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题 目 房地产行业的数学建模
) k! `0 [" e: ^, l9 H$ {8 ^摘 要:
8 ^* Z# N. ?* k: f% {8 W& |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$ h' b9 }0 e: j- H1 o5 k( K6 f# q
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
' m& E8 p$ Y" H/ |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
" I7 v; W, J. H. W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 h x; I8 Q+ _3 C. h
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 E+ D5 |- Q/ F- w0 P2 H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2 U3 h' h9 k% {2 L7 k
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" G1 d: L. C0 a8 V2 {% o) V
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
) [; _' w3 n4 a& v9 X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# W0 s7 S% v; O; E: w- o L8 |7 F& {
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 \% {1 t$ A h t# `% [8 b% A% y⑤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0 T) f" x/ A# Y+ S* c0 w
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
) U, ~5 N; |) \" O0 K( 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 J) G E4 S' g% y- h$ G2 s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
; U3 o) K0 e5 N+ B7 H, o3 n# ~步上升的趋势。
3 w. N/ `" q- A5 v/ R- B5 ?. d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) L7 [& c4 K9 q; U9 }2 |7 v% L
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' A, D k. Z6 x" S
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5 ~3 p! K* u+ s5 N u) q
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# N j8 ~5 l2 z2 M- N* L
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6 j' d. _* a H a
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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。, T: X N4 s/ Y+ z- S6 u
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。
9 l: m, j" y2 n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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