【摘 要】
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房地产作为我国国民经济的支柱型产业,对促进我国经济发展起到不可或缺的作用。当房地产市场价格波动过于剧烈时,会对我国经济平稳健康运行产生严重的负面影响。因此,加强对房地产市场价格升降趋势的长期监控和精准预测,对预防由于房价剧烈波动而产生的负面影响具有重要意义。然而,由于房地产市场价格影响因素众多,传统预测方法难以实现对房地产市场价格趋势的高精度预测。近年来,机器学习中的集成学习模型,以其优异的预测性
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房地产作为我国国民经济的支柱型产业,对促进我国经济发展起到不可或缺的作用。当房地产市场价格波动过于剧烈时,会对我国经济平稳健康运行产生严重的负面影响。因此,加强对房地产市场价格升降趋势的长期监控和精准预测,对预防由于房价剧烈波动而产生的负面影响具有重要意义。然而,由于房地产市场价格影响因素众多,传统预测方法难以实现对房地产市场价格趋势的高精度预测。近年来,机器学习中的集成学习模型,以其优异的预测性能在多个领域预测研究中得到广泛使用。因此,本文通过综合比较现有房价预测研究方法中的优势和不足,提出一种集成学习组合预测模型,并对北京、上海、天津和重庆四个直辖市的房价指数进行实证分析。具体研究内容如下:（1）通过文献分析法从宏观经济、供给和需求三个角度建立四个直辖市房价指数预测初级指标体系,同时通过散点图对各指标与房价指数之间的线性相关性、相关程度进行初步分析。此外,为进一步确保建立的指标体系中各项指标与房价指数高度相关,使用灰色关联度分析法对指标体系进一步筛选,去除各城市数据中灰色关联度系数小于0.7的指标,得到四个直辖市最终房价指数预测指标体系;（2）为避免过早的时间节点数据信息对当期预测结果产生扰动,采用分段预测的方法对数据集进行阶段性划分,使用过去十年房价指数信息作为训练数据,对未来一年的房价指数进行预测。同时,为进一步提高模型在分段预测时的时效性和自适应性,采用滑动时间窗的方法对每一阶段的预测数据进行再划分,以过去三个月的房价指数信息作为模型输入,并将未来一个月的房价指数作为模型输出;（3）建立Bagging-WOA-Light GBM集成学习组合预测模型。以集成学习中Boosting框架下的Light GBM模型作为Bagging集成策略的基学习器,从同时降低方差和偏差的角度出发,有效降低模型预测时的泛化误差,从而提高模型预测效果。同时,为避免Light GBM模型因超参数选择不当产生的预测误差,采用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）对Light GBM模型参数进行寻优;（4）通过对四个直辖市相关数据的实证分析,发现与对比模型相比,提出的集成学习组合模型具有较高的预测精度,同时采用Light GBM模型进行特征重要性排序,在四组数据集的训练过程中发现,距离预测月份最近的往期房价指数对预测结果的影响最大。除此之外,研究发现,CPI为北京市房价指数的主要影响因素,汇率为上海市和重庆市房价指数的主要影响因素,而土地价格则是天津市房价指数的主要影响因素。研究表明,本文提出的Bagging-WOA-Light GBM模型能够实现对房价指数的精准预测,可作为我国商品房房价指数预测的辅助手段,同时,基于本文的研究,对政府部门、房地产开发企业和消费者判断房价波动趋势具有重要参考作用。
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