基于bp神經網絡的房地產泡沫預警指標體系研究-資料下載頁
2025-01-16 12:19本頁面
【正文】 合計算結果的。表41 原始數據房地產投資增長率%GDP增長率%銷售面積增長率%商品房價格增長率%房地產開發(fā)企業(yè)自有資金總額增長率%住宅建安材料增長率%個人按揭增長率%房地產GDP的比重%商品房空置面積增長率%房地產企業(yè)貸款增長率%1992199319941995199619971998表42 每一指標的不容許值和滿意值房地產投資增長率%GDP增長率%銷售面積增長率%商品房價格增長率%房地產開發(fā)企業(yè)自有資金總額增長率%住宅建安材料增長率%個人按揭增長率%房地產GDP的比重%商品房空置面積增長率%房地產企業(yè)貸款增長率%滿意值（B）2015100300706070不容許值（C）3530205705200830100表43 各指標的功效系數表房地產投資增長率GDP增長率銷售面積增長率商品房價格增長率房地產開發(fā)企業(yè)自有資金總額增長率住宅建安材料增長率個人按揭增長率房地產GDP的比重商品房空置面積增長率房地產企業(yè)貸款增長率1992199319941995199619971998表44 各指標的功效系數年份1992199319941995199619971998功效系數預警級別警戒安全危險安全安全警戒安全5 結 論本文將BP神經網絡引入到房地產泡沫預警系統中，避免了人在思維上面的不完善，現有公式只能說明人類對現有階段認識水平，究竟能多大程度上接近事實真相，還是一個疑問。而利用BP網絡就回避了這個問題，只要把握了影響因素，就可以用事實說明事實本身。本身有因果關系的非線形映射，能夠有效的呈現預測的效果。該系統運行有序，形成信息輸出與反饋的自動調節(jié)，避免了過多的人為的帶有個人經驗色彩的干預。此評價體系程序化后可用于經貿委等政府管理部門對房地產泡沫情況進行評價，進而做出宏觀決策；房地產泡沫預警系統的建立可以使房地產經濟管理走向科學化、程序化；對房地產泡沫進行預警分析，可以更精確，更完整的描述房地產市場的變化趨勢，為管理領域的政府相關部門，生產領域的發(fā)展商，流通領域的經營者和消費者提供進行房地產決策的科學依據。參考文獻[1] 胡謹卿，張大亮．房地產泡沫評測體系研究[J].城市開發(fā)，, P3336[2] 李濤，伍建平．房地產泡沫的成因及防范措施探討[J].山東理工大學學報（社會科學版），2004，20(2), P3234[3] 汪利娜．房地產泡沫的形成機理及防范措施[J].城鄉(xiāng)建設，2003，（1）：4347[4] 劉琳，鄭思齊，黃英．房地產泡沫測度系數的編制方法[J].中國房地產，3003，6：1315[5] 李維哲，曲波．地產泡沫預警指標體系與方法研究[J].山西財經大學學報，2002，10
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