| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 房地产价格相关理论 | 第13-25页 |
| 2.1 房地产价格的概念及房价指数的分类 | 第13-16页 |
| 2.2 房地产价格的形成机理及类型 | 第16-18页 |
| 2.3 房地产价格指数的作用 | 第18-19页 |
| 2.4 近十几年房地产价格指数的变化及其影响因素分析 | 第19-25页 |
| 第三章 用于房价指数预测的常用模型 | 第25-34页 |
| 3.1 ARIMA( qp, )、ARIMA( ,,qdp )模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 自回归模型 ( AR模型) | 第25页 |
| 3.1.2 平滑模型( MA模型) | 第25页 |
| 3.1.3 自回归平滑模型( ARMA模型) | 第25-26页 |
| 3.1.4 确定性趋势分量的去除和ARIMA模型 | 第26页 |
| 3.1.5 模型选择 | 第26-27页 |
| 3.1.6 自回归平滑模型的建立过程 | 第27页 |
| 3.2 开关马尔科夫模型 | 第27-28页 |
| 3.3 异方差模型 | 第28页 |
| 3.4 多层径向基函数网络 | 第28-34页 |
| 3.4.1 径向基函数网络 | 第28-29页 |
| 3.4.2 遗传算法 | 第29-31页 |
| 3.4.3 多层径向基函数 | 第31-34页 |
| 第四章 建模与预测 | 第34-64页 |
| 4.1 建模方法 | 第34-35页 |
| 4.1.1 建模流程 | 第34-35页 |
| 4.1.2 数据选取 | 第35页 |
| 4.2 时间序列的平稳性检验 | 第35-40页 |
| 4.3 时间序列的ARCH效应检验 | 第40-45页 |
| 4.4 线性和非线性检验 | 第45-49页 |
| 4.5 房价指数的建模和预测 | 第49-62页 |
| 4.5.1 线性房价指数时间序列建模与预测 | 第49-56页 |
| 4.5.2 非线性房价指数时间序列建模与预测 | 第56-62页 |
| 4.5.3 预测误差分布 | 第62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 结论 | 第64-67页 |
| 5.1 研究结论 | 第64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |