据的拟合和预测上均优于逆高斯回归模型。为此,从房地产开发商和客户两个角度提出了建议:前者,对该地区便利店的店家进行优惠补贴,吸引更多的商店入驻,为该地区的居民提供便利服务,同时开展大量的购房优惠活动,吸引更多的人进行买房;后者,能为客户提供一个相对合理的购房参考。

摘要： 房地产作为我国国民经济的支柱性产业,其衍生的房价问题一直以来都是一大民生问题。然而近几年由于国内大中小城市房价普遍居高不下,普通人想要买房变得越来越艰难,这就使得研究房价的影响因素十分有必要。本文基于北京市2017年1月至2018年1月份期间的二手房历史交易数据,从15个维度上对北京市的房价进行建模分析。为了挖掘出影响房价的主要因素,进而对房地产行情进行有效估计和预测,本文首先运用多元线性回归方法对房价数据进行建模,并基于逐步选择和Lasso回归方法对初始的十五个预测变量进行变量选择。最后通过提取各个模型的有效信息并比较不同模型的解释性效果和预测效果,得出对房价有较强影响的因素是:社区均价、房屋面积、装修状态、关注人数以及交易时间。同时,在预测性能方面,逐步回归和Lasso回归方法的表现比多元线性回归有较明显的优势。

摘要： 住房是关系国计民生的重大问题。房价不仅影响着人民福祉,同时对国家经济,社会的稳定也有着密切的联系。房价规律受到了诸多条件的影响,从而很难找出房价规律进行研究。本文通过加利福尼亚州的房屋价格数据来进行多因素的房屋价格预测,使用深度学习中的神经网络模型预测房价的规律。通过调整神经网络模型的参数,使得该模型在对房价预测时的准确度达到了近70%。

摘要： 房产在我国国民经济中占据重要地位。随着深度学习算法发展,关于房价预测问题算法也有深入的研究。文章将调试Logistic、ReLu各隐含层函数来预测结果,并将结果综合后判断本模型的预测精度完成房价预测。

摘要： 以2016年1月至2020年4月成都市房价指数月度同比数据为研究对象,基于网络搜索数据——百度指数,运用主成分分析(PCA)筛选关键词,自回归分布滞后模型(ARDL)确定关键词滞后阶数,建立PCA-ARDL-BP房价指数组合预测模型。结果表明:基于网络搜索数据和PCA-ARDL-BP组合模型的房价指数预测的平均绝对百分比误差不超过2%,为宏观经济指标预测提供参考。

摘要： 本文从波士顿的多项房价影响因素中找到合适的特征,并且使用独热编码,归一化等方式来预处理特征,接着使用全连接深度学习训练以及随机森林训练,发现并展示训练过程中较为重要的特征,最终得出深度学习全连接相比于随机森林效果更好的结论.本次模型训练与房价预测,目的在于发现影响房价的重要特征.并且本次训练的经验与模型,可以迁移到更多的地域房价预测中.

摘要： "房子"问题一直是困扰中国人民的重要问题,而关于房价的涨跌与与房子有关的政策也是社会热点话题.本文主要从中国房价预测分析出发.中国房价预测将会从官方总结、影响因素的宏微观方面出发,重点通过观察数据与图表分析影响房价的微观因素,进行房价的定量、定性分析,并且具体分析江苏地区房价和对比分析中日房价.

摘要： 本文应用灰色系统GM(1,1)对房价进行了分析和预测。用Newton-Cote's求积公式和相邻最近插值法构造GM(1,1)背景值,改进灰色GM(1,1)模型。在改进的基础上又引入马尔柯夫概率矩阵,形成灰色改进一尔柯夫预测模型,并把该模型用于北京市房价预测,结果表明该模型是可行的。

摘要： 在房地产研究领域,实物期权理论一般聚焦于项目开发的风险收益评估、资产定价以及房地产销售等方面,而甚少涉及个人投资决策问题.本文从实物期权的角度分析个人房地产投资决策问题,融合Black-Scholes期权定价模型和指数条件异方差模型进行建模求解,得出了预期的投资利润、预期房价以及临界房价.

摘要： 在房地产研究领域,实物期权理论一般聚焦于项目开发的风险收益评估、资产定价以及房地产销售等方面,而甚少涉及个人投资决策问题.本文从实物期权的角度分析个人房地产投资决策问题,融合Black-Scholes期权定价模型和指数条件异方差模型进行建模求解,得出了预期的投资利润、预期房价以及临界房价.

摘要： 在房地产研究领域,实物期权理论一般聚焦于项目开发的风险收益评估、资产定价以及房地产销售等方面,而甚少涉及个人投资决策问题.本文从实物期权的角度分析个人房地产投资决策问题,融合Black-Scholes期权定价模型和指数条件异方差模型进行建模求解,得出了预期的投资利润、预期房价以及临界房价.

摘要： 在房地产研究领域,实物期权理论一般聚焦于项目开发的风险收益评估、资产定价以及房地产销售等方面,而甚少涉及个人投资决策问题.本文从实物期权的角度分析个人房地产投资决策问题,融合Black-Scholes期权定价模型和指数条件异方差模型进行建模求解,得出了预期的投资利润、预期房价以及临界房价.

摘要： 在房地产研究领域,实物期权理论一般聚焦于项目开发的风险收益评估、资产定价以及房地产销售等方面,而甚少涉及个人投资决策问题.本文从实物期权的角度分析个人房地产投资决策问题,融合Black-Scholes期权定价模型和指数条件异方差模型进行建模求解,得出了预期的投资利润、预期房价以及临界房价.

摘要： 本发明提供了一种基于梯度提升回归的房价区间预测方法及系统，获取二手房产交易数据，获得数据特征；分析数据特征，统计并提取合理数据，利用合理数据获得数据特征的分布和/或相关性；对得到的数据特征以及分析结果进行特征处理，得到新数据集；建立梯度提升回归模型，利用得到的所述新数据集训练模型，得到预测模型；利用得到的预测模型，输入待预测数据进行预测，得到房价区间。本发明针对房价受宏观政策影响大、不确定性大的特点，可以帮助消费者更加理性的出资，为有住房刚性需求的人们提供更加可靠的价格参照，也为政府宏观调控房价和管理房地产行业提供数据依据和决策辅助，具有计算代价小、区间宽度小和区间可靠性强等优点。

摘要： 本发明涉及一种基于房价合理性的城市扩张预测方法，步骤包括：数据标准化、主成分分析、综合指数计算、耦合度测定、时间序列分析和城市扩张预测。本发明针对每一省份城市或直辖市，根据城市房价合理性进一步预测并讨论了其未来发展扩张的方向。

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络挖掘房价时空关联性以预测房价的方法，包括：获取数据集并将有房价标签的数据与无房价标签的数据分离，将有房价标签的数据集划分为多个子数据集；将所述子数据集分别输入第一神经网络模型进行训练，得到第一房价预测模型；将无房价标签数据输入所述第一房价预测模型，将预测的房价作为无房价标签数据的房价；将所述无房价标签的数据与所述有房价标签的数据融合成新数据集，将所述新数据集输入第二神经网络模型进行训练，得到第二房价预测模型；将待预测房屋特征信息经过归类处理后输入到所述第二房价预测模型中以获取房屋预测价格，解决了现有技术忽略近期内无房价标签数据以及难以确定时间与房价内在关系的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的区域性城市房价合理性预测系统，包括：中央处理器、数据库、建筑成本记录模块、家庭情况统计模块、成本调取分析模块、家庭情况调取模块、偏离度分析模块、房价收入比分析模块和房价预测模块，通过成本调取分析模块和家庭情况调取模块调取大数据分析一个城市商品房的房价收入比和房价价值偏离度来综合预测分析该城市的房价高低及其合理性，分析了不同家庭的房价承受能力，更加科学地反映了该城市房价的具体情况，有助于对房价进行合理的调控措施以提高商品房的售出量。

摘要： 本公开提供了一种房价预测的方法、装置和电子设备，应用于人工智能或金融领域等。该方法包括：获取待评估房产的房产地址信息；基于房产地址信息获取针对待评估房产的第一价格特征以及待评估房产的参考房产的第二价格特征，第一价格特征包括第一价格预测特征和第一价格评价特征，第二价格特征包括第二价格预测特征和第二价格评价特征；以及将第一价格特征和第二价格特征输入经训练的房价预测模型，得到预测房价。

摘要： 本发明涉及一种基于注意力机制的卷积时序房价预测方法，属于计算机领域。首先对房价数据集进行预处理并得到由房屋价格相关多维因素按时间构成的序列。考虑到影响房子价格有多维相关因素，对房屋价格趋势的波动和影响，使基于注意力机制的用卷积时序神经网络来对房价进行预测，其中采用了一维卷积神经网络对多维相关因素的特征进行处理，得到进一步特征提取和降维后的多维特征向量，再将特征向量输入到长短期记忆模型中学习特征之间的长期整体趋势和短期局部依赖信息。本发明结合了房价时序预测在长期整体趋势和短期局部的信息，降低了房价预测的方差，提高了多维时序数据房价预测方法的泛化能力。

摘要： 本发明公开一种房价预测方法及存储介质，通过获取房屋相关数据，所述房屋相关数据至少包括：房屋属性数据、原始房价数据、空间环境数据；对所述房屋相关数据进行特征提取与过滤，得到有效的房屋建成环境特征信息；基于所述特征信息，采用Stacking技术融合多种分类模型，构建Stacking房价预测模型。本发明引入了地理社会环境信息刻画房价诱因，利用Stacking集成学习技术构建房价预测模型，有力提升了房价的预测精度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习与特征组合的房价预测方法，包括如下步骤：认识数据，分析数据，特征工程，深度学习，预测结果。本发明方法提出了一种特征组合的新思路，并基于深度学习模型结构进行逐层式训练网络结构，相比于传统手工提取特征和常见机器学习方法，能有效提取数据内在的非线性特征，更好的解决房价预测问题。本发明方法在DataCastle平台上的美国King County房价预测比赛中取得第四名的成绩，误差精度为0.14，充分证明本方法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据处理的房价预测模型的生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待建立房价预测模型的参数信息，其中，所述参数信息包括宏观经济指标信息、中观经济指标信息以及风俗文化信息；根据所述参数信息建立多个原始房价预测模型；通过预设机器学习算法对所述房价预测模型进行训练，得到各个模型对应的预测结果；将所述预测结果进行对比，根据对比结果按照预设规则从所述原始房价预测模型中选择出目标房价预测模型，将宏观经济指标信息、中观经济指标信息以及风俗文化信息作为模型的建立指标，摆脱传统的根据区域建立的房产预测模型，并打通数据壁垒，更多方位的实现房价预测，从而提高房价预测的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于线性回归算法的房价预测方法、系统和计算机可读存储介质。包括：收集目标区域的历年的历史数据，历史数据包括当年房价以及当年的房价影响因素，其中，房价影响因素包括居民消费水平、固定投资额、财政收入、人均总值、商品房销售面积、房地产开发投资额和城市基础建设中的至少一者；根据所述历史数据，建立所述房价与所述房价影响因素之间的映射关系方程式；根据所得的映射关系方程式，基于线性回归直线的拟合优度分析，以预测所述目标区域的房价。将线性回归算法与房价格建模相结合，只需要收集房价影响因素参数值，而且可根据各目标区域不同的房价影响因素值得到不同的映射关系方程式系数，可应用于各种环境，适应性强。