数学建模买房问题
数学建模论文 最佳购房方案
题目：最佳购房方案组号：姓名：学校：摘要：本文是关于购房优化设计问题，即在以下给出的三种购房方式中，确定最佳的购房方案：（1）首付15万元，其余可办银行按揭。
（2）现房价不稳，同时目前股市看涨，推迟买房，先把购房的15万元去买股票，等股票赚了钱再去买房子。
（3）现在某银行又一种理财产品，除有2.1%保息之外，还有分红。
若运气好，又10%以上的利率。
根据题意，建立了三个数学模型。
模型一：利用银行按揭的相关知识建立银行按揭的数学模型计算出月供金额和供房期限模型二：根据股票相关的知识，以及股市行情走势和收集的相关数据，利用Markowitz模型及二次规划建立一套数学方法，来解决如何通过多元化的组合降低组合资产中的风险问题，并用证券价格的评估模型的固定增长模型计算出预期股利的现在价。
模型三：根据某银行的实际情况，及收集到的相关数据，建立银行理财分红模型。
由于模型二的方法风险较大但有较高的收益作为补偿，而模型一还款期限太长并且没有收益，模型三收益太少且延迟了买房时间，所以满足题目要求的最终方案是模型二。
最后，对设计规范的合理性进行了充分和必要的论证。
关键词：按揭Markowitz模型股利银行利率预期股利的现在价分红风险系数问题分析小李夫妻俩都有一份固定的工作，每个月都有6400元的工资收入，现今租用别人的房子，房租为1000/月，但需要买一套属于自己的住房，面积120平米，价格3600/平米。
现有三种方案可以使小李买到属于自己的住房：方案一、首付15万元，其余可办银行按揭。
对于此方案，小李只要支付首付款，则可立即入住，就不需要再交房租，不过现在又存在一个问题，到底是使用等额本息还款法（即：等额法）还是等额本金还款法（即：递减还款法），鉴于这两种方法还款，由于等额本息还款法（即：等额法）的优点在于借款人可以准确掌握每月的还款额，有计划地安排家庭的收支。
比较方便、易记。
缺点是利息支出总额相对较高，适合收入稳定，预期收入变化不大，购买住房用于自住的客户；而等额本金还款法（即：递减还款法）的优点在于利息支出相对较少，缺点是每月还款额逐步递减，前期还款压力较大。
数学建模选房问题
根据 Saaty 的层次分析法本文采取对因子进行两两比较建立成对比较矩阵 的办法。准则层 2 各个因素对于准则层 1 中每一个位置等级的权重和每一个楼层 等级的权重，即每次取准则层 2 两个因子 xi 和 x j ，以 Bij 表示 xi 和 x j 对 Z 的影响
2
2
⎟ ⎟
⎜1/ 7 1/ 5 3 1/ 2 1 1 ⎟
⎜⎜⎝1/ 6 1/ 5 3 1/ 2 1
1
⎟⎟ ⎠
5.1.1.2 一致性检验
我们知道，若有三个物体甲、乙、丙，甲的重量是乙的 2 倍，而乙的重量又
是丙的 3 倍，则甲的重量必是丙的 2×3=6 倍. 根据这个原理,判断矩阵还应满足:
aij = aik akj , ∀i, j, k = 1, 2,⋯, n
5.1.2 模型一的求解
对于问题 1 利用公式(1)和(3),一致性检验数据如表 5 示。
表5
判断矩阵 n λmax
CI
RI
CR
A0
6 6.4714 0.0943 1.24 0.0760
可见，判断矩阵的一致性比率均有 CR<0.10.即均可通过一致性检验。
各个因素的重要因子分别如表 6 示：
表6
重要 因子
(1)
满足(1)的判断矩阵称为一致矩阵. 但在构造判断矩阵时,要做 Cn2 = n(n −1) / 2 次 成对比较, 当 n 较大时,要做到完全一致是十分困难的.另外,在成对比较时,我 们采用了 1~9 的标度,就意味着接受一定程度的误差.因此,不应要求判断矩阵具 有严格的一致性,而是允许判断矩阵在一定程度上非一致. 于是,就要考虑如何 检验判断矩阵是否严重地非一致, 以便确定是否可以接受它.
住房贷款问题探究(2)———数学建模
6.3 问题(3)的解答:我们通过查阅有关资料了解目前长沙的物价水平[1],得出月收入3500元左右家庭的月开支具体情况如下:单位:元表1在目前收入及月开支波动性不大的情况下，之前我们已约定:E=月总收入—月消费总金额—每月还贷金额，结合表1及问题（2）解得的每月还贷金额（A）值，我们求得E的范围约为：[-300，100].由E的范围可知，如果买房，他们的经济上不能维持正常的运行。
因此，目前的经济情况他们不能考虑买房。
6.4问题(4)的解决1.由问题分析,我们将选出一个总利息较小,而且月还贷额又在客户还贷能力以内的借贷方式,如下表一中,我们将在其中寻找一种最优还贷时限.表2 [2]我们将问题(1)中得到的公式推广为.A i =P（1+ｒi）Mｒi/ [(1+ｒi)M-1] (1)还贷总利息公式为Q i =MAi-P (2)将表2中的数据带入(1)、(2)式中,接下来将得到的一系列Ai植与客户还贷能力范围作比较,将一系列Qi作比较。
最终我们得到总利息较小，且还贷额又在客户还贷能力以内的还贷时限为８年，此时的还贷总额为１９１１３５元。
２．但此时的总利息依然很高，且客户的月总收入每年会有８％的增长，还贷能力增强。
我们接下来将考虑是否可以采用提前还贷[3]。
（附件3）（１）除开提前还贷总额，剩余的等额还贷总额的计算公式：Ｘ＝Ａ·Ｔ１＋Ａ·Ｔ２＋Ａ·Ｔ３＋……………＋Ａ·ＴＲ(3)（２）随着收入的增长，除去日常支出和正常还贷外，可用提前还贷总额：Y=[G(1+8%)-J-A]T2+[G(1+8%)2-J-A]T3+……+[G(1+8%)R-1-J-A]TR-1(4)(其中T1、T2、、T3……TR-1=12个月份.R=M-Y/A)如果实施提前还贷，则还贷总额可表示为：Z=X+Y=AT1+ATR+G（1+8%）T2[1-（1+8%）R-1]/[1-（1+8%）]-A（T2+T3+……TR-1）（5）由于TR并不一定为12个月，我将其估计如表3：表3（３）将表２中的数据分别代入（５）中，即得Ｚ1、Ｚ2Ｚ３Ｚ４估计值。
购房贷款的数学建模.doc
购房贷款的数学建模.doc一、问题提出现在人们购房的方式大多通过贷款实现。
贷款的还款方式主要有等额本金和等额本息两种。
那么如何理性地选择合适的还款方式，以确保不会因为贷款而增加过多的经济负担。
因此，通过数学建模来分析和探讨贷款的还款方式选择问题，有助于人们更好地管理自己的财务和购房计划。
二、问题分析(一)贷款基础知识1. 总贷款金额P：指的是购房人申请银行贷款的款项总额，包括贷款本金和利息。
2. 贷款期限n：指的是购房人约定的贷款还款期限，通常为5年、10年、15年、20年、25年、30年。
3. 年利率i：指的是购房人所承担的贷款利率，通常为基准利率上浮5%至30%不等。
(二)等额本金和等额本息还款方式1. 等额本金还款方式：等额本金还款方式是指每个月还款数额相同，但是每个月所支付的利息和本金比例不同。
这是因为每个月的还款中，本金所占比例是相同的，而利息所占比例随着未还本金的减少而减少。
三、模型建立假设购房人贷款时间为n个月，贷款总额为P元，月利率为i，则等额本金还款方式有如下计算公式：每月还款单价a= P/n + i*P*(1-(t-1)/n)第t个月，购房人所要偿还的贷款金额为Mt= a*(n-t+1)其中，t∈[1, n]四、实例分析某购房人决定申请银行30年的贷款，贷款金额为100万元，年利率为6.55％，现在需要选择合适的还款方式，从而更好地管理自己的经济财务。
首先我们可以根据等额本金还款方式的计算公式计算每月还款额a=100/360+6.55%/12*（1-(1-1/360)^360）=3,693.19元月份本月归还额每月本金归还额每月还款额还款总额1 3716.25 2500.00 3693.19 3693.19…………此时，我们可以将表格转化为折线图来直观感受等额本金还款方式与等额本息还款方式的还贷情况。
从图可见，等额本金的还款总额为1,109,536.16元，平均每个月还款3,081.49元。
数学建模之住房的合理定价问题
住房的合理定价问题摘要房价的合理性已成为当今社会的热门话题。
本文依照题中所给出的数据，对3个问题分别建立模型并求解。
针对问题1，首先利用Excel建立图表，绘制出历年房价走势图。
然后，对原始数据进行拟合，得出指数型及多项式型拟合方程，并在原图上绘制出趋势线。
同时，求出确定性系数R2，依据R2是否接近于1判断拟合程度好坏，即检验拟合方程的有效性。
计算得出的指数型及二阶多项式型拟合方程：x,(i) =678.8le0.1281i、x2(i) =12.59i2 50.274i 716.38，由此预测出2010 年房价分别为4080元/平米、3888元/平米。
为了增加预测的可靠性，再结合二次指数平滑法对2010年房价进行预测。
通过比较实际值与预测值的平均偏差值ME的大小，选择出合适的o预测出2010年的房价为3800元/平米。
最后，建立三元线性回归模型，将上述三种方法对历年房价的预测值分别作为自变量x1、x2、X3的原始数据，以实际房价P(i)作为因变量，用Matlab软件拟合出多元线性方程：P f1(i) =—0.0202 —0.1389 刘⑴ 1.1319 X2(i) 0.0084 X3(i)。
代入相关数据，求出历年的最终房价预测值为3866元/平米。
针对问题2，通过Excel绘制出历年平均房价与人均GDP的关系走势图，且自动生成对原始数据进行拟合后的指数型和自变量为2阶、3阶、4阶的多项式型拟合方程及各自的确定性系数R2o R2的值分别为：0.8673; 0.9929 ; 0.9982; 0.9986。
由此判断，因2阶多项式型拟合方程的R2不仅十分接近于1，且相对于3阶、4阶的多项式方程更为简便，故选择：A 2P(i) =(_7E _06) [G(i)] 0.3236 G(i) -177.06 为平均房价与人均GDP 的关系方程。
最后，在联系当下实际状况的基础上对建立的模型进行研究，分析出平均房价与人均GDP的关系。
大学生数学建模_房价预测
西安邮电学院第九届大学生数学建模竞赛参赛作品参赛队编号： 016赛题类型代码： A题2 房价问题摘 要随着我国房地产市场的不断升温，居民买房难愈来愈严重。
定一个合适的房价既照顾到居民的需求也满足方差开发商的盈利需要是十分必要的，要达到这些目的都要用到数学模型来进行量化。
在本文中，我们经研究解决了城市房价模型，找出了影响房价的主要因素，建立预测下一阶段的房产均价的一个模型，同时也对政策对调控房价所起的作用作了详细的分析说明。
在解决房价模型问题时，我们用了多元线性回规模型和蛛网模型同时对相关变量进行分析和处理，最终找出了影响房价的主要因素为生产成本和供需关系。
并对房价的形成、演化机理和房地产投机进行了深入细致的分析。
模型一，我们通过比较西安房价近11年来的变化及城镇居民收入变化情况，找到买房难的根结。
模型二，在房价预测方面，我们选用多元线性回归，蛛网模型同时对相关变量进行分析和处理，最终找出影响房价的主要因素为生产成本和供需关系，求出房价预测的计算表达式。
模型三，我们取定一个时间段内某几个房价新政，结合新政出台时间前后某地房价的变化情况分析了房价新政对房价的调控作用。
我们选取房价新政的标准是根据政策内容对相关经济指标有直接作用效果。
最终我们发现，新政出台后，虽然房价依然是居高不下，但房价上涨速率得到了一定的控制，变化渐缓。
关键字：楼市 预测 蛛网模型 线性回归一、问题重述住房问题关系国计民生，既是经济问题，更是影响社会稳定的重要民生问题。
2008年受国际金融危机的影响，部分购房需求受到抑制，2009年在国家税收、土地等调控政策作用下，一度受到抑制的需求得到释放，适度宽松的货币政策使信贷规模加大，为房地产开发和商品房购买提供了比较充裕的资金，房地产市场供求大增，带动了整体回升。
但有的城市房价过高，上涨过快，加大了居民通过市场解决住房问题的难度，另一方面，部分投机者也通过各种融资渠道买入房屋囤积，期望获得高额利润，也是导致房价居高不下的原因之一。
购房贷款数学建模 兰州交通大学
数学建模提出问题：某人购房，需要贷款，等额本息还款法，等额本金还款法，某人贷款40万，还款期为10年，贷款利率为6%。
1、月供金额2、总的支付利息比较两种贷款法，给出你的方案。
一、分析问题解决此问题需要建立数学模型，找出偿还贷款的金额最少时的最优解，这是一个优化问题，这就是说在不同的约束条件下，只要建模合理，答案可以是多种。
建立优化问题的模型最主要的是用数学符号和式子表述决策变量、构造目标函数和确定约束条件。
对于等额本息还款方式和等额本金还款方式，分别建立了与之对应的模型，然后根据题中所给的数据，分别求解出两种方式的还款额，并得到最优解，最后根据自己的实际情况合理选择还款方式。
二、模型假设1、假设贷款人在还款期间有能力支付银行要求的还款费用。
2、还款期间还款人没有任何意外事件。
3、贷款利率在还清前一直为6%。
三、参数说明设贷款总额为A，银行年利率为a，月利率为β,总期数为m（个月），月还款额为X，总支付利息为Y，还款总额为B。
四、模型的建立与求解1、等额本息还款模型的建立与求解。
等额本息还款，也称定期付息，即借款人每月按相等的金额偿还贷款本息，其中每月贷款利息按月初剩余贷款本金计算并逐月结清。
把按揭贷款的本金总额与利息总额相加，然后平均分摊到还款期限的每个月中。
作为还款人，每个月还给银行固定金额，但每月还款额中的本金比重逐月递增、利息比重逐月递减。
假设这批贷款是一次性到帐的，为使模型便于运算，也假设这批贷款是某一年的第一天就到帐的，利息也是从那一天开始产生。
等额本息还款公式的推导如下，个个月所欠银行的贷款为：第一个月：A(1+β)-X第二个月：[A(1+β)-X](1+β)-X=A(1+β)^2 -X[1+(1+β)]第三个月：{[A(1+β)-X](1+β)-X}(1+β)-X= {[A(1+β)-X](1+β)-X}(1+β)-X由此可得第n月后的所欠银行数额为：A(1+β)^n-X[1+(1+β)+(1+β)^2+…+(1+β)^(n-1)] =A(1+β)^n-X[(1+β)^n-1]/β由于还款总期数为m，也即第m月刚好还完银行所有贷款，因此有：A(1+β)^m-X[(1+β)^m-1]/β = 0 由此求得：X = Aβ(1+β)^m/[(1+β)^m-1]带入数值得：X=4417总支付利息为：总利息=月还款额×贷款月数-本金，带入数值得：Y=4417×120-400000=130040还款总额为：B=400000+130040=530040元讨论：如果按等额本息还款法，还款人的月供金额为4417元人民币，这种还款方法所要求金额较大，对于一般收入者来说可无力承受，按一般城市的消费来说，还款人的月收入应在6000元以上就可承受等额本息还款法。
数学建模 购房问题
A题：购房贷款问题蒋萍（08(3)班 08211337）【摘要】随着人们生活水平的不断提高，越来越多的人正在购置房产用于居住或进行置业投资。
但是购房投资是一项金额较大的投资，要人们一次性支付比较困难。
但随着市场经济的发展，向银行贷款购房成了我们买房的主要方式。
我们知道，如果向银行贷款就需要直接面对提供担保、偿还借贷的问题，现实生活中人们选择贷款的期数、月还款额时，却往往因为缺乏这方面的知识，而带来一定的盲目性，给自己带来或多或少的经济损失。
所以在这个市场经济时代，面对不同的决策方案，正确的决策意味着经济资源的最优配置。
本文就购房贷款问题，展开一系列的讨论。
针对购房问题进行全面分析，利用递推数列将实际问题数学化，建立了一个数学模型。
利用计算机程序算出结果，不仅求出了各种还款方式的还款金额和利息，而且还指出了等额还款是最优的还款方式。
【关键词】递推数列贷款额利息贷款期限还款额1.问题重述小王夫妇计划贷款20万元购买一套房子，他们打算用20年的时间还清贷款。
目前，银行的利率是0.6%／月。
他们采用等额还款的方式（即每月的还款额相同）偿还贷款。
1. 在上述条件下，小王夫妇每月的还款额是多少？共计付了多少利息？2. 在贷款满5年后，他们认为他们有经济能力还完余下的款额，打算提前还贷，那么他们在第6年初，应一次付给银行多少钱，才能将余下全部的贷款还清？3. 如果在第6年初，银行的贷款利`率由0.6%／月调到0.8%／月，他们仍然采用等额还款的方式，在余下的15年内将贷款还清，那么在第6年后，每月的还款额应是多少？4. 小王夫妇认为，随着他们工作经历的增长，家庭收入也会随着增长，因此，打算采用逐步增加还款额的还款方式来偿还贷款，具体的办法是：如果第1年的每月还款额是1000元的话，那么第2年的每月还款额就是1500元，第3年的每月还款额是2000元，第4年的每月还款额是2500元，以此类推。
在此情况下，如果贷款利率还是0.6%／月，那么，第1年的每月还款额是多少？以后各年的每月还款额又是多少？共计付了多少利息？5. 在4提出的还款方式下，在贷款满5年后，打算在第6年初一次还清全部余款，那么，一次的还款额是多少？如果第6年初，银行的贷款利率由0.6%／月调到0.8%／月，从第6年起，以后各年的每月还款额是多少？6. 综合上述问题，为小王夫妇（实际上是打算贷款购房的人）写一份报告，帮助他们分析各种方法的利弊，和偿还贷款的计划。
数学建模题
借贷买房问题（数学建模）曾有一家报纸刊登一则广告称：对于大多数工薪阶层的人士来说，想买房，简直是天方夜谭。
现在有这样一栋住宅楼，每套只需自备款七万元，其余由公司贷款，可分期付款，每月只需付八百元，十年还清，那么，这对您还有什么问题呢？现在的问题是：这房子究竟值多少钱，即如果一次付款要付多少钱？如果没有能力一次付款，实际上，相当于借了多少钱？为什么要每月付八百元？试根据广告所提供的信息和银行的贷款利率，对上述问题进行研究，供购房者参考。
1.假设房子的总价为M元，买者需借A0元，月利率为R,借期为n个月，每月付X元，到第n个月欠款An元，则第n+1个月(含利息)欠款。
An=(1+R)An-x, n=0,1,2,.....于是可得n n-1 n-2An=A0(1+R) –x[(1+R) +(1+R) +....+(1+R)+1]n=A0(1+R) -X[(1+R) -1/R], n=0,1,2,.....即得AN,A0,X ,R,N之间的关系。
2.就广告而言，已知N=10年=120个月，X=800元，A0=（M-70000）元，则要求10年还清，即A120=0,从而得120 1200=A0(1+R) -800/R[(1+R) -1],于是120 120A0=800[(1+R) -1]/R(1+R)不妨设月利率R=0.01，则由上式可算出A0=55760元，于是房子的总价为M=70000+55760=125760元，由此可知，一次性付款额不应大于M，否则，就应该自己去贷款，不要借公司的钱了。
3.某高校青年教师张某为买房向公司借贷A0=60000元，月利率R=0.01,若要每月还一次钱，需25年=300月还清，张老师希望知道平均每月还多少钱？根据前面的讨论，要25年=300个月还清，即要300 300A300=A0(1+R) -X(1+R) -1/R=0可以解得X=632元，即平均每月还632元，25年可还清。
大学生数学建模_房价预测
大学生数学建模_房价预测
一、问题的提出房地产问题一直是人们的热议话题，尤其是近几年更是成为人们关注的问题。
不错，房地产作为一个行业，不仅关系国家经济命脉，它还是影响民生问题的主要因素，所以搞好房产建设不仅是国家与房产商的任务，我们也应了解其中的一些运作原理来帮助我们更好的适应社会环境。
为此，对房产业的了解就显得颇为紧急，而房价问题一直是人们关注的首要问题，下面我们将用数学模型来解决房产中的以下实际问题，仔细分析影响房价的因素以及它们之间的关系。
问题一：通过分析找出影响房价的主要原因并且通过建立一个城市房价的数学模型对其进行细致的分析。
问题二：分析影响房价主要因素随时间的变化关系，并且预测其下一阶段的变化和走势。
问题三：选择某一地区(以西安为例)，通过分析____年至____年房价变化与影响因素之间的关系，预测下一阶段该地区房价的走势。
问题四：通过分析结果，给出房产商和购房者的一些合理建议。
二、模型假设和符号说明假设假设
一、房地产产品具有一定的生产周期假设
二、房价的计算只考虑人均可支配收入和生产成本假设
三、理想房价是仅基于成本得到的房价，不考虑供求假设
四、成本的花费包括地价(地面地价)、建筑费用和各种税收假设
五、不考虑其他影响如(地理位置，环境等)符号说明：_1代表人均可支配收入，_2代表建造成本，y为房产均价,其中a和
三、模型建立与求解我们主要用到的是数学模型是用最小二乘法对影响房价的各个因素进行拟合，从而解除出性方程组，其中用到的主要数学软件是matla。
数学建模例题及解析
.例1差分方程——资金(de)时间价值问题1:抵押贷款买房——从一则广告谈起每家人家都希望有一套(甚至一栋)属于自己(de)住房,但又没有足够(de)资金一次买下,这就产生了贷款买房(de)问题.先看一下下面(de)广告(这是1991年1月1日某大城市晚报上登(de)一则广告),任何人看了这则广告都会产生许多疑问,且不谈广告中没有谈住房面积、设施等等,人们关心(de)是：如果一次付款买这栋房要多少钱呢银行贷款(de)利息是多少呢为什么每个月要付1200元呢是怎样算出来(de)因为人们都知道,若知道了房价(一次付款买房(de)价格),如果自己只能支付一部分款,那就要把其余(de)款项通过借贷方式来解决,只要知道利息,就应该可以算出五年还清每月要付多少钱才能按时还清贷款了,从而也就可以对是否要去买该广告中所说(de)房子作出决策了.现在我们来进行数学建模.由于本问题比较简单无需太多(de)抽象和简化.a.明确变量、参数,显然下面(de)量是要考虑(de)：需要借多少钱,用记；月利率(贷款通常按复利计)用R记；每月还多少钱用x记；借期记为N个月.b．建立变量之间(de)明确(de)数学关系.若用记第k个月时尚欠(de) 款数,则一个月后(加上利息后)欠款 , 不过我们又还了x元所以总(de)欠款为k=0,1,2,3,而一开始(de)借款为.所以我们(de)数学模型可表述如下(1)c. (1)(de)求解.由(2)这就是之间(de)显式关系.d．针对广告中(de)情形我们来看(1)和(2)中哪些量是已知(de).N=5年＝60个月,已知；每月还款x＝1200元,已知 A.即一次性付款购买价减去70000元后剩下(de)要另外去借(de)款,并没有告诉你,此外银行贷款利率R也没告诉你,这造成了我们决策(de)困难.然而,由(2)可知60个月后还清,即,从而得(3)A和x之间(de)关系式,如果我们已经知(3)表示N＝60,x＝1200给定时0A.例如,若R ＝0．01,则由(3)可算得道银行(de)贷款利息R,就可以算出053946元.如果该房地产公司说一次性付款(de)房价大于70000十53946＝123946元(de)话,你就应自己去银行借款.事实上,利用图形计算器或Mathematica这样(de)数学软件可把(3)(de)图形画出来,从而可以进行估算决策.以下我们进一步考虑下面两个问题.注1问题1标题中“抵押贷款”(de)意思无非是银行伯你借了钱不还,因而要你用某种不动产(包括房子(de)产权)作抵押,即万一你还不出钱了,就没收你(de)不动产.例题1某高校一对年青夫妇为买房要用银行贷款60000元,月利率0．01,贷款期25年＝300月,这对夫妇希望知道每月要还多少钱,25年就可还清.假设这对夫妇每月可有节余900元,是否可以去买房呢解：现在(de)问题就是要求使 (de)x,由(2)式知现＝60000,R＝0．01,k＝300,算得x=632元,这说明这对夫妇有能力买房.例题2 恰在此时这对夫妇看到某借贷公司(de)一则广告：“若借款60000元,22年还清,只要；(i)每半个月还316元；(ii)由于文书工作多了(de)关系要你预付三个月(de)款,即316×6＝1896元.这对夫妇想：提前三年还清当然是好事,每半个月还316元,那一个月不正好是还632元,只不过多跑一趟去交款罢了；要预付18％元,当然使人不高兴,但提前三年还清省下来(de)钱可是22752元哟,是1896元(de)十几倍哪这家公司是慈善机构呢还是仍然要赚我们(de)钱呢这对夫妇请教你给他们一个满意(de)回答.具体解法略.问题2：养老基金今后,当年青人参加工作后就要从其每月工资中扣除一部分作为个人 (de)养老基金,所在单位（若经济效益好(de)话）每月再投入一定数量(de)钱,再存入某种利息较高而又安全(de)“银行”(也可称为货币市场)到60岁退休时可以动用.也就是说,若退休金不足以维持一定(de)生活水平时,就可以动用自己(de)养老基金,每月取出一定(de)款项来补贴不足部分.假设月利率及＝0．01不变,还允许在建立养老基金时自己可以一次性地存入A(不论多少),每月存入y元(个人和单位投入(de)总和)；通常从一笔钱0三十一岁开始到六十岁就可以动用.这当然是一种简化(de)假设,但作为估算仍可作为一种考虑(de)出发点.本问题实际上有两个阶段,即退休前和退休后,其数学模型为其中x为每月要从养老基金中提出(de)款项.习题1 某大学年青教师小李从31岁开始建立自己(de)养老基金,他把已有(de)积蓄1万元也一次性地存入,已知月利率为0．01 (以复利计),每月存入300元,试问当小李60岁退休时,他(de)退休基金有多少又若,他退休后每月要从银行提取l000元,试问多少年后他(de)退休基金将用完你能否根据你了解(de)实际情况建立一个较好(de)养老基金(de)数学模型及相应(de)算法和程取软件).习题2 渔业(林业)管理问题设某养鱼池(或某海域)一开始有某种鱼条,鱼(de)平均年净繁殖率为R,每年捕捞x条,记第N年有鱼条,则池内鱼数按年(de)变化规律为注意,在实际渔业经营中并不按条数计算而是以吨记数(de).若对某海域(de)渔业作业中＝100000吨,R＝0．02,x＝1000吨,试问会不会使得若干年后就没有鱼可捕捞了（资源枯竭了）例2比例分析法——席位分配问题：某学校有三个系联合成立学生会,（1）试确定学生会席位分配方案.（2）若甲系有100名,乙系60名,丙系40名.学生会设20个席位,分配方案如何(3)若丙系有3名学生转入甲系,3名学生转入乙系,分配方案有何变化（4）因为有20个席位(de)代表会议在表决提案时有可能出现10： 10(de)平局,会议决定下一届增加1席,若在第（3）问中将学生会席位增加一席呢（5）试确定一数量指标衡量席位分配(de)公平性,并以此检查（1）—（4）.公平而又简单(de)席位分配办法是按人数(de)比例分配,若甲系有100名,乙系60名,丙系40名.学生会设20个席位,三个系分别应有10,6,4个席位.如果丙系有6名学生转入其他两系学习,各系人数如表所示系别学生人数所占比例（%）按比例分配(de)席位按惯例分配(de)席位甲10310乙636第二列所示,按比例分配席位时,出现了小数(见表中第四列)．在将取得整数(de)19席分配完毕后,剩下(de)1席按照惯例分给余数最大(de)丙系,于是三个系仍分别占有10、6、4个席位．因为有20个席位(de)代表会议在表决提案时有可能出现10：10(de)平局,会议决定下一届增加1席,于是他们按照上述惯例重新分配席位,计算(de)结果令人吃惊：总席位增加1席,丙系反而减少1席,见下表．看来,要解决这个矛盾,必须重新研究所谓惯例分配方法,提出更加“公平”(de)办法．下面就介绍这样一个席位分配模型．设A、B两方人数分别是p1 和p2,分别占有n1 和n2 个席位,则两方每个席位所代表(de)人数分别是p1 ／n12和p2／n2．很明显,仅当这两个数值相等时,席位(de)分配才是公平(de)．但是,通常它们不会相等,这时席位分配得不公平.不公平(de)程度可以用数值来表示,它衡量(de)是“绝对不公平”．从下表所举(de)例子来看,A、B之间(de)“绝对不公平”与C、D之间是一样(de).但是从常识(de)角度看,A、B之间显然比C、D之间存在着更加严重(de)不公平．所以“绝对不公平”不是一个好(de)衡量标准．p n p/n p1/n1-p2/n2 A120101212-10=2B1001010C102010102102-100=2D100010100为了改进绝对标准,我们自然想到用相对标准．因为p／n越大,每个席位代表(de)人数越多,或者说,总人数一定时分配(de)席位越少.所以,如果p1／n13＞p2/n2,则A方是吃亏(de),或者说,对A是不公平(de),由此,我们这样定义“相对不公平”：若p1／n1＞p2／n2,则称为对A(de)相对不公平值,记做若p1／n1＜p2／n2,则称为对B(de)相对不公平值,记做假设A、B两方已分别占有n1和n2个席位,我们利用相对不公平(de)城念来讨论,当总席位再增加1席时,应该给且A方还是B方不失一般性,可设p1／n1＞p2/n2,即此时对A方不公平, ,有定义．当再分配1个席位时,关于p／n(de)不等式有以下三种可能：1)p1／(n1十1)＞p2／n2,这说明即使A方增加1席,仍然对A不公平,所以这1席当然应给A方；2)p1／(n1十1)＜p2／n2,说明当A方增加1席位,将对B不公平,此时应参照式,计算对B(de)相对不公平值3）说明当B方增加1席时,将对A方不公平,此时计算得对A (de)相对不公平值是（注意：在p1/n1p2/n2(de)假设下,不可能出现p1／n1＜p2／(n2+1)(de)情况因为公平(de)席位分配方法应该使得相对不公平(de)数值尽量地小,所以如果则这1席应给A方；反之应给B方．根据(3)、（4）两式,(5)式等价于并且不难证明1从上述第1)种情况(de)p1／(n1十1)＞p2／p2也可推出. 于是我们(de)结论是：当(6)式成立时,增加(de)1席应分配A方；反之,应分配给B方．若记,则增加(de)1席位应分配给Q值较大(de)一方．将上述方法可以推广到有m方分配席位(de)情况．下面用这个方法,重新讨论本节开始时提出(de),三个系分配21个席位(de)问题．首先每系分配1席,然后计算：甲系n1＝1,乙系, n2=1,丙系,n3=1,因为最大,所以第4席应分配给甲系,继续计算：甲系n1＝2,将与上面(de)相比,最大,第5席应分给乙系,继续计算.如此继续,直到第21席分配给某个系为止（详见列表）．n甲系乙系丙系1（4）（5）578（9）2（6）（8）（15）3（7）（12）（21）4（10）（14）5（11）（18）6（13）7（16）8（17）9（19）10（20）11可以看出,用Q值法,丙系保住了它险些丧失(de)1席.你觉得这个方法公平吗习题：学校共1000名学生,235入住在A宿合,333人住在B宿合,432人住在C宿合．学生们要组织一个10人(de)委员会,试用下列办法分配各宿舍(de)委员数．1）惯例(de)方法,印按比例分配完整数名额后,剩下名额给余数最大者. 2）Q值方法.如果委员会从10人增至15人,分配名额将发生什么变化 ,例3 状态转移问题——常染色体遗传模型随着人类(de)进化,人们为了揭示生命(de)奥秘,越来越注重遗传学(de)研究,特别是遗传特征(de)逐代传播,引起人们(de)注意.无论是人,还是动植物都会将本身(de)特征遗传给下一代,这主要是因为后代继承了双亲(de)基因,形成自己(de)基因对,基因对将确定后代所表现(de)特征.下面,我们来研究两种类型(de)遗传：常染色体遗传和x—链遗传.根据亲体基因遗传给后代(de)方式,建立模型,利用这些模型可以逐代研究一个总体基因型(de)分布.在常染色体遗传中,后代从每个亲体(de)基因对中各继承一个基因,形成自己(de)基因对,基因对也称基因型.如果我们所考虑(de)遗传特征是有两个基因A和控制(de),那么就有三种基因对,记为AA,A,.例如,金草鱼由两个遗传基因决定花(de)颜色,基因型是AA(de)金鱼草开红花,型(de)开粉红色花,而型(de)开白花.又如人类(de)眼睛(de)颜色也是提高通过常染色体遗传控制(de).基因型是(de)人,眼睛是棕色,基因型是(de)人,眼睛是兰色.这里因为都表示了同一外部特征,我们认为基因A 支配基因,也可以认为基因对于A 来说是隐性(de)农场(de)植物园中某种植物(de)基因型为AA,A 和.农场计划采用AA 型(de)植物与每种基因型植物相结合(de)方案培育植物后代.那么经过若干年后,这种植物(de)任一代(de)三种基因型分布如何 第一步：假设：令 ,2,1,0=n .（1） 设n n b a ,和n c 分别表示第n 代植物中,基因型为AA,Aa 和aa(de)植物占植物总数(de)百分率.令)(n x 为第n 代植物(de)基因型分布:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(当n=0时⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=000)0(c b a x表示植物基因型(de)初始分布（即培育开始时(de)分布）,显然有1000=++c b a（2） 第n 代(de)分布与第n-1代(de)分布之间(de)关系是通过上表确定(de).第二步：建模根据假设（2）,先考虑第n 代中(de)AA 型.由于第n-1代(de)AA 型与AA 型结合,后代全部是AA 型；第n-1代(de)Aa 型与AA 型结合,后代是AA 型(de)可能性为1/2,第n-1代(de)aa 型与AA 型结合,后代不可能是AA 型.因此,当 ,2,1,0=n 时11102/1---•++•=n n n n c b a a即2/11--+=n n n b a a 类似可推出2/11--+=n n n b c a 0=n c将式相加,得111---++=++n n n n n n c b a c b a根据假设（1）,有1000=++=++c b a c b a n n n对于式、式和式,我们采用矩阵形式简记为,2,1,)1()(==-n Mx x n n其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=00012/1002/11M ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n n n c b a x )(式递推,得)0()2(2)1()(x M x M Mx x n n n n ====--式给出第代基因型(de)分布与初始分布(de)关系.为了计算出n M ,我们将M 对角化,即求出可逆矩阵P 和对角阵D,使1-=PDP M因而有,2,1,1==-n P PD M n n其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=n n nnn D 321321000000000λλλλλλ这里321,,λλλ是矩阵M(de)三个特征值.对于式中(de)M,易求得它(de)特征值和特征向量:0,2/1,1321===λλλ因此⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=00002/10001D ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=0011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=0112 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213 所以[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==100210111321P通过计算1-=P P ,因此有)0(1)0()(x P PD x M x n n n -==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=0001002101110000)21(0010100210111c b a n 即⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=--00011)(000)2/1()2/1(0)2/1(1)2/1(11c b a c b a x n n n n n n n n ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+--++=--0)2/1()2/1()2/1()2/1(010010000c b c b c b a n n n n所以有⎪⎩⎪⎨⎧=+=--=--0)2/1()2/1()2/1()2/1(1010010n n n n n n n c c b b c b a当∞→n 时0)2/1(→n,所以从式得到0,1→→n n b a 和n c =0即在极限(de)情况下,培育(de)植物都是AA 型. 第三步：模型讨论若在上述问题中,不选用基因AA 型(de)植物与每一植物结合,而是将具有相同基因型植物相结合,那么后代具有三代基因型(de)概率如下表：并且)0()(x M xn n =,其中⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=14/1002/1004/11M M(de)特征值为2/1,1,1321===λλλ通过计算,可以解出与21,λλ相对应(de)两个线性无关(de)特征向量1 和2 ,及与3λ相对应(de)特征向量3 ：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1011 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1002 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=1213 因此[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--==111200101321P⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=-02/1011102/111P)0(1)0()(x P PD x M x n n n -==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=00002/1011102/11)2/1(0001001111200101c b a n n所以有⎪⎩⎪⎨⎧-+==++=++010000100)2/1()2/1()2/1()2/1()2/1(bb c c b b b b a a n nn n n n当∞→n 时0)2/1(→n,所以从式得到0,)2/1(00→+→n n b b a a 和00)2/1(b c c n +→因此,如果用基因型相同(de)植物培育后代,在极限情况下,后代仅具有基因AA 和aa. 例4 合作对策模型在经济或社会活动中,几个社会实体（个人、公司、党派、国家）相互合作或结成联盟,常能获得比他们单独行动更多(de)经济或社会效益.这样合理地分配这些效益是合作对策要研究(de)问题.请看下面(de)例子.问题一：经商问题甲、乙、丙三人经商,若单干,每人仅能获利1元；甲乙合作可获利7元；甲丙合作可获利5元；乙丙合作可获利4元；三人合作可获利10元,问三人合作时如何分配10元(de)收入.甲(de)收入应按照甲对各种形式(de)合作(de)贡献来确定．对于某一合作(de)贡献定义为：有甲参加时这个合作(de)收入与无甲参加时这个合作(de)收入之差．例如甲对甲乙二人合作(de)贡献是7—1＝6 (因为甲乙合作获利7元,而乙单干仅获利1元)．甲可以参加(de),合作有四个：甲自己(单干视为合作(de)特例)、甲乙、甲丙、甲乙丙．甲对这些合作(de)贡献分别是甲：1一0＝1元；甲乙：7—1＝6元；甲内：5—1＝4元；甲乙丙：10—4＝6元,甲应分得(de)收入是这四个贡献(de)加权平均值,加权因子将由下面(de)一般模型给出．这个问题叫做3人合作对策,是对策论(de)一部分,这里介绍它(de)一种解法.一般(de)n人合作对策模型可以叙述如下：记n人集合为I=,如果对于I中 (de)任一子集,都对应一个实值函数v（s）,满足则称为定义在I上(de)特征函数．所谓合作对策是指定义了特征函数(de)I中n个人(de)合作结果,用向量值函数来表示．在实际问题中．常可把I中各种组合(de)合作获得(de)利益定义为特征函数,上式表示合作规模扩大时,获利不会减少.不难看出,如将三人经商问题中合作(de)获利定义为特征函数v,v是满足(1)、(2)(de)．为了确定,Shapley在1953年首先制定了一组应该满足(de)公理,然后证明了满足这组公理(de)(de)唯一解是其中是I中包含{i}(de)所有子集,是集合s中(de)人数,是加权因子,由确定．(3)式中可看作成员{i}对合作s(de)贡献；表示对所有包含{i}(de)集合求和．称为由v定义(de)合作(de)Shapley值．我们用(3)、(4)计算三人经商问题中各个人应得到(de)收入．甲、乙、丙分别记作{1},{2},{3},包含{1}(de)集合有{1}、{1,2}、{1,3}、{1,2,3},计算结果列入下表．S{1}{1,2}{1,3}{1,2,3}V(s)17510V(s-{1})0114V(s)- V(s-{1})1 6 4 612 23 W()1/31/61/61/3W()[V(s)-V(s-{1})]1/31 2/3 2.同样可以算出乙、丙应得收入为＝3．5元,＝元.问题二：三城镇(de)污水处理方案沿河有三城镇1、2和3,地理位置如图4；6所示．污水需处理后才能排入河中．三城镇或者单独建立污水处理厂,或者联合建厂,用管道将污水集中处理(污水应于河流(de)上游城镇向下游城镇输送).以Q 表示污水量(吨／秒),工表示管道长度(公里).按照经验公式,建立处理厂(de)费用为712.0173Q P =,铺设管道(de)费用为LQ P 51.0266.0=．今已知三城镇(de)污水量分别为5,3,5321===Q Q Q ．L(de)数值38,202312==L L ．试从节约总投资(de)角度为三城镇制定污水处理方案；包括是单独还是联合建厂；如果联合,如何分担投资额等．三城镇或单干或不同形式(de)联合,共有五种方案.下面一一计算所需(de)投资．方案一 三城镇都单干.投资分别为总投资：方案二城1、2合作.这时城1、2将从节约投资(de)角度对联合还是分别建厂作出决策,所以城1、2(de)投资为：=3500C（3）=2300总投资：方案三城2、3合作.C（1）=2300总投资：方案四城1、3合作.C（2）=1600总投资：方案五三城镇合作=5560总投资：比较五个方案可知,应该选择三城合作,联合建厂(de)方案． 下面(de)问题是如何分担总额为5560(de)费用．城3(de)负责人提出,联合建厂(de)费用按三城(de)污水量之比5：3：5分担,铺设管道费应由城1、2担负．城2(de)负责人同意,并提出从城2到城3(de)管道费由城1、2按污水量之比5：3分担；从城1到城2(de)管道费理应由城1自己担负．城1(de)负责人觉得他们(de)提议似乎是合理(de),但因事关重大,他没有马上表示同意；而是先算了一笔账．联合建厂(de)费用是4530)535(73712.0=++,城2到城3(de)管道费是730,城1到城2(de)管道费是300,按上述办法分配时,城3负担(de)费用为1740,城2(de)费用为1320,域1(de)费用为2500．结果出乎意料之外,城3和城2(de)费用都比单独建厂时少,而城1(de)费用却比单独建厂时(de)C(1)还要多.城1(de)负责人当然不能同意这个方法,但是一时他又找不出公平合理(de)解决办法．为了促成联合(de)实现,你能为他们提供一个满意(de)分担费用(de)方案吗首先,应当指出,城3和城2负责人提出(de)办法是不合理(de)：从前面(de)计算我们知道,三城联合,才能使总投资节约了640(de)效益应该分配给三城,使三城分配(de)费用都比他们单干时要少,这是为促成联合所必须制定(de)一条原则．至于如何分配,则是下面要进一步研究(de)问题． 把分担费用转化为分配效益,就不会出现城1联合建厂分担(de)费用反比单独建厂费用高(de)情况.将三城镇记为I={1,2,3},联合建厂比单独建厂节约(de)投资定义为特征函数.于是有v(φ)=0,v({1})=v({2})=v({3})=0,v({1,2})=c(1)+c(2)-c(1,2)=2300+1600-3500=400,v({2,3})=c(2)+c(3)-c(2,3)=1600+2300-3650=250,v({1,3})=0,v(I)=c(1)+c(2)+c(3)-c(1,2,3)=640.S {1} {1,2} {1,3} {1,2,3} V(s) 0 400 0 640 V(s-{1}) 0 0 0 250 V(s)- V(s-{1})0 400 0 39012 23 W()1/31/61/61/3W()[V(s)-V(s-{1})] 0 67 0 130即197)(1=v ϕ同理得321)(2=v ϕ,122)(3=v ϕ那么, 城1分担(de)费用为2300-197=2103, 城2分担(de)费用为1600-321=1279, 城3分担(de)费用为2300-122=2178,合计5560. 习题：某甲（农民）有一块土地.如果从事农业生产可年收入100元；如果将土地租给某企业家用于工业生产,可年收入200元；如果租给某旅店老板开发旅游业,可年收入300元；当旅店老板请企业家参与经营时,年收入可达400元.为实现最高收入,试问如何分配各人(de)所得才能达成协议例5动态规划模型有不少动态过程可抽象成状态转移问题,特别是多阶段决策过程(de)最优化如最短路径问题,最优分配,设备更新问题,排序、生产计划和存储等问题．动态规划是一种将复杂问题转化为一种比较简单问题(de)最优化方法,它(de)基本特征是包含多个阶段(de)决策．1951年,美国数学家贝尔曼(R．Bellman)等人,提出了解决多阶段决策问题(de)“最优化原理”,并研究了许多实际问题,从而创建了动态规划·动态规划方法(de)基本思想是：将一个复杂问题分解成若干个阶段,每一个阶段作为一个小问题进行处理,从而决定整个过程(de)决策,阶段往往可以用时间划分这就具有“动态”(de)含义,然而,一些与时间无关(de)静态规划中(de)最优化问题,也可人为地把问题分成若干阶段,作为一个多阶段决策问题来处理,计算过程单一化,便于应用计算机．求解过程分为两大步骤,①先按整体最优化思想递序地求出各个可能状态(de)最优化决策；②再顺序地求出整个题(de)最优策略和最优路线．下面,结合一个求最短路径(de)例子,来说明动态规划(de)一些基本概念．最短路径问题如图所示(de)交通网络,节点连接线路上(de)数字表示两地距离,计算从A 到E(de)最短路径及长度.1．阶段．把所要处理(de)问题,合理地划分成若干个相互联系(de)阶段,通常用k 表示阶段变量.如例中,可将问题分为4个阶段,k=1,2,3,4. 2．状态和状态变量．每一个阶段(de)起点,称为该阶段(de)状态,描述过程状态(de)变量,称为状态变量,它可以用一个数、一组数或一个向量来描述,常用k x 来表示第k 阶段(de)某一状态．如果状态为非数量表示,则可以给各个阶段(de)可能状态编号,i x i k =)(()(i k x 表示第k 个阶段(de)第i 状态).第k 阶段状态(de)集合为},,,,,{)()()2()1(T k i k k k k x x x x X =如例6中,第3阶段集合可记为}3,2,1{},,{},,{321)3(3)2(3)1(33===C C C x x x X3．决策和决策变量．决策就是在某一阶段给定初始状态(de)情况下,从该状态演变到下一阶段某状态(de)选择.即确定系统过程发展(de)方案．用一个变量来描述决策,称这个变量为决策变量.设)(k k x u 表示第k 个阶段初始状态为k x (de)决策变量．)(k k x D 表示初始状态为k x (de)允许决 策集合,有)(k k x u ∈)(k k x D ={k u }如例6中},,{)(3211B B B A D =,若先取2B ,则21)(B A u =. 4．策略和子策略．由每段(de)决策)(k k x u 组成(de)整个过程(de)决策变量序列称为策略,记为n P ,1,即n P ,1=)}(,),(),({2211n n x u x u x u从阶段k 到阶段n 依次进行(de)阶段决策构成(de)决策序列称为k 子策略,记为n k P ,即)(1,x P n k =)}(,),(),({11n n k k k k x u x u x u ++显然,k=1时(de)k 子策略就是策略.如例6,选取路径E D C B A →→→→221就是一个子策略．从允许策略集中选出(de)具有最佳效果(de)策略称为最优策略. 5．状态转移方程．系统在阶段k 处于状态k x ,执行决策)(k k x u (de)结果是系统状态(de)转移,即由阶段K(de)状态k x 转移到阶段K 十1(de)状态1+k x 适用于动态规划方法求解(de)是一类具有无后效性(de)多阶段决策过程．无后效性又称马尔科夫性,指系统从某个阶段往后(de)发展,完全由本阶段所处(de)状态以及其往后(de)决策决定,与系统以前(de)状态及决策无关,对于具有无后效性(de)多阶段过程,系统由阶段k 向阶段k+1(de)状态转移方程为))(,(1k k k k k x u x T x =+意即1+k x 只与k x ,)(k k x u 有关,而与前面状态无关．))(,(k k k k x u x T 称为变换函数或算子．分确定型和随机型,由此形成确定型动态规划和随机型动态规划． 6．指标函数和最优指标函数．在多阶段决策中,可用一个数量指标来衡量每一个阶段决策(de)效果,这个数量指标就是指标函数,为该阶段状态变量及其以后各阶段(de)决策变量(de)函数,设为n k V ,即n k x x u x V V n k k k n k n k ,,2,1),,,,(1,, ==+指标(de)含义在不同(de)问题中各不相同,可以是距离、成本、产品产 量、资源消耗等．例6中,指标(de)含义就是距离,指标函数为A 到E(de)距离,为各阶段路程(de)和．最常见(de)指标函数取各阶段效果之和(de)形式,即∑==nk j j j j n k u x V V ),(,指标函数nk V ,(de)最优值,称为相应(de)最优指标函数,记为)(k k x fnk k k optV x f ,)(=式中opt 是最优化之意,根据问题要求取max 或min ． 7．动态规划最优化原理．贝尔曼指出“作为整个过程(de)最优策略具有这样(de)性质：即无论过去(de)状态和决策如何,对前面(de)决策所形成(de)状态而言,余下(de)诸决策必须构成最优策略”基于这个原理,可有如下定理：定理 若策略*,1n P 是最优策略,则对于任意(de)k(1<k<n),它(de)子策略*,n k P 对于以),(*1*11*---=k k k k u x T x 为起点(de)k 到n 子过程来说,必是最优策略． 实质上,动态规划(de)方法是从终点逐段向始点方向寻找最短路径(de)一种方法．8．动态规划(de)数学模型．利用最优化原理,可以得到动态规划(de)数学模型)}(),({)(11+++=k k k k k k k x f u x V opt x f ))(1,,1,(k k k x D u n n k ∈-=0)(11=++n n x f这是一个由后向前(de)递推方程．下面以例6(de)最短路径问题说明这种递序解法．指标函数为两点之间(de)距离,记为),(k k u x d ,例中共分4个阶段． (倒推) 第4阶段2)(),()(5114=+=E f E D d D f 3)(),()(5224=+=E f E D d D f 5)(),()(5334=+=E f E D d D f 0)(5=E f第3阶段6835)(),(624)(),(min )(2421141113=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{11*4,3E D C P =4431)(),(826)(),(min )(2422141223=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{22*4,3E D C P =6651)(),(1239)(),(min )(3433243333=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=D f D C d D f D C d C f},,{33*4,3E D C P =第2阶段7734)(),(1367)(),(min )(2321131112=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{221*4,2E D C B P =7734)(),(826)(),(min )(2322131222=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{222*4,2E D C B P =91468)(),(945)(),(min )(3333232332=⎭⎬⎫⎩⎨⎧=+=+=+=+=C f C B d C f C B d B f},,,{223*4,2E D C B P =第1阶段10111192)(),(74)(),(1073)(),(min )(323221211=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=+=+=+=+=B f B A d B f B A d B f B A d A f},,,,{221*4,1E D C B A P =故最短路径为E D C B A →→→→221,从A 到E(de)最短距离为10. 上述步骤可归纳为下述递推公式)}(),(m in{)(11+++=k k k k k k x f u x d x f 1,2,3,4(=k ）0)(55=x f此递推关系叫做动态方程,即最短路径问题(de)动态规划模型,应用动态规划方法解决问题(de)关键是根据所给问题建立具体(de)动态规划模型,建立动态规划模型时(de)主要困难在于：如何将所遇到(de)最优化解释为合适(de)多段决策过程问题．从例6看出,划分I 阶段、定义状态、确定指标函数,是动态规划模型化时(de)主要工作,其合适性决定应用动态规划(de)成败．建模时,除将实际问题根据时间和空间恰当地划分若干阶段外,还须明确下列几点： (1)正确选择状态变量,使它既能描述过程(de)状态,又。
数学建模之住房的合理定价问题
数学建模之住房的合理定价问题在当今社会，住房问题一直是人们关注的焦点，而住房的合理定价更是关系到广大民众的切身利益。
无论是购房者希望买到性价比高的房子，还是开发商想要制定出有竞争力又能盈利的价格策略，都离不开对住房合理定价的深入研究。
要探讨住房的合理定价，首先得明确影响住房价格的诸多因素。
地理位置毫无疑问是其中最为关键的一点。
位于市中心繁华地段、交通便利、周边配套设施完善（如学校、医院、商场等）的房子，价格往往较高。
比如，在一线城市的核心区域，由于土地资源稀缺，交通、商业、教育等资源高度集中，住房价格可能会达到令人咋舌的水平。
相反，地处偏远郊区，交通不便，周边设施匮乏的房子，价格则相对较低。
房屋的品质和建筑结构也对价格有着显著影响。
房屋的面积大小、户型设计是否合理、朝向采光如何、建筑质量高低等方面，都会在价格上有所体现。
一般来说，面积宽敞、户型方正通透、采光良好、建筑质量过硬的房子，价格会偏高。
而那些面积狭小、户型不合理、采光差、建筑存在质量问题的房子，价格自然会大打折扣。
市场供需关系也是决定住房价格的重要因素。
当市场上购房需求旺盛，而房屋供应相对不足时，价格往往会上涨。
反之，如果市场上房屋供应过剩，而购房需求疲软，价格则可能下跌。
例如，在一些经济发展迅速、人口流入量大的城市，由于对住房的需求持续增加，房价呈现上涨趋势。
而在一些经济发展缓慢、人口流出的地区，住房市场可能会出现供大于求的情况，房价也就难以维持高位。
政策法规对住房价格的影响也不容小觑。
政府出台的房地产调控政策，如限购、限贷、限售等，都会直接或间接地影响住房价格。
税收政策的调整，如房产税的征收，也会对住房的持有成本和交易成本产生影响，从而对房价起到调节作用。
在进行数学建模来确定住房的合理定价时，我们可以将上述因素量化为具体的变量和参数。
以地理位置为例，可以根据距离市中心的距离、周边配套设施的完善程度等因素赋予不同的分值，并将这些分值转化为相应的权重。
数学建模：房贷中的数学问题
房贷中的数学问题摘要：随着物价的上涨，购房难已成为广大工薪阶层面临的首要问题，为解决这一问题，房贷已成为人们的首要选择。
然而房贷是否合算呢？接下来，我们将以等额本息贷款的方式予以说明。
关键词：工资与物价的上涨比例、等比数列、模型设计一、提出问题***高中一名数学教师为购房贷款27万元，分15年等额还清。
据银行账单，他需每月偿还2065.48元，那么这个数字由何而来呢？二、分析问题设某人贷款金额为T元，月利率为P，还款时间为m个月，每月还款金额为x元，则有如下关系：由表格得，每月还款金额构成以x为首项，（1+P）为公比的等比数列，前m项和即为所需偿还的本息和。
即X+X(1+P)+X(1+P)^2+…+X(1+P)^(m-1)=T(1+P)^m (1)即为X[1-(1+p)^m]/[1-(1+p)]=T(1+p)^m≈≈化简得X=T*P*(1+P)^m/[(1+P)^m-1] (2)不妨引入一中问题还款贷款金额为T=27万，分15年还清时月利率为P=3.75‰，月数m=15*12=180。
把数据代入（2）中公式得：x=270000*3.75‰*（1+3.75‰）^180/[(1+3.75‰)^180-1]≈2065.4852元与银行给出的数据吻合的很好！三、再次提出问题那么，当贷款金额一定时，究竟将还款期限定为多少时才划算呢？四、再次分析问题（以一个例子说明）甲从银行贷款20万元，若分别以10年，15年，20年为还款期限时，三者究竟何种方式更合算呢？（已知甲为工薪阶层，月收入2500元，其妻月收入1500元，家庭月收入达4000元）(一)、以10年为还款期限时：T=20万 m=120 P=3.75‰把这些数据代入公式（2）得x=200000*3.75‰*（1+3.75‰）^120/[(1+3.75)^120-1]≈2072.8元(二)、以十五年为还款期限时：T=20万 m=180 P=3.75‰把这些数据代入公式（2）得 x=200000*3.75‰*（1+3.75‰）^180/[(1+3.75‰)^180-1]≈1530.0元（三）、以二十年为还款期限时：T=20万 m=240 P=3.75‰把这些数据代入公式（2）得x=200000*3.75‰*(1+3.75‰)^240/[(1+3.75‰)^240-1]≈1265.元综合分析以上三种还款方式：1、以（一）种方式还款时，需多支付2072.8*120-200000=48736元2、以（二）种方式还款时，需多支付1530.0*180-200000=75400元3、以（三）种方式还款时，需多支付1265.3*240-200000=103672元根据银行规定，每月还款金额x<【总收入/2】在本例中，甲的总收入为2500+1500=4000元，x<“4000/2=2000元”故方式（一）中的2072.8〉2000，不符合要求。
数学建模购房贷款
实验报告专用纸课程名称数学建模实验项目名称购房贷款实验组别第组同组者教师评语及成绩：实验成绩：教师签字：（请按照实验报告的有关要求书写，一般必须包括：1、实验目的；2、实验内容；3、实验步骤与方法；4、实验数据与程序清单；5、出现的问题及解决方法；6、实验结果、结果分析与体会等内容。
）一、实验准备a.等额本息还款方式是在还款期内，每月偿还同等数额的贷款(包括本金和利息)，这样由于每月的还款额固定，可以有计划地控制家庭收入的支出，也便于每个家庭根据自己的收入情况，确定还贷能力。
b.等额本金还款方式是将本金每月等额偿还，然后根据剩余本金计算利息，所以初期由于本金较多，将支付较多的利息，从而使还款额在初期较多，而在随后的时间每月递减，这种方式的好处是，由于在初期偿还较大款项而减少利息的支出，比较适合还款能力较强的家庭。
二、实验目的能够根据客户所选房屋的建筑面积、每平方米单价、首付比例，贷款种类、贷款期限、还款方式等信息计算房款总额、首付款额、月还款额等。
三、实验内容100平米,单价5000元,首付20%,公积金10万,期限120月,商业利率7.83%*0.85(第一套),公积金利率5.22%(2007年12月21日以后).四、问题分析与假设房款总额T=建筑面积S×每平方米单价R首付款额F=房款总额T×首付比例p考虑：组合贷款(其他为特例)。
设公积金贷款A=T-F元，那么商业贷款为B=T-F-A元设后台变量：公积金贷款N1月，年利率r1，商业贷款N2月，年利率r2。
a.等额本息情形：设公积金月还M元，第n个月公积金贷款欠款xn.那么xn=xn-1(1+r1/12)-M,计算得xn=xn-2(1+r1/12)2-M(1+r1/12)-M=...=x0(1+r1/12)n-M[(1+r1/12)n-1+ (1)由于x0=A,xN1=0.那么A(1+r1/12)N1-12M[(1+r1/12)N1-1]/r1=0这样M=A r1(1+r1/12)N1/12/[(1+r1/12)N1-1]同理可以计算商业贷款月还款额第n月还款额公式：b.等额本金情形：月还本贷款本金／还款月数，利息月月清月还款额＝（贷款本金／还款月数）＋（所欠本金×当月利率）第一个月公积金月还A/N1+Ar1/12第二个月公积金月还A/N1+(A-A/N1)r1/12第三个月公积金月还A/N1+(A-2A/N1)r1/12….第N1个月公积金月还A/N1+A[1-(N1-1)/N1]r1/12第n月还款额公式：五、实验数据及程序清单#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>int main(){int q;float p,f,a,r1,r2,x,y,s,r,t,b,n1,n2,n,m;printf("请输入建筑面积：");scanf("%f",&s);printf("请输入每平方米单价：");scanf("%f",&r);//房款总额t=s*r;printf("请输入首付比例：");scanf("%f",&p);//首付款额f=t*p;printf("请输入公积金贷款额：");scanf("%f",&a);if(a<=t-f){printf("请输入商业贷款额：");scanf("%f",&b);}printf("请输入公积金贷款月数：");scanf("%f",&n1);printf("请输入公积金贷款年利率：");scanf("%f",&r1);printf("请输入商业贷款月数：");scanf("%f",&n2);printf("请输入商业贷款年利率：");scanf("%f",&r2);printf("如选择等额本息请按1，如选择等额本金请按0:");scanf("%d",&q);if(q==1){for(n=1;n<=n1||n<=n2;n++){if(n<=n1)x=(a*r1/12*pow((1+r1/12),n1))/(pow((1+r1/12),n1)-1);elsex=0;if(n<=n2)y=(b*r2/12*pow((1+r2/12),n2))/(pow((1+r2/12),n2)-1);elsey=0;m=x+y;printf("%f\n",m);}}else{for(n=1;n<=n1||n<=n2;n++){if(n<=n1)x=(a*(1/n1+r1/12*(1-(n-1)/n1)));elsex=0;if(n<=n2)y=(b*(1/n2+r2/12*(1-(n-1)/n2)));elsey=0;m=x+y;printf("%f\n",m);}}return0;}六、实验结果日期等额本金等额本息算法计算器算法计算器1月5433.3335433.334502.3544502.35 2月5415.8335415.834502.3544502.35 3月5398.3335398.334502.3544502.35 4月5380.8335380.834502.3544502.35 5月5363.3335363.334502.3544502.35 6月5345.8335345.834502.3544502.35 7月5328.3335328.334502.3544502.35 8月5310.8335310.834502.3544502.35 9月5293.3335293.334502.3544502.35 10月5275.8335275.834502.3544502.35 11月5258.3335258.334502.3544502.35 12月5240.8335240.834502.3544502.35 13月5223.3335223.334502.3544502.35 14月5205.8335205.834502.3544502.35 15月5188.3335188.334502.3544502.35 16月5170.8335170.834502.3544502.35 17月5153.3335153.334502.3544502.35 18月5135.8335135.834502.3544502.35 19月5118.3335118.334502.3544502.35 20月5100.8335100.834502.3544502.3522月5065.8335065.834502.3544502.35 23月5048.3335048.334502.3544502.35 24月5030.8335030.834502.3544502.35 25月5013.3335013.334502.3544502.35 26月4995.8334995.834502.3544502.35 27月4978.3334978.334502.3544502.35 28月4960.8334960.834502.3544502.35 29月4943.3334943.334502.3544502.35 30月4925.8334925.834502.3544502.35 31月4908.3334908.334502.3544502.35 32月4890.8334890.834502.3544502.35 33月4873.3334873.334502.3544502.35 34月4855.8334855.834502.3544502.35 35月4838.3334838.334502.3544502.35 36月4820.8334820.834502.3544502.35 37月4803.3334803.334502.3544502.35 38月4785.8334785.834502.3544502.35 39月4768.3334768.334502.3544502.35 40月4750.8334750.834502.3544502.35 41月4733.3334733.334502.3544502.35 42月4715.8334715.834502.3544502.35 43月4698.3334698.334502.3544502.35 44月4680.8334680.834502.3544502.35 45月4663.3334663.334502.3544502.35 46月4645.8334645.834502.3544502.35 47月4628.3334628.334502.3544502.35 48月4610.8334610.834502.3544502.35 49月4593.3334593.334502.3544502.35 50月4575.8334575.834502.3544502.35 51月4558.3334558.334502.3544502.35 52月4540.8334540.834502.3544502.35 53月4523.3334523.334502.3544502.35 54月4505.8334505.834502.3544502.35 55月4488.3334488.334502.3544502.35 56月4470.8334470.834502.3544502.35 57月4453.3334453.334502.3544502.35 58月4435.8334435.834502.3544502.3560月4400.8334400.834502.3544502.35 61月4383.3334383.334502.3544502.35 62月4365.8334365.834502.3544502.35 63月4348.3334348.334502.3544502.35 64月4330.8334330.834502.3544502.35 65月4313.3334313.334502.3544502.35 66月4295.8334295.834502.3544502.35 67月4278.3334278.334502.3544502.35 68月4260.8334260.834502.3544502.35 69月4243.3334243.334502.3544502.35 70月4225.8334225.834502.3544502.35 71月4208.3334208.334502.3544502.35 72月4190.8334190.834502.3544502.35 73月4173.3334173.334502.3544502.35 74月4155.8334155.834502.3544502.35 75月4138.3334138.334502.3544502.35 76月4120.8334120.834502.3544502.35 77月4103.3334103.334502.3544502.35 78月4085.8334085.834502.3544502.35 79月4068.3334068.334502.3544502.35 80月4050.8334050.834502.3544502.35 81月4033.3334033.334502.3544502.35 82月4015.8334015.834502.3544502.35 83月3998.3333998.334502.3544502.35 84月3980.8333980.834502.3544502.35 85月3963.3333963.334502.3544502.35 86月3945.8333945.834502.3544502.35 87月3928.3333928.334502.3544502.35 88月3910.8333910.834502.3544502.35 89月3893.3333893.334502.3544502.35 90月3875.8333875.834502.3544502.35 91月3858.3333858.334502.3544502.35 92月3840.8333840.834502.3544502.35 93月3823.3333823.334502.3544502.35 94月3805.8333805.834502.3544502.35 95月3788.3333788.334502.3544502.35 96月3770.8333770.834502.3544502.3597月3753.3333753.334502.3544502.3598月3735.8333735.834502.3544502.3599月3718.3333718.334502.3544502.35100月3700.8333700.834502.3544502.35101月3683.3333683.334502.3544502.35102月3665.8333665.834502.3544502.35103月3648.3333648.334502.3544502.35104月3630.8333630.834502.3544502.35105月3613.3333613.334502.3544502.35106月3595.8333595.834502.3544502.35107月3578.3333578.334502.3544502.35108月3560.8333560.834502.3544502.35109月3543.3333543.334502.3544502.35110月3525.8333525.834502.3544502.35111月3508.3333508.334502.3544502.35112月3490.8333490.834502.3544502.35113月3473.3333473.334502.3544502.35114月3455.8333455.834502.3544502.35115月3438.3333438.334502.3544502.35116月3420.8333420.834502.3544502.35117月3403.3333403.334502.3544502.35118月3385.8333385.834502.3544502.35119月3368.3333368.334502.3544502.35120月3350.8333350.834502.3544502.35还款527050527050540282.5540282总额七、出现的问题及解决方法在实验之前由于准备不充分，对等额本金和等额本息的理解还不够透彻，对计算公式存在少许疑惑，通过查阅资料和询问同学解决了对计算公式的疑问；在实验过程中，由于对C语言有些许生疏，在编写程序时总会忽略一些细节，通过回顾C语言知识和不断的调试程序解决报错。
数模案例集.doc
案例一: 买房问题— Buying a House背景资料：张丽和王跃夫妻俩工作时间不太长，在这座繁华的大都市里，他们还没拥有属于自己的房子。
近年城市中心的房地产价格上涨迅猛，所以他们改变了最初买新房子的计划，而准备买一所合适的二手房。
经过一段时间多方寻找，终于在城南了解到一处房产。
今天是星期六，他俩早早地如约去看了房子和环境。
房产中介人小李告诉他们，房屋标价是￥400,000，而有超过10个买主都有购买的意向。
如果他俩看好此房，应该在近一两天拍板，因为据他了解的情况，另外有一个买主可能今天下午会提出其买价。
所以小李给他俩建议，如有意买此房，则他们所提出的买价应该要很接近￥400,000。
中介人小李还告诉他们，根据他的中介交易经验，如果有另外的买主的报价也接近这个标价时，在有这种竞争报价时，一般情况下房主会通知中介人，要求买主在第二天提出他们的最终报价。
小张和小王为了作出这次重大的决策，他俩又再次详细考察了该房的所有情况。
小王决定采用决策树的方法来分析他的这次重大决策。
夫妻俩都认为￥400000的价格是比较公平合理的，同时，如果他们能最终买得此房的话，他们还为此房添加了￥10000的“情感价值”，也就是说，在他们夫妻俩的心中，该房值￥410000。
这样，假如最终他们能以￥390000成功地买到此房就相当于他们额外赚了￥20000。
当然，假如最终他们没能买到此房，那么这额外的附加值就为￥0。
最后，小王经过分析认为，他们是此房的唯一报价人的可能性很小，其概率估计只有0.3。
反复考虑之后，小王决定今天下午就给中介人小李回话。
接下来他准备分析三种报价：￥390000，￥400000或￥405000。
他估计，如果他是唯一的报价买主的话，那么￥390000能成交的概率是0.4，￥400000能成交的概率是0.6，而￥405000能成交的概率是0.9。
然而，不管怎么说，有很大的可能性是买主不只他一人。
这样，中介人小李就会告诉他：“房主要求第二天提出其最终报价”。
数学建模一等奖优秀论文——房地产
房地产业可持续发展问题摘要房地产业是我国国民经济重要的组成部分，近年来房价问题成了人们热议的话题。
本文针对房地产业可持续发展问题进行了探究，建立了合适的模型。
问题一：利用灰色预测方法建立了杭州房地产价格的预测模型，查找2003年到2011年杭州房地产价格数据用MATLAB求解对接下来两年杭州的房地产价格进行了预测。
针对土地交易价格、人均可支配收入、人均GDP、房地产投资额、房屋租赁价格这五个因素对商品房售价的影响建立了灰色关联度模型，按照各自关联度由大到小排序，最后得到五个因素影响程度由大到小为土地交易价格、人均可支配收入、人均GDP、房地产投资额、房屋租赁价格。
问题二：考虑买房者的买房压力，用按揭还款公式计算出房价作为房地产价格合理区间的上限；同时考虑房地产商的合理利润，以利润为20%时的房价作为房地产价格合理区间的下限。
用最新数据求解得到房地产价格合理区间为（5435元，8069.5元）问题三：先综合考虑保障性住房比例以及其他各个因素对房价的影响，建立多元线性回归方程。
用SPSS求解出线性回归方程后再以其他因素相同时来考虑保障性住房比例对房价影响。
最后得出保障性住房比例的增加会使得房价减少，其系数为-0.104。
.这也说明影响程度并不大。
问题四：结合前三问的研究成果和目前的房地产市场形式。
从目前房价虚高的原因，制定符合中国国情的房价合理区间，处理房价问题手段探索三个方面对房地产市场进行了分析和总结。
对处理房价问题提出了4点建议。
关键词：灰色预测 MATLAB 按揭还款公式线性回归 SPSS一、问题重述房价问题是近几年人们热议的话题，“买房贵，买房难”成为当今社会的一大问题，已经严重的影响到了社会的和谐发展。
政府在也在不断的出台政策进行宏观调控，这些举措在一定程度上防止了房地产市场的大起大落，维护了房地产市场的可持续发展。
目前，房地产市场进入观望状态，成交量大幅减少，但大多数大中城市房价环比仍上涨。
数学建模与机器学习房贷问题建模PPT课件
们所知的现象，如生命科学、社会科学等方面的问题。
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一、数学建模的概念和方法
3.数学建模的一般步骤
为了利用数学模型帮助我们认识事物的内在规律，进行分析和预测，数学模型必须准确
，并且能够快速的求解，因此需要我们运用一些技巧建立数学模型，也就是进行数学建
模。数学建模能做什么呢？就是从题目中给出的数据中找到数据与数据之间的关系，建
或太简单，会导致错误或无用的模型；假设作得过分详细，试图将复杂对象的众多因素
都考虑进去，会使得模型建立或求解等无法进行下去。
第三步，模型构成。根据所作的假设，用数学语言、符号描述对象的内在规律，建立包
含常量、变量等的数学模型，如优化模型、微分方程模型等等。这里需要注意的是，建
立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此尽量采用简单的数学工具。
模型是相对于原型而言的，所谓原型就是客观世界中存在的现实对象、实际问题、研究
对象和系统。
而模型分为物理模型和数学模型，物理模型是指对原型按照保留主要特性、舍弃次要特
性而得到的简化对象，实际就是对原型的简化的复制品，包括我们常见的飞机模型、火
箭模型、轮船模型、房屋模型等等。
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一、数学建模的概念和方法
但有助于我们理解模型到底是个什么东西。
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一、数学建模的概念和方法
1.模型与数学模型
模型由结构和参两部分构成，结构一般是根据人的理解和对事物的认识而选择或创建
的，参数是通过算法根据样本数据逐步确定的，确定参数的过程叫训练。
对于一个要解决的特定问题，不是所有的模型都是可用的，特别是结构如果不合适，参
3）按照模型中变量取值是连续还是离散的，分为连续模型和离散模型。模型中的变量是
住房贷款问题探究(1)———数学建模
住房贷款问题探究一、摘要随着人们的生活水平的提高，人们对住宅的要求越来越高，朝着大面积、豪华型的标准发展。
为此，住房贷款问题也成为众多购房者关心问题。
本文针对银行等额还贷及相关问题进行探究。
问题（1）实际是一个数学问题，我们通过不完全归纳法得出等额还贷公式：A= P(1+r)12n r/[(1+r)12n-1]针对问题（2），将有关数据代入问题（1）所得出的公式即得到解决；问题（3），我们查阅了有关资料，得出了这对年轻夫妇的月支出情况（见表1），进而得到他们每月的开支范围。
为了更方便的说明问题，我们约定月余额（D）=月总收入—月正常开支。
判断他们能否买房只需比较定月余额（D）与月还贷额（A）的大小情况；对于问题（4）我们首先根据目前的消费水平及他们的收入情况，计算出他们能够买房。
并且随着时间的推移，他们的工资每年都有8%的增长，就考虑可以提前还贷的问题。
对此，我们首先假设他们一直按照等额还贷方式进行还贷，得出还贷年限；然后假设进行提前还贷。
再比较这两种情况实际所还的本利之和，得出最优还贷方案。
关键词：等额还贷贷款年限月利率提前还贷二、问题重述住房贷款问题是众多购房者关心问题。
在购房贷款过程中，现在一般银行现在一般都采用等额还贷的方法。
在这一还贷方式的基础之上，请解决如下几个问题：（1）若贷款总额为P，月利率为r,贷款年限为n,每月还贷金额为A,请推导出等额还贷公式.（2）有一对年轻夫妇,计划贷款15万元,贷款年限为15年,月利率为0.01,则每月需还款多少元?（3）如果现在他们的年收入为3500元,在当前长沙的物价水平下,除去生活开支,他们能否买房?（4）预计将来收入每年会有8%的增长,在目前的物价水平和贷款利率保持不变的情况下,你对他们的投资及贷款买房有什么样的建议?(请参考银行各期贷款利率)三、问题分析根据题中购房贷款出现的等额还贷这一概念，我们从消费者的角度考虑着。
如何让买房者受益更多？由该问题我们从所给的四个分问题入手，先由给出的参数通过构建等量关系得到了我们所需要的目标等式方程。
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呼伦贝尔学院Hulunbeier University数学建模竞赛论文论文题目：租房还是买房姓名1：学号：专业：姓名2：学号：专业：姓名3：学号：专业：2011 年 5 月8 日承诺书我们仔细阅读了呼伦贝尔学院数学建模的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B中选择一项填写）：租房还是买房所属学院（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.日期： 2011 年 5 月 9 日评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：编号专用页评阅编号（由组委会评阅前进行编号）：赛区初评记录（可供评阅时使用）：复评结果：租房还是买房一、摘要我国房地产自20世纪末走出低谷以来，其迅猛发展的势头备受世人瞩目，不仅作为国民经济的支柱产业而对国家宏观经济运行产生巨大影响，而且更与广大百姓的自身利益息息相关。
住房问题关系国计民生，既是经济问题，更是影响社会稳定的重要民生问题。
从住房制度改革以来短短几年时间，中国大地上几乎所有城市房产如雨后春笋般拔地而起。
随着我国房地产市场不断升温，由于我国的法制不健全，尤其是金融以及改革领域里出现了各种失误导致房价过高，上涨过快。
随着外来人口向大城市集中，租金也大幅度增加。
5月31日，央行公布的第一季度货币政策执行报告显示：北京居民房贷月供收入比（借款人住房贷款的月房产支出与收入之比）为42%，仅次于上海的45%而排名第二。
6月1日《新京报》报道，在北京、上海等10个大城市中，62%的借款人在买房置业时没有考虑过租房，其中北京高达90%.置业用途中自住、空置、出租的比例为84∶10∶6.这一调查结果至少说明三个问题：目前北京市居民房贷月供比例偏高，也就是目前的房价相对收入来说偏高；在北京租房的价格也很高，因此居民90%不考虑租房；置业后空置比例高于出租比例，说明房价增值快，而持有房屋的成本低，因此很多业主对房租收入不太关心。
买房还是租房，这是个困扰很多人的问题。
从租售比的角度看，北京、上海等大城市的房价过高，存在泡沫，因此目前应该租房。
但是，从投资的角度看，很多人认为房产从长期看是升值的，是投资，而房租却是消费，因此应该买房。
买房的主要收入是房租和房产升值，主要成本是按揭的债务成本和投入的本金的机会成本，外加房屋持有成本。
租房的主要收入是省下来的买房首付款加上每月房租低于按揭款部分的投资收益，主要成本就是房租。
把每年的收益/支出按通货膨胀率进行折现，就可以算出买房和租房的回报净现值。
当这两个净现值相等时，买房与租房没有区别。
论文以租房还是买房作为主要对象，通过买房和租房的回报净现值的分析，利用线性规划中的单变量求解找到了买房和租房的回报净现值相等的情况，绘制了一条曲线。
对房产升值与租售比进行作图比较，研究房价与租金的关系，并展开讨论、分析和建立数学模型，利用数学软件进行求解。
并在结果分析中做出了具体而又详实的分析。
使它们之间的关系更为明晰。
根据市场房屋价格的变化情况，综合考虑家庭收入、租金收入、储蓄及贷款利率、房屋折旧率、房屋空置率等因素，建立数学模型，为家庭进行住房投资做出决策。
关键词：租金房产升值净现值租售比线性规划房屋空置率二、问题重述1.1问题背景住房问题关系国计民生，既是经济问题，更是影响社会稳定的重要民生问题。
随着现在经济的快速发展,买房还是租房，这是个困扰很多人的问题。
从租售比的角度看，北京、上海等大城市的房价过高，存在泡沫，因此目前应该租房。
但是，从投资的角度看，很多人认为房产从长期看是升值的，是投资，而房租却是消费，因此应该买房。
那么到底应该买房还是租房呢？根据市场房屋价格的变化情况，综合考虑家庭收入、租金收入、储蓄及贷款利率、房屋折旧率、房屋空置率等因素，通过买房和租房的回报净现值的分析，利用线性规划中的单变量求解找到了买房和租房的回报净现值相等的情况，绘制了一条曲线。
建立数学模型，利用Matlap数学软件得出最优解,为家庭进行住房投资做出决策。
1.2问题假设通过市场分析找出影响房价的主要原因，并建立一个城市房价的数学模型，对房价的形成和房地产投机进行深入细致的分析。
对房产升值与租售比进行作图比较，研究房价与租金的关系。
三．符号说明P：房价（元/平方米）p1：理想房价（元/平方米）A ：地价（元/平方米）B ：建安造价（元/平方米）σ1 ：税率（%）p：房租q：银行按揭x：还亲戚借款y：差额k：房租增长幅度7%四、模型假设假设一、房地产产品具有一定的生产周期假设二、银行贷款利率二十年维持不变。
假设三、房租价格以每年7%的幅度增长。
假设四、供需平衡指：供应量=需求量假设五、北京的房产升值速度应该不低于8%左右假设六、需求量受到本周期的实际房价的影响。
五、问题分析问题①分析：本问是要求我们通过分析相关数据，找出影响房价的主要原因，然后根据这些因素建立一个城市房价的数学模型。
同时，根据得出的结论深入细致的分析房价形成、演化机理和房地产投机。
针对本问，我们利用了网络等相关资源，查找各主导因素间的变化关系，确立变量，从而建立模型。
首先，我们可以确定的是房地产业红火发展的关键是社会经济的各项指标综合决定的，社会经济指标的发展是地产业持续发展的推动力。
由此，我们分析相关数据的目的是要得出几条对房地产业影响较大的社会经济指标，从而为继续研究奠定好基石。
我们知道，要去逐一分析每一种经济因素是不可能办到的，只能抓住主要因素去着重分析。
所以我们经互联网搜索及查阅相关资料，大致得出以下几条对房价的影响产生主导作用的因素：建安成本，市场供求变化，土地成本、各种税费以及当地居民人均收入等。
然而，针对本问，虽然我们从相关资料中获取了大量数据,但从实际出发来看这些数据只能作为理论支撑的基础，模型并不是只针对某一个城市，而是具有普遍用途，这样才能完美的达到本题的目的所在通过分析我们知道以下几个关系，成本决定理想价格；理想价格和房价决定需求量；理想价格和地产商的预测价格决定了供应量；需求量和供应量又共同决定了房价。
那么首先我们来求理想房价p1，根据理想房价的求法得出其表达式P1=（1+σ1）*（A+B）……………①令1+σ1=a (1+σ1)*B=b，a和b 均不为正常数，则可得：P1=b+a*A…………………………②从公式①和②中可以看出，地价与理想房价之间为线性正相关关系，同时地价与理想房价之间影响的程度因建安成本、税率和容积率的不同而不同，再者我们可以笼统地说理想房价就是成本费用的具体体现，根据假设，成本不变，所以理想房价也不变。
问题②分析：首先，我们找到了北京市 2009 年有关房价、房屋租金的一些数据，根据题目，我们将用 matlab 软件对相关数据进行拟合，对房价与房屋租金建立相关关系，结合其所得结果与现实情况加以分析。
买房的主要收入是房租和房产升值，主要成本是按揭的债务成本和投入的本金的机会成本，外加房屋持有成本。
租房的主要收入是省下来的买房首付款加上每月房租低于按揭款部分的投资收益，主要成本就是房租。
把每年的收益/支出按通货膨胀率进行折现，就可以算出买房和租房的回报净现值。
当这两个净现值相等时，买房与租房没有区别通过这个模型，我发现买房与租房的关系与两个参数相关：租售比和房产升值速度。
当房产升值速度很快时，即使是租售比很高，如达到1:30左右，买房也比租房值。
而如果房产升值的速度很低，甚至是负值时，只有租售比很低，买房才划算。
六、模型建立问题①模型建立：北京这套房子的基本情况：1、房价：每平米12000；楼层：20层；面积：45平米；契税：16200；房屋维修基金：10800；装修及家具电器款：43000；合计：61万。
2、首付款金额：20万；来源：亲戚借款；约定年利率：6%（银行同期贷款利率为5.94%）；利息滚动方式：年复利；还款方式：第1年—第十年不支付任何本息，第11年-第20年每月支付2000，第21年年初一次性支付520648。
3、银行贷款金额：41万；年利率：同期银行贷款利率的七折，即5.94%*0.7=4.158%；利息滚动方式：月复利；贷款年限：30年；还款方式：每月等额还款1994元。
4、房子现时租赁价格：每年24000元（水电物业等杂费由承租方另外支付）。
问题②模型建立：我建立了一个模型来计算为期20年的买房和租房的回报净现值。
表一：七、模型求解问题①模型求解：第一年：房租24000，银行按揭1994*12=23928，还亲戚借款0，差额24000-23928=72 第二年：房租24000*1.07=25680，银行按揭23928，还亲戚借款0，差额1752第三年：房租27477.6，银行按揭23928，还亲戚借款0，差额3549.6第四年：房租29401.03，银行按揭23928，还亲戚借款0，差额5473.03第五年：房租31459.10，银行按揭23928，还亲戚借款0，差额7531.10第六年：房租33661.24，银行按揭23928，还亲戚借款0，差额9733.24。
第十一年：房租47211.57，银行按揭23928，还亲戚借款24000，差额-716.43第十二年：房租50516.38，银行按揭23928，还亲戚借款24000，差额2588.38第十三年：房租54052.53，银行按揭23928，还亲戚借款24000，差额6124.53。
第二十年：房租86796.55，银行按揭23928，还亲戚款24000，差额38868.55二十年房租合计：983891.81，银行按揭还款合计478560，还亲戚借款支出240000，净赚983891.81-478560-240000= 265331.81问题②模型求解：通过这个模型，我发现买房与租房的关系与两个参数相关：租售比和房产升值速度。
我利用线性规划中的单变量求解找到了买房和租房的回报净现值相等的情况，绘制了一条曲线。
图一：八、结果分析问题①结果分析:第21年年初，卖掉房子收入100万，一次性还清银行剩余贷款195586，并按约定一次性支付给亲戚520648，净赚1000000-195586-520648=283766。
加上前面二十年用房租抵按揭净赚的265331.81，净赚283766+265331.81=549097.81。
如果说2030年一套二手单身公寓只能卖100万，那么这549097.81就完全足够买一部跑车了。