◇聊城大学建筑工程学院 孟盈竹 孙胜男

本文以房地产价格为研究对象，通过ARIMA时间序列模型对沈阳市2010～2019年房地产价格的数据进行分析，预测未来房地产价格。得出结论：2020～2021年沈阳市房地产价格快速增长；2022～2024年发展比较平稳，可能与房地产业的发展周期有关。

近些年，中国房地产行业发展快速，房地产价格也逐年上涨。经过国家的相关政策的调控后，某些地区的房地产价格上涨现象得到一定的控制，但对于整体而言仍需做进一步的调整。分析近年来房地产价格的相关数据，可以精确找到其发展的规律，因而基于ARIMA时间序列模型预测房地产价格在建筑业和国家经济发展中具有重大意义，不仅可以成为政府调控房地产市场的依据，而且能够保证建筑经济稳定快速且健康地发展。过往学者已从不同的方法进行了房地产价格预测，现总结梳理如下：李壮壮[1]等构建了房地产市场价格变动灰色关联度模型分析模型，对宿州市房地产市场价格所受影响的各因素数据进行综合分析；张砚博[2]以西安市为例，使用相关性分析和粗糙集理论，建立多元线性回归模型，分析2002～2018年的相关数据，预测房地产价格的未来走势。

ARIMA时间序列模型考虑了序列的有序性、时间性和随机因素的不确定性所造成的干扰因素，选用数据并不受约束与限制，适用范围广，应用性强，而且短期预测效果较好。因此，本文通过ARIMA时间序列模型，以沈阳市为例，对2010～2019年房地产价格的数据进行分析，预测未来房地产价格。……