摘要: 伴随着住房制度改革，我国房地产和住宅业在不太长的时间里，经历了四次投资开发热潮。而每次开发热潮都引发了商品房价格的快速上涨和社会各界的强烈关注。近几年来，我国房地产业走出了多年的调整期，呈现持续繁荣的状态，并已成为区域经济的新增长... 展开 伴随着住房制度改革，我国房地产和住宅业在不太长的时间里，经历了四次投资开发热潮。而每次开发热潮都引发了商品房价格的快速上涨和社会各界的强烈关注。近几年来，我国房地产业走出了多年的调整期，呈现持续繁荣的状态，并已成为区域经济的新增长点和消费热点。随着全国二线城市近年来的飞速发展，长沙作为泛珠三角经济发展战略的重头城市，经济的快速增长推动了房地产业的完善和繁荣。在20余年的发展历程中，长沙市房地产业显现出了它独有的特点，在国家政策的宏观调控下，长沙房地产市场秩序日渐完善，但市场还不是一个有效的市场，还存在许多问题，而各种问题最终可表现为价格的波动。目前对长沙市商品房价格的波动及预测的研究还不多。本文试图在这方面做一些有益的尝试。 全文共分六章：第一章就国内外关于房地产价格波动和预测的研究成果进行系统的考察，阐述论文的选题背景和现实意义；第二章系统地分析长沙市房地产业的发展阶段，并对其发展作深入的统计分析；第三章分析影响长沙市房地产价格的主要因素；第四章建立反映房地产价格波动的指标体系，从不同角度利用计量经济学方法构建价格波动的运行模型-蛛网模型、房地产价格波动影响因素的多元线性回归模型、协整模型、脉冲响应函数，并以此对长沙市房地产价格的波动进行实证研究；第五章分别构建ARIMA、GM(1,1)和ARIMA-GANN模型，对长沙市房地产价格进行预测。第六章就全文做全面的小结，对今后长沙房地产业的发展提出合理的建议。 本文主要结论和创新点：(1)科学的设置了反映长沙市房地产价格波动的指标体系；(2)从不同角度构建反映长沙市房地产价格波动的计量经济模型，并进行实证分析，研究了影响长沙市房地产价格的主要因素及各因素对价格的影响程度；(3)在ARIMA、GM(1,1)模型基础上，综合人工神经网络理论构建了新的ARIMA-GANN模型，对长沙市房地产价格进预测，结果表明ARIMA-GANN模型的预测精度最高。 本文的研究结果对于进一步研究其它城市住宅价格与其影响因素之间的关系及价格预测，具有一定的参考价值。未来的研究还可从指标体系的优化、模型函数形式的选择、样本数据扩展以及结合城市化规模等方面加以改进，使研究结果具有更加广泛的指导意义。 收起