摘要
随着我国改革开放政策的深入推进，城镇化水平逐步提升，人民生活水平不断提高，同时，居民对购房的热情也得到了充分的激发，从而推动了房地产行业的快速发展，一日千里。与此同时，房地产行业的繁荣也带动了其他产业的发展，如建筑业等。作为我国经济的重要产业之一，房地产市场持续蓬勃发展，其对国民经济的巨大贡献甚至对其他相关行业的发展产生了深远的影响，一旦出现问题，就可能引发连锁反应，波及整个行业。自2016年起，为了遏制房地产市场的投机行为，XX实施了一系列政策措施，以推动房地产市场的降温。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，以国内经济发展形势为背景，探究房地产行业的发展现状，并从房地产价格的方面入手，分析影响房地产价格的因素，选取《中国统计年鉴2022》中有关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的趋势，为我国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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