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题 目 房地产行业的数学建模! h' W* p: K8 Y3 N. m/ ?
摘 要:* E& l5 c6 h% L* \2 Y C6 X* U
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' l, c; Q$ h) Q9 D- u$ K9 h8 z
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& _2 X+ \: ^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% V2 N7 z" I- _. ~
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( K6 K p$ ^; W8 L
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 ?" h+ z$ Z( l- J( ~9 o- S& q; t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
" |/ z, P Y J! W9 A* k7 a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 Y( F, F# p' s! a; L
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7 ~% X. H% U) X' G# E
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
! }& Q1 K2 h' M8 v3 `* ]- W' n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;# N% N% [% V' j+ ?: [3 I( L
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
+ H! I- w1 Y# i4 `* [ f7 N( K5 \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# M; n' |/ J c! O; X
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,: d' Z8 D% }3 S. u( l2 k" z
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; i N/ d- D' }' g
步上升的趋势。8 M& b4 d; E) C
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
$ a+ N5 t+ z& E& b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' _+ c I( Z _: T+ C3 ^8 a7 D
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, B! n" {0 F% R1 @9 X3 b
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: I8 t+ E) }7 F% @; X
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+ `/ e0 E- V; w. F ]
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+ v7 e: \' m% H. z# {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。
: @) H& U5 F% g! X" ~' m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。1 n: Y+ z* U, h% n; }
关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格! [+ h' B* `! l
D10293014.zip
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