建模論文抑制房地產(chǎn)投機問題(存儲版)
【正文】 術(shù)界對影響房價的因素進行了打量探討，形成了各種各樣的理論觀點。所以討論這個有意義的問題對當(dāng)前的經(jīng)濟形勢分析十分有利。四是中低價位商品住房呈下降趨勢。當(dāng)前，中國居民購房一部分屬于奢侈消費，這與建設(shè)節(jié)約型社會相悖。 對于問題（ 4），我們運用問題（ 1）中建立的統(tǒng)計回歸數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未來的房價。 部分投機者通過各種融資渠道買入房屋囤積，期望獲得高額利潤，導(dǎo)致房價居高不下，因此如何有效抑制房地產(chǎn)價格上揚，抑制房地產(chǎn)投機，是一個備受關(guān)注的社會問題。 最后，我們對模型的優(yōu)缺點進行了評價，并對模型進行了簡單的推廣，說明模型還有那些簡單的應(yīng)用。 2022年全國經(jīng)濟適用房投資出現(xiàn)負(fù)增長 (%)， 2022 年經(jīng)濟適用房投資比 2022 年同期下降 %，經(jīng)濟適用房投資占房地產(chǎn)開發(fā)投資比重由 2022 年的 %下降到 2022 年的 %。全國有 13 個省 (區(qū) )沒有將廉租住房制度建設(shè)納入省級人民政府對市 (區(qū) )、縣人民政府工作的目標(biāo)責(zé)任制管理， 70個地級以上城市沒有建立廉租住房制度 。同時，即使是二套房的商業(yè)貸款，也可以爭取以首套房的利率辦到房貸。四是供求論 ，（比如嚴(yán)焰通過嶺回歸估計發(fā)現(xiàn)人均 GDP，房地產(chǎn)金融貸款，市場供求，家庭戶數(shù)增長等因素與房價的變化有著較高的關(guān)聯(lián)性，但仍然是以需求為主，而且變量選擇不夠直接） [6]。 4 五、模型建立與求解 (1)問題 1 的模型的建立與求解： 根據(jù)題目查找數(shù)據(jù)得到如圖所示的表格（ 1）： 杭州市 時間 商品房成交價（元 /平方米） 銷售面積(萬平方米 ) 家庭總收入(元 /人 ) 人民幣貸款利率（ %） 2022 5134 12912 2022 5477 14120 2022 6951 15933 2022 8322 18762 2022 8399 21367 2022 10316 24475 2022 11529 775 27035 2022 13838 [ 10] 由表格（ 1）的數(shù)據(jù)運用 matlab得到如圖（ 11）所示的商品房成交價趨勢圖 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022 2022500060007000800090001000011000120221300014000商品房成交價趨勢圖時間 t/ 年商品房成交價（元/平方米）（ 11） 由表格（ 1）的數(shù)據(jù)運用 matlab 得到如圖（ 22）所示的商品房成交價與 銷售面積的關(guān)系圖： 5 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300500060007000800090001000011000120221300014000銷售面積 ( 萬平方米 )商品房成交價（元/平方米）商品房成交價與銷售面積關(guān)系圖 （ 22） 由表格（ 1）的數(shù)據(jù)運用 matlab 得到如圖（ 33）所示的商品房成交價與家庭人均總收入的關(guān)系圖， 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 2 2 . 2 2 . 4 2 . 6 2 . 8 3 3 . 2x 1 04500060007000800090001000011000120221300014000商品房成交價與家庭人均總收入的關(guān)系圖家庭總收入 ( 元 / 人 )商品房成交價（元/平方米）（ 33） 由表格（ 1）的數(shù)據(jù)運用 matlab 得到如圖（ 44）所示的商品房成交價與 人民幣貸款利6 率的關(guān)系圖： 5 . 6 5 . 8 6 6 . 2
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