摘要
伴随着改革开放政策的开展与深入，我国城镇化水平逐步提高，人民生活水平上涨的同时，居民的购房热情也得到了充分的刺激，致使房地产行业“一日行千里”，飞速发展。房地产市场持续发展，作为我国的支柱产业之一，房地产业对国民经济做出了巨大的贡献，甚至影响着其他相关行业的发展，牵一发而动全身。2016年以来，为了抑制房地产的投机行为，控制房价上涨，XX出台了一系列政策促使房地产市场降温。2020年，受新冠疫情影响，房地产市场出现波动，但在政策刺激下逐渐回暖。产业经济结构不断被各种新思路、各项新政策调整着，房地产行业仍处于严峻的发展环境中，仍面临着许多新的挑战。
本文在基于国内外学者研究基础上，结合国内经济发展形势研究房地产行业的发展现状，从房地产价格的角度切入，分析影响房地产价格的因素，选取《中国统计年鉴2022》中的关于房地产价格的相关数据，通过Eviews软件运用时间序列分析的方法进行研究分析，构建ARIMA模型，预测我国房地产价格趋势，为中国XX、企业和公众提供科学的决策参考，以推动房地产行业的健康发展及规范化管理。
【关键词】ARIMA模型；预测；房地产
目录
第1章引言1
1.1研究背景与研究意义1
1.1.1研究背景1
1.1.2研究目的及意义2
1.2研究方法及思路3
1.2.1研究方法3
1.2.2研究思路4
1.3文献综述5
第2章理论基础6
2.1预测方法6
2.1.1定性分析6
2.1.2定量分析6
2.2 ARIMA模型7
2.2.1 ARIMA模型简介7
2.2.2 ARIMA模型的优缺点7
2.2.3 ARIMA模型运用流程8
第3章房地产行业发展现状9
3.1房地产行业概况分析9
3.2房地产行业发展的影响因素9
3.2.1供需关系9
3.2.2成本因素10
3.2.3政策因素10
第4章模型构建13
4.1数据预处理13
4.1.1样本数据13
4.1.2平稳性检验14
4.2模型识别16
4.3参数估计及显著性检验16
4.4模型优化26
第5章序列预测28
第6章结论及建议30
参考文献32
致谢33
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