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题 目 房地产行业的数学建模" U D$ U. Q m: R
摘 要:
1 m+ g8 \ ~7 t- W: X/ u% [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4 C/ h. x8 h$ B# u* J
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
/ g" I0 u" ?: A4 i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. N' `% j: [' C4 O+ b* R$ 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/ m# v6 T8 P+ @
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。- j* b4 a) t4 u$ w
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
% t, }& E' \9 W) {+ v( o3 z4 |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
, @0 ]3 @5 U+ u) Y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$ Q4 b9 \4 K+ E7 X' t; l' ^
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. d, d- I) `' y9 c( o' n
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;$ f7 G; c) M0 w# s; Z
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! K2 V: p0 d" E6 z
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
: b8 z: O) f# |" c0 T! J! b9 D4 a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,
' T. @5 ?# D) p# j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
5 Q! A6 O+ ]! r步上升的趋势。
! x9 t5 j0 |; K: K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
v6 U/ R6 W' G7 r, q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" s3 c" t: y2 L% J( 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
3 p4 i: {* i0 `) z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
( e. e8 ]1 F: e8 F( l/ k0 h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 \+ T& h% c: p8 ^) ^) [! ]6 N
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% j y" ?: Z- R1 V4 b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。
8 B% u8 O' a- W9 e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。; w- R+ z3 E0 s6 |% R) E
关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格6 L# e' M0 N+ m# ^' Z) s
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