房价数学模型
房地产市场中的房价预测模型比较
房地产市场中的房价预测模型比较引言：随着经济的发展和城市人口的增加，房地产市场一直都是一个备受关注的领域。
了解和预测房价走势对于投资者、开发商和政府来说都至关重要。
然而，由于房地产市场的复杂性和不确定性，准确预测房价一直都是一个具有挑战性的任务。
因此，为了解决这个问题，许多研究人员和机构开发了各种不同的房价预测模型。
本文将比较几种常见的房价预测模型，分析它们的优缺点和适用场景。
一、回归模型回归模型是最常见和广泛使用的房价预测方法之一。
它使用历史数据和相应的影响因素来建立一个数学模型，通过对未来一段时间的数据进行回归分析来预测房价。
回归模型可以分为线性回归和非线性回归两种。
1.1 线性回归模型线性回归模型假设价格与影响房价的因素之间存在线性关系。
它使用各种因素（如房屋面积、房龄、地理位置等）来建立数学模型，通过回归分析来预测未来的房价。
线性回归模型的优点是简单易用，计算效率高；缺点是无法处理非线性关系。
1.2 非线性回归模型非线性回归模型进一步拓展了线性回归模型的概念，它允许因素之间存在非线性关系。
非线性回归模型使用更复杂的数学函数来建立模型，并根据历史数据进行参数估计。
非线性回归模型的优点是可以更好地拟合实际数据，处理较复杂的关系；缺点是模型复杂度较高，计算成本较高。
二、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的数学模型。
它通过训练算法从历史数据中提取模式，并学习建立预测模型。
人工神经网络模型在房价预测中表现出色，尤其是处理复杂非线性关系方面。
2.1 多层感知器（MLP）多层感知器是最常用的人工神经网络结构之一。
它由输入层、隐藏层和输出层组成。
多层感知器通过训练算法学习输入和输出之间的复杂关系，并通过这种关系进行预测。
多层感知器的优点是能够处理复杂的非线性关系，但模型的训练过程需要大量数据和计算资源。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，可以处理时间序列数据。
房价问题数学建模修订稿
房价问题数学建模集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]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。
这里主要讨论分析了以下四个问题：问题一：通过对北京、重庆的一些影响房价的因素数据收集、处理、总结、分析来讨论近几年来其房价的合理性。
问题二：通过对北京、重庆近些年来房价合理性的分析结果进而对未来三年这些地区的房价趋势进行比较合理的预估。
问题三：根据以上分析结果进一步讨论使房价合理的具体措施以及对经济发展的影响。
2、符号说明I：固定资产投资（亿元）；INC：重庆市人均可支配收入（元）；JQC：国家房地产景气指数；R：利率（%）；RRE：理想房价（元/平方米）；RE: 实际房价（元/平方米）；LOG：对以上符号取对数；C：函数中的常量；N:年限；K1，K2,K3，K4：关系函数常量；A：建筑材料成本；B：土地成本；C：利率；GDP：人均收入；L：利润；T：投机商投机所得；K4、K5、K6、K7：关系函数。
3、基本假设问题一假设：假设1、房价的理想价格只固定资产投资（I），重庆市人均可支配收入（INC），国家房地产景气指数（JQC），利率（R）等四个因素有关；假设2、在一段时间内国家房地产景气指数（JQC），利率（R）保持不变；假设3、各地的房价不受政府等外界环境和人员的干扰；假设4、各个数据在一段时间内的波动在一定范围内是合理的。
房地产市场的价格预测模型与建模分析
房地产市场的价格预测模型与建模分析房地产市场是一个重要的产业，对于政府经济政策的制定和投资者的决策具有重要影响。
因此，对于该市场的价格预测模型与建模分析显得尤为重要。
本文将讨论房地产市场价格预测模型的建立与分析方法，以帮助投资者和政府决策者更好地理解市场趋势和未来走势。
一、房地产市场价格预测模型的建立方法房地产市场价格预测模型的建立可以采用多种方法，包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。
下面将分别介绍这些方法的原理和应用。
1. 回归分析回归分析是一种常用的统计方法，用于探索变量之间的关系。
在房地产市场中，可以选择影响房价的相关变量，如地理位置、楼层、面积、楼龄等，作为自变量，房价作为因变量，建立回归模型进行预测。
通过分析各个自变量的系数和显著性水平，可以了解各因素对房价的影响程度和方向。
2. 时间序列分析时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的方法，适用于预测具有一定规律性和趋势性的数据。
在房地产市场中，可以将历史的房价数据作为时间序列数据，通过分析趋势、周期性和季节性等特征，建立时间序列模型进行预测。
3. 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化建模方法，可以利用大量的历史数据进行模型训练和预测。
在房地产市场中，可以使用机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等，根据房产特征数据和历史价格数据进行训练，建立预测模型。
机器学习有着良好的拟合能力和预测性能，可以提供较为准确的房价预测结果。
二、房地产市场价格模型的分析方法建立价格预测模型之后，需要对模型进行分析以评估其准确性和稳定性，进而为投资者和政府决策者提供决策支持。
下面将介绍几种常见的模型分析方法。
1. 模型拟合度分析模型拟合度分析用于评估模型对观测数据的拟合程度，可以通过计算拟合优度指标（如R方值）来衡量模型的拟合效果。
拟合度分析可以帮助我们了解模型的预测能力和稳定性。
2. 模型参数显著性检验模型参数显著性检验可以用于评估各个自变量对因变量的影响是否显著。
数学建模房价预测
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，我国正处在城市化和工业化进程加速阶段，住房水平低和需求比较旺盛，这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沈阳房地产市场现状，解决以下四个问题：(1)结合对房地产的了解，收集近几年沈阳房地产的价格走势，预测未来沈阳房价的状况。
(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。
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《沈阳统计年鉴》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，如果考虑政策措施和其他因素的影响，问题将变得非常复杂。
反而，我们可以将这些因素看作市场经济的调控，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（一次项系数和常数项）的值，最终确定此回归方程。
常见的统计模型及实际应用
常见的统计模型及实际应用常见的统计模型有很多种，以下将介绍一些常见的统计模型及其实际应用。
1. 线性回归模型：线性回归模型是最简单的统计模型之一，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。
实际应用中，线性回归模型可以用于预测房价、销售额、股票价格等。
例如，可以使用线性回归模型来建立房价与房屋面积、地理位置等因素之间的关系，从而预测房价。
2. 逻辑回归模型：逻辑回归模型用于建立因变量与自变量之间的非线性关系，主要用于二分类问题。
实际应用中，逻辑回归模型可以用于预测用户是否会购买某个产品、是否会违约等。
例如，在金融领域，可以使用逻辑回归模型来预测客户是否会违约，从而帮助银行制定风险控制策略。
3. 时间序列模型：时间序列模型用于分析时间序列数据，并预测未来的数值。
实际应用中，时间序列模型可以用于预测股票价格、气温、销售额等。
例如，可以使用时间序列模型来预测未来股票价格的走势，从而指导投资决策。
4. 聚类模型：聚类模型用于将观测数据划分为不同的类别或群组。
实际应用中，聚类模型可以用于市场细分、客户分群等。
例如，在市场营销中，可以使用聚类模型将顾客划分为不同的群组，从而针对不同的群组制定个性化的营销策略。
5. 决策树模型：决策树模型用于根据特征变量来预测目标变量的取值。
实际应用中，决策树模型可以用于医学诊断、金融风险评估等。
例如，在医学领域，可以使用决策树模型来根据患者的症状诊断疾病。
6. 隐马尔可夫模型：隐马尔可夫模型是一种描述状态之间转移以及状态与观测之间相关性的模型。
实际应用中，隐马尔可夫模型可以用于语音识别、自然语言处理等。
例如，在语音识别中，可以使用隐马尔可夫模型来对语音信号进行识别。
7. 神经网络模型：神经网络模型是一种模拟生物神经网络的数学模型，用于模拟复杂的非线性关系。
实际应用中，神经网络模型可以用于图像识别、预测股票价格等。
例如，在图像识别中，可以使用神经网络模型来识别图像中的目标物体。
以上介绍了一些常见的统计模型及其实际应用。
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 模型检验一、问题重述1.1 问题背景自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，但是房价的高低却影响着国家的发展和社会的进步，我们有必要充分了解房价与各影响因素之间的关系。
第二次：多元线性回归模型
多元线性回归模型国晓雯 10628003一． 模型设定根据房地产销售数据，考察住房总居住面积与估价对住房售价的影响程度。
1．被解释变量名称：Y 含义：住房售价 单位：1000美元 2．解释变量名称：1Z 含义：住房总居住面积 单位：100平方英尺 名称：2Z含义：住房估价 单位：1000美元3．数学形式εβββ+++=23121Z Z Y二． 样本 资料来源于[美]Rechard A.Johnson and Dean W.Wichern 《实用多元统计分析》表7.1 房地产数据三． 回归结果1 (1)模型由 F Value 可知，模型整体是显著的(2)截距由Intercept 的t Value ，显著性水平下，截距项是显著的 (3)2β由Z1的t Value ，显著性水平下， 1Z 的系数是显著的 (3)3β由Z2的t Value ，显著性水平下， 2Z 的系数是不显著的，接受原假设 (4) 由调整的8149.02=R ，说明模型的变差解释了总变差的8149.0，模型拟合效果比较理想2．样本回归超平面2104518.06344.287024.31Z Z Y t ++=四．经济分析回归的结果显示出住房房价是居住面积和房屋估价的线性函数。
由上面的模型，回归方程和显著性指标可以看出住房售价与住房面积显著相关，住房估价对住房售价的影响并不显著。
住房售价会随着住房面积的提高而提高，具体说来，住房面积每增加100平方英尺，住房售价会增加2634.4美元。
我们可以由此根据住房面积来预测售价。
五．附录1．1Z 对Y 的散点图2Z 对Y 的散点图3．原始数据4.程序代码（SAS）data estate;infile'd:\duoyuan\multidisk\multidisk\T7-1.dat'; input z1 z2 y;run;proc reg data=estate;model y=z1 z2/selection=none r dw influence; output out=regresult p=pre r=res ;run;proc plot data=regresult;plot res*pre;run;quit;。
房价模型的基本原理及应用
房价模型的基本原理及应用1. 引言在房地产领域，房价是一个重要的指标，它直接影响到买卖双方的决策以及市场的稳定性。
为了预测和分析房价的走势，研究人员通过建立房价模型来揭示影响房价的各种因素。
本文介绍了房价模型的基本原理及其应用。
2. 房价模型的基本原理房价模型是基于经济学和金融学的理论构建而成的。
它通过收集和分析影响房价的各种因素，如地理位置、房屋类型、市场供需、经济发展等，来预测和解释房价的波动。
下面是房价模型的基本原理：•因素选择：选择影响房价的重要因素，并进行数据采集和整理。
这些因素可能包括房屋面积、房龄、所在地区的经济发展水平等。
•模型构建：根据数据分析和实证研究，建立数学模型来描述房价和各个因素之间的关系。
常用的模型包括线性回归模型、多元回归模型等。
•参数估计：通过统计方法，对模型中的参数进行估计，以获得最佳的拟合效果。
•模型评估：通过对模型进行验证和评估，检验模型的有效性和可靠性。
常用的评估方法包括残差分析、均方根误差等。
3. 房价模型的应用房价模型在房地产行业有着广泛的应用价值。
以下是几个常见的应用场景：3.1 房价预测房价模型可以用于预测未来的房价走势。
通过分析历史数据和当前市场情况，可以建立一个准确的房价模型，从而预测未来某个时期的房价水平。
这对购房者、开发商和投资者都具有重要意义，可以用于制定购房计划、决策项目开发以及优化投资组合。
3.2 房屋评估房价模型可以用于房屋评估和估价。
通过对房屋特征和市场因素的分析，可以估计出房屋的市场价值。
这对于房产中介机构、评估公司以及购房者都有较大帮助，可以提供一种客观、科学的估价方法。
3.3 市场调研和决策支持房价模型可以用于进行市场调研和决策支持。
通过分析不同因素对房价的影响程度，可以了解市场的供需情况、趋势和潜在风险，为政府、房地产公司、投资机构等提供决策和政策支持。
4. 总结房价模型是预测和解释房价走势的重要工具。
通过选择合适的因素、建立适当的模型和进行准确的参数估计，可以得到一个可靠的房价模型。
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数学建模题目：威海房价预测学院：机电与信息工程学院专业：作者姓名学号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？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。
1、从影响房价的因素中挑选出最主要的因素，说明理由。
2、建立房价中短期预测模型。
3、收集威海地区2004-2011房价资料，用前面的模型预测2012-2013年的房价。
4、根据3的结果，写一个500字的报告，论证房价的拐点是否到来，并给买房的人具体意见。
摘要：当今社会，随着房价持续不断的飙升，房价问题已经日益成为人们关注的重点。
而对很多大学生而言，毕业后买房已经成为一个头等大事。
因此，在不远的将来，房价会怎样变动、会达到多少？是一个十分值得讨论和研究的问题。
下面是我们通过数学模型来预测的今后几年内的房价。
关键词：根据2004年~2011年的威海房价及相关数据，预测2011年~2013年房价。
一、提出问题问题一：通过分析，找出影响房价的主要原因并且通过建立一个威海房价的数学模型对其进行细致的分析。
问题二：分析影响房价主要因素随时间的变化关系，并且预测其下一阶段的变化和走势。
问题三：通过分析威海2004至2011年房价变化与影响因素之间的关系，预测2012年至2013年该地区房价。
问题四：通过分析结果，给购房者和开发商一些合理建议。
二、模型建立基础和相关符号说明1、假设供求关系在短时间保持不变或者说对房价影响不大。
2、住房建设具有一定的生产周期。
3、在众多因素之中只考虑人均可支配收入住房建造成本的影响。
4、住房成本包括地价、建筑费、各种税收等。
5、房价指的是威海的平均房价。
6、人均可支配收入指的是人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。
y代表建造成本，z为房产均价,其中m 其中x代表人均可支配收入，和n分别为常数。
概述我们利用MATLAB软件对建立的数学模型拟合和求解。
用最小二乘法建立数学模型。
通过对房价和相关影响的因素的数据进行拟合分析。
最终得到房价的走势，从而预测2012和2013年的房价。
所建立的图形中，有折线和直线。
直线使用最小二乘法拟合而成，从而把因变量和自变量近似呈线性关系。
以方便求解。
威海2004-2010年房价及相关影响因素的数据如下表：建立直方图如下：用matlab数学软件画出房价与各变量的关系：程序如下：r=[1.1,1.2,1.4,1.6,1.9,2.0,2.2];f=[1712.5,1928,2278.5,3705,3328.8,3645,3586];plot(r,f,r,f,'*');g=polyfit(r,f,1)g =1.0e+003 *1.8481 -0.1263hold on;r=linspace(min(r),max(r),100);f=polyval(g,r);plot(r,f)（1)房价z与人均可支配收入x之间的关系：（横轴单位：万元，纵轴单位：元）回归方程为：z=1.8481x-126.3（2)房价z与建造成本y之间的关系：程序如下：（横轴单位：千元，纵轴单位:元）r=[0.7,0.9,1.1,1.8,1.4,1.9,1.9];f=[1712.5,1928,2278.5,3705,3328.8,3645,3586];plot(r,f,r,f,'*')>> g=polyfit(r,f,1)g =1.0e+003 *1.7060 0.5193>> hold on;>> r=linspace(min(r),max(r),100);f=polyval(g,r);plot(r,f)回归方程为：z=1.7060y+519.3根据以上结果进一步可以建立以下数学方程模型，即：z=mx+my房价与各变量之间的数据如下表所示：年份房价（元）人均可支配收入（元）建造成本（元）2004 1712.511112740 2005 192812455874 2006 2278.5139751092 2007 3705162851978 2008 3328.8185371743将以上数据代入方程组，应用数学软件matlab软件编程如下：S=[11112 740 ;12455 874; 13975 2278.5;16285 3705;18537 3328.8;20117 3645;22235 3586;]b=[1712.5;1928;2278.5;3705;3328.8;3645;3586];W=S\bS =1.0e+004 *1.1112 0.07401.2455 0.08741.3975 0.22791.6285 0.37051.8537 0.33292.0117 0.36452.2235 0.3586W =0.11120.3977由程序结果：m=0.1112,n=0.3977.于是房价与个人平均支配收入和建造成本的关系为：z=0.1112x+0.3977y.三、校正利用上述模型所求房价与实际值对比得如下：年份模型值实际值误差2004 1930.0 1712.5217.5 2005 1732.6 1928-195.4 2006 1988.3 2278.5-290.2 2007 2597.5 3705-1107.5 2008 2754.5 3328.8-574.3 2009 3008.5 3645-636.5 2010 3230.0 3586-356经校正后模型结果为z=0.1112x+0.3977y-374.5（1）对威海人均可支配收入的预测：其中4代表2004，类推，10代表2010.数据如下：年份 4 5 6 7 8 9 10人均收入编程：r=4:1:10;f=[11112,12455,13975,16285,18537,20117,22235];plot(r,f,r,f,'*');>> g=polyfit(r,f,1)g =1.0e+003 *1.9020 3.0742hold on;r=linspace(min(r),max(r),100);f=polyval(g,r);plot(r,f)可得人均可支配收入与年份的函数关系：y=1902x+3074.2预测结果：年份2011 2012 2013可支配收入（元）23996.2 25898.2 27800.2(2)对建造成本的预测：其中4代表2004，类推，10代表2010.数据如下：4 5 6 7 8 9 10年份编程如下：r=4:1:10;f=[740,874,1092,1978,1743,1940,1904;];plot(r,f,r,f,'*');>> g=polyfit(r,f,1)g =224.1071 -101.4643>> hold on;>> r=linspace(min(r),max(r),100);f=polyval(g,r);plot(r,f)所得拟合图如下：建造成本建造成本与年份关系函数为：y = 224.1071x -101.4643(3）对房价的预测：房价与时间年份的关系如下表：年份 4 5 6 7 8 9 10房价1712.519282278.537053328.836453586用MATLAB编程如下:r=4:1:10;f=[1712.5,1928,2278.5,3705,3328.8,3645,3586];plot(r,f,r,f,'*');>> g=polyfit(r,f,1)g =360.8857 357.2000>> hold on;>> r=linspace(min(r),max(r),100);f=polyval(g,r);plot(r,f)所得拟合图如下：房价与年份的关系函数为：y=360.9x+357.2房价随年份变化的预测结果：年份2011 2012 2013 房价（元）4327.1 4688.0 5048.9五、结果分析论证：从结果中可以看出，从07年开始房价有所波动。
不再呈上升趋势，而突然下降，那是由于经济危机等原因造成的。
因此，也是正常的。
也正是由于07年的房价突然下降，十一后出现一个平缓期，从而导致以后房价逐渐缓升。
因此，我们得出结论：拐点还没到来。
我们通过MATLAB软件大致得出房价与建造成本及人均可支配收入之间的关系。
同时也反过来证明了假设的成立，即人均可支配收入和建造成本是影响房价的最主要因素。
从结果可以看出，当建造成本增加时，房价就会相应提高，这就说明建造成本对于房价起着决定性的因素。
而房价与人均可支配收入也近似呈线性关系。
说明房地产商在定房价的同时也考虑到了居民的收入，这与实际很相符。
也就是说，当人们的工资增加的时候，房价也会增加，并且工资增长的越快，相应房价也增长的越快。
当然，我们还有好多因素没有考虑进去。
因此，所得的直线都是近似的，房价与成本的变化比例是一个不确定量。
当成本升高时，房价固然升高，但升高多少，在人均可支配收入一定的前提下是由房地产商决定的，如果一味只注重成本而升高房价导致房价居高不下，会使销售量下降，从而使房产商无利可图。
根据图中所得到曲线，我们可以清楚的发现，未来一段时间房价的总体趋势是上升的，而这个增长也在合理范围之内。
建议通过对上面有关因素的折线图的分析。
我们认为：作为房地产商，一定不能见利妄行，一定要根据实际情况对房价进行定位，不能盲目提价，否者适得其反。
因为，如果只是提高价格，那么买房的人就会相对减少，这样就不能最大限度的获取利润。
同时对居民也没太大好处。
因此，还是应该多了解行情，把房价定位在适当的价格，这样才能既对广大购房者有好处，又对自己有好处，进而达到双赢，并获得最大利润。
房价一般情况下只涨不落。
除非遇到特殊情况，如金融危机，发生灾难等。
因此，对于购房者，如果没有特别的要求，在能买得起住房的时候，还是尽快买最好。
要不然再过一些时间可能就买不起了。
这也是很多大学毕业生为什么都愁着挣钱买房的原因，也是很多大学在校生的担忧之处。
因为等他们毕业之后房价又会涨很高。
对于买房者，肯定会考虑很多因素，比如住房条件、住房环境、地理位置等。
这些因素都可能直接影响购买者的数量。
新房的供应量再多，不符合购房者的口味也不行。