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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
    + m9 i, ~/ q- t2 h摘 要:
    6 ^) m) T8 w$ 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! A4 i  K$ D: y& U
    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' O3 x  y0 g' v
    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$ y0 M7 X9 f# S' h
    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( D" N, o& r" W
    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。8 z5 U5 s+ ?0 b" \/ S% z
    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
    ) w  W% B4 h1 _$ |( D% N9 G% ~8 u" l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
    * ~% E* B0 s" ?% H0 `5 ~( G, `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4 `, n- j! w6 f( `% q
    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 o! w/ _" o4 J2 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;
    9 g* U5 r$ a) N7 D* C9 ^$ e⑤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
    1 X( e' n( b) b4 c+ s/ e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
    8 q- L3 p5 g# y) [. D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,
    ! d/ q, s7 z! ^( U" F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
    1 ?; ~3 W4 I1 v% W5 q步上升的趋势。
    4 N6 K% P( X4 n5 F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0 E5 a% Z' J0 |: z( u6 E
    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5 u) w: Q4 R: 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3 E/ L  Y2 W$ D2 t. _# j
    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
    2 W- Y: R& ^* D* L5 p' E$ W. 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+ Y% y6 K/ n: A
    - 2 -; y$ M' }2 l. B. z" Q3 K
    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" q& v' m2 e+ v" `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。
    * s% L3 _8 T* @. n5 c- Z关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格
    % \0 u3 W9 t' R/ A5 j% R! I- b D10293014.zip (1.02 MB, 下载次数: 331)
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