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题 目 房地产行业的数学建模
6 m; M6 O/ | X: {: n' U) r摘 要:, k! @4 u4 _" c+ d
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 j) s9 G0 Z0 r/ ]
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
4 k* c2 S6 n$ _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" G: O+ e) U( y. O: J% d# i1 N* _
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6 j; e2 u2 _8 |6 {7 v& x1 x
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。
) }7 V; z+ C# {( ?! J6 D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
: A; V3 L q7 B/ T9 I; n/ v, W* H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
- N6 h; s6 b3 e6 f* |, u+ 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7 d+ \" Y8 ]& p9 Z) C' ?* P
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" s* S0 A' o8 s
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;
, l) j3 n/ k" |2 `4 ^. r⑤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 C% \# ?# U& i- t# i. V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 k7 L" j) z2 |2 C" }/ }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,0 O: D( [1 u9 }2 {
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
# X: K: R( B$ I$ `6 |6 x步上升的趋势。
2 a3 W; k5 S; d5 \ P2 v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
# l2 L0 Y$ Q8 U( [% }6 j# X Q) D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/ h/ Y: J# F& @: p" h ~) P
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 G8 Q8 k- {. p7 `8 ? t( M
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
" `2 ]+ \$ n/ h, D& j! }" N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3 F i7 L3 r [3 M
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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。: J* w8 w9 T2 D' q' R( p$ ?0 p3 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。
, X0 V0 n9 P% G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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