房价数学模型

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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。

房价问题数学建模修订稿

房价问题数学建模集团档案编码：[YTTR-YTPT28-YTNTL98-UYTYNN08]1、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，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。

这里主要讨论分析了以下四个问题：问题一：通过对北京、重庆的一些影响房价的因素数据收集、处理、总结、分析来讨论近几年来其房价的合理性。

问题二：通过对北京、重庆近些年来房价合理性的分析结果进而对未来三年这些地区的房价趋势进行比较合理的预估。

问题三：根据以上分析结果进一步讨论使房价合理的具体措施以及对经济发展的影响。

2、符号说明I：固定资产投资（亿元）；INC：重庆市人均可支配收入（元）；JQC：国家房地产景气指数；R：利率（%）；RRE：理想房价（元/平方米）；RE: 实际房价（元/平方米）；LOG：对以上符号取对数；C：函数中的常量；N:年限；K1，K2,K3，K4：关系函数常量；A：建筑材料成本；B：土地成本；C：利率；GDP：人均收入；L：利润；T：投机商投机所得；K4、K5、K6、K7：关系函数。

3、基本假设问题一假设：假设1、房价的理想价格只固定资产投资（I），重庆市人均可支配收入（INC），国家房地产景气指数（JQC），利率（R）等四个因素有关；假设2、在一段时间内国家房地产景气指数（JQC），利率（R）保持不变；假设3、各地的房价不受政府等外界环境和人员的干扰；假设4、各个数据在一段时间内的波动在一定范围内是合理的。

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。

数学建模房价预测

一、问题重述1.1背景分析自1998年我国实行住房改革以来，房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业。

近几年在国家积极的财政政策刺激下，我国房地产市场处于不断发展阶段。

然而，与美国等发达国家住房市场进入成熟期不同，我国正处在城市化和工业化进程加速阶段，住房水平低和需求比较旺盛，这是我国住房市场快速发展的重要基础。

中国房地产一方面在快速发展之时，在总体上对经济社会的发展确实起到了促进作用；另一方面由于不规范的房的销售价格行为、地价的上升造成放的开发成本提高等因素造成房价不断上涨，严重超出了普通居民的购买能力，给其造成了巨大的购房压力。

1.2问题重述根据近几年中国沈阳房地产市场现状，解决以下四个问题：(1)结合对房地产的了解，收集近几年沈阳房地产的价格走势，预测未来沈阳房价的状况。

(2)结合对上海市近几年来房价的了解，分析并建立合理的数学模型，得出“国五条”具体怎样影响房价。

二、问题分析2.1对于问题一的分析问题一要求根据近几年上海房地产的价格走势，来预测未来三年上海房价的情况。

首先，通过在《沈阳统计年鉴》找到上海近几年的房价, 为得到较为准确的预测，我们选取了最近十年上海的房价，因为长时间的数据能反映更多更合理的问题，不会太过片面对结果造成较大偏差。

历时十年，期间政府的宏观调控或制定的稳定物价等等措施必然会对房价造成影响，如果考虑政策措施和其他因素的影响，问题将变得非常复杂。

反而，我们可以将这些因素看作市场经济的调控，房价因受到这些因素影响而产生变化。

那么，实际呈现出来的房价变化就应该是有效的房价变化。

我们在模型的假设部分阐述了不考虑政府的政策措施对近几年房价的影响。

综合了以上分析，我们将搜集到的数据整理制成表格，绘制出年份-房价变化折线图，可以发现随着年份的增长，上海房价也在不断增长，且在一条直线周围上下波动，因此我们建立一元线性回归模型，来寻求上海房价与年份的线性关系。

然后根据最小二乘法来确定其中参数（一次项系数和常数项）的值，最终确定此回归方程。

常见的统计模型及实际应用

常见的统计模型及实际应用常见的统计模型有很多种，以下将介绍一些常见的统计模型及其实际应用。

1. 线性回归模型：线性回归模型是最简单的统计模型之一，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。

实际应用中，线性回归模型可以用于预测房价、销售额、股票价格等。

例如，可以使用线性回归模型来建立房价与房屋面积、地理位置等因素之间的关系，从而预测房价。

2. 逻辑回归模型：逻辑回归模型用于建立因变量与自变量之间的非线性关系，主要用于二分类问题。

实际应用中，逻辑回归模型可以用于预测用户是否会购买某个产品、是否会违约等。

例如，在金融领域，可以使用逻辑回归模型来预测客户是否会违约，从而帮助银行制定风险控制策略。

3. 时间序列模型：时间序列模型用于分析时间序列数据，并预测未来的数值。

实际应用中，时间序列模型可以用于预测股票价格、气温、销售额等。

例如，可以使用时间序列模型来预测未来股票价格的走势，从而指导投资决策。

4. 聚类模型：聚类模型用于将观测数据划分为不同的类别或群组。

实际应用中，聚类模型可以用于市场细分、客户分群等。

例如，在市场营销中，可以使用聚类模型将顾客划分为不同的群组，从而针对不同的群组制定个性化的营销策略。

5. 决策树模型：决策树模型用于根据特征变量来预测目标变量的取值。

实际应用中，决策树模型可以用于医学诊断、金融风险评估等。

例如，在医学领域，可以使用决策树模型来根据患者的症状诊断疾病。

6. 隐马尔可夫模型：隐马尔可夫模型是一种描述状态之间转移以及状态与观测之间相关性的模型。

实际应用中，隐马尔可夫模型可以用于语音识别、自然语言处理等。

例如，在语音识别中，可以使用隐马尔可夫模型来对语音信号进行识别。

7. 神经网络模型：神经网络模型是一种模拟生物神经网络的数学模型，用于模拟复杂的非线性关系。

实际应用中，神经网络模型可以用于图像识别、预测股票价格等。

例如，在图像识别中，可以使用神经网络模型来识别图像中的目标物体。

以上介绍了一些常见的统计模型及其实际应用。

数学建模-房价评估模型

数学建模选拔作业《房价评估》房价影响因素评估摘要：自1998年我国实行住房改革以来，房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业。

但是，房价的高低影响着国家的发展和人民生活水平的提高，因此，我们有必要了解影响我国房价的主要因素，政府才能针对性的采取措施，进一步推动房产行业的发展，发挥其龙头作用。

在问题一中，我们主要是分析影响我国房价变化的各个因素，确定其主要因素，该文通过在中国国家统计局和其他网站搜的相关数据，建立回归统计模型，确定房价和土地价值、人均可支配收入等其他因素的相关性系数，通过分析指数模型、线性模型，确定了线性模型，从而进一步确定了影响房价的最主要因素是国家土地增值税(亿元)、五年购房贷款利率、城镇居民家庭人均可支配收入(元)城市人口密度(人/平方公里)，比如，房价和五年购房贷款利率的关系为9.6223361.3501+-=B W 其中，相关指数为0.97464，非常接近于1，这也说明，我国国家正在国家政策上控制房价。

最终可知最主要的因素是国家土地增值税(亿元)，也就是我们所说的土地价值。

在问题二中，我们把房价与位置的关系定在同一个城市中，以这个条件为限制，而不去考虑东西部、南北方这样的大位置，房子的位置影响因素进一步表示为交通C 1、教育C 2、卫生C 3、工作C 4、环境C 5五个相关因素，通过层次分析法，建立模型，得到了相关权重，也就是房子的价格54321*0824.0*0787.0*2365.0*4731.0*1292.0C C C C C W ++++= 此问题得到解决。

在问题三中，主要是对前两个模型的检验，我们利用在网上收集北京市相关数据带入检验，并且在模型二中，通过对五个位置因素的分析，检验我们所得到的模型，着重分析了天津市，发现我们建立的模型基本符合实际，因此较为可靠。

关键词：回归统计层次分析法模型检验一、问题重述1.1 问题背景自1998年我国实行住房改革以来，房地产行业已经逐渐成长为拉动中国经济增长的龙头产业，但是房价的高低却影响着国家的发展和社会的进步，我们有必要充分了解房价与各影响因素之间的关系。

第二次：多元线性回归模型

多元线性回归模型国晓雯 10628003一．模型设定根据房地产销售数据，考察住房总居住面积与估价对住房售价的影响程度。

1．被解释变量名称：Y 含义：住房售价单位：1000美元 2．解释变量名称：1Z 含义：住房总居住面积单位：100平方英尺名称：2Z含义：住房估价单位：1000美元3．数学形式εβββ+++=23121Z Z Y二．样本资料来源于[美]Rechard A.Johnson and Dean W.Wichern 《实用多元统计分析》表7.1 房地产数据三．回归结果1 (1)模型由 F Value 可知，模型整体是显著的(2)截距由Intercept 的t Value ，显著性水平下，截距项是显著的 (3)2β由Z1的t Value ，显著性水平下， 1Z 的系数是显著的 (3)3β由Z2的t Value ，显著性水平下， 2Z 的系数是不显著的，接受原假设 (4) 由调整的8149.02=R ，说明模型的变差解释了总变差的8149.0，模型拟合效果比较理想2．样本回归超平面2104518.06344.287024.31Z Z Y t ++=四．经济分析回归的结果显示出住房房价是居住面积和房屋估价的线性函数。

由上面的模型，回归方程和显著性指标可以看出住房售价与住房面积显著相关，住房估价对住房售价的影响并不显著。

住房售价会随着住房面积的提高而提高，具体说来，住房面积每增加100平方英尺，住房售价会增加2634.4美元。

我们可以由此根据住房面积来预测售价。

五．附录1．1Z 对Y 的散点图2Z 对Y 的散点图3．原始数据4.程序代码（SAS）data estate;infile'd:\duoyuan\multidisk\multidisk\T7-1.dat'; input z1 z2 y;run;proc reg data=estate;model y=z1 z2/selection=none r dw influence; output out=regresult p=pre r=res ;run;proc plot data=regresult;plot res*pre;run;quit;。

房价模型的基本原理及应用

房价模型的基本原理及应用1. 引言在房地产领域，房价是一个重要的指标，它直接影响到买卖双方的决策以及市场的稳定性。

为了预测和分析房价的走势，研究人员通过建立房价模型来揭示影响房价的各种因素。

本文介绍了房价模型的基本原理及其应用。

2. 房价模型的基本原理房价模型是基于经济学和金融学的理论构建而成的。

它通过收集和分析影响房价的各种因素，如地理位置、房屋类型、市场供需、经济发展等，来预测和解释房价的波动。

下面是房价模型的基本原理：•因素选择：选择影响房价的重要因素，并进行数据采集和整理。

这些因素可能包括房屋面积、房龄、所在地区的经济发展水平等。

•模型构建：根据数据分析和实证研究，建立数学模型来描述房价和各个因素之间的关系。

常用的模型包括线性回归模型、多元回归模型等。

•参数估计：通过统计方法，对模型中的参数进行估计，以获得最佳的拟合效果。

•模型评估：通过对模型进行验证和评估，检验模型的有效性和可靠性。

常用的评估方法包括残差分析、均方根误差等。

3. 房价模型的应用房价模型在房地产行业有着广泛的应用价值。

以下是几个常见的应用场景：3.1 房价预测房价模型可以用于预测未来的房价走势。

通过分析历史数据和当前市场情况，可以建立一个准确的房价模型，从而预测未来某个时期的房价水平。

这对购房者、开发商和投资者都具有重要意义，可以用于制定购房计划、决策项目开发以及优化投资组合。

3.2 房屋评估房价模型可以用于房屋评估和估价。

通过对房屋特征和市场因素的分析，可以估计出房屋的市场价值。

这对于房产中介机构、评估公司以及购房者都有较大帮助，可以提供一种客观、科学的估价方法。

3.3 市场调研和决策支持房价模型可以用于进行市场调研和决策支持。

通过分析不同因素对房价的影响程度，可以了解市场的供需情况、趋势和潜在风险，为政府、房地产公司、投资机构等提供决策和政策支持。

4. 总结房价模型是预测和解释房价走势的重要工具。

通过选择合适的因素、建立适当的模型和进行准确的参数估计，可以得到一个可靠的房价模型。

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。

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。

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。

关于房价问题数学建模分析

关于房价问题数学建模分析近几年，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。

分析题目，我们分为三个问题进行讨论建模：问题一，房价合理性评判；问题二，未来房价走势；问题三，房价的应对及建议。

问题一中针对各代表性城市现今房价是否合理的问题，我们以代表性城市上海、西安为例，做出合理的假设，采用了经济学领域的关于正态分布的模型，评定房价的合理性。

最后我们认为2008年以来上海高速增长的房价是不合理的；而西安虽然房价在不断上涨，但城市居民收入水平也有了比较大的提高，其增长比例基本还能维持协调，故西安的房价比较稳定合理。

问题二，利用了灰色马尔科夫预测对未来两年的具有代表性的几个城市的房价进行了定量的预测，从而得出这样的结论：西安房价增长相对来说较为平稳，涨幅不大；有较明显上升趋势的是成都和徐州的房价，在未来几年里，成都、徐州、西安的房价大致在5000 元左右；而北京、上海的房价，从10 年起有很明显的上升趋势，而且涨幅在8000～10000 元左右，若没有国家政策等特别因素影响，未来两年里，仍然会呈现出持续增高的趋势，并且涨幅不会低于8000 元。

问题三，主要就针对现实的房价问题对社会造成的影响及提出了一些建设性的意见。

关键词：房价升高数学模型正态分布模型灰色马尔科夫预测意见一．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。

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

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。

数学建模中国城市房价分析模拟

中国城市房价分析摘要随着近年来中国经济的快速发展，房地产业也得以迅猛地发展，其势头受到世人的瞩目，它作为国民经济的支柱产业不仅对国家宏观经济运行产生巨大的影响，而且与广大百姓的自身利益休戚相关。

本论文从实际出发，选取具有代表性的几个城市，结合其城镇居民的人均可支配收入，并参考国际房价合理性标准，从而研究我国房价的合理性。

然后根据数据预测未来几年各个城市的房价走势，并结合现阶段国家政策下的实际房价提出合理的措施。

最后根据搜集的数据，结合20世纪下半叶日本房地产与GDP的关系，预测房地产行业未来将会对中国经济产生的影响。

关键词：城市房价；合理性；GDP；国民经济1.问题重述房价问题关系到一个社会人民生活的切身利益，也对国家的经济发展与社会稳定有重要影响。

1998年6月，国务院决定，党政机关停止实行40多年的实物分配福利房的做法，推行住房分配货币化，让房地产业成为了中国经济新的增长点。

但是在居民收入持续上升的同时，房价也不断飙升。

尤其是近几年来，房价不断大幅度增加的问题引起了社会各界的广泛关注。

但是房价的合理性，以及房价未来的走势，至今也没有统一的认识。

因此，判断当今房价是否合理，预测未来房价走势，以及提出使房价合理化的措施，分析房价对经济发展产生的影响成为亟待解决的问题。

考虑到用楼房建造成本、土地成本等数据的搜集难度，我们不采用“结合楼房建造成本、土地成本、开发商利润”这个方法分析房价的合理性。

基于以上问题，我们下面分成四个问题进行讨论：问题1.首先选取我国几个具有代表性的城市，搜集其历年房价、历年城镇居民的人均可支配收入，分析判断各个城市房价的合理性；问题2.根据数据来预测未来几年所选取的各个城市的房价走势；问题3.根据所搜集的数据，结合近年国家所采取的调控政策，对房价问题提出合理的措施；问题4.根据所搜集的数据，选取日本上世纪的例子作比较，粗略预测房地产行业对中国经济发展的影响。

2.问题分析2.1 对问题1的分析房价的合理性不仅影响到经济发展，而且关系到社会稳定。

房价预测数学建模

房价预测数学建模房价预测是指通过数学建模方法，对未来一定时期内的房价进行预测和分析。

房价预测在经济学和金融领域具有重要的应用价值，对政府、房地产市场参与者以及普通居民都有重要意义。

本文将介绍房价预测的数学建模方法，并探讨其应用和局限性。

房价预测的数学建模方法主要包括回归分析、时间序列分析和机器学习方法。

首先，回归分析是一种常用的房价预测方法。

它基于统计学原理，通过将房价作为因变量，收集并整理一系列可能影响房价的自变量数据，建立回归模型来分析它们之间的关系。

常用的回归模型包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。

通过对历史数据的回归分析，可以得到房价与自变量之间的数学关系，从而对未来的房价进行预测。

其次，时间序列分析也是一种常见的房价预测方法。

它基于时间序列数据的特点，通过分析房价随时间的变化趋势和周期性变动，建立时间序列模型来预测未来的房价。

常用的时间序列模型包括移动平均模型、自回归移动平均模型和季节性模型等。

时间序列分析方法对于具有一定规律性和周期性的房价数据预测较为有效。

此外，机器学习方法在房价预测领域也得到了广泛应用。

基于大数据和人工智能技术，机器学习方法可以通过对大量房价数据的学习和模式识别，建立复杂的预测模型来预测未来的房价。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机和决策树等。

机器学习方法在房价预测中具有较高的灵活性和准确性。

房价预测的数学建模方法具有一定的局限性。

首先，房价受到很多因素的影响，包括宏观经济因素、政策因素、地理因素等。

单一的数学模型并不能完全反映这些复杂的影响因素。

其次，房价预测存在一定的不确定性，无法完全准确预测未来的房价。

最后，数学模型的建立需要大量的房价数据和有效的指标，而这些数据并不总是容易获取。

综上所述，房价预测的数学建模方法包括回归分析、时间序列分析和机器学习方法。

这些方法在房价预测中发挥着重要作用，但仍然存在一定的局限性。

未来的研究可以进一步探索新的建模方法，提高房价预测的准确性和可靠性。

房地产价格预测(数学建模论文)

装订线摘要房价问题事关国计民生，已经成为全民关注的焦点议题之一。

本文主要对房价的合理性进行分析，估测了房价未来走势。

同时进一步探讨使得房价合理的具体措施，根据分析结果，定量分析可能对经济发展产生的影响。

对于房价合理性的分析，选取北京，咸阳，大庆三类城市数据，以居民承受能力满意度和房地产商收益满意度作为目标函数，建立了多目标规划模型分析合理性。

此外，考虑到目前中国的房地产市场存在一定的泡沫成分，为使模型更贴近实际，利用CPI指数修正模型，分析出实际房价不合理，存在严重的泡沫成分。

针对房价的未来走势，采用灰色预测模型对未来房价进行预测。

绘制房价未来走势曲线，得到在国家政策及社会环境相对稳定的条件下，房价仍然会继续上涨的结论。

并根据所得结果，提出了调整房价的三点措施。

利用房价的财富效应以及房产投资与GDP之间协整关系分析了房价对国民经济的影响。

由分析得知：房价的不合理上涨会使房地产财富虚增，产生房地产泡沫，影响国民经济的正常发展。

考虑到所涉及的经济学变量均是非平稳的。

为了避免建立虚假回归模型，在对房价模型进行修正和分析房价对国民经济的影响时，我们利用EVIEWS软件，建立了基于单元根检验的协整性分析模型。

关键词：多目标规划灰色预测模型EVIEWS 单位根检验与协整分析一、问题重述1.1问题背景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。

1.2问题提出请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据分析以下问题：(1)选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性；(2)房价的未来走势等问题进行定量分析，(3)根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施。

数学建模房价预测论文

房价的预测及调控问题题目近几年来，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。

国家也通过不同的措施（例如国十条的颁布等），希望能够有效地抑制房地产价格上扬，房价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．通过互联网，以某个城市的房价为数据，建立一个城市房价预测的数学模型；2．通过分析找出影响房价的主要因素；3．分析国家调控政策对房价的影响，并对可能产生的效果进行科学预测和评价。

论文摘要房地产行业与人民的生活息息相关，但近年来由于种种因素影响，住房价格节节攀升，引起社会广泛关注。

本文以郑州市为载体，对商品房平均销售价格进行预测；找出影响郑州市房价的主要影响因素，进而对影响因素进行比较科学的分析；并对政府出台的调控政策进行评价。

以建立一个比较科学普遍的房价预测模型，为国家更好的调控房地产市场，为居民更加理性的购房提供借鉴。

论文主要分为以下四个层次。

首先，对2005年至2009年郑州市商品房平均销售价格进行分析，建立GM（1，1）灰色模型，预测出2010年、2011年在不出台新的调控政策的情况下的商品房平均销售价格。

其次，我们从供应量，成本，需求量，居民购房能力等四个方面分析了与住房价格密切相关的因素；并根据近几年的数据建立灰色关联模型，计算各主要影响因素的综合关联度，进而对各主要因素对房价的影响进行评价。

再次，根据已建立的模型，结合相关专业知识，我们对国家出台的主要调控政策的效果进行了评价，并进而对新出台的调控政策可能的影响进行了预测。

从而，据此我们对已得到的房价预测结果进行修正。

最后，我们对建立的预测模型进行了客观的评价，分析了它的优点和不足，进而对模型的改进和推广提供了一些意见。

关键词：灰色系统 GM（1,1）关联度房价预测调控政策一．问题重述近年来，我国房地产行业得到了长足发展，对我国的经济贡献率不断提高。