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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
    - q; h. o( z! T  V+ [摘 要:
    ! a: W0 e6 d' R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
    1 B! I/ n3 I+ E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
    # \# G8 _2 `1 C4 X+ ?9 I* g% Y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. z5 N4 H8 U& q9 Y
    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
    : l, A! d, H8 I: x: M' ^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。
    4 j( {) X: Q" K6 }, h5 j2 F5 s7 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: C! n9 h5 j9 S3 c1 T
    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
    # P! b$ i3 X; t2 c5 m. D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
    1 S* e, ]! N- z; d. R- f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
    . r# p4 ^1 t# W# T5 E, W( V" J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;
    ! D* \8 h$ a% _2 O. Q- z⑤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
    6 S7 f) d  `9 |, g# R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
    9 |. i$ D  f# ~% ?$ v, W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,# f" W; m" E; \4 X) J
    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: p- F% W5 ?/ v( z
    步上升的趋势。+ a9 f% Z7 X0 \6 @5 N) z7 @
    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- `3 J& O) U" m7 o
    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& R& C' h  V9 J% x
    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- M; b: r/ R. z: J0 B* a# 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
    8 b+ E/ V2 p; a5 g2 ~/ }: _+ s3 ]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. N( {. Z. d0 t( y
    - 2 -! |% f" O* x& q
    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# V# x& C( 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。
    * B% B2 [" l& K2 x) [关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格7 h4 J+ b! r! }, u8 `
    D10293014.zip (1.02 MB, 下载次数: 331)
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