房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)學(xué)建模(編輯修改稿)
2025-05-01 04:21 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 系統(tǒng)發(fā)展水平的主要因素是投入的勞動(dòng)力數(shù)、固定資產(chǎn)和綜合技術(shù)水平。相關(guān)性㏑L㏑K㏑Y㏑LPearson 相關(guān)性1****顯著性（雙側(cè)）.000.003N202020㏑KPearson 相關(guān)性**1.960**顯著性（雙側(cè)）.000.000N202020㏑YPearson 相關(guān)性**.960**1顯著性（雙側(cè)）.003.000N202020**. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。由上圖可知3個(gè)指標(biāo)具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標(biāo)準(zhǔn) 估計(jì)的誤差1.973a.947.941.06910a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), ㏑K, ㏑L。Anovab模型平方和df均方FSig.1回歸2.723.000a殘差.08117.005總計(jì)19a. 預(yù)測(cè)變量: (常量), ㏑K, ㏑L。b. 因變量: ㏑Y由以上兩圖可知回歸方程十分顯著。系數(shù)a模型非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)tSig.共線性統(tǒng)計(jì)量B標(biāo)準(zhǔn) 誤差試用版容差VIF1(常量).495.000㏑L.119.041.253.010.409㏑K.301.023.000.409a. 因變量: ㏑Y㏑Y=+㏑L+㏑K即：Y= **查找數(shù)據(jù)知2015年L=1391,K=,由上式預(yù)測(cè)2015年住房供給Y=。由時(shí)序圖可以看出，序列具有明顯的長(zhǎng)期趨勢(shì)，考慮使用二次曲線擬合數(shù)據(jù)，故剔除。故Y=*X2+156980上圖為實(shí)際線圖與預(yù)測(cè)線圖，據(jù)圖可知擬合效果非常好，由擬合曲線預(yù)測(cè)2015年住房供給量Y=。 房地產(chǎn)行業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)關(guān)系模型1. 房地產(chǎn)行業(yè)與其他行業(yè)關(guān)系分析 據(jù)統(tǒng)計(jì)，與房地產(chǎn)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)有50多個(gè)，房地產(chǎn)已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的一個(gè)重要產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)。波及面廣，它的變動(dòng)通常會(huì)對(duì)眾多的相關(guān)產(chǎn)業(yè)以及宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生較大的影響。所以，從量上明確房地產(chǎn)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的關(guān)系，對(duì)于確定房地產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位、正確制定房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)政策、促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)及其他產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義?，F(xiàn)在僅對(duì)4個(gè)代表性指數(shù)進(jìn)行分析：房地產(chǎn)行業(yè)增加值指數(shù)（Y）、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)（X1）、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值指數(shù)(X2)以及批發(fā)和零售業(yè)增加值指數(shù)(X3)。3. 使用SPSS軟件分析各指數(shù)從上圖可以看出，房地產(chǎn)行業(yè)增加值與國(guó)民生產(chǎn)總值GDP的相關(guān)性系數(shù)趨近于1，
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