【正文】 重建。如果房價急劇下跌，房產(chǎn)投資者的資產(chǎn)將會大幅縮水，大部分人是以貸養(yǎng)房，房價下跌幅度深，房產(chǎn)又不能快速套現(xiàn)，跳樓的人將不在少數(shù)，而這部分人在社會的影響力是巨大的，他們的利益受到損害，將引發(fā)社會的大動蕩。而地價的下跌，斷了地方政府很大的財政來源，住房保障體系將難以為繼，保障性住房的建設(shè)將又進入僵局。如果只顧擴大開發(fā)量，不降低開發(fā)成本，造成供過于求，可能會造成房價下降而使開發(fā)商的利潤減少，只會影響開發(fā)商的積極性，最終開發(fā)量難以擴大，供給不能增加，房價依然降不下來。對政府來講，政府作為房地產(chǎn)政策的制定者，市場的管理者應(yīng)建立公開競爭的土地供應(yīng)制度，加大執(zhí)法力度，清理囤積土地，繼續(xù)深化稅制改革，提高政府管理水平；對房地產(chǎn)企業(yè)自身來講，應(yīng)提高管理水平，加強成本控制。加強對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購地和融資的監(jiān)管[7]。在人工費用方面，要提高一切相關(guān)人員的工作效率，實施嚴格的管理制度，以減少不必要的人力財力資源的浪費，但決不能以要降低成本的名義來降低工人工資，剝削工人應(yīng)得的勞動報酬。具體來講，當(dāng)務(wù)之急是從需求引導(dǎo)和宏觀控制兩方面入手，采取措施消除非正常因素。模型基于信息增益法判定影響房價的主要因素。該模型仍然存在著很多問題，比如影響房地產(chǎn)價格的因素有好多，而在建立模型時我們忽略掉了很多被認為不好似很重的因素。（3）環(huán)境因素。例如:國十條的出臺；加快工租房的建設(shè)，抑制投機需求；全面叫停第三套住房公積金貸款等等。 其次，確定模型參數(shù)的樣本序列僅僅有13組數(shù)據(jù)，在應(yīng)用統(tǒng)計規(guī)律中，因為統(tǒng)計規(guī)律本來只是適用于一些大樣本甚至是無窮大序列，如果在樣本很小的情況下應(yīng)用，結(jié)果誤差可能會很大。（1）本模型選取了13個代表性城市的數(shù)據(jù)進行分析，如果對更多的城市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)（樣本）進行模型運算，可以保證精度會更高。[3].魏宗舒等編著，《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》，北京：高等教育出版社。[7].郝益東，《中國住房觀察與國際比較（第二版）》，北京：中國建筑工業(yè)出版社，2010，P24,P60,P125P134,P175P177。 for i=1:13 if M(i,j)=a N(i,j)=1。 %[ ]中輸入選取的城市當(dāng)年的房價，以列矩陣輸入%p=polyfit(x,y,1)。o39。 39。 39。 %[ ]中輸入△Y, △A,△B,△C,△D, 以列矩陣輸入%X=[ ]。r2=XpjX。disp(181。+007 +008 +006 +006。disp(a)。C=。6. 實際房價與計算價格比較A=[ ]。 %輸入13個城市的A,B,C,D,以列矩陣輸入%Y=*()+*()*()+*()+。 %輸出誤差百分比%7. 對影響北京房價的四個因素的預(yù)測：t=[1 2 3 4 5 6 7]39。disp(a)。figure(1)plot(t,y,39。)xlabel(39。)：t=[1 2 3 4 5 6 7] 39。disp(a)。figure(1)plot(t,y, 39。) %……代表所輸入的因素%xlabel(39。) 2011年—2014年的房價預(yù)測程序A=[24624264382825330068]。Y=*()+*()*()+*()+。a=X1\y。y2=polyval(p,x2)。房價走勢擬合曲線39。房價（元）39。年份序號39。o39。x2=1:12。y=[ 11553124181379918698212512403427045]。C=[]。)ylabel(39。,x2,y2)title(39。p=polyfit(t,y,2)。 %輸入所求解因素03—09年實際數(shù)據(jù)，以列矩陣輸入%X1=[ones(size(t)) t t.^2]。)ylabel(39。,x2,y2)title(39。p=polyfit(t,y,1)。X1=[ones(size(t)) t]。 %輸出13個城市的計算房價%X=[ ]。C=[ ]。 %輸入一個城市Y,A,B,C,D%M=[*()+*()*()+*()。A=。 %輸入?yún)f(xié)方差矩陣%B=[+008 +009 +007 +006]。4. 回歸方程系數(shù)求解程序A=[+008 +009 +007 +006。181。pjX= 。商品房平均銷售價(元/平方米)39。 39。 39。 %選取x軸的范圍% y2=polyval(p,x2)。 end endenddisp(N)2. 主要因素與房價關(guān)系圖畫法程序x=[ ]。N=[ ]。[5].徐滇慶，《房價與泡沫經(jīng)濟》，北京:機械工業(yè)出版社，P33,P181P198,P369P371。 （3）本模型建立過程中考慮各個因素與房價呈線性關(guān)系，但實際上線性不一定是最好的選擇，還可以考慮2次、多次等回歸關(guān)系，所建立的模型會誤差更小。在計算時為了節(jié)省時間又能夠說明問題，所以只選用了幾組數(shù)據(jù)。以上幾個因素對住宅價格都有一定的影響，但由于時間倉促和能力有限，不能對諸多因素進行一一考慮，僅考慮了影響比較大的因素。（4）國家政策。（2）房屋的層數(shù)、層次和朝向。方案簡潔明了，易于操作。如果以上建議都可以實現(xiàn)的話，成本就可以避免增加甚至可以降低，通過對供求關(guān)系調(diào)整，由其引起的價格上漲也可以得到控制，這樣就可以有效的控制房地產(chǎn)價格的上揚。而在供不應(yīng)求的情況下，成本決定售價的分量會減弱，供不應(yīng)求越強，成本的決定性因素越弱，而產(chǎn)生泡沫的因素就會越嚴重。土地開發(fā)費用可以通過政府的宏觀調(diào)空加以控制，進行最優(yōu)化規(guī)劃和預(yù)算將其達到最低。增加住房有效供給。 全面地降低商品房的開發(fā)經(jīng)營成本影響商品房開發(fā)經(jīng)營成本的主體主體有兩個，一個是政府，一個是企業(yè)自身。要把高的開發(fā)成本降下來，同時適當(dāng)擴大開發(fā)量，調(diào)整供給結(jié)構(gòu)，增加有效供給，培養(yǎng)和釋放有效需求。房價急劇下跌，必然導(dǎo)致土地價格下跌。房價的急劇下跌，除了打擊開發(fā)商本身外，將嚴重打擊投資者對地產(chǎn)投資的信心，消費者的信心也會受到挫傷。如果過度打壓房價，房地產(chǎn)行業(yè)就可能蹦盤，引起金融風(fēng)險，波及整個經(jīng)濟的運行，導(dǎo)致更多的人失去工作，影響社會穩(wěn)定。如果不抑制房價，則可能醞釀更大的金融風(fēng)險，高房價造就嚴重的社會分化，影響消費擴張和經(jīng)濟可持續(xù)增長，也可造就建筑垃圾化，影響國家聲望，敗壞社會風(fēng)氣。而支付能力又取決于居民的經(jīng)濟狀態(tài)條件，表現(xiàn)在模型中即為工薪收入和居民人均儲蓄余額。從價值規(guī)律上來講，一種商品的價格并不完全由起內(nèi)在的價值決定，同時還受到市場供求關(guān)系的影響。：房屋產(chǎn)品成本主要由三大部分組成:一是土地開發(fā)費用，包括土地價格、征地補償、拆遷安置費等；二是生產(chǎn)資料消耗，包括房屋建設(shè)過程中所消耗的建筑材料、機器、設(shè)備等費用；三是人工費用，包括工人和管理及技術(shù)人員的工資等。房價收入比= 聯(lián)合國的有關(guān)機構(gòu)提出，發(fā)展中國家房價收入比不超過6倍時，有利于供求關(guān)系保持基本平衡。房價與年份擬合曲線（見圖11）（運用MATLAB程序， 房價走勢擬合曲線圖畫法程序）為： 圖11從預(yù)測的結(jié)果可以看出，房價的發(fā)展依然處于較強的增長狀態(tài)，沒有減弱的趨勢。造價與年份擬合曲線（見圖9）為：y=+ 圖9下面運用擬合曲線，計算未來四年住房造價：年份序號9101112年份2011201220132014住房造價表十二