基于網絡搜索數據的房地產價格指數的短期預測
作者：胡本田; 年靖宇 安徽大學; 安徽合肥230601
摘要：網絡搜索數據在一定程度上代表了人們的經濟行為,可以利用網絡搜索數據代表消費者和房地產開發商的需求和投資預期來對房地產價格指數進行預測。基于此,利用百度指數關鍵詞數據作為解釋變量,然后利用lasso算法篩選得到最終進入模型的變量,最后利用SVR模型以二線城市——合肥市為例,對2012-2018年新建商品住宅銷售價格指數進行擬合,為了驗證模型的預測效果,引入SARIMA模型進行比較,得到結論:加入網絡搜索數據的SVR模型的預測效果要優于僅使用歷史數據的SARIMA模型;加入搜索數據后,能夠比官方數據提前15-20天左右,可以對房地產市場進行實時監控。
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銅陵學院學報雜志
銅陵學院學報雜志， 雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：經濟理論、財政金融、企業管理、皖江區域經濟、文化藝術、銅文化研究、工程科技、教育教學等。于1999年經新聞總署批準的正規刊物。
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