20xx數(shù)學(xué)建模論文(參考版)
2024-11-09 18:34本頁面
【正文】 ) 五、 參考文獻(xiàn) [1] 陜西省西安市統(tǒng)計局 ，《 2020 年西安統(tǒng)計年鑒》 ， ， 2020年 5月 1日 [2] 陜西省西安市統(tǒng)計局 ，《 2020 年西安統(tǒng)計年鑒》 ， ， 2020年 5月 1日 [3] 趙東方，《數(shù)學(xué)模型與計算》 ，科學(xué)出版社： 2020年 2月 [4] 王庚 王敏生，《現(xiàn)代數(shù)學(xué)建模方法》 ， 科學(xué)出版： 2020年 2月 [5] 中國國家統(tǒng)計局，《 2020 年中國統(tǒng)計年鑒》 ， ， 2020 年 5月2日 。) %附著標(biāo)記 gtext(39。) gtext(39。,2),gtext(39。) legend(39。) title(39。),ylabel(39。) %作圖 xlabel(39。,... x(1)::x(10),polyval(a2,x(1)::x(10)),39。,... [x(1),x(10)],polyval(a1,[x(1),x(10)]),39。,[x(1),x(10)],polyval(a0,[x(1),x(10)]),39。 plot(x,y,39。 a1 e1=sum((ypolyval(a1,x)).^2) %求誤差平方和 a2=polyfit(x,y,2)。 a0=polyfit(x,y,0)。)。 %輸入橫軸數(shù)據(jù) y= input(39。輸入橫軸數(shù)據(jù)： 39。)。 end f else disp(39。 f = zeros(1,m)。以后 m各年房價： 39。)。 m = input(39。預(yù)測精度為一級 39。 P if (C amp。 else cout = cout。 %求后驗差比值 C cout = 0。 end s22 = s22 / n。 s12 s22 = 0。 %求歷史數(shù)據(jù)方差 for i = 1:n s12 = s12 + (X0(1,i)aver)^2。 end aver = aver / n。 e aver = 0。 %%求殘差平均值 for i =1:n e = e + (X0(1,i) XX0(1,i))。 for i = 2:n XX0(1,i) = (X0(1,1) u/a)*(1exp(a))*exp(a*(i1))。 u = A(2,1)。*Y。 A = inv(B39。 Y(i,1) = X0(1,i+1)。 for i = 1:n1 B(i,1) = *(X1(1,i) + X1(1,i+1))。 end end X1 %計算數(shù)據(jù)矩陣 B和數(shù)據(jù)向量 Y B = zeros(n1,2)。 %累加生成 for i = 1:n if i == 1 X1(1,i) = X0(1,i)。 %輸入原始數(shù)據(jù) n = length(X0)。輸入原始房價： 39。進(jìn)一步嚴(yán)格房地產(chǎn)市場進(jìn)入和退出制度，對開發(fā)企業(yè)資本、資金、開發(fā)業(yè)績等進(jìn)行嚴(yán)格規(guī)定，并 建立動態(tài)的考核體系，隨時對房地產(chǎn)開發(fā)商進(jìn)行監(jiān)督，減少違規(guī)行為的發(fā)生并對地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營行為進(jìn)一步進(jìn)行約束，從而促使房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)優(yōu)勝劣汰 ，使其朝著有利于市場健康發(fā)展的方向投資 。 ○ 3 房價與建安成本統(tǒng)計信息顯示，建安成本在房價中雖占有一定的比重，但是很大一部分價值處于開發(fā)商的非成本成分。 ○2 通過 以上的 GDP和居民人均可支配收入數(shù)據(jù)可以看出，這兩項與房價密切相關(guān)。 二、 合理化房價的一些具體措施 合理的房價關(guān)乎一個國家的經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展和社會穩(wěn)定， 所以 我們 在以上定性分析與定量分析的基礎(chǔ)上，有針對性的對土地制度、 調(diào)整居民購房 政策以及房地產(chǎn)行業(yè)與市場規(guī)范等方面提出 了一些 建議 ： ○ 1 通過觀察以上模型數(shù)據(jù)，深入分析我們發(fā)現(xiàn)，土地價格是房地產(chǎn)價格影響因素的重中之重，而我國目前關(guān)于土地方面的政策措施還有諸多不完備之處，針對這種狀況，首先對土地政策措施提出建議。房價持續(xù)上漲導(dǎo)致高房價，使居民購房不得不依賴銀行金融支持。在房價過快增長的情況下，低收入階層不僅沒有能力購買可以增值的房產(chǎn)，反而會因為房價上漲過快而更加貧困 。高房價與高利潤使社會經(jīng)濟(jì)要素配置錯位，致使房地產(chǎn)業(yè)投資居高不下，并導(dǎo)致了上下游產(chǎn)業(yè)的畸形發(fā)展。過熱的房價 導(dǎo)致居民消費(fèi)支出減少 ， 房價上漲過快在帶動住房消費(fèi)和家居 類商品消費(fèi)的同時，在一定程度上卻抑制了其他消費(fèi)。房價增長過快的趨勢，不僅是房地產(chǎn) 行業(yè) 健康運(yùn)行的突出矛盾，也是整個國民經(jīng)濟(jì)繼續(xù)平穩(wěn)發(fā)展的一個不穩(wěn)定因素。 圖 335 經(jīng)過計算求得擬合函數(shù)的方差和與相關(guān)性系數(shù)如下： 方差和1 10mii SE? ??? 相關(guān)性系數(shù) Cov（ x， y） = 通過擬合出的關(guān)系圖，我們可以看到房價與房屋貸款利率之間無明顯的線性關(guān)系，說明 房屋貸款利 率基本不 影響著房價，故可確定為 非 主要因素。 ○ 3 房價與建安成本的擬合 圖 333 擬合的函數(shù)關(guān)系式為： y=a 2x +bx+c 其中 a=,b=,c= 方差和1 6 05mii SE? ??? 相關(guān)性系數(shù) Cov（ x， y） = 通過擬合出的關(guān)系圖，我們可以看到房價與建安成本之間有明顯的線性關(guān)系，說明建安成本升高影響著房價的升高，故可確定為主要因素。 圖 331 擬合的函數(shù)關(guān)系式為： y=a 2x +bx+c 其中 a=,b=,c= 方差和1 2 05mii SE? ??? 相關(guān)性系數(shù) Cov（ x， y） = 通過擬合出的關(guān)系圖，我們可以看到房價與地價之間有明顯的線性關(guān)系，說明地價的升高影響著房價的升高，故可確定為主要因 素。 用建立的模型對 代表性 房價與其影響因 素進(jìn)行擬 合 下面是西安市自 20202020年的房價及其影響因素的統(tǒng)計數(shù)據(jù)： 西安市房價與各因素數(shù)據(jù) 年份 房價 GDP AVGDP 建安成本 地價 可支配收入 2020 2020 10628 1021 986 6236 2020 3009 11831 1325 1715 7021 2020 3120 13341 1378 1769 7872 2020 3491 15294 1452 1842 8544 2020 3000 15859 1493 1796 9628 2020 3255 18085 1567 1863 10905 2020 3599 21339 1669 2057 12662 2020 4357 27794 1816 2614 15207 2020 4913 32411 2081 3095 18963 2020 5398 32446 2243 3508 21354 表 331 利用 Matlab編寫程序?qū)τ绊懛績r的各個主 要因素進(jìn)行擬合 ，我們將各自的擬合曲線的擬合系數(shù)和相關(guān)性系數(shù)。 在實(shí)際的問題中，上式往往只有唯一解，因此也就是問題的所要找的一組值。 記 ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )1 1 1( 1 ) ( 1 ) ( 1 )1 1 112( 1 ) ( 1 ) ( 1 )1 1 1( ) ( ) ( )( ) ( ) ( )( , , , )( ) ( ) ( )mnnr x r x r xr x r x r xA A A A Rr x r x r x?????? ? ?????， 12 nnaauRa?????????????? (1 )( 2 )()mmyyyRy?????????????? ， 最小二乘法的原理就是找一組數(shù) 12,na a a ，使 2|| ||S y Au?? 為最小。因變量 y與自變量 1()rx， 2()rx ， ()nrx有線性關(guān)系： 1 1 2 2( ) ( ) ( )nny a r x a r x a r x? ? ? 設(shè) ( ) ( )( , ), 1, 2 , ,iix
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