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數(shù)學建模論文-住房投資分析(參考版)

2025-04-07 04:27本頁面
  

【正文】 為了能得到比較準的影響房地產(chǎn)發(fā)展的因素,特別是使長期的預報符合實際情況,我們就必須對上述模型做進一步的改善,上面的基礎上引入常數(shù)Xn 參考文獻[1]楊啟凡,數(shù)學建模【M】.杭州:浙江大學出版社,2000.[2]林海明,[J].統(tǒng)計研究2005(3)[3]譚永基,《數(shù)學模型》復旦大學出版社 第138~156頁 2006年3月版[4]溫廣玉等,《數(shù)學模型應用實例》 東北林業(yè)大學出版社 第56~87頁2006年6月第一版 [5]李大潛等,《中國大學生數(shù)學建模競賽 高等教育出版社》 第230~237頁 2001年第二版[6]于秀林,[M].北京:中國統(tǒng)計出版社, [7]【M】.合肥:中國科學技術大學出版社,1996.[8]錢水土,周春喜 《風險投資的風險綜合評價研究》 數(shù)量經(jīng)濟技術研究報,第二卷第五期,43~46頁 2010年[9]趙靜,【M】.:高等教育出版社,2008.[10]鄧聚龍,灰理論基礎,武漢:華中科技大學出版社,2002[11]唐世定 樊文興 賈生華,《城市住房價格波動差異與連鎖反應研究》 經(jīng)濟科學出版社 第34~126頁 2010年1月版[12]羅萬成 《大學生數(shù)學建模案例精選》2007第二版[13]葉俊,《中國家庭房地產(chǎn)投資》。所以我們可以把這種沖突看成在一定時期內,該地區(qū)的增長趨勢是一定的。模型改進:在建模預測的過程中,我們發(fā)現(xiàn)保有量的預測與人口的預測有相似之處,然而我們知道隨著政府政策,家庭收入,投資傾向等因數(shù)對房地產(chǎn)的發(fā)展有著至關重要的作用,所以在本數(shù)學模型的建立過程中,我們一直是假設發(fā)地產(chǎn)市場是健康的向前發(fā)展的。不 足:(1)模型考慮的因素較多,導致過程比較復雜,所列方程、公式較多,計算量大。(3)模型結論通俗易懂,便于普通家庭參考,輔助決策。本模型將這些因素一一析解,使復雜的房地產(chǎn)投資過程高度明了化,便于結合不同地區(qū)特點做出調整,進行推廣。n為底i個一級指標下的二級指標數(shù)目,m為評語集中的評語數(shù)目.本文用如下算法: Ai = Wi本模型就目前的一項房地產(chǎn)開發(fā)項目進行了打分,評分結果如表1。二、個人房地產(chǎn)投資風險模糊綜合評判數(shù)學模型
U= (u1 ,u2 ,u3 ,u4 )U為各評判因素組成的集合,即U=(金融風險,政府風險,市場風險,房產(chǎn)自身風險)。
:政府的政策風險。
一、個人房產(chǎn)投資風險的定性分析
一般來講,個人的房產(chǎn)投資行為而臨著如下的投資風險:
:房貸利率變化風險、通貨膨脹、買方的支付風險。購房面積的確定,要盡可能多的獲得收益,就需買較大面積的住宅,因此,做出決策:在能力允許的范圍內盡可能投資較大面積的房。應用利潤關系式,其第一年的收益為:方案二:貸款金額為買房總價的40%(最大貸款額)。其選擇等本金還貸方式,年限為25年,根據(jù)2011年4月6日起執(zhí)行的貸款利率政策,%,考慮到國務院新政策出臺不久,:總利潤=升值利潤+租金利潤折舊損失物業(yè)費還貸利息方案一:不貸款買房(貸款金額為零)。則每月出租收益期望額為:由此得其每月出租收益期望額分布圖如下:每月出租收益期望額隨價格變化圖結合的取值區(qū)間以及圖像發(fā)現(xiàn),當時,計算得收益期望有最大值,因此該房每年的最大出租收益期望值為。由此可設出租率隨出租價格變化曲線近似可視為拋物線(如下圖)。因此租金的定位,將直接關系到其成功租出的可能性(即租出率),而與出租率
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