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题 目 房地产行业的数学建模8 A" N# S' p, W% r# V' d
摘 要:
. k! v) a, Y' n. G3 g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
& N! K! a3 u, `6 q6 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
) ^( |$ F% J1 _, v2 J! o( Y# O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/ U3 n3 l2 m' S* X; G( X: V% u
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0 P& i9 Y+ ~$ k0 G) s5 f6 a* d
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。
$ P' l5 J2 w1 J8 e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
: ]* @$ ~% R6 U3 ~+ s* m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) i7 v5 `3 \2 z$ 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. D! a Q+ L5 Y# ~
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
/ t5 `( w1 }% I; t: a/ G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;
$ r& K# T' Q3 y9 _5 ?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& @& g0 K8 M, W. o: 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
. e" N/ G. Y9 _- @. F3 k& g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,
9 R8 o6 N, _3 ^7 l" l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 U8 j p" x( N. n步上升的趋势。& k1 N* _! ^3 v: ~7 D) T/ y7 a8 O
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
: K4 x+ l8 s& 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& p/ F3 \6 V+ Q6 T1 @. C# m
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& T3 j5 T4 \. W4 K/ b7 F1 S; Y
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
( i, A7 n) f" S3 e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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! |8 y7 S* G+ 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。
! B3 d/ T, U- l8 T3 U( |5 s. ^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。
( w2 z% Y& T& x4 W' l' G7 G- z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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zan
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