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基于百度指数的房地产价格相关性研究  
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【作者】 姜文杰; 赖一飞; 王恺;
【作者单位】 武汉大学经济与管理学院;
【文献出处】 统计与决策 , Statistics & Decision, 编辑部邮箱 2016年 02期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 百度指数; 新建住宅价格指数; ARMA模型; 自回归分布滞后模型;
【摘要】 文章以我国大中城市的新建住宅价格为研究对象,以均衡价格理论为基础,使用搜索关键词的百度指数开展研究,分别使用自回归移动平均模型(ARMA)和带搜索项的自回归分布滞后模型对上海市的新建住宅价格指数进行了拟合和预测。实证结果表明:百度搜索指数与价格指数之间存在协整关系,建立的自回归分布滞后模型的拟合度达到0.918,预测精度相较ARMA模型提高23.2%。与传统的预测方法相比,模型具有很强的时效性,能够比国家统计局提前一个月发布房屋价格指数数据。
【基金】 国家自然科学基金青年基金项目(71301124); 教育部人文社会科学一般项目(13YJC630165); 湖北省科技支撑计划(软科学研究)项目资助(2013BKF009); 湖北省技术创新专项软科学基金资助项目
【更新日期】 2016-03-02
【分类号】 F299.23;F224
【正文快照】 0引言如何更具时效性和前瞻性的对房价进行预测是现阶段研究热点所在。学术界对房价的预测做了许多研究,研究方法上一般分为定性和定量方法两类。定性预测多把房地产作为一种商品,从市场供求角度考虑影响房价的多种因素,此方法只能对价格走势做一个基本估计,精确度较低;定量预?

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