Resumen

La fluctuacin de los precios inmobiliarios tiene un importante impacto en el desarrollo econmico de China. La prediccin precisa de los cambios de precios del mercado inmobiliario se ha convertido en el centro de atencin de los estudiosos. Los mtodos de prediccin existentes no slo tienen grandes limitaciones en las variables de entrada, sino que tambin presentan muchas deficiencias en la prediccin no lineal. En el proceso de previsin del precio del mercado inmobiliario, la prioridad de los datos y la fluctuacin estacional del precio de la vivienda son importantes factores de influencia, que no se tienen en cuenta en el modelo tradicional. Para superar estos problemas, se propone un novedoso modelo estacional gris para predecir los precios de la vivienda en China. El mtodo principal consiste en introducir la descomposicin del factor estacional en el nuevo modelo de prediccin gris de prioridad informativa. Se utilizan dos ejemplos prcticos para comprobar el rendimiento del nuevo modelo estacional gris de prioridad informativa. Los resultados muestran que, en comparacin con los modelos de prediccin existentes, este mtodo tiene una mejor aplicabilidad y proporciona resultados de prediccin ms precisos. Por tanto, el modelo propuesto puede ser una herramienta sencilla y eficaz para la prediccin del precio de la vivienda. Al mismo tiempo, de acuerdo con los resultados de la prediccin, este artculo analiza las causas de los cambios en el precio de la vivienda y propone sugerencias especficas.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Precios inmobiliarios; China; Desarrollo económico; Métodos de predicción; Precio de la vivienda; Fluctuación estacional
• Keywords:Real estate prices; China; Economic development; Prediction methods; Housing price; Seasonal fluctuation