建模論文抑制房地產(chǎn)投機問題-資料下載頁
2025-01-09 17:51本頁面
【正文】 穩(wěn)定的區(qū)間。 問題（ 5）的解答： 提高首付金額，降低銷售面積，降低銀行利率 。 六、模型的評價與改進 模型 的優(yōu)點： 此模型層層遞推，之間邏輯清晰，便于理解。 模型考慮的比較全面，運用此模型可以十分準確地推測出各因素對房價的影響比重。 模型的缺點： 前期準備時所需數(shù)據(jù)龐大，不容易收集，而且處理時容易出錯。 模型中用的一些數(shù)據(jù)會是人的一些經(jīng)驗所得，所以會有一些誤差。 七、模型的應用與推廣： 統(tǒng)計回歸模型是一類常用的數(shù)學模型，常用于分析研究對象的內在特性和各因素間的關系，預測未來動態(tài)，研究控制手段。本文提出的關于房價的數(shù)學模型對于實際的預測是有參 考作用的。 10 參考文獻： [1]、 [2]、楊慎 .客觀看待房價上漲問題，中國房地信息， 2022,200（ 2）： 45。 [3]、包宗華 .怎樣看待我國住房價格。中國房地產(chǎn)， 2022,277（ 1）： 1819。 [4]、時筠侖，雷星暉，蘇濤永，房價波動與影響因素分析。價格理論與實踐， 2022（ 4）：2122。 [5]、周曉東，文啟湘，房地產(chǎn)行業(yè)價格因素分析及實證研究，經(jīng)濟經(jīng)緯， 2022（ 5）：8083。 [6]、嚴焰 .基于嶺回歸的房價模型構建及啟示，商場現(xiàn)代化， 2022,462（ 3）： 3839 [7]、中華人民共和國統(tǒng)計局網(wǎng)。 [8]、浙江省統(tǒng)計信息網(wǎng)。 [9]、杭州統(tǒng)計信息網(wǎng)。 [10]、 2022年浙江省統(tǒng)計年鑒。 11 附錄 程序： （ 1）商品房成交價趨勢圖 程序： X=[2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022,2022]。 Y=[,,]。 xi=2022。 yi=interp1(X,Y,xi,39。spline39。) plot(X,Y,39。+39。) （ 2）商品房成交價與 銷售面積關系圖程序： X=[ ,,]。 Y=[,,]。 xi=。 yi=interp1(X,Y,xi,39。spline39。) plot(X,Y,39。+39。) (3) 商 品 房 成 交 價 與 家 庭 人 均 總 收 入 的 關 系 圖 程 序 ：X=[,,30337.78]。 Y=[,,]。 xi=。 yi=interp1(X,Y,xi,39。spline39。) plot(X,Y,39。+39。) （ 4）商品房成交價與 人民幣貸款利率的關系圖程序： X=[,,]。 Y=[,,]。 xi=。 yi=interp1(X,Y,xi,39。spline39。) plot(X,Y,39。+39。) （ 5）模型求解程序： x1=[,,]39。 12 x2=[,,303]39。 x3=[,,]39。 y=[,,]39。 x=[ones(8,1) x1 x2 x3 x1.^2 x3.^2]。 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)。 b,bint,stats rcoplot(r,rint) （ 6）模型求解程序： x1=[,,]39。 x2=[,,]39。 x3=[,,]39。 y=[,,]39。 x=[ones(7,1) x1 x2 x3 x1.^2 x3.^2]。 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)。 b,bint,stats rcoplot(r,rint)
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