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题 目 房地产行业的数学建模4 |& B) Z7 q8 |6 r
摘 要:+ j8 F& B5 W- b
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 Y4 d+ E8 I! j7 s: w/ K9 ]9 |3 @
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
5 C0 T2 T' w- e3 L' U9 _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: d0 v4 `- }. }. P9 W
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+ y; T% C) \/ v! e
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。
' K+ \2 y, n: Y2 ?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. O+ v$ X. w) q9 ?) k* v/ M9 p( u3 ]$ k
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- }( R- e2 q; W
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& S/ i4 \% o, h+ L* b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
5 B1 g {2 ] l7 A% w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;; S8 w9 }) v( O2 R+ m
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
5 } I1 j- v* j3 ?6 k- Z" G+ K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) [/ m2 O% G% ~0 g4 F0 G+ @5 h
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,2 f: q! v' _" Y! b
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
/ G. Z D0 X& L. t步上升的趋势。7 h+ p4 j4 v( m9 C$ j- f1 p, A
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
8 v1 d' ~( g6 K. ]# X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
, N# S3 x t8 S' c5 R$ Y' b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7 i9 H6 f% H5 K- u2 R" x
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' `0 b: w3 f; x+ T7 j; l/ b
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) s! V! h- l1 ^/ q0 |1 s
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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。
+ b$ W" J" n, k% ?9 I" g2 C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。
4 n' e3 P: s$ Q8 M: b/ F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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