基于组合预测模型在成都市房价预测中的应用研究

王 洋，王 咏

（四川交通职业技术学院公共课教学部，四川成都611130）

基于组合预测模型在成都市房价预测中的应用研究

王 洋，王 咏

（四川交通职业技术学院公共课教学部，四川成都611130）

建立诱导有序加权平均组合预测模型，借助它对成都市商品房价格进行预测。通过三个误差指标值的比较，证明了这种方法的合理性，从而为成都市政府宏观调控商品房价格提供政策性依据。

多元线性回归；三次平滑指数；GM（1，1）；IOWA算子；房均价

组合预测是将不同预测方法或预测模型组合起来形成一种新的预测方法。组合预测模型具有较高的预测精度，组合预测方法不劣于参与组合的诸预测方法的最优者，并且随着参与组合的预测方法数目的增多，会不断提高预测的精度［1］。

1 IOWA组合预测

设＜v1，a1＞，＜v2，a2＞，…，＜vm，am＞为m个二维数组，令

则称函数FW是由v1，v2，…，vm所产生的m维诱导有序加权平均算子，简记为IOWA算子［2-3］，vi称为ai的诱导值，其中v-index（i）是v1，v2，…，vm中按从大到小的顺序排列的第i个大的数的下标，W=（w1，w2，…，wm）T是OWA的加权向量，满足

1.1 IOWA组合预测模型

（1）求出最优权系数。新的诱导有序加权平均组合预测模型可表示为

1.2 实例分析

商品房销售价格是通过观测年度内商品房的销售额与销售面积换算而得到的，其计算公式：商品房销售价格=商品房销售总额/商品房销售总面积。采用MATLAB进行计算，对成都市2015-2017年的商品房价格进行预测。

1.2.1 数据

统计数据来源于四川省统计年鉴，如表1所示。

表1 成都市2005-2014年商品房价格 元/m2

1.2.2 三种单项预测模型

（1）多元线性回归模型。设定x1代表成都市国内生产总值，x2代表人均可支配收入。

多元线性回归预测模型为

（2）三次平滑指数模型［4］。通过MATLAB计算，取α=0.4，当T=10时的预测模型为

预测2015年、2016年、2017年的成都市商品房价格为

（3）灰色GM（1,1）模型［5-6］。通过MATLAB编程得到GM（1，1）预测模型为

1.2.3 IOWA组合预测模型

最优化模型为

通过计算，IOWA组合预测模型的最优权系数为

w1=1，w2=0，w3=0。

预测结果见表2。

表2 IOWA组合预测值 元/m2

1.2.4 结论

本文选择如下三个误差指标用来评价模型的预测效果：

分别计算三种单项预测模型以及IOWA组合预测模型对成都市商品房价格的预测误差，结果见表3。

表3 预测效果评价指标

从表3可以看出，三种单项预测模型对成都市商品房价格预测误差指标值均明显高于IOWA组合预测的三个误差指标值，从而表明本文提出的IOWA组合预测方法能够有效地提高预测精度。

2 结语

本文通过引进诱导有序加权平均算子，从而建立IOWA组合预测模型，最后对成都市商品房价格进行预测，通过对商品房价格预测结果的分析，说明这种方法具有一定的实际意义，能够为成都市政府宏观调控商品房价格提供政策性依据。

［1］唐小我.现代组合预测和组合投资决策方法及应用［M］.北京:科学出版社,2003:27.

［2］陈华友.基于IOWA算子的组合预测［J］.预测,2003（6）:61-65.

［3］陈华友.IOWA算子的组合预测模型及在所得税预测中的应用［C］//第三届不确定系统年会论文集.香港:Globe-Link出版社,2005:473-483.

［4］潘红宇.时间序列分析［M］.北京：对外经济贸易大学出版社,2006:39-42.

［5］李敏,王洋.基于灰色系统理论对成都市房价预测分析［J］.云南民族大学学报,2013（6）:441-443.

［6］邓聚龙.灰理论基础［M］.武汉:华中科技大学出版社,2002.

【责任编辑：王桂珍 foshanwgzh@163.com】

The research about combined forecasting model applied in house prices in Chengdu

WANG Yang,WANG Yong
（Department of Public Teaching,Sichuan Vocationaland Technical College of Communications, Chengdu 611130,China）

The new combined forecasting model based on induced ordered weighted averaging operator is established,using it for forecast commercial housing prices of Chengdu.Through the comparison of three errors respectively,explains the rationality of the method.Thus provides policy basis for the Chengdu government macro-control realestate prices.

multiple linear regression;three timesexponentialsmoothing;GM（1,1）;IOWA operator;house price

F293.3

A

2016-10-24

四川高等职业教育研究中心资助项目（GZY17C69）；四川交通职业技术学院校级教改项目（2016-JG-12）

王 洋（1985-），男，安徽淮南人，四川交通职业技术学院讲师，成都理工大学在读博士生。

1008-0171（2017）04-0028-03