有很全面的基础数据,想分析未来住房价格的走势,应该使用什么模型
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有多少解释变量?样本是多少?
目前所有的数据是从1990年到现在历年的GPD,人均收入,土地的价格,商品房筑面积,差不多包括了所有会对房价产生影响的数据,现在就是想利用这些预测未来的商品房价格会是多少,应该怎么样建立或使用什么模型呢,请大家帮忙
一般总是多元线性回归模型把,选择重要的影响因子(要注意多元线性相关这一问题),这个可以借鉴前人的经验,也可以自己采用经验选择,当然spss还提供有一些选择的方法,看了就知道了。
但是个人认为房价是很难预测的,对政策非常敏感。而这些政策很多是外生的,难以预测,也是难以放到模型里面去的。
同意楼上说的,先用多元回归试试,看看模型显著不,如果可以的话,最好在和时间序列ar模型比较一下,看有优势吗。这是从预测上说,如果想说明变量的关系,不做预测就不用了。只说关系不预测,一些检验也可放松。
可以试试var模型!!!