房地产泡沫建模(有程序)
数学建模 房地产泡沫问题建模
房地产泡沫问题房地产泡沫是房地产资产的价格脱离了实际基础价值连续上涨的现象。
房地产泡沫的主要特征是：第一，房地产泡沫是房地产价格波动的一种形态；第二，房地产泡沫具有陡升陡降的特点，振幅较大；第三，房地产泡沫不具有连续性，没有稳定的周期和频率；第四，房地产泡沫主要是由于投机行为、货币供应量在房地产经济系统中短期内急剧增加造成的。
投机价格机制和自我膨胀的机制是房地产的主要内在运行机制。
房地产泡沫是在内在传导机制和外在冲击机制的共同作用下，开始产生、膨胀和崩溃的。
泡沫经济：虚拟资本过度增长与相关交易持续膨胀日益脱离实物资本的增长和实业部门的成长，金融证券、地产价格飞涨，投机交易极为活跃的经济现象。
泡沫经济寓于金融投机，造成社会经济的虚假繁荣，最后必定泡沫破灭，导致社会震荡，甚至经济崩溃。
泡沫经济可分为三个阶段，既泡沫的形成阶段、泡沫的膨胀阶段、泡沫的溃灭阶段。
虚拟资本（Fictitious Capital）是以有价证券（包括股票、债券、不动产抵押单）等形式存在的，能给持有者带来一定收入流量的的资本；现实资本（Actual Capital）就是以生产要素形式和商品形式存在的实物形态的资本。
在生产资本和商品资本的运动中不会出现泡沫，因为生产资本和商品资本的运动都是以实物形态流量为媒介，并进行和其相对应的流向相反、流量基本相等的货币形态流量。
因此人们认为泡沫经济产生于虚拟资本的运动，这也是泡沫经济总是起源于金融领域的根源。
此外，作为不动产的土地，其特殊的价格构成使土地资产成为了一种具有虚拟资本属性的资产，同时金融业与房地产业的相互渗透、相互融合，使得每次经济泡沫的产生都必然伴随着地产泡沫的产生。
与其他产业经济一样，房地产业在实际经济运行中也存在着较为明显的周期波动现象。
虽然理论界对房地产经济周期的定义有各种各样不同表述，但对房地产经济周期波动的表现形式还是相同的。
认为：房地产经济周期可以分为两个过程，即扩张过程和收缩过程。
最新房屋设计模型立体沙盘模型制作方法
的油漆来,喷在相应的 PVC 板上,送到设计部进行 雕刻。
三、雕刻楼房部件
设计部根据施工图按比例设计出楼房的结 构,并在电脑上分解成不同的板块,按施工的要 求设计出墙面的花纹、房顶的瓦棱、窗子等,然
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后发送到雕刻机在 PVC 板上雕刻出楼房的板块, 送到制作部制作。
依地形图最低等高距至最高等高距次序切割; (2)将切割好的各层泡沫板依次用泡沫胶粘
贴; (3)用手提微型切割机配合电烙铁修饰山
头; (4)使用加热切割方法将河流、山塘水库挖
出;
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四、安装光电部分: (1)选用防水型灯串联,每串 36 个灯泡; (2)将防水型灯安装于河流、山塘水库之下, 上面覆盖绿色有机板; (3)将防水型灯安装于各行政单位的位置上,
设计部雕刻出楼房与路的标识、文字,做成
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小标牌,粘在相应的位置。
以上是房地产楼群沙盘制作流程。这些步骤 可以分开进行,也可以颠倒顺序,或是几个步骤 同步进行,每一个模型室的流程都不太相同。
户型模型制作起来比大型的沙盘要简单点。 它大多用单独的小台子,用厚 PVC 板做墙。为了
水平比例尺,是沙盘两点间的水平距离与相 应实地水平距离之比.水平比例尺的大小,根据
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使用目的和条件而定,如研究分队的战术动作时, 比例尺通常大于 1:1000.
根据水平比例尺即可计算沙盘框的大小.如 制作区域的长为 10 公里,宽为 7 公里,沙盘的水 平比例为 1:2500.则沙盘的长,短边为:
看清内部构造,外墙ຫໍສະໝຸດ 般用透明的有机玻璃板来 制作。工业模型的做法和沙盘相似,也要依图纸按 一定的比例缩小,雕刻出板块,用三氯甲烷粘合。 一般情况下,它是放在玻璃罩里,而不放在台子 上。
房地产模型制各方面流程
2、环境景观模型设计制作进程：
建筑模型总体环境将由公司景观设计师进行把控。专业制作人员结合图纸进行设计制作。形成点、线、面的结合。同时使用建筑模型小品仿真塑胶树树粉草粉树木、模型小品、建筑模型雕塑等，完全能突出人与绿化的和谐统一及高档楼盘的精致。需制定公司提供的整体方案为基础展开节奏的变化。铺设建筑模型小品草皮，外观极好，会使整个绿化美观精致。
1、建筑模型制作进程：
建筑模型制作师根据需制定公司提供的图纸施工制作。制作工艺采用铣床、冲床加工进口，效果以真实、美观为原则。所有建筑均采用A utoCA D绘图，精雕GCC激光三维电脑雕刻机切割细部、建筑模型技师手工粘接的最新流水线作业法，既保证了各部件的质量又保证了工期。建筑物单体外表资料成型后经整体水磨加工，最后喷三度ICI进口汽车漆，这样建筑整体无接缝，可以用水、酒精清洗，经久不变形，色彩永不退色。
3、建筑模型环境灯光组装：
建筑模型模型灯光系统由集成电路块编程。通过可编程控制器反映出千变万化的霓虹灯夜景效果。
4、制作完工检验
依照制定公司的质检规范进行细Байду номын сангаас检查和调整。质检部经理及项目负责人对照图纸。
5、需制定公司验收和微调
业务经理及技术总监将协助需制定公司作最后验收微调。
6、建筑模型出厂验收拍照
沙盘建筑模型的制作流程
首先肯定是沙盘建筑模型制作前期筹划，设定建筑模型制作风格。根据需制定公司提供的平面图、立面图、效果图及模型要求来准备建筑模型小品。
其次，模型公司对模型的报价和预算，预算员根据建筑风格、房地产模型比例大小、资料工艺及图纸深度确定模型收费、签订制作服务订单。
最后，制作组织会审，确定房地产模型材质（ABS板、PVC、木质等等）、处置工艺、制作工期及效果要求。技术人员将核对分析图纸。
数学建模论文——抑制房地产泡沫问题
华东交通大学理工学院数学建模协会首届数学建模竞赛题目: 抑制房地产泡沫问题参赛队员专业班级电话方明翔11机械电子工程1872009280511机械电子工程题目抑制房地产泡沫问题近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况。
房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。
因此如何有效地抑制房地产价格上扬，是一个备受关注的社会问题。
现在请你就以下几个方面的问题进行讨论：1．建立一个城市房价的数学模型，通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析；2．通过分析找出影响房价的主要因素；3．给出抑制房地产价格的政策建议；4．对你的建议可能产生的效果进行科学预测和评价。
目录数学建模课程论文 (1)题目 (1)目录 (2)摘要： (3)关键词： (3)问题重述 (3)问题分析 (3)合理假设： (6)符号说明： (6)模型的建立及求解 (6)模型的检验及应用 (9)结论与小结 (12)参考文献： (13)摘要：房价作为一种价格杠杆，在引导房地产可持续发展和抑制房地产泡沫将起到积极的作用。
科学合理地制定房价，对房地产的发展具有重要意义。
本文先从产生房地产泡沫的原因谈起，找出影响房产的相关因素，然后从房地产开发商和消费者两个方面展开讨论，得出两个不同的模型。
模型一从开发商的角度建立模型，运用定性的分析方法，分析一个商场中只有一个房地产开发商，两个开个商和多个开发商的情况，运用博弈论的方法给出不同的模型，给出一个从特殊到一般的数学模型，并运用相关的经济理论进行解释；模型二从消费者的角度建立模型，运用有效需求价格，动态地确定消费者的房价的范围。
在此基础上，采用一元线性回归，通过推导出的模型和运用大量的数据对模型的进行验证和分析，得出房价与其中几个主要因素的关系：主要因素回归方程复相关系数RGDP与房价0.98135人均可支配收0.93943入与房价影响当前房价的主要因素，如社会因素包括国民经济的发展水平、相关税费、居民的收入、政策导向、社区位置等，自然因素包括地价、建安成本和开发商利润等；并在分析影响房价的诸多因素之后，提出了八点政策性建议。
泡沫问题的数学模型
-Ryd+ *Rad+ *Rbd+ *Rcd+ *Rdd=0-----------------------------式5
把式2、式3，式4，式5写成矩阵相乘的形式为：
* =
推求参数的公式为：
= * --------------式6
具体到本题中，我们运用往年的统计数据对模型中各个参数的求解。
C：表示竣工房屋造价序列（元/㎡）
D：城乡人均储蓄余额序列/元
Y：住房均衡价格指标序列，均衡价格(equilibrium price)是指消费者对某种商品的需求量等于生产者所提供的该商品的供给量时的市场价格。均衡价格是由需求和供给两种力量共同决定的。它与吸纳率和交易价格有关。[1]
：为随机变量；
Uy,Ua,Ub,UcUd分别为Y,A,B,C,D序列的均值序列
S(a) = 2*(ΔY t- *ΔA t- *ΔB t- *ΔCt- *ΔD)*(-ΔA t)=0---------------------------式1
用Rya表示序列ΔY和ΔA的协方差，Raa表示ΔA序列的方差，Rba,表示序列ΔB和ΔA的协方差，Rca表示序列ΔC和ΔA的协方差：式1可写成：
ΔY,ΔA,ΔB,ΔC,ΔD分别表示Y-Uy,A-Ua,B-Ub,C-Uc,D-Ud序列，即中心化序列
：序列的方差
, , ,：模型参数
S(a)：为残差的平方和
n：统计城市数（样本数）
R：中心化序列的协方差
四建立模型并分析
一、模型推导过程
表一为我国12个主要城市住房均衡价格及其相关因素的统计表。依照此表我们可以求得各因素与住房均衡价格的相关系数进而判断各因素对房价的影响程度如表二所示。
房地产行业价格泡沫的经济学模型设计
所谓泡沫指的是一种资产在一个连续的交易过程 中
房地产泡沫的判定并无定论 ， 在任一特定的时点上准
陡然涨价 ， 价格严重 背离价值 ， 在这时的经济 中充满 了并 确判定房地产的泡沫程度实 际上 非常困难 。中国社会科
不能反映物质财富的货币泡沫 。资产价格在上涨 到难 以 学 院财贸经济 研究所 的倪 鹏飞 （０ ４ 认 为 ， 般一 国的 ２０ ） 一 承 受的程度时 ， 必然会发生 暴跌 ， 仿佛 气泡破灭 ， 经济 开 房地 产价格是否 存在泡沫 可以从 以下指标或状况 判断 ： 始由繁荣转向衰退 ， 人称“ 泡沫经济” 泡 沫经济的两大特 ① 房价表 现 ： 售价畸 高 ， 全面高涨 ， 实际租金下降 （ 如表 １ 征是 ： 商品供 求严重失 ， 需求 量远远大于 供求量 ； 机 所示 ）②需求表现 ： 投 ； 房屋销售急剧增长 ， 抵押贷款大幅增
需 率
＜ ２
率＞ ２ 严 重 下 降 下 降
求 抵 押 贷 款增 长率
１ ＜ 长 率 ／ 均 收 入 增 长 率＜ 增 长率 ／ 均 收 入 增 长 率 ＞ 增 长 率 ／ 均 收 入 增 长 率＞ 增 人 ２ 人 ２ 人 １ 大 量 进 入
大 量 进 入
表 储 蓄 占总 存 款 比 例 储 蓄 占总 存 款 比例 下 降
现 国 际 游 资
民 间 游 金
快 速大 量 进 入
快 速 大 量 进 入
大量 进 入
大 量 进 入
由表 ２我们可以看 出， ， 在中国目前的房地产市场 ， 房 减少 ； 国际热钱与民间游资大量流入。这 些现 象都说明 中 屋销售额超常增长 ； 押贷款爆炸性增长 ； 民储蓄快速 抵 居 国的房地产市场在需求 向表现为泡沫 。
中国房地产市场泡沫形成机制与预警模型的构建
中国房地产市场泡沫形成机制与预警模型的构建下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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经济学中房地产市场泡沫预警模型研究
经济学中房地产市场泡沫预警模型研究随着经济全球化和市场化的加深，房地产市场的波动对国民经济和金融体系的运行产生了重要影响。
泡沫经济是指市场中某一资产或者某一产业在价值评估过程中偏离基本面，形成价格高估的特殊现象。
泡沫的破裂常常导致市场的剧烈调整和经济的衰退，因此，对房地产市场的泡沫进行预测和预警成为了经济学研究中的重要课题。
房地产市场泡沫的预警模型是一种基于宏观经济数据和市场行为的预测模型，通过对市场供需、价格和交易量的分析，识别市场中是否存在泡沫，并提前预警可能出现的风险。
具体而言，泡沫预警模型可以通过以下几个方面的研究来实现：首先，需要建立一个合理的经济模型，包括对房地产市场供需关系的分析。
这可以通过基于收入、人口、利率等宏观经济指标的回归分析来实现。
例如，一般来说，随着经济发展和人口增长，房地产需求将增加，而利率的上升可能会抑制房地产市场的需求。
因此，泡沫预警模型可以通过分析这些指标与房地产市场价格的关系，来预测市场是否处于泡沫之中。
其次，需要考虑市场行为主体的行为规律。
例如，套利者在市场中的交易会对价格形成产生巨大影响。
泡沫预警模型可以通过分析套利者的行为规律，例如他们的交易频率、规模和套利策略等，来判断市场是否存在泡沫。
此外，投资者的投资行为也对市场的泡沫形成起到重要作用。
因此，研究投资者的心理和决策过程，如风险偏好、信息获取和判断等，对泡沫预警模型的构建具有重要意义。
第三，需要考虑市场结构和政策环境的影响。
房地产市场的监管政策、土地供应、金融投资政策等都会对市场的泡沫形成产生重要影响。
泡沫预警模型需要对这些因素进行综合考虑，以便更准确地预测市场泡沫的出现和破裂。
最后，应该进行实证分析和模型评价，以验证模型的有效性和准确性。
通过对历史市场数据的回溯测试和灵敏性分析，可以评估模型的预测能力和应对市场泡沫的有效性。
如果模型的预测准确度较高，说明该模型具有较好的预警能力，并可以应用于实际监测和政策制定中。
地产泡沫预警模型及实证分析_闫妍
2006年6月系统工程理论与实践第6期 文章编号:100026788(2006)0620001207地产泡沫预警模型及实证分析闫 妍1,成思危1,黄海涛2,汪寿阳1,2(1.中国科学院研究生院管理学院,北京100080;2.中国科学院数学与系统科学研究院,北京100080)摘要: 在短视的理性预期均衡(my opic REE)理论框架下,引入“负红利”的概念,证明土地价格在实际贴现率下是一个贴现鞅.利用1986年-1990年日本8个督道府剔除通货膨胀率之后的地价数据建立了一个地产泡沫预警模型,并对中国16个重点城市2003年和2004年地产市场的泡沫情况进行了实证分析.实证结果表明:2004年杭州、上海和沈阳存在着严重的地产泡沫;成都和重庆等地的地产市场有过热的迹象.地产泡沫预警模型对于防范地产泡沫的发生,促进中国房地产市场的健康发展具有重要意义.关键词: 地产泡沫预警模型;投机;鞅;负红利;短视理性预期均衡中图分类号: F29313 文献标识码: A Land Bubble Early2warning M odel and Practical AnalysisY AN Y an1,CHE NG Si2wei1,HUANG Hai2tao2,WANG Shou2yang1,2(1.School of Management of G raduate University,Chinese Academy of Sciences,Beijing100080,China;2.Academy of Mathematics and Systems Science,Chinese Academy of Sciences,Beijing100080,China)Abstract: Based on the theory of my opic REE,this paper introduces“negative dividend”into analyzing the landbubble.I t is proved that the land price is a discount martingale under the real discount rate.The m odel is foundedwith the real land price data,which has been eliminated the in flation rate from the market land price of8im portantJapanese prefectures,whose real estate markets were overheating during1986-1990.And then the m odel is used toanalyze the land bubble of16im portant Chinese cities in the year2003and2004.The practical analysis shows that in2004,there was big land bubble in Hangzhou,Shanghai and Shenyang,and the land markets of Chongqing andChengdu were hotter than usual too.This m odel is im portant to China real estate market’s healthy development.K ey w ords: land bubble early2warning m odel;speculation;martingale;negative dividend;my opic REE(rationalexpectation equilibrium)1 引言2003年以来,我国上海、杭州等地商品房销售价格持续快速上涨,国内外学术界和业界对于“中国是否局部存在房地产泡沫”的问题争论不休.从历史上看,房地产泡沫破灭虽然是小概率事件,但一旦泡沫破灭,将给该地区的经济和社会发展带来长期破坏性的影响.因此,为了保证国民经济的健康发展,我们应建立有效的房地产泡沫预警模型,对危机状态做出及时和准确的判断.由于房地产泡沫产生的历史较短,国内外学者对房地产泡沫度量以及预警问题的研究相对较少,其研究主要可归纳为两种方法.一是计算泡沫度.20世纪90年代初,日本房地产泡沫破灭,爆发了人类历史上迄今为止最严重的房地产经济危机.1993年日本经济白皮书[1]中指出,所谓“泡沫”是指资产价格大幅度偏离由经济基础条件决定的理论价格而上升.日本学者野可悠纪雄[2](1989)和竹内宏[3](1996)利用收益还原模型,计算土地理论价格,并与市场价格比较,计算泡沫度大小,从而对房地产市场的安全情况进行预警.二是通过建立预警指标体系,确定各指标的测度段,根据各项指标值综合评价泡沫程度.以该思想为基收稿日期:2005204226资助项目:中国科学院虚拟经济与金融研究中心和北京市科委博士生毕业论文资助基金(ZZ0518) 作者简介:闫妍(1980-),博士研究生;成思危(1935-),教授,博士生导师;黄海涛(1981-),博士研究生;汪寿阳(1958 -),教授,博士生导师.2系统工程理论与实践2006年6月础的预警研究方法在我国也被一些研究者所采用.谢经荣[4](2002)提出了分析房地产泡沫的指标体系法,指标体系分为三大类:预示指标、指示指标和滞后指标;李维哲和曲波[4](2002)把泡沫的预警指标分为生产类指标、交易类指标、消费类指标和金融类指标,并采用功效系数法来计算泡沫的综合测度系数;高汝熹和宋忠敏[5](2005)在对上海房地产泡沫的实证研究中,分别界定房地产投资占G DP的比重、房价收入比和租售比三个指标值的合理区间,根据单项指标指数加权平均结果判断出2004年上海房地产泡沫已进入危险区.但是,房地产市场是受政策因素、社会因素、心理因素等众多难以量化因素影响的市场,因此在利用现有模型进行预警时,由于一些重要、但难以量化的因素不能合理进入方程,致使计算结果失真,影响模型预警的实际效果.K inleberger[6](1978)对“泡沫”的定义中强调“一种或一系列资产价格在一个连续过程中的陡然上升,开始的价格上升产生进一步价格上升的预期,并且吸引新的买主”,即房地产泡沫经济最直观的表现是地价和房价“在一个连续过程中的陡然上升”.日本泡沫经济时期(1985年-1990年)全国平均地价指数上涨了4613%,而东京和大阪等六大都市的地价指数上涨了198%.资本品的市场价格快速上涨主要有两种成因:一是市场价格远低于由经济基础条件决定的均衡价格水平,“价值回归”促使价格快速上涨;二是市场价格高于由经济基础条件决定的均衡价格水平,“投机炒作”导致价格快速上涨.第一种情况属于正常的价格上涨范畴,而第二种情况是房地产泡沫经济产生的重要原因,也是本文的主要研究对象.土地是房地产之源.19世纪末G eorge[7]认为地价能够以高于经济增长率的速度上涨,主要有两点原因:一是土地供给的有限性;二是土地对于所有产业的必要性.Feiger[8](1976)认为市场上一些投机者明知道某些资产价格高于实际价值,但他们确信将来会有更多的人愿意以更高的价格购买,因此不断购进该种资产.投机者“追涨杀跌”的交易行为,决定了在泡沫经济时期,土地持有者为了获取更高额的土地交易收益,通常囤积土地,待价而沽,导致土地价格暴涨.K aldor和K eynes[9]将投机行为定义为“相对于必须长期持有的资产,投资者愿意为可以重复出售的资产支付更多费用的行为”.由于土地资源的有限性,在高投机的土地市场上,投机者购买土地是为了通过直接交易获得土地升值收益,土地持有者在出售该宗土地之前,没有任何正的收益.并且,为了提高土地未来的成交价格,土地持有者通过媒体宣传等方式造势,强化市场交易者对地价涨势的正向预期.相对于股票市场上的正分红收益,我们将土地出售前的造势费用类比为“负分红”.根据理性预期均衡[9](Rational Expectation Equilibrium)解释土地市场的投机行为,土地市场是少数参与者参与的市场,市场参与者的交易行为会影响市场均衡,市场均衡时的价格也会反映各投资者的信息,同时市场的价格信号又会反过来影响个体交易者的行为.2 变量与模型假设模型假设:1.市场投资者都是风险中性的,共有n个交易者;2.市场交易者在t=1,2,3,…的时点上进行交易;3.历史可以重演.为了给出模型,定义符号如下:X为城市可供交易的土地总面积;P t为t时刻的实际地价,即剔除通货膨胀因素后的地价水平,P t∈E;i t为第t期市场利率水平;γt为第t期名义贴现率,γt=(1+i t)-1;αt为第t期社会全体土地持有者平均造势成本占土地交易价格的比例,即“负红利”;γ′t为第t期的实际贴现率,γ′t=γt(1-αt);x i t为第i个交易者第t期的土地交易量,购买为正,出售为负;s i t为第i个交易者第t期的私人信息,是包括t之前所有价格、成交量等信息的信号;S i t为第i个交易者第t期的私人信息空间,s i t∈S i t;x i t,P t为关于s i t,S i t的信息集可测;s t为市场全体交易者第t期私人信息的向量,s t=(…,s i t,…);S t为市场全体交易者第t期的私人信息向量的空间,s t∈S t;υ为定义在E×S t空间上的函数;υi(s i t)为s i t的先验概率,υi(s i t)>0. 3 定义及定理证明定义1 短视(My opic)交易者在进行每一次交易时,只考虑当前交易期和之后第一个交易期的资产成交价格.定义2 短视理性预期均衡(My opic REE)短视理性预期均衡是一个函数<t,使得P t=<t(s t),S t=<-1t(p t),同时x i t(p t,s i t,S t(p t))满足:1)市场出清,Πt 和Πs t ,有∑ni =1x i t(p t,s i t ,S t (p t ))=0;2)当p t =E[γt p t +1(1-αt )|s i t ,S t ]时,x it ∈[0,X ];当p t >E[γt p t +1(1-αt )|s I t ,S t ]时,x i t =0;当p t <E[γt p t +1(1-αt )|s i t ,S t ]时,x i t =X .定理1 在短视理性预期均衡下,Πi 和Πt ,有p t =E[γt p t +1(1-αt )|s i t ,S t ].证明 对于Πt ,令G i t =[γt (1-αt )p t +1-p t ]x i t .由市场出清得,∑ni =1G I t=∑ni =1[γt(1-αt)P t +1-P t ]x i t =[γt (1-αt )P t +1-P t ]∑ni =1xIt=0因此,∑ni =1E (G i t|S t .=E∑ni =1G i t |S t =0(3.1)E (G i t |S t )=∑s i t∈S i tE (G i t|s i t ,S t )υ(s i t |S t )(3.2)由于交易者为理性人,故E (G i t |s i t ,S i t )≥0.由υ(s i t |S t )>0,可得E (G i t |S t .)≥0.若存在一个i 0使得E (G i 0t |s i 0t ,S i 0t )>0,则对于i 0有E (G i t|S t )>0,因此,∑ni =1E (G i t|S t )>0与(3.1)式矛盾.从而,对于Πi ,E (G i t |s i t ,S i t )=0,故,E[(γt (1-αt )p t +1-p t )x i t |s i t ,S it ]=x i t E[(γt (1-αt )P t +1-p t )|s i t ,S i t ]=x i t [E[(γt (1-αt )P t +1)|s i t ,S i t ]-p t ]=0从而,P t =E[γt (1-αt )p t +1|s i t ,S it ].定理2 在My opic REE 下,对于任一给定的T >0,P t 是相对于p t +T 的一个贴现鞅.证明 p t =γt (1-αt )E[p t +1|s it ,S t ]=γl t E[p t +1|s i t ,S t ]=γl t E[γl t +1E[p t +2|s i t +1,S t +1|s it ,S t ]=γl t γl t +1E[p t +2|s i t ,S t ]=γl t γl t +1…γl t +T-1E[p t +T |s it ,S t ]4 地产泡沫预警模型及实证分析4.1 预警模型上世纪90年代初日本房地产泡沫的破灭,对本国经济造成了长达14年的破坏性影响.一般而言,房地产泡沫经济通常发生在经济高速增长、房地产市场供求两旺以及地价房价均偏高的地区.依据上述标准,本文选取位于日本东京都市圈、名古屋都市圈和大阪都市圈三大商圈的9个督道府1980年-2002年的土地价格作为研究对象,分别将日本9个督道府1980年-2002年剔除通货膨胀率后的历年实际地价水平、实际地价一年增长率、实际地价二年环比增长率以及实际地价四年环比增长率的走势图绘制如图1,图2,图3及图4所示.由图1可知,日本各督道府地价水平差异较大.以1990年为例,地价从17.9万日元/平方米(爱知)到85.9万日元/平方米(东京)不等,离散程度较大.但比较图2、图3和图4发现,地价环比期限越长,各督道府的地价增长率走势相似度越高,即总体规律性越强.因此选取地价四年环比增长率作为研究对象.考察地价变化的长期趋势,也体现出房地产泡沫由量变到质变的形成过程.根据日本不动产研究所[11]对1950年至2000年日本地产周期的研究,界定日本第4地价周期为1985年9月(波谷)至1993年3月(波谷),波峰发生在1990年9月.由图4得到,除东京以外8个督道府均在1986年达到此轮地价周期的波谷,并于1990年达到地价周期的波峰.而东京自1987年地价从43.1万日元/平方米陡然上涨到89万日元/平方米后,在85万日元/平方米左右的高价位上维持了近5年,1991年3第6期地产泡沫预警模型及实证分析以后地价持续下降(见图1).由图4得到,东京此轮地价周期的波谷发生在1983年,波峰发生在1987年,与其他督道府相比,其波峰、波谷均提前3年到来.图1 1980年-2002年各督道府历年实际地价图2 各督道府实际地价一年增长率图3 各督道府实际地价二年环增长率图4 各督道府实际地价四年环比增长率原始数据来源:《Japan S tatistical Y earbook 》1982-2004[10]“Prices and Land Values ”根据图1,令各督道府地价符合指数形式,C i 表示与第i 个督道府基准地价水平高度相关的变量.讨论如下:1)令P t =e at2+bt +c i,则p t +T p t-1=e a (2tT+T 2)+bT-1,其中,t =实际年份-1985.用Matlab 拟合除东京以外8个督道府1986年-1990年实际地价四年环比增长率的走势图,函数表达式如下:p t +4p t=e 8ta +(16a +4b )=e 0.2449t +(-0.30195),令其为f 1(t ). 2)令P t =e at 3+bt +c i,则p t +T p t-1=e 3aTt 2+3aT 2t +(aT 3+bT )-1(4.1)用Matlab 拟合除东京以外8个督道府1986年-1990年实际地价四年环比增长率的走势图,函数表达式如下:p t +4p t=e 0.025289(t +2)2+(-0.3297),令其为f 2(t ).计算f 1(t )与f 2(t )的残差平方和,∑[y jt-f 1(t )]2=1.3264,∑[y jt-f 2(t )]2=1.10191,可得,∑[y jt-f 2(t )]2<∑[y jt-f 1(t )]2,f 2(t )的拟合程度优于f 1(t ).函数f 2(t )的Matlab 拟合图像见图5.4.2 αt 的变化与泡沫形成过程利率是政府对市场进行宏观调控的手段,利率调整反映出政府对现有市场状态的判断,是众所周知的公共信息.而造势成本αt 是土地持有者判断市场走势的私有信息.由于投资者是短视的,αt 是土地持有者为了将第t +1期的土地交易价格抬高到某一高价位而自愿支付的造势成本(包括广告费、贿赂政府官员4系统工程理论与实践2006年6月图5 日本泡沫经济时期实际地价四年环比增长率走势图注:实线为Matlab 拟合曲线;两条虚线表示95%的置信区间.等).当αt 给定后,造势者为得到更高的αt P t +1将提高p t +1;αt 是土地持有者对造势者哄抬价格的激励,因此更高的αt 将对应着更高的p t +1,土地持有者与造势者之间是重复合作博弈的关系.由定理二和(4.1)式可得,p t +1p t =e ・3at 2+3at +(a +b )=1γl t =1γt (1-αt )和p t +2p t +1=e 3a (t +1)2+3a (t +1)+(a+b )=1γl t +1=1γt +1(1-αt +1);则,γl t γl t +1=e 6at +6a=γt (1-αt )γt +1(1-αt +1);由a =0.02528912>0,可得γt (1-αt )γt +1(1-αt +1)>1(4.2) 下面我们将通过分析得出,(4.2)式的结论与地产泡沫经济形成过程“复苏-增长-过热”的内在机理一致.1)复苏期政府通常降低利率以复苏经济.即当i t >i t +1时,γt <γt +1,则1-αt >1-αt +1,αt +1>αt .由于利率降低,货币的机会成本也会随之降低,从而土地持有者可以拿出更大比例的费用支付给造势者,即αt +1>αt .2)增长期政府通常维持低利率保持经济增长势头.即当i t =i t +1时,γt =γt +1,则1-αt >1-αt +1,αt +1>αt .土地市场的投机特性决定了在经济繁荣时期,土地将成为人们竞相炒作的投机品,从而滋生了地产泡沫.由于信息不对称,土地持有者掌握了更多的市场上已经出现泡沫的信息,他们希望更高的价格尽快出现,及时将土地出手,这时他们将通过增加对造势者的激励力度来达到这一目的,即αt +1>αt .3)过热期政府通常会提高利率抑制经济“过热”.即当i t <i t +1时,γt >γt +1,但αt 和αt +1的大小关系尚不确定.当利率初次调高时,土地交易者可能认为这是偶然的变动,不代表市场所有交易者都认识到市场已经过热,因此他们仍将按照在增长期的策略行动,即αt +1>αt ;如果利率在短期内连续调高,土地持有者认识到市场过热已经是市场上所有交易主体的共同知识,预期地价将会下跌.此时土地持有者会选择尽快抛售手中的土地,并尽量降低造势成本以减小损失,即αt +1<αt .而投机品“自我实现预期”(Self 2fufilling )的特性决定,当市场交易者都预期地价将下降,不愿再花成本为土地涨价造势时,市场地价将真实下降.4.3 实证分析通过上述分析可知,如果已知f 2(t )的函数值,求得的t 值越大,说明泡沫度越大,泡沫破灭的可能性越大.为了更加直观,本文结合日本1986年-1990年地产市场的实际情况,粗略界定地产泡沫的预警区间如下:1)t <2时,处于安全区;2)2<t <3时,处于警戒区(1987年日本各督道府地价出现大幅上涨);3)3<t <4时,处于危险区(1988年是日本各督道府地价普遍上涨幅度最大的一年,大危机前兆的5第6期地产泡沫预警模型及实证分析6系统工程理论与实践2006年6月出现,理应引起日本政府的重视,并及时采取措施);4)t>4时,处于严重危险区(1989年5月-1990年8月,日本政府五次提高利率,但房地产泡沫已经膨大到一定程度,“过热”状态无法改变,房地产泡沫即将破灭).实证1 东京地产泡沫检验东京作为日本政治、经济、文化的中心,房地产市场在全国发展也相对较快,可视为日本国内房地产市场预警的先导城市.通过计算得到东京房地产市场1985年对应的t值为2.47,处于警戒区;1986年t值为3.61,处于危险区;1987年、1988年和1989年东京的t值分别为5.62、5.58和5.27,均处于严重危险区.根据本模型的分析,日本政府理应在1986年就意识到东京房地产市场局部过热;于1987年、1988年东京地价陡然大幅上涨,房地产市场处于严重危险区时,就应及时对全国房地产市场可能出现的整体过热做出判断,并及时采取宏观调控措施,这样也许会避免1990年大危机的发生.实证2 中国各主要城市地产泡沫预警假定中国主要城市的地价上涨是由“投机”引起的,并且由此可能引发的房地产经济危机,其市场表现与日本1990年房地产经济危机时的市场表现相似.根据国内16个重点城市2000年-2004年的地价水平和通货膨胀率,计算得到各城市2003年和2004年剔除通货膨胀率后的实际地价四年环比增长率,将其分别代入f2(t),可得相应的t值及各城市地产市场所处的警戒区间.由表1可知,杭州的地产市场在2003年和2004年都处于严重危险区;上海和沈阳在2004年处于危险区;重庆、成都、天津和南京则连续两年处于警戒区,其中,成都和重庆2004年的t值已十分接近危险区;大连和厦门在2004年也处于警戒区,但t值不大;其他城市的地产市场发展正常.表1 中国重点城市地产泡沫预警表2003年2004年城市实际地价四年环比增长率t所处警戒区间实际地价四年环比增长率t所处警戒区间北京-4.19% 1.37安全区0.64% 1.65安全区上海 5.99% 1.92安全区39.15% 3.11危险区深圳0.74% 1.65安全区 4.68% 1.85安全区广州} 2.47% 1.74安全区 1.77% 1.71安全区青岛 4.13% 1.83安全区 6.82% 1.93安全区大连 5.83% 1.91安全区15.57% 2.33警戒区重庆30.30% 2.85警戒区27.94% 2.77警戒区天津9.75% 2.09警戒区23.65% 2.63警戒区厦门 4.90% 1.86安全区14.48% 2.29警戒区成都21.56% 2.56警戒区33.80% 2.95警戒区南京14.68% 2.3警戒区12.54% 2.21警戒区海口0.16% 1.62安全区 3.79% 1.81安全区杭州90.29% 4.2严重危险区152.77% 5.05严重危险区沈阳31.34% 2.88警戒区46.83% 3.31危险区武汉 3.53% 1.79安全区 3.64% 1.80安全区西安 2.03% 1.72安全区 4.87% 1.87安全区 原始数据来源:国家统计局城市社会经济调查司提供下面我们对“中国主要城市的地价上涨是由‘投机’引起的”这一假设进行判断.联合国人居署(UN2 H ABIT AT)(2003)[12]在开展全球土地安全活动(G lobal Cam paign for Secure T enure),对不同国家不同城市的土地市场安全状况进行评价时,采用“地价收入比”评价城市地价是否偏高.“地价收入比”越高,说明地价相对于城市居民的实际支付能力越高,市场上支撑高地价的是投机需求,而不是居民的居住需求.地价收入比越高,则存在地产泡沫的可能性越大;地价增长越快,则泡沫破灭的可能性越大.表2为日本泡沫经济时期各督道府的地价收入比.其中,地价收入比为居住用途的平均地价与城市中等收入家庭月平均收入之间的比率.表2 泡沫经济时期日本各督道府的地价收入比1986年1987年1988年1989年1990年琦玉0.300.380.470.480.51千叶0.220.270.370.420.47东京0.74 1.53 1.52 1.32 1.16神奈川0.360.560.650.610.61爱知0.230.220.250.280.36京都0.330.330.380.570.73大阪0.400.430.550.770.89兵库0.290.300.380.460.54奈良0.220.220.260.370.52均值0.340.470.540.590.64表3 中国部分重点城市的地价收入比上海重庆成都天津南京杭州沈阳2003年0.500.620.430.430.610.580.632004年0.500.580.490.450.600.520.69 根据历史事实,1987年日本各督道府地价开始大幅上涨,由“投机”引起地产泡沫的产生.由表2可知,1987年日本各督道府地价收入比的均值为0.47,以后持续增大,即可认为如果地价收入比高于0.47,则地产市场存在价格泡沫.对表1中连续两年t 值大于2及某一年t 值大于3的7个城市作进一步分析.表3为中国部分重点城市2003年和2004年的地价收入比.由表3,上海、重庆、南京、杭州和沈阳5个城市2003年和2004年的地价收入比均高于0.47,成都2004年的地价收入比也超过0.47,说明这6个城市的地价上涨包含“价格泡沫”,对其地产泡沫的判断可维持表1的结论.虽然天津2003年和2004年的地价收入比均低于0.47,但是已很接近,可能存在“价格泡沫”.在对其余9个城市地价收入比的计算中发现,除北京以外的其他城市2003年和2004年的地价收入比均低于0.47;北京2003年和2004年的地价收入比分别为0.59和0.54,高于0.47.可见,北京地价水平相对于居民收入能力偏高,存在“价格泡沫”,但是根据表1的计算结果,泡沫破灭的可能性不大.5 结束语本文利用日本泡沫经济时期的数据建立了一个地产泡沫预警模型,并对国内16个重点城市地产市场的泡沫情况进行了实证分析.2003年和2004年,我国长三角地区以杭州和上海为代表,地产泡沫过大,如果任其继续膨大,泡沫将面临破灭的危险;东北沈阳的地产市场过热,政府应该对其今后的地价走势予以高度关注,如果地价继续快速上涨,应及时采取措施;西南主要城市成都和重庆的地产市场也需“降温”;天津、成都、大连和厦门的地产市场亦有过热迹象,但尚不严重;从北京市近年的数据看,由于政府采取了有力的控制地价的措施,2003年和2004年北京的地产市场仍处于安全区,但由于其基准地价较高,对房价产生了显著的影响;其他城市2003年和2004年的地产市场发展基本正常.通过以上分析,我们发现中国各城市的房地产市场发展不均衡,存在较强的地域性.因此建议中央政府在制定全国性“稳定房价”、“稳定地价”政策的同时,允许各地方政府根据当地房地产市场的实际情况,采取具体措施,避免“××有病,全国吃药”的发生,推动全国各地房地产市场的健康发展.参考文献:[1] [日]经济企划厅.经济白皮,平成5年版[M].大藏省印刷局,1993.[2] [日]野口悠纪雄.土地经济学[M].汪斌,译.北京:商务印书馆,1997.[3] [日]竹内宏.日本金融败战[M].彭晋璋,译.北京:中国发展出版社,1999.(下转第40页)7第6期地产泡沫预警模型及实证分析04系统工程理论与实践2006年6月2000.[3] Lee H,Billington C.Material management in decentralized supply chains[J].Operations Research,1993,41(4):835-847.[4] Lee H,Whang S.In formation sharing in a supply chain[R].W orking Papers,G raduate School of Business,S tan ford University,1998.[5] Davis T.E ffective supply chain management[J].S loan Management Review,1993,34(1):35-46.[6] Arns M,Fischer M,K em 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房地产发展问题模型建立与应用
房地产发展问题模型建立与应用随着城市化进程的不断推进，房地产行业成为了国民经济的重要支柱之一。
然而在快速发展的过程中，也暴露出了许多问题，如房价过高、房地产泡沫、房地产市场不稳定等。
如何建立有效的房地产发展问题模型，对于制定科学的房地产政策和保持市场平稳发展具有重要意义。
本文将介绍房地产发展问题模型建立的基础知识、模型构建方法及其应用。
房地产发展问题模型的基础知识常见模型类型根据不同的研究问题，房地产发展问题的模型类型有很多种，常见的包括：•多元回归模型•时间序列模型•GARCH模型•VAR模型•因子分析模型等等。
模型构建的基本流程1.收集数据：收集房地产发展相关数据，进行数据处理和清理，为接下来的模型构建做好数据基础。
2.确定模型变量：在收集的数据中确定与研究问题相关的变量，并把它们转化为数学模型中的自变量和因变量。
3.建立模型：在确定了模型变量之后，根据不同的研究问题和模型类型，选择合适的数学模型进行建立。
4.模型检验：建立模型之后，需要对模型进行检验，看是否符合实际情况和研究目的。
5.模型应用与结果解释：通过模型分析，可以得到关于研究问题的，并进行相应的结果解释。
模型构建方法房地产发展问题模型的构建方法有很多，下面将介绍几种较常用的方法。
回归模型多元回归是最基本的统计方法之一，可以用来分析两个或更多变量之间的关系。
在房地产领域，常用的回归模型包括线性回归模型、非线性回归模型和多元回归模型等。
其中，多元回归模型最为常用。
在构建多元回归模型的过程中，需要选取关键自变量并进行变量筛选，以保证模型的精度和准确性。
时间序列模型时间序列模型可以对房地产发展趋势进行预测和分析。
在时间序列模型中，需要对时间序列数据进行分析，确定数据的基本特征和变化规律，并选择合适的预测模型进行预测。
VAR模型VAR模型是一种多元时间序列模型，用于分析多个变量之间的关系和相互作用。
在VAR模型中，需要选择关键变量并建立模型，分析变量之间的相互影响和关系，并进行结果解释。
数学建模之房地产泡沫问题
抑制房地产泡沫问题摘要近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况。
房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。
因此如何有效地抑制房地产价格上扬，是一个备受关注的社会问题。
本文针对这个问题，从数学的角度建立模型，做进一步的分析。
首先根据中国统计年鉴某城市2003——2008年房地产业的部分数据用商值法建立城市房价的数学模型。
通过这个模型对房价的形成，演化机理进行深入细致的分析，找出影响房价的主要因素，分析总结这些因素，提出抑制房价的政策建议。
最后，建立灰色系统预测模型，预测2009年房价走势。
熵值法基本原理 在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。
信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。
根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度， 也可以用熵值来判断某个指标的离散程度， 指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。
灰色系统预测模型 在问题四中采用灰色系统预测GM （1，1）模型。
建立灰色预测GM （1，1）模型：(1)0()()d k a z k b += 其中，的（可）为x 的灰导数(1)(1)(0)000()()(1)()d kx k x k x k =--=；(1)0z 为(1)0x 的均质数列，(1)(1)(1)000(()(1)();2x k x k z k +-=；a 为发展系统，b 为灰色作用量，(1)0z 为白化背景 利用最小二乘法用MATLAB 编程求出a ，b 的值，继而作出预测关键词：熵值法灰色系统预测模型房地产一问题重述从 2003 年下半年开始，房地产业在发展过程中出现了部分地区房地产投资过热、房价上涨过高的现象，各项指标表明中国房地产存在一定程度的泡沫为保持经济健康稳定的发展，近年来，中央政府综合运用经济、法律和必要的行政手段，以区别对待和循序渐进的方式，对房地产业连续出台了一系列宏观调控政策。
房地产建模
数学建模集训第四次模拟房地产建模问题第一部分摘要近年来房地产行业备受关注，从中央政府的连续出台的土地政策，到金融机构存贷利率的持续上调，直到寻常百姓街头感叹楼价飞涨。
然而，这些言论多是对房地产的定性分析，本文通过建立房价模型、供给-房价模型、需求-房价模型、房地产与其他行业关联度模型，定量地分析房地产行业部分指标，并在此基础上定性评价行业态势，给出行业可持续发展方面的建议。
本文结构如下：房价模型的建立：为对天津市的房价演变趋势进行预测，我们根据灰色系统理论，建立GM(1,1)模型。
为进一步修正GM (1,1)模型预测值与实际值之间的误差，我们利用预测数据和原始数据的比例数据构造了误差的递减序列，使模型的平均误差降到1.2%以下，并由结果分析出10年4月份的房屋限购令导致房价较快上涨，而该影响现在已逐渐降低，房价回归稳定。
需求-房价模型及供给-房价模型的建立：西方经济学告诉我们，供给量与需求量与对应商品价格存在密切关系，此外也受购买力、生产力等因素影响。
因此我们搜集了房价、供给量、需求量、人均收入等数据，建立了BP神经网络模型。
对数据进行归一化预处理后，通过网络的学习与仿真，得到了误差在1e-004水平的神经网络，从而构建了符合实际的供需模型。
房地产与国民经济其他行业关联模型的建立：房地产行业的上游产业有水泥、机械、玻璃等行业，下游产业有装修、家电、文化等行业，同时又通过借贷与银行业、金融业息息相关。
因此我们搜集了上述行业的相关数据，通过灰色关联度分析等方法，建立了房地产与其他行业的关系模型，而房地产与各行业的关系分别如下：能源生产总量供水总量水泥产量建筑业总产值快递旅游总花费货币供应量高技术产业博物馆数0.73 0.58 0.79 0.82 0.74 0.79 0.81 0.81 0.72关键词：BP神经网络仿真；灰色系统预测；GM(1,1)模型；灰色关联度预测第二部分一、问题背景房地产行业既是国民经济的支柱产业之一，又是与人民生活密切相关的行业之一，同时自身也是一个庞大的系统，该系统的状态和发展对国民经济的整个态势和全国人民的生活水平影响很大。
房地产泡沫建模有程序
抑制房地产泡沫问题摘要房地产泡沫是指由房地产投机所引起的房地产价格脱离市场基础持续上涨。
作为国民经济先导性和基础性产业，中国房地产已经存在了泡沫现象．表观为在经济繁荣期,地价飞涨形成泡沫景气，但到达顶峰状态后，市场需求量急剧下降,房价大跌,泡沫也随之破灭。
下文中,我们以北京市房价为例，针对题目提出的问题展开分析。
收集其相关数据，分析确定影响房价的主要因素，用最小二乘法对数据拟合,并建立该城市房价的模型：x w x w x w y 332211***++=根据收集的数据，求得各影响因素的相关系数，代入上式得到房价的模型,再对模型进行修正,最终得到房价与各影响因素的关系式(即所求模型）：12.2384*90.3*30.0*11.1321--+=x x x y并通过此模型对房价的形成、演化的机理做细致分析，然后得出影响房价的主要因素。
其后给出抑制房地产价格合理性的政策建议，并针对建议提出科学的预测和评价。
一：问题重述:近几年来,我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况.房价的上涨使生活成本大幅增加,导致许多中低收入人群买房难.因此如何有效地抑制房地产价格上扬，是一个备受关注的社会问题．现在请你就以下几个方面的问题进行讨论:1.建立一个城市房价的数学模型,通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析;2．通过分析找出影响房价的主要因素; 3．给出抑制房地产价格的政策建议；４.对你的建议可能产生的效果进行科学预测和评价.二:模型假设与符号说明:（1)假设房价与人均可支配收入、房屋造价和人均GDP 呈线性关系; （2)消费者心理因素如对房价的期望可忽略,消费者对房屋无偏好; (3)假设银行利率每年保持稳定,房屋供需处于平衡状态;(4)忽略一些配套措施对房屋造价成本的影响,忽略人为的炒作和政府调控。
三：模型建立与求解：问题１:以下为收集的影响北京市房价的相关数据：年份人均可支配收入人均GＤP 房屋造价房价2０0１7７02.8 269９8 2844.4 6000２００2 8472.2 3０８4０290７。
泡沫问题的数学模型
泡沫问题的数学模型抑制房地产泡沫问题的模型设计摘要: 本文讨论了影响房地产价格的主要因素，找出了价格和其主要因素之间近似成线性关系，从而建立表示房地产价格的数学模型——多元线性回归模型，并对模型进行了全方面的论述，得出求解其中各个参数的方法，并最终求出房地产价格。
建模过程中，首先用科学分析的方法，确定主要因素并对其作数学抽象，再针对各因素综合运用多种数学方法进行分析求解。
第一，用概率论与数理统计的方法找出价格和各个因素之间的近似线性关系，确定模型；第二，用最小二乘法求解模型中的参数；第三，用回归分析确定模型精度及检验，从而得出一个完整的数学模型；第四，通过该模型深入分析了影响房地产价格主要因素，提出了一些政策建议，把高的开发成本降下来，同时调整供给结构。
第五，根据模型及建议进行合理的预测，最后分析模型的优缺点并提出了改进方向。
一问题重述所谓房地产泡沫直的是商品房售价远远超过起实际的价值。
近几年来，我国各大城市房价出现了普遍的持续上涨、高居不下的情况。
房价的上涨使生活成本大幅度增加，导致许多低收入人群买房难，目前我国城镇居民的人均居住面积只有发达国家的一半左右，甚至低于不少发展中国家，居民不是没有住房需求，而是现有的货币支付能力无法使其去实现购房的愿望。
尽管现在买房可以贷款，可以分期付款，但这也需要居民有相当好的收入水平，还要用好多年来供房直到中年甚至更晚才可以还清，一生中最好的时光就都交给了房子。
因此如何有效地抑制价格上扬，甚至能够降低房价，是一个备受关注的社会问题。
下面就就这个问题展开分析与建立数学模型，来研究如何有效的抑制房价上扬。
二基本假设影响房价的因素有许多，房屋建造成本、市场供求关系、城市经济发展、城市规模、等等。
现假设房屋价格与各个因素间的关系均为线性关系，且：（1）房屋建造成本用竣工房屋造价来代替。
（2）城市经济发展用人均GDP来表示。
（3）城市规模用建成区面积来表示。
（4）市场供求关系通过消费者的支付能力竣工房屋价格来体现，而消费者的支付能力有通过在岗职工的平均工资来衡量。
建筑方案泡沫模型
建筑方案泡沫模型建筑方案泡沫模型是指通过将建筑方案制作成泡沫模型来进行展示和评估。
泡沫模型的制作可以帮助我们更直观地了解建筑方案的外观、布局和空间氛围，同时也能够帮助我们在设计过程中发现问题并加以改进。
首先，泡沫模型的制作材料通常是泡沫板。
泡沫板具有重量轻、易切割、易粘合的特点，非常适合用来制作建筑模型。
制作泡沫模型的首要步骤是获取建筑方案的平面图和立面图，然后根据图纸的比例，将建筑方案按照比例缩小，然后将其投影到泡沫板上进行剪切和粘合，最终形成一个真实比例的建筑模型。
在制作泡沫模型的过程中，需要注意的是模型的精确度。
毕竟，泡沫模型是用来展示和评估建筑方案的工具，因此，模型必须尽可能准确地还原方案的设计意图。
在剪切和粘合过程中，我们需要仔细地操作，确保每一块泡沫板的位置和尺寸都准确无误。
制作好泡沫模型后，我们可以对其进行一些修饰和装饰，以使其更加逼真。
比如，可以使用各种颜色的纸板或涂料来模拟建筑物的外墙材料和颜色；可以使用小型雕塑模型来表示建筑物周围的环境和景观；还可以通过在模型内部安装灯光等方式，来展示建筑物的内部空间布局和光线效果。
泡沫模型的制作不仅仅是为了展示建筑方案，还可以帮助我们评估方案的各个方面。
通过观察模型，我们可以更好地了解建筑的整体形状、布局和比例是否符合设计要求；可以评估建筑物在不同角度和光线下的外观效果；可以检查建筑物内部的空间分配是否科学合理。
在评估过程中，我们还可以根据需要对模型进行修改和调整，以使其更符合设计要求。
除了用于展示和评估建筑方案外，泡沫模型还可以用于宣传和推广。
由于泡沫模型是具有立体感的，观众可以通过亲身参观模型来更好地了解建筑物的设计和特点，从而产生更强烈的兴趣和认同。
因此，在开展建筑项目推广活动时，泡沫模型也是一种非常有效的工具。
总之，建筑方案泡沫模型的制作和应用具有很大的实用价值。
通过制作泡沫模型，我们可以更直观地了解建筑方案的外观、布局和空间氛围，发现问题并加以改进；通过对模型进行修饰和装饰，可以使其更加逼真和吸引人；通过对模型进行展示和评估，可以更好地了解建筑物的设计和特点，从而更好地宣传和推广建筑项目。
中国房地产市场泡沫判断与预警模型研究
中国房地产市场泡沫判断与预警模型研究在过去几十年里，中国的房地产市场持续蓬勃发展，成为国内经济增长的主要驱动力之一。
然而，随着时间的推移，人们开始担心是否存在房地产泡沫并对其可能带来的风险产生了关注。
因此，研究如何判断和预警中国房地产市场泡沫变得尤为重要。
泡沫是指资产价格明显高于其内在价值的现象，通常会伴随着投资者的炒作行为和过度乐观的市场情绪。
由于房地产市场在中国的重要性，发展一种能够准确判断泡沫的模型对于政府和投资者都具有重大意义。
目前，研究学者们引入了多种模型来判断房地产市场是否存在泡沫并进行预警。
其中最常用的模型包括基本面模型、市场基本面模型和投资者情绪指标模型。
基本面模型是运用经济学基本原理、市场基本需求与供应等因素对房地产市场进行分析和判断。
该模型关注市场的供需平衡、经济增长、人口流动等因素，综合考虑这些因素对房价和租金的影响。
当这些基本面因素失衡或产生突变时，模型会发出警报。
然而，基本面模型存在的一个问题是，它仅考虑了市场的供求关系，忽视了市场心理因素对泡沫形成的影响。
市场基本面模型结合了基本面模型和市场情绪指标，用于判断投资者的情绪和市场炒作行为对房地产市场的影响。
该模型关注市场交易行为和投资者的情绪指标，通过分析市场数据、调查和心理学等多个维度的信息来判断市场情绪是否过热。
当市场情绪指标处于高位或呈现异常波动时，模型会发出预警。
市场基本面模型的好处是可以综合考虑市场心理因素和基本面因素，但它也面临着数据不稳定和预测的困难。
投资者情绪指标模型主要关注市场参与者的情绪指标，如市场情绪调查、股市投资者信心指数和媒体炒作等。
这些指标可以反映投资者对房地产市场的信心和预期，从而预测泡沫的发生和破灭。
这种模型的优势在于更加直观和易于理解，但缺点是它依赖于投资者的主观意识和情绪波动，无法完全代表市场的真实状况。
总体而言，判断和预警中国房地产市场泡沫是一个复杂而又具有挑战性的任务。
在进行相关研究时，应该综合考虑基本面因素、市场情绪指标和投资者情绪指标，并基于大量的历史数据和实证研究来建立相应的模型。
关于房地产的建模
关于房地产的建模关于房地产的建模引言房地产行业在当代社会起到了关键性的作用。
无论是作为人们日常生活的基本需求，还是作为投资和财富增值的机会，房地产都具有重要的经济和社会意义。
在房地产行业中，建模是一种重要的工具，它能够帮助我们更好地理解和分析房地产市场的运作机制。
本文将介绍关于房地产的建模方法和技术，并讨论其在房地产行业中的应用。
房地产建模的定义房地产建模是指通过数学和统计分析方法对房地产市场进行模拟和预测的过程。
通过建立房地产市场的数学模型，可以对房地产市场中的各种变量和因素进行量化和分析，从而更准确地预测市场走势和做出决策。
房地产建模的方法和技术统计建模方法统计建模方法是最常用的房地产建模方法之一。
通过对历史数据的分析和建模，可以发现房地产市场中的一些规律和趋势。
常用的统计建模方法包括回归分析、时间序列分析和因子分析等。
回归分析可以帮助我们了解房价与其他变量之间的关系，例如利率、人口和经济增长等。
时间序列分析可以用来预测未来的市场走势，而因子分析可以揭示房地产市场中的潜在因素和影响因素。
图论建模方法图论建模方法是近年来在房地产建模中兴起的一种方法。
通过将房地产市场中的各个因素和变量抽象为节点，并通过边连接这些节点，可以构建一个复杂的网络模型。
图论建模方法可以帮助我们更好地理解房地产市场中各种因素之间的相互关系和影响，从而提高决策的准确性和效果。
机器学习方法机器学习方法是近年来在房地产建模中越来越受关注的方法。
通过使用大量的数据和算法，机器学习方法可以自动学习和提取房地产市场中的规律和趋势。
常用的机器学习方法包括决策树、支持向量机和深度学习等。
机器学习方法可以帮助我们预测市场价格、进行市场分割和客户群体划分等。
地理信息系统（GIS）建模方法地理信息系统（GIS）建模方法是一种将地理空间信息与统计数据相结合的方法。
通过将房地产市场中的各种因素和变量与地理位置进行绑定和分析，可以更好地了解地理位置对房地产市场的影响。
关于房地产价格泡沫分析模型的研究综述
关于房地产价格泡沫分析模型的研究综述贺婷婷;朱红梅【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2013(32)11【摘要】改革开放以来，随着中国经济的快速发展，房地产行业作为国家经济的支柱产业之一，其发展备受瞩目，本文回顾了国内外学者关于房地产价格泡沫产生的原因主要包括投机，银行信贷支持，金融系统过度支持，总结了相关的分析模型，分析房地产价格泡沫的危害，应对房地产泡沫的解决措施。
%With the rapidly growth of China's national economy, the development of the real state industry which is considered as one of the national economic pillar industries has been paid a lot of attentions. The reason of real estate price bubble has been researched that it contained peculation credit support of the bank, excessive support of the financial system. Some relevant analysis models have been summaried. The hazard of real estate price bubble has been analyzed and the solution of real estate price has been put forward.【总页数】3页(P167-168,169)【作者】贺婷婷;朱红梅【作者单位】湖南农业大学资源环境学院，长沙410128;湖南农业大学资源环境学院，长沙410128【正文语种】中文【中图分类】F293.33【相关文献】1.房地产价值构成与价格分解——对房地产价格泡沫的政治经济学考察 [J], 王辉龙2.资产价格泡沫研究综述 [J], 刘凤元3.我国房地产价格上涨背后的制度性因素——兼论房地产价格泡沫 [J], 胡晓4.房地产价格泡沫的风险逻辑及政策启示 [J], 单克强5.房地产信贷政策与房地产价格泡沫 [J], 许承明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
房地产行业价格泡沫的经济学模型设计
房地产行业价格泡沫的经济学模型设计
陈斌;李莹
【期刊名称】《市场研究》
【年(卷),期】2008(000)010
【摘要】近年来，中国房地产价格持续攀升，特别是以上海为中心的长江中下游地区、以深圳为代表的沿海地区、以北京为代表的华北地区、以乌鲁木齐为代表的西部地区房地产价格上涨幅度为甚，各城市房价全线上涨至高位。
虽然目前中国的房价增速放缓，甚至有些地区的房价出现下调，但整体仍维持高水平，使得不少购房看望房兴叹。
据国家发改委、国家统计局7月16日发布的调查结果．
【总页数】3页(P32-34)
【作者】陈斌;李莹
【作者单位】紫琅职业技术学院工商管理系/中国建设银行南通分行;紫琅职业技术学院工商管理系/中国建设银行南通分行
【正文语种】中文
【中图分类】F7
【相关文献】
1.房地产价值构成与价格分解——对房地产价格泡沫的政治经济学考察 [J], 王辉龙
2.资本市场的价格泡沫——基于实验经济学的思考 [J], 付强;祁斐;谭珊珊
3.房地产行业价格泡沫的经济学模型设计——基于改进的CAPM模型 [J], 王晓辉
4.论中国房地产行业销售业绩及其影响因素——基于计量经济学模型的实证研究
[J], 邹青慧子
5.信息结构与资产价格泡沫研究——基于经济学实验方法 [J], 张振轩;陈国进;Jason Shachat
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抑制房地产泡沫问题摘要房地产泡沫是指由房地产投机所引起的房地产价格脱离市场基础持续上涨。
作为国民经济先导性和基础性产业，中国房地产已经存在了泡沫现象。
表观为在经济繁荣期,地价飞涨形成泡沫景气,但到达顶峰状态后,市场需求量急剧下降,房价大跌,泡沫也随之破灭。
下文中，我们以北京市房价为例，针对题目提出的问题展开分析。
收集其相关数据，分析确定影响房价的主要因素，用最小二乘法对数据拟合，并建立该城市房价的模型：x w x w x w y 332211***++=根据收集的数据，求得各影响因素的相关系数，代入上式得到房价的模型，再对模型进行修正，最终得到房价与各影响因素的关系式（即所求模型）：12.2384*90.3*30.0*11.1321--+=x x x y并通过此模型对房价的形成、演化的机理做细致分析，然后得出影响房价的主要因素。
其后给出抑制房地产价格合理性的政策建议，并针对建议提出科学的预测和评价。
一：问题重述：近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况。
房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。
因此如何有效地抑制房地产价格上扬，是一个备受关注的社会问题。
现在请你就以下几个方面的问题进行讨论：1．建立一个城市房价的数学模型，通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析；2．通过分析找出影响房价的主要因素； 3．给出抑制房地产价格的政策建议；4．对你的建议可能产生的效果进行科学预测和评价。
二：模型假设与符号说明：（1）假设房价与人均可支配收入、房屋造价和人均GDP 呈线性关系； （2）消费者心理因素如对房价的期望可忽略，消费者对房屋无偏好； （3）假设银行利率每年保持稳定，房屋供需处于平衡状态；（4）忽略一些配套措施对房屋造价成本的影响，忽略人为的炒作和政府调控。
三：模型建立与求解：问题1：以下为收集的影响北京市房价的相关数据：年份人均可支配收入人均GDP 房屋造价房价2001 7702.8 26998 2844.4 60002002 8472.2 30840 2907.4 70602003 9505.5 34892 2934.4 96602004 10493.6 41099 3381 110002005 13882 45444 3333.2 128962006 17653 50407 3742.8 147322007 19978 58204 4270.9 151622008 24725 63029 5100 182532009 26738 70234 6347.3 234612010 29073 76543 7589.6 25412注：以上数据来自《2010北京统计年鉴》1、模型建立：由于房价与人均可支配收入、人均GDP与房屋造价呈线性关系，而它们的线性组合仍为线性，故选用多元线性方程来建立此模型。
用最小二乘法对房价及影响房价的各种因素进行线性拟合，得到如下结果：（1）：房价与人均可支配收入的关系：回归方程：8328.0+y=x79149.1048*相关系数：9516r正相关很强=.0P值： 0.000001533<0.05 回归效果很好x 104（2）：房价与人均GDP的关系：回归方程：9114=xy37852.0-.4474*相关系数：9719r正相关很强.0=P值： 0.000000172<0.05 回归效果很好4x 104（3）：房价与房屋造价的关系：回归方程：63968556=xy.3-.2003*相关系数：9256r正相关很强=.0P值：0.000008651 回归效果很好根据以上结果，我们建立如下模型，具体表达式如下：x w x w x w y 332211***++=利用各年数据，通过解线性方程组确定各自变量的系数，即求出w 1、w 2、w 3的值。
2、模型求解：将收集的数据分组，带入如下公式：x w x w x w y iiiiiii332211***++=分析上表数据：对w i1、w i2、w i3进行处理，w i1 与w i2 与y i成正相关，对w i1的处理，舍去其偏差最大和偏差最小的值，之后取平均值；对w i2 的处理，舍去其偏差最大和偏差最小的值，之后取平均值；w i3与y i呈负相关，舍去其正值及偏差较大的值。
从而解得：11.11=w 30.02=w90.32-=w带入模型值，得到房价与人均可支配收入、人均GDP 与房屋造价的关系（即所求模型）：x x x y 321*90.3*30.0*11.1-+=3、模型修正：观察偏差数据，对其进行处理，去掉最大值与最小值，求平均值得偏差b=-2384.12经过修正后的模型如下：12.2384*90.3*30.0*11.1321--+=x x x y4、模型的检验与分析:（1）、模型检验：利用修正后的模型，根据图表对比，产生误差的原因除了人均可支配收入、人均GDP和房屋造价的影响，还有其他很多因素的影响，比如:政治因素（政府调控及重大政治性政策出台）、经济因素（经济增长速度、利率、储蓄率、地价及物价、工资等等）、行政因素（土地利用规划、房地产税制、住房政策及城市规划等）以及人的心理等等，在建模过程中忽略了这些因素的影响。
（2）、模型分析：北京房价近年来的历史演变：二十一世纪，我国经济进入高速发展时期，全国城市化进程加快。
作为伟大祖国的首都-北京，经济更加是突飞猛进，北京进入城市化发展最为迅猛的时期。
伴随经济的增长，北京人均GDP也大幅增长，城镇居民可支配收入也稳步提升，同时由于经济的增长生产物资价格也大幅上涨，造成建筑成本增加，这些都促使北京房价大幅上涨，涨幅快到以日计算，并且是一路飚红，让北京民众望而生畏。
促使房价高居不下的因素：走过经济高速发展的几年，北京的城市档次得到了提高，房价，随着经济的一路增长也昂首挺进，到底是何因素推动北京房价以如此迅猛的态势增长呢？a、经济发展的高速增长推动房地产市场升温众所周知，进入21世纪后，我国的经济取得了前所未有的快速发展，作为北方经济中心的北京，经济建设速度更是远远超过其他地区，根据北京市统计局统计数据显示，2010年北京GDP为13777.9亿元，人均国民生产总值超过6000美元大关，地方财政收入超过1100万元，而2007年北京市人均可支配收入为19978元，较去年同期增长了13.17%。
可支配收入的大幅上涨让更多的人有能力改善住房条件或进行房地产投资，购房需求进一步增加。
b、居民收入促使房价上涨随着我国社会主义经济建设的进行，国民收入稳步提升，国民购买力大大提高。
就北京而言，近些年来城镇居民人均可支配收入由2003年的9505.5元增长到2010年的29073元，可见北京居民购买力大大提升。
有需求就有市场，北京房地产市场必然火热，北京房价上涨是必然的，这也说明居民收入促使房价上涨，但房价涨的超过居民购买力这就不正常了。
c、房屋造价增长导致房价升高进入二十一世纪，我国经济建设进行的如火如荼，经济飞速发展，这就使得资源紧缺，同样对于建筑材料亦是如此，同时进入二十一世纪全国城市化进程加快，北京作为祖国的首都，国际化大都市，全国经济的中心，城市化进程较全国更是快，这就使得房屋造价增长，房屋造价增长，建房成本增加，房价随之必然增长。
问题2（分析影响房价的主要因素）：通过以上分析，影响房价的主要因素除了分析过的人均可支配收入、人均GDP 和房屋造价以外，还有很多重要因素，例如：1、供需不平衡（需大于供）北京的经济、城市发展、国际影响力各方面也正是在这一时期取得了最快的进步，从而真正确立了自己国际一线大都市的地位，水涨船高，作为中华人民共和国的伟大首都，北京受到了前所未有的万千宠爱，奥运会所带来的新一轮移居热潮成为北京别于其它地区的显著楼市景观，大量外来人口进京买房，使得北京房地产市场需大于供，这也是影响北京房价的一个原因。
2、土地价格上涨导致成本上升我国土地价格主要由取得成本、开发成本、政府收益三部分构成。
土地价的上涨使得开发商将土地成本增加的部分转嫁给消费者，这就提升了房价的上涨速度。
3、开发商囤地哄价直接影响房价走势在开发商中，存在着较为普遍的采取各种隐蔽手段违规销售、炒作、囤积房源、哄抬房价的行为，这也是造成房价上涨较快的主要原因之一。
到2007年底，全国房地产开发商囤地面积约10亿平方米，按照容积率3来计算，建成的商品房面积可达30亿平米，而2006年全国商品房施工面积为19.41亿平米，囤地面积已远远超过一年总施工面积，囤地现象到了非常严重的地步。
所谓的“地荒”，并不仅仅是实际意义上的供应土地紧缺，大量的土地囤积在开发商手中，他们故意拉长开发周期，造成上市新盘数量紧缩，房地产市场有限供给和无限需求之间的矛盾很难得以解决，从而加速了房价的上涨。
问题3（抑制房地产价格的政策建议）：由于我国经济的持续发展和人民物质生活水平的提高, 人们的投资意识不断增强, 为避免通货膨胀引发资产缩水, 购买房产成了不错的选择。
目前中国房地产已经存在泡沫现象，房地产的泡沫一旦破灭所带来的后果却是无法想象的。
房地产泡沫的破裂能引起巨大的经济危机和社会危机，我们可从以下几个方面来减轻房地产泡沫的影响，从而调控厂商与购房者利益的平衡，使房价完全合理化，不至于出现异常突变。
（一）强化土地资源管理政府加大土地供应调控力度，严格土地管理，适当增加中低价位普通商品住房和经济适用住房建设用地供应量。
依法制止炒买炒卖土地行为。
政府应当通过土地资源供应量的调整，控制房价的不合理上涨。
要坚决制止高档住宅的盲目开发和大规模建设，防止出现新的积压、出现由结构性过剩引发的泡沫。
（二）严格金融监管力度推动房地产泡沫产生的基金，绝大部分都是由银行流出的。
因此，要加强对银行的监管，从源头上控制投机资本。
银行应该从贷款上采取审慎态度，严格规定房地产贷款的比例和房地产抵押贷款融资的比率，严格审查房地产抵押贷款的条件。
（三）建立全国统一的房地产市场运行预警预报制度，加强和完善宏观监控体系应当通过对所有房地产市场信息的及时归类、整理和分析，就市场运行情况做出评价和预测，定期发布市场分析报告，合理引导市场，为政府宏观调控做好参谋。
国家要加快建立和完善房地产产业的宏观监控体系，通过土地供应、税收和改善预售管理等手段进行必要的干预和调控，有效地防止房地产泡沫的产生。
（四）加强对房地产投资、开发建设行为的监督首先，应当通过法律、税收等手段限制房地产产品的投机倒卖行为，可先对房地产商品的交易进行严格的登记制度，明析产权。
划清对二手房交易与投机炒卖房地产商品之间的界限，确定将要交易的对象。
运用税收等经济手段调控房地产市场，特别要加大房地产交易行为的调节力度。