摘要：網絡搜索數據在一定程度上代表了人們的經濟行為,可以利用網絡搜索數據代表消費者和房地產開發商的需求和投資預期來對房地產價格指數進行預測。基于此,利用百度指數關鍵詞數據作為解釋變量,然后利用lasso算法篩選得到最終進入模型的變量,最后利用SVR模型以二線城市——合肥市為例,對2012-2018年新建商品住宅銷售價格指數進行擬合,為了驗證模型的預測效果,引入SARIMA模型進行比較,得到結論:加入網絡搜索數據的SVR模型的預測效果要優于僅使用歷史數據的SARIMA模型;加入搜索數據后,能夠比官方數據提前15-20天左右,可以對房地產市場進行實時監控。