抑制房地產(chǎn)投機(jī)問題-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 1)擬合的（E是隨機(jī)誤差）。我們得到模型：y=80588+15x125625x3+1854x3^2。問題（4）的求解： 未來六月的房?jī)r(jià)依然持續(xù)上升，未來三年的房?jī)r(jià)先上升到一個(gè)最大值再下降到一個(gè)穩(wěn)定的區(qū)間。 參考文獻(xiàn)：[1]、[2]、中國(guó)房地信息，2003,200（2）：45。[9]、杭州統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)。+39。)(3)商品房成交價(jià)與家庭人均總收入的關(guān)系圖程序：X=[,]。Y=[,]。x3=[,]39。x=[ones(7,1) x1 x2 x3 x1.^2 x3.^2]。b,bint,statsrcoplot(r,rint)（6）模型求解程序： x1=[,]39。)plot(X,Y,39。spline39。yi=interp1(X,Y,xi,39。xi=2010。價(jià)格理論與實(shí)踐，2005（4）：2122。模型的缺點(diǎn)：前期準(zhǔn)備時(shí)所需數(shù)據(jù)龐大，不容易收集，而且處理時(shí)容易出錯(cuò)。銷售面積和銀行貸款利率的浮動(dòng)會(huì)造成房?jī)r(jià)的相應(yīng)變化。得到模型（5）的回歸系數(shù)估計(jì)值及其置信區(qū)間、檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量r^2，F(xiàn)，p的結(jié)果見表(2).參數(shù)參數(shù)估計(jì)值參數(shù)置信區(qū)間b080588106060 267230b11520 50b200 0b32562584590 33340b400 0b518542530 6240R^2= 100% F=128 P=表（2） 模型（4）的計(jì)算結(jié)果表（2）顯示，R^2=100%指因變量y的100%可由模型確定，F(xiàn)=128遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過F檢驗(yàn)的臨界值，P=0遠(yuǎn)小于a ,因而模型（4）從整體上來看是可用的。對(duì)于問題（5），可以考慮從問題1的模型中進(jìn)行改進(jìn)，得到對(duì)房?jī)r(jià)影響顯著的因素，根據(jù)得到的因素給出抑制房地產(chǎn)投機(jī)的政策建議。[1] 問題重述近年來，房?jī)r(jià)的持續(xù)攀升成為社會(huì)討論的熱點(diǎn)問題之一，房?jī)r(jià)的變化會(huì)影響到多方面的利益，通過對(duì)房?jī)r(jià)的決定性因素的分析，可以指導(dǎo)房地產(chǎn)市場(chǎng)的管理和調(diào)控行為。中國(guó)的房?jī)r(jià)問題關(guān)系民生問題，房?jī)r(jià)的持續(xù)增長(zhǎng)已形成了一種趨勢(shì)。2004年部分城市銷售的商品住宅中，120平方米/套以上的住房在40%以上，最高超過60%。從1998年的房地產(chǎn)市場(chǎng)啟動(dòng)到現(xiàn)在住房出現(xiàn)了超前消費(fèi)，一些消費(fèi)者在購(gòu)房上出現(xiàn)了“買漲不買跌”的跟風(fēng)現(xiàn)象。對(duì)于問題（3），我們通過建立房地產(chǎn)首付款比例、貸款利率、多套房貸款限制因素和房?jī)r(jià)的數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行分析，找出房地產(chǎn)首付款比例、貸款利率對(duì)房?jī)r(jià)的影響，通過其對(duì)房?jī)r(jià)的影響來分析其對(duì)對(duì)房地產(chǎn)投機(jī)者的影響。對(duì)于問題（1）我們充分理解了題設(shè)給出的概念，搜索大量相關(guān)的數(shù)據(jù)，并結(jié)合了經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的知識(shí)對(duì)搜到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選。關(guān)鍵詞 杭州房?jī)r(jià)；房
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