殷霄雯

(华东交通大学 国际学院, 江西 南昌, 330013)

基于时间序列的南昌房地产价格指数模型研究

殷霄雯

(华东交通大学 国际学院, 江西 南昌, 330013)

鉴于房地产全国价格指数与实际城市房地产价格相差较大, 本文基于自回归积分移动平均模型理论, 构造了南昌市1998～2011年共55个季度房地产价格指数数据的理论模型ARIMA(3,2,0), 经Box-Pierce检验表明该模型具有95%的概率合理性, 为预测南昌市未来房地产价格指数提供参考.

房地产价格指数; ARIMA模型; Box-Pierce检验

房地产是国民经济重要支柱, 同时住房也是关系百姓的民生大事, 其价格出现变动往往引起社会其他领域深层次的影响. 我国对房地产价格的监控是从1998年实行住房商品化后建立的, 并以房地产价格指数REPI(Real Estate Price Indices的形式向外公布. 外资[1]、利率政策[2]、货币政策[3]、信贷规模[4]、地区差异[5]、收入分配差距[6]对 REPI变化都有贡献, 和其他各种未知社会因素一起引起房地产经济复杂的非线性变化.构造包含每种非线性影响因素的 REPI模型是不易实现的, 时间序列理论只构造指数之间的变化关系, 比较适合对REPI建模. 韦智芳[7]选取美国供应管理协会制造业指数和美国未决房屋销售月率数据, 基于时间序列理论建立了美国经济模型, 并进行了预测; 孙淑珍[8]基于1998年1季度至2008年4季度我国REPI指数, 建立了ARIMA(3,1,0)模型; 姜茜娅[9]建立我国REPI指数的时间序列模型, 通过向后预测与实际吻合较好. 由于REPI指数统计方法的缺陷, 造成理论模型的预测与实际城市房屋价格变动相……