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[2011D题优秀论文] 房地产行业的数学建模

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    发表于 2012-9-15 09:10 |只看该作者 |倒序浏览
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    题 目 房地产行业的数学建模9 ^/ m2 I. x4 o
    摘 要:
    1 S$ d$ F  h$ F$ 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
    2 v# ~, n- P( {4 N2 m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, t$ I- f  F# H( R1 T! i$ Z
    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% F) I: T9 m& F2 t: x7 Z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; Y( }' _$ R7 @5 w
    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。
    8 a8 E4 m! N# o5 _6 g, V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; |& E3 d+ ?& S, @5 L
    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
    , T- q+ h2 I/ P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+ G+ @+ I  Y' r! J
    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9 p. ?( g# `" p% D% h
    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;9 X- k1 c$ Y0 O: j
    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0 J5 N4 l) D3 ?5 e. e3 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
    + j( }) y# [8 R3 i" h  E2 F0 s: ^3 {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,
    2 C  n+ v! G. p6 ?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( Y( J) u) i) m& r6 |( ~/ v2 K
    步上升的趋势。
    ' O7 n3 A9 W: ?" u7 ]9 ~9 p. _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. P' s3 I8 }) J) A8 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
      x3 }$ z" ]; s' C$ s* 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$ h* _: w( s- |. m- E1 m6 F- }2 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. f- K7 C6 q* |0 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, G: x  g+ j4 t
    - 2 -
    $ K  v& K9 V+ v, J8 l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。
    ! K! ]/ Q+ G( {# P( m8 n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。
      q9 X6 I8 p& A) B$ a关键词:回归分析;灰度预测;层次分析;因子分析;投机价格5 y8 G* d5 Y4 s* m
    D10293014.zip (1.02 MB, 下载次数: 331)
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