【香樟推文】本文对企业家亦或是购房民众来说都是一件好事

目录摘要引言31.1研究的背景和意义31.1.1研究背景31.1.2研究意义31.2国内外研究情况31.2.1国内研究状况31.2.2国外研究状况41.2.3研究发展趋势51.3研究路线和方法51.3.1研究路线51.3.2研究方法62基于集成学习模型的房价预测概述82.1相关概念界定82.1.1集成学习模型82.1.2房价预测82.1.3集成学习模型的房价预测83广州市房地产的发展状况93.1广州市住房状况93.2广州市二手房情况93.3影响房价的因素113.4评估模型下的房价预测133.4.1单一评估模型下的随机森林和的房价预测133.4.2 模型154结果分析174.1住房的供给和需求之间失去平衡174.2作为商用的房子供给量低174.3低收入家庭并不具备支付高价房子的能力174.4拆迁户现状和农村人口流动185调节广州市房价的相关措施195.1体制改革步伐和土地利用体系方针要落到实处195.2杜绝投机倒把行为发生，对炒房者严惩不贷195.3以开放的态度面对金融市场195.4调节低利率方针205.5加强有关企业职工的道德修养任重道远206结论21参考文献22致谢23基于集成学习模型的房价预测摘要：当今时代可谓瞬息万变，房地产业如雨后春笋般随处可见，这都折射出中国经济成长一日千里，然而投入于建设的土地面积在日朘月减，开放二胎政策后人口也在不断增长，房子供不应求的现状让人们担忧，渴望住房的急切心态恰恰是二手房的催生剂，给人们带来了转机。

于是，拥有较高水平的预测房价能力，帮助人们在购房方面能够有所依据并做出正确的抉择，无论是对企业家亦或是购房民众来说都是一件好事，于房地产业健康发展而言有重要的意义。本文以广州市房价为例，对国内外研究现状进行阐述，了解房地产相关内涵，通过研究预测广州市房地产房价来发现制约相关问题，并在此基础上提出对策建议易经预测未来楼市，以此促进广州市房地产经济的发展。关键词：房价预测；集成学习模型；二手房；广州市House price based on :The times are . The real has up . This the rapid of . , the area of land in is every month,and the has to grow after the of the -child , and the for has more . has come into sight, and the for -hand has . , in era, the to and -hand , so that have an of , which plays a role for real and , and is of great for the of the real . The paper takes the price of city for an to the at home and , the real - , find and and of real in , and and based on this to the real in of.:House price ; -hand ; City 1引言1.1研究的背景和意义1.1.1研究背景房地产一直是人们常议论的话题，而房价更是人们颇为关心的因素所在，所以如何预测房价从而让房地产经济更好地发展成为一个重要的研究课题。

我国房地产若要稳步发展【香樟推文】本文对企业家亦或是购房民众来说都是一件好事，就必须在房价这方面进行准确的预测。而广州恰恰是广东省的经济中心，房地产发展如雨后春笋，加上人口多、土地利用率高、经济资本雄厚，故有着更多有意义的参考价值。在当今经济与科技飞速发展的时代下，通过集成学习模型的有关分析【香樟推文】本文对企业家亦或是购房民众来说都是一件好事，运用单一评估模型和组合评估模型来达到成功预测房价，让人们买房放心，同时促进房地产快速发展的目标。在当今时代，广州市作为一线城市，经济发展速度快，人口多，资源丰富，因此对广州市进行房地产房价预测任重道远。1.1.2研究意义目前经济成长日新月异的成果离不开房地产业的滋养，为何售房地界可以对经济产生如此大的影响是值得每个人深思的问题，也恰好是本课题研究预测房价的方向所在。若按照传统的预测方法去解决问题，会存在多种误差且时间长，性价比低，随着我国社会经济的迅速发展壮大，房地产行业也逐渐雄起，但城市可供开发土地越来越少，开放二胎政策后人口也在不断增长，对住房的需求越来越迫切，于是二手房逐渐进入人们的视线，对二手房信息的需求量变大。因此，在当今时代，能够快速准确评估二手房房价，让人们对房价有个准确的认识，这对房地产开发商和购房者起到积极作用，且关系到售房地界能否继续蓬勃发展。

1.2国内外研究情况1.2.1国内研究状况如今社会，有房可住是一种理想状态，因此房价的关注度始终排在前位。正因为人们对房价的上心，才有预测房价这一研究的价值所在。国家有关房界的政策调控得当，也是为售房商和买房者提供了方向指标。周易（2017）采用建模的方式来对影响房价的诸多因素进行合理的分析，回归拟合的效果较为明显地体现在周边住户的房价支付水平是有一定的幅度变化的，实验结果显现出拟合程度在0.92范围内波动，将实验过程工程化,系统实现实验过程,使用户能够进行交互和体验1。丁月芝（2018）提出采用BP神经网络建立商品房价格预测模型,利用果蝇蛙跳算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某城市年的商品房价格及其主要影响因素数据作为训练样本和测试样本.通过仿真分析表明:BP神经网络模型经过果蝇-蛙跳算法优化后能加快网络的收敛速度,提高商品房价格预测的精准度,对于政府部门进行房价宏观调控以及房产企业的运营管理都具有一定的参考价值2。李侠男（2017）从内部因素入手,利用南京市的房价数据,通过R软件对影响房价的内部属性进行探索性分析,并以随机森林的方法,在取得高预测的同时提取各内部属性的重要性排名,最终发现房源信息、建筑类型、房型、楼层、装修区域、具体方位、容积率、绿化率和车位个数等对房屋价格有一定的影响,其中房源信息、房型(户型)和具体方位的影响重要性最高3。

高旭（2016）结合前人的见解,以北京、上海两城市的相关数据通过逐步回归模型和主成分分析法选取了三个角度、十余个可能相关的因子加以分析,从而对房价有一个清晰的认识,同时根据结果提供了新的观察城市发展的角度4。李浩（2014）统计研究中，楼市引起广泛关注，国家实行的供给侧方针使一线城市与其他城市的差距也在慢慢拉开，人们的压力也越来越大。在此背景下,首先回顾学者们的研究成果,找出对待我国现行房地产价格的形势解释乏力之处5；李永友（2014）研究了具有发展能力的目标城市有关房价来进行预测分析，主要是杭州金融市场的房价预测分析，相关工业与企业的税收总额以及农村涌向城市的人口都是具有指引意义的因素。采用统计机器来为自己的研究添砖加瓦能够增强数据文字说服力，数据可视化分析能够让人们从纷繁复杂的数据中获取有价值的信息,同时,利用机器学习方法能让人们利用已有数据,科学、合理预测未知数据6。而徐玉芬基于的数据可视化方法和机器学习进行设计,运用数据清洗和可视化等技术,对预处理后的数据进行数据集划分、特征工程、预估器流程和模型评估,利用-learn机器学习库和库分析房价,得到房价规律7。

1.2.2国外研究状况（1975）研究考察了南非商业地产(CRE)的通货膨胀保值能力。采取修正方差的建模方式来研究通货膨胀是否会对经济收益带来正面影响，如果会，会在多大程度上推动收益。研究发现，在短期内，CRE投资通常是一种普遍的通货膨胀对冲。从长远来看，零售地产和工业地产可以对冲通胀，其中零售地产是两类地产中较好的通胀对冲工具8。Ryan（1988）研究了大学和医院的存在如何影响当地的房价和租金，分析了邮政编码级别和单个家庭级别的数据。其邮政编码级别分析使用了21年间13105个邮政编码的房价中位数数据，以及7年间15918个邮编数据，并用其来验证增值的幅度。其住宅水平分析使用了2,786,895套待售房屋和267,486套出租房屋的数据，来研究距离最近的大学或医院的距离对个人房价的影响9。 （1987）调查了美国房地产(REU)、宏观经济(MU)和金融不确定性(FU)的溢出效应。为了估计不确定性在扇区之间的传播，采用了基于时变参数向量自回归(TVP-VAR)的连通性方法。综上所述，证明自20世纪70年代以来易经预测未来楼市，FU一直是驱动MU和REU的主要的冲击传递器，MU控制着REU。

我们的研究结果支持了更好的宏观审慎政策决策的必要性10。1.2.3研究发展趋势从以上国内外的研究现状可以得出，我国学者对房价预测研究的侧重点在于探讨房价走势具体问题的分析上，例如各个城市区域土地价格、房产资源管理研究等等，但从研究方法研究而言譬如采用集成学习模型的成果依旧不是很多，国外的从系统上把握度也还不够，国内外研究的一个发展趋势是将房价预测与完善标准的集成学习模型相结合等问题。而本课题会根据实际出发，预测房价，并以广州市相关地区房地产为例，采用集成学习模型预测房价并发现相关问题，促使广州市的房地产发展能够蒸蒸日上易经预测未来楼市，正常顺利。1.3研究路线和方法1.3.1研究路线第一部分为引言。讲集成学习模型预测房价的研究背景、研究意义；还有国内外学者对房价预测的研究现状。第二部分为概念界定和理论基础。包括集成学习模型概念、单一评估模型和组合评估模型概念、广州市相关地区房地产发展与房价预测走向概括以及对中国房地产行业经济发展的影响.第三部分为现状。广