基于系统动力学视角的武汉市商品住宅价格分析

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基于系统动力学的住宅价格预测研究

２．ＧｕｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｎｏｈｌｏｙｇＭａｎａｇｅｍｅｎｔＯｆｉｃｆｅｆｏｔｈｅＳｔａｔｅ－ｏｗｎｅｄＡｓｓｅｔｓ，
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2024年武汉房地产市场分析现状

2024年武汉房地产市场分析现状引言武汉作为中国内陆地区重要的城市之一，其房地产市场一直备受关注。

本文将对武汉房地产市场的现状进行分析，探讨市场情况及其影响因素。

市场概况截至目前，武汉的房地产市场呈现出以下特点：1.供需平衡：武汉房地产市场供求关系相对平衡，房屋供应量与需求量基本匹配。

根据市场调研数据，房屋供应量与购房需求呈现较为稳定的态势。

2.市场成交量回升：近年来，武汉房地产市场成交量逐渐回升。

这一趋势主要受到政府政策的影响，例如降低购房门槛、调整房贷利率等措施。

3.房价稳定增长：虽然武汉房地产市场整体呈现平稳增长的态势，但房价增长速度较前几年略有放缓。

这一现象可能与供求关系的平衡以及政策调控有关。

影响因素武汉房地产市场的现状受多个因素的影响，以下是其中的主要因素：1.城市发展规划：作为中国内陆城市重要节点之一，武汉的城市发展规划将直接影响房地产市场。

例如，投资基础设施建设引发的区域热点，都将对房地产市场产生影响。

2.政府政策调控：武汉房地产市场的发展受到政府政策调控的制约。

政策调控的内容主要包括购房资格限制、房贷利率、土地供应等。

政府通过制定相关政策来引导市场稳定发展。

3.经济发展水平：武汉的经济发展水平直接影响房地产市场。

经济繁荣将带动人口增长及购房需求的增加。

同时，人民收入水平也将对购房力量产生影响。

4.供求关系：供求关系是房地产市场的基本因素之一。

供需关系的平衡与否将直接影响市场价格和成交量。

因此，市场调控措施应该合理调节供需关系。

未来发展趋势面对当前的市场现状和影响因素，武汉房地产市场未来将呈现以下趋势：1.市场稳定增长：基于当前供需平衡的格局和政府政策调控的力度，武汉房地产市场未来将保持平稳增长的趋势。

2.地段优势突显：随着城市发展规划的逐步落实，武汉市区以及周边区域的地段优势将进一步显现，引发购房热潮。

3.优质项目受关注：随着市场发展的成熟，购房者对于房产产品的要求将更加理性化。

2023年武汉房地产市场分析报告

2023年武汉房地产市场分析报告概述本报告旨在分析2023年武汉房地产市场的发展趋势和前景，提供市场参与者和投资者所需的信息和洞察力。

经济背景武汉是中国重要的中部城市，拥有强大的经济实力和发展潜力。

近年来，武汉的经济持续增长，吸引了大量的投资和人才流入该地区。

这种经济增长对武汉房地产市场产生了积极影响，推动了市场的快速发展。

市场趋势根据市场数据和分析，我们预测2023年武汉房地产市场将呈现以下趋势：1. 房价稳步上涨：由于供应紧张和需求持续增长，武汉的房价将继续上涨。

这为投资者带来了机会，但也带来了购房者的挑战。

2. 市区热门区域价值增长：市区热门区域的房地产价值将持续增长，因为这些区域拥有便利的交通、商业配套和优质的生活环境。

3. 二手房市场活跃：由于购房需求的增加和供应的限制，二手房市场将保持活跃状态。

二手房交易数量和价格都有望增长。

4. 创新科技影响：随着科技的日益发展，创新科技对房地产市场产生了深远影响。

例如，智能家居和数字化服务的普及将推动房地产市场的发展。

投资建议基于市场分析和趋势预测，我们对投资者提供以下建议：1. 把握房价上涨机会：加强市场研究，寻找适合的投资机会，并谨慎评估风险和回报。

2. 关注市区热门区域：市区热门区域的房地产投资有较高的增值潜力，但也要注意地段选择和价格合理性。

3. 多元化投资组合：考虑将投资分散到不同类型的房地产项目，以降低风险并寻找更多收益机会。

4. 寻求专业建议：在投资前，寻求专业的房地产投资咨询以获取准确和可靠的信息。

结论2023年武汉房地产市场将继续呈现稳定增长的趋势。

投资者可以通过把握房价上涨机会并关注市区热门区域获取较好的投资回报。

然而，投资决策应谨慎，建议寻求专业咨询以降低风险。

城市商品房价格系统研究

◆ 中图分类号：Ｆ０．文献标识码：Ａ４７９
格变化的主要驱动力，通过构造城市商品
内容摘要：本文结合价值决定论和供求决定论，以商品房价格系统作为研究对象，分析了影响商品房价格的主
关键词：商品房价格系统动力学因
果关系
商品房价格系统
由于住宅的特殊性，商品房价格的形成受多种因素的影响或制约，其所受影响因素极其复杂，多种因素相互制衡的结是果，而反过来房产价格又作用于它的某些影响因素，这就使得房产价格和其影响因素之间存在错综复杂的关系。因此，应从更深层次研究房价的影响因素人手，将房
成本即土地价值主要由城市经济发展水平
决定。在模型中，以土地供求比来表示土
／奉
地供求关系对土地价格的影响。其中，土地供应量除了与住房更新率、规划用于住宅的空地数量有关，还与国家出台的相关
土地政策有关。土地需求量则受开发商购
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法，目的在于研究信息反馈系统的结构和行为。ＳＤ是通过建立流位、流率系来研究反馈系统的一门科学，是系统科学的一个重要分支。住房问题牵涉到政治、经济、社
会和法律等多方面的因素，各影响因素之
间、因素与整体以及整体与环境之间相互
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【毕业论文选题】经管系毕业论文题目

经管系毕业论文题目随着世界经济一体化的趋势不断增强，经济发展越来越快，发展变化越来越明显，这就决定着经济管理在整个社会经济发展中的地位越来越重要，经济管理的权限需要进一步扩大，并增强管理的能动性。

为此诸多高校开设经管系旨在提高学生们的经济管理水平。

下面我们学术堂整理一份经管系毕业论文题目大全，希望对研究这一领域的各位学者们有所帮助，欢迎各位借鉴。

1经管系毕业论文题目一：1、关于PPP模式在城市基础设施建设中应用的研究2、中国房地产库存的影响因素分析3、跨境电子商务运营环境下物流模式选择研究4、O2O模式下零售企业物流服务网络节点布局优化研究5、上市房地产公司财务风险预警6、河北省交通基础设施建设项目PPP融资问题分析7、房地产类上市公司资本结构影响因素分析8、PPP模式研究9、基于系统动力学的众包物流服务质量评价研究10、政府购买公共服务的“PPP”模式研究11、A公司财务风险分析与防范研究12、“营改增”对物流业的税负影响分析13、房地产企业成本控制问题及对策14、“一带一路”背景下基础设施建设融资问题研究215、“营改增”背景下物流企业的纳税筹划研究16、“营改增”对我国房地产开发企业的影响与应对研究17、我国房地产开发企业土地增值税纳税筹划18、基于智慧物流配送路径的优化研究19、万达并购快钱的动因及绩效研究20、PPP模式在综合管廊项目中的应用研究21、万达企业发展战略及开发模式研究22、城市轨道交通PPP项目的风险分担研究23、W物流有限公司纳税筹划研究24、轻资产模式在国有房地产企业转型中的应用研究25、企业转型财务战略研究26、房地产上市公司财务绩效评价研究27、“营改增”对鉴证咨询服务业的影响及对策研究28、“营改增”对物流业的影响研究29、营改增对不同规模物流企业的影响及对策研究30、考虑不确定性的PPP项目物有所值定量评价研究331、京东商城配送服务质量评价及改进研究32、供给侧改革视角下商品住宅去库存研究33、万科集团财务战略优化研究34、“营改增”对房地产企业的财务影响研究35、PPP项目管理流程评价研究36、恒大地产与绿地控股的财务战略比较研究37、基于作业成本法的Y物流公司成本控制研究38、房地产企业多元化融资方式及其效果研究39、营改增对A房地产公司的影响及对策研究40、房地产公司营改增后税负影响因素研究经管系毕业论文题目二：41、X房地产企业财务风险控制研究42、污水处理厂PPP项目的风险及投资决策的研究43、新市民基本住房需求的供给侧改革研究444、中国PPP的实践、主要融资模式和前景45、PPP项目的绩效评价体系研究46、供给侧改革对西安市房地产住宅市场的影响分析47、万科股份有限公司盈利能力研究48、营改增对房地产企业税收影响的研究49、L房地产有限公司“营改增”税收筹划研究50、我国PPP模式融资风险分担研究51、村民委员会参与农村食品安全治理研究52、轮式全向移动物流平台的运动学建模与轨迹跟踪控制53、作业成本法在快递企业物流成本管理中的应用研究54、恒大高杠杆的财务风险控制研究55、我国上市公司财务舞弊审计问题研究56、京东电子商务物流模式分析57、恒大地产集团融资问题研究58、“营改增”对房地产企业的财务影响研究59、房地产开发企业税务筹划研究560、快递公司应收账款风险管理研究61、循环经济下的闭环模式对我国服装企业的启示62、基于精益管理会计系统的价值流成本管理研究63、我国食品安全信息披露制度研究64、非农就业、农地流转与农户农业生产变化65、企业动态能力与绩效关系研究66、政府R&D投入的绩效评价研究67、不确定环境下的项目选择与排序问题研究68、需求不确定下物流服务供应链整合运作研究69、中国城市化与空气环境的相互作用关系及EKC检验70、基础设施PPP项目残值风险的动态调控、优化及仿真研究71、中国省域生态文明评价指标体系构建与实证研究72、交通基础设施建设项目中政府与国有企业PPP合作模式研究73、跨境电商物流协同模型构建与实现路径研究74、空间囚徒困境博弈中合作解的演化75、博弈视角下MD&A前瞻性信息披露动因与绩效研究676、基于房价组合预测的以房养老产品定价研究77、中国人力资本与经济增长的实证研究78、浙江省城镇化发展与居民消费关系的实证分析79、基于平衡计分卡的PPP项目绩效评估研究80、城镇集中供热价格管制的效应研究经管系毕业论文题目三：81、区域增长极影响价值链升级的效率评价82、A股上市房地产企业国有持股与公司绩效研究83、考虑物流企业努力水平的仓单质押业务中银行激励机制研究84、PPP模式下的货场建设铁路快递合作机制演化博弈研究85、我国高速铁路对沿线城市集聚经济的影响研究86、教育资源差异化对房地产价格的影响87、安徽省高等教育财政支出绩效评价研究88、信用违约互换在我国公司债券市场中的应用研究789、杭州城东新城某房地产项目投资可行性研究90、基于轴辐网络构建的区域物流资源优化配置研究91、上海自贸区物流系统供需均衡研究92、随机需求下冷链品城市物流配送优化研究93、同城快递网络布局优化及网点绩效评价研究94、基于作业成本法的物流成本控制研究95、北京市物流需求预测研究96、城市轨道交通PPP项目的物有所值定量评价研究97、顺丰速运有限公司竞争战略研究98、郑州机场航空物流战略环境研究99、养老地产项目运营模式优化研究100、杭州市城市治理现代化研究101、基于层次分析法（AHP）的重大事项社会稳定风险评估指标体系分析102、智慧城管绩效评价指标体系的构建103、政府与社会资本合作（PPP）模式的法律规制研究104、延迟退休对我国劳动力供给的影响分析8105、基于作业成本法的制造业物流成本管理系统研究106、基于改进遗传算法的冷链物流路径优化研究107、县域内农村电子商务物流合作配送中的博弈定价研究108、作业成本法在A物流企业的应用研究109、中国房地产税收改革策略研究110、房地产企业税收筹划问题研究111、基于财务报表分析的国中水务公司财务战略制定112、TB房地产公司财务风险评价及防范研究113、LG公司物流成本控制方法改进研究114、LD房地产开发公司税收筹划研究115、海南国际物流对国际贸易影响的实证研究116、我国证券业上市公司投资价值分析117、PPP模式在基础设施建设中的风险分担研究118、养老机构PPP项目风险分担与收益分配研究119、电子商务环境下我国民营快递业发展研究120、基于VFM的保障房PPP模式研究9经管系毕业论文题目四：121、基于电子商务的A物流公司仓储优化研究122、城市水务治理的PPP问题研究123、房地产价格波动对我国城镇居民消费的影响研究124、平衡计分卡在房地产企业绩效评价中的应用研究125、PPP融资模式在低碳企业的应用研究126、PPP项目面临的风险及其防范研究127、国际物流要素对国际贸易的影响分析128、物流公司财务评价方法研究129、新型城镇化视阈下河北省农村物流发展现状综合评价及对策研究130、JD公司武汉市配送线路优化研究131、固定收益证券的组合投资策略研究132、量化交易策略综述与新策略设计133、析论重庆房产税对居民消费的影响10134、房地产信托投资的风险和防范对策135、移动支付商业模式创新的博弈分析136、电子商务物流能力对顾客价值和顾客忠诚的影响研究137、基于服务接触理论的快递配送服务满意度研究138、基于PCA-ELM的我国粮食价格预测研究139、社会公平视域下居住证制度对农民工市民化的影响研究140、我国房地产市场与商业银行系统性风险的关联性研究141、政府在PPP项目中的风险及防范142、房地产企业财务风险评估与防范研究143、房地产开发企业土地增值税税收筹划研究144、我国房地产企业内部控制研究145、房地产开发企业“营改增”税负研究146、基于现金流管理的B公司财务战略研究147、W商业地产公司轻资产运营案例研究148、DJ地产集团筹资问题研究149、WK地产公司财务报表分析研究11150、公允价值在投资性房地产中的应用研究151、PPP模式下高速公路项目投融资风险管理研究152、我国政府在PPP模式监管中的问题研究153、我国人口年龄结构对居民住房需求的影响154、Fama-French五因子模型在中国A股市场的实证研究155、PPP模式在吉林市城镇化基础设施建设中的应用探索156、长春恒大绿洲房地产项目营销策略研究157、XF房地产公司W项目营销策略研究158、水污染防治项目PPP模式研究159、基于海绵城市建设的房地产开发项目雨水集蓄利用技术研究160、基于BIM技术的物业运维管理研究经管系毕业论文题目五：161、白马湖森林公园项目PPP融资模式案例研究162、城市社区物流共同配送模式研究12163、新媒体时代碧桂园品牌传播策略研究164、PPP项目风险分担模型研究165、房地产开发项目成本控制研究166、电子商务与快递业协同演化研究167、PPP模式在城市基础设施建设中的应用分析168、我国房地产市场营销管理研究169、中国推进PPP模式的制度障碍及对策研究170、UPS市场营销策略对中国快递企业的启示171、基于A股市场动量alpha投资策略的实证研究172、B2C电子商务下基于顾客感知-期望的物流服务质量评价173、PPP融资模式在非经营性基础设施项目中的应用研究174、美国专利壁垒对我国技术密集型产品出口的影响研究175、A市房地产企业税务风险管理的研究176、新型城镇化背景下小城镇电商物流企业服务能力评价研究177、“营改增”对WJ物流公司影响研究178、基于GONE理论的W公司财务舞弊研究13179、JY地产公司财务风险分析与防范研究180、博弈论视角下中国基础设施PPP模式选择研究181、我国跨境电商物流中的海外仓建设模式研究182、O2O模式下电商物流转型升级影响因素研究183、我国城市基础设施建设PPP模式中政府职责研究184、基于大数据的A房地产公司精准营销研究185、限购政策对住房市场价格与租金的影响研究186、房地产上市公司投资价值评估研究187、Y公司税务风险管理研究188、商业银行PPP项目的全流程风险管理研究189、基于济南综合保税区的跨境电子商务物流模式研究190、关于Y房地产上市企业资本结构优化的研究191、“营改增”对SP物流有限公司的财务影响研究192、房地产企业土地增值税税收筹划研究193、我国房价的影响因素分析194、天丰节能审计案例研究14195、房地产行业财务风险预警研究196、房地产开发企业土地增值税纳税筹划研究197、绿地集团借壳上市案例研究198、基于PPP模式下污水治理行业的投融资研究199、关于我国房地产开发企业“营改增”制度设计的调研报告200、PPP模式适用项目识别与选择路径探究15。

2023武汉房产分析报告

2023武汉房产分析报告1. 引言本报告旨在分析2023年武汉房地产市场的现状、趋势和发展前景。

通过对市场的整体情况、供需状况、价格变动等方面进行综合分析，为投资者和买家提供决策参考。

2. 市场概况2.1 房产市场规模根据统计数据显示，2023年武汉房地产市场的总体规模持续扩大。

该市房地产交易额达到XX亿元，同比增长X%。

其中，住宅交易额占总交易额的XX%。

2.2 市场供求情况在2023年，武汉房地产市场的供需状况相对平衡。

随着城市人口的增加和经济的发展，需求量继续保持稳定增长。

同时，政府加大对房地产市场的支持力度，带动了供应量的增加，满足了市场需求。

3. 房价变动情况3.1 住宅均价2023年，武汉市住宅均价为XX元/平方米，较上一年度上涨X%。

这主要受到土地成本、建筑材料价格和劳动力成本等因素的影响。

随着市场供求关系的调整，房价整体趋势较为稳定。

3.2 各区域房价对比根据市场数据，武汉市各区域的房价存在一定的差异。

市中心区域的房价相对较高，而一些新兴区域的房价相对较低。

这与土地利用、基础设施、商业发展等因素有关。

4. 未来发展趋势4.1 政策调控在未来，随着武汉市房地产市场的快速发展，政府将进一步加强对市场的调控。

通过制定和实施一系列房地产政策，旨在保持市场的平稳健康发展，防范潜在风险。

4.2 人口流动和城市规划随着城市的不断发展，武汉市的人口流动性也在增加。

这对房地产市场的需求和布局产生了影响。

未来，武汉市将加大对城市规划的力度，优化住房供应结构，满足市场需求。

4.3 投资机会与风险武汉房地产市场仍存在一定的投资机会。

高新技术产业的发展带动了对商业地产和写字楼的需求；同时，城市规划的调整也为一些新兴区域的房地产项目提供了发展机会。

然而，投资者应该认识到市场存在的风险，并进行全面评估和决策。

5. 结论基于对2023年武汉房地产市场的分析，可以得出以下结论：•武汉市房地产市场规模持续扩大，需求和供应保持相对平衡，市场稳定性较强。

基于系统动力学的房地产营销长鞭效应研究

效应进行预警和调控的理论模型与措施，以降低长鞭效应
销售，也有的将这一部分商品再转卖给其他经营者，这样
就引起了需求极大的不确定性。对消费者来说，价格而在波动期间，他们会改变购买，这并不能反映消费者的实但际需求，因为他们会延迟或提前部分需求。所以，价格波动会产生 ‘ 【长鞭效应” 。
业正常的营销管理和良好的顾客服务的必要前提。国平我
均每年空置率在国际警戒线徘徊（％１左右）造成某些房４，
地产（写字楼、级公寓、如高高档别墅）出现烂尾现象，房地产企业将空置成本转嫁给消费者，剧了房地产价格畸加高。于上述情况，基本文拟从系统动力学的角度出发，需从求预测偏差、价格波动和房地产开发的价值链３个方面论述了房地产营销长鞭效应的成因，讨了对房地产营销长鞭探
ＡｂｔａｔＷｉｈｔｅｓａｕｕｆＣｈｎ ’ ｒａｓａｅｄｖｌｐｎ，ｈａｅｅｉｔｎｆｏｔｅｆｒｃｓｅｎ，ｒｃｓｒｃ：ｔｈｔｔｓｑｏｏｉａＳｅｌｅｔｔｅｅｏｍｅｔｔｅｐｐｒｄｖａｉｒｍｈｏｅａｔｄｍａｄｐｉｅｏ
的成因，讨了于地产营销长鞭效应￣４Ｎ警和调控的理论分析与措施。探房５－
关键词：房地产营销；长鞭效应；系统动力学
中图分类号：７５Ｆ１

实例——武汉市房地产市场分析

武汉市房地产市场分析1．武汉市房地产概况．概况目前，武汉市的房地产市场形势总体上处于稳步攀升、逐渐走高的态势，属于并未发育成熟的上升期市场。

1.1.1．2000年，武汉市房地产开发总投资达亿元，较1999年增长%；全市总开工面积1343万平方米，比1999年增长%；总竣工面积为万平方米，比1999年增长2%；全市商品房销售总面积为万平方米，其中住宅为244万平方米，占总面积的%，销售额亿元；空置商品房从1999年的150万平方米下降为115万平方米。

1.1.2．房地产租赁市场上，全市房屋租赁总户数为19481户，比1999年增长11%，租赁总面积为万平方米，比1999年增长17%，年租金总额为亿元，比1999年增长52%。

1.1.3．房地产抵押方面，全市房地产抵押总户数为21647户，比1999年增长%，说明个人购房贷款正迅速地增长。

附表4 2000年武汉市住宅加权平均价格水平与价格指数变化表通过以上分析可得出如下结论：武汉市房地产总体处于上升趋势，宏观经济指标开始回暖，房地产市场逐步进入稳定成长期。

．2000年武汉市房地产市场的主要特点1.2.1．市场消化良好，增量房空置率降低，商品房销售情况良好1.2.2．个人购买率进一步增加附表51.2.3．地产投资进一步加大，投资结构更趋合理附表61.2.4．住宅销售活跃，在各类房地产销售中的比例加大附表7．武汉市分类物业价格指数附表8 2000年武汉市房地产价格指数类别第一季度第二季度第三季度第四季度住宅1000 1009 1032 1041写字楼1000 1011 1012 1016综合物业1000 1010 1022 1028住宅类物业一直都是房地产市场的中坚，无论投资开发还是销售，一直都是市场的热点，武汉市住宅房屋销售面积已占总销售面积的%，个人购买住宅类房屋的销售占总销售面积的%。

2000年武汉市住宅价格呈现出逐步攀升的态势，全年平均价格为元/平方米。

房地产价格波动系统动力学研究

房地产价格波动的系统动力学研究摘要：本文在揭示房地产价格系统结构特征的基础上，运用系统动力学的理论和方法构建了含有8个反馈回路、27个有效影响因素的房地产价格波动的系统动力学模型，以期对我国房地产价格波动的原因作出科学、合理的解释。

模型分析表明，尽管房地产价格波动的影响因素众多、联系复杂，但宏观经济水平、供求均衡、宏观调控、人均可支配收入、地理位置和资源5个因素是影响我国房地产价格波动的关键因素。

因此构建完善的房地产价格调控长效机制是促进我国房地产市场健康有序发展的有效措施。

关键词：房地产；价格；影响因素；系统动力学中图分类号：f293.30 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）06-0-022008年《国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知》明确指出，“房地产业关联度高，带动力强，已成为国民经济的支柱产业”，房地产市场的有序、健康发展是国民经济持续发展、社会和谐稳定的基础性保障。

然而不可回避的是，自20世纪90年代实行住房体制改革以来，我国房地产调控政策虽已取得初步成效，但仍存在深层次的矛盾和问题，突出表现在房地产价格泡沫和不合理波动(文凤华等，2012)。

从根本上消除上述问题的途径在于建立房地产长效调控机制，而建立房地产长效调控机制的前提在于明确房地产价格波动的影响因素及其作用机理。

本文据此展开研究，运用系统动力学的理论和工具构建我国房地产价格波动模型，以期为我国房地产业的健康、有序发展提供有价值的参考。

一、房地产价格系统的结构特征：价格波动的影响因素房地产价格系统是一切影响房地产价格波动的因素构成的系统。

根据系统论原理，房地产价格系统由房地产价格外部环境影响子系统和房地产价格内部主体制定子系统两部分构成，其中房地产价格外部环境影响子系统又可分为房地产价格调控子系统和房地产价格经济环境子系统两部分。

各子系统之间相互联系、相互制约，形成动态平衡的开放系统。

房地产价格经济环境子系统是指影响房地产价格的宏观经济因素构成的系统。

2024年武汉房地产市场调查报告

2024年武汉房地产市场调查报告1. 简介本报告对武汉市的房地产市场进行了调查和分析。

主要涵盖了市场规模、销售情况、价格趋势以及市场发展前景等方面。

通过对市场数据的搜集和整理，我们旨在为投资者提供准确的市场信息和有价值的参考意见。

2. 市场规模据统计数据显示，截至目前，武汉市房地产市场面积达到 XX 平方公里，涉及 XX个区县。

市场内拥有大量住宅、商业和办公用途的楼盘，供应面积达到XX 万平方米。

3. 销售情况3.1 住宅销售在武汉市的房地产市场中，住宅销售一直是占据主导地位的部分。

根据数据显示，过去一年内，住宅销售量增长了 XX%。

其中，中高端住宅销售增长更为显著，主要集中在市中心和繁华商业区。

3.2 商业地产销售商业地产市场在过去几年中也取得了较好的增长势头。

大型购物中心、零售定向物业和办公楼的销售量都有所增加。

其中，购物中心的销售增长最为明显，吸引了许多国内外知名品牌入驻。

3.3 办公楼销售随着经济的发展，办公楼市场也在逐渐扩大。

各类企事业单位对于办公楼的需求不断增加，尤其在市中心地区。

办公楼的销售量在过去两年呈现显著增长趋势。

4. 价格趋势4.1 住宅价格近年来，武汉市的住宅价格保持了一定的上涨势头。

特别是位于繁华地段和优质学区的房产，价格上涨幅度更为明显。

然而，受到政府调控政策的影响，住宅价格增速有所减缓。

4.2 商业地产价格商业地产的价格与租金也呈现上升趋势。

随着市场需求的增加，商业地产的价格稳步上涨。

租金水平也明显提高，吸引了更多的投资者。

4.3 办公楼价格办公楼的价格与租金也在不断攀升。

市中心地区的办公楼价格最高，区域内高档写字楼的租金水平也相对较高。

尽管价格较高，但市场需求仍然旺盛。

5. 市场发展前景根据市场分析和趋势预测，武汉市的房地产市场仍然具备较大的发展潜力。

随着城市的综合实力提升和经济发展，房地产市场将得到进一步的壮大和扩展。

同时，政府调控政策的不断完善，将使市场运行更加稳定，为投资者提供更好的市场环境。

《经济学基础》案例集(附答案)

《经济学基础》案例集（附答案）目录第一单元走近经济 (1)第二单元学会消费 (2)第三单元创造财富 (5)第四单元发现价格 (31)第五单元认识市场 (55)第六单元调整预期 (65)参考答案 (73)第一单元走近经济案例：英阿“黑金”之争再起马岛马岛之战后，英国实际上占领了马岛，但阿根廷方面一直没有放弃对马岛的主权声称。

但是两国也能够相安无事多年，直到1998年马岛附件发现较大石油储藏。

但是，当时实施勘探的壳牌石油公司在当年就停止了在马岛附近海域的勘探。

中止勘探并非出于阿根廷政治压力，而是因为当时国际油价降到每桶12美元，开采新油田已得不偿失。

根据英国地理协会的评估，马岛附近海域的石油储量高达６００亿桶，相当于英国北海油田的石油总储量。

此外，马岛海域还有丰富的天然气资源。

若得到充分开发，可确保英国25年的能源供应。

今非昔比的国际油价是促使英国公司再次进军马岛的主要原因。

迪塞尔石油公司的发言人本·罗姆尼更是直言不讳地说：“随着国际油价的上涨，世界各地都在勘探和开发新的油田，迪塞尔的勘探和开发工作在商业上也就更加可行了。

”目前，英国迪塞尔石油公司已在马岛北部约１６０公里的海域安装好海上钻井平台，并在马岛外海展开钻探。

该公司在一份声明中称：“钻井目标深度约为3500米，钻井作业预计持续约30天。

”马岛当前在英国的实际控制之下。

所以，从国际法的角度讲，阿根廷处在下风。

但阿根廷没有放弃在外交上的努力。

阿根廷已向英国提出强烈抗议和交涉。

问题：分析资源稀缺性对经济的影响，英国和阿根廷政府为什么展开马岛主权之争？第二单元学会消费案例一：人生价值资料1：大学生张华和熊佳维见义勇为的故事大学生张华跳入化粪池救人牺牲：25年前，一个大学生为抢救掏粪落池的老农民，毅然跳进粪坑救出老人，自己光荣献身。

他就是解放军第四军医大学学生张华。

张华1979年考入第四军医大学空军医学系，同年加入中国共产党。

1982年7月11日，张华路过西安康复路口时，听见马路对面的公共厕所里传来“快来救人”的呼喊声，于是飞奔过去。

基于特征价格模型的住宅租金影响因素研究——以武汉市主城区为例

2 研究区域及数据 2.1 研究区域
本文研究区域为武汉市主城区，分别为：江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、武昌区、青山区、洪山区。主要原因是这七大主城区是武汉市建成年代
59
住房租赁
CHINA REAL ESTATE
最久的区域，而东西湖区、汉南区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区则较晚划入武汉市行政区划，且距离中心城区较远，执行政策法规方面与主城区有所区别，在房地产市场方面也有其特殊性，与主城区关联较小，价格差距较大，租赁市场供求方面也与主城区有较大差别，可以视作不同的房地产市场。 2.2 数据来源及处理
以武汉市主城区海量租赁成交数据为数据基础进行实证研究，分析影响住宅租金的各项因素的作用强度。
结果表明，建筑面积、就业中心层级、交通便捷度以及物业管理水平因素影响最大，反映了租客在租房
决策中的偏好。
关键词：住宅租金；影响因素；特征价格模型
中图分类号：D923
文献标识码：A
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文章编号：1001-9138-（2019）04-0058-63
本文聚焦于城市住房租金影响因素的识别与量化，以武汉市主城区海量住房租赁成交数据为数据基础，采用特征价格模型作为模型基础进行实证分析，了解各个租金影响因素的强度，这对理解住宅租金内涵和变化实质、维稳和促进住房租赁市场发展有着重要的现实意义。
1 特征价格模型特征价格模型是一种研究商品价格和商品所
住宅租赁成交样点数据是通过校企合作手段，国内最大的租房平台链家旗下的研究平台——贝壳研究院，开放成交数据库，选取从 2018 年 11 月 1 日到 2019 年 1 月 31 日共 3 个月成交数据，范围为武汉市主城区，租赁类型为整租，业态为普通住宅，采集共计 41762 条租赁样本信息。包含的字段有：小区名称及坐标、成交租金、建筑面积、居室结构、房龄结构、装修情况、楼层类型及租赁期限。样点坐标转换为 WGS1984 坐标系，导入 ArcGIS 软件，投影转换后作为样点层存储在数据库中。

基于系统动力学的住宅用地价格系统研究

ｍａｋｔｒｃ，ｃｕａｅｙｐｅｉｔｈｅｄｏｓｄｖｌｐｎ．ｈｒｃｅｈｓｃｎｔｕｔｄｔｅｓｓｅｄｎｍｉｓｄｌｆｈｉｏｓｇｌｎｒｅｉｅａｃｒｔｌｒｄｃｅｔｎｆｉｅｅｏｍｅｔＴｅａｔｌａｏｓｒｃｅｙｔｍｙａｃｐｔｒｔｉｈｍｏｅｅｃｔｈｕｉｄｏｔｙｎａｐｃｏｔｅｔｅｒ．ｉｈｉｃｕｅｅｕｂｎｐｐｌｔｎｓｃａｃｎｍｙｌｎｅｎｎｎｕｐｙｆｕｂｙｔｍｓＡｎｓａｃｒｉｒｅｆｍｏｙＷｈｃｌｄｓｈｒａｏｕａｉ，ｏｉｌｏｏ，ａｄｄｍａｄａｄｌｄｓｐｌｒｕｓｓｅ．ｄｒｅｒｈｆｒｈｈｎｔｏｅａｏｓｅｏ
ｔｒｃｙｔｍ．ｈｅｐｅｓｓｅｉ
ＫｅｒｓＳｓｅｄｎｍｉ；ｏｓｇｌｎｒｅｓｓｅｍｏｅｙｗｏｄ：ｙｔｍｙａｃｈｕｉｄｐｃ；ｙｔｍｄｌｎａｉ
１引言
系统动力学对问题的理解．是基于系统行为与内在机制间相互紧密的依赖关系。并且通过数学模型建立与操弄的过程而获得的．逐步发掘出产生变化形态的因、果关系。系统动力学适用于对数据不足的问题进
种好方法
另外．目前系统动力学在房地产价格研究方面比
２Ｌｗｃｒｏｎｒｙｉｓｔｔ，ｈｎｉｅｓｔｆｎｎｎｅｈｏｏｙＸｕｈｕ２１６Ｃｈｎ）．ｏａｂｎｅｅｇｔｕｅＣｉａＵｎｖｒｉｏｉｇａｄＴｃｎｌｇ，ｚｏ２１，ｉａｎｉｙＭｉ１

基于系统动力学模型的政策影响评估方法在环境规划中的应用研究

基于系统动力学模型的政策影响评估方法在环境规划中的应用研究1. 引言环境规划是一项重要的任务，旨在保护和改善我们的生态环境。

然而，制定有效的环境政策并评估其影响并不容易。

传统的评估方法往往无法考虑到政策措施与环境系统之间的复杂相互作用关系。

因此，基于系统动力学模型的政策影响评估方法应运而生。

2. 系统动力学模型的基本原理系统动力学是一种研究复杂系统行为的方法，它基于对系统结构和动力学过程的建模和模拟。

系统动力学模型由一组差分方程组成，描述系统中各个变量之间的关系和变化规律。

通过调整模型中的参数和初始条件，可以模拟系统的行为，并预测政策措施的影响。

3. 政策影响评估方法的基本步骤基于系统动力学模型的政策影响评估方法包括以下基本步骤：3.1 确定政策目标：明确政策的目标和预期效果，例如减少污染物排放、提高生态系统稳定性等。

3.2 构建系统动力学模型：根据环境系统的特点和政策目标，构建系统动力学模型，包括环境变量、政策变量和其它相关变量。

3.3 收集数据和参数估计：收集系统模型中所需的数据，并估计模型中的参数，以确保模型的准确性和可靠性。

3.4 模型验证和敏感性分析：通过与实际观测数据进行比较，验证模型的准确性。

进行敏感性分析，评估模型对参数变化的敏感程度。

3.5 政策模拟和影响评估：通过调整模型中的政策变量，模拟不同政策措施的实施情况，并评估其对环境系统的影响。

4. 环境规划中的应用案例4.1 水资源管理：基于系统动力学模型的政策影响评估方法在水资源管理中具有广泛应用。

通过模拟水资源的供需关系和政策措施对水资源利用的影响，可以制定合理的水资源管理政策，保障水资源的可持续利用。

4.2 气候变化应对：系统动力学模型可以模拟气候系统的变化过程，并评估不同政策措施对气候变化的影响。

通过模拟温室气体排放、能源消耗等变量的变化，可以制定有效的减排政策，应对气候变化挑战。

4.3 生态保护与恢复：基于系统动力学模型的政策影响评估方法可以模拟生态系统的演化过程，并评估不同政策措施对生态系统的影响。

2024年武汉房地产市场需求分析

2024年武汉房地产市场需求分析1. 引言随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，武汉作为一个重要的中部城市，其房地产市场一直备受关注。

本文旨在对武汉房地产市场的需求进行分析，以了解当前市场的趋势和消费者的需求特点。

2. 市场现状武汉作为湖北省的省会城市，拥有广阔的土地资源和丰富的人口基数。

近年来，随着城市规划和基础设施的不断完善，武汉的房地产市场逐渐升温。

据统计，截至2021年底，武汉市的住宅销售面积达到XX平方米，同比增长X%。

3. 需求特点3.1 住宅需求在武汉，住宅需求一直是房地产市场的主要需求驱动力。

随着城市化进程的推进和人口的不断增加，人们对于住房的需求也在不断增长。

其中，年轻人和家庭购房需求占据了主要份额。

他们更看重房屋的地理位置、配套设施和交通便利性。

3.2 商业地产需求除了住宅需求外，商业地产需求也日益增长。

随着经济的发展和人民生活水平的提高，消费者对于购物中心、写字楼和酒店等商业地产的需求也在不断增加。

尤其是在武汉市中心和商业区，商业地产的需求更加旺盛。

3.3 租赁需求随着年轻人对于灵活就业和创业的追求，租赁需求也逐渐增加。

年轻人更倾向于租赁房屋，以便更好地适应就业变动和生活方式的调整。

因此，武汉的租赁市场也具有一定的潜力。

4. 发展趋势4.1 刚需市场依然活跃尽管房价上涨和政策调控的影响，但武汉的刚需市场仍然保持活跃。

近年来，政府对于刚需购房者的支持政策和购房补贴等措施，使得刚需购房市场逐渐成熟和稳定。

4.2 优质产品受青睐随着购房需求的升级，消费者对于房屋品质和配套设施的要求也在提高。

优质产品，如绿色环保、智能化和人性化设计的房屋，以及配套设施完善的小区，受到了消费者的青睐。

4.3 租赁市场潜力巨大随着年轻人对于租赁需求的增加，武汉的租赁市场也呈现出巨大的潜力。

特别是在市中心和商业区，高品质的租赁房源更受欢迎。

因此，发展租赁市场成为重要的方向。

5. 结论综上所述，武汉房地产市场的需求特点体现在住宅需求、商业地产需求和租赁需求上。

基于系统动力学的房屋销售系统研究

ＥｔｔＧｏｐ（ａｃａｇＣ．ＴＪｎｘｎｈｎ３０５ｓｅｒｕＮｎｈｎ）ｏ，Ｄ，ｉｇｉｃａｇ３０２）ａＬａＮａ
摘要：文基于系统动力学的原理和方法对房屋销售系统进行了分析，立了房屋销售系统的系统动本建
（．ｓｔｔｏＳｉｃｄＴｃｎｌｇ，ｎｈｎｉｅｓｙＪｎｘｎｈｎ３０９２Ｅｅｇａｄｅｌ１ｎｔｕｅｆｃｅｅａｅｈｏｏｙＮａｃａｇｖｒｔ，ｉｇｉＮａｃａｇ３０２；．ｖｒｒｎｅａＩｉｎｎＵｎｉａＲ
～
Ｒｓａｃ１ＨｍａｅｙｔｍＢｓｄｏｙｔｍＤｎｍｉｓｅｅｒｈ０１ｏｅＳｌｓＳｓｅａｅｉＳｓｅｙａｃｌ
高蔚 ’刘辉
ＧａｏＷｅＬｉｉｕＨｕｉ
（．１南昌大学科学技术学院，江西南昌３０２；．３０９２恒大地产集团（南昌）有限公司，江西南昌３０２）３０５
国民经济的发展、市人口变化、城生产及非生产性投
实际研究价值的。另外，对于系统本身而言，存在着多方面的信息反馈结构和信息传递的不对称及影
响，因此，易造成影响系统运行的因果关系在时间极上和空间上的滞后和分离。目前对于房屋销售系统
资、政府政策调控等特殊因素的影响。房屋住宅产业
的发展具有多时段性、动态性、非线性和多目标性特

房价影响因素的系统动力学分析

一、前言
系统动力学（ＳｙｓｔｅｍＤｙｎａｍｉｃｓ，ＳＤ）是建立在系统论、自动控制理论和信息论基础上的，它依靠系统理论来分析系统的结构和层次，依靠自动控制理论中的反馈原理对系统进行调节，依靠信息论中信息传递原理来描述系统，并采用计算机对系统动态行为进行模拟。它最适合于分析和研究复杂的社会经济系统。
二、文献综述
国外对房地产市场的研究起步较早，例如在商品房价格的形成机制方面，马克思认为一般商品的价格是由其价值决定的，商品的价值是由补偿生产资料的不变成本Ｃ和补偿购买活劳动的Ｖ及劳动者创造的剩余价值Ｍ三部分组成。而在房价与土地价格的关系方面，Ｂａｌｃｈｉｎ和Ｋｉｅｖｅ两位学者提出房地产商品的价格与土地的价格应该是相互促进的［１］，简单来说就是，土地供应者如果选择减少土地的供应，那么这势必会推升土地价格的上涨，开发商为了稳定其获利水平，只能选择提升房地产价格。此外日本学者野口悠纪雄通过对日本房价与地价关系的理论与实证研究提出，土地价格的上涨必然会对房地产商品的价格造成一定影响。他将美日两个国家的房地产市场进行比较后发现，日本正是因为其土地供应不足抬高了日本的土地价格，进而推动了房价的上涨，并为日后出现的经济泡沫埋下了隐患。而在房地产价格与收入的关系方面，Ｂａｒｔｉｋ进行的相关实证研究表明人口数量的增加以及就业的增长会直接导致商品房价格的上涨［２］。在房价与政府宏观经济调控方面，ＪｈｏｎＭ－Ｑｕｉｇｌｅｙ通过对亚洲房地产市场失衡与金融危机间关系的研究，发现了政府的宏观经济调控对房地产市场健康稳定发展的重要意义［３］。此外，ＢｒａｄｌｅｙＴ－Ｅｗｉｎｇ和ＪａｎｅＥ－Ｐａｙｎｅ两位学者通过构建ＶＡＲ模型研究了货币政策、实际产出、通货膨胀与市场风险等宏观经济因素对房地产市场的影响［４］。而国内，在房价与土地价格关系方面，陈红以１９９９年到２００３的土地价格指数和商品房价格指数为样本，利用Ｅｖｉｅｗｓ对两者间的相关关系进行了检验，结果表明房地产价格与土地价格的相互影响是非常明确的。孔昱通过研究土地供应结构、供应方式以及供应数量三个因素对土地价格的影响，、揭示了我国房地产商品价格与土地价格间的关系。许多学者的实证研究都表明：土地政策的确会推动土地价格的上升，但土地政策究竟能否通过土地价格来进一步影响房地产商品价格尚没有明确结论。在商品房价格与人民

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第12卷第33期2012年11月1671—1815（2012）33-9132-05科学技术与工程Science Technology and EngineeringVol.12No.33Nov．2012 2012Sci.Tech.Engrg.管理科学基于系统动力学视角的武汉市商品住宅价格分析陈悦华廖造壮（武汉大学土木建筑工程学院，武汉430072）摘要与商品住房价格相互影响的因素很多，其关系复杂，对其进行单独分析很难取得良好的效果，而利用系统动力学则可以很好地解决这一问题。

针对武汉市商品住宅市场的实际情况，借助系统理论，对影响其价格的各方面因素进行综合考虑，把其看成是一个系统，然后利用系统动力学原理对其建立相应模型并进行仿真与分析，得出武汉市商品住宅价格及其相关影响因素的变化趋势，为武汉市商品住宅宏观调控提供相关理论依据。

关键词商品住宅价格系统动力学模型仿真中图法分类号F293.3：63；文献标志码A2012年8月2日收到国家自然科学基金项目（71073117）资助第一作者简介：陈悦华（1968—），博士，副教授，研究方向：工程投资与造价管理、房地产评估等。

随着商品住宅市场的迅速发展，其价格成为了人们普遍关注的对象。

武汉市作为我国中部唯一的副省级城市，其住宅价格也跟随全国住宅市场的一片火热而呈现出迅速上涨的态势［1］。

商品住宅与其他相关产业关联度高，所包含的因素之间关系复杂多样，且受外部的影响程度大，其价格受到多方面因素的影响［2］。

所以，要对商品住宅的价格进行分析，不能对其进行独立分析，须从系统的角度来考虑，把所影响商品住宅价格的因素以及它所影响的因素视为一个整体，利用系统动力学理论对其进行综合研究［3］。

系统动力学由美国麻省理工学院的福瑞斯特（Jay W.Forrester ）教授于1956年开发创立，并于20世纪70年代末引入我国。

它建立在系统论、控制论和信息论的基础上，适合用于处理生态、经济、社会等的复杂系统［4］。

1文献综述系统动力学自创立起，经过福瑞斯特的学生梅多斯利用它建立了引起全球范围持续争论的世界模型［5］之后，系统动力学便在世界范围内得以快速传播和发展，广泛应用于宏观领域、项目管理领域、物流领域等，如R.F.Naill 利用系统动力学分析了国家能源政策计划、林海等通过系统动力学分析了粤港澳区域科技创新情况［6］、Sterman 利用系统动力学对啤酒分销策略进行分析等。

在我国房地产以及住宅市场领域，程国平等利用系统动力学对房地产投资的长期演化行为进行研究［7］，袁翠华利用系统动力学建立了房地产市场模型［8］，季小娟利用系统动力学对南京市的商品住宅价格进行了仿真［9］，等等。

这些研究均取得了一定的成果，但也均存在参数估计明显不符未来实际的问题，这主要体现在系统动力学模型的表函数中。

这个问题还存在于大量的文献中，如谢英亮等的两本著作等［10，11］。

笔者认为模型参数应利用相应的数理方法或者根据历史经验来合理地进行估计，才能取得较为理想的模型仿真效果。

图1模型因果关系图2模型构建2.1模型因果关系图根据对武汉市与商品住宅市场相互影响的因素以及相关已有研究成果［12—15］的分析，同时考虑数据收集的可操作性和主导性原则，得出武汉市商品住宅的系统动力学模型（基于系统动力学软件Ven-sim PLE 建立起来的模型）的各个因素及其简化的因果关系图如图1所示。

图1体现出了各个影响因素之间的相互促进或制约的关系，+箭头表示正关系影响，－箭头表示负关系影响［16］，如人均可支配收入的提高会导致房价收入比的下降，房价收入比的下降则会导致商品住宅需求的增加，商品住宅需求的增加又会导致供求比的降低，供求比的降低则会导致商品住宅价格的提高，商品住宅价格的提高又导致房价收入比的提高，如此等等。

2.2模型流图根据图1中各个因素之间的关系以及建模需要，选取商品住宅价格、商品住宅供给量、商品住宅需求量、人口数量为状态变量，同时添加了价格增长、新增需求、需求实现、新增供给、供给实现、人口增长等速率变量。

由此建立的模型流图如图2所示。

2.3参数估计及方程建立图2所示的模型流图中各个变量均依据相关历史数据（如2002—2011年武汉市统计年鉴，国民经济和社会发展统计公报，相关互联网信息等）或经过对相关历史数据的估计（估计方法包括灰色预测，线性回归，表函数，常数等）来确定。

如人均可支配收入的增长趋势具有指数性质，利用灰色预测模型对其进行估计［17］；商品住宅空置比例呈线性增长趋势，利用线性回归对其进行估计；经济适用房投图2模型流图331933期陈悦华，等：基于系统动力学视角的武汉市商品住宅价格分析资比例等政策因素与其影响因子之间的关系较为复杂与无规律，利用表函数对其关系进行估计［18］；利润率则根据市场经验值取常数20%对其进行估计等。

分析各个变量之间的关系，建立相应的模型方程，本模型中主要的方程式有：（1）商品住宅价格=INTEG（价格增长，2084.69）。

式中2084.69（元/平方米）为2002年武汉市商品住宅价格，为此模型中商品住宅价格状态变量的初始值；INTEG（）为Vensim PLE中的累计相加函数。

（2）价格增长=开发成本增长ˑ（1+3ˑ贷款利率（Time））ˑ（1+税率）ˑ（1+利润率）ˑ供求比例影响因子。

本模型中贷款偿还时间按3年计。

（3）商品住宅需求量=INTEG（新增需求－需求实现，726.5）。

726.5（万平方米）为2002年武汉市商品住宅需求量（即初始值）。

（4）新增需求=影响因子ˑ房价收入比影响因子ˑ人均住宅面积ˑ（人口增长+每户平均人数ˑ拆迁户数/10000+年净增结婚人数比例（Time）ˑ人口数量）。

结婚购房是现阶段的一大趋势，也是现实，所以结婚必会导致商品住宅新增需求的增加。

（5）商品住宅供给量=INTEG（新增供给－供给实现，633.2）。

633.2（万平方米）为2002年武汉市商品住宅供给量（即初始值）。

（6）人口数量=INTEG（人口增长，768.1）等。

768.1（万人）为2002年武汉市人口数量（即初始值）。

3模型运行及分析3.1运行结果本模型的运行时间取为2002 2020年，步长为1年。

经过如1.3小节所述的参数估计及模型方程建立方法对各个变量及其之间的关系进行确立，然后运行并调试模型。

根据模型运行结果，进一步对其检验，包括结构适合性检验、行为适合性检验以及与实际系统的一致性检验［19］，根据检验结果对模型逐步改善，直到模型误差在允许的范围之内为止。

本模型经过逐步修改、完善，使输出的仿真结果与实际已经发生的历史数据偏差在允许的范围之内（一般取ʃ5%）。

如2002—2011年武汉市商品住宅价格的实际值与本模型的仿真值对比情况如表1所示。

从表1中可以出，本模型的仿真值与实际值的相对误差较小，在可以容忍的范围之内。

同样地，可以求出商品住宅供给量、商品住宅需求量、人口数量等的仿真值与实际值的相对误差情况。

经对比计算，这些变量的相对误差均在允许的范围之内。

由此可断定，本模型与实际情况较为相符，仿真精度较高。

通过运行模型，可得主要变量的仿真数据变化趋势如图3所示。

3.2结果分析由所建模型的仿真结果可看出，武汉市商品住宅价格从2002年至2020年一直呈上涨趋势。

在具体上涨阶段方面，可看出住宅价格从2002年至2007年呈指数增长趋势，从2008年至2013年增长稍为平缓，随着人均可支配收入的增长，从2014年到2020年住宅价格又呈较快增长趋势。

在商品住宅供求方面，一直呈现出供不应求的态势；需求量呈平稳较快增长趋势，在2008年出现一个需求低谷；供给量则先降后涨。

如果今后政府施加于商品住宅市场的宏观政策维持在过去十年的力度水平上，那么武汉市商品住宅价格、供给量、需求量将会在一定的误差范围内跟图3中的走向趋势相拟合。

需要指出的是，由于住宅价格处于一个整体系统之中，受到多方面因素的影响，所以本模型亦可表12002 2011年武汉市商品住宅价格实际值与仿真值对比表年份2002200320042005200620072008200920102011实际值2084.72174.02481.22927.83574.44698.34977.95460.25552.15981.2仿真值2084.72174.42481.92920.43583.44670.24993.25421.15653.96001.3相对误差0%0.02%0.03%－0.25%0.25%－0.60%0.31%－0.72% 1.83%0.34%注：此表中，相对误差=（仿真值－实际值）ː实际值ˑ100%4319科学技术与工程12卷图3模型中主要变量的仿真结果作为商品住宅市场的宏观调控模拟实验模型，如可通过调整经济适用房投资比例等政策因素来调整商品住宅的需求量，进而调整其价格。

宏观政策所能达到的调控效果直接显示在模型中，可逐步模拟修改调控力度，使之取得最佳的效果，然后运用于实践，进而达到宏观调控的目的。

4结语通过对武汉市商品住宅价格进行分析与研究，找出与其相互影响的各方面因素，基于系统动力学原理，构建出武汉市商品住宅系统模型。

搜集相关历史数据，建立各个变量之间的函数关系，逐步修正完善模型，使得模型的仿真结果达到一定的精度。

然后利用模型对武汉市商品住宅价格、需求量、供给量、人口数量、人均可支配收入等进行了中长期的趋势预测，同时提出模型的宏观调控优势，可为政府宏观调控提供相关理论依据。

参考文献1王汝曦，王婉玲．基于系统动力学的住宅市场系统仿真及预测．安康学院学报，2011；2（3）：37—422黄文杰，陈兴隆，郭晓鹏．论系统动力学在房地产市场研究中的应用．商业时代，2011；5：132—1343董肇君．系统工程与运筹学．北京：国防工业出版社，2011：20—22 4钟永光，贾晓菁，李旭．系统动力学．北京：科学出版社，2009：3—45俞金康．系统动态学原理及其应用．北京：国防工业大学，1993：217—2326林海，朱春峰，彭劲松．粤港澳区域科技创新的系统动力学分析．科技进步与对策，2011；28（17）：49—537程国平，汪波，乐毅宏．房地产投资系统动力学模型的建立及其长期演化行为研究．系统工程理论与实践，2003；10：65—688袁翠华．房地产市场系统动力学模型及其应用研究．南京：东南大学，20059季小娟．南京市商品住宅价格系统动力学模型仿真研究．南京：南京航空航天大学，200810谢英亮，谢林海，袁红萍，等．系统动力学在财务管理中的应用．北京：冶金工业出版社，2008：5211谢英亮，彭东生，徐华巍．系统动力学在建设项目财务评价中的应用．北京：冶金工业出版社，2010：4112冯璐．西安市住宅房地产市场系统动力学仿真研究．西安：西安建筑科技大学，200813曹宪娜．房地产价格形成机制的系统动力学研究．天津：河北工业大学，201014崔啸，周克成，曹冬冰，等．北京市商品住宅系统动力学模型构建及其在预警中的应用．系统工程理论与实践，2011；31（4）：673—67815李旭．社会系统动力学政策研究的原理、方法和应用．上海：复旦大学出版社，2009：57—6516张波，袁永根．系统思考和系统动力学的理论与实践．北京：中国环境科学出版社，2010：13—1517陈悦华，廖造壮．基于灰色马尔可夫链的武汉城市建设投资规模预测．工程管理学报，2012；26（1）：45—4818蔡林．城市生活垃圾管理系统动力学模型研究———以北京为531933期陈悦华，等：基于系统动力学视角的武汉市商品住宅价格分析6319科学技术与工程12卷例．北京：知识产权出版社，2009：133—13519王其藩．系统动力学．北京：清华大学出版社，1994：240—242Analyze the Price of Wuhan Commodity Residence Baseon the Perspective of System DynamicsCHEN Yue-hua，LIAO Zao-zhuang（School of Civil Engineering，Wuhan University，Wuhan430072，P．R．China）［Abstract］There are many factors which influence the price of commodity residence each other and the relation-ship between them is complex.It is hard to obtain good effect by analyzing the price separately.But it can be solved well by using system dynamics.Direct at the actual situation of commodity residence in Wuhan，all the fac-tors which influence the price of it can be considered synthetically and all of them are regarded as a system with the system theory.Then a model is constructed for the system by take advantage of system dynamics.After making sim-ulation and analyzing through the model，the change trends of the price and the related factors of commodity resi-dence about Wuhan can be worked out.And the results of it can provide the relevant theoretical basis for making macroeconomic regulation and control to the commodity residence in Wuhan.［Key words］commodity residence price system dynamics model simulation。