在动荡不定的不动产市场条件下,提供科学合理的不动产评估预测结果,是不动产市场参与者和管理者的迫切需要,也是不动产界、金融界、经济管理界及学术界高度关注的热点问题。本文在国家自然科学基金“不动产价与回报的混合评估系统研究”资助下,应用向量自回归模型和卡尔曼滤波方法,利用沪、深股市房地产板块108支不动产股2005年1月7日到2008年7月25日的数据,进行了一类不动产价与回报混合评估模型的预测实证研究,主要工作如下:1.给出了不动产价与回报混合评估模型Z ( n, m )的简化模型Z ( n ,0)的建模及预测方法不动产价与回报的混合评估模型Z ( n, m)非常复杂,本文仅考虑一类可化为向量自回归(VAR)模型的简化模型Z ( n ,0),将模型Z (n,0)写成向量自回归形式,进而改写为状态空间,利用VAR系统得到模型参数估计后,通过卡尔曼滤波迭代算法得到了简化模型Z ( n ,0)的一步预测方法。2.对沪市和深市的房地产板块不动产价与回报进行了实证分析在假定回报序列可观测的前提下,编写了不动产价与回报一步预测的卡尔曼滤波MATLAB迭代算法程序。先用沪市和深市房地产板块不动产股的价格序列和分红配股计算出回报序列,将价格与回报序列结合,进行平稳化处理后,运用VAR—卡尔曼滤波法,进行了不动产价与回报的一步预测研究,得到预测的平均绝对百分误差为2.61%。该结论表明,简化模型Z ( n ,0)运用于不动产价与回报的评估预测中,可以较好地预期不动产市场未来的变化趋势,从而为不动产各参与者提供决策的依据,为不动产评估预测理论、方法和实务创新提供一定的参考。