• 产品|
  • 采购|
  • 企业|
  • 资讯|
  • 展会|

客服QQ:544721284

您所在的位置:首页 > 资讯 > 分析预测 > 基于回归分析的房价模型及预测(最终版)最新版

基于回归分析的房价模型及预测(最终版)最新版

日期: 2021-03-29 浏览人数: 79 来源: 编辑:

分享到:
核心提示:  1、中的商品房平均销售价、工薪收入、城乡人均储蓄余额、造价、人均全年住房支出反推t的值,即)(均储蓄余额与年份拟合曲线t

  1、中的商品房平均销售价、工薪收入、城乡人均储蓄余额、造价、人均全年住房支出反推t的值,即)(均储蓄余额与年份拟合曲线ˆttx(见图)图下面运用拟合曲线,预测未来四年城乡人均储蓄余额,见下表表年份序号陕西理工学院毕业论文第页共页年份城乡人均储蓄余额造价与年份拟合曲线运用MATLAB建立拟合曲线通过实验发现,采用二次多项式进行逼近最为合理造价与年份拟合曲线ˆttx(见图)图下面运用拟合曲线,预测未来四年住房造价,见下表表年份序号年份住房造价住房支出与年份拟合曲线运用MATLAB建立拟合曲线通过实验发现,采用二次多项式进行逼近最为合理住房支出与年份拟合曲线ˆttx(见图)图下面运用拟合曲线,预测未来四年住房支出,见下表表年份序号年份住房支出房价预测运用模型YxxaxxaxxaxxaY)()()()(ˆ陕西理工学院毕业论文第页共页其中aaaa,

  5、在应用统计规律中,因为统计规律本来只是适用于一些大样本甚至是无穷大序列,如果在样本很小的情况下应用,结果误差可能会很大)([ˆxxYt)]()(xx得到的个t值为表残差数据城市序号残差平均值根据表做出残差曲线,见图图因为t的平均值为,相对于Y值来说非常小,可以把t近似看成是,予以忽略不计则模型变为)()(ˆxxY)()(xx上述模型从理论上来说可以由一个城市的工薪收入、城乡人均储蓄余额、造价、人均全年住房残差陕西理工学院毕业论文第页共页支出等方面的信息来推求这个城市的商品房平均销售价利用表中的各个城市的工薪收入、城乡人均储蓄余额、造价、人均全年住房支出,来反推各个城市的商品房平均销售价,并和已知的商品房平均销售价作对比,来评价该模型的实用性模型计算值YxxaxxaxxaxxaY)()()()(ˆ将上式右侧参数及矩阵数据带入可得模型计算值Yˆ,结果见表表实际值

  6、而在提出该模型时也确实参考很多的数据,才将之间的个各因素确定为线性的在计算时为了节省时间又能够说明问题,所以只选用了几组数据针对模型中存在的问题,提出如下改进建议:()本模型选取了个代表性城市的数据进行分析,如果对更多的城市的统计数据(样本)进行模型运算,可以使精度更高()本模型建立过程中忽略了众多因素对房价的影响,如考虑建成面积、流动人口、国家调控等因素等,应综合考虑各方面因素,以减小误差()本模型建立过程中考虑各个因素与房价呈线性关系,但实际上线性不一定是最好的选择,还可以考虑次、多次等回归关系,所建立的模型会误差更小抑制房价的政策建议要解决目前房价过高的问题,应从开发成本和供求关系两方面综合考虑要把高的开发成本降下来,同时适当扩大开发量,调整供给结构,增加有效供给,培养和释放有效需求影响商品房开发经营成本的主体主体有两个,一个是政府,一个是企业自身两者必须同时努力才能达到降低成本的目的由模型分析可知,房屋成本主要由土

  7、很多问题,比如影响房地产价格的因素有很多,而在建立模型时忽略掉了一些被认为不是很重要的因素除了模型中考虑到的影响房屋价格的因素之外,还有一系列其他因素的影响:()房屋的结构、质量、功能、新旧程度是影响房屋价格的重要因素其次房屋的层数、层次和朝向不同,也会造成一定的价格差异()环境因素房屋所处位置是在城区还是在郊区,交通便利的繁华地段还是背街小巷,交通、文化教育和社区服务都对房价产生很大的影响()国家政策房价受政策因素的影响很大,在某种情况下,政策因素往往成为房屋价格的决定因素例如:加快工租房的建设,抑制投机需求,全面叫停第三套住房公积金贷款等以上几个因素对房价都有一定的影响,但由于时间仓促和能力有限,不能对诸多因素进行一一考虑,仅考虑了影响比较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,因此该模型仍然具有一种普遍性和代表性,在此基础上在考虑其他因素时,此方法仍然是适用的其次,确定模型参数的样本序列仅有组数据,

  8、有效的控制房地产价格的上扬陕西理工学院毕业论文第页共页参考文献[]《中华人民共和国国家统计局年度数据》,htt:毛国君等编著数据挖掘原理与算法(第二版)[M]北京:清华大学出版社,[]魏宗舒等编著概率论与数理统计[M]北京:高等教育出版社,[]徐萃薇,孙绳武编著计算方法引论[M]北京:高等教育出版社,,[]徐滇庆房价与泡沫经济[M]北京:机械工业出版社,,,[]金勇进主编数字中国[M]北京:人民出版社,[]郝益东中国住房观察与国际比较(第二版)[M]北京:中国建筑工业出版社,,,[]赵媛媛河北省商品住宅价格影响因素分析[J]河北农业大学,[]PoterbaJMHousePriceDynamics:TheRoleofTaxPolicyandDemogray[J]BrookingsPaersonEcomomicActivity,,[]PeterFortura,JosehKushn

  10、地开发费用、生产资料消耗和人工费用三部分组成土地开发费用可以通过政府的宏观调空加以控制,进行最优化规划和预算将其达到最低在生产资料方面,建筑材料的价格是一个很重要的因素,尤其是对钢材、混凝土等材料的价格进行有效的控制,使建筑材料的价格控制在一定范围之内;在人工费用方面,要提高一切相关人员的工作效率,实施严格的管理制度,以减少不必要的人力财力资源的浪费仅采取降低成本的单向措施达不到降低住房价格的目的,因为房价总的来看是由供求决定的在调整供求结构方面,需要政府和企业共同努力,政府实现宏观调控,改善人民生活水平;企业面对激烈竞争,必须要立足长远,居安思危当务之急是从需求引导和宏观控制两方面入手,采取措施消除非正常因素政府在政策引导上应采取措施,调整和引导供给与需求,缓解需求的压力;实行租售并举,缓解市场压力如果以上建议都可以实现的话,成本就可以避免增加甚至可以降低,通过对供求关系调整,由其引起的价格上涨也可以得到控制,这样就可以

  11、xxxx,Y,,,xxxx的数据参见表表xxxx年份工薪收入(元)城乡人均储蓄余额(元人)住房造价(元)住房支出(元)代入数据求解得到年年的房价,见表表年份预测房价(元)参照年年的实际房价与年的预测房价数据,运用MATLAB建立拟合曲线通过实验发现,采用二次多项式进行逼近最为合理房价与年份拟合曲线,见图图从预测的结果可以看出,房价的发展依然处于较强的增长状态,没有减弱的趋势针对房价增长的趋势,北京市政府应积极响应国家的宏观调控,实施国家的各项政策,坚决打击各种投机,抑制房价增长过快的问题模型的优化与政策建议模型的优化本模型采用统计规律建立起了表示房价的多元线形回归模型模型基于信息增益法判定影响房陕西理工学院毕业论文第页共页价的主要因素模型建立之后进行了修正,得到的结果比较符合实际方案简洁明了,易于操作并且建立过程中运用了数据拟合法进行评估及预测,使结果精度更高该模型仍然存在

免责声明:
本网站部分内容来源于合作媒体、企业机构、网友提供和互联网的公开资料等,仅供参考。本网站对站内所有资讯的内容、观点保持中立,不对内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。如果有侵权等问题,请及时联系我们,我们将在收到通知后第一时间妥善处理该部分内容。

微信

关注地摊库官方微信账号:“ditanku”,每日获得互联网最前沿资讯,热点产品深度分析!
关键词: 回归预测分析
0条 [查看全部]  相关评论