随着国家经济的发展,以及相应政策如西部大开发战略的全面实施,我国的国民经济水平迅速提升,发生巨大变化。正值此时,南宁市迎来历史上最佳的发展契机,民众的生活水平普遍提高,从而对衣食住行的要求也在不断增加。进入新世纪以来,大量的人开始从周边地区涌入南宁市,南宁市政府也出台了相关房地产控制政策,因此,南宁市的房价也一直处于波动状态。研究南宁市房价波动情况,预测南宁市房价的未来发展趋势,能够从宏观与围观的角度把控房地产市场的发展,保障南宁市房地产市场价格维持稳定,助力南宁市房地产市场良性健康发展。因此,本文研究在多因素影响下南宁市房价的发展状况,提取影响南宁市房价的因素,构建南宁市房价预测模型,为南宁市政府管控房价提供理论依据。通过分析南宁市发展情况,结合本地的风土人情,挖掘影响南宁市房价的因素。从供需因素、经济因素、政策因素等三个方面出发,提取包括房地产供给量、房地产开发投资额、房地产需求、环境因素、二手房指数、公共财政支出、住房租赁政策、人口政策等15个相关影响因素。根据所提取的因素,利用灰色关联度,判定影响房价的主要影响,得到房地产供给量、房地产开发投资额、房地产需求等8个影响因素。以小波神经网络为基础,综合小波基函数的特点,利用加权的方式融合小波基函数,改变小波神经网络隐含层神经元函数,构建南宁市房价预测模型。收集与影响因素相关的数据,对数据采取无量纲化处理,并利用Eviews8.0检验数据的稳定性。结合处理完成的数据,计算其灰色关联度,分析各影响因素与南宁市房价波动之间的联系,提取主要影响因素。以南宁市2006年1月至2015年8月的数据样本为训练数据,结合本文建立的房价预测模型,预测南宁市2015年9月至2016年12月房价,得到预测的绝对误差为54.32元,相对误差为0.0049,满足模型的期望误差值,具有较好的预测效果。同时,将改进的小波神经网络与传统神经网络预测结果进行对比分析,验证改进小波神经网络的准确性与适用性。根据预测的结果,总结本文的研究成果,针对目前南宁市的发展情况,从供需因素、经济因素、政策因素等三个方面出发,对南宁市的房地产调整提出合理的建议,提出未来研究方向,为南宁市房价稳定发展起提供参考。