抑制房地產(chǎn)投機問題(第二組)

1、抑制房地產(chǎn)投機問題分析抑制房地產(chǎn)投機問題分析摘要摘要本文以河北省為具體分析對象，旨在討論各城市房價普遍持續(xù)上漲問題。針對影響房價的各種因素，做出細致的分析，并給出最終結(jié)論和相關建議。問題1：城市房價數(shù)學模型。通過對城市人口數(shù)、居民消費水平、各地區(qū)土地成本、房地產(chǎn)企業(yè)個數(shù)等影響房價因素的分析，進行全方面的論述，并建立了多元線性回歸方程模型，其表達式為：3169.625201.01917.1494227.2398915xxxy????通過以

2、上線性回歸方程，對房價的形成、演化機理和房地產(chǎn)投機進行了深入細致的分析。問題2：房價評價因素模型。通過因子分析，對從河北省統(tǒng)計局得到的數(shù)據(jù)進行分析，最終得到各指標變量函數(shù)：76543211004.0274.0245.0309.024.0029.0185.0xxxxxxxy????????76543212370.000.1007.0153.0005.0410.0482.0xxxxxxxy???????并最終得出主成分綜合評價模型：539.

3、21)508.1339.4(21yyZ??從而得出個因素對房價的影響大小排名。問題3：在問題2的基礎上，并結(jié)合問題1中建立的統(tǒng)計回歸數(shù)學，運用灰色預測的方法，預測未來幾年的房價，并對各因素進行進一步分析，從而得出以下預測結(jié)果：20102013年房價預測201020112012201311957141391672019772最終，綜合以上結(jié)果，給出了抑制房地產(chǎn)投機的政策建議：（1）政府頒布相關法律法規(guī)鼓勵居民到郊區(qū)、鄉(xiāng)村買房；（2）加強對

4、土地開發(fā)的監(jiān)管；（3）控制人口的增長；（4）加以法律政策約束。關鍵詞：多元線性回歸因子分析灰色預測房價：農(nóng)村消費6x：企業(yè)個數(shù)7x：房價綜合得分Z4、模型建立與求解、模型建立與求解4.1城市房價數(shù)學模型城市房價數(shù)學模型4.1.14.1.1模型準備模型準備多元線性回歸分析的模型為：????????)0(~2110??????Nxxymm?式中都是與，無關的未知參數(shù)。210????m?1x2xmx?4.1.24.1.2模型求解模型求解首先，

5、分析了單個因素對房價的影響，并利用MATLAB繪制了相關圖像如下：02000400060008000100001200014000160001800020000135791113城鎮(zhèn)居民人均可支配收入農(nóng)村居民人均純收入商品房平均售價(元／平方米)0500100015002000250030003500400045005000123456789101112商品房平均售價(元／平方米)企業(yè)個數(shù)271050801000200030004000

6、5000600070008000123456789101112(元／平方米)總?cè)丝?萬人)0500100015002000250030003500400045005000123456789101112商品房平均售價(元／平方米)本年購置平均費用（元平方米）通過以上圖像分析可知，城市人口數(shù)、居民消費水平、各地區(qū)土地成本、房地產(chǎn)企業(yè)個數(shù)與相應的房屋平均銷售價格均有直接的相關性。接著，利用SPSS對數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析，并最終得出線性回歸