數(shù)學(xué)建模課程設(shè)計成品

1*****************實踐教學(xué)******************蘭州理工大學(xué)理學(xué)院2014年冬季學(xué)期數(shù)學(xué)模型與數(shù)學(xué)實驗課程綜合訓(xùn)練題目：房產(chǎn)價格與住房保障規(guī)模專業(yè)班級：2012級信息與計算科學(xué)<1>班姓名：胡亞龍學(xué)號：12540111指導(dǎo)教師：孟新友惠富春成績：目錄目錄 1任務(wù)一：驗證性實驗 2任務(wù)二：編程實驗 6任務(wù)三：數(shù)學(xué)模型 8摘要 8一、前言 9二、問題的陳述 102.1問題的提出 102.2問題分析 10三、符號說明及假設(shè) 113.1符號說明 113.2假設(shè) 12四、模型的建立與求解 124.1模型的建立 134.2模型的求解 13五、模型的評價與改進 175.1模型的評價 175.2模型的改進 18六、參考文獻 19附錄：程序代碼 20任務(wù)一：驗證性實驗第一題：[X,Y,Z]=peaks(30);%返回peaks函數(shù)上的三個坐標(biāo)軸上的函數(shù)值pcolor(X,Y,Z);shadinginterp%偽彩色圖holdon%保持上面圖形contour(X,Y,Z,19,‘k‘)%add19contourlinesinblackxlabel(‘X-axis‘),ylabel(‘Y-axis‘)%對x軸和y軸進行說明title(‘PCOLORandCONTOURofPEAKS‘)holdoff第二題：x=linspace(0,3*pi);%對x進行賦值，范圍是0到3piz1=sin(x);%z1代表的函數(shù)z2=sin(2*x);%z2代表的函數(shù)z3=sin(3*x);%z3代表的函數(shù)y1=zeros(size(x));%求y1的值y3=zeros(size(x));%求y3的值y2=y3/2;%求y2的值plot3(x,y1,z1,x,y2,z2,x,y3,z3);%畫x-y1，x-y2和x-y3的圖像grid,xlabel(‘x-axis‘),ylabel(‘y-axis‘),abel(‘z-axis‘)title(‘sin(x),sin(2x),sin(3x)‘)%加標(biāo)題第三題：x=(0:.1:1)*2*pi;%0為開始值，1為終止值，步長為0.1y=sin(x);%y的函數(shù)表達式pp=spline(x,y);%（x，y）作為采樣點ppd=spderiv(pp);%尋找微分的樣條表示xi=linspace(0,2*pi);%xi的范圍yi=ppval(pp,xi);%對采樣點（x，y）樣條插值yyd=ppval(ppd,xi);%樣條插值plot(x,y,‘o‘,xi,yi,xi,yyd,‘-‘)%畫出x-y的圖像并且用圓圈標(biāo)注以及xi-yi的函數(shù)圖像用直線。第四題：x=[0.1.2.3.4.5.6.7.8.91];%初始值為0，步長為0.1，y=[-.4471.9783.286.167.087.347.669.569.489.3011.2];%建立一個向量n=2;p=polyfit(x,y,n)%曲線n次擬合xi=linspace(0,1,100);%對xi規(guī)定范圍（0-100，步長為1）z=polyval(p,xi);%求近似值plot(x,y,'o',x,y,xi,z,':');%畫x-y和xi-yi的函數(shù)圖像xlabel('x');%標(biāo)注x軸ylabel('y=f(x)'),%標(biāo)注y軸title('SecondOrderCurveFitting');第五題：R0=1; a=12*R0;b=9*R0;T0=2*pi; %對a，b和T0進行賦值，a為橢圓的長半軸，b為短半軸 T=5*T0;dt=pi/100;t=[0:dt:T]';%dt控制衛(wèi)星運動的快慢f=sqrt(a^2-b^2);%求f的值 th=12.5*pi/180; %求th的值 E=exp(-t/20); %函數(shù)E的表達式 x=E.*(a*cos(t)-f);%x的函數(shù)表達式y(tǒng)=E.*(b*cos(th)*sin(t));%y的函數(shù)表達式z=E.*(b*sin(th)*sin(t));%z的函數(shù)表達式plot3(x,y,z,'g') %畫x-y-z的圖像。 [X,Y,Z]=sphere(30);X=R0*X;Y=R0*Y;Z=R0*Z;%畫出以30為經(jīng)度和緯度的球面gridon,holdon,surf(X,Y,Z),shadinginterp%處理色彩效果 x1=-18*R0;%x軸下邊界x2=6*R0;%x軸上邊界y1=-12*R0;%y軸下邊界y2=12*R0;%y軸上邊界z1=-6*R0;%z軸下邊界z2=6*R0;%z軸上邊界axis([x1x2y1y2z1z2])%調(diào)整圖幅大小 view([11737]);%觀看視角comet3(x,y,z,0.02);%衛(wèi)星運動軌跡函數(shù)holdoff任務(wù)二：編程實驗第一題.做出下列函數(shù)圖象（根據(jù)學(xué)號尾號做相應(yīng)的題目）(1)曲線y=x2sin(x2-x-2),-2x2(要求分別使用plot或fplot完成)用plot:forx=-2:0.001:2;y=x^2*sin(x^2-x-2);plot(x,y);holdon;end用fplot:x=-2:0.01:2;

y=x.^2.*sin(x.^2-x-2);fplot(@(x)[x^2*sin(x^2-x-2)],[-22]);第二題.用矩陣除法解下列線性方程組，并判斷解的意義（根據(jù)學(xué)號尾號做相應(yīng)的題目）。程序：A=[4,1,-1;3,2,-6;1,-5,3];b=[9,-2,1]';x=A\b結(jié)果：x=2.38301.48942.0213第三題.解下列微分方程（根據(jù)學(xué)號尾號做相應(yīng)的題目）。(1)y’=x+y,y(0)=1,0<x<3(要求輸出x=1,2,3點的y值)任務(wù)三：數(shù)學(xué)模型摘要房地產(chǎn)行業(yè)與百姓的生活息息相關(guān)，近年來，由于房地產(chǎn)價格不斷攀升，房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)引起了社會的廣泛關(guān)注。為了社會持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展,政府一直出臺各種文件，對房地產(chǎn)市場進行調(diào)控，對于這個問題，本文主要進行了以下工作：1、綜合考慮影響房地產(chǎn)價格的多種因素，對各種影響因素之間的相互關(guān)系，首先運用經(jīng)濟學(xué)原理和常識進行定性分析，然后根據(jù)收集到的各影響因素的數(shù)據(jù)，分別建立影響因素與房地產(chǎn)價格之間的擬合模型，依據(jù)相關(guān)系數(shù)剔除次要的影響因素得到影響房地產(chǎn)價格的主要因素。影響房地產(chǎn)價格的主要因素有：國民總收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值、國家城市化率、保障性住房規(guī)模（經(jīng)濟適用房投資額）、稅收政策（房產(chǎn)稅收收入）、金融政策（房產(chǎn)投資資金）。2、建立房地產(chǎn)價格與各主要影響因素之間聯(lián)系的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)各主要影響因素數(shù)據(jù)建立房地產(chǎn)價格與各種影響因素之間的回歸方程，找到了房地產(chǎn)價格與各個影響因素之間的關(guān)系，本文經(jīng)過計算得到多元線性回歸方程為：3、對未來幾年我國房地產(chǎn)價格進行了預(yù)測：考慮到灰色預(yù)測精度不高的問題且在實際操作中需要不斷的改進與完善其工作量之大使得我們不得不尋求其他模型，因此在第二問中我們建立了具有一定可靠性、精度高的多元回歸模型，得到未來幾年我國房價的走勢：未來一段時間內(nèi)樓價會以一個較低漲幅持續(xù)上漲。4、根據(jù)對未來幾年房地產(chǎn)價格預(yù)測的結(jié)果并結(jié)合影響房價的主要因素，提出了針對我國目前房地產(chǎn)價格問題的一些合理性建議。關(guān)鍵詞：房價多元線性回歸分析線性擬合殘差分析前言近十年來我國一些城鎮(zhèn)的商品房價格上漲過快，過高的房價使城鎮(zhèn)中低收入者無力購買住房,為了社會持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展,政府一直出臺各種文件，對房地產(chǎn)市場進行調(diào)控。但由于各部門配合得不協(xié)調(diào)，房地產(chǎn)的價格在過去的幾年時間里快速地上漲，房價成了各種社會矛盾的焦點。與此同時，保障房建設(shè)正在加速推進,中共中央政治局常委、國務(wù)院副總理李克強在全國保障性安居工程工作會上強調(diào)，要認真貫徹落實黨中央、國務(wù)院的決策部署，大規(guī)模實施保障性安居工程，加大投入，完善機制，公平分配，保質(zhì)保量完成今年開工建設(shè)1000萬套的任務(wù)，努力改善群眾住房條件。物價水平、國內(nèi)生產(chǎn)總值、國民收入水平、金融政策、稅收政策、土地、城市化率等都是影響房地產(chǎn)價格的因素，然后，公租房、廉租房和經(jīng)濟適用房等各類保障性住房的建設(shè)力度加大，有利于增加房地產(chǎn)的供給力度，對房地產(chǎn)市場價格會產(chǎn)生較大影響。問題的陳述2.1問題的提出近十年來我國一些城鎮(zhèn)的商品房價格上漲過快，過高的房價使城鎮(zhèn)中低收入者無力購買住房，為了社會持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展，政府一直出臺各種政策，對房地產(chǎn)市場進行宏觀調(diào)控：物價水平、國內(nèi)生產(chǎn)總值、國民收入水平、金融政策、稅收政策、土地、城市化率等都是影響房地產(chǎn)價格的因素，然后，公租房、廉租房和經(jīng)濟適用房等各類保障性住房的建設(shè)力度加大，有利于增加房地產(chǎn)的供給力度，對房地產(chǎn)市場價格會產(chǎn)生較大影響。參考有關(guān)的研究成果和國民經(jīng)濟的運行數(shù)據(jù)就我國房地產(chǎn)價格研究如下問題：1）、對有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析，用適當(dāng)?shù)姆椒▽ふ矣绊懛康禺a(chǎn)價格的主要因素或指標(biāo)。2）、建立房地產(chǎn)價格與包括城鎮(zhèn)住房保障規(guī)模在內(nèi)的主要因素或指標(biāo)之間聯(lián)系的數(shù)學(xué)模型。3）、利用所建立的關(guān)于房地產(chǎn)價格的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)有關(guān)政策和規(guī)劃對未來幾年我國或某一地區(qū)在不同的保障房建設(shè)力度下就房地產(chǎn)價格趨勢進行仿真或預(yù)測（可以根據(jù)模型的需要對未來的情況作適當(dāng)?shù)募僭O(shè)）。4）、根據(jù)所建立的數(shù)學(xué)模型和仿真結(jié)果，對房地產(chǎn)價格問題提出你們的咨詢建議。2.2問題的分析通過對此問題的分析，我們遇到了一些困難，比如說，問題中提到的金融政策和稅收政策對房價的影響，沒法用具體的數(shù)據(jù)進行量化，我們便從金融政策和稅收政策中分別找出對房價影響的最主要的因素來進行了量化。2.1、對于問題1)的分析影響房地產(chǎn)價格的因素眾多，要從其中找出影響房地產(chǎn)價格的主要因素，就需要一個評價的標(biāo)準(zhǔn)，對此我們采用線性擬合中的相關(guān)性系數(shù)來觀察各影響因素分別與房地產(chǎn)價格之間的關(guān)系，根據(jù)相關(guān)性大小從而找出對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生影響的主要因素。2.2、對于問題2)的分析本題要求找出各主要影響因素與房價的聯(lián)系，根據(jù)經(jīng)濟學(xué)知識可知，各主要影響因素對房地產(chǎn)價格具有一定的線性關(guān)系，故我們對此問題的解決辦法是，建立多元線性回歸方程模型找到各主要因素與房地產(chǎn)價格的聯(lián)系，為了簡化計算，本文不考慮各主要因素之間的相互影響和聯(lián)系。2.3、對于問題3）的分析問題3）考慮到灰色預(yù)測精度不高的問題且在實際操作中需要不斷的改進與完善其工作量之大使得我們不得不尋求其他模型，建立房地產(chǎn)價格與各主要因素之間的關(guān)系，因此根據(jù)第二問中我們建立的具有一定可靠性、精度高的多元回歸模型，并通過數(shù)據(jù)擬合得到未來幾年影響房價的主要因素的量化數(shù)據(jù)，對未來幾年房地產(chǎn)價格走勢進行了預(yù)測，但是運用回歸方程模型來預(yù)測某一事物未來發(fā)展趨勢時，必須要有大量的數(shù)據(jù)才能獲得準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，顯然我們不具備短期內(nèi)收集足夠大量的數(shù)據(jù)的條件,而且影響房地產(chǎn)價格的因素還有許多，這些因素之間相互聯(lián)系，相互影響，所以我們在求解過程中進行了適當(dāng)?shù)募僭O(shè)。2.4、對于問題4）的分析問題1）中已找出影響房地產(chǎn)價格的主要因素，并已經(jīng)知道了各影響因素對房地產(chǎn)價格的具體影響方式，從而可以提出調(diào)控這些因素的措施，并結(jié)合當(dāng)前國家政策法規(guī)，對房地產(chǎn)價格問題提出一些合理的建議。符號說明及假設(shè)3.1、符號說明國名總收入國內(nèi)生產(chǎn)總值國家城市化率保障性住房規(guī)模（經(jīng)濟適用房投資額）物價水平（建材價格指數(shù)）居住用地價格指數(shù)稅收政策（房產(chǎn)稅收收入）金融政策（房產(chǎn)投資資金）房地產(chǎn)價格國名總收入與房價之間的相關(guān)系數(shù)國內(nèi)生產(chǎn)總值與房價之間的相關(guān)系數(shù)國家城市化率與房價之間的相關(guān)系數(shù)保障性住房與房價之間的相關(guān)系數(shù)物價水平與房價之間的相關(guān)系數(shù)居住用地價格指數(shù)與房價之間的相關(guān)系數(shù)稅收政策與房價之間的相關(guān)系數(shù)金融政策與房價之間的相關(guān)系數(shù)3.2、假設(shè)1、保障性住房用經(jīng)濟適用房代替；金融政策用房地產(chǎn)投資金額代替；稅收政策用房產(chǎn)稅收收入代替；2、假設(shè)各影響因素之間相互獨立，并且忽略次要因素對房價的影響；3、相關(guān)網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)真實可靠；4、不考慮戰(zhàn)爭、金融危機等對經(jīng)濟沖擊過大的災(zāi)難；5、國家金融、財稅等事關(guān)房地產(chǎn)的政策不會在短期內(nèi)發(fā)生大的變動；四、模型建立及求解4.1、模型的建立主要影響因素的判定表1給出了我國1993——2013年期間的房屋銷售均價，國民總收入，國內(nèi)生產(chǎn)總值，國家城市化率，保障性住房規(guī)模，物價水平，居住用地價格指數(shù)，稅收政策（房產(chǎn)稅收收入）的相關(guān)數(shù)據(jù)。表SEQ圖表\*ARABIC1近年來國內(nèi)房地產(chǎn)數(shù)據(jù)年份國民總收入（億元）國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）國家城市化率（%）經(jīng)濟適用房投資額（億元）物價水平（建材價格）(指數(shù)上年=100）居住用地價格指數(shù)(指數(shù)上年=100）稅收政策（房產(chǎn)稅收收入）(億元）金融政策（房產(chǎn)投資金額）(億元）199335260.035333.928.14…140.9098.5056.302360.21199448108.548197.928.64…114.3098.2060.302554.00199559810.560793.729.04…102.6098.6081.703149.02199670142.571176.629.37…102.5098.70102.203216.44199778060.878973.029.92…99.7099.90123.903178.37199883024.384402.330.40270.8598.60100.40159.803614.23199988479.289677.130.89437.0298.8099.90183.504103.20200098000.599214.636.22542.44101.50101.00209.604984.052001108068.2109655.237.66599.6598.6098.60228.606344.112002119095.7120332.739.09589.098.20107.70282.407790.922003135174.0135822.840.53622.099.70112.40323.9010153.802004159586.7159878.341.76606.4105.10111.60366.3013158.302005185808.6184937.442.99519.2103.10110.30435.9015909.202006217522.7216314.443.90696.8101.90106.00515.2019422.902007267763.7265810.344.94820.9103.00113.70575.1025288.802008316228.8314045.445.69970.9109.50111.30680.3431203.202009343464.7340506.946.591134.1101.10106.40803.6636241.802010344903.6397983.050.001349.9102.30127.60894.0648267.002011468562.3473104.052.041450.2103.44136.50920.4549562.202012518214.7519470.054.321634.5105.10140.20944.3651234.502013566130.1568845.256.271866.4106.26142.601023.052128.20由于房地產(chǎn)價格與國民總收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值、國家城市化率、保障性住房規(guī)模、物價水平（建材價格指數(shù)）、居住用地價格指數(shù)、稅收政策（房產(chǎn)稅收收入）、金融政策（房產(chǎn)投資資金）等呈線性關(guān)系，而它們的線性組合仍呈線性，故我們選用多元線性方程來建立此模型。用線性回歸對房價和影響房價的各個因素進行線性擬合，得到結(jié)果如下(相關(guān)程序見附錄一)：4.2模型的求解（1）房地產(chǎn)價格()與國民總收入()之間的關(guān)系：圖1：房地產(chǎn)價格()與國民總收入()之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)很強（2）房地產(chǎn)價格()與國民生產(chǎn)總值()之間的關(guān)系：圖2：房地產(chǎn)價格()與國民生產(chǎn)總值()之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)很強（3）房地產(chǎn)價格()與城市化率()之間的關(guān)系：圖3：房地產(chǎn)價格()與城市化率()之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)很強（4）房地產(chǎn)價格()與建材價格指數(shù)()之間的關(guān)系：圖4：房地產(chǎn)價格()與建材價格指數(shù)()之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)性很差（5）房地產(chǎn)價格()與保障性住房規(guī)模()之間的關(guān)系：圖5：房地產(chǎn)價格()與保障性住房規(guī)模()之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)性強（6）房地產(chǎn)價格()與居住用地交易價格指數(shù)()之間的關(guān)系：圖6：房地產(chǎn)價格()與居住用地交易價格指數(shù)(）之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)性一般（7）房地產(chǎn)價格（）與稅收收入（）之間的關(guān)系：圖7：房地產(chǎn)價格（）與稅收收入（）之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)性強（8）房地產(chǎn)價格（）與房產(chǎn)投資（）之間的關(guān)系：圖8：房地產(chǎn)價格（）與房產(chǎn)投資（）之間的關(guān)系回歸方程：相關(guān)系數(shù)：正相關(guān)性強由以上數(shù)據(jù)可以看出，國民總收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值、國家城市化率、保障性住房規(guī)模、稅收政策（房產(chǎn)稅收收入）、金融政策（房產(chǎn)投資資金）對房價的影響顯著，是房價的主要決定因素，而物價水平（建材價格指數(shù)）、居住用地價格指數(shù)雖然對房價也有影響，但并不顯著。（9）多元線性回歸的建立及殘差分析和一元回歸一樣,多元線性回歸模型只是一種假設(shè),求出回歸方程后,還需要對它進行殘差分析,以檢驗與間的線性關(guān)系是否顯著,即需要對假設(shè)構(gòu)造F-統(tǒng)計量及檢驗的拒絕域：拒絕域：其中為殘差平方和在語句基礎(chǔ)上執(zhí)行命令可得時序殘差圖（有關(guān)程序見附錄2）。圖9殘差分析原始圖運用編程對這些數(shù)據(jù)進行回歸分析得到結(jié)果為:由殘差圖可以看出，2010年的數(shù)據(jù)的殘差不包含零，則應(yīng)把它視為異常值，在回歸中應(yīng)把它剔除，再進行回歸。將2010年的數(shù)據(jù)剔除后，本文又進行了回歸，在語句基礎(chǔ)上執(zhí)行命令可得時序殘差圖（有關(guān)程序見附錄3）。圖10殘差分析改進圖運用編程對這些數(shù)據(jù)進行回歸分析得到結(jié)果為:至此我們找到了影響房地產(chǎn)價格的主要因素與房地產(chǎn)價格之間的關(guān)系。（10）回歸系數(shù)的檢驗通過進行回歸系數(shù)檢驗得出，計算檢驗臨界值t=2.2281；計算預(yù)測區(qū)間，，，，，(計算程序見附錄三)。通過比較T的值，我們可以得出國民生產(chǎn)總值、保障性住房規(guī)模、稅收政策（國家房產(chǎn)稅收收入）、金融政策（房產(chǎn)投資資金）對房價的影響是顯著的。（11）房地產(chǎn)價格趨勢預(yù)測運用擬合方法對國民總收入、國民生產(chǎn)總值、城市化率、經(jīng)濟適用房投資規(guī)模、房產(chǎn)稅收收入、房產(chǎn)投資因素對2015到2018年的房屋銷售均價進行了預(yù)測。表2對未來幾年的預(yù)測年份因素2015201620172018國民總收入88430101360113250126245國民生產(chǎn)總值87520100320122520143740城市化率55.459956.79257.49658.683經(jīng)濟適用房投資2226.12123.92236.52367.8房產(chǎn)稅收收入1575.41737.91934.22135.6房產(chǎn)投資835.993413103602112624由可得2015到2018年間房屋銷售均價為：6027.8、6420.5、66742.6、6843.2。根據(jù)預(yù)測結(jié)果可知房地產(chǎn)價格每年呈上升趨勢，并且增速在11.5%左右。說明我國房地產(chǎn)行業(yè)存在很大的經(jīng)濟泡沫，需要進一步完善和改進各項有關(guān)政策。（12）對房產(chǎn)價格問題提出的建議本文根據(jù)建立的模型多得的結(jié)果，本文提出了如下四項措施來對我國的房價進行調(diào)控。措施一、提高人均收入，合理選擇建房機址，適當(dāng)降低房價。1.建議政府根據(jù)房價提高人均收入，使其購房能力逐漸增強。2、響應(yīng)“兩會”，提高個人所得稅起征點，使低收入人群具有更多可支配收入。 3、建立“衛(wèi)星城”，實現(xiàn)人口密集型城市的人員分流，緩解市區(qū)住房緊張壓力。措施二、放棄GDP每年保持8%的增長率，GDP增長速率的降低必將是房價趨于平衡增長階段。我們需要建立起一套良好的分配機制，那就是如何把這些賺到的錢，有效率地分給全國老百姓，讓大家一起致富。通過各種政策，保護民營企業(yè)賺取利潤的權(quán)益，希望民營企業(yè)賺更多的錢，當(dāng)然，國營企業(yè)也包括在內(nèi)。然后我們還需要建立起一套良好的分配機制，那就是如何把這些賺到的錢，有效率地分給全國老百姓，讓大家一起致富。措施三、加大保障性住房投資金額，增加房屋可用有效數(shù)量。1.政府出臺優(yōu)惠政策，吸引更多房地產(chǎn)商投資，使有效房屋供應(yīng)量充足。2.政府建立保障性住房以及經(jīng)濟適用房，使更多人擁有可居住房屋。3.提供低收入者更多購房補助，增加其買房能力。措施四、明確政策法規(guī)，不斷優(yōu)化房地產(chǎn)投資環(huán)境。1.制定健全房地產(chǎn)開發(fā)、建設(shè)、銷售、以及土地征用、流轉(zhuǎn)等環(huán)節(jié)的相關(guān)法律法規(guī)，以及有效協(xié)調(diào)各方利益，維護社會穩(wěn)定。2.密切關(guān)注房地產(chǎn)價格與交易變化，判斷房地產(chǎn)市場走勢及風(fēng)險，并及時向社會發(fā)布。3.適當(dāng)控制各地土地掛牌交易量，審查參與土地競購和交易的房地產(chǎn)企業(yè)資金流動性水平。4.明確地方政府責(zé)任，根據(jù)實際出臺必要地方監(jiān)管措施，嚴(yán)防房地產(chǎn)企業(yè)違規(guī)操作行為。5.在投資環(huán)境較好的地區(qū)推進試點房地產(chǎn)信托投資基金，拓展房地產(chǎn)投資渠道，推進房地產(chǎn)市場發(fā)展。五、模型評價與改進5.1、模型評價1、模型優(yōu)點在確定對房價的影響因素時，采用線性回歸法，帥選出對房價影響較大的幾個因素，具有一定的科學(xué)性。本模型依賴于線性方程構(gòu)建的想法，模型建立之后進行了修正。得到的結(jié)果比較符合實際。方案簡潔明了，易于操作。2、模型缺點1）模型建立時僅選取了主要因素，忽略了一些次要因素，因此結(jié)果可能與實際情況不太符合。2）本模型建立過程中考慮各個因素與房價呈線性關(guān)系，假設(shè)各影響因素之間相互獨立，但實際各因素之間是相互影響的。3）由于數(shù)據(jù)太少，在進行多元線性回歸預(yù)測時可能導(dǎo)致結(jié)果存在一定的誤差。4）模型建立過程中，適當(dāng)再加入一些參數(shù)可能會使模型更加精細，更符合實際；例如，人口密度、人們的心理波動等。5.2、模型改進針對尋找主要因素和數(shù)據(jù)量由于本文選擇主要因素時，為了簡化計算，只收集了與房地產(chǎn)價格相關(guān)的11個因素，并未對其他因素做出分析和研究。因此可以考慮城市的各方面因素，如考慮建成面積、流動人口、交通環(huán)境等因素，這樣在眾多因素建立的模型，可以讓所建立的模型更全面，實用性更廣。針對有些因素存在共線性問題影響房地產(chǎn)價格的因素眾多，因素之間又是相互聯(lián)系、相互制約，影響房地產(chǎn)價格的有些因素存在共線性問題。因此我們模型應(yīng)該盡可能的利用相互獨立的隱私驚醒模型構(gòu)建，同時選用更好的模型對本文采用的多元線性回歸模型進行輔助預(yù)測。六、參考文獻[1]陽明盛，熊西文，林建華.MATLAB基礎(chǔ)及數(shù)學(xué)軟件(第一版)[M].大連理工大學(xué)出版，2006[2]茆詩松，程依明，濮曉龍.概率論與數(shù)理統(tǒng)計教程(第一版)[M].北京：高等教育出版社，2004[3]馬哲.基于土地指數(shù)編制下的北京土地市場趨勢探討[J].中國經(jīng)貿(mào),2009,vol.24,(3)[4]汪茵蕓,史明,蔣漓.房價問題的數(shù)學(xué)建模[J].海南大學(xué)學(xué)報自然科學(xué)版，2009,vol.27,(1)[4]姜啟源，謝金星，葉俊.數(shù)學(xué)模型(第三版)[M].北京高等教育出版社,2003[5]丁克良，沈云中，歐吉坤.整體最小二乘直線擬合[J]遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報自然科學(xué)版，2010，vol.29,(1)[6]孫憶敏.我國大城市保障性住房建設(shè)的若干探討[J].規(guī)劃師論壇，2008,vol.24,(4)[7]馬建唐.中國國家統(tǒng)計年鑒(國民與國內(nèi)總收入)［EB/OL］./tjsj/ndsj/2010/indexch.htm

2-1[8]國務(wù)院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)（居住用地交易價格指數(shù)）［EB/OL］./DRCmon.web/DocViewSummary.aspx?docid=2210699&leafid=1663

附錄：程序代碼附錄一、相關(guān)性分析程序：圖1：y=[786995129114091591180619972063205321122170225023592778316834653728];x=[35260.048108.559810.570142.578060.883024.388479.298000.5108068.2119095.7135174.0159586.7185808.6217522.7267763.7316228.8343464.7];plot(x,y,'o')xlabel('國民總收入');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)圖2：y=[786995129114091591180619972063205321122170225023592778316834653728];x=[35333.948197.960793.771176.678973.084402.389677.199214.6109655.2120332.7135822.8159878.3184937.4216314.4265810.3314045.4340506.9];plot(x,y,'o')xlabel('國內(nèi)生產(chǎn)總值');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)圖3：y=[786995129114091591180619972063205321122170225023592778316834653728];x=[28.1428.6429.0429.3729.9230.4030.8936.2237.6639.0940.5341.7642.9943.9044.9445.6946.59];plot(x,y,'o')xlabel('城市化率');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)圖4：:y=[129114091591180619972063205321122170225023592778316834653728];x=[102.60102.5099.7098.6098.80101.5098.6098.2099.70105.10103.10101.90103.00109.50101.10];plot(x,y,'o')xlabel('建材價格指數(shù)');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)圖5：y=[18061997225023592778316834653728];x=[3466.403970.364257.493513.454379.034810.265621.865354.65];plot(x,y,'o')xlabel('保障型住房規(guī)模');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)圖6.y=[1591180619972063205321122170225023592778316834654045];x=[99.90100.4099.90101.0098.60107.70112.40111.60110.30106.00113.70111.30127.60];plot(x,y,'o')xlabel('居住用地交易價格指數(shù)');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)圖7y=[995129114091591180619972063205321122170225023592778316834653728];x=[60.3081.70102.20123.90159.80183.50209.60228.60282.40323.90366.30435.90515.20575.10680.34803.66];plot(x,y,'o')xlabel('稅收收入');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)圖8：y=[995129114091591180619972063205321122170225023592778316834653728];x=[2554.003149.023216.443178.373614.234103.204984.056344.117790.9210153.8013158.3015909.2019422.9025288.8031203.2036241.80];plot(x,y,'o')xlabel('房產(chǎn)投資');ylabel('房價均值');holdonp=polyfit(x,y,1)y1=polyval(p,x);plot(x,y1)a=corrcoef(x,y)附錄二、殘差原始圖程序：x=[35260.035333.928.141648.9056.302360.2148108.548197.928.641757.6060.302554.0059810.560793.729.041844.3081.703149.0270142.571176.629.372978.50102.203216.4478060.878973.029.922676.50123.903178.3783024.384402.330.402784.60159.83614.2388479.289677.130.893274.90183.504103.2098000.599214.636.222845.40209.604984.05108068.2109655.237.663080.10228.606344.11119095.7120332.739.091747.80282.407790.92135174.0135822.840.532103.90323.9010153.80159586.7159878.341.762023.50366.3013158.30185808.6184937.442.991771.30435.9015909.20217522.7216314.443.902200.70515.2019422.90267763.7265810.344.942210.80575.1025288.80316228.8314045.445.692600.00680.3431203.20343464.7340506.946.591956.90803.6636241.80344903.6397983.050.002933.02894.064826.70];%x1國民總收入X2國內(nèi)生產(chǎn)總值x3國家城市化率X4保障性住房規(guī)模X5物價水平想x6居民用地價格指數(shù)y=[7869951291140915911806199720632053211221702250235927783168346537284045]';%房價[b,bint,e,eint,stats]=regress(y,x)rcoplot(e,eint)結(jié)果：b=0.0606-0.05027.10880.21152.8388-0.0872bint=0.00800.1133-0.0926-0.0077-3.015717.23320.06370.35930.16495.5127-0.1699-0.0045e=-83.3155-29.4329158.4883-124.0002-36.195359.870352.73425.2597-16.9619153.786816.1532-28.1811-165.8985-112.788944.2947-49.7527107.3702-7.0414eint=-250.899684.2685-240.5966181.7308-23.4044340.3810-323.223675.2233-248.8101176.4195-163.9792283.7198-139.6051245.0734-147.7634298.2828-240.3712206.4473-31.2908338.8643-206.4989238.8052-258.4436202.0814-348.142116.3451-320.519294.9415-149.8675238.4568-232.1846132.6791-21.9060236.6464-13.0087-1.0741stats=1.0e+004*0.00010.02360.00001.1908殘差改進圖程序：x=[35260.035333.928.141648.9056.302360.2148108.548197.928.641757.6060.302554.0059810.560793.729.041844.3081.703149.0270142.571176.629.372978.50102.203216.4478060.878973.029.922676.50123.903178.3783024.384402.330.402784.60159.83614.2388479.289677.130.893274.90183.504103.2098000.599214.636.222845.40209.604984.05108068.2109655.237.663080.10228.606344.11119095.7120332.739.091747.80282.407790.92135174.0135822.840.532103.90323.9010153.80159586.7159878.341.762023.50366.3013158.30185808.6184937.442.991771.30435.9015909.20217522.7216314.443.902200.70515.2019422.90267763.7265810.344.942210.80575.1025288.80316228.8314045.445.692600.00680.3431203.20343464.7340506.946.591956.90803.6636241.80];%x1國民總收入X2國內(nèi)生產(chǎn)總值x3國家城市化率X4保障性住房規(guī)模X5物價水平想x6居民用地價格指數(shù)y=[786995129114091591180619972063205321122170225023592778316834653728]';%房價[b,bint,e,eint,stats]=regress(y,x)rcoplot(e,eint)結(jié)果：b=-0.09730.10845.91060.15061.7756-0.0510bint=-0.23950.0449-0.03190.2487-2.594114.41540.01680.2844-0.63274.1840-0.12660.0246e=-7.664040.500286.6164-121.2992-12.209436.550392.643782.9457-87.493057.4746-14.5783-84.0965-92.6957-20.878677.2766-87.121886.9596eint=-138.6221123.2942-123.1760204.1765-65.0416238.2745-280.511137.9128-189.8513165.4325-150.8891223.9897-53.4344238.7219-99.2874265.1788-252.915877.9298-91.1720206.1211-198.8991169.7426-261.494893.3018-244.792359.4010-185.4533143.6960-75.2261229.7793-225.981851.7381-18.9058192.8250stats=1.0e+003*0.00100.26350.00008.1144附錄三、回歸系數(shù)檢驗程序：n=17;p=6;x1=[35260.048108.559810.570142.578060.883024.388479.298000.5108068.2119095.7135174.0159586.7185808.6217522.7267763.7316228.8343464.7]';%國民總收入x2=[35333.948197.960793.771176.678973.084402.389677.199214.6109655.2120332.7135822.8159878.3184937.4216314.4265810.3314045.4340506.9]';%國內(nèi)生產(chǎn)總值x3=[28.1428.6429.0429.3729.9230.4030.8936.2237.6639.0940.5341.7642.9943.9044.9445.6946.59]';%國家城市化率x4=[170190210230250270.85457.02542.44599.65589.0622.0606.4519.26969.880.9970.91134.1]';%保障性住房規(guī)模x5=[56.3060.3081.70102.20123.90159.80183.50209.60228.60282.40323.90366.30435.90515.20575.10680.34803.66]';%房產(chǎn)稅收x6=[2360.212554