房价的数学模型
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。
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。
关于房价问题的数学模型建立与分析
一、问题的重述与分析1.1问题的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，对如下几个方面进行探讨：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。
1.2问题分析通过对题目的研读探讨，我们有如下分析：1．针房价的合理性问题对中国房价的影响因素进行相关性分析，对不同类型城市的不同有效的影响因素建立起合理恰当的房价形成的数学模型，得到合理或接近合理的房价影响因素；基于人均年可支配收入、房产商可支付银行贷款年限、建筑成本等对房价有显著影响的因素建立房价合理性模型，并结合近几年具有代表性的城市的房价建立模型对未来走势进行预测。
2．分析对比依据模型计算得到的相对合理的房价与实际房价来判断房价的合理性，并且对相关的变量进行对比讨论，得出对针对目前时期影响中国房价是否合理的主要因素，并试图通过调解这些因素（即采取相应的措施）按照建立的模型来使房价趋于合理；结合相关经济学知识阐述对经济发展可能产生的影响：房价的高低、增长快慢与否是否会影响我国经济的发展。
二、模型建立及求解2.1关于模型的基本假设由于计划生育政策，考虑对房屋的刚性需求户型都为两室一厅，面积为90平方米;1．其中低收入家庭的住房问题视为由国家和地方政府补贴的廉价租赁房和经济适用房解决，不再纳入模型的讨论范畴;2．购房居民均为贷款买房，首付比例在可承担的合理的范围，取为30%;3．不考虑人民币汇率对普通居民购买力影响;4．取一年为基准,房地产产品具有一定的生产周期,记为五年；5．房价的计算只考虑生产成本和市场供求；6．成本的花费包括地价（地面地价）、建安造价和各种税收且每一个周期的地价、建安造价和税费率都维持不变；7．楼面地价又称单位建筑面积地价，是平均到每单位建筑面积上的土地价格，所对应的是地面地价。
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关于解决房价的问题摘要近些年来，房价问题已成为老百姓普遍关注的问题。
本文以昆明住房的销售价格，通过分析各种因素建立模型得出预测昆明未来房价，并根据预测结果对房产商和使用者给出一些合理性的意见： 问题一，建立经验模型，通过因素分析和数据调查得出影响平均每平方米的房价的主要因素有房地产开发成本X ，房产价值Y ，开发商成本A ，其中开发商的成本中地价占了60%是整个房价影响最大的因素。
问题二，通过前几年房价的平均价格用最小二乘法计算出2012年的均价，然后通过2012前几个月的房价用最小二乘法对后面几个月进行预测，两次得出的结果相弥补最后得出后面几个月房价在[8344,8608]之间波动。
~问题三，通过乔根森的使用者成本理论得出每年业主需要耗费多少，租金一般不能低于业主的成本，推出租金和房价的关系Pt>Zt/[(1-Ty)i-(1-Tg)y+&]。
又根据收益法确定二手房的价格得出二手房房价、租金和房价之间的关系V=])1/(1-1[**&])-1(-)-1[(-n R R Pty Tg i Ty Zt 。
问题四，通过问题一的结论中国家政策对昆明房地产发展的影响做出一些合理的描述。
问题五，通过问题三的结论进一步研究发现；V ＇=])1/(1-1[*&])-1(-)-1[(n R R y Tg i Ty ，当V ＇= 0时是最好的购二手房的时期，此时我们可以得到Vmin ，这时购买二手房比新房划算。
而Zt ＇=n R R )1/(1-1[* ]，因为R 的值很小（一般在~之间），此时当n 得值越小，Zt ＇的值越趋近于零，即不考虑收益率在住房短时间内应该租房；当房价低迷时，R<0，这时我们租房时间n 越大对租房者越划算，在这两种情况下租房都比买房划算。
[关键词：房价问题 收益法 乔根森的使用者成本理论 最小二乘法一、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，适度放宽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，国家出台了《关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知》的调控政策。
1.通过分析找出影响房价的主要原因，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资进行深入细致的分析。
2.调查近些年昆明房价变化情况，并根据调查的数据，预测下一阶段该地区房价的走势。
3.房价的变化也会影响“二手房”房价和出租房的变化，研究同一地区“二手房”房价、租金与房价之间的关系。
4.根据国家和各地方政府的一系列调控房价的政策出台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。
、5.根据结果，得出关于购房、或租房的建议。
二、问题分析问题分析一：我们通过分析发现，影响房价的主要原因有：经济因素、社会因素、政治因素、内在因素、环境因素等。
房价的基本组成为：房地产开发成本、开发商预期收益；但这只是表面的房价，更多的组成部分是房产价值。
我们要针对房价的形成、演化机理和房产投机进行深入细致的分析。
影响房价的因素决定了房价的高低，房价=房地产开发成本+开发商预期收益+房产价值。
而影响房地产开发成本的因素有地价、材料、工人工资和其他成本，开发商的预期收益与周围环境及周边房价有关。
而房产价值又与城市规划、市场需求、政策关系及项目本身有关。
为使房价最大化，我们可以：降低开发成本、增大预期收益、增加房产价值。
问题分析二：我们先查找出2002年至2011年昆明的房价的变化情况表，并根据它的变化规律来预测下半年昆明房价的走势。
根据查到的数据，昆明的房价在2002至2009都在平稳上升，但从2009至2011年增长过快，呈直线上升，我们可以预测出2012年下半年的房价。
但在国家政策的调控下，从2011年10月房价开始下降，我们可以用最小二乘法计算出2012年下半年房价的变化规律，并预测2012年下半年的房价。
》问题分析三、房价的居高不下，影响来这个地区“二手房”房价和出租房房租金的变化，通过调查，我们得到房价与“二手房”房价的变化规律，及房价与租金之间的变化规律，我们可以通过计算推导出房价、“二手房”房价与出租房租金之间的变化关系，房价的变化影响了“二手房”和租金的变化。
二手房房价的评估与年收益额、资本化率、收益年限有关。
住房的使用者的成本取决于占有资金的机会成本、财产增值和折旧情况。
而租金与使用者成本之差又决定着房屋出租后的收益。
问题分析四：面对房价的过快增长，国家和各地方政府实施来一系列政策措施，这些政策在出台时也在一定的程度上影响来房价的变化情况。
我们通过分析得出这些政策对房价的调控所起到的作用。
近些年来，房价的不断升高，使得政府不得不出面干涉房价问题。
在国家和各地方政府的一系列措施下，房价得到了一定的控制。
国家宏观调控与房价税收信贷土地政策稳步落实，使得房地产市场秩序有所好转。
调控房价政策出台时正在短时间内使得房价变化大，我们通过分析可以得出这些政策的有效时间越来越短。
当开发商针对这些政策做出一定的措施后，房价又会有反弹的趋势。
问题分析五：这是一个较开放的题目，我们可以根据以上问题得出的结论，给出一些实质性建议即可。
在购房时，我们要考虑自身的实际情况，不要盲目追风。
在办理房贷时，要对还款方式进行全面了解，并结合自己的实际情况选择最适合的还款法，再买二手房时，如果在价格上拿不定主意，最好找一些专业的评估机构帮忙。
而租房时，也要尽量注意各种细节问题，使自己住得舒适、安全、放心。
三、模型假设&假设一：开发商的预期收益为常数；假设二：只考虑影响房价的主要因素，不考虑其他次要因素；假设三：2012年1月至8月的昆明房价数据服从正态分布；假设四：计算使用者成本时为了简洁，没有考虑必须支付的房屋维修费，管理费，保险费，租金损失等其他费用，也没有考虑购房的贷款利息可以抵个人所得税的因素。
(四、符号说明X：影响房地产开发成本的因素Y:影响房产价值的因素Rt:住房资本的年成本Ty：利息税率Tg:财产增值税y:住房价值增长率&:折旧率Pt:前期房价（与第一问的Z*房屋面积具有同等含义）、五、模型的建立与求解问题一：房价的组成部分Z=房地产开发成本X+房产价值Y+开发商成本A。
1.设影响房地产开发成本X的因素有：地价x1、材料x2、工人工资x3、其他x4。
则X=x1+x2+x3+x42.设影响房产价值的因素有：城市规划y1、市场供需关系y2、政策关系y3、项目本身y4;且城市规划y1包括x1，即y1=x1+C。
}市场供需关系y2要考虑供求关系，即y2=y2′+C2(其中，供大于求时，y2′为负；供等于求时，y2′=0；供小于求时y2′为正)。
政策项目y3要考虑政府是打压还是鼓励：即y3=y3′+C3(打压时，y3′为负；鼓励时，y3′为正)。
项目本身y4要考虑项目优劣情况，即y4=y4′+C4(项目本身优势越大，y4′越大，通常不存在劣势)。
综合Y=y1+y2+y3+y4=x1+y2′+y3′+y4′+C1+C2+C3+C4=X1+y2′+y3′+y4′+C（其中C1、C2、C3、C4均为常数且C=C1+C2+C3+C4）所以Z=X+Y+A=2x1+x2+x3+x4+y2′+y3′+y4′+C+A因此，住房价格的形成机制为：房屋的价格既不完全是由生产成本决定的，也不完全由供需关系决定的。
从某种程度上说，在一个竞争性的市场上，价格决定供需，价格决定成本。
所以，更准确地说，价格是由交易双方关于市场情势的预期所决定的。
房地产投机分析：房地产投机是某些房地产商利用房地产价格在短期内的高涨来买卖房屋赚取利润的行为（主要以购买期房为主）具体地说，是存在一个价值与价格不等的投资机会，投资分子抓住这个机会低价买进房屋，然后高价卖出，来赢取高额的利润。
、（x）与房价（y）图：】可看出2009年至2011年的变化情况接近直线∴可设它们的直线为l，则(y-8700)/(x-11)=(8700-5740)/(11-9)=1480∴当x=9时，y=1480+8700=10180&这是在国家政策不打压的情况下，昆明房价上升的理想化状态，但是在国家政策的调控下，昆明房价已经开始回降，我们可以查到昆明房价自2011年8月至2012年8月的变化情况如下图：]下面的表格是对2012年昆明的房价月份与数据的整理：:先用最小二乘法计算2012年1月至8月是否线性相关 由r=67805*67805-574864815*836*36-204*867805*36-302995*8=@则r <1且<r <∴X 与Y 显著相关。
假设2012年房价从1月至8月服从正态分布：8758 8671 8496 8381 8363 8326 8368 8442∵x=1/8*（8758+8671+8496+8381+8363+8326+8668+8442）=8476S 0^2=1/7*[（8758-8476）^2+(8671-8476)^2+…+（8442-8476）^2]=25009 ~∴取a =，则t(1-a/2)(n-1)=t(7)= ∴置信区间为[8344,8608]又在图中1月至8月的变化趋势可看为抛物线，在6月时达到最低点，即：y-8326=a(x-6)^2代入点（8,8442）得a=29所以y=29*(x-6)^2+8326当x=9时，y=29*3^2+8326=8587 在置信区间内，符合条件。
;因此，2012年下半年当房价在[8344,8608]周围波动问题三：（1）设Rt 表示住房资本当年成本；Ty 表示利息税率；i 表示利率；Tg 表示财产增值税；y 表示住房当价值增长率；&表示折旧率；R 表示前期房价。
∴根据乔根森的使用者成本理论 Rt=[(1-Ty)i-(1-Tg)y+&]*Pt ①（2）我们设Zt 表示前期确定的租金，则使用者出租后当纯收益为租金与使用者成本之差，记为At,有At=Zt-Rt ②将①代入②得 At=Zt-[(1-Ty)i-(1-Tg)y+&]Pt ③ .当At>0时，使用者处于收益状态；当At<0时，则适合直接卖掉房子，即有房价与租金之间的关系为： Pt>Zt/[(1-Ty)i-(1-Tg)y+&]⑶根据房价的收益法估计二手房的价格。