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基于网民关注行为大数据实现对房地产价格的预测研究--以北京市房价为例

摘要:网络大数据越来越多地被应用到经济问题的分析中。本文利用网民关注行为的大数据结合机器学习中的神经网络模型对北京市房价走势进行预测和分析。研究表明,利用网络搜索大数据的及时性、高频率优势和神经网络模型拟合复杂变量间关系的能力,能实现对房价走势的高精度预测,并且能够极大地提高预测房价走势中"拐点"的成功率。

关键词:
  • 网络搜索  
  • 大数据  
  • 房价  
  • 神经网络模型  
作者:
王岱; 刘宽斌; 张涛
单位:
东北财经大学公共管理学院; 中国社会科学院大学; 中国社会科学院数量经济与技术经济研究所
刊名:
数量经济研究

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:数量经济研究

数量经济研究杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,坚持理论研究和实践研究相结合、定量分析和定性分析相结合,为数量经济学的理论与应用研究提供平台。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2010年,杂志在全国同类期刊中有很重的学术价值。

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