【正文】 ........................................................................................................... 16 參考文獻 .......................................................................................................................... 17 概 述 1 第一 章 概 述 房價問題是當前政府和老百姓最關(guān)心的問題之一 ， 高房價近年來已經(jīng)成為一個熱點的社會話題，關(guān)于其形成原因和解決辦法的言論和文章層出不窮。盤活住房租賃市場。這幾年 GDP 平均增長在 10%以上，國內(nèi)經(jīng)濟總量翻了 倍，財政收入翻了 倍，城鎮(zhèn)居民收入只增加了不到一倍。 在驗證合理的基礎(chǔ)上對 20xx 年的房價走勢做預(yù)測分析。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間 的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。 3： 進行回歸分析，擬合自變量與因變量之間的經(jīng)驗公式。 回歸分析預(yù)測法 (Regression Analysis Prediction Method) 回歸分析預(yù)測法，是在分析市場現(xiàn)象自變量和因變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預(yù)測模型，根據(jù)自變量在預(yù)測期的數(shù)量變化來預(yù)測因變量關(guān)系大多表現(xiàn)為相關(guān)關(guān)系，因此，回歸分析預(yù)測法是一種重要的 市場預(yù)測 方法，當我們在對市場現(xiàn)象未來發(fā)展狀況和水平進行預(yù)測時，如果能將影響市場預(yù)測對象 的主要因素找到，并且能夠取得其數(shù)量資料，就可以采用回歸分析預(yù)測法進行預(yù)測。房價的上漲使生活成本大幅度增加，導(dǎo)致許多低收入人群買房難，目前我國城鎮(zhèn)居民的人均居住面積只有發(fā)達國家的一半左右，甚至低于不少發(fā)展中國家，居民不是沒有住房需求，而是現(xiàn)有的貨幣支付能力無法使其去實現(xiàn)購房的愿望。 （ 4）市場供求關(guān)系通過消費者的支付能力竣工房屋價格來體現(xiàn)，而消費者的支付能力有通過在崗職工的平均工資來衡量。依照此表我們可以求得各因素與住房均衡價格的相關(guān)系數(shù)進而判斷各因素對房價的影響程度如表二所示。 ③地質(zhì)勘探與設(shè)計費用。即開發(fā) 商提供的數(shù)量相對短缺時價格就上升，相對過剩時價格就下降。針對以模型中存在的問題，我 們提出如下改進建議。 房價模型同樣可以推廣到一系列影響因素不確定，有一個或若干主導(dǎo)因素的實際應(yīng)用問題。 總 結(jié) 16 第 五 章 總 結(jié) 本文利用查找的數(shù)據(jù)分別建立了灰色預(yù)測模型和回歸分析模型，建模的角度完全不同，得出的結(jié)論是一致。 經(jīng)過分析可知，近些年的房價變化情況是逐 年上升的，但是由于現(xiàn)在的國家政策開始抑制房價的上漲，所以未來幾年的房價將會有所降低，但是由于力度問題，價格下降的可能不會太多。 此外，還有某些其他費用也是構(gòu)成房屋產(chǎn)品成本的因素，例如，建設(shè)房屋貸款的利息、保險金以及建設(shè)單位的管理費等 .以上各項構(gòu)成了房屋產(chǎn)品的成本。 （ 1）房屋土地開發(fā)費與一般產(chǎn)品不同，它是固定在土地上的建筑產(chǎn)品。 符號說明 ： A：表示人均 GDP 序列（元） B：表示在崗職工平均工資序列（元） C：表示竣工房屋造價序列（元 /㎡） D：城鄉(xiāng)人均儲蓄余額序列 /元 Y：住房均衡價格指標序列，均衡價格 (equilibrium price)是指消費者對某種商品的需求量等于生產(chǎn)者所提供的該商品的供給量時的市場價 格。 影響房價的因素有許多，房屋建造成本、市場供求關(guān)系、城市經(jīng)濟發(fā)展、城市規(guī)模、等等。在 一元回歸分析預(yù)測法 中，自變量只有一個，而在 多元回歸分析預(yù)測法 中，自變量有兩個以上。 需要注意的是，在處理實際問題的時候，一定要以問題的專業(yè)背景為基礎(chǔ)，而不是拘泥于固定的數(shù)學(xué)方法。一個完整的回歸分析通常包括了以下幾步： 1： 對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，選擇合適的變量進行回歸分析。 設(shè) 按 GM（ 1， 1）建模法以求出 (1)?X ，并將 (1)?X 做一次累減轉(zhuǎn)化為 (0)?X ，即 ? ?( 0 ) ( 0 ) ( 0 ) ( 0 )? ? ? ?X (1 ) , ( 2 ) , ( )x x x n? 計算殘差得： ( 0 ) ( 0 )?[ (1 ) , (2 ) , , ( ) ] X XE e e e n? ? ? 其中 ， ( 0 ) ( 0 )?( ) ( ) ( ) , 1 , 2 , ,e k x k x k k n? ? ? 計算相對誤差得：( 0 )()( ) 10 0% , 1 , 2 , ,()ekre l k k nxk? ? ? 房價走勢分析的灰色預(yù)測模型 5 計算平均相對誤差得：11rel ( )nk rel kn ?? ? 通過計算，得出殘差檢驗，如表 3 所示 計算得平均相對誤差為： 11r e l ( ) 0 . 0 2 3 5 9nkr e l kn???? 計算的相對誤差如表 3 所示，序號 1 代表是 20xx 年 1 月份的數(shù)據(jù)，以此類推，序號 5 代表 20xx 年 5 月份的數(shù)據(jù)。 電視?。何伨印霸谌珖鵁岵?，也說明老百姓對房價的關(guān)心。完善土地收入管理使用辦法，抑制土地價格過快上漲。 20xx 年政府工作報告指出：“堅 決遏制部分城市房價過快上漲勢頭，滿足人民群眾的基本住房需求。 北京信息科技大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計（論文） 題 目： 北京市房價走勢分析 學(xué) 院： 理 學(xué) 院 專 業(yè)： 信息與計算科學(xué) 學(xué)生姓名： 班級 /學(xué)號 信計 0701 / 20xx011345 指導(dǎo)老師： 起止時間 ： 20xx年 2 月 21 日 至 20xx年 6月 17 日 摘 要 I 摘 要 房價問題是 近年來的 一個熱點社會話題。建設(shè)保障性住房 300 萬套。加大對圈地不建、捂盤惜售、哄抬房價等違法違規(guī)行為的查處力度。到底北京房子的價格是升還是降呢？ 本文 一方面 通過調(diào)研前幾年北京的買房數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)整合處理，建立數(shù)學(xué)模型進行預(yù)測 ；另一方面 討論影響房地產(chǎn)價格的主要因素，找出了價格和其主要因素之間 的關(guān)系，通過其他 因素的價格變化，來推測北京的房價走勢。 表 3 序號（ k） (0)()xk (0)? ()xk ()relk （ %） 1 23928 21732 2 24580 22571 3 25026 23424 4 25011 24291 5 25047 25171 由誤差計算結(jié)果看出，平均相對誤差為 ,說明模型精度較高。在建立回歸模型的時候，選擇哪些變量進入模型是首先要考慮的問題，對于 變量的選取，既要考慮實際問題的背景也要考慮變量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征。 多元線性回歸的 Matlab 實現(xiàn) 多元線性回歸的命令是 regress，此命令也可用于一元線性回歸。依據(jù)自變量和因變量之間的相關(guān)關(guān)系不同，可分為 線性回歸預(yù)測 和 非線性回歸預(yù)測 。現(xiàn)假設(shè)房屋價格與各個因素間的關(guān)系均為線性關(guān)系，且： （ 1）房屋建造成本用竣工房屋造價來代替。均衡價格是由需求和供給兩種力量共同決定的。因此， 土地開發(fā)費是房屋產(chǎn)品成本的重要 因素之一。房屋建筑單位的利潤和稅金是住宅價格的必要組成部分，它是活勞動中勞動者的剩余勞動所創(chuàng)造的價值的貨幣表現(xiàn) . 2. 供求關(guān)系的影響：供求關(guān)系對房屋價格的影響是不可忽略的。 北京房價正處于歷史較高水平。北京未來的房價基本上是穩(wěn)定上升的。 另外，文章中的數(shù)據(jù)僅從北京市均考慮的是北京市的均價，下一步要完成的工作是針對北京市的每個地區(qū)進行建模討論 ，并與實際數(shù)據(jù)作比較，得出可靠性的結(jié)論。 模型的改進與推廣 模型中有些因素存在共線性問題，有待進一步改進。房價最終表現(xiàn)出來的，是由供給和需求這兩種相反的力量相互作用的結(jié)果。征用土地建設(shè)房屋，要按規(guī)定付給征用土地上原有建筑物、構(gòu)筑物的折價補償費，以及有關(guān)人員的安置費等。 [1] t? ： 為隨機變量 Uy,Ua,Ub,Uc,Ud：分別為 Y,A,B,C,D 序列的均值序列 Δ Y, Δ A,Δ B,Δ C,Δ D：分別表示 YUy,AUa,BUb,CUc,DUd 序列，即中心化序列 2б ： 序列的方差 房價走勢的回歸分析模型 9 1? , 2? , 3? , 4? ：模型參數(shù)