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题 目 房地产行业的数学建模" M1 D$ p' T/ g; G# ~3 T2 d$ J
摘 要:6 c6 D- D- q+ s
本文针对房地产问题,运用多元线性与非线性回归、因子分析、灰度预测; D, x3 M/ S. |3 M7 `! G5 E9 O
以及层次分析等方法,首先讨论了全国房地产需求、供给和房价这三指标与其( m: M5 @" |0 h! j. \4 `
各自主要影响因素之间的函数关系,然后对全国房地产行业与国民经济其他行$ I% Q" c" J( B- J
业的关系模型进行分析并对我国房地产行业的态势的走向进行仿真,最后以天
! t( `' \) E0 l6 A0 N; M0 @+ ^津市为例,对其房地产行业的可持续发展指标进行评估并给出结论和建议。
. N9 i" M- ^: {- k针对问题一(①住房的需求、②供给与③价格),一方面,通过相关性分析
' ~+ z, q8 Q$ D( S/ f: m8 s以及主成分分析,得出影响房地产需求的主要因素(①人均GDP;②年总销售房
: E9 z9 b- m5 E, s; Y! G( _; a+ E7 `% X价值;③城镇年人均可支配收入;④年储蓄存储值;⑤城镇人口;⑥城镇居民
3 L- ~/ |$ m0 y: v$ j人均建筑面积;⑦城镇就业人数)与供给的主要因素(①房地产企业本年经营总% B, ~8 F7 N( @1 p' O; i) u
收入;②商品房本年施工面积;③商品房本年新开工面积;④人口自然增长率;
4 I# z" B r' ?- U7 F' f⑤房地产业增加值;⑥房地产企业本年土地转让收入;⑦房地产企业本年资产
! D# \8 q5 `: Q+ M: H M7 {负债率;⑧商品房本年销售价格;⑨人均国内生产总值)。使用多元非线性回归
, z. C" V7 L8 W法建立影响房地产的供需模型;另一方面,利用灰度预测和灰色关联度分析,
; w$ @( c, X1 v/ G- @: b2 d4 g* a建立房地产价格灰度模型。得出未来5 年内商品房供需面积以及价格均呈现稳
8 |9 L+ @! Q! p" O: P5 c8 i步上升的趋势。
6 o. n2 H, w; G c( L0 Z针对问题二(④房地产行业与国民经济其他行业关系、⑤房地产行业态势分 i/ t& O9 M2 n; l9 L
析),一方面,利用多元线性回归方法,采用Matlab 软件编程,通过建立影响
+ o- R! j+ u8 t" g- w* \6 K; |& ~2 G全国房地产行业增加值指数的三个单元线性回归模型,得出房地产行业发展与" E; B. [ k$ U x0 a. v8 V( V
国民经济总值,交通运输、仓储、邮政业,批发、零售业发展的相关系数依次9 M. X/ p, g6 a9 z' R1 _
为0.9929,0.9794,0.9847,接近于1,均呈现了高度的相关性。并据此建立房
% n$ d$ A6 V% H' W5 d- 2 -7 R/ o5 D/ y: t, }1 v y7 N. R
地产行业增加值指数和其影响因素的多元线性回归模型,得出房地产投资每增加1%,GDP增加0.5374%,交通运输、仓储、邮政业增加值指数减小2.252%,批发和零售业增加值指数增加4.37%。另一方面,利用投机价格衡量法,建立房地产行业发展稳定度模型,采用 SPSS软件进行数据分析,计算出房地产行业发稳定度均值为0.76,说明全国房地产行业的发展稳定度临介于警戒和安全区域之间,需要对房地产行业可持续发展进行规划。
& J ~$ {2 C0 [# a# |针对问题三(⑥房地产行业可持续发展),由问题2中全国房地产行业态势,以天津市为例,从经济、人口、环境、资源这四个因素,通过因子分析法和层次分析法,建立天津市房地产行业可持续发展模型,然后利用 SPSS和Matlab软件进行仿真,计算出房地产行业可持续发展指标。总体来看,天津市的可持续发展能力良好,2008年达到历史最高值,说明天津市房地产行业正处于一个历史的最佳时期,全国其他城市可以借鉴天津市房地产行业发展模型,努力维持该行业的平稳发展。0 k" a3 y: ~7 |
关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格
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