相关系数算法-房地产行业的数学建模 .pdf
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2022-05-01
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研
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究
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生
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数
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学
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建
建
模
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竞
竞
赛
赛
题 目 房地产行业的数学建模
摘 要：
本文针对房地产问题，运用多元线性与非线性回归、因子分析、灰度预测
以及层次分析等方法，首先讨论了全国房地产需求、供给和房价这三指标与其
各自主要影响因素之间的函数关系，然后对全国房地产行业与国民经济其他行
业的关系模型进行分析并对我国房地产行业的态势的走向进行仿真，最后以天
津市为例，对其房地产行业的可持续发展指标进行评估并给出结论和建议。
针对问题一
(①住房的需求、②供给与③价格
)，一方面，通过相关性分析
以及主成分分析，得出影响房地产需求的主要因素(①人均 GDP；②年总销售房
价值；③城镇年人均可支配收入；④年储蓄存储值；⑤城镇人口；⑥城镇居民
人均建筑面积；⑦城镇就业人数)与供给的主要因素(①房地产企业本年经营总
收入；②商品房本年施工面积；③商品房本年新开工面积；④人口自然增长率；
⑤房地产业增加值；⑥房地产企业本年土地转让收入；⑦房地产企业本年资产
负债率；⑧商品房本年销售价格；⑨人均国内生产总值)。使用多元非线性回归
法建立影响房地产的供需模型；另一方面，利用灰度预测和灰色关联度分析，
建立房地产价格灰度模型。得出未来 5 年内商品房供需面积以及价格均呈现稳
步上升的趋势。
针对问题二
(④房地产行业与国民经济其他行业关系、⑤房地产行业态势分
析
)，一方面，利用多元线性回归方法，采用 Matlab 软件编程，通过建立影响
全国房地产行业增加值指数的三个单元线性回归模型，得出房地产行业发展与
国民经济总值，交通运输、仓储、邮政业，批发、零售业发展的相关系数依次
为 0.9929，0.9794，0.9847，接近于 1，均呈现了高度的相关性。并据此建立房
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m0_598480892022-12-06感谢大佬分享的资源给了我灵感，果断支持！感谢分享~
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