本文將以青島西海岸新區(qū)商品房價格為例，針對商品房價格呈現(xiàn)動態(tài)變化的特點，利用改進的GM （1， 1）模型與馬爾可夫模型結合，提出一種基于時間序列的預測模型，對青島西海岸新區(qū)的商品房價格進行預測。根據(jù)灰色GM （1， 1）模型適合對數(shù)據(jù)量較少、波動不大的短期數(shù)據(jù)進行預測，而馬爾可夫模型適用于數(shù)據(jù)波動較大的預測過程的特點，通過結合改進的GM （1， 1）模型與馬爾可夫模型的優(yōu)點，建立房價指數(shù)的預測模型。實驗結果表明，該模型的擬合精度較高，是一種較為可行的房價預測模型。

　　房價指數(shù)和影響其變化的各經濟變量之間的定量關系，很難以某種常規(guī)的數(shù)學函數(shù)模型進行描述，時間序列是目前較為可行的方法之一。商品房市場可以看作一個灰色系統(tǒng)來處理，GM （1， 1）預測模型是灰色系統(tǒng)理論的重要組成部分，是把時間序列轉化成微分方程的建模過程，主要適用于時間短、數(shù)據(jù)少、波動性不大的預測問題。馬爾可夫模型是利用概率建立的一種隨機型時序模型預測方法，它將時間序列看作一個隨機過程，通過對事物不同狀態(tài)的初始概率和各狀態(tài)間的轉移概率的研究，確定狀態(tài)變化趨勢，以預測事物的未來。灰色預測模型與馬爾可夫模型的優(yōu)點可以相互補充，灰色模型用于揭示預測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，馬爾可夫模型用于確定狀態(tài)間的轉移規(guī)律。對不平穩(wěn)的隨機過程，可以通過部分改進方法對模型進行改進，對數(shù)據(jù)進行平滑處理，以降低波動。最終將三者結合起來，為隨機波動較大的預測模型提供一種新的方法，以提高隨機波動性較大的數(shù)據(jù)列的預測精度。