山东省商品房价格预测研究  

作　　者：王兆娟 

机构地区：[1]广西师范大学数学与统计学院,广西桂林

出　　处：《合作经济与科技》2023年第17期63-65,共3页Co-Operative Economy & Science

摘　　要：本文基于山东省近23年商品房价格及其影响因素数据,建立多元线性回归模型、BP神经网络模型和时间序列模型,以期找到最合适的房价预测模型。首先对选取的影响商品房价格的12个自变量进行变量选择,然后建立上述三个模型,对比分析三种不同模型的拟合效果预测山东省商品房均价,最后得出结论:多元线性回归模型拟合效果最好,比较适合用于房价预测;BP神经网络模型预测值最准确,但从模型的拟合效果看不太适合用于长期预测;时间序列模型拟合效果较好,预测能力相对另外两个模型是比较差的,预测的精度相对较低。

关 键 词：多元线性回归模型 BP神经网络模型 时间序列模型 预测房价 变量选择 

分 类 号：F293.3[经济管理—国民经济]