基于GARCH和COPULA的天津房地產(chǎn)市場預(yù)測.pdf

1、房地產(chǎn)行業(yè)是人們生活的基本保障，和人民生活質(zhì)量密切相關(guān)，也是中國國民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，在現(xiàn)代社會經(jīng)濟(jì)生活中有著舉足輕重的地位。2000年以后，全國大多數(shù)城市房價一直呈上漲趨勢。今后房價是否會繼續(xù)上漲，到底能上漲到什么價位，無論對于政府、開發(fā)商，還是普通市民都是非常關(guān)心的問題。房價和成交面積是房地產(chǎn)市場兩個重要指標(biāo)，從它們不斷變化的數(shù)據(jù)中找到不變規(guī)律，建立時間序列模型，預(yù)測天津市房價和成交面積未來概率分布。 預(yù)測一般要求數(shù)據(jù)平穩(wěn)，采

2、用單位根檢驗(yàn)驗(yàn)證天津市2005年3月20日到2007年10月31日每日平均房價、市區(qū)房價和成交面積對數(shù)變化率平穩(wěn)性。存在許多預(yù)測模型，到底哪一種更適合本文數(shù)據(jù)，利用獨(dú)立性檢驗(yàn)、代替數(shù)據(jù)線性檢驗(yàn)和條件異方差效應(yīng)檢驗(yàn)，確定自回歸滑動-條件異方差（ARMA-GARCH）模型。不同階數(shù)的模型會影響預(yù)測效果，通過檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)殘差獨(dú)立性和信息準(zhǔn)則選取合適階數(shù)。最后極大似然估計(jì)模型參數(shù)。 預(yù)測未來房價和成交面積的概率分布必須知道殘差的概率分布。因

3、為房價和成交面積的大起大落更受人們關(guān)注，所以利用廣義帕累特分布（GPD）得到房價和成交面積變化率標(biāo)準(zhǔn)殘差尾部分布，非尾部分布采用正態(tài)分布。因?yàn)橐紤]房價和成交面積的聯(lián)合分布，所以還需知道它們之間相關(guān)結(jié)構(gòu)（COPULA）。COPULA類型很多，必須選擇合適數(shù)據(jù)的某種類型。依據(jù)極大似然函數(shù)值，從40種COPULA中選擇最優(yōu)COPULA，極大似然估計(jì)參數(shù)。為了衡量房價和成交面積變化率中一個出現(xiàn)大值，另外一個也出現(xiàn)大值的可能性，計(jì)算3種尾部相關(guān)

4、系數(shù)。 通常預(yù)測都是給出一個數(shù)值，但是每天房價和成交面積肯定存在隨機(jī)波動，所以運(yùn)用蒙特卡羅方法預(yù)測后200天天津市房價、成交面積和市區(qū)房價概率分布?；跀M合Copula產(chǎn)生偽隨機(jī)標(biāo)準(zhǔn)殘差，按照擬合邊緣分布（尾部GPD模型，非尾正態(tài)分布）分位數(shù)函數(shù)逆轉(zhuǎn)。按照ARMA-GARCH擬合模擬預(yù)測變化率均值和標(biāo)準(zhǔn)波動，計(jì)算均值+標(biāo)準(zhǔn)波動×標(biāo)準(zhǔn)殘差偽隨隨機(jī)數(shù)，逆變換變化率為原始數(shù)據(jù)。重復(fù)模擬1000次，把每天1000個樣本的經(jīng)驗(yàn)分布當(dāng)成底分