非参数回归在房价预测上的应用

• 作者: 林贇英
• 来源期刊: 社会科学前沿
• 学科: 经济
• 关键词: 非参数回归 BOOTSTRAP 房价
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 页码范围: 1123-1131
• 页数: 9页
• 分类号: F29

摘要

住房与人类生活息息相关,是居民总财富的重要组成部分,在一定程度上也影响着人们的幸福指数,因此国内外都很重视对房价定性和定量的研究。本文利用哈里森和鲁宾菲尔德的波士顿房价数据,使用R软件,探讨OLS回归和非参数回归在房价预测上的比较分析。实验结果表明:使用OLS回归模型预测房价违反了OLS回归统计假设,使用OLS回归是不符合理论依据的。基于非参数回归的特性,更适合采用非参数回归(Lasso回归和Ridge回归)对房价进行预测,并使用Bootstrap法和循环法对模型进行选择。在使用多元线性回归对数据进行分析时,不能忽略其多元线性回归成立时的前提假设,而现实中的数据往往是非理想化的,因此非参数回归的适用性更广。

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1	林贇英		2	0	0.0	0.0