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    基于BP神經(jīng)結(jié)構(gòu)的商品房定價研究

    2019-08-16 06:56:54鄒婷張禹嘉梁明月
    智富時代 2019年7期
    關(guān)鍵詞:因子分析

    鄒婷 張禹嘉 梁明月

    【摘 要】本文基于BP神經(jīng)結(jié)構(gòu)對湖南省長沙市商品房的定價問題展開研究,并努力探究影響房價最主要的因素。首先,根據(jù)2007-2016年長沙市影響商品房價格的七個研究因素數(shù)據(jù),運(yùn)用插值分析法對數(shù)據(jù)庫使用立方插值預(yù)測,得到2017-2020年七個研究因素的預(yù)測數(shù)據(jù);其次,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對已收集到的樣本進(jìn)行訓(xùn)練,不斷逼近樣本所蘊(yùn)涵的規(guī)律,對長沙地區(qū)的房價(元/平方米)進(jìn)行預(yù)測;最后,用所得模型對未來幾年的房價進(jìn)行仿真,觀察其變化規(guī)律。根據(jù)房價預(yù)測結(jié)果,為準(zhǔn)備在長沙購房的群體提出合理建議。

    【關(guān)鍵詞】BP神經(jīng)結(jié)構(gòu);插值分析法;商品房定價;因子分析;主要影響因素

    近年來,全國各大城市的房價迅速上漲。以長沙市為例,自2010年出臺限購令政策后,在短期內(nèi)長沙市的房價(包括新房和二手房)有所下降,但在經(jīng)濟(jì)高速增長、城市化進(jìn)程加快,加之公眾樂觀預(yù)期等因素共同作用下,房價在長期內(nèi)仍處于上漲態(tài)勢。

    從現(xiàn)階段學(xué)術(shù)研究的情況來看,預(yù)測房價的方法很多。從計量角度,房價的變化呈現(xiàn)出一種非線性態(tài)勢,使用常規(guī)的線性模型進(jìn)行分析難以得到近似準(zhǔn)確的結(jié)果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正是可以通過自身訓(xùn)練,通過學(xué)習(xí)某項(xiàng)規(guī)則,進(jìn)而使用最速下降法,利用反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小,最大限度地逼近輸出結(jié)果,從而更加精確的預(yù)測房價。

    本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測長沙市的房價,利用因子分析法將所選取的七個研究因素進(jìn)行綜合分類,從而分析各因素的影響水平,最后根據(jù)房價的主要影響因素為有意愿在長沙購房的人們提出可行性建議。

    一、商品房房價預(yù)測模型

    (一)變量選取

    商品房的定價是政治、經(jīng)濟(jì)、文化和社會環(huán)境等多方面多因素共同作用下的結(jié)果,但關(guān)鍵是理清主要因素和次要因素。本研究將商品住宅投資額(反映當(dāng)?shù)禺?dāng)年的商品住宅開發(fā)情況,投資額大小影響著商品住宅供給量)、商品住宅施工面積(直接影響著未來幾年的商品住宅供給量)、年末戶籍人口數(shù)(反映當(dāng)?shù)禺?dāng)年人口數(shù)對商品房住宅市場的需求)、GDP(是說明宏觀經(jīng)濟(jì)的重要指標(biāo),而宏觀經(jīng)濟(jì)對整個房地產(chǎn)行業(yè)影響非常顯著) 、貸款利率(利率變化能反映宏觀經(jīng)濟(jì)政策的走向,而宏觀經(jīng)濟(jì)政策會直接影響人們對商品住宅的需求變化??紤]到大部分人購房貸款的年限均比較長,本文選擇五年以上的有中長期貸款利率的貸款項(xiàng)目)、平均年工資(工資決定人們的消費(fèi)能力,并能正確反映房價的真實(shí)性)、人均可支配收入(反映了人們的實(shí)際消費(fèi)水平,影響各地商品住宅需求量)作為研究因素。

    (二)預(yù)測樣本構(gòu)造

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在已有輸入?yún)?shù)的情況下,對輸出參數(shù)作出預(yù)測,首先采用插值分析模型對商品房房價的七個影響因素數(shù)據(jù)做出預(yù)測。(表2-1)

    (三)長沙市商品房定價的模型建立

    首先建立網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本和數(shù)據(jù)歸一化,其次對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、驗(yàn)證、仿真和建立模型,具體操作如(圖2-1):

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將數(shù)據(jù)歸為三部分:Training(訓(xùn)練),Validation(驗(yàn)證),Test(測試)。其中,Training數(shù)據(jù)參加訓(xùn)練,其他兩部分?jǐn)?shù)據(jù)用于檢驗(yàn)。由于網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練的,因而目標(biāo)和訓(xùn)練(Test)數(shù)據(jù)之間的誤差將越來越小。從圖2-1可以得出:

    Training:R=1,Validation:R=1,Test:R=1,All:R=0.99707,說明數(shù)據(jù)擬和合適。(圖2-2)

    Progess左方是目標(biāo)值,右方是訓(xùn)練精度目標(biāo),迭代50000次后的有效性檢驗(yàn)顯示6次無錯誤,梯度接近目標(biāo)精度,均方差也接近目標(biāo)值,說明此時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建立的模型已經(jīng)比較合適。進(jìn)一步得到仿真新數(shù)據(jù)后,通過得到的模型對新數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真預(yù)測,再根據(jù)折線圖可見長沙房價在2017-2020年的變化規(guī)律,其中,在2017-2019年快速下降,在2019-2020年開始上升。

    圖2-3 長沙房價的仿真預(yù)測圖

    二、長沙市房價走勢分析

    為進(jìn)一步分析長沙市房價的走勢,現(xiàn)對收集到的2007-2020年長沙市商品房的單價數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,用Excel軟件作出房價走勢的折線統(tǒng)計圖和商品房單價的同比增長趨勢圖,進(jìn)而得出分析結(jié)論。

    圖2-1 2007-2020年長沙市商品房單價同比增長趨勢分析預(yù)測圖

    由圖2-1,長沙市房價自2011年起維持在5800-6500元的較高水平。其中,2011-2014年、2015-2018年是房價在5800-6500年階段內(nèi)先升后降的兩個小階段,呈較小波動的漲落。其房價同比增長率較前期(2008-2016年)漲落的差距較大,較后期(2017-2020年)漲落的差距較小。根據(jù)曲線趨勢走向,可認(rèn)為未來房價在較小范圍內(nèi)的波動將趨于平緩。且針對長沙房價的走勢,大致可以得出以下兩點(diǎn)結(jié)論:

    (1)長沙市房價在維持較高水平的基礎(chǔ)上趨于穩(wěn)定水平,存在或升或降的小范圍波動,但未來不會出現(xiàn)大幅度波動;

    (2)長沙作為二線城市,發(fā)展水平較高,樓市發(fā)展空間已經(jīng)較為飽和,因而房價上升空間不大。

    三、影響房價最主要的因素

    上述已通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立合適模型,得出影響長沙房價的基本因素,但為了探究更重要的影響因素,本次研究采用SPSS對多個變量進(jìn)行重新組構(gòu),以得到影響房價最主要的因素。

    (一)影響長沙房價的最主要因素探究

    1.將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

    2.對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析(圖3-1)

    由于前兩個特征值的累計貢獻(xiàn)量已達(dá)97.365%,故取A1和A2兩個公共因子,足以充分代替原始數(shù)據(jù)的信息量。

    3.列出旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,對七個原始指標(biāo)進(jìn)行分類

    (圖3-2)

    進(jìn)行高載荷指標(biāo)分類,有:

    A1(投入與消費(fèi)水平因子)高載荷指標(biāo)具體有:X1-GDP;X2-商品住宅投資額;X3-人均可支配收入;X4-平均年工資;X5-貸款年利率;X7-年末戶籍人口數(shù)。

    A2(商品房房源因子))高載荷指標(biāo)具體有:X6-商品住宅施工面積

    可明顯觀察到影響長沙商品房定價的主要因素為投入與消費(fèi)水平因子、商品房房源因子。例如,在2013-2014年,長沙商品住宅施工面積由8696.54萬/平方米增長至9688.6萬/平方米,但長沙房價從6292元/平方米降至6119元/平方米,可見該情況是由于長沙房價受商品住宅施工面積影響造成的。

    四、結(jié)論與建議

    超一線城市要解決“大城市病”,不再需要過多的人口涌入,這對正渴求勞動力的次級城市確實(shí)是一個機(jī)會。再看強(qiáng)二線和省會城市,17年來展開一輪又一輪的“搶人大戰(zhàn)”, 南京、濟(jì)南、鄭州、合肥、西安等近20多個城市放開落戶政策,外地人的購房門檻也因?yàn)槁鋺粽叨兿嘟档?。因此未來二線城市依然有一定概率對調(diào)控政策進(jìn)行修正,在二線城市買房將會是一個很好的機(jī)會。具體建議如下:

    1.應(yīng)及時關(guān)注落戶的相關(guān)政策和房地產(chǎn)調(diào)控政策,瞄準(zhǔn)時機(jī),通過正當(dāng)合理途徑購房;

    2.應(yīng)盡量選擇在居民收入水平與自身?xiàng)l件相適應(yīng)的地區(qū)購房,性價比高;

    3.應(yīng)在符合自己購房條件(價格、環(huán)境)的基礎(chǔ)上,選擇具有投資價值的房源。

    【參考文獻(xiàn)】

    [1]張秉乾. 上海商品住宅市場價格影響因素研究及價格預(yù)測[D].甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué),2009.

    [2]鄧柏峻,李仲飛,張浩.限購政策對房價的調(diào)控有效嗎[J].統(tǒng)計研究,2014,31(11):50-57.

    [3]余泳澤,張少輝.城市房價、限購政策與技術(shù)創(chuàng)新[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2017(06):98-116.

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