前期我们构建的SWARCH模型在分析货币供应周期和证券市场趋势的关系上取得了将近88%的预测精度。但是，向量SWARCH模型也存在很大的瓶颈：当增加解释变量的时候，模型的维度被迅速放大，这使得应用该模型建立多变量联动关系时变得较为困难。而证券市场上，行业指数的走势必然受到宏观面以及行业面等多因素的制约，因此，在预测行业指数趋势时，SWARCH难以取得良好的效果。为了解决上述困难，我们引入广泛使用的多因素Logistic回归思想对前面的向量SWARCH模型进行改进，力图使新的模型既能保持原有的优点又能满足增加解释变量的需求。为此我们构建了L-SWARCH房地产行业模型。在众多的指标中，我们最终发现，国房景气指数、销售面积/竣工面积、大盘走势等指标对房地产行业指数的走势具有显著影响。

　　我们利用上述研究结果，构建了房地产行业指数的L-SWARCH预测模型，从以往的检验结果来看，对房地产指数的趋势具有较好的预测精度，在过去35期样本外的预测中，30期准确，仅5期出现了偏差。据此，我们利用截至2009年8月份的国房景气指数和房地产销售/竣工面积和截至2009年9月份的房地产指数收益率数据，继续对10月份房地产指数走势作出判断，结果显示，10月份房地产行业指数将会上涨。

　　我们将持续发布月度房地产指数趋势预测，以长期跟踪和检验模型的稳定性和预测精度，并据此作为进行后期行业配置的支撑。

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