1. 毕业设计（论文）主要目标：
以往学者对于影响江苏省房屋均价因素的选取由个人权衡决定，各个文章指标选取的主观性太强，部分指标与房价关联性不大，部分文章的指标选取量较少且不全面，这在一定程度上影响了建立房屋均价预测模型的准确性。
本文结合了大部分研究房屋均价文章选取的因素，将以往文献中出现过的影响因素全部提取出来，并利用灰色关联法对所有影响房屋均价的因素进行分析筛选，通过灰色关联度筛选出对江苏房屋均价关联度较大的影响因素，提高预测模型指标选取的准确性，再通过选取时间点指标的数据去建立灰色GM(1,N)模型，从而提高江苏房价的预测的准确性，为抑制房价过快增长跟控制房地产行业良性发展提供有建设性的建议。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文选取2010-2017年江苏省房屋均价和相关影响因素的数据，先利用灰色关联法对所有影响房屋均价的因素进行分析，筛选出8个关键因素：生产总值、城镇居民人均可支配收入、房地产开发投资额、房屋建筑竣工面积、城镇人均住房面积、商品房销售面积、农村居民人均纯收入、城市化水平。再结合数据利用影响因素构建GM(1,N)模型，预测2018年房屋均价，结果显示预测误差为0.71%，模型预测精度较高，能够较好地预测房屋均价。最后从房地产行业自身、宏观经济的角度和社会角度，为规制房价政策的制定提供建议，有助于房地产行业良性发展。
3. 主要参考文献
[1]李宏博,黄华,阎晓红.基于灰色关联度和岭回归分析的房地产价格影响因素分析[J].测绘地理信息,2015,40(06):82-85.
[2]刘洋,王秋玲.基于2007~2012年数据的南京市房地产发展趋势预测[J].长安大学学报(社会科学版),2014,16(03):47-52.
[3]丛苏莉.基于灰色理论和神经网络的房地产前期价格预测研究[J].现代电子技术,2017,40(11):107-110.
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