基于灰色系统GM(1，1)的济南市商品房房价预测模型,本文是关于预测模型类大学毕业论文范文与灰色系统和灰色系统GM和商品房相关毕业论文怎么写.
预测模型论文参考文献：
［摘 要］以中华人民共和国国家统计局和山东省统计局发布的2010-2016年山东统计年鉴中有关住宅商品房的统计数据,根据全年商品房销售额和销售面积推算出平均价,并以此数据为分析对象,通过建立了基于灰色系统GM（1,1）的济南市商品房房价预测模型.
［关键词］灰色系统;预测模型;平均房价
doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2018.15.051
［中图分类号］F293.3［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2018）15-0129-03
0引言
灰色系统理论［1］由邓聚龙先生创立于1982年,该理论以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为主要研究方向,通过“部分”已知的信息的生成、开发以提取有价值的信息,并实现对系统的运行行为、演化规律的描述和监控.
房价的高低、升降不仅对经济发展有很大的影响,对人们的生活水平也有这不可忽视的影响［2］.房价与民生问题息息相关,各地区政府如不能对房价进行正确、有效的调控、引导,房价波动会影响普通百姓的生活,造成民众恐慌,甚至引发社会问题.因此,需要加强政府在科学的引导下对房价走势的科学预测和监测,使得政策有据可依、有效实施.
房屋系统是一个复杂的,受多个因素影响的控制系统,在众多如：国民生产总值、人口数量、人均工资水平、人均可支配收入、银行利率、储蓄存款、供需关系等等.既有一定规律性,又有随机性.有多种预测房价的方法,有学者以分析影响房价走势和房地产行业发展的定量因素的方法,建立了房价走势分析的预测模型.其中包括灰色系统理论,基于BP神经网络模型［2］,灰色－马尔柯夫预测模型［3］,基于TEI＠I方法论的房价预测方法［4］,拟合预测模型［5］,ARMA预测模型［6］等等.但经过统计,更多的研究偏向于认为房价系统是一个灰色系统,通过建立GM（1,1）模型,从而获得预测房价的模型．
济南地理位置优越,交通发达,是山东省的政治、经济、文化、交通和科技中心,同时也是连接华东、华北和中西部地区的公路、铁路、航空的枢纽之一.济南地处山东省中西部,南依泰山,北跨黄河,背山面水,分别与西南部的聊城、北部的德州和滨州、东部的淄博、南部的泰安和莱芜交界.根据《济南市2010年第六次中国人口普查主要数据公报》,济南市常住人口为681．40万人,市区人口433．59万.因此,济南市的房价倍受人们关注.结合搜集样本的数据和模型特点,本文将在灰色系统理论的GM（1,1）模型的基础上对济南未来商品房价走势进行预测和分析.根据济南市2010-2016年商品房平均的数据建立GM（1,1）模型,分析预测济南市商品房平均变化.
1建立GM（1,1）模型
1．1预处理数据
为保证顺利建模,并保证模型的可行性,需检验数据并做必要的预处理.
设原始数据为
x（0）等于｛x（0）（1）,x（0）（2）,…,x（0）（n）,｝
计算数列的级比
（1）若数列x（0）可作为模型GM（1,1）的数据进行灰色预测,需要所有级比λ（t）都落在可容覆盖内,若不是,则需对数列做必要的变换处理,确保其落入可容覆盖内.即取适当的常数c,做平移变换
（2）对数据进行1次累加,则生成序列
（5）将灰色参数代入时间函数内,则有下式
根据式（10）的精度检验,并与表1进行参照,确定其精度检验级别.
若建立的模型的精度符合建模的要求,则建立GM（1,1）模型.对预测值进行还原．
2实证研究
以济南市2010-2016年所售商品房的实际平均作为原始数据,建立房价预测的GM（1,1）模型.平均原始数据见表2.数据源自国家统计局和山东省统计局统计年鉴.
从表3中可知,其中模型群精度符合要求,则GM（1,1）模型为
X（0）（t＋1）＝0.619e0.042t（13）
根据表3精度符合精度一级.
故此模型均可作为房价的预测模型,模拟序列及相对误差见表4.
从表4中数据可以看出,模拟的结果的相对误差都很小.2017－2021年的平均房价的5年预测值见表5.
3结论
房价系统是一种灰色系统,通过对济南市2010-2016年商品房平均房价的实际数据建立的GM（1,1）灰色模型,得到了济南市商品房房平均价的GM（1,1）模型,并通过后验差验证了此预模型群的精确性,进而通过模型对济南市2017-2021年的商品房做出了短期分析预测．从预测的结果来看,未来五年内,济南的商品房平均价呈现上涨的态势.
纵观我国房地产市场发展历程,会发现,房子已经从单纯地商品（生活必需品）属性变为商品和金融投资品双重属性,同时因为民众的非理性刚需加上资本的投机加速了房价的暴涨.根据房地产业的现状与调控历程,研究房价变化的规律,同时根据建立数学模型对房价进行短期预测,并对房价上涨的原因的分析以及政府调控措施的探讨中得出,抑制房价上涨是一项艰巨漫长的工程,需要各种政策配套使用.首先,根据习总书记的要求,房子是用来住的,这需要在遵循市场经济规律的情况下,增加房地产市场土地和住房供给,加大保障房的建设力度,建立公开透明的交易平台,引导房地产市场健康发展,让商品房从投资属性回归居住属性．再者,大力发展社会主义生产力,不断深化社会市场经济改革,促进经济增长,提高全体国民的收入,才是解决供给与需求矛盾的根本出路.
主要参考文献
［1］刘思峰,谢乃明．灰色系统理论及其应用［M］．北京：科学出版社,2008．
［2］姚翠友．基于GM（1,1）模型的北京市房地产投资分析［J］．工业技术经济,2007,26（7）：69－72．
［3］刘大江．灰色－马尔柯夫预测模型在房地产预测中的应用［J］．唐山学院学报,2004,17（4）：44－46．
［4］闫妍,许伟,部慧．基于TEI＠I方法论的房价预测方法［J］．系统工程理论与实践,2007（7）：1－10．
［5］黄柳铃．基于曲线拟合的房价调控模型的建立［J］．宁德师范学院学报：自然科学版,2014,26（4）：374－375．
［6］贺立．基于时间序列分析的2014年北京商品住宅指数预测［J］．东方企业文化,2014,（3）：305．
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