房地产问题模型+数学建模论文正稿

模糊数学在房地产估价问题上的应用与评估李著，陈为勇，李威（徐州空军学院，徐州 221000）摘要:随着我国房地产市场的不断发展与壮大，房地产交易案例的急剧增加，房地产估价在人们的生活、工作中已成为不可缺少的一项专业性、技术性工作，并且国家实行了房地产估价制度。

如何运用合适模型对房地产价格的形成，演化机理，价格评估及如何有效地抑制价格上扬等已成为摆在我们面前的问题。

本文利用初等模型解释房地产价格形成及演化机制，将模糊数学运用于房地产估价中，引进了隶属函数、贴近度、择近原则的概念，研究了权重确定方法，应用了“快速递减加权”理论，将比较法评估房地产价格时选取可比案例以及权重确定的科学理论依据运用于实际项目中，很好地解决了比较法评估房地产价格时的难题。

从而避免了以往对可比案例及权重选取的主观随意性问题。

该方法对大宗房地产价格的评估具有广泛的推广应用价值。

本文注重影响房地产价格的主要因素——土地价格的，原材料，人均收入，供求关系，利率水平；大胆假设他们与房地产的关系依次为指数关系，正比，二次曲线，反比关系。

忽略了很多次要的及相对微弱因素。

建立的模型为E=f(P,B,R,Q,T,C)=V1λD*G+|V2K1B/RQ+V3aeΨ+V4K2P+r,G为综合评判后的建设成本，V1···V4为各因素对房价影响的权重，为0到1范围内的常量。

在估价出单座建筑价格后，再与其同类建筑比较，利用模糊数学理论估价出相对均稳的价格。

通过模型中的主要因数与房价的关系可采取如下措施来抑制房价的过快增长：一﹑政府通过控制建材、上调利率水平、调节供求关系等手段进行宏观调控。

二﹑加强市场监控和信息化建设。

三﹑充分发挥市场化对资源的配置作用，促使房地产市场供需平衡、价格平稳。

这些政策符合我国房地产业的现状。

对房地产管理者起到一定的政策导向作用。

一、阐述问题近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续高涨、高居不下的现象。

房地产价格指数交易综合评价摘要本文主要针对房地产价格指数综合评价体系进行研究。

对于问题一，我们建立GM（1，1）模型来预测未来房地产的价格指数；考虑到题中所给的价格指数灵敏度过高，我们采用改进的灰色模型，把原数据三种价格指数换算为相对于2000年为100计算的价格指数，预测好值后再还原。

结果表明，这种改进使得拟合效果非常好。

最后我们得到2008年全国及35个大中城市的房屋租赁价格见表2，并对结果进行分析和解释。

对于问题二，考虑到题目中给出兰州市各年份房地产交易价格指数的相邻关系，拟可以建立回溯递推模型，通过2008年的房屋平均销售价格和房屋租赁平均价格求出2001年的房屋平均销售价格和房屋租赁平均价格分别为：3333.0元和14.6元。

对于问题三，我们通过一定的方法将数据予以排序筛选，找出了这35个城市8年间房屋销售价格增长速度最快和增长速度最慢的三个城市见表5。

对于问题四，通过对所得数据的分析，我们对全国各个城市分类分析，分别说明了各个类型的特点、发展趋势以及国家应采取的措施。

关键词：GM（1，1）模型最小二乘法 EXCEL数据处理 MATLAB拟合1. 问题的提出房地产开发与交易严重影响着城市居民的生活水平与生活质量，也影响着一个城市的经济发展水平。

近10年来，随着国家开发力度的加大和居民的生活需求的不断增多，全国的房地产销售也一路攀升，特别是近几年，住房价格的上升超出了城市居民的承受能力，给许多家庭带来了严重的住房压力，而且这几乎是个全国的普遍性问题。

面对这个问题，政府及时进行了有效的调控，但由于全国的各省市的经济发展不平衡，需要针对各地的不同情况进行有针对性的调控，再加上房地产交易这种商品的特殊性，使得政府往往无法获得全面的信息，且获得信息也需要有一定的周期。

因此，这种特殊性就给政府的调控带来了一定的难度。

房地产价格指数包括房屋销售价格指数、房屋租赁价格指数和土地交易价格指数。

目前，我国房地产市场主要集中在大中城市，据估计，全国35个大中城市的房地产投资额约占全国的70%多，，附表给出了我国35个大中城市从2001—2008年房地产交易价格指数的调查数据，通过对该调查数据的统计分析，解决一下问题：(1) 附表中2008年的土地交易价格指数和房屋租赁价格指数数据暂时缺少，采用一定的数据处理方法给出该年度的房屋租赁价格指数。

房地产数学模型论文(2)房地产数学模型论文篇2浅谈房地产项目投资风险评价模型摘要：本文根据房地产项目投资风险评价的相关理论，结国内外学者在此方面的研究资料，对房地产项目投资风险评价的方法进行研究。

文章结合层次、灰色、模糊等三中评价方法定量的项目的投资风险进行预测和评价。

为房地产企业投资决策提供科学的数据理论的支持。

关键词：房地产项目;投资分析;风险分析评价一、引言近几年来，我国房地产业的快速发展。

国内外各类资金大量涌向房地产业，房地产开发企业的实力也不断增强。

随着近几年来我国房地产产业的快速发展，人们也醒地认识到，中国的房地产业在快速发展中也存在着这样那样的问题。

为了促进房地产业平稳健康发展，国家近几年来加大了对房地产市场的调控力度。

自2010年起，为遏制一些城市房价过快上涨的势头，国务院三次部署调控工作。

为了继续巩固和扩大调控成果，逐步解决城镇居民住房问题，促进房地产市场平稳健康发展，2011年国务院办公厅印发了《关于进一步做好房地产市场调控工作有关问题的通知》(即国8条)。

2013年国务院部署房地产调控五大措施(即新五条)，对此大家对"十二・五"时期中国房地产业的发展态势尤为关心。

同时也加大了房地产项目开发的不确定性和房地产项目开发的风险性。

在此背景下，房地产投资企业更应该对房地产项目的投资可行性和正确性，做出更加准确的认识和决策。

本文对房地产项目进行投资风险分析，针对该项目的实际情况，用现实的、客观的数据来验证所评估的项目，充分分析、评估，最终确定该项目是否可行。

通过对该项目的投资风险分析，运用投资策划和项目管理的基本理论和方法，为项目的选择和立项提供了理论依据，对提高项目分析的科学性和准确性具有实践指导意义和可操作性。

以期提高房地产企业对房地产项目投资风险评价的重视程度。

二、房地产项目投资风险评价指标的确定结合我国房地产发展现状，结合房地产项目投资风险的研究情况，本文按照房地产的寿命周期，将房地产投资风险因素划分为4大类，分别为你投资前期阶段、开发建设阶段、经营阶段和管理里阶段，详细因素见图1。

房地产销售问题摘要房地产业发展涉及到国计民生的众多行业，其受各种因素的多元化影响，对于房产业发展相关问题的有效研究可以对国民经济的健康可持续发展产生积极的影响。

本文针对房地产发展的三个重要问题，分别建立了相应的数学模型进行了分析，并得出了相应的结论。

本文通过数学建模的方式，利用非线性规划建立动态模型，主要讨论的是在允许期房，假设销售的前提下，服务方面都是令购房者满意的。

在讨论建筑过程矛盾时，只考虑两大矛盾,即建材费的上涨和折旧费的存在。

其中建筑能力分为建筑能力无限和建筑能力有限两类。

本文通过计算来平衡这两个矛盾，从而得到比较合理的月建房计划，使得月销售量和月建造量都达到最优化，最终使所获利润达到最大。

关键词：折旧费固定成本可变成本回归分析综合评价方法一、问题的提出我市某房地产公司通过对历史资料进行回归分析（即数据拟合），并结合2008年上半年可能出现的影响楼盘销售的因素，预测该公司2008年上半年的销售情况如下表所示：表1该公司的楼盘2007年12月的销售均价为4800元/平方米，平均每套120平方米，2008年上半年的售价保持不变。

2007年12月末尚有49套现房未售出。

商品房从规划到售出会发生下列费用：（1）建造成本，包括固定成本（主要是指购地、机器设备的折旧）和可变成本（钢材、水泥、装饰材料和人工成本等，其中人工成本在可变成本中占到大约40%），按照2007年12月份的建材价格计算，可变成本（万元）与商品房建造套数（以平均每套120平方米计算）的平方成正比，比例系数为0.5。

且可变成本与建材价格上涨幅度有关，例如建材价格上涨10%，则可变成本是按前面方法计算结果的1.1倍。

（2）销售费用，与当月销售金额成正比。

（3）折旧，建造好的商品房未售出的必须计提折旧，折旧分40年平均摊销，即该公司生产的商品房平均每套每月的折旧为48万元/（40*12）=0.1万元。

近年以来，国家发改委等部门出台了一系列措施平抑建材价格，但由于对建材需求结构而言，总体上求大于供的市场状况没有得到根本改善，预计今年建材的价格仍会有一定的增长。

装订线摘要房价问题事关国计民生，已经成为全民关注的焦点议题之一。

本文主要对房价的合理性进行分析，估测了房价未来走势。

同时进一步探讨使得房价合理的具体措施，根据分析结果，定量分析可能对经济发展产生的影响。

对于房价合理性的分析，选取北京，咸阳，大庆三类城市数据，以居民承受能力满意度和房地产商收益满意度作为目标函数，建立了多目标规划模型分析合理性。

此外，考虑到目前中国的房地产市场存在一定的泡沫成分，为使模型更贴近实际，利用CPI指数修正模型，分析出实际房价不合理，存在严重的泡沫成分。

针对房价的未来走势，采用灰色预测模型对未来房价进行预测。

绘制房价未来走势曲线，得到在国家政策及社会环境相对稳定的条件下，房价仍然会继续上涨的结论。

并根据所得结果，提出了调整房价的三点措施。

利用房价的财富效应以及房产投资与GDP之间协整关系分析了房价对国民经济的影响。

由分析得知：房价的不合理上涨会使房地产财富虚增，产生房地产泡沫，影响国民经济的正常发展。

考虑到所涉及的经济学变量均是非平稳的。

为了避免建立虚假回归模型，在对房价模型进行修正和分析房价对国民经济的影响时，我们利用EVIEWS软件，建立了基于单元根检验的协整性分析模型。

关键词：多目标规划灰色预测模型EVIEWS 单位根检验与协整分析一、问题重述1.1问题背景房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。

1.2问题提出请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据分析以下问题：(1)选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性；(2)房价的未来走势等问题进行定量分析，(3)根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施。

一、问题重述房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。

由于住房是人们的一项基本需求，同时住房花费又在总支出中占有很大比例，因此房屋价格势必对人们生活乃至社会稳定产生重大影响。

关于房地产的研究主要集中于以下问题：问题一：从我国一线、二线、三线城市中分别取北京、重庆、呼和浩特为样本，分析其房价是否合理。

问题二：分别对北京、重庆、呼和浩特的房地产价格进行预测。

问题三：探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响。

二、问题分析2—1. 问题1分析本问是要我们通过分析相关数据，找出影响房价合理性的主要因素，然后根据这些因素建立一个城市合理房价的数学模型。

针对本问，通过查阅相关资料并根据已有的数据，确定出某城市房地产价格合理性主要由：经济形势（由固定资产投资表示），人民生活水平（由该城市人均可支配收入表示），消费者对房地产价格的预期（由国家房地产景气指数表示），实际贷款利率，共四个可量化的因素影响，通过这四个因素，我们通过建立经济学的合理价格模型，最终求得该城市房地产合理价格。

2—2. 问题2分析本问是对房价走势进行预测分析，住房作为商品，还兼具生活享受品和投资品的特征，因此，影响房价的因素不仅仅是成本和简单的供需要求，还包括更重要的市场因素、经济因素（如人均收入、政府调控等），建立具体的分析模型比较困难，我们可以借助灰色模型来分析房价走势。

在此，我们选取国内比较有代表性的几个城市来预测整体房价走势灰色模型可简单理解为：如果一个系统具有层次、结构关系的模糊性，动态变化的随机性，指标数据的不完备或不确定性，则称这些特性为灰色性。

抑制房地产投机问题摘要：本文通过研究抑制房地产投机这一问题对城市房价作了深入的分析和科学的探讨。

本文以黑龙江省大庆市为例，首先收集大量的数据，运用多元线性回归模型和蛛网模型同时对相关变量进行分析和处理，最终得出了如下可以量化的表达式：()()[]B +A ⨯+⨯+-+⨯+⨯=122111σδβγαλλnn n k k p其次通过地价（这其中也包括拆迁补偿费用）、房屋造价、人均GDP 、人口密度、各种税费这五方面深入分析了影响房地产价格的主要因素，然后通过权威网站上的相关信息论述了国家及地方（大庆市）提高房地产首付款比例、贷款利率和对多套房贷款限制对房地产投机者的影响。

接着参照模型结果有针对性的提出了：加快建设经济适用房和廉租房；政府颁布相关法律法规鼓励居民到郊区、乡村买房；加大国家宏观调控力度，稳定市场、抑制通货膨胀；加强对土地开发的监管；加以法律政策约束这五项政策性建议来抑制房地产投机行为。

最后根据灰色GM 模型预测思想，运用预测模型原理实现算法并将此应用到房地产预测上。

该预测具有良好的精确性和规律性，但对于随机波动性较大的房地产行业，它的预测精度有限，可考虑到近几年大庆市房价的数据列拟合是一条较为单调的曲线，故大庆房市能较好的满足灰色系统（部分信息明确､部分信息不明确的系统称为灰色系统），因此，就目前而言，建立灰色GM 预测模型来预测房价和房价指数有望达到较好的预测度。

然后再对实际值及预测值进行拟合曲线对比分析。

实证分析表明了GM 模型在房地产预测中应用的可行性。

关键字： 房地产投机、蛛网模型、灰色模型、Matlab 编程一、问题的提出近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨情况。

一方面，房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难；另一方面，部分投机者通过各种融资渠道买入房屋囤积，期望获得高额利润，导致房价居高不下。

因此，如何有效抑制房地产价格上扬，抑制房地产投机，是一个备受关注的社会问题。

数学建模优秀论文二抑制房地产泡沫问题摘要：房价作为一种价格杠杆，在引导房地产可持续发展和抑制房地产泡沫将起到积极的作用。

科学合理地制定房价,对房地产的发展具有重要意义.本文先从产生房地产泡沫的原因谈起,找出影响房产的相关因素，然后从房地产开发商和消费者两个方面展开讨论，得出两个不同的模型。

模型一从开发商的角度建立模型，运用定性的分析方法，分析一个商场中只有一个房地产开发商，两个开个商和多个开发商的情况,运用博弈论的方法给出不同的模型，给出一个从特殊到一般的数学模型,并运用相关的经济理论进行解释；模型二从消费者的角度建立模型，运用有效需求价格，动态地确定消费者的房价的范围。

在此基础上，采用一元线性回归,通过推导出的模型和运用大量的数据对模型的进行验证和分析，得出房价与其中几个主要因素的关系:主要因素回归方程复相关系数RGDP与房价0.98135人口密度与房价0.55250人均可支配收入与房价0.93943影响当前房价的主要因素，如社会因素包括国民经济的发展水平、相关税费、居民的收入、政策导向、社区位置等，自然因素包括地价、建安成本和开发商利润等；并在分析影响房价的诸多因素之后，提出了八点政策性建议.综上所述，运用我们的模型得出相应的房价,然后利用我们相应的政策作为指导,我国的房地产不但会抑制房地产泡沫问题，而且我国的房地产市场将得到持续健康地发展。

一问题重述近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况。

房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。

因此如何有效地抑制房地产价格上扬,是一个备受关注的社会问题.现在请你就以下几个方面的问题进行讨论：1．建立一个城市房价的数学模型，通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析；2．通过分析找出影响房价的主要因素；3．给出抑制房地产价格的政策建议;4．对你的建议可能产生的效果进行科学预测和评价.二合理假设1、在某个城市中有多个房地产开发商,不存在完全垄断的现象2、某一城市的商品房的定价是经过综合分析之后的出来的3、我们在求房价的过程中不考虑套利的情况4、所在的城市物价和其他情况相对比较稳定，全局内没有大起大落的现象三符号说明--———---——————-———-—-——其它消费品——-——-————--—---—-—————房地产——----—----—-—-———-————其它消费品的价格————-———--——-—-----—--—房地产的价格—--—-—---———-—-————消费函数——--—-—--—----—--———--——居民支配消费总额四问题分析所谓房地产泡沫就是指房地产商品的预期价格被大大的高估，从而导致各类投机资本的纷纷进入，通过恶性炒作将现期房地产价格大大抬高。

数学建模论文-房价问题摘要近几年中国房地产迅猛发展，我们通过广泛调查和分析按照经济带选取了三个具有代表性的城市从整体上分析中国的房价情况。

影响房价的因素有很多，我们首先从经济角度作出房价影响因素的层次分析图，并通过作图拟合选取出影响房价的三个因素，即人均可支配收入，人均消费支出，土地价格指数。

对于模型的选择，考虑到影响因素众多，不能全部考虑，而且有部分数据不全，同时采用了多元线性回归和灰色预测对未来房价走势进行预测，结果显示房价总体呈上升趋势，部分地区房地产过热。

对于房价是否合理，运用了HIR法和房价涨幅对比法对房价的增长速度和居民承受力进行分析。

通过模型的结果，发现房价增长过快，以上海为例对一些政策影响的分析提出了新的措施。

最后，通过大量数据和图表分析得出房价对经济有较大的影响。

关键词：房价多元线性回归灰色预测HIR法图表法目录1 问题重述 (2)2 问题分析 (2)2.1问题一分析 (2)2.2问题二分析 (4)3 问题一 (4)3.1模型假设与符号说明 (4)3.1.1假设 (4)3.1.2符号说明 (5)3.2模型建立与求解 (5)3.2.1多元回归模型 (5)3.2.2灰度预测模型 (11)3.3结果分析 (16)3.4房价的合理性分析 (17)4 问题二 (18)4.1房价合理化措施 (18)4.2对经济发展的影响 (20)5模型的优缺点分析与推广 (23)6参考文献 (23)表A-1 (24)表A-2 (24)附录A (24)附录B (26)1问题重述房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。

请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析；根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。

房地产业可持续发展问题摘要房地产业是我国国民经济重要的组成部分，近年来房价问题成了人们热议的话题。

本文针对房地产业可持续发展问题进行了探究，建立了合适的模型。

问题一：利用灰色预测方法建立了杭州房地产价格的预测模型，查找2003年到2011年杭州房地产价格数据用MATLAB求解对接下来两年杭州的房地产价格进行了预测。

针对土地交易价格、人均可支配收入、人均GDP、房地产投资额、房屋租赁价格这五个因素对商品房售价的影响建立了灰色关联度模型，按照各自关联度由大到小排序，最后得到五个因素影响程度由大到小为土地交易价格、人均可支配收入、人均GDP、房地产投资额、房屋租赁价格。

问题二：考虑买房者的买房压力，用按揭还款公式计算出房价作为房地产价格合理区间的上限；同时考虑房地产商的合理利润，以利润为20%时的房价作为房地产价格合理区间的下限。

用最新数据求解得到房地产价格合理区间为（5435元，8069.5元）问题三：先综合考虑保障性住房比例以及其他各个因素对房价的影响，建立多元线性回归方程。

用SPSS求解出线性回归方程后再以其他因素相同时来考虑保障性住房比例对房价影响。

最后得出保障性住房比例的增加会使得房价减少，其系数为-0.104。

.这也说明影响程度并不大。

问题四：结合前三问的研究成果和目前的房地产市场形式。

从目前房价虚高的原因，制定符合中国国情的房价合理区间，处理房价问题手段探索三个方面对房地产市场进行了分析和总结。

对处理房价问题提出了4点建议。

关键词：灰色预测 MATLAB 按揭还款公式线性回归 SPSS一、问题重述房价问题是近几年人们热议的话题，“买房贵，买房难”成为当今社会的一大问题，已经严重的影响到了社会的和谐发展。

政府在也在不断的出台政策进行宏观调控，这些举措在一定程度上防止了房地产市场的大起大落，维护了房地产市场的可持续发展。

目前，房地产市场进入观望状态，成交量大幅减少，但大多数大中城市房价环比仍上涨。

关于房地产投资盈利问题摘要：问题：为了更好地反映房地产的运作过程，本文在房价形成的基础上进一步讨论了影响房价的因素，并对演化机理作了细致深入的分析，然后建立数学模型，总结出影响房价的主要因素：市场供求关系、贷款数额。

从而就房地产投资、开发建设行为，金融监管力度、土地资源管理等方面给出相关建议。

通过模型，对其后房地产市场进行预测，相信房地产市场在政策落实的基础上形式将会一片大好----杜绝房价的泡沫问题，解除不符合市场的正常形态，使购房者，开发商，政府机构之间达到一种动态的利益平衡。

对于第一问，我们选取了房地产开发投资，商品房销售价格与全市生产总值有着密切关系的指标进行研究。

我们采用多元线性回归模型利用SPSS统计软件分别对两个指标与全市生产总值进行线性回归，得到线性回归方程和相关系数。

他们之间的互动越来越强。

对于问题二，我们运用灰色关联分析模型和相关分析方法，得出影响房地产发展的主要因素及关X1(k+1)=[X0(1)-u/a]*e-ak–u/a;X0(k+1)=X1(k+1)-X1(k)X1(k+1)=1557.4*e-0.0155*K-1557.4;X0(k+1)=1557.4*(1557.4* e-0.0155*K-1557.4* e-0.0155*(K-1));k=1,2,....nX0(k+1)表示第K年的人均住房面积。

X0(1)=19.4;对2015年该市人均住房面积进行了预测并得出，2015年该市人均住房面积达到28.85平方米。

关键词：多元先行回归 SPSS 灰色关联分析相关分析灰色预测综合评价方法一、问题重述长久以来，房地产问题都得到了国人很大的关注关于对房地产问题的分析和预测一直没有停止过。

住房问题是关系民生的大问题。

自2001 年以来中国经济进入了以住房、汽车、电子通讯、能源和基础原材料业较快发展的新一轮增长周期。

2004 年1-2 月份固定资产投资完成额增长53％，经济运行中出现了新的不平衡，能源、运输供应紧张，居民消费品价格指数(CPI)开始走高（6 月同比上涨5％），中国经济运行出现偏热的迹象。

关于房地产投资盈利问题摘要：问题：为了更好地反映房地产的运作过程，本文在房价形成的基础上进一步讨论了影响房价的因素，并对演化机理作了细致深入的分析，然后建立数学模型，总结出影响房价的主要因素：市场供求关系、贷款数额。

从而就房地产投资、开发建设行为，金融监管力度、土地资源管理等方面给出相关建议。

通过模型，对其后房地产市场进行预测，相信房地产市场在政策落实的基础上形式将会一片大好----杜绝房价的泡沫问题，解除不符合市场的正常形态，使购房者，开发商，政府机构之间达到一种动态的利益平衡。

对于第一问，我们选取了房地产开发投资，商品房销售价格与全市生产总值有着密切关系的指标进行研究。

我们采用多元线性回归模型利用SPSS统计软件分别对两个指标与全市生产总值进行线性回归，得到线性回归方程和相关系数。

他们之间的互动越来越强。

对于问题二，我们运用灰色关联分析模型和相关分析方法，得出影响房地产发展的主要因素及关X1(k+1)=[X0(1)-u/a]*e-ak–u/a;X0(k+1)=X1(k+1)-X1(k)X1(k+1)=1557.4*e-0.0155*K-1557.4;X0(k+1)=1557.4*(1557.4* e-0.0155*K-1557.4* e-0.0155*(K-1));k=1,2,....nX0(k+1)表示第K年的人均住房面积。

X0(1)=19.4;对2015年该市人均住房面积进行了预测并得出，2015年该市人均住房面积达到28.85平方米。

关键词：多元先行回归 SPSS 灰色关联分析相关分析灰色预测综合评价方法一、问题重述长久以来，房地产问题都得到了国人很大的关注关于对房地产问题的分析和预测一直没有停止过。

住房问题是关系民生的大问题。

自2001 年以来中国经济进入了以住房、汽车、电子通讯、能源和基础原材料业较快发展的新一轮增长周期。

2004 年1-2 月份固定资产投资完成额增长53％，经济运行中出现了新的不平衡，能源、运输供应紧张，居民消费品价格指数(CPI)开始走高（6 月同比上涨5％），中国经济运行出现偏热的迹象。

陕西理工学院大学生数学建模竞赛房价问题的模型设计及相关问题讨论摘要: 本文选取了全国几类代表性城市，并收集了影响房价的因素，选取了影响房价的主要因素，发现了房价和其主要因素之间近似成线性关系，进而建立表示房价的数学模型——多元线性回归模型（Y =1a *ΔA +2a *ΔB +3a *ΔC +4a *ΔD+ pjY ）。

对模型进行了全方面的论述，得出求解其中各个参数的方法，并最终求出房价。

然后运用所求解的模型对北京未来四年房价进行预测，分析了对未来经济发展的影响。

第一，用信息增益法找出影响房价的主要因素，再用概率论与数理统计的方法确定各因素与房价之间呈近似线性关系，确定模型；第二，用最小二乘法求解模型中的参数，用回归分析确定模型精度及检验，从而得出一个完整的数学模型；第三，利用往年数据建立拟合曲线，预测了未来四年影响北京市房价的主要因素及房价走势；第四，根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析；第五，根据模型及建议进行合理的预测，最后分析模型的优缺点并提出了改进方向。

关键词： 房价问题 回归模型 拟合曲线 预测 经济发展一问题的提出房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。

请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析；根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及，可能对经济发展产生的影响并进行定量根据本题，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，提出以下几个问题：问题一：通过分析找出影响房价的主要因素，并建立房价问题的数学模型，对房价与主要因素进行定量分析。

房价问题的数学建模汪茵芸、史明、蒋漓摘要随着我国房地产市场的不断升温，其伴随的相关产业也红火起来，例如新兴了一些研究机构对房产造价评估，价格走势预测等。

要达到这些目的都要用到数学模型来进行量化。

在本文中，我们经研究解决了城市房价模型，找出了影响房价的主要因素，并预测出了下一阶段的昆山房价均价，同时拟出了同一地区“二手记”房价、租金与房价之间的关系，也对政策对调控房价所起的作用作了详细的分析说明。

在解决房价模型问题时，我们用了多元线性回规模型和蛛网模型同时对相关变量进行分析和处理，最终找出了影响房价的主要因素为生产成本和供需关系。

并对房价的形成、演化机理和房地产投机进行了深入细致的分析。

对于问题二，我们通过分析确定了可以利用华中科技大学控制科学与工程系教授，博士生导师邓聚龙于1982年提出的灰色模型【1】来进行求解。

通过确立变量，建立模型，最终我们通过预测得到了北京市接下来三年的房价数据：2010年房产均价为14149.9887元/平方米，2011年房产均价为16227.60531元/平方米，2012年房产均价为18610.27455元/平方米。

在第三问中，我们通过对北京地区房价，“二手房”套价，房屋租金套价的分析，找出相关数据，利用matlab软件进行拟合，得出二手房套价与房价的关系图，房屋租金套价与房价的关系图。

并在结果分析中作出了具体而详实的分析。

使它们之间的关系更为明晰。

针对第四问，我们取定一个时间段内某几个房价新政，结合新政出台时间前后某地房价的变化情况分析了房价新政对房价的调控作用。

我们选取房价新政的标准是根据政策内容对相关经济指标有直接作用效果。

如地产商的拿地首付规定不得低于50%；二套房贷首付至少50%等政策。

最终我们发现，新政出台后，虽然房价依然是居高不下，但房价上涨速率得到了一定的控制，变化渐缓。

第五问是一个开放性的题目，对此，我们根据前面所得出的结果，结合自身感受，选定主要针对购房（新房）来提出一些拙见。

装订线第九届西北工业大学数学建模竞赛暨全国大学生数学建模竞赛选拔赛题目B题剪切线理学院第019 队房价问题的数学模型摘要房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。

经过剖析我们将问题细化为以下四个方面：1.房价合理性2.未来走势预测3。

具体措施4。

对经济的影响。

针对问题一，我们通过研究城市房价合理性模型,找出了判断房价合理性的标准,同时拟出了同一地区成本、销售面积、人均GDP之间的关系。

在解决这一问题时，我们采用了多元线性回归模型对相关变量进行了分析与处理，最终确定了判断房价合理性的标准。

对于问题二,我们通过分析确定了可以利用灰色模型来进行求解。

通过确定变量，建立模型，最终我们通过预测得到了北京市接下来四年的房价（元/平方米）数据：第三问中，我们通过分析确定了使得房价合理的几种具体措施，包括防止炒房，提高居民购买力，减少土地价格。

为了得到最有效的措施,我们通过层次分析模型对各种具体措施对房价合理性的影响的权重系数进行了求解，比较各个系数大小，最终得出最有效的措施为防止炒房。

针对第四问，我们通过对北京地区房价,土地交易价格指数的分析，找出相关数据，利用matlab软件进行拟合，得到土地交易价格指数与房价的关系图。

并在结果分析中做出了具体而详实的分析，使它们之间的关系更为明晰.关键字：房价多元线性回归灰色模型层次分析一、问题重述房价问题事关国计民生,对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题.我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一,从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识.请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据,选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析;根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施,以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。

题目：关于房地产发展问题的数学模型院系：理学院专业：数学与应用数学学生姓名：邹远嵘（060701110167 ）孙仲银（）王昭（）2009年6月关于房地产业发展问题的数学模型摘要：本文所要讨论的问题可以归结为是一个研究房地产业发展的问题。

在2008年世界性的金融危机的背景下，房地产业也带来了前所未有的考验。

2009年房地产发展的问题也成为了社会备受关注的热点，本文就此问题进行了详细了论述，建立了相应的数学模型分析了房地产发展与经济发展的关系、影响房地产发展的因素等问题，并提出了解决问题的可行性方案和建议。

问题一：为了探讨房地产与经济发展的关系，促进房地产业与城市经济的协发展。

本文通过研究分析建立多因变量的多元线性回归模型。

对该市中的数据，选取了反映房地产发展的11个指标做自变量，经济发展的6个指标做因变量，进行统计回归分析。

通过SPSS及SAS软件对两者进行多元回归分析，得出房地产发展与经济发展是正相关的。

并且运用ARIMA模型对该市2009年的房地产发展做了预测，得出该市房地产业生将稳定增长，不过增速放缓。

问题二：房地产业在运行和发展过程中客观存在着周期波动循环往复的现象，房地产周期波动是房地产经济增长过程的伴生现象。

本文把该市作为一个经济区域，采用合成指数法（CI）分析该市房地产周期波动现象，做出了该市房地产周期波动图，并且由影响房地产发展的各项指标与合成指数的相关程度，得出了影响房地产周期波动的主要因素并提出了调控房地产可持续发展的相关政策。

问题三：通过2003年至2008年中的城市居民个人收入与每平方米造价之比，社会全部固定资产投资中房地产业投资的比重，得出房地产市场已经处于中度偏向严重的泡沫。

而要在房地产业稳定发展前提下，使得该市人均住房面积在2015年达到30平方米，政府要预制房地产市场过热的发展，通过多元线性回归模型定量的得出政府主要在增加市民的可支配收入和降低房价上入手，详细的提出了政府要采取的调控措施。