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题 目 房地产行业的数学建模
4 f6 E' i8 [5 Q, F* p/ g摘 要:
( f0 i! N3 g9 R+ I& y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& l# ^! A; d" c* Z& L
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
/ B1 C2 S3 f/ l- o* D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
4 |* E8 L W% A- j! ?1 P& C6 t. c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
- U: i6 d ?0 K K" v; ?6 l+ Q/ s+ F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。# @( ^ k) ]! G9 S6 V
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
, U. R. l( m" i# h' n' O$ c) q2 Q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
6 l6 ?: K! ~$ E' p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
% G0 y4 r5 B7 Z: O2 D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* G; g3 ?& h6 |7 O9 [( e
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;
. i$ ]- {2 d- K2 {⑤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
$ c& e! g1 C6 L# @0 B9 B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 U8 @% J4 E! \/ F9 d, e7 g
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,4 S5 r/ H8 R9 ^# e& y4 ]
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, L2 R3 `/ Z' N& L7 n
步上升的趋势。3 s0 E1 \: o& j3 R* L
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, g. w& i: z" [+ O0 O# U1 {: x
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" C. m/ E- A/ ^5 p( M
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
! {2 {! G$ W9 |6 Y1 d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; T8 j. @/ }! _! k& X6 {& U! P' X
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2 d! s' s4 e; S$ [1 m
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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。! g* v) C8 w2 G9 W/ S" `' \
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。, [8 C7 g6 Y* j
关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格. z0 g, T2 L) {/ j( H2 Z
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