Resumen

El precio de la vivienda de primera mano en Beijing, la capital de China, ha aumentado drásticamente con un crecimiento anual del 43 por ciento desde 2005 hasta 2017, ejerciendo efectos adversos tremendos en la vida de las personas y en el desarrollo del sector inmobiliario. Por lo tanto, explorar el mecanismo de comportamiento y realizar pronósticos precisos de los precios de la vivienda es un elemento crítico para tomar decisiones en condiciones de incertidumbre y tiene una gran importancia práctica tanto para los participantes como para los responsables de políticas en el sector inmobiliario. Según las características complejas del precio de la vivienda, que incluyen no linealidad, no estacionariedad y multiescala, y considerando la notable capacidad de discriminación temporal y frecuencial del análisis multiescala en el tratamiento de los problemas de precios de la vivienda, desarrollamos un paradigma de análisis multiescala basado en la descomposición empírica en modos de ensamble (EEMD) para investigar el mecanismo de comportamiento y luego obtener pronóst

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Precio de la vivienda; Beijing; EEMD; Análisis multiescala; Pronósticos; Mecanismo conductual
• Keywords:House price; Beijing; EEMD; Multiscale analysis; Forecasts; Behavioral mechanism