پیش بینی دوره های رونق و رکود قیمت مسکن با استفاده از تجزیه موجک و شبکه های عصبی مصنوعی
Authors
abstract
با توجه به سهم بالای دارایی مسکن در پرتفوی دارایی عاملان اقتصادی، درک، شناخت، پیش بینی و استخراج دوره های رونق و رکود قیمت مسکن می تواند برای خریداران مسکن و یاسرمایه گذاران بالقوه مسکن مفید باشد.طی بیست سال گذشته، افزایش قیمت مسکن در تهران و شهرهای بزرگ کشور به صورت پله ای بوده و رفتاری سیکلی (ادواری) داشته است. در این مقاله پس از استخراج سیکل های بلند مدت با فرکانس پایین قیمت مسکن توسط فیلتر موجک با استفاده از سری زمانی قیمت مسکن از q41390q3-1369، و با استفاده از شبکه عصبی اقدام به پیش بینی ادامه سیکل های قیمت مسکن با استفاده از سیکل های استخراج شده قیمت مسکن جهت شناسایی و پیش بینی دوره های رکود یا رونق قیمت مسکن، در فصولبعد از فصل چهارم سال 1391 شده است. که نتایج نشان داد که از فصل انتهایی سال 1391 تا پایان فصل سوم این سال شاهد طی شدن دوره های رونق قیمت مسکن هستیم و در ادامه قیمت مسکن از فصل پایانی سال 1392 با رکود مواجه می شود.
similar resources
پیشبینی دوره‌های رونق و رکود قیمت مسکن با استفاده از تجزیه موجک و شبکههای عصبی مصنوعی
با توجه به سهم بالای دارایی مسکن در پرتفوی دارایی عاملان اقتصادی، درک، شناخت، پیشبینی و استخراج دوره‌های رونق و رکود قیمت مسکن میتواند برای خریداران مسکن و یاسرمایه‌گذاران بالقوه مسکن مفید باشد.طی بیست سال گذشته، افزایش قیمت مسکن در تهران و شهرهای بزرگ کشور به صورت پله‌ای بوده و رفتاری سیکلی (ادواری) داشته است. در این مقاله پس از استخراج سیکل‌های بلند مدت با فرکانس پایین قیمت مسکن توسط فیلت...
full textپیشبینی دوره‌های رونق و رکود قیمت مسکن با استفاده از تجزیه موجک و شبکههای عصبی مصنوعی
Generally,some booms in housing prices are followed by busts. One common phenomenon relating these changes is that the house price cycle is generally believed to the product of the short-run deviations from the long-run upward trends. The long-term cyclical fluctuation in Iran’s housing market was periodically occurred about every 6 years. Furthermore, Movements in house prices have significant...
full textپیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA
تبدیل موجک یکی از روشهای نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنالها و سریهای زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، دادههای حاصل بهعنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیشبینی خشکسالی ارائه میگردد. در این تحقیق، از شبکههای عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...
full textمقایسه قدرت مدل های شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی پویا در پیش بینی نرخ ارز: کاربردی از تبدیل موجک
این مطالعه تلاشی است در جهت بهکارگیری ترکیب مدل شبکهی عصبی پویا و تجزیهی موجک جهت میسر نمودن امکان انتخاب یک الگوی بهینه جهت پیشبینی متغیر مذکور میباشد. جهت تحقق این مهم، از دادههای سریزمانی ماهانهی نرخ ارز طی بازهی زمانی فروردین 1377 الی آذر 1391، که مشتمل بر 177 مشاهده بوده که از این بین، تعداد 150 مشاهده جهت مدلسازیها استفاده شده و تعداد 27 مشاهده نیز جهت شبیهسازی و یا به بیان دی...
full textپیش بینی قیمت مسکن در شهر تبریز:کاربرد مدل های قیمت هدانیک و شبکه عصبی مصنوعی
هدف اصلی این مطالعه مقایسه قدرت پیش بینی دو مدل رگرسیون هدانیک و شبکه عصبی مصنوعی (ann) و تعیین یک مدل بهینه برای پیش بینی قیمت هدانیک مسکن درکلان شهر تبریز می باشد. نتایج تخمین تابع قیمت هدانیک بیانگر آن است که اکثر متغیرها معنا دار بوده و دارای علامت مورد انتظار می باشند. عوامل فیزیکی بیشتر از عوامل مکانی(محیطی و دسترسی) قیمت واحدهای مسکونی را تحت تأثیر قرار می دهند. همچنین، از بین ویژگی های ...
full textپیش بینی قیمت سهام شرکت های بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی تغییر قیمت سهام به عنوان یک فعالیت چالشانگیز در پیشبینی سریهای زمانی مالی در نظر گرفته میشود. یک پیشبینی صحیح از تغییر قیمت سهام میتواند سود زیادی را برای سرمایهگذاران به بار آورد. با توجه به پیچیدگی دادههای بازار بورس، توسعه مدلهای کارآمد برای پیشبینی بسیار دشوار است. در این پژوهش، مدلی برای پیشبینی قیمت سهام شرکتهای بورس اوراق بهادار تهران با بکارگیری دادههای درونزا...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
تحقیقات مدلسازی اقتصادیجلد ۵، شماره ۱۸، صفحات ۷-۴۶
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023