房價問題的模型設(shè)計及相關(guān)問題討論論文(存儲版)
【正文】 拉 薩2452西 安3223將其中心化后得YpjY=*(ApjA)+ *(BpjB)+ *(CpjC)+ *(DpjD)+ 上式即為ΔY =*ΔA +*ΔB +*ΔC +*ΔD+ 現(xiàn)在對模型的參數(shù)進(jìn)行最小二乘法估計[3]其中ΔY、ΔA、ΔB、ΔC、ΔD各序列（矩陣）的值見表六表六△Y△A△B△C△D北 京天 津石家莊上 海南 京杭 州福 州武 漢長 沙成 都昆 明拉 薩西 安 令a= (,),則a 的最小二乘估計，應(yīng)使殘差平方和S(a)達(dá)到最小，其中稱實際值與回歸值的差為殘差。aa+*181。db=0式2同理＝0推出：181。bd+*181。ac=181。cc=181。所以模型進(jìn)一步化簡為：=*()+*()*()+ *()即 Y=*()+*()*()+ *()+即 Y =*（ApjA）+*(BpjB) +*(CpjC) +*(DpjD) + pjY 或Y =*ΔA +*ΔB +*ΔC +*ΔD +pjY其中= ， ,pjY=七、結(jié)果分析、回歸分析應(yīng)用上述模型從理論上來說可以由一個城市的工薪收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄余額、造價、人均全年住房支出等方面的信息來推求這個城市的商品房平均銷售價。工薪收入與年份擬合曲線（見圖7）為：Y = + 圖7下面運用擬合曲線，計算未來四年工薪收入：年份序號9101112年份2011201220132014工薪收入（元）24624264382825330068表十 城鄉(xiāng)人均儲蓄余額與年份擬合曲線參照表七中的數(shù)據(jù)，運用MATLAB建立擬合曲線。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。：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。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。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。房價急劇下跌，必然導(dǎo)致土地價格下跌。 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。土地開發(fā)費用可以通過政府的宏觀調(diào)空加以控制，進(jìn)行最優(yōu)化規(guī)劃和預(yù)算將其達(dá)到最低。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。（2）房屋的層數(shù)、層次和朝向。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(jìn)行一一考慮，僅考慮了影響比較大的因素。 （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。N=[ ]。 %選取x軸的范圍% y2=polyval(p,x2)。 39。pjX= 。4. 回歸方程系數(shù)求解程序A=[+008 +009 +007 +006。A=。C=[ ]。X1=[ones(size(t)) t]。,x2,y2)title(39。 %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]。,x2,y2)title(39。C=[]。x2=1:12。年份序號39。房價走勢擬合曲線39。a=X1\y。) 2011年—2014年的房價預(yù)測程序A=[24624264382825330068]。figure(1)plot(t,y, 39。)：t=[1 2 3 4 5 6 7] 39。figure(1)plot(t,y,39。 %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。6. 實際房價與計算價格比較A=[ ]。disp(a)。disp(181。 %[ ]中輸入△Y, △A,△B,△C,△D, 以列矩陣輸入%X=[ ]。 39。 %[ ]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)。[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。（1）本模型選取了13個代表性城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如果對更多的城市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)（樣本）進(jìn)行模型運算，可以保證精度會更高。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。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(rèn)為不好似很重的因素。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。加強對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)購地和融資的監(jiān)管[7]。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。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。房價飛漲不僅影響到房地產(chǎn)市場上供求雙方，還具有很強的轉(zhuǎn)移社會財富的效應(yīng)。在需求方面，城市居民對住宅需求表現(xiàn)在兩個方面：一是獲得住房或提高住房水平的愿望，二是實現(xiàn)該愿望的支付能力。根據(jù)線性自回歸模型，影響房價的原因主要有房屋成本[6]（即竣工房屋造價）、工薪收入、居民人均儲蓄余額等方面。住房支出與年份擬合曲線（見圖10）為：y=+ 圖10下面運用擬合曲線，計算未來四年住房支出：年份序號9101112年份2011201220132014住房支出表十三 未來房價預(yù)測運用模型 Y =*（ApjA）+*(BpjB) +*(CpjC) +*(DpjD) + pjY 其中= ， ,pjY=A,B,C,D的數(shù)據(jù)參見表十四：ABCD年份工薪收入（元）城鄉(xiāng)人均儲蓄余額（元/人）住房造價（元）住房支出（元）201124624117495201226438134660201328253153385201430068173670表十四代入數(shù)據(jù)求解得到2011年—2014年的房價（運用
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