數(shù)學(xué)建模論文-住房投資分析-在線瀏覽
2025-05-22 04:27本頁面
【正文】 ），對重慶市商品放價(jià)格進(jìn)行預(yù)測。2） 計(jì)算小概率誤差：所以，p=1,精度為一級。因此，模型：，可用于預(yù)測重慶市商品房價(jià)格。年份20112012201320142015商品房價(jià)格（元/平方米）677084801060013200164003）根據(jù)數(shù)據(jù)，用MATLAB進(jìn)行擬合，圖形如下所示，對比計(jì)算出來的數(shù)據(jù)，基本吻合。推動(dòng)重慶市商品房價(jià)格持續(xù)上漲的原因主要包括需求和供給兩個(gè)方面。房地產(chǎn)開發(fā)成本主要由地價(jià)和建筑材料價(jià)格組成，土地資源的不可再生性，決定了土地價(jià)格的總體上行趨勢。因此，不斷提高的房地產(chǎn)開發(fā)成本將成為客觀事實(shí)。4 決策：通過對以上模型的分析，投資者如果想在重慶投資住房，那就得盡快買。投資收益的利潤函數(shù)：假設(shè)投資所購住房面積為，第年該房價(jià)格，需繳納住房貸款利息，每年盈利為，累計(jì)盈利為，房屋同比價(jià)格變化指數(shù)為，折舊率為，每年租金盈利為，物業(yè)費(fèi)為，則有如下關(guān)系：該房實(shí)際價(jià)格： 年盈利滿足：所以，此次投資的最終利潤為：模型三：租金收益模型由需求價(jià)格彈性可知，商品價(jià)格下跌，往往導(dǎo)致需求量增加；相反價(jià)格上漲，則會(huì)抑制需求量甚至導(dǎo)致其下降。房屋租出率隨價(jià)格變化表每平米價(jià)位/元1418222630出租率100%92%75%32%0 據(jù)重慶房產(chǎn)網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)以重慶市為例，中等質(zhì)量住宅的平均出租價(jià)格區(qū)間為，不妨假設(shè)出租價(jià)格時(shí)，租出率為1；出租價(jià)格時(shí)，租出率為0。出租率隨出租價(jià)格變化圖則有此變化函數(shù)為：其中表示出租價(jià)格，為對應(yīng)的出租率。模型四：購房貸款決策假設(shè)現(xiàn)有購房資金萬元。在此情況下，其可購得房屋面積為：其中指其購房時(shí)房屋每平米的價(jià)格。在此情況下，可以購得的住宅面積為：，同樣應(yīng)用利潤關(guān)系式，其第一年的收益為：結(jié)合重慶市現(xiàn)有數(shù)據(jù)，可以賦值：， (折舊率的計(jì)算公式為：，磚混結(jié)構(gòu)住宅壽命理論為50年)，根據(jù)近期重慶市統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)資料,內(nèi)五區(qū)商品房銷售均價(jià)為6165,所以取，將數(shù)據(jù)分別代入以及中，計(jì)算得：顯然， 而在接下來的幾年中，本金還貸方案的還貸利息會(huì)逐年減少，利潤更豐，因此，在現(xiàn)有的政策背景、房地產(chǎn)業(yè)界大環(huán)境和大趨勢下，選擇更高的貸款額，購買更大面積的住宅，往往能夠獲得更高、更可觀的收益。故有： 模型五：風(fēng)險(xiǎn)模糊評價(jià)模型本模型力圖采用多層次模糊評判模型對個(gè)人房產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)給予一個(gè)定性與定量相結(jié)合的分析。：房產(chǎn)所處的位置、環(huán)境，物業(yè)管理水平。：開發(fā)商的資金風(fēng)險(xiǎn)、投機(jī)行為、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、對未來的預(yù)期。每個(gè)一級指標(biāo)下設(shè)若干指標(biāo)，見表1表1 風(fēng)險(xiǎn)因素綜合評價(jià)體系風(fēng)險(xiǎn)因素Ui子準(zhǔn)層因素Uij強(qiáng)較強(qiáng)一般較弱弱金融風(fēng)險(xiǎn)U1房貸利率變化風(fēng)險(xiǎn)U11通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)U12買方支付風(fēng)險(xiǎn)U1300政府風(fēng)險(xiǎn)U2政府對土地的規(guī)劃風(fēng)險(xiǎn)U210政府對開發(fā)商的監(jiān)管U22政府政策風(fēng)險(xiǎn)U220市場風(fēng)險(xiǎn)U3開發(fā)商的信用風(fēng)險(xiǎn)U310對市場未來的預(yù)期U3200市場投資行為風(fēng)險(xiǎn)U33
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