房地产行业的数学建模

madio

题 目 房地产行业的数学建模
9 ~" H) b; f3 c摘 要：
, c% q; V6 o4 B% S, X: M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
% {/ Q2 d- c; Y8 |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
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
& w. R, q$ A* u/ p- [0 k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
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。
/ M( ?0 a+ K7 e# C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
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
4 ?: r2 s2 u& _/ Z! ?6 |0 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
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
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；
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
. o) [6 D6 k8 ^$ ~7 ^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
4 Y) @; |9 a: \# p6 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，
1 M+ U1 b1 @2 W2 X- 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
步上升的趋势。
- R# `5 S( B& m) i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
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
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
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
4 }  }) w: \5 r4 ^3 ~3 ]% d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
1 `1 t' I8 c) G$ Y& U- 2 -
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。
4 b) t1 \) E4 {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。
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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2012-9-15 09:10 上传

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我是你欧巴

哈哈，遇到熟人的了

wujieskyboy

spenceryuan

多谢楼主分享！

spenceryuan

多谢楼主分享！

马文旭

学习学习~~~~~~~~~~~~~