【摘 要】
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房地产市场具有影响因素多样性、非线性波动等特点,随着相关数据信息可获得性的进一步提高,因素间存在的频率差、相互干扰等问题不可忽视。在以往研究的基础上,综合考虑时效
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房地产市场具有影响因素多样性、非线性波动等特点,随着相关数据信息可获得性的进一步提高,因素间存在的频率差、相互干扰等问题不可忽视。在以往研究的基础上,综合考虑时效性强的百度指数以及关联度高的房地产市场相关指标,构建MIDAS (混频数据处理模型)模型解决百度指数与房地产景气指数间频率差的问题,建立随机森林的封装筛选模型实现重要特征的选择,并基于混合核的SVR (支持向量机)对MIDAS预测结果进行进一步修正。实证表明,本文模型充分利用了混频数据信息,也符合房地产市场非线性波动的特点,在预测精度与误差波动性
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