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题 目 房地产行业的数学建模/ G8 V& f3 c; g: z% M% i
摘 要:
( @; j) R5 v5 c, ~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5 j) j5 u5 b6 v
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: t6 s# {6 [% w% ]
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
' g3 G5 w8 B/ B& C+ ^& c4 H, y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/ ~ W7 E9 N+ E0 t8 J/ s0 ]) i+ B
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。. B) s- J' ~" w3 u$ u
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
% g: x% H4 t" }* g& {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
. B* t7 I, R |/ @3 [4 ~ \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
* U+ o& D1 P$ w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
0 q# X* Y& a/ F* G$ v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;1 V6 z5 `3 u9 Z" o; z) o% Y
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
' z9 h! _9 h. _/ D& H, H4 T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
) R& L; a& _, a" y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,
7 i' S3 F) n6 W/ Z. T! m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6 l/ V+ @. E" l: B1 x7 U6 {8 E
步上升的趋势。
2 r5 N; O. v. M, j& {1 N7 ^2 ]# ^: P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7 g% E: K1 e' f
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
# Q. _) h0 Q" x: k$ z5 Q7 x1 n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5 t8 I2 \+ `7 p w( n
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# ~/ L! h4 r6 e6 ]4 u+ n$ S
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
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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/ J. _/ D! N9 Y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。
6 t. V* h e" b! E5 c: l5 y关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格" m: c/ m2 v$ T0 h5 S3 M
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zan
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