“深圳市房价评估”数学建模论文答辩
房价问题的数学建模
房价问题的数学建模一、摘要：我国房地产业自20世纪末走出低谷以来，其迅猛发展的势头备受世人瞩目，不仅因其作为国民经济的支柱产业而对国家宏观经济运行产生巨大的影响，更因其与广大百姓的自身利益休戚相关而令人关注。
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。
论文以房价作为主要研究对象，通过对历年房价走势的分析，对房价进行拟合，找出影响其涨落的因素；对未来房价的走势进行预测；研究“二手房” 房价、租金、与房价间的关系；并通过历年来国家颁布的政策与房价之间的关系，分析政策所起的作用。
二、问题提出：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。
近年来，随着我国经济的飞速增长，房价过快增长，且一直居高不下。
介于此种现象，通过下面的工作，对此问题进行分析及预测。
三、基本假设：首先，在所调查城市中，由于各类房价差异很大，而对于大多数市民来说，关心最多的应该就是商品房的价格，因此我们选此城市的商品房价格，来作为这次调查的代表进行分析。
其次，影响房价的客观因素主要有市场因素和非市场因素。
其中，由房屋自身因素和环境因素组成的非市场因素在总影响中所占比重较小，且相对较稳定，可忽略其对房价涨落的影响；市场因素是房价的主要决定因素，其中主要包括政治因素、经济因素、行政因素和社会因素。
目前的中国，社会局势相对稳定，故政治因素以及社会因素的影响便可以忽略，而其中经济因素中的土地成本和人们的收入水平是目前的主导因素，在行政因素中主要是国家地区通过颁布法令调节税率来，达到影响房价的目的，按国家的规定营业税为商品房售价的5%，土地交易契税税率为3%，设定土地贷款年利率为 5.4%相应贷款年限设为两年。
最后，房地产商对利益的追求即利润是形成房价的一个主观原因。
在地价指数中，利润被设定为商品房售价的10%。
四、符号的假设与建立模型：在模型中，通过对已知地价指数的算法和由搜集得到的数据的拟合，模拟出房价与地价、人们收入以及税率和综合成本（除了土地出让金以外，开发商完成楼盘开发所支付的费用）之间的一个数学关系。
2023深圳杯数学建模a题作品
2023深圳杯数学建模A题作品：全面评估及个人观点1. 介绍2023年深圳杯数学建模竞赛是一项备受关注的赛事，而A题作品更是备受瞩目。
在这篇文章中，我将对2023深圳杯数学建模A题作品进行全面评估，并共享我对这一主题的个人观点和理解。
2. 作品深度和广度评估2023深圳杯数学建模A题作品的深度和广度是非常值得探讨的。
作品是否能充分涉及数学建模的各个方面，例如建模过程、模型的建立和求解等。
作品是否能深入探讨问题背后的数学原理和应用，以及对实际问题的解决方案是否具有实用性和可行性。
在评估作品的深度和广度时，我将从以下几个方面进行考量：- 作品的数学建模过程是否完整，包括问题的分析、模型的建立和求解方法的选择等。
- 作品对数学原理的理解和运用是否准确和深刻。
- 作品所涉及的实际问题是否具有一定的现实意义，解决方案是否能够得到实际应用。
3. 作品中的关键内容在撰写文章时，我会重点关注作品中的关键内容，如数学建模的方法和应用、解决问题的思路和技巧等。
我会根据这些关键内容，深入剖析、探讨和总结，以期能够帮助你更全面、深刻地理解A题作品所涉及的内容。
4. 个人观点和理解作品中所涉及的数学建模方法和应用，对我而言都是非常有意义的。
通过分析作品，我得以深入了解数学建模的实际运用和意义，进而加深对数学建模的理解和认识。
作品中的解决问题的思路和技巧也为我在今后的学习和工作中提供了很好的参考和借鉴。
总结在撰写这篇文章的过程中，我将以尽可能深入和全面的方式评估2023深圳杯数学建模A题作品，并共享我对这一主题的个人观点和理解。
我相信通过文章的阅读，你将能更全面、深刻地理解A题作品所涉及的内容，从而为今后的学习和研究提供有力支持。
评估A题作品的深度和广度是一项重要的任务，需要从多个维度进行考量。
作品的数学建模过程是否完整和清晰，包括对问题的准确定义和目标、模型的建立和求解方法的选择等。
作品是否能充分运用数学理论和方法，对问题进行深入分析，并提出实用性强的解决方案。
2011年研究生数学建模优秀论文D10564001
房价增长率与 CPI 增长率之比） ，建立单目标规划问题。求解结果为房地产竣工面积为 8 亿平方米，施工面积为 20 亿平方米，房价增长率为 0.12，房地产投资增长率为 0.24， 合理的人均住房面积为 31.76 平方米。 模型 V——房价影响因素模型 首先归纳出影响商品房销售价格的各种因素，进而 挑选出其中对房价影响较为明显的因素，得出初步重要影响因素：房地产开发企业竣工 房屋面积、商品房销售面积、GDP、城镇居民人均可支配收入、土地购置费用和政策。 接着，建立初步的房价回归模型，并予以修正，剔除个别影响因素并引入交叉项。最后， 对政策进行深入，细致的分析，并提出政策建议。 模型 VI——房价合理区间的制定模型 在当前租金较为合理的前提下，采用租金贴 现定价的方法，建立基于利率和租金的房价合理区间模型。为了使模型更具有普遍性， 考虑当前租金可能不合理的情况，建立了基于多目标规划方法的房价合理区间制定模 型，以开发商获利指标最大、居民购买率指标最大、房价和总租金关系指标达到最大平 衡程度为 3 个目标函数，同时考虑到房价收入比的约束、房价增长率与 GDP 增长率之 比的约束、房屋销售比的约束、房屋利润约束、房地产投资比重约束，建立多目标规划 模型。求解结果为房屋每平方米的售价的合理区间为 [4213.52,5243.49]元，房屋每平 方米年租金为[281.73,326.09]元。 关键字 房地产行业 BP 神经网络 灰色理论 多元回归 目标规划 投入产出 模型 蛛网
参赛密码 （由组委会填写）
全国第八届研究生数学建模竞赛
学 校 参赛队号 队员姓名
华南农业大学 10564001 1.陈创泉 2.林慧钦 3.欧温暖
1
参赛密码 （由组委会填写）
全国第八届研究生数学建模竞赛
2017深圳杯数学建模A题获奖论文
网络侧估计终端用户视频体验建模摘要现代社会，使用手机APP观看视频已经成为当代社会的一种普遍形式，本文依据统计回归方法，对网络侧变量和用户体验变量之间的函数关系进行拟合，令其余无关变量均近似地服从正态分布。
采用多重拟合方式拟合出不同的评价函数，并进行误差检验。
选择误差最小的评价函数。
并基于评价函数，两个用户体验变量进行预测。
同时对用户观看视频体验进行综合评价，采用多级指标，运用AHP及模糊综合评价法评价用户观看视频的满意度。
求出权重，建立评价矩阵。
得到用户观看视频满意度处在较满意和一般满意之间。
最后，由于多种原因，本文建立的用户体验变量评价函数具有一定程度的误差，因此基于原有数据，建立灰色系统模型，再次进行预测，比较结果。
建立GM（1,1）模型对相关指标进行预测，取预测区间长度为100，得出预测值，并绘制残差图对预测值进行检验。
并与评价函数预测结果进行对比。
验证评价函数的正确性。
同时得到结论，基于原始数据直接建立灰色系统，预测相对更加准确。
关键词：统计回归；综合评价；灰色预测；残差检验一.问题重述随着科技的日益进步，无线宽带网络也随之无限升级。
智能终端在大众生活中普及，越来越多的用户选择在智能终端上（以手机为主）应用客户端APP来观看网络视频，这是一种基于TCP（是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议）的视频传输以及播放。
在观看网络视频时，有很多因素指标会影响用户对于视频的观看体验，而其中两个关键指标是初始缓冲等待时间和卡顿缓冲时间，我们可以用初始缓冲时延和卡顿时长占比（卡顿时长占比=卡顿时长/视频播放时长）来定量评价用户体验。
研究表明影响初始缓冲时延和卡顿时长占比的主要因素有初始缓冲峰值速率、播放阶段平均下载速率、端到端环回时间（E2E RTT）以及视频参数。
然而这些因素和初始缓冲时延以及卡顿时长占比之间的关系并不明确。
本文拟通过数学建模的方式对网络端视频用户体验做综合评价和预测，以采取针对性的措施提高网络端视频用户体验的满意程度。
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 2P(i) =(_7E _06) [G(i)] 0.3236 G(i) -177.06 为平均房价与人均GDP 的关系方程。
最后，在联系当下实际状况的基础上对建立的模型进行研究，分析出平均房价与人均GDP的关系。
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。
房价问题数模论文
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。
1）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未来走势等问题进行定量分析；2）对房价的合理性进行定量分析。
3）根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。
二．基础理论1. 价格均衡理论根据经济学供求理论，普通商品的均衡价格出现在市场供求相等的状态下，此时的市场处于较平衡状态。
影响市场供求的因素主要有城市开发建筑成本、居民平均收入水平、人均居住面积、交易融资成本等。
研究这些因素对住房价格的解释能力与解释程度，可以判断住房均衡价格。
并且，由于房价的趋势性运动特征，当前价格趋势受到前期趋势的影响，即住房价格波动的滞后性。
理想情况下，住房价格在上述因素的影响下可近似认为处于长期均衡的发展态势。
但在现实中，住房实际价格还受到其他因素影响。
例如政府的宏观调控政策的变化使理论均衡偏离；非市场供求因素变化；房地产行业投机因素等。
这些非理想因素使得住房价格偏离均衡价格，并形成价格非理想波动，从而出现房价的长期发展趋势。
2．计量经济模型理论计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式，它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征，更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。
是由系统或方程组成，方程由变量和系数组成。
其中，系统也是由方程组成。
计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
广义地说，一切包括经济、数学、统计三者的模型；狭义地说，仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。
深圳杯数学建模A题答案完整版
深圳杯数学建模A题答案HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】摘要深圳作为中国经济发展的重点城市，人口与医疗问题已经成为我们的焦点话题，是一个复杂的系统工程。
本文针对深圳地区人口年龄分布情况，外来务工人员的数量，从实际出发，在基于一些合理简化假设的基础上，建立数学模型，并充分利用matlab等软件简化计算，对相关问题进行了有针对性的求解。
在预测未来十年深圳常住人口时，我们运用了matlab一元线性回归对近十年的数据进行了多次拟合，并对这些拟合进行了比较得出深圳常住人口模型公式为：2=+-+, 通过拟合预测出了未来十年深圳市常住人口的Q x e x x() 1.00050.00838.1671数量，同时在网上2000年到2010年的人口结构的数据，通过Leslie矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。
通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。
同时选取了高血压，脑出血，癌症这三种疾病进行预测，运用matlab最小二乘法散点拟合，得出这三种疾病的发展趋势，由此预测出未来十年这三种疾病的就医的床位需求。
关键词：matlab、一元线性回归、Leslie、最小二乘法、床位需求一、问题重述从深圳的人口的结构来看，显着的特点是流动人口远远超过户籍人口，且年轻人口占主绝对优势。
流动人口主要从事第二、三产业的企业一线工人等。
年轻人身体好，发病少，导致深圳目前人均医疗设施低于全国类似城市平均水平，但仍能满足现有人口的就医需求。
然而，政策的调整与世界的推移会使深圳市老年人增加。
产业结构的变化也会影流动人口的数量。
直接会导致深圳市未来的医疗需求的变化。
现有人口社会发展模型在面对深圳情况时，难以满足人口和医疗预测的要求。
为了解决此问题，请根据深圳人口发展变化态势以及全社会医疗卫生资源投入情况（医疗设施、医护人员结构等方面）收集数据、建立针对深圳具体情况的数学模型，预测深圳未来的人口增长和医疗需求，解决下面几个问题：1.分析深圳近十年常住人口、非常住人口变化特征，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求；2.根据深圳市人口的年龄结构和患病情况及所收集的数据，对几种病进行预测，在不同类型的医疗机构就医的床位需求。
有关房价的数学建模
一、问题的提出房地产问题一直是人们的热议话题，尤其是近几年更是成为人们关注的问题。
不错，房地产作为一个行业，不仅关系国家经济命脉，它还是影响民生问题的主要因素，所以搞好房产建设不仅是国家与房产商的任务，我们也应了解其中的一些运作原理来帮助我们更好的适应社会环境。
为此，对房产业的了解就显得颇为紧急，而房价问题一直是人们关注的首要问题，下面我们将用数学模型来解决房产中的以下实际问题，仔细分析影响房价的因素以及它们之间的关系。
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城市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：选择某一地区（以西安为例），通过分析2001年至2010年房价变化与影响因素之间的关系，预测下一阶段该地区房价的走势。
问题四：通过分析结果，给出房产商和购房者的一些合理建议。
二、模型假设和符号说明假设假设一、房地产产品具有一定的生产周期假设二、房价的计算只考虑人均可支配收入和生产成本假设三、理想房价是仅基于成本得到的房价，不考虑供求假设四、成本的花费包括地价（地面地价）、建筑费用和各种税收假设五、不考虑其他影响如（地理位置，环境等）符号说明：X1代表人均可支配收入，x2代表建造成本，y为房产均价,其中a和b分别为常数。
三、模型建立与求解我们主要用到的是数学模型是用最小二乘法对影响房价的各个因素进行拟合，从而解除出性方程组，其中用到的主要数学软件是matlab软件。
1）模型建立首先，我们找到了2001-2010年西安房产均价数据与各变量之间的关系，如下表：年份房价（元）人均可支配收入（元）建造成本（元）2001 3009 6705 1235 2002 2783 7184 1473 2003 2815 7784 1495 2004 2850 8544 1544 2005 2871 9628 1607 2006 3287 10905 1634 2007 3536 12662 2081 2008 4200 15207 2033 2009 5002 18963 2442 2010 5398 21102 3070下面我们用matlab数学软件画出房价与各变量的关系：（1)房价y与人均可支配收入x之间的关系：0.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82 2.2x 1042500300035004000450050005500回归方程为：y=0.2x+1352.2（2)房价y 与建造成本x 之间的关系：120014001600180020002200240026002800300032002500300035004000450050005500回归方程为：y=1.6410x+520.5345根据以上结果我们可以建立以下数学方程模型，即：y=ax1+bx2利用各年数据，解出线性方程组,即求出a、b的值。
数学建模论文-房价问题 精品
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。
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五、参赛总结
尽管我们收集的数据较多，并且在建立模型之前有初步的分析， 但是，应用统计规律是以大样本、大数据为基础的。对于这一点， 我们是一致认同的。不过，正如前面提到的，收集深圳房价的海量 信息较困难，并且时间成本高昂，所以，在分析较多的深圳房价信 息之后，我们选择了类似于抽样调查的方式建立了具有代表性的相 对较小的数据样本。
的分析，以及对居民购买力的评定，我们发现深圳近年来的房 价不合理度大于零，2010-2012年度其合理度都超过了20%， 说明深圳近年来的的房价偏高，已超出了居民的实际购买能力。
3.2
房价的预测：
根据灰色系统理论，时间趋势项的灰色微分方程为：
dX (1) aX (1) u dt
式中 a 为发展系数， 其 大 小 反 映 了 原 始 数 据 序 列 X (0) 的 增 长 速 度 ； u 为内生变量；
三、模型的建立与求解
3.1 房价的合理性：
构建动态购买力指标 定义居民住房购买力函数为：
家庭购买住房要花费 年的家庭收支结余，因此，居民住房购买力函数可表示为
（1）
假设家庭生活基本开销占收入的比例为 ，故第 年的家庭基本开销为：
所以式子（1）可变换成
四、结果分析
4.1 模型一的结果分析 通过对2010—2013年深圳房价
二、问题的分析
对于问题一的分析：住房作为生活必需品，能否被普遍接受的一 个重要因素是，房价是否和居民的实际购买力相匹配。如果房价超过 居民的实际购买力，则可以认为房价是不合理的，反之，则可以认为 是合理的。一个家庭未来可以用来买房的结余部分不是固定不变的， 而是随着居民的收入而动态变化的，因此我们需要求出在居民收入不 断变化的情况下，计算收支结余部分的现值总和，这就是居民的住房 动态购买力。 综上，我们从居民家庭收入中扣除基本开销的角度入手，计算出 深圳居民的实际购买力，并将未来收入的动态变化考虑其中，最后通 过实际购买力和真实房价的对比来判断房价是否合理，从而建立起一 个判断深圳房价是否合理的（合理性）数学模型。
确定最终预测结果 根据已确定的系统未来时刻转移状态，预测结果最可能为：
Y ' ( x) =Y(kபைடு நூலகம்+
1 2
( Ai上 Ai下 )
4.2 模型二求解分析
2008-2013年深圳房价的折线图：
4.2模型二的结果分析
通过对模型的求解，我们得到了供应量与需求量平衡 时的一个标准，通过对实际数据的运算求解得出深圳市的 理想房价与实际房价之间的差距。利用相关软件画出的深 圳实际房价与理想房价的折线图，从中可知，每年的实际 房价都高于理想房价，并且接近于平行的走势。通过预测 方程算出，2014年全年深圳房价均值为25570元/每平方 米，2015年为28313元/每平方米。 这说明深圳房价不合理的同时，也说明了面对调控持 续的局面，加之房地产市场供大于求，房价暴涨的可能性 较低，通过模型的求解以及分析综合，可以看出，深圳未 来的房地产市场整体上增速有所放缓，但是仍将呈现微升 的趋势。
另外，影响深圳商品房销售价格的要素较多，比如政府对房价 的调控政策、大部分年轻人成家立业的传统观念、人们对住房的刚 性需求、土地使用成本的上涨、建筑成本的上涨、通货膨胀等。这 些要素都会对深圳的房价造成较大的影响，所以，如果片面地以居 民的实际购买力来作为评价深圳房价合理性的唯一标准是不可取的， 所以我们结合了实际情况，将居民购买力与实际房价作对比，分析 综合，得出结果。事实上，只有在基本假设成立的前提下，这样的 评价才不会陷入主观臆测。
预测深圳房价走向的具体方法亦是如此。
六、致谢
谢谢您的观看！
对于房价是否合理的问题，本文构建了基于居民收入动态变化下的住房 购买力模型，通过计算居民所能承受的最高理论房价，将其与实际房价进行 比较来确定房价是否合理及不合理的程度，得到不合理系数。本文对深圳的 房价进行了实证分析，结果表明，其房价偏高，整体超出了合理的范围。
对于房价走势问题，文中根据深圳过去五年（2009-2013年）的房价， 通过对房价相关数据的初步分析，我们采用了灰色—马尔科夫结合预测模型， 对预测数据进行了必要的拟合，提高了随机波动性大小的非平稳数据序列的 预测精度，得到了较客观的预测结果：深圳房地产在总体经济中的比重依然 很大，但是在未来的时间里其价格增速有所放缓，呈现出整体微升的趋势。
深圳职业技术学院数学建模 校内赛答辩
参赛成员：陈晓彦 位文豪 杨杰
关于深圳房价的数学模型
合理性评价以及预测模型
目录
一、摘要
二、问题的分析 三、模型的建立与求解 四、结果分析 五、参赛总结
六、致谢
一、
摘要
本文就最近五年深圳房价是否合理（即合理性）的问题进行了讨论，并 对未来的房价变化趋势进行了预测。
对于问题二的分析：预测房价的未来走向，需要确定具 体研究房价情况，然后再继续考虑接下来的数据挖掘与分析 等步骤。因此，我们需要收集深圳最近几年房价的真实数据， 通过初步的分析研究，方可建立较客观的预测模型，再经过 进一步求解，拟算，综合分析，从而得到深圳市的房价走势。 经初步分析，我们采用灰色—马尔科夫结合预测模型， 可大幅度提高随机波动性大小的非平稳数据序列的预测精度， 计算出状态转移概率，最后得到预测结果。