关键词：房价;影响因素;相关分析;神经网络算法;预测
摘 要：运用SPSS19.0软件,以2000—2015年的河南省房地产业相关数据为样本,利用相关分析从需求因素、供给因素和外界因素3个维度选取影响因素指标,建立6-1-1的多层感知器神经网络模型,得到各因素的重要性系数,最后,构建ARIMA(1,1,1)拟合模型,对2016—2020年河南省住宅平均销售价格进行预测。结果表明:居民消费水平、居民人均可支配收入、住宅销售面积和竣工面积对房价的影响程度较大;在未来五年,河南省住宅平均销售价格仍然继续上涨,但每年上涨的幅度将会有所减缓。
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