干预分析模型预测房价指数

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1、干预分析模型预测房价指数一、问题的提出和相关背景房地产价格指数对价格这一个经济变量进行跟踪记录，对于市场行情的波动具有直接、及时的表现力。价格指数是由一个个市场调查的数据构成的，这些数据来自于不同地点的楼盘，每时每刻记录着市场行情波动的轨迹，形成一幅观测市场行情万千气象的云图。近年来上海房地产市场保持量价齐升的态势，特别是住宅市场，商品住宅价格涨幅大幅度攀升，引来了民众与政府的多方关注。2003年4月开始，住宅价格涨幅惊人，明显高于往年同期。有研究人士认为，是SARS带动了上海房市的新一轮上涨，使得上海的城市竞争力为众多的海内外投资者所认可和关注。这里就选

2、取上海二手房指数作为研究对象，以SARS的发生为干预事件，运用干预分析模型进行分析和预测，定量地研究价格指数的运行轨迹。二、数据和模型的说明这里选取上海二手房指数发布以来的所有时间序列，按SARS的发生分为两个时期：第一个时期：2001年11月-2003年3月；第二个时期：2003年4月-2004年12月。由于SARS的发生并不是立刻产生完全的影响，而是随着时间的推移，逐渐地感到这种影响的存在。因而干预影响选取如下的模式：其中原始数据如下：表1原始指数序列t12345678910111213100010081010101210171027103410421

3、0481051105410561061t141516171819202122232425261072108010901102111511251137115011731194121512361255t272829303132333435363738127312891304131913361350136613821399141814481490三、干预分析模型的识别与参数估计（一）根据2001年11月-2003年3月，即前17个历史数据，建立时间序列模型。这里经过观察与筛选，最终选取二次曲线模型进行拟合，结果如下：其中，，（P=0.000高度显著），说明模型拟

4、合效果很好。（二）分离出干预影响的具体数据，求估干预模型的参数。运用经过检验的二次曲线模型，进行外推预测2003年4月-2004年12月的指数预测值，然后用实际值减去预测值，得到的差值就是经济体制改革所产生的效益值，记为，具体数值如下：表2干预影响序列t1819202122232410．94113．10817．07521．84236．4148．77860．946t2526272829303172．91482．68391．25297．622102．792107．762114．532t32333435363738118．103123．474128．645134

5、．617142．389160．961191．333运用表中的数据可估计出干预模型中的参数的与，实际上是自回归方程的参数：，(4)其中，，（P=0.000高度显著），模型系数的t检验也是高度显著，说明模型拟合效果很好。（三）计算净化序列净化序列是指消除了干预影响的序列，它由实际的观察序列值减去干预影响值得到，即,(5)称为消去了干预影响的净化序列，具体计算数据如下：表3净化序列t123456789101112131000100810101012101710271034104210481051105410561061t141516171819202122107

6、21080109011021104.11111.91119.91128.21136.6t2324252627282930311145.21154.11163.11172.31181.71191.41201.21211.21221.5t323334353637381231.91242.51253.41264.41275.61287.01298.7（四）对净化序列建立拟合模型，仍选取二次曲线模型进行拟合，结果如下：(6)其中，，（P=0.000高度显著），说明模型拟合效果很好。（五）组建干预分析模型结合的拟合模型6式与干预参数的估计值4代入5式，得到所求的干预

7、分析预测模型：其中利用干预分析预测模型计算出预测值，并与原始指数值比较如下：表4原始指数与预测指数的比较t1234567891000100810101012101710271034104210481001.41005.91010.51015.41020.41025.61031.11036.71042.5t1011121314151617181051105410561061107210801090110211151048.61054.81061.31067.91074.71081.81089.01096.41109.4t1920212223242526271

8、125113711501173119412151236125512