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[2011D题优秀论文] 房地产行业的数学建模

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    发表于 2012-9-15 09:10 |只看该作者 |倒序浏览
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    题 目 房地产行业的数学建模
    ' b% r1 |% Q1 I  H- T摘 要:; o0 O9 X+ c9 {3 z3 h
    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! \8 c# m/ i1 L' Q& p
    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
    - t8 o5 u( A5 k* g  S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
    8 @) s! M) ]# `" R/ F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5 c; A4 `& v+ y' F5 {
    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。9 i) n' |5 {% I  w1 h) o* k- Y" Y
    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
    0 U5 H2 j' L+ y8 ^; J; U8 g5 Z# d- x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
    / g6 F2 \- g/ X' m) 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9 S+ f- @2 n2 H1 c
    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
    2 B2 z& W9 D/ o) [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 B+ i  O- n# E3 o0 E3 `
    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
    2 w& o  C) D) G& K( 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
    : P: l0 ^" |0 @! N1 N1 e+ [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,
    & H; E# r& D) ~+ K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
    9 I4 r6 G4 `5 ]步上升的趋势。
    2 j4 J: Q; w; {0 b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: m$ ^  O+ p. b6 P" r% }$ ~4 k
    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$ v+ }$ b- n; E
    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
    ( u9 e7 |9 \) X* o) S  ?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
    4 c3 Y8 V+ t3 _  P& z/ `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
    % G3 `$ z( ^8 \2 t! M8 a- 2 -! y# j6 c) B7 i
    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。/ N" [& d5 L& U; j" J0 ]' P( v) w
    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。- X. L( _! c* M* t
    关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格& h* `! J7 d: ?% ]- A# g9 b( ~+ R
    D10293014.zip (1.02 MB, 下载次数: 331)
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