1、中的商品房平均銷售價、工薪收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄余額、造價、人均全年住房支出反推t?的值,即)(均儲蓄余額與年份擬合曲線ˆttx???(見圖)圖下面運用擬合曲線,預測未來四年城鄉(xiāng)人均儲蓄余額,見下表表年份序號陜西理工學院畢業(yè)論文第頁共頁年份城鄉(xiāng)人均儲蓄余額造價與年份擬合曲線運用MATLAB建立擬合曲線通過實驗發(fā)現(xiàn),采用二次多項式進行逼近最為合理造價與年份擬合曲線ˆttx???(見圖)圖下面運用擬合曲線,預測未來四年住房造價,見下表表年份序號年份住房造價住房支出與年份擬合曲線運用MATLAB建立擬合曲線通過實驗發(fā)現(xiàn),采用二次多項式進行逼近最為合理住房支出與年份擬合曲線ˆttx???(見圖)圖下面運用擬合曲線,預測未來四年住房支出,見下表表年份序號年份住房支出房價預測運用模型YxxaxxaxxaxxaY?????????)()()()(ˆ陜西理工學院畢業(yè)論文第頁共頁其中????????????aaaa?????????????,?

　　5、在應用統(tǒng)計規(guī)律中,因為統(tǒng)計規(guī)律本來只是適用于一些大樣本甚至是無窮大序列,如果在樣本很小的情況下應用,結果誤差可能會很大)([ˆ??????xxYt?)]()(????xx得到的個t?值為表殘差數(shù)據(jù)城市序號殘差平均值根據(jù)表做出殘差曲線,見圖圖因為t?的平均值為?,相對于Y值來說非常小,可以把t?近似看成是,予以忽略不計則模型變?yōu)?()(ˆ????xxY)()(?????xx上述模型從理論上來說可以由一個城市的工薪收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄余額、造價、人均全年住房殘差陜西理工學院畢業(yè)論文第頁共頁支出等方面的信息來推求這個城市的商品房平均銷售價利用表中的各個城市的工薪收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄余額、造價、人均全年住房支出,來反推各個城市的商品房平均銷售價,并和已知的商品房平均銷售價作對比,來評價該模型的實用性模型計算值YxxaxxaxxaxxaY?????????)()()()(ˆ將上式右側參數(shù)及矩陣數(shù)據(jù)帶入可得模型計算值Yˆ,結果見表表實際值

　　6、而在提出該模型時也確實參考很多的數(shù)據(jù),才將之間的個各因素確定為線性的在計算時為了節(jié)省時間又能夠說明問題,所以只選用了幾組數(shù)據(jù)針對模型中存在的問題,提出如下改進建議:()本模型選取了個代表性城市的數(shù)據(jù)進行分析,如果對更多的城市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(樣本)進行模型運算,可以使精度更高()本模型建立過程中忽略了眾多因素對房價的影響,如考慮建成面積、流動人口、國家調控等因素等,應綜合考慮各方面因素,以減小誤差()本模型建立過程中考慮各個因素與房價呈線性關系,但實際上線性不一定是最好的選擇,還可以考慮次、多次等回歸關系,所建立的模型會誤差更小抑制房價的政策建議要解決目前房價過高的問題,應從開發(fā)成本和供求關系兩方面綜合考慮要把高的開發(fā)成本降下來,同時適當擴大開發(fā)量,調整供給結構,增加有效供給,培養(yǎng)和釋放有效需求影響商品房開發(fā)經營成本的主體主體有兩個,一個是政府,一個是企業(yè)自身兩者必須同時努力才能達到降低成本的目的由模型分析可知,房屋成本主要由土

　　7、很多問題,比如影響房地產價格的因素有很多,而在建立模型時忽略掉了一些被認為不是很重要的因素除了模型中考慮到的影響房屋價格的因素之外,還有一系列其他因素的影響:()房屋的結構、質量、功能、新舊程度是影響房屋價格的重要因素其次房屋的層數(shù)、層次和朝向不同,也會造成一定的價格差異()環(huán)境因素房屋所處位置是在城區(qū)還是在郊區(qū),交通便利的繁華地段還是背街小巷,交通、文化教育和社區(qū)服務都對房價產生很大的影響()國家政策房價受政策因素的影響很大,在某種情況下,政策因素往往成為房屋價格的決定因素例如:加快工租房的建設,抑制投機需求,全面叫停第三套住房公積金貸款等以上幾個因素對房價都有一定的影響,但由于時間倉促和能力有限,不能對諸多因素進行一一考慮,僅考慮了影響比較大的因素由此采用的是“把握主要矛盾,忽略次要矛盾”的方法,因此該模型仍然具有一種普遍性和代表性,在此基礎上在考慮其他因素時,此方法仍然是適用的其次,確定模型參數(shù)的樣本序列僅有組數(shù)據(jù),

　　8、有效的控制房地產價格的上揚陜西理工學院畢業(yè)論文第頁共頁參考文獻[]《中華人民共和國國家統(tǒng)計局年度數(shù)據(jù)》,htt:毛國君等編著數(shù)據(jù)挖掘原理與算法(第二版)[M]北京:清華大學出版社,[]魏宗舒等編著概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M]北京:高等教育出版社,[]徐萃薇,孫繩武編著計算方法引論[M]北京:高等教育出版社,,[]徐滇慶房價與泡沫經濟[M]北京:機械工業(yè)出版社,,,[]金勇進主編數(shù)字中國[M]北京:人民出版社,[]郝益東中國住房觀察與國際比較(第二版)[M]北京:中國建筑工業(yè)出版社,,,[]趙媛媛河北省商品住宅價格影響因素分析[J]河北農業(yè)大學,[]PoterbaJMHousePriceDynamics:TheRoleofTaxPolicyandDemogray[J]BrookingsPaersonEcomomicActivity,,[]PeterFortura,JosehKushn

　　10、地開發(fā)費用、生產資料消耗和人工費用三部分組成土地開發(fā)費用可以通過政府的宏觀調空加以控制,進行最優(yōu)化規(guī)劃和預算將其達到最低在生產資料方面,建筑材料的價格是一個很重要的因素,尤其是對鋼材、混凝土等材料的價格進行有效的控制,使建筑材料的價格控制在一定范圍之內；在人工費用方面,要提高一切相關人員的工作效率,實施嚴格的管理制度,以減少不必要的人力財力資源的浪費僅采取降低成本的單向措施達不到降低住房價格的目的,因為房價總的來看是由供求決定的在調整供求結構方面,需要政府和企業(yè)共同努力,政府實現(xiàn)宏觀調控,改善人民生活水平；企業(yè)面對激烈競爭,必須要立足長遠,居安思危當務之急是從需求引導和宏觀控制兩方面入手,采取措施消除非正常因素政府在政策引導上應采取措施,調整和引導供給與需求,緩解需求的壓力；實行租售并舉,緩解市場壓力如果以上建議都可以實現(xiàn)的話,成本就可以避免增加甚至可以降低,通過對供求關系調整,由其引起的價格上漲也可以得到控制,這樣就可以

　　11、????????????????????????xxxx,?Y,,,xxxx的數(shù)據(jù)參見表表xxxx年份工薪收入(元)城鄉(xiāng)人均儲蓄余額(元人)住房造價(元)住房支出(元)代入數(shù)據(jù)求解得到年年的房價,見表表年份預測房價(元)參照年年的實際房價與年的預測房價數(shù)據(jù),運用MATLAB建立擬合曲線通過實驗發(fā)現(xiàn),采用二次多項式進行逼近最為合理房價與年份擬合曲線,見圖圖從預測的結果可以看出,房價的發(fā)展依然處于較強的增長狀態(tài),沒有減弱的趨勢針對房價增長的趨勢,北京市政府應積極響應國家的宏觀調控,實施國家的各項政策,堅決打擊各種投機,抑制房價增長過快的問題模型的優(yōu)化與政策建議模型的優(yōu)化本模型采用統(tǒng)計規(guī)律建立起了表示房價的多元線形回歸模型模型基于信息增益法判定影響房陜西理工學院畢業(yè)論文第頁共頁價的主要因素模型建立之后進行了修正,得到的結果比較符合實際方案簡潔明了,易于操作并且建立過程中運用了數(shù)據(jù)擬合法進行評估及預測,使結果精度更高該模型仍然存在