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题 目 房地产行业的数学建模1 h+ j0 \' J- [5 v# h' Q g: S
摘 要:
, M2 H% c; _7 H5 Y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
: u- v7 B2 l+ W h- `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 z! B3 Q* ]$ y2 E, w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3 f2 v% O2 f7 L( S: K/ A# b
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
3 T+ B6 X1 _3 ]; `/ h7 p' q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。9 G8 s' V7 V$ M7 C7 J
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
T7 Z5 D* F( ^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! }" C A9 _9 u* h" Y% C& n
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 p1 ~/ A/ h" }. r4 V3 K; D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
' n0 k+ Y/ e/ K. {) A. i. w, U; _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;
. k8 S; E0 Q2 _+ v0 w; V$ M5 {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
* [9 ^6 N1 B: _0 `! a3 C# g( 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
: ~: `7 Y; x8 ?2 Y: I b/ z2 Y ^' ?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& j+ J. w% I2 K" P1 i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3 d, `# j U8 P/ c7 r Y" w
步上升的趋势。6 A7 b0 s* G4 p1 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
7 |" p0 g Y9 i& 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 t5 E8 ]& H' 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
3 A3 ?8 \- r6 ^, ~3 \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
" }/ e' z6 ^& p- Y' I3 T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
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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。
" x1 S* a- y' ]* g6 M2 u% a# @. P* ]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。
; M" x) Q& J/ J+ O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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zan
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