|
应用马尔科夫链模型预测短期房价——以南宁市为例
|
Abstract:
本文阐述了马尔科夫预测模型的特点,并通过选取南宁市2019年3月至2022年2月商品房住宅价格的月度统计数据,构建马尔科夫预测模型,借助EViews软件对该数据进行分析,最终得出的预测结果显示,未来一段时间内,南宁市房价处于平稳状态的可能性最大。研究结果和实际情况相符,说明了利用马尔科夫预测模型对房价短期走势的预测是比较精准可靠的。
This paper describes the characteristics of the Markov prediction model and constructs the Markov prediction model by selecting the monthly statistical data of residential commodity house prices in Nanning City from March 2019 to February 2022. By analyzing the data with the help of EViews software, the final prediction result shows that the housing prices in Nanning City are most likely to be in a stable state in the future. The results of the study are consistent with the actual situation, which shows that the Markov prediction model is more accurate and reliable in predicting the short-term trend of housing prices.
[1] | 刘晓君, 胡升凯, 迟依涵. 基于VAR-GM(1, 1)-SVR模型的房地产价格预测研究[J]. 数学的实践与认识, 2021, 51(1): 1-12. |
[2] | 孟盈竹, 孙胜男. 基于ARIMA时间序列模型的房地产价格预测——以沈阳市为例[J]. 内江科技, 2021, 42(5): 65, 74. |
[3] | 陈爽, 李丹, 高洪韵. 马尔科夫链及其在股票价格预测中的应用[J]. 现代经济信息, 2017(24): 288. |
[4] | 刘鲁文, 陈兴荣, 何涛. 基于马尔科夫链的教学效果评估方法[J]. 统计与决策, 2014(3): 93-94. |
[5] | 李秀芝, 刘成林, 刘琴, 等. 马尔科夫链在宜宾市房价预测中的应用[J]. 宜宾学院学报, 2020, 20(4): 70-73. |
[6] | 胡振寰, 王智文, 唐博文. 基于马尔科夫链的柳州市房价预测研究[J]. 广西科技大学学报, 2018, 29(4): 79-83. |
[7] | 张波, 张景肖, 肖宇谷. 应用随机过程[M]. 第2版. 北京: 清华大学出版社, 2019. |
[8] | 谷秀娟, 李超. 基于马尔科夫链的房价预测研究[J]. 消费经济, 2012, 28(5): 40-42. |