ID428-北京市房价的空间分析与GWR模型构建_徐聪_中国人民大学

2017年北京房价分析报告

2017年北京房价分析报告 2017年6月

目录一、决定房价的核心因素：供需关系 (5) 二、北京房地产“宇宙中心论”VS“白菜论” (5) （一）购买力与工资 (5) （二）工资+财富=购买力 (7) （三）购买力决定实际供需关系 (9) 三、个人生命周期理论的阶梯型房价模型 (10) （一）第一阶段：婚嫁住房需求 (11) 1、住房需求 (14) 2、住房供给 (18) 3、供求关系的匹配情况 (19) （二）第二阶段：生育、就学住房需求 (21) 1、住房需求 (21) 2、住房供给 (25) 3、供需关系的匹配情况 (26) （三）第三阶段：二胎等改善性住房需求 (27) 1、住房需求 (27) 2、住房供给 (28) 3、供需匹配情况 (29) （四）第四阶段：退休改善性住房需求 (29) 1、住房需求 (30) 2、住房供给 (31) 四、房价风险：人口断层、购买力断层和观念断层 (32) （一）人口断层 (32)

（二）购买力断层 (33) （三）观念断层 (34) 五、房价的顶在哪里 (34)

决定房价的核心因素：供需关系。传统的马克思主义经济学认为“价值决定价格，供需影响价格”，然而房子作为捆绑各种经济价值和社会价值的综合产品，实际价值已经不能用砖头水泥等价值来衡量，在此基础上，我们提供一种房价分析的方法“供需决定价格，观念影响价格”，我们将以北京为例进行分析。简单说就是，什么样的房子涨得好？有人接盘的房子涨得好，接盘的人越多，涨得越好，反过来也可以说，没人愿意接盘的房子不会涨。北京房地产“宇宙中心说”VS“白菜论”。“高房价、低工资和高销量”并存，北京的房地产市场是不是很矛盾?其实不然，高到常人不能及的房价下，北京住房依然供不应求，主要存在两个方面的原因：一是，购买力的衡量标准不只是工资，也包括财富。二是，作为全国政治、经济、文化中心，北京具有吸引全国财富的能力。个人生命周期理论的阶梯型房价模型。从个人生命周期来看，一个人在一生中可能需要面临四次房产变动的需求（可以一步到位的土豪请忽略）：毕业不久的婚嫁住房需求、婚嫁几年后的生育住房需求（可能和前一步合并），二胎或其他改善性住房需求，退休后的住房需求。阶梯型房价模型可以循环推进、环环相扣的关键在于购房者在预算约束和需求的不断提高中权衡，拥有第一套房产之后，这套房产就可以成为下套房子的首付，房价上涨的力度看消费者的工资是否能够承受两套房的差价。房价风险：人口断层、购买力断层和观念断层。第一，警惕第三波婴儿潮带来的房价持续上涨的“表面繁荣”。第二，警惕经济战略调

数学建模-房价评估模型

数学建模选拔作业《房价评估》

房价影响因素评估摘要：自1998年我国实行住房改革以来，房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业。但是，房价的高低影响着国家的发展和人民生活水平的提高，因此，我们有必要了解影响我国房价的主要因素，政府才能针对性的采取措施，进一步推动房产行业的发展，发挥其龙头作用。在问题一中，我们主要是分析影响我国房价变化的各个因素，确定其主要因素，该文通过在中国国家统计局和其他网站搜的相关数据，建立回归统计模型，确定房价和土地价值、人均可支配收入等其他因素的相关性系数，通过分析指数模型、线性模型，确定了线性模型，从而进一步确定了影响房价的最主要因素是国家土地增值税(亿元)、五年购房贷款利率、城镇居民家庭人均可支配收入(元)城市人口密度(人/平方公里)，比如，房价和五年购房贷款利率的关系为 9.6223361.3501+-=B W 其中，相关指数为0.97464，非常接近于1，这也说明，我国国家正在国家政策上控制房价。最终可知最主要的因素是国家土地增值税(亿元)，也就是我们所说的土地价值。在问题二中，我们把房价与位置的关系定在同一个城市中，以这个条件为限制，而不去考虑东西部、南北方这样的大位置，房子的位置影响因素进一步表示为交通C 1、教育C 2、卫生C 3、工作C 4、环境C 5五个相关因素，通过层次分析法，建立模型，得到了相关权重，也就是房子的价格 54321*0824.0*0787.0*2365.0*4731.0*1292.0C C C C C W ++++= 此问题得到解决。在问题三中，主要是对前两个模型的检验，我们利用在网上收集北京市相关数据带入检验，并且在模型二中，通过对五个位置因素的分析，检验我们所得到的模型，着重分析了天津市，发现我们建立的模型基本符合实际，因此较为可靠。关键词：回归统计层次分析法模型检验

北京2016-2017年房价连涨17个月

北京2016-2017年房价连涨17个月点击上方“骥观天下”可以订阅哦！有句话说得好，“如果觉得没什么可以奋斗的动力，那么就去大北京看看房子吧”，据说这句话是现在最新的鸡汤励志语言。缺乏斗志的青年读到这句话，马上会战斗力爆表，立刻投入到认真的工作中。但如果这位青年真的看了最近首都的房价，他不仅不会激发斗志，反而会立刻丧失斗志。北京房价之高，无论人们灌自己多少鸡汤，一旦看到房价应该马上就会清醒过来。根据中国房地产业协会最近发布的房价行情显示，首都房价连续17个月环比上涨。从2015年10月份以来，北京平均房价已经由37221元每平，涨至2017年2月的60738元每平，平均涨幅高达63.18%。最近甚至还传出学区房一晚上涨17万的新闻。如此疯狂的北京房价，仿佛没有最高只有更高，但它还会延续疯狂，一直涨下去吗？实际上，长期看来，尽管现在价格已经高到令人难以接受，但京城房市继续坚挺依然是未来的必然趋势。何以见得？我们可以看到，限购政策之下，炒房的资本并没有远离北京，而是蛰伏于京城周围，待机而动。加上2017年北京住宅用地计划供应610公顷，同比减

少近五成，买房者只能纷纷外撤。这也造成北京中心城区一搞限购，周边地区房价马上应声上涨。燕郊等地的价格暴涨暂且不提，就连固安、涿州、永清等起步较慢的“价值洼地”也驶入房价上涨快车道。甚至是远在河北石家庄的楼盘，距离北京约300公里的地方，也受到首都房价“溢出效应”的影响，近期价格涨幅明显。仿佛北京高房价辐射范围之广，影响着周围大部分地区。可以预见，未来的北京以及周边临近地区，房价泡沫必将继续坚固，并持续膨胀。到底是什么因素推动北京房价连续17个月快速上涨呢？在回答这个问题以前，我们可以知道，答案绝对不是因为居民收入增长。北京城市居民的年人均可支配收入才52530元，远远追不上房价。根据相关机构统计，北京房价收入比14.5，连续三年位列全国第一，成为全国靠工资购房难度最高的地区。我们甚至可以说，现在北京房价已和人们的工资收入没有什么直接关系，那些能买得起房的人，绝大多数不可能是依靠固定工资收入来购买。真正推动北京房价连续上涨的，其实根源还是在于货币。我们以2007年为一个节点，看看这个时间段前后发生了什么。自这一年以来，中国的货币供应呈现一种前所未有的“爆发式”增长，其总量超过了日本、欧洲、美国等几大经

方差分析线性回归

1 线性回归 1.1 原理分析要研究最大积雪深度x与灌溉面积y之间的关系，测试得到近10年的数据如下表：使用线性回归的方法可以估计x与y之间的线性关系。线性回归方程式：对应的估计方程式为线性回归完成的任务是，依据观测数据集(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)使用线性拟合估计回归方程中的参数a和b。a,b都为估计结果，原方程中的真实值一般用α和β表示。为什么要做这种拟合呢？

答案是：为了预测。比如根据前期的股票数据拟合得到股票的变化趋势（当然股票的变化可就不是这么简单的线性关系了）。线性回归的拟合过程使用最小二乘法，最小二乘法的原理是：选择a,b的值，使得残差的平方和最小。为什么是平方和最小，不是绝对值的和？答案是，绝对值也可以，但是，绝对值进行代数运算没有平方那样的方便，4次方又显得太复杂，数学中这种“转化化归”的思路表现得是那么的优美！残差平方和Q，求最小，方法有很多。代数方法是求导，还有一些运筹学优化的方法（梯度下降、牛顿法），这里只需要使用求导就OK了，

为表示方便，引入一些符号，最终估计参数a与b的结果是：自此，针对前面的例子，只要将观测数据带入上面表达式即可计算得到拟合之后的a和b。不妨试一试？从线性函数的角度，b表示的拟合直线的斜率，不考虑数学的严谨性，从应用的角度，结果的b可以看成是离散点的斜率，表示变化趋势，b的绝对值越大，表示数据的变化越快。线性回归的估计方法存在误差，误差的大小通过Q衡量。 1.2 误差分析考虑获取观测数据的实验中存在其它的影响因素，将这些因素全部考虑到 e~N(0,δ^2)中，回归方程重写为 y = a + bx + e 由此计算估计量a与b的方差结果为，

中国人民大学2017年风险管理与精算学专业介绍_人大考研网

中国人民大学2017年风险管理与精算学专业介绍一、专业概况中国人民大学统计学院风险管理与精算学专业方向设立于1992年，是我国最早开展精算教育和研究的院校之一，2004年在应用经济学下设立风险管理和精算学专业博士点和硕士点。依托中国人民大学统计学院和教育部重点研究基地-"应用统计科学研究中心"在统计理论和模型应用方面的强大背景，本专业在精算模型的理论研究、实际应用和精算软件方面取得了一系列研究成果，同时也培养了一批精算研究和实务方面的人才。二、主要研究方向本专业现有四个研究方向：养老金与社会保障精算方向，寿险精算方向，非寿险精算方向和风险管理方向。三、研究内容 1．养老金与社会保障精算方向主要研究：养老保险精算模型和应用，社会保险精算和监控系统，养老基金资产负债管理，职业年金精算管理控制系统。 2．寿险精算方向主要研究：寿险公司资产负债管理，医疗保险和人寿保险中的生存分析，生命表和人口分析，人寿保险公司国际会计准则，精算控制循环在保险公司管理中的应用等。 3．非寿险精算方向主要研究:风险分析，损失模型，非寿险准备金评估，分类费率模型，经验费率模型，汽车保险的奖惩系统等。 4．风险管理方向主要研究：风险度量方法，金融风险管理，企业风险管理，个人风险管理，信用风险管理等。四、专业培养目标硕士学位授予点的培养目标为：掌握必要的统计和精算知识，能够为实际问题建立精算和风险管理模型，并用合适的软件和工具实施模型的测算和结果分析，毕业生应成为精算模型和应用方面的高级人才。五、师资力量本专业共有教师8人，其中教授3人，副教授3人，讲师2人，形成结构合理，师资强大的教学科研团队。六、主要专业课程

对影响北京市房价重要因素的实证分析

Emergence and Transfer of Wealth 财富涌现与流转, 2017, 7(3), 49-56 Published Online September 2017 in Hans. https://www.360docs.net/doc/4318098310.html,/journal/etw https://https://www.360docs.net/doc/4318098310.html,/10.12677/etw.2017.73008 An Empirical Analysis on the Factors Affecting the Housing Price in Beijing Yutian Jia, Yuping Lan International Business Department, Beijing Normal University Zhuhai Campus, Zhuhai Guangdong Received: Jul. 24th, 2017; accepted: Aug. 2nd, 2017; published: Aug. 9th, 2017 Abstract It is obviously that the housing price in Beijing is never falling. The housing price in Beijing that lots of people cannot afford is at the top ten from all over the world. The dates of the resident pop-ulation, GDP and housing completion area that are collected are used for analyzing the factors that influence the housing price in Beijing. EVIEWS is used to make a multivariable linear regression model that will analyze the factors, and provide some reasonable advice for government invest-ment and home buyer. Keywords Housing Price, Resident Population, Real GDP, Housing Completion Area 对影响北京市房价重要因素的实证分析贾雨田，蓝裕平北京师范大学珠海分校国际商学部，广东珠海收稿日期：2017年7月24日；录用日期：2017年8月2日；发布日期：2017年8月9日摘要众所周知，北京的房价一直都是“高歌猛进”，居高不下，如今已入选在全球房价排行榜第十名，令很多购房者望而却步。为了分析当前影响北京房地产价格的主要因素，本文搜集了2000年至2015年间的年末常住人口、人均生产总值、住宅房屋竣工面积等相关数据，建立多元线性回归模型并运用EVIEWS 计量经济软件对此进行研究，为政府投资购房者提供合理化建议。

数模论文最终房价预测版

2010—2011学年第二学期数学建模

海市房价预测模型摘要威海地处山东半岛东北角，地理位置特殊。作为一个沿海城市，威海市积极响应国家政策，经济发展水平不断提高，威海作为最适宜人类居住的城市吸引了一大批人们来这里定居。同时威海与韩国、日本交流频繁，留学生、外国友人也在这座城市里留下了足迹。作为一个发展中的城市，房价是影响人们在此定居的一个很重要的因素。加之全国房价一直在高速上升，在这几年过程，一直有关于房价拐点的争论。是否楼市的拐点真的到来？我们决定建立数学模型，分析一下威海市的房价发展趋势，给相关机构提供参考。我们都知道影响房价的因素众多，大的方面有，国家的宏观经济环境，国家的宏观调控，地方政府对宏观调控的执行力，人民的住房需求，热钱的投机。而宏观调控的手段众多，如廉租房建设，经济适用房建设，提高税收，打击投机，企业房贷资金紧缩，提高准备金率，不批准房地产企业上市圈钱等等。影响房价的因素不同地区各不相同，影响威海市房价的主要因素是什么？是怎样影响房价的？我们希望通过这次建模找到答案。关键字：线性模型居民人均年收入建房成本房价

一、问题重述全国房价一直在高速上升，威海市也是如此，在这几年过程，一直有关于房价拐点的争论。是否楼市的拐点真的到来？需要建立模型进行推测。影响房价的因素众多，大的方面有，国家的宏观经济环境，国家的宏观调控，地方政府对宏观调控的执行力，人民的住房需求，热钱的投机。而宏观调控的手段众多，如廉租房建设，经济适用房建设，提高税收，打击投机，企业房贷资金紧缩，提高准备金率，不批准房地产企业上市圈钱等等。除去宏观调控政策，还有城市的自身因素，比如建材价格水平，城市发展水平，GDP总量等等，都会对房价产生影响。找出影响房价的主要因素对于建立房价短期预测模型尤为重要。二、问题分析数据收集：影响建模的因素众多，需要忽略次要因素，提取出主要因素建立模型，经过数据分析，我们得出影响房价水平的三个因素，一个是人均存储，一个是GDP水平,，最后一个是建房成本。收集数据如下： ①影响因素：表2.1 影响因素 ②房价水平：表2.2房价水平房价与时间关系图：

关于房价问题数学建模分析

关于房价问题数学建模分析摘要：近几年，我国出台了一系列事关民生国情的利民政策，但房价的持续增高仍让很多人把买房当成了一种奢望。本文根据题目要求，进行了合理假设，主要从影响房价的因素方面考虑，建立相应数学模型，根据数据分析了我国当前房价的合理性，预测房价未来走势，提出具体措施使房价回归合理，并进行定量分析。关键词：房价升高数学模型正态分布模型一、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。二、问题分析考虑评判房价的合理性，我们首先想到与房价密切相关的各种因素，认为房屋的合理定价应该由房屋所在城市的经济发达程度、环境优美度、居民归属感等生活标准来反应，而这些项目又有很多是难以量化的指标，因此我们采用了城市居民年人均收入刻画生活标准。房屋的价格应该满足本市居民的居住需要，于是这部分我们没有引入投资等市场因素。三、数学模型的建立及求解（一）模型假设：引起房地产市场波动的因素有很多，居民收入、供求比例、空置率、货币政策、建设成本、国家政策和人口结构及变化趋势等众多因素。我们从中提取重要因素对次要因素作出如下假设： 1、城市消费状况用人均收入来代替。 2、忽略消费成本如交通费用、物业费用、停车费用等对住房价格的影响。 3、在同一地区房价为销售均价，没有街道区域差异。

2011西工大数学建模论文

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 A (B)题密封号2011年5月3日剪切线密封号2011年5月3日学院第队队员1 队员2 队员3 姓名班级

装订线摘要近几年，房价过快上涨，使人民群众买房难，因此研究影响房价的主要因素以及房价与其之间的关系十分重要。分析题目，我们分为三个问题进行讨论建模：问题一，房价合理性评判；问题二，未来房价走势；问题三，后期房价的应对。本文针对影响房价的因素，主要考虑以下几点：地价，人均年收入，建材价格，人均GDP、房屋贷款利率和居民消费水平。通过线性拟合，找出各影响因素与房价的关系，确定出主要影响因素为：地价，人均年收入，人均GDP和居民消费水平，进而得出因素与房价之间的互动影响。问题一中针对各代表性城市现今房价是否合理的问题，我们以代表性城市上海、西安为例，采用了经济学领域的关于正态分布的模型，评定房价的合理性，同时根据我们确定出来的数据与世界银行房价评判标准进行进一步评判。针对问题二，鉴于房价所涉及的系统为灰色系统，而影响房价的因素很多，我们利用灰色预测法来作预测，灰色系统，即将杂乱无章的数据列进行整理、生成，将空缺的数据通过计算加以补充，用整理过的数据列建立模型并通过它进行决策和预测，将结构、关系、机制不清楚的对象、过程、系统作灰色预测以进行提前控制。房价变化涉及的系统包含有许多影响因素，多种因素共同作用的结果决定了系统的发展态势。针对问题三，建立适当的模型对各因素与房价的相关性进行检验；至于对经济发展的影响，须考虑房价与各个因素之间的互动性，便于充分利用搜集的相关数据进行模型的检验。利用影响因素，通过对模型的综合分析，我们提出了各种改进措施并得出了对经济影响的一些结论。本文的主要特色为：我们分析了房价变化这一系统的特点，有针对性的构建模型，并抓住了影响房价的主要因素，建立的模型精确实用，而且容易理解。同时我们根据模型对未来代表性城市的房价进行了预测与评估，并提出了合理实用的改进措施，不仅具有研究参考价值，而且对于决策者有很好的指导意义。

数学建模房价预测和影响因素问题

一、问题重述 1、1背景分析自1998年我国实行住房改革以来,房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业。近几年在国家积极的财政政策刺激下,我国房地产市场处于不断发展阶段。然而,与美国等发达国家住房市场进入成熟期不同,我国正处在城市化与工业化进程加速阶段,住房水平低与需求比较旺盛,这就是我国住房市场快速发展的重要基础。中国房地产一方面在快速发展之时,在总体上对经济社会的发展确实起到了促进作用;另一方面由于不规范的房的销售价格行为、地价的上升造成放的开发成本提高等因素造成房价不断上涨,严重超出了普通居民的购买能力,给其造成了巨大的购房压力。 1、2问题重述根据近几年中国上海房地产市场现状,解决以下四个问题: (1)结合对房地产的了解,收集近几年上海房地产的价格走势,预测未来三年上海房价的状况。 (2)结合对上海市近几年来房价的了解,分析并建立合理的数学模型,得出“国五条”具体怎样影响房价。 (3)综合考虑上海的CPI,结合对房价的了解,谈谈房价如何对CPI产生影响。 (4)在2012年拥有100万元人民币的前提下,写出一种合理的分配方案,用这笔钱投资到CPI中的各项因素。二、问题分析 2、1对于问题一的分析问题一要求根据近几年上海房地产的价格走势,来预测未来三年上海房价的情况。首先,通过在《上海统计年鉴》找到上海近几年的房价, 为得到较为准确的预测,我们选取了最近十年上海的房价,因为长时间的数据能反映更多更合理的问题,不会太过片面对结果造成较大偏差。历时十年,期间政府的宏观调控或制定的稳定物价等等措施必然会对房价造成影响,如果考虑政策措施与其她因素的影响,问题将变得非常复杂。反而,我们可以将这些因素瞧作市场经济的调控,房价因受到这些因素影响而产生变化。那么,实际呈现出来的房价变化就应该就是有效的房价变化。我们在模型的假设部分阐述了不考虑政府的政策措施对近几年房价的影响。综合了以上分析,我们将搜集到的数据整理制成表格,绘制出年份-房价变化折线图,可以发现随着年份的增长,上海房价也在不断增长,且在一条直线周围上下波动,因此我们建立一元线性回归模型,来寻求上海房价与年份的线性关系。然后根据最小二乘法来确定其中参数(一次项系数与常数项)的值,最终确定此回归方程。然后通过求判定系数2R的值,来判断模型对数据的拟合程度,确定该方程的合理性。最终对x进行赋值,得到相应的房价。 2、2 对于问题二的分析问题二要求找出“国五条”具体如何影响房价的,就就是求“国五条”五项措施对房价影响的比重,即某项措施的影响大小,从而反应出“国五条”就是如何影响房价的增长问题。

数学建模中国城市房价分析模拟

中国城市房价分析摘要随着近年来中国经济的快速发展，房地产业也得以迅猛地发展，其势头受到世人的瞩目，它作为国民经济的支柱产业不仅对国家宏观经济运行产生巨大的影响，而且与广大百姓的自身利益休戚相关。本论文从实际出发，选取具有代表性的几个城市，结合其城镇居民的人均可支配收入，并参考国际房价合理性标准，从而研究我国房价的合理性。然后根据数据预测未来几年各个城市的房价走势，并结合现阶段国家政策下的实际房价提出合理的措施。最后根据搜集的数据，结合20世纪下半叶日本房地产与GDP的关系，预测房地产行业未来将会对中国经济产生的影响。关键词：城市房价；合理性；GDP；国民经济 1.问题重述房价问题关系到一个社会人民生活的切身利益，也对国家的经济发展与社会稳定有重要影响。1998年6月，国务院决定，党政机关停止实行40多年的实物分配福利房的做法，推行住房分配货币化，让房地产业成为了中国经济新的增长点。但是在居民收入持续上升的同时，房价也不断飙升。尤其是近几年来，房价不断大幅度增加的问题引起了社会各界的广泛关注。但是房价的合理性，以及房价未来的走势，至今也没有统一的认识。因此，判断当今房价是否合理，预测未来房价走势，以及提出使房价合理化的措施，分析房价对经济发展产生的影响成为亟待解决的问题。考虑到用楼房建造成本、土地成本等数据的搜集难度，我们不采用“结合楼房建造成本、土地成本、开发商利润”这个方法分析房价的合理性。基于以上问题，我们下面分成四个问题进行讨论：问题1.首先选取我国几个具有代表性的城市，搜集其历年房价、历年城镇居民的人均可支配收入，分析判断各个城市房价的合理性；问题2.根据数据来预测未来几年所选取的各个城市的房价走势；问题3.根据所搜集的数据，结合近年国家所采取的调控政策，对房价问题提出合理的措施；问题4.根据所搜集的数据，选取日本上世纪的例子作比较，粗略预测房地产行业对中国经济发展的影响。 2.问题分析

2010年数学建模比赛B题论文年上海世博会影响力的定量评估

承诺书我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：（论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。）日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

2010年上海世博会影响力的定量评估摘要世博会的举办对于上海的影响可谓深厚而又广泛，不论是经济、文化还是政治。经济是反映上海世博会的的最直接价值。因此我们选择经济作为反应世博会的影响力进行评估。根据会展经济学，上海世博会对上海市国民生产总值（GDP）的拉动主要是由世博会的投资所引起的。此外世博会会对上海市的旅游业有很大的拉动，包括直接的旅游收入、餐营业的消费等。除此之外，世博会对上海的房地产的发展和销售也有巨大的打动作用。因此，我们选择上海世博会对上海市国民生产总值（GDP）的拉动，世博会对上海的旅游业的发展，对上海市的房地产的影响这三方面作为作为对上海世博会影响力的定量评估。世博会投资对GDP增长的贡献率，可以采用经济学中的凯恩斯投资乘数效应模型，建立上海世博会投资额与上海市GDP增加值之间的关系，并将世博所带动的GDP与总GDP的值作比，以此作为其对GDP增长的贡献率。计算得出结论：世博会的投资拉动上海市GDP值为13457.18亿元，对上海市GDP有16.14%的贡献。对于世博会对旅游业的影响,选取上海世博会对上海市旅游业的短期影响这一侧面，用世博举办前的指标数据进行自回归将世博对上海旅游业的影响从实际数据中剥离，建立旅游本底趋势线模型，用本底值与实际值的差值作为世博的影响值，估算出世博会上海旅游业从2003年到2012年的时间区间内的贡献率和影响率. 2010年世博会对上海旅游业各指标贡献率和影响率时指出，因世博会在上海召开，预计城市基础设施及环保投入将高达2700亿元，这些都将显著改善上海的交通、通讯、居住环境等。合适的评估体系是本课题的关键。我们充分利用互联网收集到的数据进行分析及统计，并考虑到方案的可操作性。通过组合权重数据，得到了三个世博城市关于影响力的权重。由于此模型不受指数的影响，有很好的灵活性，使得我们可以根据实际情况灵活选取指数，减少模型的工作量，增加模型精度。关键字：会展经济学上海市国民生产总值（GDP）凯恩斯投资乘数效应模型旅游本底趋势线模型世博效应

大学生数学建模_房价预测

西安邮电学院第九届大学生数学建模竞赛参赛作品参赛队编号： 016 赛题类型代码： A题

2 房价问题摘要随着我国房地产市场的不断升温，居民买房难愈来愈严重。定一个合适的房价既照顾到居民的需求也满足方差开发商的盈利需要是十分必要的，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，建立预测下一阶段的房产均价的一个模型，同时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。模型一，我们通过比较西安房价近11年来的变化及城镇居民收入变化情况，找到买房难的根结。模型二，在房价预测方面，我们选用多元线性回归，蛛网模型同时对相关变量进行分析和处理，最终找出影响房价的主要因素为生产成本和供需关系，求出房价预测的计算表达式。模型三，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。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。关键字：楼市预测蛛网模型线性回归

一、问题重述住房问题关系国计民生，既是经济问题，更是影响社会稳定的重要民生问题。2008年受国际金融危机的影响，部分购房需求受到抑制，2009年在国家税收、土地等调控政策作用下，一度受到抑制的需求得到释放，适度宽松的货币政策使信贷规模加大，为房地产开发和商品房购买提供了比较充裕的资金，房地产市场供求大增，带动了整体回升。但有的城市房价过高，上涨过快，加大了居民通过市场解决住房问题的难度，另一方面，部分投机者也通过各种融资渠道买入房屋囤积，期望获得高额利润，也是导致房价居高不下的原因之一。因此，如何有效遏制房价过快上涨，遏制房地产投机，是一个备受关注的社会问题。现在就以下几个方面的问题进行讨论：一：通过调查及分析相关数据，建立一个关于房价增长与居民收入之间关系的一个模型，用Matlab建模，以图的形式直观明了的分析出其相关性，从而找出其解决方案。二：通过分析找出影响房价的主要原因，并建立一个城市房价的数学模型，对房价的形成、演化机理和房地产投机进行深入细致的分析。三：选择某一地区（如重庆、西安、深圳），调查近些年房价变化情况，并根据所调查的数据，预测下一阶段该地区房价的走势。并且根据国家和各地方政府的一系列调控房价的政策（如购房贷款政策等等）出台的时间与房价的变化情况，分析这些政策对调控房价所起的作用，根据所得到结果，给出你关于购房的一些建议。二、问题分析 2-1：模型一分析针对当前房地产市场火爆局面和房价迅猛的增长势头，以及国民买不起房的抱怨声。分析产生这些现象，我们可以从很多方面找到原因，有房价恶性增长，有国民的平均收入增长过慢，有收入分配的不均很，有失业率的逐年增长，有近些年人们的消费观念的转变，有国际社会环境的影响等。我们不可对每一个产生这种现象因素都进行一一分析，但是，对于其主要的或者说具有代表性的因素（房价增长率于和国民的收入的增长率）进行分析，也能够反映一些大的方面规律，以便于更好处理解决这些问题。因此，我们搜集从2000年到2011年西安市的房价和市民的平均收入数据并进行整合，计算每年的房价和居民收入的增长率，利用matlab软件进行趋势图的模拟，并进行matlab进行一个拟合处理。最终，得出两者之间的关系，提出一些解决这类问题的办法及可行的方案。

2006年北京房价走势

2006年北京房价走势北京市委研究室胡睿宪/文近年来，北京住房价格一直呈增长态势(见表1)。特别是自2004年下半年起呈加速态势，2005年上涨势头更为明显，期房单月价格在5月份创历史最高，为每平方米7136元。2005年商品住宅期房预售平均价格每平方米6725元，比2004年上涨了1083元，涨幅为19.2%；现房价格每平方米5853元，比2004年上涨了1106元，涨幅为23.3%。商品住宅销售价格指数由2004年的104.3上升到了107.1。在国家逐步加强宏观调控，抑制房地产市场过热的大背景下，北京住房价格出现大幅增长，引起了社会各界的密切关注。 1999～2005年北京市商品住宅价格变化表年份现房价格/年增长率（%）期房价格/年增长率（%）销售价格指数1999年 4786 0.4 98.3 2000年 4557 -4.8 98.8 2001年 4716 3.5 100.1 2002年 4467 -5.3 100.2 2003年4456 -0.2 100.6 2004年4747 6.5 104.3 2005年5853 23.3 107.1 一、当前住房价格上涨的原因经过初步分析，我们认为：本轮住宅价格上涨的根本原因是商品住宅市场供不应求，市场多年平稳发展为房价上涨积蓄了力量，二手房发育不足削弱了宏观调控力度，在维系市场价格稳定的力量失衡后，住房价格上涨成为必然趋势，而国内外宏观经济发展环境进一步推动了北京市的房价上涨。从这五个方面的原因中可以看出，北京住房价格上涨是市场供需双方力量对比的结果，市场发展不是一种非理性行为，当前市场价格的上升并不表明北京房地产市场就存在泡沫。 1、住房市场多年平稳发展为此轮价格上涨积蓄了力量自1999年以来，北京在大力推进住宅市场化的同时，保持了价格平稳增长，取得了巨大的成绩(见表2)。1999年9月1日出台《北京市进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设实施方案》，标志着北京房地产市场进入新的发展阶段，福利分房制度逐步退出历史舞台。从1999年到2003年，商品化率从当时的59.8%上升到了89.7%，4年提升了近30个百分点。而与此同时，北京地区生产总值保持了两位数以上的增长，城镇居民人均可支配收入除1999年以外，也保持了两位数的增长。住房市场化改革深化，而经济实力的增强和人民财富的增多，对商品住宅产生了巨大的需求，推动房价上涨。但是，1999年住宅销售价格指数仅为98.3，虽然此后持续回升，

数学建模房价问题定稿版

数学建模房价问题精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

题目：房价问题的数学建模摘要住房问题关系国计民生，既是经济问题，更是影响社会稳定的重要民生问题。本文通过分析所查找的数据，建立了多项式拟合模型和时间序列模型，可以好好地预测出平均房价并得出一些关于房价的结论和建议。对于问题一，首先，我们查找相关资料及数据，初步了解影响房价的几个因素；其次，我们利用excel 表格，做出各个因素对房价的影响拟合曲线及曲线方程，并且得出对房价有影响的主要有人均可支配收入，人口密度，贷款利率（五年以上）和土地价格四个因素的结论，其中平均房价随人均可支配收入的变化方程为： 32113090.0002 2.365311650 y E x x x =--+-+；随人口密度变化方程为：32221050.0741132.0468190y E x x x =--+-+；随着贷款利率的变化方程为： 6543333323110770506807708409110110y x E x E x E x E x E x E =-+++-+++-+++；随土地价格变动曲线方程为：2460.50.58012717.9 y E x x =--+ 对于问题二，用时间序列模型，根据所查找的数据分析得出上海平均房价随时间变化的曲线方程为：32 63.745384012808511y t t E t E =-+-+++，并由此预测出上海近两年的平均房价；对于问题三、四、五，综合前面的结论和观点总结出自己的结论并给出合理的消费投资建议。关键词：平均房价、时间序列、Excel 、多项式拟合

房地产价格与住房保障规模数学建模

重庆交通大学数学模拟建模竞赛我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 题目：房地产价格与住房保障规模

房地产价格与住房保障规模摘要本文依据1998-2008年全国房地产价格及相关影响因素的变化数据，对房地产价格问题进行了综合分析和评价，运用层次分析法，多元线性回归法，多元非线性回归法，并应用Matlab 等数学软件，找到了影响房地产价格的主要因素，确定了各主要因素与房地产价格的定量关系，并且以此为出发点，结合有关政策和规划，对未来几年我国或某一地区在不同的保障房建设力度下房地产价格趋势进行了预测。对于问题1：利用层次分析法建立了定量评价房地产价格与居民人均GDP ，土地交易价格等影响因素的层次分析模型。通过建立目标层与准则层，准则层与因素层之间的判断矩阵，得出总体优先级向量A ，再根据向量元素大小确定优先级。总体优先级向量（各元素按照土地交易价格，保障型住房规模，房地产竣工面积，居民平均消费水平，人口密度，人均GDP ，金融政策，税收政策排列）如下： []0.3586 0.1368 0.1567 0.0869 0.0435 0.1418 0.0283 0.0474T W = 由此得出各因素影响力（从大到小）为土地交易价格，房地产竣工面积，人均GDP ，保障型住房规模，居民平均消费水平，税收政策，人口密度和金融政策。对于问题2：通过问题一的结论，找到影响房地产价格的主要因素。取土地交易价格因素x1，房地产竣工面积因素x2，人均GDP 占有量因素x3，保障性住房因素x4，并设房地产价格为y 。最终得到 12341.47580.01140.02960.2211y x x x x =+-+ 利用F 检验求证出该模型有显著性意义。对于问题3：利用问题二所建立的不同模型，根据有关政策和规划对未来几年我国或某一地区在不同的保障房建设力度下就房地产价格趋势进行仿真或预测：通过回归方法，分别作出各个因素随时间变化的函数，计算出2011年至2020年的各因素的数值，作为预测未来10年房地产价格的依据。运用Matlab 中的矩阵运算，（见附录）并由模型一，模型二，模型三，可以对房地产价格进行仿真和预测。对于问题4：结合第一问当中的重要影响因素，通过仿真预测，写一份房地产价格问题的咨询报告。关键词：层次分析法，多元回归，逐步回归分析,Stepwise

数学建模之住房的合理定价问题

住房的合理定价问题摘要房价的合理性已成为当今社会的热门话题。本文依照题中所给出的数据，对3个问题分别建立模型并求解。针对问题1，首先利用Excel建立图表，绘制出历年房价走势图。然后，对原始数据进行拟合，得出指数型及多项式型拟合方程，并在原图上绘制出趋势线。同时，求出确定性系数R2，依据R2是否接近于1判断拟合程度好坏，即检验拟合方程的有效性。计算得出的指数型及二阶多项式型拟合方程： x,(i) =678.8le0.1281i、x2(i) =12.59i2 50.274i 716.38，由此预测出2010 年房价分别为4080元/平米、3888元/平米。为了增加预测的可靠性，再结合二次指数平滑法对2010年房价进行预测。通过比较实际值与预测值的平均偏差值ME的大小，选择出合适的o预测出2010年的房价为3800元/平米。最后，建立三元线性回归模型，将上述三种方法对历年房价的预测值分别作为自变量x1、x2、X3的原始数据，以实际房价P(i)作为因变量，用Matlab软件拟合出多元线性方程：P f1(i) =—0.0202 —0.1389 刘⑴ 1.1319 X2(i) 0.0084 X3(i)。代入相关数据，求出历年的最终房价预测值为3866元/平米。针对问题2，通过Excel绘制出历年平均房价与人均GDP的关系走势图，且自动生成对原始数据进行拟合后的指数型和自变量为2阶、3阶、4阶的多项式型拟合方程及各自的确定性系数R2o R2的值分别为：0.8673; 0.9929 ; 0.9982; 0.9986。由此判断，因2阶多项式型拟合方程的R2不仅十分接近于1，且相对于3阶、4阶的多项式方程更为简便，故选择： A 2 P(i) =(_7E _06) [G(i)] 0.3236 G(i) -177.06 为平均房价与人均GDP 的关系

数学建模之青岛房价预测

2015年“高信杯”青岛科技大学大学生数学建模竞赛题目基于多元线性回归的青岛市房价预测模型摘要随着我国住房制度的商品化改革，我国住宅产业蓬勃发展，逐渐成为影响国计民生的重要产业之一。本文针对青岛市住宅房地产的价格问题，首先对影响房价的各个因素进行统计分析，然后对各个影响因素进行相关性分析，再建立合适的房价模型并检验，最后对房价进行灰色预测。针对问题一，本文对青岛市2006-2013年的商品房平均销售面积、房地产开发投资额、地方财政一般预算收入、GDP、市区人口、人均消费性支出、居民可支配收入、人均住房面积、恩格尔系数、竣工房屋面积的相关数据与商品房平均销售价格进行相关性分析，得出数据间的Person系数和显著性水平，进一步去除内在相关性强的数据指标，最终得到四个比较独立的影响指标：人口、GDP、人均住房面积、竣工房屋面积。针对问题二，把与商品住宅价格有强联系的四个影响指标作为自变量，把商品住宅价格作为因变量，建立多元线性回归模型，通过spss软件得到非标准化系数，得到模型方程，以及他们对价格影响的大小。进一步分析回归结果与实际房价的误差，检验模型，最终证明模型合理可行，结果精良。针对问题三，本文通过灰色预测模型对四个影响指标分别进行未来5年预测分析，把预测结果代入房价模型中，得到2006-2018年的房价数据， 2006-2013年数据与实际数据吻合很好，未来房价仍保持上升趋势。关键词：青岛市住宅价格；相关性分析；多元线性回归；灰色预测

一、问题重述随着青岛市城市化进程的推进，城市住宅投资规模不断扩大，住宅销售面积逐年增加，住宅价格下一步如何增长？这一问题对政府、企业和广大市民具有普遍的现实意义。在此背景下，请借助网络搜集青岛市近年来经济发展和房地产销售的相关数据，以青岛市住宅房地产的价格为研究对象，探讨住宅价格的走势及主要影响因素通过实证的方法来检验分析的结果。同时，建立起科学合理的房价模型，为政府调控、企业经营和购房者投资提供帮助，保障我市住宅产业健康、持续的发展。根据题意，本文需要解决的问题有： 1、搜集影响房价的因素，通过相关性分析确定青岛市房价的主要影响因素。 2、分析主要影响因素的特征，建立科学合理的房价模型。 3、预测住宅价格走势。二、模型假设假设1：假设本文只研究住宅体系中的商品住宅，不考虑占比例很少的经济适用房和廉租房。假设2：假设没有严重自然灾害、经济危机等不可抗因素的影响。假设3：假设在讨论房价受相关因素影响时，不考虑消费者的心理因素。假设4：假设在讨论房价受相关因素影响时，不考虑非正常需求而引起房价上涨的因素，如炒房行为、政府政策等。