河南省房价影响因素及其预测研究

• 作者: 杨中宣 杨洋洋
• 来源期刊: 科技创新与生产力
• 关键词: 房价 影响因素 相关分析 神经网络算法 预测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 33-36,39
• 页数: 5页
• 分类号: F293.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9146.2017.07.033

摘要

运用SPSS19.0软件,以2000—2015年的河南省房地产业相关数据为样本,利用相关分析从需求因素、 供给因素和外界因素3个维度选取影响因素指标,建立6-1-1的多层感知器神经网络模型,得到各因素的重要性系数,最后,构建ARIMA(1,1,1)拟合模型,对2016—2020年河南省住宅平均销售价格进行预测.结果表明:居民消费水平、 居民人均可支配收入、 住宅销售面积和竣工面积对房价的影响程度较大;在未来五年,河南省住宅平均销售价格仍然继续上涨,但每年上涨的幅度将会有所减缓.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨中宣		20	74	5.0	7.0
2	杨洋洋		11	29	4.0	4.0