數(shù)學(xué)建模論文(房地產(chǎn))

1、關(guān)于房地產(chǎn)投資盈利問題摘要：?jiǎn)栴}：為了更好地反映房地產(chǎn)的運(yùn)作過程，本文在房價(jià)形成的基礎(chǔ)上進(jìn)一步討論了影響房價(jià)的因素，并對(duì)演化機(jī)理作了細(xì)致深入的分析，然后建立數(shù)學(xué)模型，總結(jié)出影響房價(jià)的主要因素：市場(chǎng)供求關(guān)系、貸款數(shù)額。從而就房地產(chǎn)投資、開發(fā)建設(shè)行為，金融監(jiān)管力度、土地資源管理等方面給出相關(guān)建議。通過模型，對(duì)其后房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，相信房地產(chǎn)市場(chǎng)在政策落實(shí)的基礎(chǔ)上形式將會(huì)一片大好-杜絕房價(jià)的泡沫問題，解除不符合市場(chǎng)的正常形態(tài)，使購房者，開發(fā)商，政府機(jī)構(gòu)之間達(dá)到一種動(dòng)態(tài)的利益平衡。對(duì)于第一問，我們選取了房地產(chǎn)開發(fā)投資，商品房銷售價(jià)格與全市生產(chǎn)總值有著密切關(guān)系的指標(biāo)進(jìn)行研究。我們采用多元線性回歸模型利

2、用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件分別對(duì)兩個(gè)指標(biāo)與全市生產(chǎn)總值進(jìn)行線性回歸，得到線性回歸方程和相關(guān)系數(shù)。即y1=0.5819*x1+0.4181*x2-0.07R2=0.843并由圖1得出房地產(chǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展，他們之間相互拉動(dòng)，又相互牽制。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷完善，他們之間的互動(dòng)越來越強(qiáng)。對(duì)于問題二，我們運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析模型和相關(guān)分析方法，得出影響房地產(chǎn)發(fā)展的主要因素及關(guān)聯(lián)系數(shù)如下表：城市居民可支配收入R1=0.69房屋租賃價(jià)格指數(shù)R2=0.67房屋銷售價(jià)格指數(shù)R3=0.65居民居住房價(jià)R4=0.81房地產(chǎn)開發(fā)投資R5=0.70居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)R6=0.60居民居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)R7=0.61對(duì)于問題三，為了預(yù)測(cè)

3、2015年人均住房面積我們建立了灰色預(yù)測(cè)模型，模型如下:X1(k+1)=X0(1)-u/a*e-aku/a;X0(k+1)=X1(k+1)-X1(k)X1(k+1)=1557.4*e-0.0155*K-1557.4;X0(k+1)=1557.4*(1557.4* e-0.0155*K-1557.4* e-0.0155*(K-1);k=1,2,.n X0(k+1)表示第K年的人均住房面積。X0(1)=19.4;對(duì)2015年該市人均住房面積進(jìn)行了預(yù)測(cè)并得出，2015年該市人均住房面積達(dá)到28.85平方米。關(guān)鍵詞：多元先行回歸 SPSS 灰色關(guān)聯(lián)分析相關(guān)分析灰色預(yù)測(cè)綜合評(píng)價(jià)方法一、問題重述長久以來，

4、房地產(chǎn)問題都得到了國人很大的關(guān)注關(guān)于對(duì)房地產(chǎn)問題的分析和預(yù)測(cè)一直沒有停止過。住房問題是關(guān)系民生的大問題。自2001 年以來中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了以住房、汽車、電子通訊、能源和基礎(chǔ)原材料業(yè)較快發(fā)展的新一輪增長周期。2004 年1-2 月份固定資產(chǎn)投資完成額增長53，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中出現(xiàn)了新的不平衡，能源、運(yùn)輸供應(yīng)緊張，居民消費(fèi)品價(jià)格指數(shù)(CPI)開始走高（6 月同比上漲5），中國經(jīng)濟(jì)運(yùn)行出現(xiàn)偏熱的跡象。從2003 年下半年開始，房地產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中出現(xiàn)了部分地區(qū)房地產(chǎn)投資過熱、房價(jià)上漲過高的現(xiàn)象，各項(xiàng)指標(biāo)表明中國房地產(chǎn)存在一定程度的泡沫。為保持經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定的發(fā)展，近年來，中央政府綜合運(yùn)用經(jīng)濟(jì)、法律和必要的行政

5、手段，以區(qū)別對(duì)待和循序漸進(jìn)的方式，對(duì)房地產(chǎn)業(yè)連續(xù)出臺(tái)了一系列宏觀調(diào)控政策。但房地產(chǎn)市場(chǎng)仍然存在住房供給結(jié)構(gòu)不合理、部分城市房價(jià)上漲太快、中低收入居民住房難以滿足等問題。2008 年，在世界金融危機(jī)和國內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行的雙重外部壓力下，在行業(yè)自身調(diào)整的內(nèi)部推動(dòng)下，全國房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)了周期性變化，由增長期轉(zhuǎn)變?yōu)樗ネ似冢?009 年世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)非常嚴(yán)峻，這場(chǎng)百年一遇的金融危機(jī)，目前尚看不出何時(shí)會(huì)到底，最壞的時(shí)間或許還沒有到來，世界經(jīng)濟(jì)步入衰退，已沒有什么懸念，這必將對(duì)我國房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生巨大影響。09 年剛剛開始，房地產(chǎn)業(yè)陷入了低靡期，房價(jià)會(huì)不會(huì)繼續(xù)下跌呢？自己辛辛苦苦賺的錢，會(huì)不會(huì)買了房就貶值呢？那么，在經(jīng)

6、濟(jì)形勢(shì)不容樂觀的今天，購房者是該出手時(shí)就出手，還是持幣待購，繼續(xù)觀望呢？政府究竟是否應(yīng)該救市？中國房地產(chǎn)究竟是否存在泡沫？當(dāng)房價(jià)已經(jīng)超過居民消費(fèi)能力時(shí)，既要維持房價(jià)上漲、又要拉動(dòng)交易量上升，是很困難的。房地產(chǎn)業(yè)要健康發(fā)展，需要在房價(jià)和交易量的合理平衡上做文章。在本次數(shù)學(xué)建模的A 題中我們有以下問題需要解決：?jiǎn)栴}一：試建立數(shù)學(xué)模型闡述房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。2009 年該市的房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展形勢(shì)如何？問題二：試建立數(shù)學(xué)模型分析影響房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素，該模型對(duì)于政府調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)有何指導(dǎo)作用？問題三：作為建設(shè)小康社會(huì)的一項(xiàng)重要指標(biāo)，在房地產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展的前提下（可參照附件一中的部分指標(biāo)），

7、欲使該市人均住房面積在2015 年達(dá)到30 平方米，政府應(yīng)采取哪些措施？二、模型的基本假設(shè)1、不考慮自然因素對(duì)房價(jià)成本的影響；2、各城市影響房產(chǎn)價(jià)因素基本一致；3、假設(shè)每個(gè)投資者所掌握的信息和對(duì)市場(chǎng)的預(yù)期都是給定不變的；4、房地產(chǎn)市場(chǎng)的基準(zhǔn)價(jià)格也是給定不變的；5、假設(shè)一定時(shí)間內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)供給是固定的；6、假設(shè)所有投資者同質(zhì)、所擁有的資源也是一樣；.三、符號(hào)說明房地產(chǎn)開發(fā)投資X1商品房銷售價(jià)格X2全市生產(chǎn)總值Y1城市居民可支配收入M1房屋租賃價(jià)格指數(shù)M2房屋銷售價(jià)格指數(shù)M3居民居住房均價(jià)M4房地產(chǎn)開發(fā)投資M5居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)M6居民居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)M7房地產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值增加值Y2殘差系數(shù)常數(shù)隨機(jī)變

8、量i第k年的人均住房面積X0(k+1)X0前k+1項(xiàng)累加和X1(k+1)四、問題分析與模型準(zhǔn)備第一問中結(jié)合模型準(zhǔn)備階段做的工作，首先多元線性回歸，刻畫了房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。并且建立多元線性回歸模型 y1= ;通過對(duì)附件二可知：在近幾年房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩者之間互動(dòng)關(guān)系有一個(gè)機(jī)構(gòu)性變化，由于利率缺乏彈性，通過利率來調(diào)整房地產(chǎn)市場(chǎng)，成效不大，但是信貸規(guī)模的變化對(duì)房地產(chǎn)投資有較大的影響。y1=0.5819x1+0.4181x2-0.07+函數(shù)的結(jié)果表明：房地產(chǎn)投資的沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有長期影響，個(gè)別企業(yè)對(duì)相關(guān)行業(yè)的拉動(dòng)作用也比較大。解決第二問時(shí)，我們利用關(guān)聯(lián)度分析的方法得到房地產(chǎn)市

9、場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的定量關(guān)系。并結(jié)合相關(guān)分析加以檢驗(yàn)。對(duì)于第三問，我們利用主成分分析法建模量化得到影響房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素?；诜康禺a(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展的前提，我們針對(duì)GM(1,1)模型（灰色預(yù)測(cè)模型）的應(yīng)用做了詳細(xì)分析，提出了在本題中的不足，采用了的改進(jìn)的GM(1,1)模型2，效果良好。預(yù)測(cè)出2015年該市人均住房面積將達(dá)到28.85平方米，欲使該市人均住房面積在2015 年達(dá)到30 平方米，在模型的進(jìn)一步討論中，我們針對(duì)在我國現(xiàn)階段發(fā)展中較為突出的房產(chǎn)泡沫與用戶需求的矛盾問題采用綜合評(píng)價(jià)法。最后，我們根據(jù)對(duì)結(jié)果的分析提出了一些有價(jià)值的建議。五、模型建立與求解5.1問題一模型的求解模型的準(zhǔn)備房地產(chǎn)業(yè)

10、作為新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)，其投資規(guī)模的快速發(fā)展會(huì)促使固定資產(chǎn)投資和鋼鐵、水泥等行業(yè)的持續(xù)增長，并對(duì)煤電油運(yùn)鞥行業(yè)產(chǎn)生巨大壓力，影響國民經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。而作為一般投資品，像其他金融產(chǎn)品一樣，其價(jià)格的極不穩(wěn)定性對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響也是人們關(guān)注的熱點(diǎn)問題。因此，本模型從房地產(chǎn)投資和房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊入手，來分析房地產(chǎn)業(yè)的波動(dòng)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的影響。模型的建立首先，對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)行分析可知，它主要由房地產(chǎn)開發(fā)投資和商品房銷售價(jià)格兩個(gè)因素決定。因次以房地產(chǎn)開發(fā)投資和商品房銷售價(jià)格兩個(gè)指標(biāo)作為自變量，以全市生產(chǎn)總值作為因變量進(jìn)行回歸分析，建立多元線性回歸模型如下：Y1=0+1*X1+2*X2+ ;將房地產(chǎn)開發(fā)投資和商品房銷

11、售價(jià)格以及全市生產(chǎn)總值這三個(gè)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并用SPSS軟件解得如下：回歸系數(shù)和置信區(qū)間如下表系數(shù)置信區(qū)間-1.888,0.0790.283,0.9030.129,0.722統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量 R=0.918 R2=0.843 F=51.060 p=0.05殘差分析ModelSum of SquaresdfMean SquareFSig.1Regression1.6562.82851.060.000aResidual.30819.016Total1.96521a. Predictors: (Constant), 標(biāo)準(zhǔn)化房地產(chǎn)開發(fā)投資, 標(biāo)準(zhǔn)化商品房銷售價(jià)格b. Dependent Variable

12、: 標(biāo)準(zhǔn)化全市生產(chǎn)總值CoefficientsaModelUnstandardized CoefficientsStandardized CoefficientstSig.BStd. ErrorBeta1(Constant)-.070.057-1.227.235標(biāo)準(zhǔn)化價(jià)格.5819.148.5584.004.001標(biāo)準(zhǔn)化投資.4181.142.4193.007.007a. Dependent Variable: 標(biāo)準(zhǔn)化全市生產(chǎn)總值得出多元線性回歸方程，如下Y1=0.5819x1+0.4181x2-0.07+對(duì)所得模型進(jìn)行檢驗(yàn)：做出殘差圖形如下殘差的正態(tài)分布檢驗(yàn)：經(jīng)殘差檢驗(yàn)以及R2=0.843可

13、以看出該模型基本成立。對(duì)房地產(chǎn)開發(fā)投資和商品房銷售價(jià)格以及全市生產(chǎn)總值做出隨時(shí)間變化的趨勢(shì)圖如下：圖1由多元線性回歸模型及圖1可以看出房地產(chǎn)開發(fā)投資和商品房銷售價(jià)格與全市生產(chǎn)總值呈正相關(guān)，即房地產(chǎn)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展，他們之間相互拉動(dòng)，又相互牽制。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷完善，他們之間的互動(dòng)越來越強(qiáng)。2008年，在世界金融危機(jī)和國內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行的雙重外部壓力下，在行業(yè)自身調(diào)整的內(nèi)部推動(dòng)下，全國房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)了周期性變化，由增長期轉(zhuǎn)變?yōu)樗ネ似?，?009 年，該市的房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展階段。由于經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，城鎮(zhèn)居民的人均收入呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，由此引發(fā)中國的房地產(chǎn)市場(chǎng)的急劇下滑。由圖可以看出，呈現(xiàn)了下降的

14、趨勢(shì)，長期看來，該市的房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展前景仍然是看好的。5.2 問題二模型的求解問題二模型的建立由第一問可知房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，他們之間相互拉動(dòng)，又相互牽制因此分析影響房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起至關(guān)作用。由此，我們運(yùn)用了灰色關(guān)聯(lián)分析模型。模型的求解關(guān)聯(lián)分析方法是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相似或相異程度，亦即“灰色關(guān)聯(lián)度”，作為衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種方法。灰色系統(tǒng)理論提出了對(duì)各子系統(tǒng)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析的概念，意圖透過一定的方法，去尋求系統(tǒng)中各子系統(tǒng)（或因素）之間的數(shù)值關(guān)系。因此，灰色關(guān)聯(lián)度分析對(duì)于一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢(shì)提供了量化的度量，非常適合動(dòng)態(tài)歷程分析。確定分析序列。在對(duì)所研究問題定

15、性分析基礎(chǔ)上，確定一個(gè)因變量因素和多個(gè)自變量因素。設(shè)因變量數(shù)據(jù)構(gòu)成參考序列X0，各自變量數(shù)據(jù)構(gòu)成比較序列Xi( i=1，2，_ ，n)構(gòu)成如下矩陣： X0(1) X1(1)Xn(1)X0(2) X1(2)Xn(2).（X0,X1,.,Xn）=.X0(n) X1(n)Xn(n)對(duì)變量序列進(jìn)行無量綱化。原始變量序列具有不同量綱或數(shù)量級(jí)，需進(jìn)行無量綱化，常用無量綱化方法有均值化法和初值化法等。求差序列，最大值和最小值，形成下列矩陣X1(1)-X0(1) X2(1)-X0(1).Xn(1)-X0(1)X1(2)-X0(2) X2(2)-X0(2).Xn(2)-X0(2). . .X1(n)-X0(n)

16、 X2(n)-X0(n).Xn(n)-X0(n)根據(jù)公式計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)為兩級(jí)最小差為兩級(jí)最大差稱為分辨率，0<<1,一般取=0.5R(i)表示第X(i)個(gè)因素和因變量X0關(guān)聯(lián)度。關(guān)聯(lián)度矩陣中每列的平均數(shù)代入數(shù)值求的：關(guān)聯(lián)度矩陣如下： R=0.7859290.5693650.548150.4362080.4154730.4547240.5086440.5575130.402040.3826710.9469630.6336060.3333330.3514470.4697550.4188050.3517430.7360820.9711760.360670.3464920.578030.65

17、77460.6569180.9821340.5702980.6413880.6439580.7601890.995710.9401440.7722740.5881190.7783160.9525761110.982596110.833267RRR R1=0.69 R2=0.67 R3=0.65 R4=0.81R5=0.70R6=0.60R7=0.61;計(jì)算結(jié)果表明，居民居住房均價(jià),房地產(chǎn)開發(fā)投資與房地產(chǎn)發(fā)展的的關(guān)聯(lián)程度較大，城市居民可支配收入，房屋租賃價(jià)格指數(shù)次之，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)影響最小。由上可知政府應(yīng)該主要通過適度控制房地產(chǎn)開發(fā)投資并有效控制房價(jià)過分增長。5.3 問題三模型的求解問題三模型

18、的建立灰色系統(tǒng)理論中的灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型1因其所需信息少、運(yùn)算方便、建模精度較高而被廣泛應(yīng)用于各種預(yù)測(cè)領(lǐng)域。所以我們?cè)诜康禺a(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展的前提下，并根據(jù)2003至2008年的數(shù)據(jù)使用灰色預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè)2015年人均住房面積。問題三模型的求解Step1:設(shè)時(shí)間序列X0(k)=X0(1),X0(2),X0(n),共有n個(gè)觀察值，其中X0(k)0 (K=1,2,n)對(duì)X0作一次累加生成列X1,即X1(k)=X1(k-1)+X0(k);Step2:定義矩陣B與Yn,其中X0(2)B= Yn=X0(3)X0(n)=(a,u)T=(BTB)-1BTYn;求解微分方程：+aX1=u可的預(yù)測(cè)模型：X

19、1(k+1)=X0(1)-u/a*e-ak u/a；k=0,1,2.n可的預(yù)測(cè)值：X0(k+1)=X1(k+1)-X1(k);k=1,2 .n當(dāng)1<k<n時(shí)上式反映原始數(shù)據(jù)的變化情況，當(dāng)k>n時(shí)，上式為預(yù)測(cè)值。模型求解:X0=19.4 24.22 25.01 25.75 23.7 26.8 做一次累加后的序列X1(K)=19.4 43.62 68.63 94.38 118.08 144.88Setp3:由矩陣B的值計(jì)算得：B=-31.51 -56.125 -81.505 -106.23 -131.481 1 1 1 1TYn=24.22 25.01 25.75 23.7 26

20、.8 代入數(shù)據(jù)求的：X1(k+1)=X0(1)-u/a*e-ak u/a=19.4+1538*-1538 ; k=0,1,2.nStep4:進(jìn)一步可求的：X0(k+1)=1557.4* (e0.0155*k - e(0.0155*(k-1); k=1,2n代入數(shù)據(jù)k=12求的2015年人均住房面積為28.85平方米。通過分別計(jì)算絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差，進(jìn)行殘差檢驗(yàn)：作圖如下：結(jié)果分析：由殘差分析可知，本模型的預(yù)測(cè)誤差較小變動(dòng)均勻預(yù)測(cè)精度較高，但是經(jīng)過數(shù)據(jù)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)，我們發(fā)現(xiàn)長序列預(yù)測(cè)的誤差通常大于短序列，并且預(yù)測(cè)的時(shí)間越遠(yuǎn)，誤差越大，而預(yù)測(cè)的時(shí)間越近，誤差就越小。而且由本模型預(yù)測(cè)的2015年城區(qū)人均

21、住宅使用面積為28.85平方米未達(dá)到題目中要求的30平方米，所以在房地產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展的前提下，政府應(yīng)采取如下措施：經(jīng)附表二中統(tǒng)計(jì)分析的：1998-2008政府為應(yīng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展分別針對(duì)存款準(zhǔn)備金率，存貸款利率，最低首付款，所做的調(diào)整如下：存款準(zhǔn)備金率：2004年4月由7%-7.5%,2007年12月調(diào)增至14.5%，2008年1月由14.5%調(diào)至15%，2008年3月由15%調(diào)整至15.5%，2008年4月15.5%調(diào)整至16%，2008年10月兩次分別下調(diào)0.5%和0.27%。存貸款利率：2002年3月由4.59%調(diào)整至4.05%，2006年4月由6.12%調(diào)整至6.39%，2008年2

22、月下浮10%，2008年9月下調(diào)0.27個(gè)百分點(diǎn)，2008年10月兩次分別下調(diào)0.25和0.27個(gè)百分點(diǎn)。最低首付款：2005年3月最低首付款在20%-30%之間，2007年9月大于40%。2008年9月由調(diào)至20%。有附件數(shù)據(jù)可知：2003-2008年住宅用房和其他商用房平均空置率分別為：10.48%和32.10%，2003-2008年年度家庭全部收入與房價(jià)之比為1：17.88，國際標(biāo)準(zhǔn)為：1-2.55。2003年年度居民個(gè)人月收入與每平米房價(jià)之比0.302003-2008年年度全部貸款中房地產(chǎn)類貸款的比重25.38%，超過20%以上為嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)泡沫。綜上可知：假設(shè)在房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的前提下政

23、府應(yīng)采取的措施如下：（1） 適度控制房價(jià)上漲，六、模型的優(yōu)化與改進(jìn)6.1模型的優(yōu)點(diǎn)對(duì)于問題一所建立的多元線性回歸模型，能夠較準(zhǔn)確的反映出房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展相互拉動(dòng)，又相互牽制。關(guān)于問題二，我們應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析模型，對(duì)影響房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素進(jìn)行深入分析，通過對(duì)這些因素的分析，得出一些促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的建議，而且此模型對(duì)政府如何提高房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，做出了明確的指導(dǎo)。對(duì)于問題三，我們建立了灰色預(yù)測(cè)模型，根據(jù)材料中給出的2003年至2008年的數(shù)據(jù)，我們預(yù)測(cè)出2015年城市居民人均住房面積為28.85平方米，且此預(yù)測(cè)模型誤差較小，適用于各方面類似的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題，具有很好的普適性。此模型層層替推，之間的邏輯清晰，便于理解。.模型考慮的比較全面，運(yùn)用此模型可以十分準(zhǔn)確地推測(cè)各因素對(duì)房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展影響比重。6.2模型的缺點(diǎn)由于材料中所給數(shù)據(jù)不全，且有許多數(shù)據(jù)丟失，所以建立的模型有一定的誤差。前期準(zhǔn)備時(shí)所需數(shù)據(jù)量龐大，不容易收集，而且處理時(shí)容易出錯(cuò)。模型中用到的一些數(shù)據(jù)會(huì)是人的一些