房地產業(yè)發(fā)展問題(編輯修改稿)
2025-04-22 00:24 本頁面
【文章內容簡介】 回歸統(tǒng)計Multiple RR SquareAdjusted R Square標準誤差觀測值22F Coefficients標準誤差t StatInterceptX Variable 1X Variable 2X Variable 3X Variable 4X Variable 5X Variable 6 求得多元線性歸化模型為： z=++++ε相關系數(shù)=，相關性比較大,即房地產業(yè)生產總值增加值可以寫成關于房地產投資、商品房銷售價格、商品房施工面積、商品房竣工面積、空置面積、人均可支配收入的多元線性回歸模型。房地產發(fā)展是一項受多因素影響、波動性較大的產業(yè)，為了保護我國房地產業(yè)平穩(wěn)快速發(fā)展，我們應針對房地產現(xiàn)狀及數(shù)學模型實時運用政策調整。2008年經濟危機給中國房地產市場造成比較大的打擊，房地產發(fā)展進入衰退期。為了促進房地產市場的復蘇與發(fā)展，我國應采取一些有效措施降低房地產投資、商品房銷售價格、商品房施工面積和空置面積，提高商品房竣工面積和人均可支配收入。具體可以放寬相應的土地政策，降低貸款利率、減少有關方面的稅收、加強經濟適用房建設和降低首付比例等，當房地產發(fā)展出現(xiàn)過快發(fā)展現(xiàn)象時同樣可根據(jù)此模型做出相應政策調整。 通過一元線性歸化和多元線性歸化得到a1 、bbb3分別與年份t的關系，h與a1 、bbb3的關系，他們分別是：a1=+ε；b1=+ε； b2 =+ε；b3 =+ε；h= b1 a1+ b3++ε；(其過程就不再多贅述，詳細見附錄4)按這些關系得到2015年a1=；b1=；b2=；b3=；h≈33＞30。雖然已經在2015年實現(xiàn)了人均住房面積達到30平方米，但此時房地產已經產生比較嚴重的泡沫（根據(jù)附件所給定的指標），因此我們應控制房價不應過高（使b2：b3保持在健康狀態(tài)范圍內），適量減少固定投資中房地產開發(fā)投資所占的比例（是a1 ：b1保持在健康狀態(tài)范圍內）其影響方面諸多，政府可以在以下方面進行調控：調整土地政策，放寬土地的供應；降低貸款利率，減少開發(fā)商的成本和購房所需資金；增加經濟適用房的建設，降低人們買房的人本，尤其是對那些低收入人群；控制外國資本及本國資本對樓市的炒作等，政府應當有計劃的實施具體措施，使得在2015年人均住房面積達到30平方米。㈥模型的檢驗 分別將xj代入所得的函數(shù)關系中，可以準確的得到相應的yj 通過F檢驗，對我們得到模型的線性關系進行F檢驗【4】,上述表中中得到的F值= ＞（6,15）=，則可以用aaaaaa6的線性關系來解釋z，各個量對房地產發(fā)展影響顯著。㈦模型的應用與推廣 ，可以得到變量之間比較精確的函數(shù)關系。Lagrange插值模型應用范圍很廣，其可以應用到對計算精度要求不太高的預測方面，同樣可以應用到要求計算精度較高的工程，科學研究等其他方面。 多元線性回歸模型可以得出若干變量和因變量之間的線性關系及其相關系數(shù)，對于影響因素較多，情況較復雜的情況有較大的應用。通過對數(shù)據(jù)建立多元線性模型，可以得到各變量對因變量的影響作用大小及具體數(shù)量關系，于是便可以通過易得到的和易預測的數(shù)據(jù)得到不容易預測，變化較多的數(shù)據(jù)。㈧模型的評價與改進 模型一運用Lagran
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