房地产价格数学模型建立与应用论文
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。
数学建模竞赛论文-基于灰色模型的房地产价格分析
摘要本文以重庆市为例，考察房地产价格变化关系。
首先要确定影响房地产价格变化的主要因素，然后建立房地产价格变化与各主要影响因素间的定量关系，接着着重研究住房保障规模变化对房地产价格的影响，并对房地产价格变化趋势进行合理的短期预测，最后针对上述结果，为稳定房地产价格提出相应的调控措施。
在第一问中，要求确定房地产价格的主要影响因素。
首先通过查找相关资料我们先确定影响房地产价格的可能影响因素及其相关统计数据。
然后通过建立灰色关联度分析模型，判断各可能影响因素与房地产价格之间的关联程度。
最后通过分析比较各因素与房地产价格的关联程度，从中找出影响房地产价格的主要因素，分别是土地交易价格、建筑材料价格、经济适用房面积、城镇化率、人均可支配收入。
在第二问中，要求找出房地产价格与各主要因素之间的数学模型。
首先我们选取问题一结论中的五个主要因素，以表1中各主要因素所对应年份的统计数据为分析对象,建立灰色(0,)GM N 模型。
然后根据灰色(0,)GM N 模型的分析方法得到()，GM 0N 估计式为()(1)(1)123()()()1.4968-0.282-0.5919-0.4894ˆ1x k =x k x k (1)(1)(1)456()+()()2.4368-0.0979x k x k x k ，代入相关年份的序号即可计算得到模拟序列。
最后利用后验差检验法将计算得到的预测值与原始值进行比较验证，通过验证后即可利用上述模型关系式进行预测。
在第三问中，要求利用上述模型考察未来三年保障房建设力度变化时，房地产价格的变化趋势。
首先由于数据缺失，我们需要分别对除房地产价格及保障房建设力度以外的4个因素建立灰色GM(1,1,)模型，对未来三年这4个因素的统计值进行预测，将房价的多因变量转化成一个因变量：保障房力度。
然后利用模型二得到的估计式，建立房地产价格与保障房建设力度之间的线性关系。
最后分析两者之间的定量关系，得到在不同保障房建设力度下，预测房价的变化趋势，并且得出结论：为了稳定房价，要保证保障房的建设面积每年比上一年翻一番。
房地产价格指数交易综合评价(数学建模论文)
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(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。
房地产价格波动论文2篇
房地产价格波动论文2篇第一篇一、实证分析1.数据分析为了考察房价与消费之间的关系，本部分首先对房价增长率与消费增长率作一个描述性统计，以直观地了解房价是否对消费产生财富效应。
作者统计并计算了我国30个省市自治区在不同阶段的房价增长率和消费增长率，结果如表1所示。
其中时段1指2007年第2季度—2008年第3季度，时段2指2008年第4季度—2009年第4季度，时段3是2010年第1季度—2013年第3季度。
由上一部分的分析可知，时间段2实行的是拉动经济的房地产调控政策，而时间段1和时间段3实行的都是抑制房价的调控政策，但是从房价增长率的“平均值”来看，时间段3比时间段2增长了比较大的幅度，消费增长率的“平均值”也有类似的变化。
在房价增长率这个栏，除了“最小值”外，其他统计量随区间递增。
时间段3的“最大值”和“最小值”是这3个时间段里面最大和最小的，说明严厉的房地产调控政策下，一些省份的房价出现较大幅度下跌，同时一些省份出现大幅上涨。
而在消费增长率这个栏，除了“最大值”外，其他统计量都随区间递增。
所以，总体来看，房价与消费的变化似乎具有一致性，但二者的关系具体如何，需要通过实证实行检验。
2.模型构建与数据说明根据持久收入假说或生命周期理论，消费由收入和财富决定，同时考虑到居民的消费行为有一定惯性，所以本文构建模型如下：Cons=α+βCons(-1)+γI+ηH+δCPI+ε，其中Cons表示消费，Cons(-1)表示前一期的消费，以城镇居民消费性支出作为代理变量；I表示收入，用城镇居民可支配收入表示；H表示房地产价格，以商品房销售价格（由商品房销售面积和商品房销售额计算得到）表示。
商品房销售价格因为是月度数据，所以通过算术平均计算得到季度数据。
为了得到前期消费与当期消费的准确关系，引入环比CPI作为控制变量，同样通过算术平均计算得到季度数据。
为了克服时间跨度短、数据量少的问题，并考虑到数据可得性，本文收集了2007年第二季度—2012年第三季度全国各省、直辖市、自治区的数据（不包含西藏）。
数学建模论文(房地产销售)
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。
房地产价格预测(数学建模论文)
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。
房价问题的数学建模论文
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。
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房地产价格数学模型的建立与应用摘要:本文运用截面法和多元线性回归模型对2009年8月到12月济南二手房交易市场的样本数据作了深入的定量分析,对商品住宅价格的特征因素和区域因素进行了论证,据此构建了不同条件下住宅价格与其影响因素间的函数关系模型,运用该模型对济南商品住宅价格进行了分析和预测。
关键词:住宅价格特征因素区域因素多元线性回归分析
房地产价格的变化包含两个方面:一是从时间序列角度来分析
商品住宅价格波动因素的影响;二是从截面角度即在同一时间段内,一个国家或地区人口、经济水平、政策等因素都相同的情况下,不同的商品住宅拥有的属性是不同的,这也是商品住宅购买者所需要考虑的因素,在此笔者从截面角度来分析影响商品住宅的因素及其作用。
1 商品住宅的属性特征及变量
与其他商品相比,住宅作为商品具有结构复杂,地理位置固定,
缺乏供给弹性,区位或地段导致价格差异较为明显,所需资金密集,购买频率低等属性。
本文商品住宅特征价格模型以一套商品住宅的总价(万元)及房价对数(lnp)为被解释变量,住宅所在楼层的层数、住宅所在楼的总楼层数及住宅的建筑面积(平方米)、卧室房间、客厅、卫生间数目及住宅是否有阳台、房龄、朝向、装修、暖气和住宅所在的区域为解释变量。
2 样本采集说明
为了更好反映商品住宅的特征属性对价格的影响,样本的采集应在同一个住宅市场上。
本文采用济南商品住宅二手房交易市场2009年8月-12月的40个有效样本,数据信息包括济南不同区域的住宅房产的价格及其特征变量。
3 商品住宅特征价格模型的变量选定及统计特征
通过汇总2009年8月-12月济南商品住宅二手房交易市场截面数据资料,得到济南住宅市场相应特征变量的样本统计值,如表1所示:
4 计量模型的建立
本文选取半对数线性模型作为特征价格模型的函数形式。
通过以往文献资料发现商品住宅面积价格对数in p与商品住宅面积area之间可能存在非线性关系,因此将in(area)加入解释变量,用商品住宅面积的对数代替面积,建立如下计量模型:
4.1 建筑影响因素分析首先我们假设所有的商品住宅所在区域是相同的,选取商品住宅总房价对数为因变量,解释变量如表1所示。
在此次抽样调查中,阳台数目、朝向没有差异,邦在回归分析中作为无影响变量而被剔除,对区域因素以外的其它因素进行利用spss13.0对样本数据进行回归,得到修正后的回归模型ⅰ,结果如表2、表3、表4所示:
通过模型ⅰ知,修正后的回归方程中r2=0.87,说明in p与
in(area)之间存在线性关系,f=29.3>f0.05(9,30)=2.86表明总体回归方程的估计是显著的。
只考虑商品住宅建筑特征的情况
下,t0.025(30)=2.042,客厅、卫生间的数目对商品住宅价格的影响是不显著的;而所在楼的最高层、卧室的数目、房龄、装修及暖气状况对商品住宅价格的影响是显著的。
4.2 区域影响因素分析上述结论是假设所有的商品住宅所在
区域相同的,但是所有的商品住宅都具有不同的地理位置,住宅购
买者在购房决策中有极强的区位偏好,人们会对不同地理位置的相同建筑结构的商品住宅支付不同的价格。
下面简要分析区域特征对商品住宅价格的影响。
本文采用行政区域分类作方差分析,研究不同区域之间的平均单位价格是否有显著差异。
用商品住宅面积的对数代替面积,选取楼层、总楼层、卧室、房龄、装修及暖气等变量,继续用spss13.0对样本数据进行回归,得回归模型ⅱ,结果如表5、表6、表7,分析结果如下:
行政分类的区域方差分析如下:
首先建立假设:
原假设:h0:μ1=μ2=μ3=μ4=μ5,
备择假设:h1:μ1,μ2,μ3,μ4,μ5不全相等(至少有两个不等)。
其中μ1,μ2,μ3,μ4,μ5分别代表天桥区、历下区、历城区、市中区和槐荫区商品住宅的平均单位价格。
通过对各个行政区域的平均单位价格进行均值检验可
知:f=42.234(表6),f统计量的伴随概率为0(表6),因此拒绝原假设,即认为5个行政区域商品住宅的平均单位价格有显著性差异。
加入区域因素后,模型ⅱ中r2=0.932(表5),这表明区域因素是商品住宅特征价格模型中一个重要的解释变量,同样建筑结构的商品住宅所处的区域不同,其价格也是不同的。
另外代表区域因素的虚拟变量参数估计值绝大部分是显著的,这说明行政区域分类是科学的、有效的。
5 研究结论及模型应用
商品住宅的区域因素和其所处地区的商业服务繁华程度、交通及基本设施的配套情况,住宅的面积、结构、所处楼层及居住舒适程度,这些因素对商品住宅价格的影响是显著的。
我们分别利用表4和表7中模型,根据对商品住宅的价格进行的预测,结果如表8所示:
由于表8中的房价是房主出价,并不是实际成交价格,所以本文中的预测价格与商品住宅的实际成交价格距离还要接近。
参考文献:
[1]温海珍,贾生华.住宅的特征与特征价格——基于特征价格模型的分析[j].浙江大学学报(工学版),第38卷第10期,2004.
[2]济南统计年鉴-2007,北京:中国统计出版社,2008.06.
[3]何晓群.多元统计分析[m].中国人民大学出版社,2000.
[4]陈正昌,程炳林,陈新丰,刘子键.多变量分析方法统计[m].中国税务出版社,2005.
[5]山东统计信息网:.
[6]济南房地产:.。