基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的房價預測分析——以上海市房價為例.pdf

1、房地產(chǎn)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要支柱產(chǎn)業(yè)，其中房價是最為關(guān)鍵和核心的要素。傳統(tǒng)的預測手段難以實現(xiàn)對房地產(chǎn)價格的準確預測，如何挖掘市場信息，構(gòu)建更為有效的指標和模型來提高預測精度，成為亟需解決的問題。大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，機器學習和自然語言處理技術(shù)的逐漸成熟，使得基于網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)對房地產(chǎn)價格等進行分析成為可能，可以彌補傳統(tǒng)的預測模型構(gòu)建中指標選擇的主觀性，得到更為全面、豐富的影響因子，從而能夠更好地反映房價的形成機制，提高預測的準確度。
　

2、　本文在梳理已有研究成果的基礎上，分析了房地產(chǎn)市場中房地產(chǎn)開發(fā)商和購房者的微觀行為，在面對市場競爭和宏觀調(diào)控時，作為需求方和供給方，兩者都存在心理預期形成的過程，會在經(jīng)濟決策前進行網(wǎng)絡搜索得到相關(guān)信息進而做出投資或者消費的判斷。隨著互聯(lián)網(wǎng)全方位地滲透到人們的日常生活中，人們在獲取信息時更多地由傳統(tǒng)渠道向信息化渠道發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)的變化趨勢直接反映了市場需求和供給的變動，并最終體現(xiàn)在商品的市場價格上。宏觀經(jīng)濟因素影響房地產(chǎn)的供求關(guān)系，

3、房地產(chǎn)的供求關(guān)系決定價格。由于參與方的行為作用到價格上的變化是滯后的，但反映在互聯(lián)網(wǎng)搜索數(shù)據(jù)中的變化卻是即時的。因此，本文將網(wǎng)絡搜索引入到房地產(chǎn)市場中，建立并分析百度指數(shù)和房地產(chǎn)價格的先行——滯后關(guān)系。
　　基于上述背景，本文以房地產(chǎn)價格為研究對象，綜合確定與房地產(chǎn)價格相關(guān)的網(wǎng)絡搜索關(guān)鍵詞，選取其對應的百度指數(shù)并進行篩選和檢驗，在此基礎上利用K折交叉檢驗法，通過機器學習算法，構(gòu)建基于網(wǎng)絡搜索的房價預測模型。進一步，本文基于上海市2

4、011年1月至2017年12月的房價數(shù)據(jù)進行實證分析，分別建立線性回歸模型、隨機森林和彈性網(wǎng)絡算法進行求解和比較。
　　研究結(jié)論表明:首先，信息化時代下，越來越多的市場參與者通過互聯(lián)網(wǎng)進行信息檢索，互聯(lián)網(wǎng)的搜索瀏覽痕跡也反映了人們的經(jīng)濟活動意向和動態(tài)。影響房地產(chǎn)市場供求關(guān)系的因素可以在網(wǎng)絡搜索關(guān)鍵詞上得到對應的體現(xiàn)，兩者之間存在相關(guān)性。其次，加入網(wǎng)絡搜索指數(shù)的房價預測模型對房地產(chǎn)價格的擬合和預測效果都基本令人滿意，實現(xiàn)了對于房價的