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如何使用改进GM模型进行房价预测模型资料说明
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本文将以青岛西海岸新区商品房价格为例，针对商品房价格呈现动态变化的特点，利用改进的GM （1， 1）模型与马尔可夫模型结合，提出一种基于时间序列的预测模型，对青岛西海岸新区的商品房价格进行预测。根据灰色GM （1， 1）模型适合对数据量较少、波动不大的短期数据进行预测，而马尔可夫模型适用于数据波动较大的预测过程的特点，通过结合改进的GM （1， 1）模型与马尔可夫模型的优点，建立房价指数的预测模型。实验结果表明，该模型的拟合精度较高，是一种较为可行的房价预测模型。
房价指数和影响其变化的各经济变量之间的定量关系，很难以某种常规的数学函数模型进行描述，时间序列是目前较为可行的方法之一。商品房市场可以看作一个灰色系统来处理，GM （1， 1）预测模型是灰色系统理论的重要组成部分，是把时间序列转化成微分方程的建模过程，主要适用于时间短、数据少、波动性不大的预测问题。马尔可夫模型是利用概率建立的一种随机型时序模型预测方法，它将时间序列看作一个随机过程，通过对事物不同状态的初始概率和各状态间的转移概率的研究，确定状态变化趋势，以预测事物的未来。灰色预测模型与马尔可夫模型的优点可以相互补充，灰色模型用于揭示预测数据的发展趋势，马尔可夫模型用于确定状态间的转移规律。对不平稳的随机过程，可以通过部分改进方法对模型进行改进，对数据进行平滑处理，以降低波动。最终将三者结合起来，为随机波动较大的预测模型提供一种新的方法，以提高随机波动性较大的数据列的预测精度。
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