房地产价格模型
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。
基于时间序列的南昌房地产价格指数模型研究
中图分类号： １． Ｆ２ ２１
文章编 号：６ ２６ ４ （０ ２０ ．０ ６０ １７ —１ ６２ １）２０ ａ ｃ ｓ ｄ ｏ ｎｃ ｎｇ ｃ ｔ ｅ ｅ ｒ ｈ ｂａ ｅ ｎ ＡＲＩ Ａ ｄｅ ｈｅ ｒ Ｍ ｍｏ ｌｔ ｏ ｙ
造 了南昌市 １９ ￣２ １ 年共 ５ 个季 度房地产价格指数数据 的理论模 型 ＡＲ ＭＡ（，， ，经 Ｂ ｘＰｅｃ 检验表 明该 ９ ８ ０１ ５ Ｉ ３２Ｏ ） ｏ －ｉ ｅ ｒ
模 型具有 ９ ％的概率合理性，为预测南 昌市未来房地产价格指数提供 参考 ． ５ 关键 词：房地产价格指数； ＲＩ 模型； ｏ —ｉ ｃ Ａ ＭＡ Ｂ ｘＰｅ ｅ检验 ｒ
构造包含每种非线性影响因素 的 Ｒ Ｐ Ｅ Ｉ模型是不易实现的， 时间序列理论只构造指数之间的变化关系，比
较 适 合对 Ｒ Ｐ 建模 ．韦智 芳 选取 美 国供应 管 理协 会制 造业 指数 和 美 国未 决房屋 销售 月 率数 据，基 于 时 间 ＥＩ 序 列 理 论建 立 了美 国经 济模 型，并 进行 了预 测 ；孙淑 珍【基 于 １９ ８ ］ ９ ８年 ｌ 季度 至 ２０ ０ ８年 ４季度 我 国 Ｒ Ｐ 指 ＥＩ 数 ，建 立 了 Ａ ＭＡ（，， 模 型；姜 茜娅 【建 立我 国 Ｒ Ｐ 指数 的时 间序列模 型，通过 向后 预测 与 实 际吻合 较 ＲＩ ３１ ） Ｏ ９ 】 ＥＩ
ｂ ｓｄｏ Ｉ ａｅ ｎ ＡＲ ＭＡ （ ｔｒｇｅｓ ｅ ｎｅｒｔｄＭｏ ｉｇＡ ｅａ ｅ ｍｏ ｅ ｔｅｒ，ｔ ｓ ｒｖ ｄｔ ９ ％ ｐｏ ａｉｔ ｃｐ ｂｅ Ａｕｏｅｒｓｉ ｔｇａｅ ｖｎ ｖ ｒｇ ） ｄ ｌ ｏｙ ｉｗａ ｏ ｅ ５ ｒｂｂｌ ａ ｅｔ ｌ ｖＩ ｈ ｐ ｏ ｉ ｃ ａ ｙ
好．由于 Ｒ Ｐ 指 数统 计方 法 的缺 陷，造 成理 论模 型 的预 测与 实 际城 市房屋 价 格变 动相 差较 大 ；若对 实 际城 ＥＩ 市构 造 理论模 型，则误 差 大大 减小 ． 本 文基 于南 昌市 １９ ￣２ １ 年 Ｒ Ｐ 指数 数据 ，基 于时 间序 列 白回 归积分 移动 平均 模 型基 本理 论编 制 ９８ ０１ ＥＩ
房地产islm模型公式
房地产islm模型公式房地产IS-LM模型是一种经济模型，用于分析房地产市场对宏观经济的影响。
它基于两个关键的经济学理论，即投资储蓄平衡（IS）和货币市场（LM）。
IS曲线表示投资和储蓄之间的平衡关系。
它显示了不同利率下投资和储蓄支出的组合。
高利率会降低投资支出，因为成本较高可能使项目不那么有吸引力。
另一方面，较低的利率会增加投资，并促进经济增长。
LM曲线代表货币市场的平衡，显示了货币供应和货币需求之间的关系。
它是利率和实际货币供应量之间的关系。
较高的利率会降低货币需求，因为借款成本较高。
与此相反，较低的利率会提高货币需求，因为借款成本较低。
货币供应量由央行通过货币政策来控制。
通过将IS曲线和LM曲线结合在一起，我们可以获得房地产IS-LM模型。
该模型能够帮助我们了解房地产市场对整个经济的影响。
比如，如果房地产市场出现泡沫，导致高房价和高杠杆，这将导致IS曲线向左移动，即投资支出减少，从而降低了经济增长。
央行可以通过减少货币供应量和提高利率来应对这种情况，以达到恢复平衡的目的。
在实际应用中，房地产IS-LM模型可以帮助政策制定者更好地理解房地产市场对经济的影响，并采取相应的政策措施。
这些政策可能包括调整利率、控制货币供应和采取宏观审慎政策来稳定房地产市场和整个经济。
房地产IS-LM模型提供了一个框架，用于分析房地产市场对宏观经济的影响。
它结合了投资储蓄平衡和货币市场平衡的理论，可以帮助我们理解房地产市场如何影响经济增长，并指导政策制定。
上海市房地产价格波动特征分析——基于EARCH模型
上海 市 房 地 产 价 格 波 动 特 征 分 析
ｒ ‘ Ｌ
— —
ｈ
＝
ａ
基 于 Ｅ Ｒ Ｈ 型 Ａ Ｃ模
斗
、 ， ，
李 雷武
张 翔
上 海 大 学管 理 学 院
上海 ２ ０４ ０ ４４
摘要 ： 本文利 用１ ９ — Ｏ １ ８ ２ １ 年的 中房上海住房指数 的时间序列数据 ， ９ 建立Ｅ Ｒ Ｈ 型进行 实证分析 ， 究结果表明 中房 Ａ ｃ模 研 上海住房指 数具有显著 的Ｅ Ｉ Ｈ Ａ Ｃ 效应 ， ｇ 并且波动具有非对称性和杠杆效应 ， 好消息会 导致 比坏 消息更大波动性 。 关键 词 ： 价 波 动 ；Ａ￣Ｈ 型 ； 对 称 性 ； 杆 效 应 房 ＥＰ 模 Ｃ 非 杠
策划思路和 创： ［１ １吴寿仁 ， 李 湛 ， 王 荣 ． 世 界 企业孵 化 器发展 的 沿革 、 现 状 与趋 势研 究［］ Ｊ．外 国经 济 与管理 ，２ ０ （ ２ ． ０ ２１ ） ２Ｐ ｓａ ａ ｋ ． Ｂ ｓ ｏ ｋ Ｐａｔ ｅ ’ ｎ ｓ ｅｓ ｃｂｔ ｎ ｃ Ｂ ｎ Ｉ ｏ 失败 ” 的优 秀文化 ， 使学 生在 实践 中大 胆创 新 ， 在 团队合 作 【］ ｕｔｍ Ｌ ｌａ ａ ‘ｅｔ ｒｃｉ ｓ ｉ ｕｉ ｓ ｎｕａｉ ： 并 Ｌ ｏ ｓ （ ｅ ｔ ｂ） Ｌ ａｎｄ Ｅ ｐａ Ｕ ｉｎ — Ｂ ｌｉｎ ｅｓ ｎ ｙ ｔ ｏ ｅ ｓ ｅ ｅ ． ｕｏ ｅ ｎ ｎｏ ｒ ｒ ｅｇａ 中， 达到个体发展力和群体创造力 的良性整合 。 Ｐｒ ｓ ｄ ｎ ｙ Ｉ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｌ Ｃｏ ｆ ｒ ｎ ｅ ｎ Ｂｕ ｉ ｅ ｓ ｅ ｉ ｅ ｃ ｎ ｅ ｎ ｔ ｏ ａ ｎ ｅ ｅ ｃ ｏ ｓｎ ｓ Ｃｅ ｔ ｒ Ａｃ ｏ ｓ ｎ ｅ ｓ． ｔ ｒ （ ） 二 发挥政 府 的引导 作用 ， 做好 外部 的催 化 ｏ ｏ ｍｉ ｏ ａ 政府 要充分 做 到 “ 弛有度 ” ， 张 在适 当参 与孵化 器运作 的 ｆ ｒ Ｅｃ ｎｏ ｃ ＆ Ｓ ｃｉ Ｎｏ ｅ ｅ ２００１． ｖ ｍｂ ｒ 同时 ， 给予其一 定的独立发展 空间 ， 并通 过与外部企业 的有 机结 【 Ｊａ ｇ Ｓ ｋ ｅ ｎ Ｊｒ ｍ ｓ Ｏ ｔ ｒ ｏ ｎ ． Ａ ｏ ｐ ｒ ｏ ｆ ３ Ｓ ｎ ｕ Ｌ ｅ ｄ ｅｏ ｅ ． ｓｅｙ ｕｇ ａ Ｃ ｍ ａｉ ｎ ｓ ｏ 合， 建立有效 的创新 网络 ， 从而不断 强化 孵化器 自身 的市 场性及 Ｃｒｔ ｃ ｌ Ｓｕ ｃ ｓ Ｆａ ｔ ｒ ｆ ｒ Ｅｆ ｅ ｔ ｖ Ｏｐ ｒ ｔ ｏ ｓ ｏ Ｕｎｖｅ ｓ ｔ ｉ ｉａ ｃｅｓ ｃ ｏ ｓ ｏ ｆ ｃ ｉｅ ｅ ａ ｉｎ ｆ ｉ ｒｉｙ 创新性 。此外 ， 政府应不 断强化其外部支持 与间接引导作用 ， 在 Ｂ ｓ ｅｓ ｎｕａｏｓ ｎ ｈ ｎ ｅ Ｓａｅ ｎ ｏｅ［］ Ｊｕｎｌ ｕｉ ｓ ｃｂｔｒ ｔｅ ｉ ｄ ｔｔｓ ｄ ｒａＪ． ｏｒａ ｎ Ｉ ｉ Ｕ ｔ ａ Ｋ 加强孵 化器硬件条件 建设 ， 化企 业的 同时， 孵 制定相 关的优惠政 ｏ ｍ ｌ Ｂ ｓ ｅｓＭ ｎ ｇｍ ｎ ０ ４ ４ （）４ ４ ６ ｆ Ｓ ａ ｕｉ ｓ ａａ ｅ ｅｔ ２ ０ ２４ ： ｌ ｎ １ ８ ２． 策， 为新创企业 的成 长壮大提供便 利条件 。 【】 斌 ， 孙 莉 ， 侯 天 伟 ． 国 内 外 大 学科 技 园 发 展 模 式 比 较 ４曹 （ ） 三 发挥 孵 化器 的载体 作用 ， 营造 良好 的 孵化环 境 研 究【】 Ｊ ．科 技 管 理 研 究 ， ２ ０ （） ． ０ ３５ １ 、在 孵化器 内部实 现孵 化对象之 间的交叉 催化 。处于孵 【］ 寿 仁 ， 李 湛 ， 王 荣 ． 中 、 美 、 法 、 韩 四 国 企 业 孵 化 器 ５吴 化器 内部的孵化 对象 依托外部 的孵化 条件实 现 自我 催化 ， 同时 的 比 较 研 究 ［】上 海 经 济 研 究 ， ０ ５２ ． Ｊ． ２ ０ （） 它们之 间又通 过协同合作 ， 发生 了交叉 催化的作用 ， 加速 了孵化 ［】 俊 杰 ． 海 企 业 孵 化 器 发 展 现 状 的 实 例 研 究［】 上 海 经 ６唐 上 Ｊ． 系统 内部 的物质 、能量 和信息 的交换 ，７从 而实现智 力资产 和 济 研 究 ， ２ ０ （ ２ ． ［】 ０ ６１） 信 息资产 的共 享和互补 。这种 竞争与合作 的关系大大促进 了创 【 】 黎 明 ， 朱 禾申 ， 付春 满 ． ７赵 科技 企业孵 化 器 发展 探 讨 ［］ Ｊ． 业团 队以及 内部成员 的快速 成长 ， 高了其适 应环境 变革 的能 天 津大 学学报（ 提 社会科 学版） ０ ９ Ｉ ． ，２ ０ （） 力， 并在竞争 与合作 中感悟必备的创业技能 。 ［】 灵 机 ， 黄 亲 国 ， 周 建 设 ， 余 鑫 ． 高 校 创 业 孵 化 器 与 创 ８肖 ２ 、高素质 的管理 团队。 除了提供 一般 性管理咨询服务 以 业 精神 教 育研 究［】 南 昌航 空工 业 学 院 学报 （ 会 科 学版） Ｊ． 社 ， 外 ， 国创 业孵化器 应当不断 的扩 大专家库 ， 我 提高管理 队伍 的素 ２ ０ （ ） ０ ５４ ． 质， 一方面满足孵化对象 的专业需求 ， 另一方面 ， 使创业者在专家 （ 企业 家、咨询师、创业投资家等 ） 的评定指导下学 习锻炼 ， 启发 作 者 简 介 ： 思路 ， 不断提 高 自身的管理 咨询 ， 分析 决策 以及融投 资等创业能 杜 蕾（ ９ ６ ）女 ， 南焦作 ， 族 ， 海 大 学管理 学 院 企业 管 １ ８一 ， 河 汉 上 力。专家可 以通过有针对性的提炼一些成功的案例 ， 剖析成果的 理 专 ＿ ２ １ 级在 读硕 士 ， 究方 向 ： 力资 源 管理 。 ， Ｏ Ｅ Ｏ 研 人
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。
万科房地产项目价格模型价格制定与价格检测35PPT
35PPT
学习改变命运,知 识创造未来
2021年3月4日星期四
定价的第一原则： 最大程度的发现产品的真实价值，使 产品价格与价值最大程度的接近。
实现这一原则的数学原理： 优选法。
学习改变命运,知 识创造未来
万科房地产项目价格模型价格制定与价格检测35PPT
学习改变命运,知 识创造未来
万科房地产项目价格模型价格制定与价格检测35PPT
一、万科价格模型的原理
3、价格生成子模型 （2）维度矩阵的示例
维度矩阵是整个价格体系的核心；
单元 C1
楼层 4层
房号
101 201 301 401 102 202 302 402
景观系数 朝向系数
45%
35%
-0.04
-0.04
万科房地产项目价格模型价格制定与价格检测35PPT
序：以前的定价方式
1、主要的前模型定价方式 （1）基价－差价法
1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价 3）确定层差 4）制定价格表 5）销售中检验、反馈 （2）基价－系数法 1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价的系数 3）基价与系数相乘，并纵横比较 4）确定层差 5）制定价格表 （3）混合法 以上两种方法的混合 （4）其他方法：竞品价格综合法、无差别定价法、一房一价法、经营计划反推法
学习改变命运,知 识创造未来
目录 序：以前的定价方式 一、万科价格模型的原理 1、名词解释 2、定价原理 3、价格生成子模型 4、价格检测子模型 二、万科价格模型（住宅版）——以蓝山为例 1、住宅价格模型的三大维度 2、住宅价格模型的操作实例 3、对价格模型结果的修正 三、万科价格模型（商业版）——以城花为例 1、住宅价格模型的四大维度 2、住宅价格模型的操作实例 3、对价格模型结果的修正 四、万科价格模型的评价 1、该模型的特点及优劣 2、进一步需要思考的问题
基于BP神经网络下的房地产估价模型研究
基于BP神经网络下的房地产估价模型研究摘要：为了能够对我国BP神经网络对于房地产估价影响做一个充分的了解，本文主要梳理了BP神经网络的特点、模型、可行性等进行了分析。
同时针对BP神经网络的以后发展提出了一些改进对策建议。
本文对于刚才提到的问题只是做了简要的说明，便于在以后的学习中有个大致的思路。
关键词：BP神经网络、房地产估价、房价我国从20世纪80年代后期开始，随着市场经济的发展，房地产制度改革不断深化，房地产作为商品参与流通。
加之不同规模，不同性质的新建住宅往往差别很大，这就要求评估人员必须对评估对象做出更加准确的评估。
科学地进行房地产估价已经成为一个十分紧迫的课题。
BP神经网络，以其工作状态稳定、易于硬件实现、简单可行等优点，为广大科技工作者采用。
但是，如何进一步提高待判样本模式的准确率，则是神经网络用于分类普遍存在的问题。
1.基于神经网络的房地产价格评估的特点应用BP神经网络方法进行房地产估价，可以改善传统评估方法的随意性和不确定性，但是该技术方法也存在一定的缺陷与不足，对于其估价特点总结如下：(1)BP神经网络应用于房地产估价，其适用范围很广。
对于某类房地产，只要能够在市场上找到该类型一定数量的成交案例，就可以使用此方法。
(2)采用该方法进行房地产估价是通过对样本案例的学习，寻找房地产价格与其影响因素之间存在的客观规律。
可以肯定的是，这种规律是非线性的，所以采用该方法进行估价，可以不用事先假设它们之间服从某种数学关系，一定程度上增强了估价客观性。
(3)训练样本的选择、网络拓扑结构的设计以及网络参数的设定对应用神经网络方法进行房地产估价有非常重要的作用，而当某种类型房地产估价的神经网络模型一旦训练成功，就可以对大批量的类似房地产进行快速、准确地估价。
2.BP神经网络的房地产估价模型BP神经网络进行计算包括收集数据、设计神经网络、输入学习样本、网络的学习过程、计算评估结果等部分组成，对应市场比较法估价的流程。
房地产行业价格泡沫的经济学模型设计——基于改进的CAPM模型
房地产行业价格泡沫的经济学模型设计——基于改进的ＣＡＰＭ模型一、引言二、CAPM模型与改进1.CAPM模型概述2.CAPM的假设3.CAPM的应用局限4.CAPM的改进三、房地产价格泡沫的实证研究1.房地产价格泡沫的定义2.房地产价格泡沫的存在证据3.房地产价格泡沫的成因分析四、收益率预测模型的构建1.经济指标的选择2.模型构建3.模型的效果分析五、模型应用与案例分析1.北京房价泡沫的分析2.香港房价泡沫的分析3.美国房地产市场的分析4.日本房地产市场的分析5.德国房地产市场的分析六、结论引言随着我国经济快速发展，房地产行业也迅速蓬勃发展，其中包括大量的地产投资和购房者的消费。
房地产行业的发展给我国经济增长带来良好的助推作用，同时也给社会稳定和金融安全带来挑战。
在当前房地产市场的异常火热中，一些特别关注这个领域的人士，如经济专家、学者和产业分析员等，开始研究房地产市场的发展趋势，尤其是房价泡沫的问题。
然而，由于房地产市场的风险和复杂性，以及表现房地产泡沫的指标不确定性，对于泡沫的分析和预测一直是一个挑战。
因此，本报告提出了一种基于改进的CAPM模型的房地产价格泡沫的经济学模型，以期更准确的预测和识别泡沫的出现。
CAPM模型与改进1.CAPM模型概述CAPM模型，即资本资产定价模型，是金融和资产定价领域的一个基本模型。
CAPM模型假设，投资者是理性的风险规避者，他们之间的风险偏好差异是由投资组合而不是每个投资品种的风险量度决定的。
根据CAPM模型，市场风险可以用市场组合的波动度即β值表示。
CAPM模型通过投资组合和市场波动度预测资产的期望收益率。
2.CAPM的假设CAPM模型假设存在一种预期的无风险收益率和预期的正常市场收益率。
假设资产价格因风险而上涨，因此市场会对该风险进行补偿，该风险被解释为资本市场风险。
此外，该模型假定市场是有效的，投资者通过市场指数，可以在投资分散的基础上实现价格发现。
假设下，投资者选择在无风险资产和市场组合之间分配其财富，并最大化其期望效用。
房地产评估师的估值模型和计算方法
房地产评估师的估值模型和计算方法房地产评估师作为专业人士，负责对房地产进行估值。
估值是判断房地产价值的过程，也是决策购买、出售、租赁以及投资的关键步骤。
本文将介绍房地产评估师通常使用的估值模型和计算方法。
一、市场比较法市场比较法是房地产评估中最常用的方法之一。
该方法通过比较同一地区、相似特征的房地产交易价格，来确定目标房地产的市场价值。
评估师需要收集房地产市场的成交数据，并分析和比对这些数据，以找到适合作为参考的可比房地产。
然后根据可比房地产的交易价格和特征，进行调整，得出目标房地产的估值。
二、收益法收益法是用于估算投资性房地产价值的一种常见方法。
该方法基于预期收益来决定房地产的价值。
评估师需要考虑房地产的收益潜力、租金收入、运营成本以及未来收益的风险等因素。
常用的收益法包括净现值法、资本化率法和折现现金流量法等。
通过对预期现金流量进行折现或资本化计算，评估师可以得出房地产的估值。
三、成本法成本法基于房地产重建或替代成本来进行估值。
该方法适用于新建物业或没有可比交易的场景。
评估师需要考虑土地价值、建筑成本以及相关费用等因素。
根据当前市场条件和建筑成本指数，评估师可以计算出替代成本，并调整相关因素得出目标房地产的估值。
四、综合法综合法是将市场比较法、收益法和成本法等多种估值方法结合起来使用，以得到更准确的房地产估值。
评估师需要权衡各种方法的优缺点，并根据具体情况决定各个方法的权重和适用程度。
综合法的使用可以弥补单一方法在某些情况下的不足，提高估值的准确性。
总结：房地产评估师使用不同的估值模型和计算方法来确定房地产的价值。
市场比较法、收益法、成本法和综合法是评估师常用的方法之一。
根据具体情况，评估师会选择适用的方法，并进行数据收集、分析和计算，以得出准确的估值结果。
这些估值方法的选择和运用对于买家、卖家、投资者和金融机构等相关方具有重要的参考意义。
通过合理使用估值模型和计算方法，房地产评估师可以为市场参与者提供专业、可靠的估值服务。
房地产定价模型
房地产定价模型房地产定价是一个重要的经济问题，对于买房和卖房的双方来说都至关重要。
通过建立合理的房地产定价模型，可以提供参考价值，并帮助市场有效运行。
一、市场需求和供给房地产定价模型的基础是理解市场需求和供给的关系。
市场需求受到诸多因素的影响，包括人口增长、就业情况、收入水平等。
同时，供给方面的因素也是不可忽视的，包括土地利用政策、建设成本等。
在建立定价模型时，需要综合考虑这些因素，并进行分析。
二、回归分析模型在房地产定价模型中，回归分析是常用的建模方法之一。
回归分析可以通过统计数据，揭示不同因素对房地产价格的影响程度。
例如，可以考虑房屋面积、地理位置、楼层高度等变量，并通过回归分析得到各个变量对房价的影响系数。
三、博弈论模型房地产市场是一个典型的买方市场和卖方市场相互作用的过程。
博弈论模型可以用来分析买方和卖方在定价过程中的策略选择。
通过博弈论模型，可以预测双方的理性行为，并了解竞争、谈判等因素对定价结果的影响。
四、基于比较市场分析的模型比较市场分析是一种常用的房地产定价模型。
该模型通过比较相似房屋的市场价格来确定某一房屋的合理价格。
通过该模型，可以考虑到不同房屋之间的差异，如建筑面积、户型结构、周边设施等因素。
五、资本资产定价模型资本资产定价模型是一种广泛应用于金融领域的定价模型，也可以用于房地产定价。
该模型通过考虑房地产的风险和预期收益，综合考虑资产负债比、市场利率、通货膨胀率等因素，来确定房地产的合理价格。
六、地价评估模型在房地产定价中，地价是一个重要的组成部分。
地价评估模型可以根据土地利用政策、地理位置、周边设施等因素，对土地价值进行评估，并作为房地产定价的参考。
七、市场调研和专业判断除了以上各种模型，市场调研和专业判断也是定价的重要依据。
通过对市场需求和供给的调研，以及房地产行业的专业知识和经验，可以对房地产价格进行合理的预测和评估。
总结：房地产定价模型是一个复杂的系统工程，需要综合考虑市场需求和供给、回归分析、博弈论模型、比较市场分析、资本资产定价模型、地价评估模型以及市场调研和专业判断等因素。
房地产评估师行业的房地产市场价格指数计算
房地产评估师行业的房地产市场价格指数计算房地产市场价格指数（House Price Index，简称HPI）是衡量房地产市场价格变动的重要指标之一。
作为房地产评估师，精准计算房地产市场价格指数对于理解市场趋势、辅助决策具有重要意义。
本文将介绍房地产评估师行业中常用的房地产市场价格指数计算方法。
一、销售对数加权方法销售对数加权方法是一种常见的房地产市场价格指数计算方法。
它基于房地产市场的销售数据，通过对房屋价格的对数进行加权，反映了不同时间段内的价格变动。
计算公式如下：HPI = exp(Σwi * ln(pi))其中，HPI表示房地产市场价格指数，wi表示对应时间段内销售量的权重，pi表示对应时间段内的房屋价格。
该方法在计算过程中对销售量进行加权，能够消除时间段内销售量的影响，从而更准确地反映价格变动。
二、房价相对法房价相对法是另一种常用的房地产市场价格指数计算方法。
它通过比较不同时间段内的房价相对变动，来得出价格指数。
计算公式如下：HPI = (pi / p0) * 100其中，HPI表示房地产市场价格指数，pi表示当前时间段内的房屋价格，p0表示基准时间段内的房屋价格。
该方法将基准时间段的房价设为100，通过比较其他时间段的房价相对于基准时间段的变动，来得出价格指数。
三、加权重复销售方法加权重复销售方法是一种基于同一房产多次交易数据的价格指数计算方法。
它通过比较同一房产在不同时间段内的销售价格变动，来得出价格指数。
计算公式如下：HPI = Σ(dw * dp)其中，HPI表示房地产市场价格指数，dw表示不同销售时间段的权重，dp表示同一房产在不同销售时间段内的价格变动。
该方法能够排除房屋特定因素的影响，更加准确地反映价格变动。
四、改进的回归法改进的回归法是一种综合考虑各种变量的价格指数计算方法。
它通过建立回归模型，将房屋价格与一系列影响因素进行回归分析，来得出价格指数。
计算公式如下：HPI = β0 + β1p1 + β2p2 + ... + βnk其中，HPI表示房地产市场价格指数，β0表示回归常数，β1 ~ βn表示回归系数，p1 ~ pk表示相关因素的取值。
我国房地产市场高价的价格领导模型分析
我国房地产市场高价的价格领导模型分析【摘要】本文首先分析得出我国房价居高不下的原因，既不是由于产品成本，也不是由于供求关系，而是因房地产市场存在的垄断而导致。
其次利用价格领导模型推导出高房价的产生过程，从而提出了加强集资建房的措施来有效降低我国目前的房价。
【关键词】房地产；价格领导；集资建房一、房价居高不下的原因首先，近期温州房地产市场出现崩盘迹象，住宅地价同比下降18.03%，一些楼盘从五、六万一平方米跌到现在的三万元一平方米。
而国内其他城市，如鄂尔多斯、贵阳也相继出现了与温州同样的迹象。
从中我们不难发现，目前我国商品房价格居高不下，并不是由于建设成本导致。
其次，国家统计局最新数据显示，10月末，全国商品房空置面积1.12亿平方米，其中商品住宅空置面积6204万平方米，商业地产空置面积上半年也达2878万平方米。
国家电网也利用其智能网络，发现在全国660个城市，总共6540万套住宅电表读数连续6个月为零。
全国空置率已达到26％，大大超过国际公认的10％的警戒线。
客观数据佐证了我国房价的居高不下，也不是由于供需矛盾引起的。
基于以上两点，我国房价既不是由于建设成本高而导致房价高，也不是由于商品房的供需矛盾，需求大于供给而导致房价高。
那么价格已经远远高于价值，究其原因，也只能是因为房地产市场的垄断性所导致。
由于房地产行业的特殊性，进入门槛高，导致房地产市场很容易形成自然垄断，加之民间资本的不断涌入楼市，促成了房地产商垄断高价的形成。
这种异常高价的形成过程，便是垄断性房地产市场上存在的价格领导模型。
另一方面，由于房屋产品的不动性和异质性等特殊性质，决定了降价对于购房者的刺激不足，使得房地产商不会主动降价，反而会将价格维持到一个较高的水平，从侧面又巩固了价格领导模型在垄断性房地产市场上的存在地位。
二、垄断高价形成的价格领导模型（1）模型假定。
第一，房地产企业数目较少。
纵观我国房地产行业，虽然房地产企业数目庞大，但事实上商品房作为不动产决定了房地产企业的竞争只会是同一区域的相邻企业互相竞争，而在同一区域相互博弈的房地产企业只有少数几家。
房地产价格预测模型
1 预测模型房地产市场中价格预测通常有以下几种模型：基于GM(1.1)灰色预测模型、滞后变量模型、虚拟变量模型、BP神经网络模型和回归分析模型等。
下面主要分析灰色预测模型、虚拟变量模型和滞后变量模型，通过比较各自的优势选出最优的预测模型。
1.1 基于GM(1.1)灰色模型的研究灰色模型是灰色系统理论中一个比较基本的模型，同时也是灰色控制理论的基础。
一般模型的建立是利用原始数据序列建立差分方程，而灰色预测模型的建立则是利用原始数据序列生成数列后再建立微分方程。
灰色系统理论与方法的核心是灰色动态模型，此模型是以灰色生产函数概念为基础，以微分拟合的方法为核心。
灰色理论模型的步骤如下：（1）首先，第一步检验原始序列是否非负。
如果在原始序列中数据有负数，那么必须进行相应的处理—即将所有原始序列的数据加上最小负数的绝对值。
第二步将第一步进行非负化处理的序列中含有的零进行消除，方法则是做一次累加处理即可；（2）其次，还要检验原始序列是否满足准指数规律和准光滑性。
如果满足，那么继续（3）；如果不满足，那么要考虑对原始序列数据进行一定的处理，然后再建模；（3）设原始数据为：X(0)=(x(0)(1)，x(0)(2)，……x(0)(n))，经过一次累加后，得到新序列：X(1)=(x(1)(1)，x(1)(2)，……x(1)(n))，其中，x(0)(k)=∑x(0)(i)，k=1，2，3…n。
（4）构造紧邻均值生成序列Z(1)={z(1)(1)，z(1)(2)，…z(1)(n)}，其中(x(1)(k)+x(1)(k−1))，k=2，3…，n。
z(1)(k)=12)=(B T B)−1B T Y，求出估计值a、b，其中：（5）根据â=(abB =(−z (1)(2)1⋮⋮−z (1)(n)1)， Y =(x (0)(2)⋮x (0)(n)) 定义白化方程为：d x(1)d t +ax (1)=b 。
（6）利用时间响应方程：x ̂(0)(k +1)=(x (0)(1)−b a )e −ak +b a（7）利用后一项减去前一项的运算方式还原，即：x ̂(0)(k +1)=x ̂(1)(k +1)−x ̂(1)(k )， k =1，2，…，n 。
哈里森房地产18年周期模型
哈里森房地产18年周期模型(2010-05-07 14:44:36)一、模型简介哈里森仔细研究了200 多年来主要英国和美国的的经济和房地产史，他认为：1、房地产的周期是18 年左右；通常前14 年房价是上涨的，后4 年房价是下跌的；2、18 年的房地产周期目前依然在起作用。
哈里森的模型表明：房价会先上涨7 年，然后可能会发生一个短期的下跌，然后再经历5 年的快速上涨，再之后是2 年的疯狂（哈里森称这两年为“胜利者的诅咒”）。
最后是历时4 年左右的崩溃。
二、房地产周期的描述具体来看：1、前7 年缓慢上涨：在前7 年经济刚从萧条中走出，经济开始增长，相应地房价也开始缓慢上升；2、其后5 年加速上涨：因为土地的供给是有限的，当房价涨到一定程度，人们意识到他们的资金的最佳回报在房地产上，于是他们开始在房地产市场进行投机买卖，获取资本收益；3、再后2 年演绎疯狂：由于投机者和企业的追逐，房价变得越来越高。
企业的经营行为受到了严重影响。
最终企业也大规模参与这种短期有利可图的房地产投机。
当过多的资金追逐在房地产市场上时，导致土地价格发生剧烈上涨，从而演绎了崩溃前的疯狂。
这是一段疯狂交易的时期，价格不再引导人们做理性的决定，购买者确信那里会发一笔横财，因此他无论如何都要出价高于其他竞买者。
随着价格的逐步上升，现实与幻想之间的差距扩大，直至事态出现转折点。
政府部门看起来美妙的城市规划也起到了推波助澜的作用；4、房地产泡沫崩溃，调整3-4 年：通常，土地这些资产泡沫的崩溃有两种效应。
一方面，土地的泡沫破灭使得一些投资者离场，这些投资者的违约会导致其类型的资产泡沫的崩溃；另一方面，拥有大量土地的投资者会减少他们的消费，甚至变得破产。
当土地市场崩溃后，房地产投资减少，普通老百姓的消费支出减少，新的银行抵押借贷不能进行甚至先前的银行借贷都变成了坏账。
一个经济人的消费支出是另一个经济人的收入，一个经济人的负债是另一个经济人的资产。
我国住宅房地产四象限模型分析
一、我国商品住宅市场的四象限模型分析房产时，是将其视作为当前或未来的现金流，租金的变化自然会影响到资产市场上对所有权1四象限模型。
在图1中，右侧两个象限(Ⅰ、Ⅳ)代表住宅使用市场，左侧两个象限(Ⅱ、Ⅲ)代表住宅资产为起点的射线ii在这里，资本化率是根据投资者的预期给定，一般受长期利率、租金的预期上涨率、出租经营的风险以及国家住宅政策的影响。
由第一象限的租金水平以及预期的资本化率，可以确定AS=C-δS由原点出发的斜线代表了存量与开发量的关系，斜线上任意一点对应的开发量和存量有如下关系，开发量刚好抵消折旧量，以保证存量维持不变，即AS=0，C=δS或δ=C/S开发量=存量*折旧率这样，在这个四象限模型中，从某一存量开始，由使用市场决定租金，租金在资产市场决定价格，价格再决定开发量，开发量又导致存量的变化。
当存量的终值和起始值相同时，资产市场和使用市场达到均衡。
当存量的终值和起始值不同时，图中的变量如租金、价格、开发量、存量都没有达到完全均衡。
如果起始值大于终值，则租金、价格、建设量必须上升以达到均衡；如起始值小于终值，则租金、价格、建设量必然下跌以达到均衡。
从某个存量开始，在使用市场确定租金，这个租金通过住宅资产市场转换成为所有权价格。
这些价格导致形成一定新的开发量，再转回到使用市场形成新的存量水平。
存量水平——租金——所有权价格——新开发量——存量水平二、我国商品住宅市场影响因素的四象限模型分析宏观因素大致分为：经济增长，经济水平，国民生产总值国家调控政策，置业城市优惠政策人口增多，新城区改造分为：3种（需求变化、资产收益变化、开发成本变化）推高需求型：经济增长，经济水平，国民生产总值，国家的积极调控抑制需求型：国家紧缩调控政策增高收益率（资本化率）型：置业的优惠政策降低收益率（资本化率）型：国家紧缩调控政策增加开发成本型：土地面积减少，城市规划限制，拆迁安置，国家调控政策较少开发成本型：土地面积增加，国家鼓励的政策2住宅市场的租金水住宅市场租金水平的提高将会使第二象限内的住宅转让价供给量，并最终形成使用市场中的需求量与供给量之间、资产市场中的转让价格与开发成本之间新的平衡。
ARIMA模型在住房价格预测中的应用——以石家庄为例
● 论 纵 横 理
（Ｂ ）来判 断，选 出相对最优的模型。 ＳＣ 根 据 上表 对 石 家 庄 房 地 产 市 场 住 房 价 格 指 数 的 预 测 结 果 ， 可 以看 到 ２ ０ ４ 季 度 石 家 庄住 房 价 格 指 数 的 预 测 值分 别 为 ０１ 年 个
１ １９ ，０ ． ７ ｉ０ ８ ， ７ ０ ， 有 微 弱 的 上升 趋 势 。 ０ ．７ １２ ５ ， ０ ． ５ ９ ． ８
即 ｄ １ 从 自相 关 图 中 可 以看 出 除 了延 迟 ＝． １ 阶 和 ５ 阶 的 自相 关 系 数
于检验 水平０ ０ ，滞后 期序列 的残 差 自相关 系数和偏 子相关系数近 ．５
呈 埘 啪为 １ 御 仰 ｍ ． ３ 埘 似 为 ０ 且啪述 拟 合 模 型三 Ｄ 统 计 量慨 啉８ ，近 似 为 ２ ， 上珊 中 ｗ ，表 明残 差
参数显著性检验 ，结果如表 ｌ 所示 。
表 中 回 归 系 数 ｕ１ 的 Ｔ 计 量 均 大 于 ２ 统 计 量 的Ｐ 均 小 ｕ４０ｌ 统 ，Ｔ 值
于０ ０ ，参 数显著性检 验结果显 示回归系数 高度显著 。所以该疏系 ．５
数模型拟合成功。
表１ ：拟合模 型中参数 的显著性检验表
Ｏ Ｏ ０ Ｏ ｅ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ ｅ Ｏ
．蝴 啷 吼 啪 她 瞄２瞄 啪 晒 蝴 蝴 瞄３模 型检验
２ ３ １ 白噪 声 检 验 ．． 用 Ｅ ＩＷ 软 件 对 上 述 拟 合 模 型 Ａ ＩＡ （ （， ） ， １ １ 的 残 差 项 ＶＥ Ｓ ＲＭ １４ ，） 进 行 白噪 声 检 验 ，结 果 如 图 ５ 示 ： 所
Ｊ ｔ ｃ ｅ ａｉｎ Ｗ， ￣ ｔｔ ｏ ｏ 附 Ｃ明 ｅ ＿ 岫 ｎ ＡＣ Ｐ ＡＣ Ｑ－ ｌ Ｓ甜 Ｐｒ ｂ ｏ
如何通过房地产估价模型确定价格
如何通过房地产估价模型确定价格嘿，咱今天就来好好聊聊怎么通过房地产估价模型确定价格这事儿。
我先跟您说个我亲身经历的事儿。
有一回，我陪朋友去看一套二手房。
那房子在一个老小区，周边环境还算凑合，但小区的设施有点老旧。
我们一进去，就发现屋里的装修风格停留在上个世纪，墙壁有些泛黄，地板也嘎吱嘎吱响。
朋友挺心动的，可一问价格，他就有点傻眼了，卖家报的价可不低！这就让我想到了房地产估价模型的重要性。
要说房地产估价，那可不是一拍脑袋就能定的事儿。
这里面涉及到好多因素呢！首先，位置就是个大头。
比如说，在市中心的房子，交通方便，周边配套齐全，像有大商场、好学校、医院啥的，那价格自然就高。
要是在偏远郊区，出行不方便，周围啥也没有，价格就得打个折扣。
还有房子的面积和户型。
大户型的房子要是布局合理，每个房间都宽敞明亮，那肯定更受欢迎。
可要是那种小户型，设计得又不合理，住起来憋屈，价格也就上不去。
房屋的年龄和质量也很关键。
新盖的房子，各种设施都新，住起来舒服。
要是那种老房子，管道老化，线路也有问题，这都得算在价格里。
咱再说说房地产估价模型里的那些计算方法。
成本法就是算一下盖这个房子花了多少钱，再加上土地的价值啥的。
收益法呢，是看这个房子能带来多少收益，比如出租能收多少租金。
市场比较法就更直接了，找周边类似的房子，看看人家卖多少钱，来给自己的房子定价。
比如说，有个房子，位置不错，在一个繁华地段的新小区，100 平米的三居室，房子新，质量好。
我们用市场比较法，找了周边几个差不多的房子，发现均价都在每平米两万左右。
那咱这个房子，大概也能估个两百万上下。
再举个例子，要是个老房子，在郊区，面积 80 平米，户型一般。
我们用成本法算算，盖房子花了 50 万，土地值 30 万，再考虑到房子的折旧，可能也就值个 60 万左右。
不过，房地产估价可不能光看这些表面的东西。
政策因素也得考虑进去。
比如说，政府要是出台了限购政策，那房价可能就会受到影响。
房地产价格数学模型的建立与应用——基于济南市住宅市场的实证分析
所示 ’
表 １ 住宅特征价格模型选定变量的统计值
区 域相 同 的 ， 是 所 有 的 商 品住 宅 都 具 有 不 同的 地理 位 置 ， 宅购 买 但 住 者 在购 房 决 策 中 有极 强 的区位 偏 好 ，人们 会对 不 同 地理 位 置 的相 同 ６ ∞ ∞ ２ ∽ ¨ ∞ ∞ ∞ ９ ２ Ｏ ８ ５ ７ ７ 建筑 结 构 的 商 品住 宅 支 付 不 同 的价 格 。 下 面简 要 分 析 区域 特 征对 商
Ｓｕ ｏ ｕ ｓ ｍ ｆＳｑ ａｒ ｅ
自由度 均 方根
ｄ Ｍ ｅ ｎ Ｓ ａ ｅ ｆ ａ ｑｕ ｒ
Ｆ
４ 计量 模 型 的建 立
本 文选 取 半 对数 线 性模 型作 为特征 价 格 模 型 的 函数 形 式。 通 过 以往 文 献 资 料 发 现 商 品 住 宅 面 积 价 格 对 数 Ｉ Ｐ与 商 品 住 宅 面 积 常 系数 ｎ 。之 间 可 能存 在 非 线 性 关 系 ， 因此将 Ｉ（ｒａ 加 入解 释 变量 ， 商 楼 层 ｆ ｏ ｎ ａｅ ） 用 ｌ ｒ ｏ 品住 宅 面积 的对 数代 替 面 积 ， 立如 下 计 量模 型 ： 建 总楼 层 ｆ ｒ ｌｎ ｏ
房 地产 价格 数 学模 型 的建 立 与 应 用
— —
基 于济 南 市住 宅市 场 的实 证 分 析
周建 明 巨泽 旺 蚓 冬 梅 （ 潍坊教育学院 会计与统计学院）
摘 要 ： 文运 用 截 面法 和 多 元线 性 回 归模 型 对 ２ ０ 本 ０ ９年 ８月到 １ ２月济 南 二手房 交 易市 场 的样 本 数 据作 了深 入 的定 量 分析 ，对商 品 住 宅价 格 的特 征 因 素 和 区域 因素 进 行 了论 证 ，据 此 构建 了不 同 条件 下住 宅价 格 与其 影 响 因素 问 的函 数关 系模 型 ， 用 该模 型对 济 南商 品 住宅 价 格进 行 了分 析和 预 测。 运 关 键词 ： 宅 价 格 住 特征因素 区域 因素 多 元线 性 回 归 分析
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。
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。
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。
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三、基本假设
1.假设统计年鉴所得数据真实可靠，能够客观反映指标所代表的真实含义及实 际准确情况。 2 .假设在预测的年份里，没有重大的突发事件如金融危机、人口大量迁移等因 素影响到房地产业。 3 .假设房价通过房屋均衡价来衡量，主要针对普通商品房，不考虑豪宅等特殊 房屋。 4 .假设忽略消费者的偏好如有无学校、绿化率、停车位、热水供应状态、通信、 房屋建筑形式等对住房价格的影响。 5 .假设忽略消费成本如交通费用、物业费用、停车费用等对房价的影响。
问题一：对有关统计数据进行分析，用适当的方法寻找影响房地产价格的主 要因素或指标。
问题二：建立房地产价格与包括城镇住房保障规模在内的主要因素或指标之 间联系的数学模型。
问题三：利用所建立的关于房地产价格的数学模型，根据有关政策和规划对 未来几年我国或某一地区在不同的保障房建设力度下就房地产价格趋势进行仿 真或预测（可以根据模型的需要对未来的情况作适当的假设）。
( ) −2.064×10−15 %
由以上数据可知，前三个主成分的累计贡献率已经达到99.764%，因此提 取前三个主成分。
6
（3）主成分表示： 前三个特征值对应的特征向量为：
e1 = (0.3299 0.3311 0.3221 0.3343 0.3302 0.1406 0.3305 0.3328 0.3313 0.3279)
1139 1128 1184 1273 1402 1451 1564 1657 1795 2021
4984 6344 7791 10154 13158 15909 19423 25289 31203 36242
20.3 20.8 24.5 25.3 26.4 27.8 28.5 30.1 30.6 31.3
对于问题一，为了达到对十个原始指标降维的目的,将使用多元统计分析中 的主成分分析法。主成分分析通过降维将多个指标约化为少数几个综合指标 ,即 主成分。分析前需均等对待每一个指标,消除由于数值大小差异而可能带来的一 些不利影响,先将各指标作标准化处理，利用 spss 软件对各因素进行因子分析， 得到相关系数矩阵及其特征值、主成分贡献率，从而得到该方法下影响房地产价 格的主要因素。在此基础上将对模型做进一步改进，可建立灰色关联度模型，利 用 MATLAB 编程得到各项比较数列分别与原始数列的关联度，关联度越大，说明 该项因素对房地产价格影响越大，据此确定最终的主要因素。
五、模型的建立与求解
5.1 寻找影响房地产价格的主要因素或指标模型 根据查找的 2000-2009 年影响房屋价格的相关因素数据，运用主成分分析法
得出各个因素的权重，选取权重系数较大的作为主要影响因素。 5.1.1 主成分分析模型 本文选取了 10 个指标进行分析，分别为：竣工房屋造价、房地产固定资产
对于问题二，在问题一所得主要因素基础上，引入新的变量指标：住房保障 规模。通过查找大量数据做出房地产价格与各个因素的散点图，从而确定呈线性 相关的因素，将据此建立线性回归模型，得到因变量与自变量的函数表达式。可 对最终结果进行残差分析，根据可信度对所建模型给予准确评价。
对于问题三，可将对房地产价格的趋势预测转化为对各主要因素的预测，建 立灰色系统预测模型 GM(1.1)对各主要因素进行预测，将各主要因素在未来几年 内的预测值代入问题二所得的线性回归方程中，即可求得对应年份房地产价格。
投资、人均住房面积、施工面积、地税、居民消费价格指数、人口数、人均可支 配收入、国内生产总值、城市化率。通过权威网站收集数据如下：
4
房地产
房产价 竣工房
人均住
固定
格 单 屋造价
房面积
资产投
位： 单位：单位： Nhomakorabea年份
资
元/平方 元/平
平方米/
单位：
米
方米
人
亿元
2000 2112 2001 2170 2002 2250 2003 2359 2004 2778 2005 3168 2006 3367 2007 3864 2008 3800 2009 4681
相关矩阵见附录（1）
5
成份
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
解释的总方差
初始特征值
提取平方和载入
方差的
合计 方差的 % 累积 % 合计
% 累积 %
8.925 89.251 89.251 8.925 89.251 89.251
0.854 8.542 97.793 0.854 8.542 97.793
人口数 单位： 万人
人均可 支配收
入 单位：元
国内生产 总值
单位：亿元
126583 127627 128453 129227 129988 130756 131448 132129 132802 133450
6280 6860 7703 8472 9422 10493 11759 13786 15781 17175
对于问题四，根据所建模型及预测结果，综合各主要因素对房地产行业提出 六条建议以促进该行业平稳发展。 关键词： 房地产价格；主成分；灰色关联度；多元线性回归；灰色系统预测
1
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主要因素。虽 然国家多次进行宏观调控，多次调整利率、存款准备金率等，试图对房地产市场 进行调控，但自 1998 年实行房改以来，我国大部分城市的房价出现了普遍持续 上涨情况。一方面，房价的上涨使得新进入城市或需要购房者的生存成本大幅增 加，导致许多中低收入人群买房难，其他消费也无法提升；另一方面，部分投资 或投机者通过各种融资渠道买下房屋进行出租或空置，期望因房价上涨而获得超 高回报，导致房价居高不下。为改善这一状况，政府正在加速建设保障房和出台 一系列宏观调控政策。中共中央政治局常委、国务院副总理李克强在全国保障性 安居工程工作会上强调，要认真贯彻落实党中央、国务院的决策部署，大规模实 施保障性安居工程，加大投入，完善机制，公平分配，保质保量完成今年开工建 设 1000 万套的任务，努力改善群众住房条件。一方面，竣工房屋造价、房地产 固定资产投资、人均居住面积、物价水平、国内生产总值、国民收入水平、金融 政策、税收政策、土地、城市化率等都是影响房地产价格的因素；另一方面，公 租房、廉租房和经济适用房等各类保障性住房的建设力度加大，有利于增加房地 产的供给力度，对房地产市场价格会产生较大影响。参考有关的研究成果和国民 经济的运行数据就我国房地产价格建立数学模型，研究如下问题：
问题四：根据所建立的数学模型和仿真结果，对房地产价格问题提出你们的 咨询建议。
二、问题分析
2
要研究房地产价格模型，首先需根据相关理论和文献并结合我国房地产行业 的实际情况找出可能影响我国房地产价格的相关因素。其次，将借助相关统计工 具，对这些因素进行统计分析和筛选，确定主要因素。然后，建立房地产价格与 主要因素间数学模型。最后将根据所建模型对未来房地产价格进行预测并提出建 议。通过分析大量现有文献，结合微观经济学理论和统计数据，确定可能影响房 地产价格的因素，在本文中选取竣工房屋造价、房地产固定资产投资、人均居住 面积、施工面积、地税、居民消费价格指数、人口数、人均可支配收入、国内生 产总值、城市化率这十大因素作为研究对象。
-2.064E- -2.064E-1 100.000
16
5
成份矩阵a
成份
1
2
竣工房屋造价x1 0.986 -0.120
房地产固定资产投 0.989 -0.079
资x2
人均住房面积x3 0.962 0.016
施工面积x4
0.999 -0.029
地税x5
0.986 -0.076
居民消费价格指数 x6
人口数x7 人均可支配收入x8 国内生产总值x9
对于问题二,在问题一所得五个主要指标的基础上引入新指标:住房保障规 模。利用 MATLAB 画出房地产价格对应各指标的散点图，根据各图所反映的变化 规律，建立多元线性回归模型。通过 MATLAB 拟合求解各项系数并进行残差分析， 最终确定房地产价格表达式。
对于问题三，将对房地产价格的趋势预测转化为对各主要因素的预测，建立 灰色系统预测模型 [3] 。利用 MATLAB 编程求解，得到未来五年房地产价格（见房 地产价格预测表）。
λ1 = 8.925, λ2 = 0.854, λ3 = 0.197, λ4 = 0.013, λ5 = 0.09, λ6 = 0.01, λ7 = 0.00, λ8 = 9.777 ×10−5 , λ9 = 5.677 ×10−5 , λ 10 = −2.064 ×10−16
各主成分的贡献率分别是： 87.251%,8.542%,1.971%, 0.130%, 0.088%, 0.014%, 0.003%, 0.001%, 0.001%,
施工面积 单位： 万平方米
160141.1 188328.7 215608.7 259377.1 310985.7 352744.7 410154.4 482005.5 530518.6 588593.9
地税 单位： 亿元
3733.7 4716.3 5308.7 6303.6 7863.7 9531.3 11448.3 15026.7 18106.7 20742.0
四、符号表示
3
符号 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
x10 x11 y Fj
表示意义 竣工房屋造价 房地产固定资产投资
人均住房面积 施工面积 地税
居民消费价格指数 人口数
人均可支配收入 国内生产总值
城市化率 住房保障规模 房地产价格 第 j 个主成分（ j 可取1， 2 ⋅⋅⋅11）
分 别 以 xi (i = 1, 2,3, 4,5, 6, 7,8,9,10) 表 示 10 个 影 响 房 价 的 因 素 ，