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题 目 房地产行业的数学建模) x0 r! g; y" x E* p
摘 要:6 b' N* u# x, X) k
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
: B8 \# n9 e6 B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
3 g$ L% c5 H- [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. ]: s+ w- W2 H9 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
! P1 _# _' C0 l# T9 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。
, E# Z4 ^! w4 p7 m6 x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 @* n* J& a$ T9 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
$ K5 _1 ~' ~' D# c& M& k. g3 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
* f b/ m& ?% p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
& z% M" z) c" s) f! f8 R3 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;
, D5 w4 N1 Z3 p⑤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
- U7 h3 \$ A; c0 g) t+ l) {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* X/ u+ T, z9 z) K
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,
& c1 k2 R' |& G' n( [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) h1 o0 A) x2 [# a. r1 X% _6 p
步上升的趋势。
0 j- \5 B- q4 j( }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
5 Y1 q6 k) [( R9 q; U" u( B) T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8 n: R3 C/ I, M2 ~; b+ l% p* A
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
, K6 i8 S9 ^6 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1 M5 N K3 J1 o0 R; L4 I3 j
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 e0 J5 K+ E4 H% i, `
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+ ~: T5 U$ G8 P( [; z T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。
( G8 A9 _. G) m! b0 r+ 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。
: y& {! V* l2 S' Z- d! V( o9 ^: l* u1 x关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格
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