建模論文抑制房地產投機問題-全文預覽
【正文】 由模型可看出隨著首付比例，銀行利率的增加，房價的增長趨勢逐漸減緩，房價的增長趨勢減緩房地產投機。 說明房價的形成于銷售面積和銀行貸款利率有關，隨著銷售 面積和貸款利率的增加而逐漸變大。將變量 b2， b4去掉。 綜合上面的分析，結合模型（ 1）和（ 2）和（ 3）建立如下的回歸模型 y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x1^2+b5x3^2+E (4) 直接利用 matlab統(tǒng)計工具箱中的命令 regress 求解，使用格式為： [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,alpha) 其中輸入 y為模型（ 5）中 y的數據， x為對應于回歸系數 b=(b0,b1,b2,b3,b4,b5)的數據矩陣 [1， x1,x2, x3,x1^2,x3^2],alpha 為置信水平 a(缺省時為 a=)；輸出b 為 b 的估計值 ,bint 為 b 的置信區(qū)間， r 為殘差向量， rint 為 r 的置信區(qū)間， stats7 為回歸模型的檢驗統(tǒng)計量，有 3 個值，第 1 個是回歸方程的決定系數 r^2,第 2 個是 F統(tǒng)計量值，第 3個是與統(tǒng)計量對應的概率值 p。 四、變量與符號說明 杭州市商品房成交價 y1； 時間為 t ； 銷售面積 x1； 家庭總收入 x2； 人民幣貸款利率 x3； 回歸系數為 b0,b1,b2,b3,b4,b5； F為統(tǒng)計量值； P為 F值落在正確區(qū)間的大?。? 隨機誤差 E。 二、問題分析 本題要解 決的是有關 抑制房地產投機問題，題中共設有 5個小題， 經初步分 析得：對于問題（ 1），我們通過對查到的資料進行分析比對，運用回歸模型求解即可得到； 對與問題（ 2），我們通過對第一題中得到的模型的求解結果進行分析得到； 對于問題（ 3），首先要了解房地產投機者的投機目的，其次是房價的重要影響因素， 問題（ 4）要求在現有政策情況下，對杭州市房價進行短期 (近六個月 )和中長期預測（近三年）。二是預期信息論，（比如時筠侖等從房地產價值的自然增長市場供求關系和心理預期三個方面探討了房價波動的構成機制和影響因素） [4]；三是壟斷論，（比如周曉東證明房價與行業(yè)內企業(yè)數目呈負相關關系） [5]。我國住房私有率已達 85%左右，以杭州城鎮(zhèn)人均住房建筑面積 ，按戶均三口計算，戶均面積已超過 90平米。杭州市去年出臺的《關于杭州市房地產市場健康穩(wěn)定發(fā)展的若干意見》，職工首套貸款購買的商品房，人均建筑面積未達到全市人均住房建筑面積標準的，可按相應額度申請第 二套住房公積金貸款。近幾年國家先后出臺了若干規(guī)范房地產市 場的政策法規(guī)，但針對中低收入階層的中低價位的住房的政策較少。建設部在 2022年 4 月通報了全國城鎮(zhèn)廉租住房制度的建設和實施情況。三是中小戶型比例偏低。一是經濟適用房投資繼續(xù)下降。因此，如何有效抑制房地產價格上揚，抑制房地產投機，是一個備受關注的社會問題。 對于問題（ 5），可以考慮從問題 1 的模型中進行改進，我們根據所建立的模型和結果，得到對房價影響顯著的因素，結合現有的政策運用經濟學的方法給出抑制房地產投機的政策建議。 對于問題（ 2），我們運用 matlab 求得問題（ 1）中建立的數學模型的結果，對其進行顯著性分析，剔除掉顯著性水平差的剩余顯著性高的即是影響房價的主要原因。1 抑制房地產投機問題 摘要 本文主要討論了影響房價的主要原因和抑制 房地產投機問題。對于得到的數據我們用統(tǒng)計回歸方法建立杭州市房價的數學模型，運用 matlab對模型進行求解，然后對模型的解進行分析，剔除異常數據，重新求解后運用模型對房價的形成、演 化機理和房地產投機進行深入細致的分析?；貧w模型的一個重要應用是，對于給定的回歸變量 的取值，可以以一定的置信區(qū)間預測
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