检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京航空航天大学 [2]中国海洋大学
出 处:《市场瞭望》2023年第24期46-48,共3页
基 金:青岛市博士后资助项目“房价下行时代银行业系统风险识别与防范”的资助(编号:QDBSH20220201050)
摘 要:文章通过回顾国内外房价预测问题的相关研究,归纳总结了空间计量方法和机器学习在房价预测问题应用的前沿方法。综述分析表明:已有房地产价格研究主要从房价影响因素的角度出发构建实证框架,注重前沿统计方法的应用,着重强调预测模型的可解释性。但主流空间计量模型对房价非线性变化拟合性较差,另一方面,机器学习在提升拟合性的过程中摒弃了计量模型的解释性。文章主张应结合二者优势,探索上述两类统计算法在房地产预测过程中的综合应用。
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.63