[发明专利]房产指数数据分析方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种房产指数数据分析方法，其特征在于，包括：

获取第一因子的第一时序数据和第二因子的第二时序数据，所述第一因子为符合房地产业要素的房产指数因子，所述第二因子为影响房地产业发展的外部环境因子；

对所述第一时序数据和第二时序数据均进行季节性调整和平稳化处理，得到第一目标时序数据和第二目标时序数据；

计算所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的传递熵，并基于所述传递熵确定所述第一因子与第二因子之间的第一领先指标信息；

确定所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的线性关系，并基于所述线性关系确定所述第一因子与第二因子之间的第二领先指标信息；

根据所述第一领先指标信息和所述第二领先指标信息，确定所述第一因子与第二因子之间的目标领先指标信息；

获取所述第二因子的当前时序数据，并基于所述目标领先指标信息和所述当前时序数据，预测所述第一因子的目标时序数据。

2.如权利要求1所述的房产指数数据分析方法，其特征在于，所述计算所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的传递熵，并基于所述传递熵确定所述第一因子与第二因子之间的第一领先指标信息，包括：

计算所述第一目标时序数据对于所述第二目标时序数据的不确定性大小的改变量，得到第一传递熵；

计算所述第二目标时序数据对于所述第一目标时序数据的不确定性大小的改变量，得到第二传递熵；

根据所述第一传递熵和所述第二传递熵，计算所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的目标传递熵；

基于所述目标传递熵，确定所述第二因子对于所述第一因子的第一领先期限。

3.如权利要求1所述的房产指数数据分析方法，其特征在于，所述确定所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的线性关系，并基于所述线性关系确定所述第一因子与第二因子之间的第二领先指标信息，包括：

基于预设的格兰杰因果检验算法，计算所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的因果关系，并基于所述因果关系确定所述第二因子对于所述第一因子的第二领先期；或者

基于预设的滞后相关系数算法，计算所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的多个滞后项系数，并基于所述多个滞后项系数确定所述第二因子对于所述第一因子的第二领先期。

4.如权利要求1-3中任一项所述的房产指数数据分析方法，其特征在于，所述对所述第一时序数据和第二时序数据均进行季节性调整和平稳化处理，得到第一目标时序数据和第二目标时序数据之后，还包括：

对所述第二目标时序数据进行平稳性检验，得到检验结果；

若检验结果为第二目标时序数据平稳，则执行所述计算所述第一目标时序数据和第二目标时序数据之间的传递熵的步骤；

若检验结果为第二目标时序数据不平稳，则通过预设的Barzilai-Borwein梯度算法，确定所述第一因子与第二因子之间的目标领先指标信息。

5.如权利要求4所述的房产指数数据分析方法，其特征在于，所述通过预设的Barzilai-Borwein梯度算法，确定所述第一因子与第二因子之间的目标领先指标信息，包括：

分别对所述第一目标时序数据和第二目标时序数据进行分段线性处理，以确定所述第一目标时序数据的第一波峰和第一波谷，以及确定所述第二目标时序数据的第二波峰和第二波谷；

从多个所述第二波峰中确定在所述第一波谷之前的目标波峰，并计算所述目标波峰与所述第一波谷之间的时间差值；

并从多个所述第二波谷中确定在所述第一波峰之前的所述目标波谷，并计算所述目标波谷与所述第一波峰之间的时间差值；

根据所述目标波峰与所述第一波谷之间的时间差值、以及所述目标波谷与所述第一波峰之间的时间差值，确定所述第二因子对于所述第一因子的目标领先期限。