房價問題的模型設(shè)計及相關(guān)問題討論論文-文庫吧資料
2024-08-09 04:42本頁面
【正文】 民人均儲蓄余額等方面。房價收入比= 聯(lián)合國的有關(guān)機(jī)構(gòu)提出，發(fā)展中國家房價收入比不超過6倍時，有利于供求關(guān)系保持基本平衡。九、模型的提出及抑制房價的建議 房價的合理性及形成評判房價高低的其中一個重要指標(biāo)是房價收入比，它把住房價格和住房購買的支付能力聯(lián)系起來研究，可以用來判斷市場供求關(guān)系的總體狀況。房價與年份擬合曲線（見圖11）（運(yùn)用MATLAB程序， 房價走勢擬合曲線圖畫法程序）為： 圖11從預(yù)測的結(jié)果可以看出，房價的發(fā)展依然處于較強(qiáng)的增長狀態(tài)，沒有減弱的趨勢。住房支出與年份擬合曲線（見圖10）為：y=+ 圖10下面運(yùn)用擬合曲線，計算未來四年住房支出：年份序號9101112年份2011201220132014住房支出表十三 未來房價預(yù)測運(yùn)用模型 Y =*（ApjA）+*(BpjB) +*(CpjC) +*(DpjD) + pjY 其中= ， ,pjY=A,B,C,D的數(shù)據(jù)參見表十四：ABCD年份工薪收入（元）城鄉(xiāng)人均儲蓄余額（元/人）住房造價（元）住房支出（元）201124624117495201226438134660201328253153385201430068173670表十四代入數(shù)據(jù)求解得到2011年—2014年的房價（運(yùn)用MATLAB程序， 2011年—2014年的房價預(yù)測程序），見表十五：年份預(yù)測房價（元）201118698201221251201324034201427045表十五參照2003年—2009年的實際房價與2011—2014年的預(yù)測房價數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB建立擬合曲線。造價與年份擬合曲線（見圖9）為：y=+ 圖9下面運(yùn)用擬合曲線，計算未來四年住房造價：年份序號9101112年份2011201220132014住房造價表十二 住房支出與年份擬合曲線參照表七中的數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB建立擬合曲線。城鄉(xiāng)人均儲蓄余額與年份擬合曲線（見圖8）為：Y=33210+2345x+780 圖8下面運(yùn)用擬合曲線，計算未來四年城鄉(xiāng)人均儲蓄余額：年份序號9101112年份2011201220132014城鄉(xiāng)人均儲蓄余額117495134660153385173670表十一 造價與年份擬合曲線參照表七中的數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB建立擬合曲線。工薪收入與年份擬合曲線（見圖7）為：Y = + 圖7下面運(yùn)用擬合曲線，計算未來四年工薪收入：年份序號9101112年份2011201220132014工薪收入（元）24624264382825330068表十 城鄉(xiāng)人均儲蓄余額與年份擬合曲線參照表七中的數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB建立擬合曲線。年份工薪收入（元）城鄉(xiāng)人均儲蓄余額（元/人）造價（元/平方米）人均全年住房支出（元）2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 表九．1 工薪收入與年份擬合曲線參照表七中的數(shù)據(jù)，運(yùn)用MATLAB建立擬合曲線。八、 模型應(yīng)用 影響房價的各個變量的預(yù)測選取北京為例，收集了北京從2003年到2009年與房價最相關(guān)的四個因素，見表九。模型計算值Y =*（ApjA）+*(BpjB) +*(CpjC) +*(DpjD) + pjY將上式右側(cè)參數(shù)及矩陣帶入可得模型計算值Y（利用MATLAB軟件，計算程序參見附錄6）,結(jié)果見表八及圖6 表八 實際值均衡價格與計算值均衡價格對比分析城市實際商品房平均銷售價計算商品房平均銷售價誤差百分比11379913731%268866655%332633321%41284013181%549835375%678267351%754275024%835323029%926802961%1035093458%1129313128%1224522717%1332233417% 圖6是實際房價與計算房價對比圖，通過此圖可以更加直觀地看出二者的對比情況。所以模型進(jìn)一步化簡為：=*()+*()*()+ *()即 Y=*()+*()*()+ *()+即 Y =*（ApjA）+*(BpjB) +*(CpjC) +*(DpjD) + pjY 或Y =*ΔA +*ΔB +*ΔC +*ΔD +pjY其中= ， ,pjY=七、結(jié)果分析、回歸分析應(yīng)用上述模型從理論上來說可以由一個城市的工薪收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄余額、造價、人均全年住房支出等方面的信息來推求這個城市的商品房平均銷售價。yc=181。ya=181。cd=181。cc=181。db=181。cb=181。ad=181。ac=181。ab=181。aa=181。dd=0式4式式2，式3，式4寫成矩陣相乘的形式為： * = 則求解參數(shù)的公式為： = * 式5具體到本問題中，我們運(yùn)用往年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)對模型中各個參數(shù)的求解。bd+*181。yd+*181。cc+*181。ac+*181。db=0式2同理＝0推出：181。bb+*181。yb+*181。ca+*181。aa+*181。da表示序列ΔD和ΔA的協(xié)方差，則上式可寫成： 181。ba表示序列ΔB和ΔA的協(xié)方差，181。ya表示序列ΔY和ΔA的協(xié)方差，181。如表五所示各序列一般假定為白噪聲序列，假定其服從均值為0，方差為的正態(tài)分布表五城市YABCD北 京13799天 津6886石家莊3263上 海12840南 京4983杭 州7826福 州5427武 漢3532長 沙2680成 都3509昆 明2931拉 薩2452西 安3223將其中心化后得YpjY=*(ApjA)+ *(BpjB)+ *(CpjC)+ *(DpjD)+ 上式即為ΔY =*ΔA +*ΔB +*ΔC +*ΔD+ 現(xiàn)在對模型的參數(shù)進(jìn)行最小二乘法估計[3]其中ΔY、ΔA、ΔB、ΔC、ΔD各序列（矩陣）的值見表六表六△Y△A△B△C△D北 京天 津
數(shù)學(xué)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1