关于房价问题的数学模型建立与分析

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房地产市场中的房价预测模型比较

房地产市场中的房价预测模型比较

房地产市场中的房价预测模型比较引言:随着经济的发展和城市人口的增加,房地产市场一直都是一个备受关注的领域。

了解和预测房价走势对于投资者、开发商和政府来说都至关重要。

然而,由于房地产市场的复杂性和不确定性,准确预测房价一直都是一个具有挑战性的任务。

因此,为了解决这个问题,许多研究人员和机构开发了各种不同的房价预测模型。

本文将比较几种常见的房价预测模型,分析它们的优缺点和适用场景。

一、回归模型回归模型是最常见和广泛使用的房价预测方法之一。

它使用历史数据和相应的影响因素来建立一个数学模型,通过对未来一段时间的数据进行回归分析来预测房价。

回归模型可以分为线性回归和非线性回归两种。

1.1 线性回归模型线性回归模型假设价格与影响房价的因素之间存在线性关系。

它使用各种因素(如房屋面积、房龄、地理位置等)来建立数学模型,通过回归分析来预测未来的房价。

线性回归模型的优点是简单易用,计算效率高;缺点是无法处理非线性关系。

1.2 非线性回归模型非线性回归模型进一步拓展了线性回归模型的概念,它允许因素之间存在非线性关系。

非线性回归模型使用更复杂的数学函数来建立模型,并根据历史数据进行参数估计。

非线性回归模型的优点是可以更好地拟合实际数据,处理较复杂的关系;缺点是模型复杂度较高,计算成本较高。

二、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的数学模型。

它通过训练算法从历史数据中提取模式,并学习建立预测模型。

人工神经网络模型在房价预测中表现出色,尤其是处理复杂非线性关系方面。

2.1 多层感知器(MLP)多层感知器是最常用的人工神经网络结构之一。

它由输入层、隐藏层和输出层组成。

多层感知器通过训练算法学习输入和输出之间的复杂关系,并通过这种关系进行预测。

多层感知器的优点是能够处理复杂的非线性关系,但模型的训练过程需要大量数据和计算资源。

2.2 循环神经网络(RNN)循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构,可以处理时间序列数据。

房价数学模型预测

房价数学模型预测

威海房价的模型预测摘要随着全国房价的高速上升,在这几年过程,一直有关于房价拐点的争论。

在此,我们尝试对此问题做初步探讨。

首先,本文分析了许多可能影响房价的因素,并从中挑选出三个最主要的因素,即物价水平、税收、适婚人口数。

进而根据数学知识,建立了威海房价中短期预测模型,房价为Y(t)。

Y(t)=a*dS(t)/dt+b*dX(t)/dt+c*r*dm(t)/dt+N再利用数学模型,结合威海地区2004-2011房价资料,预测2012-2013年的房价。

预测得出房价大约5500元/平。

最后,根据前面得到的结果,我们预测房价拐点会在2060年左右到来,由于近几十年房价不会降,所以我们建议买房人密切关注房价走势和政府有关政策,如果有条件还是尽量买房吧,买房保值增值。

关键字:房价预测威海数学模型一问题重述全国房价一直在高速上升,在这几年过程,一直有关于房价拐点的争论。

是否楼市的拐点真的到来?影响房价的因素众多,大的方面有,国家的宏观经济环境,国家的宏观调控,地方政府对宏观调控的执行力,人民的住房需求,热钱的投机。

而宏观调控的手段众多,如廉租房建设,经济适用房建设,提高税收,打击投机,企业房贷资金紧缩,提高准备金率,不批准房地产企业上市圈钱等等。

1、从影响房价的因素中挑选出最主要的因素,说明理由。

2、建立房价中短期预测模型。

3、收集威海地区2004-2011房价资料,用前面的模型预测2012-2013年的房价。

4、根据3的结果,写一个500字的报告,论证房价的拐点是否到来,并给买房的人具体意见。

二模型的基本假设1.我们收集的数据在误差允许范围内真实有效;2. 2015 年之前房地产业健康稳定发展;3.在着重讨论主要因素时,其他的次要因素对主要因素的影响可以忽略;4假设剔除材料中空缺的数据对计算结果没有影响;三符号说明四问题分析与模型准备房价是受许多因素影响的,包括国家宏观经济环境,国家的宏观调控,地方政府对宏观调控的执行力,人民的住房需求,热钱的投机,而宏观调控的手段众多,如廉租房建设,经济适用房,提高税收,打击投机,企业房贷资金紧缩,提高准备金率,不批准房地产企业上市圈钱等。

房价问题数学建模房价合理性预测

房价问题数学建模房价合理性预测
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测, 但可能未考虑到影响因素对房价的本质性影响,故我们取灰色关联分析法分 析得到的关联度较大的因素,作为相关数据列,将房价作为特征数据列,建立 GM(1.N) 模型。而每个影响因素又是一个不确定性的灰色系统,所以我们用 GM(1.1)模型预测每个因素的走势,将两个模型结合起来,得到一个考虑影响因 素下的房价预测新数据,最后与仅用 GM(1.1)模型预测的房价数据做对比,从而 更全面、准确地分析两所城市的房价走势,引申到全国的房价走势。 2.3. 问题三的分析 针对问题三, 要探讨对房价调控的合理性措施,我们综合问题二利用灰色关 联分析所求的各个因素与房价关联度, 根据其关联度的大小确定房价调控的优先 权重,其次在根据 2005 年-2014 年各个因素与房价增长率的对比,得到每个因 素与房价之间的相互制约关系,再结合第二问通过灰色预测模型对未来 10 年房 价的预测值分析和第一问对房价合理性的双指标评判标准得到对于房价的直接 调控和简洁调控措施。 2.4. 问题四分析 问题四要求定量分析房价对经济发展的影响, 首先引入问题二中灰色关联度 得到的相关系数作为初始权重, 并从问题二得到的相关因素中,选取商品房销售 价格和房地产开发投资的加权平均代表房价指标,人均生产总值,恩格尔系数及 城市居民人均可支配收入的加权平均代表经济指标, 理清房价指标与经济指标的 相互关系,以房价作为自变量,经济作为因变量,建立多项式拟合模型。对于收 集到的数据, 先进行权重归一化和影响因素无量纲化的数据预处理,再将房价作 为自变量,经济作为因变量,运用 matlab 对其进行多项式拟合,并得到拟合曲 线和拟合多项式。通过拟合曲线分析房价的变化对经济发展的影响。
三. 模型假设
1.房价首付按 30%计算。 2.贷款年限为 30 年。 3.收集到的数据都是正确可靠的。 4.以商品房平均销售价格作为房价,假设全市房价相同为平均水平。 5.本文仅考虑人均可支配收入、 年末总人口、 房屋造价、 房地产开发投资额、 国内生产总值、恩格尔系数、商品房销售面积、竣工房屋面积、人均储蓄存款年 末余额、土地交易价格指数对房价的影响。

房地产市场的价格预测模型与建模分析

房地产市场的价格预测模型与建模分析

房地产市场的价格预测模型与建模分析房地产市场是一个重要的产业,对于政府经济政策的制定和投资者的决策具有重要影响。

因此,对于该市场的价格预测模型与建模分析显得尤为重要。

本文将讨论房地产市场价格预测模型的建立与分析方法,以帮助投资者和政府决策者更好地理解市场趋势和未来走势。

一、房地产市场价格预测模型的建立方法房地产市场价格预测模型的建立可以采用多种方法,包括回归分析、时间序列分析和机器学习等。

下面将分别介绍这些方法的原理和应用。

1. 回归分析回归分析是一种常用的统计方法,用于探索变量之间的关系。

在房地产市场中,可以选择影响房价的相关变量,如地理位置、楼层、面积、楼龄等,作为自变量,房价作为因变量,建立回归模型进行预测。

通过分析各个自变量的系数和显著性水平,可以了解各因素对房价的影响程度和方向。

2. 时间序列分析时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的方法,适用于预测具有一定规律性和趋势性的数据。

在房地产市场中,可以将历史的房价数据作为时间序列数据,通过分析趋势、周期性和季节性等特征,建立时间序列模型进行预测。

3. 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化建模方法,可以利用大量的历史数据进行模型训练和预测。

在房地产市场中,可以使用机器学习算法,如决策树、随机森林、神经网络等,根据房产特征数据和历史价格数据进行训练,建立预测模型。

机器学习有着良好的拟合能力和预测性能,可以提供较为准确的房价预测结果。

二、房地产市场价格模型的分析方法建立价格预测模型之后,需要对模型进行分析以评估其准确性和稳定性,进而为投资者和政府决策者提供决策支持。

下面将介绍几种常见的模型分析方法。

1. 模型拟合度分析模型拟合度分析用于评估模型对观测数据的拟合程度,可以通过计算拟合优度指标(如R方值)来衡量模型的拟合效果。

拟合度分析可以帮助我们了解模型的预测能力和稳定性。

2. 模型参数显著性检验模型参数显著性检验可以用于评估各个自变量对因变量的影响是否显著。

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

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。

关于房价问题的数学模型

关于房价问题的数学模型

关于房价问题的数学模型一.问题简述房价问题事关民生,对国家经济发展和社会稳定有重大影响,一直是各国政府大力关注的问题。

随着房价的不断飙升,房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一。

现在就以下几个方面的问题进行讨论:1通过对影响房价因素的分析并建立房价的数学模型,对房价的合理性进行定量分析。

2根据分析结果,预测房价的未来走势。

3通过对模型的求解,进一步探讨使得房价合理的具体措施。

二模型假设引起房地产市场波动的因素有很多,居民收入、供求比例、房贷利率、容积率、建设成本和人口结构及变化趋势等众多因素。

我们从中提取重要因素对次要因素作出如下假设:1政府宏观调控政策,仅考虑税收政策、货币政策、土地政策的影响。

忽略其他政策的影响。

2忽略消费成本如交通费用、物业费用、停车费用等对住房价格的影响。

3城市消费状况用人均收入来代替。

4令房价为销售均价,忽略地域差异。

5忽略房屋质量对房价的影响。

三、符号说明四、问题分析与基本思路1.1房地产价格上涨的影响因素(1)居民收入与房地产价格居民收入的增加是影响房价上涨的首要原因。

改革开放以来,我国居民收入大幅度增加,恩格尔系数——食品占总支出的比重明显下降,消费结构不断升级,投资能力越来越强。

随着居民收入的大幅度上升,居民的消费观念在一定程度上从储蓄转化为投资,而购置房产则是居民较理性的投资选择,因而对房屋的需求显著增加。

尤其在在住房制度改革的推动下,住房的有效需求得以更大程度地释放,家庭结构的变化和城镇化的推进又扩大了住房需求。

这是房价保持上涨态势最显而易见的原因。

根据市场导向原则,需求的增加必然会导致投资的增加,投资力度的加大必然是在给房地产行业升温,房价被进一步拉高。

当房价超出与居住需求相符的水平时,投机就会出现,进而导致空置率偏高。

这样,房价就在消费需求、投资需求、投机需求的共同推动下不断攀升,早买房、买大房的住房消费行为成为居民应对房价快速上涨的选择。

另外,随着居民收入的增加,人均可支配收入也会相应增加,就会在一定程度上刺激消费。

关于房价问题的数学模型建立与分析

关于房价问题的数学模型建立与分析

一、问题的重述与分析1.1问题的重述房价问题事关国计民生,对国家经济发展和社会稳定有重大影响,一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来,随着房价的不断飙升,房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一,从国家领导人、地方政府官员,到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点,但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题,至今尚未形成统一的认识。

请根据中国国情,对如下几个方面进行探讨:收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据,选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析;根据分析结果,进一步探讨使得房价合理的具体措施以及可能对经济发展产生的影响,并进行定量分析。

1.2问题分析通过对题目的研读探讨,我们有如下分析:1.针房价的合理性问题对中国房价的影响因素进行相关性分析,对不同类型城市的不同有效的影响因素建立起合理恰当的房价形成的数学模型,得到合理或接近合理的房价影响因素;基于人均年可支配收入、房产商可支付银行贷款年限、建筑成本等对房价有显著影响的因素建立房价合理性模型,并结合近几年具有代表性的城市的房价建立模型对未来走势进行预测。

2.分析对比依据模型计算得到的相对合理的房价与实际房价来判断房价的合理性,并且对相关的变量进行对比讨论,得出对针对目前时期影响中国房价是否合理的主要因素,并试图通过调解这些因素(即采取相应的措施)按照建立的模型来使房价趋于合理;结合相关经济学知识阐述对经济发展可能产生的影响:房价的高低、增长快慢与否是否会影响我国经济的发展。

二、模型建立及求解2.1关于模型的基本假设由于计划生育政策,考虑对房屋的刚性需求户型都为两室一厅,面积为90平方米;1.其中低收入家庭的住房问题视为由国家和地方政府补贴的廉价租赁房和经济适用房解决,不再纳入模型的讨论范畴;2.购房居民均为贷款买房,首付比例在可承担的合理的范围,取为30%;3.不考虑人民币汇率对普通居民购买力影响;4.取一年为基准,房地产产品具有一定的生产周期,记为五年;5.房价的计算只考虑生产成本和市场供求;6.成本的花费包括地价(地面地价)、建安造价和各种税收且每一个周期的地价、建安造价和税费率都维持不变;7.楼面地价又称单位建筑面积地价,是平均到每单位建筑面积上的土地价格,所对应的是地面地价。

房价数学模型

房价数学模型

全国房价一直在高速上升,在这几年过程,一直有关于房价拐点的争论。

是否楼市的拐点真的到来?影响房价的因素众多,大的方面有,国家的宏观经济环境,国家的宏观调控,地方政府对宏观调控的执行力,人民的住房需求,热钱的投机。

而宏观调控的手段众多,如廉租房建设,经济适用房建设,提高税收,打击投机,企业房贷资金紧缩,提高准备金率,不批准房地产企业上市圈钱等等。

1、从影响房价的因素中挑选出最主要的因素,说明理由。

2、建立房价中短期预测模型。

3、收集威海地区2004-2011房价资料,用前面的模型预测2012-2013年的房价。

4、根据3的结果,写一个500字的报告,论证房价的拐点是否到来,并给买房的人具体意见。

摘要:当今社会,随着房价持续不断的飙升,房价问题已经日益成为人们关注的重点。

而对很多大学生而言,毕业后买房已经成为一个头等大事。

因此,在不远的将来,房价会怎样变动、会达到多少?是一个十分值得讨论和研究的问题。

下面是我们通过数学模型来预测的今后几年内的房价。

关键词:根据2004年~2011年的威海房价及相关数据,预测2011年~2013年房价。

一、提出问题问题一:通过分析,找出影响房价的主要原因并且通过建立一个威海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:通过分析威海2004至2011年房价变化与影响因素之间的关系,预测2012年至2013年该地区房价。

问题四:通过分析结果,给购房者和开发商一些合理建议。

二、模型建立基础和相关符号说明1、假设供求关系在短时间保持不变或者说对房价影响不大。

2、住房建设具有一定的生产周期。

3、在众多因素之中只考虑人均可支配收入住房建造成本的影响。

4、住房成本包括地价、建筑费、各种税收等。

5、房价指的是威海的平均房价。

6、人均可支配收入指的是人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。

关于房价问题数学建模分析

关于房价问题数学建模分析

关于房价问题数学建模分析摘要:近几年,我国出台了一系列事关民生国情的利民政策,但房价的持续增高仍让很多人把买房当成了一种奢望。

本文根据题目要求,进行了合理假设,主要从影响房价的因素方面考虑,建立相应数学模型,根据数据分析了我国当前房价的合理性,预测房价未来走势,提出具体措施使房价回归合理,并进行定量分析。

关键词:房价升高数学模型正态分布模型一、问题重述房价问题事关国计民生,对国家经济发展和社会稳定有重大影响,一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来,随着房价的不断飙升,房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一,从国家领导人、地方政府官员,到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点,但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题,至今尚未形成统一的认识。

请根据中国国情,收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据,选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析;根据分析结果,进一步探讨使得房价合理的具体措施。

二、问题分析考虑评判房价的合理性,我们首先想到与房价密切相关的各种因素,认为房屋的合理定价应该由房屋所在城市的经济发达程度、环境优美度、居民归属感等生活标准来反应,而这些项目又有很多是难以量化的指标,因此我们采用了城市居民年人均收入刻画生活标准。

房屋的价格应该满足本市居民的居住需要,于是这部分我们没有引入投资等市场因素。

三、数学模型的建立及求解(一)模型假设:引起房地产市场波动的因素有很多,居民收入、供求比例、空置率、货币政策、建设成本、国家政策和人口结构及变化趋势等众多因素。

我们从中提取重要因素对次要因素作出如下假设:1、城市消费状况用人均收入来代替。

2、忽略消费成本如交通费用、物业费用、停车费用等对住房价格的影响。

3、在同一地区房价为销售均价,没有街道区域差异。

4、根据经济发展状况分别对部分城市来概括全国城市的房屋均价,排除特殊情况。

(二)城市房价合理性模型建立及分析符号说明:Mes:单位面积商品房售价Sqr:当地人均住房居住面积Te:预期使用当年全年收入归还房贷所需年数Mr:购买商品房支付的总价Se:当地人均年收入Mr=Mes*Sqr模型建立 :若以当地人均年收入Se作为人口收入正态分布模型的x=0,人均年收入的n2倍定为x=n,则x~N(0,1),函数图象如图3-1(a)所示。

房价问题的数学建模论文

房价问题的数学建模论文

一、问题重述房价问题事关国计民生,对国家经济发展和社会稳定有重大影响,一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来,随着房价的不断飙升,房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一,从国家领导人、地方政府官员,到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点,但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题,至今尚未形成统一的认识。

由于住房是人们的一项基本需求,同时住房花费又在总支出中占有很大比例,因此房屋价格势必对人们生活乃至社会稳定产生重大影响。

关于房地产的研究主要集中于以下问题:问题一:从我国一线、二线、三线城市中分别取北京、重庆、呼和浩特为样本,分析其房价是否合理。

问题二:分别对北京、重庆、呼和浩特的房地产价格进行预测。

问题三:探讨使得房价合理的具体措施,以及可能对经济发展产生的影响。

二、问题分析2—1. 问题1分析本问是要我们通过分析相关数据,找出影响房价合理性的主要因素,然后根据这些因素建立一个城市合理房价的数学模型。

针对本问,通过查阅相关资料并根据已有的数据,确定出某城市房地产价格合理性主要由:经济形势(由固定资产投资表示),人民生活水平(由该城市人均可支配收入表示),消费者对房地产价格的预期(由国家房地产景气指数表示),实际贷款利率,共四个可量化的因素影响,通过这四个因素,我们通过建立经济学的合理价格模型,最终求得该城市房地产合理价格。

2—2. 问题2分析本问是对房价走势进行预测分析,住房作为商品,还兼具生活享受品和投资品的特征,因此,影响房价的因素不仅仅是成本和简单的供需要求,还包括更重要的市场因素、经济因素(如人均收入、政府调控等),建立具体的分析模型比较困难,我们可以借助灰色模型来分析房价走势。

在此,我们选取国内比较有代表性的几个城市来预测整体房价走势灰色模型可简单理解为:如果一个系统具有层次、结构关系的模糊性,动态变化的随机性,指标数据的不完备或不确定性,则称这些特性为灰色性。

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

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。

数学建模之住房的合理定价问题

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2R ,依据2R 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:0.12811()678.81i x i e =、22()12.5950.274716.38x i i i =++,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α。

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1x 、2x 、3x 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:1123()0.02020.1389() 1.1319()0.0084()f P i x i x i x 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2R 。

2R 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2R 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:2()(706)[()]0.3236()177.06P i E G i G i ∧=--⨯+⨯-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。

房价的数学模型

房价的数学模型

关于解决房价的问题摘要近些年来,房价问题已成为老百姓普遍关注的问题。

本文以昆明住房的销售价格,通过分析各种因素建立模型得出预测昆明未来房价,并根据预测结果对房产商和使用者给出一些合理性的意见:问题一,建立经验模型,通过因素分析和数据调查得出影响平均每平方米的房价的主要因素有房地产开发成本X ,房产价值Y ,开发商成本A ,其中开发商的成本中地价占了60%是整个房价影响最大的因素。

问题二,通过前几年房价的平均价格用最小二乘法计算出2012年的均价,然后通过2012前几个月的房价用最小二乘法对后面几个月进行预测,两次得出的结果相弥补最后得出后面几个月房价在[8344,8608]之间波动。

问题三,通过乔根森的使用者成本理论得出每年业主需要耗费多少,租金一般不能低于业主的成本,推出租金和房价的关系Pt>Zt/[(1-Ty)i-(1-Tg)y+&]。

又根据收益法确定二手房的价格得出二手房房价、租金和房价之间的关系V=])1/(1-1[**&])-1(-)-1[(-n R R Pt y Tg i Ty Zt 。

问题四,通过问题一的结论中国家政策对昆明房地产发展的影响做出一些合理的描述。

问题五,通过问题三的结论进一步研究发现;V '=])1/(1-1[*&])-1(-)-1[(n R R y Tg i Ty ,当V '= 0时是最好的购二手房的时期,此时我们可以得到Vmin ,这时购买二手房比新房划算。

而Zt '=n R R )1/(1-1[* ],因为R 的值很小(一般在~之间),此时当n 得值越小,Zt '的值越趋近于零,即不考虑收益率在住房短时间内应该租房;当房价低迷时,R<0,这时我们租房时间n 越大对租房者越划算,在这两种情况下租房都比买房划算。

}关键词:房价问题 收益法 乔根森的使用者成本理论 最小二乘法一、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。

有关房价的数学建模

有关房价的数学建模

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2001年至2010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:X1代表人均可支配收入,x2代表建造成本,y为房产均价,其中a和b分别为常数。

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matlab软件。

1)模型建立首先,我们找到了2001-2010年西安房产均价数据与各变量之间的关系,如下表:年份房价(元)人均可支配收入(元)建造成本(元)2001 3009 6705 1235 2002 2783 7184 1473 2003 2815 7784 1495 2004 2850 8544 1544 2005 2871 9628 1607 2006 3287 10905 1634 2007 3536 12662 2081 2008 4200 15207 2033 2009 5002 18963 2442 2010 5398 21102 3070下面我们用matlab数学软件画出房价与各变量的关系:(1)房价y与人均可支配收入x之间的关系:0.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82 2.2x 1042500300035004000450050005500回归方程为:y=0.2x+1352.2(2)房价y 与建造成本x 之间的关系:120014001600180020002200240026002800300032002500300035004000450050005500回归方程为:y=1.6410x+520.5345根据以上结果我们可以建立以下数学方程模型,即:y=ax1+bx2利用各年数据,解出线性方程组,即求出a、b的值。

数学模型:房价预测模型

数学模型:房价预测模型

威海市房价预测模型房价是受许多因素影响的,包括国家宏观经济环境,国家的宏观调控,地方政府对宏观调控的执行力,人民的住房需求,热钱的投机,而宏观调控的手段众多,如廉租房建设,经济适用房,提高税收,打击投机,企业房贷资金紧缩,提高准备金率,不批准房地产企业上市圈钱等。

对房价的影响因素中,主要考虑三个因素,物价水平CPI,设为S(t),建筑的成本决定着当时的房价,而建筑成本可以通过物价水平来反映,物价水平普遍高时,会使建筑成本也高,从而影响房价,使得房价变高,当物价水平下降时,建筑成本也低,于是房价也就变低。

我们通过对物价水平来作为衡量房价的一个重要指标,作为一项参数代入房价的评估体系,以其变化率作为影响房价的因素,即用dS(t)/dt来作为房价增长系数之一,为正值时,对房价起正增长作用,为负值时,对房价增长起抑制作用,负增长的作用。

政府对房产商的税收也决定着房价的高低,税收低时,对房产商来说,是政府鼓励房地产市场的发展,因此房地产商会增加建房面积,扩大利润空间,从而导致房产的数量会增多,引起行业竞争,而价格会相应的降低,当税收高时,政府对房地产市场是抑制的态度,因此房地商会适当减少房产的建设,于是房产的总体数量会减少,但房产商为了追求利润的最大化,同时由于市场供需的变化,价格会相应的升高。

设税收为X(t),以dX(t)/dt作为房价的增长系数,为正值时,是正增长,为负值时,是负增长。

而供需要求对房价的影响也是至关重要的,这可以通过婚龄人口的数量来反映,考虑到每年的婚婚人口与总体的人口增长相类似,但又有累加性,如在23岁~30岁之间的都视为适龄人口,因此引入参变量r作为适龄人口累加系数,以r倍的人口说作为婚龄人口数,r范围是(1,10),结婚人数忽略不计,从而达到对适婚人口数量的衡量,人口模型用生物增长模型来取代设为m(t)适婚人口函数为M(t),以dM(t)/dt 作为房价的增长系数,为正值时,是正增长,为负值时,是负增长。

关于房价的数学建模

关于房价的数学建模

关于房价的数学建模随着经济的发展和城市化的加速,房价成为了人们关注的焦点。

房价的高低影响着人们的生活、财产和社会发展等方方面面。

因此,研究房价的数学建模显得尤为重要。

我国房地产行业发展较晚,房地产市场的供给和需求关系十分复杂。

而房价的数学建模需要考虑的因素与变量也十分繁多,例如贷款利率、房屋面积、建筑年代、周边配套设施、城市发展规划等因素。

在建立房价数学模型时,可以采用多元回归分析的方法,即假设房价与多项因素相关。

具体分析包括以下方面:1. 房屋基本属性的分析房屋的基本属性包括面积、楼层数、建筑时间等。

在分析中,可以将这些属性作为自变量,房价作为因变量,尝试构建回归方程。

2. 区域属性分析区域属性包括周边交通、商圈、学校、医院等。

这些与房价的关系需要通过建立一些指标来分析,例如交通指数、商圈指数等。

分析时需要考虑到指标的调整系数,再将各项指标拟合成一个合适的模型。

3. 财政政策和货币政策分析财政政策和货币政策的变化都会影响房价的变化。

例如,一些地方会采取土地出让方式来控制房价上涨,或者中央央行的调控政策等。

因此在分析中需要考虑到这些因素的影响。

土地属性方面主要考虑到土地价格和土地改造情况。

土地价格的变化受到城市发展、金融政策等多种因素的影响。

土地改造情况则与城市更新或城市扩张相关。

除了上述分析之外,还需要考虑到其他因素的干扰。

例如,一些购房者的心理因素和行为也可能会对房价产生影响。

这些因素都需要在数学建模中进行系统性地分析和探讨,才能更准确地预测房价的变化趋势。

总之,房价数学建模是一项艰巨和复杂的工作,需要在坚实的实证分析基础上进行建模分析。

只有准确地把握各种因素之间的相互关系,才能对房地产市场作出判断和预测。

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一、问题的重述与分析1.1问题的重述房价问题事关国计民生,对国家经济发展和社会稳定有重大影响,一直是各国政府大力关注的问题。

我国自从取消福利分房制度以来,随着房价的不断飙升,房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一,从国家领导人、地方政府官员,到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点,但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题,至今尚未形成统一的认识。

请根据中国国情,对如下几个方面进行探讨:收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据,选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析;根据分析结果,进一步探讨使得房价合理的具体措施以及可能对经济发展产生的影响,并进行定量分析。

1.2问题分析通过对题目的研读探讨,我们有如下分析:1.针房价的合理性问题对中国房价的影响因素进行相关性分析,对不同类型城市的不同有效的影响因素建立起合理恰当的房价形成的数学模型,得到合理或接近合理的房价影响因素;基于人均年可支配收入、房产商可支付银行贷款年限、建筑成本等对房价有显著影响的因素建立房价合理性模型,并结合近几年具有代表性的城市的房价建立模型对未来走势进行预测。

2.分析对比依据模型计算得到的相对合理的房价与实际房价来判断房价的合理性,并且对相关的变量进行对比讨论,得出对针对目前时期影响中国房价是否合理的主要因素,并试图通过调解这些因素(即采取相应的措施)按照建立的模型来使房价趋于合理;结合相关经济学知识阐述对经济发展可能产生的影响:房价的高低、增长快慢与否是否会影响我国经济的发展。

二、模型建立及求解2.1关于模型的基本假设由于计划生育政策,考虑对房屋的刚性需求户型都为两室一厅,面积为90平方米;1.其中低收入家庭的住房问题视为由国家和地方政府补贴的廉价租赁房和经济适用房解决,不再纳入模型的讨论范畴;2.购房居民均为贷款买房,首付比例在可承担的合理的范围,取为30%;3.不考虑人民币汇率对普通居民购买力影响;4.取一年为基准,房地产产品具有一定的生产周期,记为五年;5.房价的计算只考虑生产成本和市场供求;6.成本的花费包括地价(地面地价)、建安造价和各种税收且每一个周期的地价、建安造价和税费率都维持不变;7.楼面地价又称单位建筑面积地价,是平均到每单位建筑面积上的土地价格,所对应的是地面地价。

楼面地价=土地总价÷总建筑面积=地面地价÷容积;8.供需平衡指在合理的房价前提下,符合宏观经济因素的增长规律及保证开发商在合理的盈利范围之内;10.忽略楼盘地理位置及周围交通、社区成熟程度的影响(利用修正系数加以修订),在房价合理性模型中不考虑商家炒作对房地产价格的影响。

2.2模型中符号的说明I还款月利率X每月换贷款数N还款年限β贷款成数cCPI指数k j 第j年,指数φ年供占输入比重理论比重φ在还款时间段内实际年供占输入比重平均α首付工作年限比(即为达到首付储蓄时的实际工作年限比上理论应该的工作时间)η贷款还付能力权重,则(1-η)为首付能力权重P 总房价,单位为万元I 年人均可支配收入S0 建成批售的商品住宅房面积S1 商品房销售建筑面积S2 商品房竣工面积B 商品房均价2.3问题的细化与模型的建立房价合理性模型为:将居民贷款买房时承受能力量化为购房承受能力系数,标准合理是假定为1,当系数大于1时即为超出合理能力,购房将使家庭负担增加,小于1时相反。

2.3.1对影响房价的因素考虑及处理因素指标代码与房价关系商品住宅价格商品房均价=商品房销售额/商品房销售建筑面积P1供需关系供给=商品房竣工面积供需差需求=商品房销售建筑面积SD-+影响需求因素供给影响因素宏观经济因素城镇居民人均可支配收入Y+个人购房贷款L1+对房屋购买力预期的影响B-房地产投资的贷款成本L+商品房住宅的竣工价值G+开发商合理利润修订系数C+经济发展水平=国内生产总值GDP+物价水平=居民消费价格指数CPI+利率水平=5年以上贷款利率I不定宏观经济影响因素:通过对目前以及过去的房价走势来看,银行储蓄利率,人民币汇率等对房价影响不大,在经济相对稳定的大环境下,对居民购买力水平影响有限,因而在对房价的影响因素中不与考虑;但如GPD,物价水平,贷款利率水平,居民收入对人民购买力以及房价走势影响巨大,因而给予重点考虑。

2.3.2模型分析与系数推导(一)对购房承受能力系数的推导房价收入比指数的意义。

房价收入比是指家庭购房总价与居民家庭年收入的比值,用于考察居民的购房能力。

尽管房价收入比是一个全球通用指标,但其合理范围却没有国际惯例。

世界银行对全球96个国家(地区)1998年的统计资料显示,各国(地区)房价收入比的数值是高度离散的,这96个国家(地区)房价收入比最高的为30,最低的为0.8,平均值为8.4,中位数为6.4。

根据目前国情来看,大多数对商品住房有刚性需求的家庭多以贷款方式买房,一般贷款年限在20年左右,所以在I min = x =φ年时可支配收入为 I j = I 0 (1+ t ) j,但于此同时因为物价上涨等因素会导致购买 为 I 0 (1+ t ) j ⨯(1+θ ) jI 0 (1+ t ) j ⨯(1+θ ) j目前中国国情下,我组认为取20为符合国情且大部分居民能接受的合适值。

以P 表示总房价,I 表示家庭年均可支配收入。

以f 0=7为例,表示此类家庭7个月的 可支配收入可以购买当时1m 2的商品住宅房,大概15年的可支配收入可以买下 90m 2的房子,视为承受能力的衡量单位。

房价 p 一定时,I 与月均可支配收入 m 成反比。

所以,I 越小,表示收入越 高,购房能力越强;I 越大,则表示收入越低,购房能力越弱。

1 百姓购房承受能力系数的推导。

由于我国目前收入差距较大,平均收入水平往往不能代表消费主体的收入 状况。

据此国际通用的房价合理性评价标准房价月收入比(HI )作为一主要影 响因素。

其中低收入家庭的住房问题视为由国家和地方政府补贴的廉价租赁房 和经济适用房解决,不再纳入模型的讨论范畴。

购房后每月实际应还款数: x = i (1+ i )12n(1+ i )12n-1⨯ β ⨯ P每年为: x = i (1+ i )12n(1+ i )12n-1⨯ β ⨯ P ⨯12 还款占可支配收入理论比例:φ = x I ;实际比例φ = xI则每月还款数合理区间为: x ≤ φ I取合适区间内最大合理月还款 x ,此时对应合理负担时最小的可支配收入:12ni (1+ i )12nβ ⨯ P ⨯12由于经济发展水平对收入影响大,关联性强,尤其是 GDP 增长与年人均可支配收入增长成明显的正相关,因而考虑在一目前的经济发展趋势,预测第 kk力下降,对居民实际购买力产生不可忽略的影响,因此考虑第 k 年实际购买力 k 1 k,通过对以上因素的探讨和对模型的修正,则第 k 年实际还款负担系数φ =k x 1k从而得出在 n 年的还款过程中,购房者年平均还款负担系数为下式所示:41 ⎢ x x x x⎥ φ = ⎢ + + + L + ⎥n ⎢ I (1+ t )k 1 ⨯ ⎥I 0 (1+ t )k 2 ⨯ I 0 (1+ t )k 3 ⨯ I 0 (1+ t )k n ⨯ ⎢ (1+θ ) (1+θ ) (1+θ ) (1+θ )k n ⎥k 3 k 1 k 2 12 ⨯β Pi (1+ i )12n 1+θnI 0 ⎡⎣(1+ i )n -1⎤⎦ ∑j =1 ( 1+ t )⎣ ⎦⎣ ⎦⎡ ⎤1 1 1 1 0将上式带入整理化简,实际还款负担系数为:φ = j =20 kj进而得到百姓承受能力系数 CSL = φ φ(1) ,合理的φ 为 0.5。

当CSL=1时,即为在此房价下贷款买房对于购买者造成的负担是合理的且能 接受的,当CSL<1时,对购房者造成的负担小于理论合理负担,即为房价较低;当CSL>1时,对购房者造成的负担超出合理负担,是过重的;当φ =2时,即为购房者需要拿出所有收入购房才行;当φ >2时,购房者没有购房能力。

另一方面,我们从维持房地产业可持续发展的角度出发,通过对房地产企 业的盈利与亏损预测分析,来预测房地产是否是良性发展。

(二)房地产业可持续发展比例的推导目前房地产的定价没有形成一个稳定的价格估算体系,开发商一般采用成 本加利润的方法来确定商品房定价,出于盈利的目的,一些不合理的费用统统 计人了成本,比如说税费和非建筑面积的计算:而且,目前房地产资金流投机 现象严重,从而抬高了房价。

为了简化模型得到合理房价,在房价的合理性中 不涉及房地产开发中各项成本的细节讨论,以简化模型中不确定因素。

以下讨 论选定地区一定时期的房价水平住宅房的开发和销售情况:即建房周期内建成商品住宅房的竣工价值为G , 银行在房地产业的贷款总额为L(假设贷款L 全部用于房地产投资,即L 包含于G , 由于无法直接获得L 的相关数据,我们假设房地产开发商前期投入自筹资金60% 的条件下,剩余40%的资金均来自于银行贷款,即L=0.4G),此建房周期开始时 的五年期贷款利率为y ,由此得到投资商贷款成本计算公式为G 1 = L ⎡(1 + y )5+T-1⎤ 。

根据我国的具体国情,一个建房周期取为5年。

为了提高银行资产的安全性,规定建房周期结束后开发商的还款年限为T 年,则开发商的总成本近似为 C = G + L ⎡(1+ y )5+T-1⎤ ,基于对实际的考虑,认为开发商在竣工一年后即可获利来支付贷款,所以取T=1。

(1)商品住宅房具有刚性需求,根据理性预期假设,消费者还会根据对未来 经济形势和住宅价格水平的预期做出决策。

基于理性预期,消费者主要根据上 一个售房周期的房价和销售情况来判断当时的房价是否合理,从而决定购房与 否。

S 1≤ S时, S(P)= S ;⎣ ⎦ ⎣ ⎦基于以上分析,建立刚性需求面积模型,即:-S = * S 0S 2,其中,S0为当前建房年份的建成商品房竣工面积,S1商品房销售建筑面积。

,S2 为上一建房年份商品房竣工面积__S 为刚性需求面积;P 为本周期批售时的平均单位房价; P 为上一周期成交的平均单位房价:_S* e_ (1-P /P )则表示在刚性需求的基础上,由于相邻两个售房周期的价格比对实际购房量的影响。

据此定义预期成交面积为,当 _S *e _ (1-P /P ) 〈 S 0_时, S(P)= S * e_ (1-P /P ); 当 _S *e _ (1-P /P )相应的,预期收益为Y=s(p)*p ,据此定义房地产业可持续发展比为:S=(s(p)*p-G)/ L ⎡(1+ γ )5+T -1⎤ (2)其意义如下:当S<O 时,表示投资方亏损,完全无力按期还贷,表明房地产业的不可持续 发展;O=<S<l 表示投资方能够偿还贷款本金,但尚不足以支付全部的贷款利息, 处于亏损状态。

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