Forecasting House Prices
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摘要
本文基于Breiman (2001)的随机森林模型，分析了13个发达国家过去35年房价变动的主要驱动因素。研究发现房价动量、初始估值（价格租金比）及家庭信贷增长是解释房价年增长的核心变量。模型揭示了通胀对房价增长的非线性影响，最高房价增长出现在0-3%的通胀区间。相较于OLS模型，随机森林模型在样本内外预测误差指标RMSE和MAE分别降低约44%-53%，且不依赖于国家固定效应，说明跨国制度差异影响有限[page::0][page::1][page::10][page::11][page::13][page::17]。
