[发明专利]一种基于媒体效应的房地产价格波动研究方法在审

专利信息
申请号: 201910185642.6 申请日: 2019-03-12
公开(公告)号: CN110163646A 公开(公告)日: 2019-08-23
发明(设计)人: 张新生;迟依涵;何思宇;张琪;蔡宝泉;王旭业;杨青 申请(专利权)人: 西安建筑科技大学
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06Q50/16
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 徐文权
地址: 710055 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 媒体效应 房地产价格 脉冲响应函数 时间序列数据 一阶差分处理 冲击和影响 波动趋势 价格数据 网络搜索 因果关系 校验 检验 分析 研究 预测
【权利要求书】:

1.一种基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,包括以下步骤:

1)通过网络搜索获取房地价格数据和初始媒体效应数据;

2)通过计算皮尔逊相关系数筛选出与房地产价格具有较高相关性的网络搜索关键词,再通过计算各网络搜索关键词的滞后期,以筛选出先行关键词,然后将筛选出的先行关键词作为最终媒体效应数据;

3)利用单位根检验分析步骤2)得到的最终媒体效应数据和房地产价格数据的稳定性,当步骤2)得到的最终媒体效应数据和房地产价格数据的稳定性满足要求时,则对步骤2)得到的最终媒体效应数据进行一阶差分处理,得平稳的时间序列数据;当步骤2)得到的最终媒体效应数据和房地产价格数据的稳定性不满足要求时,则转至步骤1);

4)利用步骤3)得到的平稳的时间序列数据进行Johansen协整检验,确定媒体效应和房地产价格之间是否具有长期协整关系,当媒体效应和房地产价格之间具有长期协整关系时,则转至步骤5);当媒体效应和房地产价格之间不具有长期协整关系时,则转至步骤1);

5)通过格兰杰因果关系检验确定媒体效应和房地产价格之间的因果关系;

6)根据步骤5)确定得到的媒体效应和房地产价格之间的因果关系建立VAR模型;

7)根据步骤6)建立的VAR模型计算所有特征根,再根据所有特征根校验VAR模型的稳定性,当VAR模型的稳定性满足要求时,则转至步骤8);当VAR模型的稳定性不满足要求时,则转至步骤1);

8)利用VAR模型中的脉冲响应函数分析不同媒体效应指标对房地产价格的冲击和影响,完成基于媒体效应的房地产价格波动研究。

2.根据权利要求1所述的基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,步骤1)中,初始媒体效应数据为通过百度指数工具获取得到的与房地产价格相关的网络搜索关键词的搜索量。

3.根据权利要求1所述的基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,步骤2)中,皮尔逊相关系数其中,n为样本量,X及Y为两个变量的观测值,各网络搜索关键词的滞后期通过计算似然函数、均方误差、AIC及SC确定。

4.根据权利要求1所述的基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,步骤3)中,单位根检验Δyt的数学表达式为:

其中,β1为常数项,β2为t时刻的系数,δ为t-1时刻y值的系数,εt表示白噪声误差项。

5.根据权利要求1所述的基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,步骤4)中,Johansen协整检验的数学表达式为:

Πyt-1+HXt=α(β'yt-10)

其中,y及x为两个变量,α和β′为系数,ρ0为常数项。

6.根据权利要求1所述的基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,步骤5)中,格兰杰因果关系检验的数学表达式为:

其中,μ1t和μ2t为不相关的变量;q和s为最大滞后阶数,αi、βj、λi和δj为常系数。

7.根据权利要求1所述的基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,步骤6)中,VAR模型的表达式为:

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-pt

其中,Y为K维的内生变量矢量,A表示相应的系数矩阵,P表示内生变量滞后的阶数。

8.根据权利要求1所述的基于媒体效应的房地产价格波动研究方法,其特征在于,步骤7)中,当所有特征根倒数的模均小于1时,则VAR模型的稳定性满足要求。

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