房价问题数学建模论文.doc

房价问题的数学建模是一个复杂且现实的社会经济问题，它涉及到多个方面，包括房价的合理性、未来走势预测、政策制定以及对经济的影响。在数学建模中，通常会运用多种统计和预测方法来分析和解决问题。 针对问题一，即房价合理性，研究团队采用了多元线性回归模型。该模型通过分析建筑成本、销售面积、人均GDP等关键变量之间的关系，确定了判断房价合理性的标准。多元线性回归允许研究者考察多个自变量如何共同影响因变量，从而判断当前房价是否与居民的收入水平和市场条件相匹配。 问题二关注未来房价走势的预测，团队选择了灰色模型作为工具。灰色模型是一种非完全确定性的系统预测方法，特别适用于处理数据序列中存在不完整信息的情况。通过灰色模型，可以预测未来几年的房价数据，比如在案例中，预测了2011年至2014年的房价走势。 问题三涉及如何制定具体措施来维持房价的合理性。研究者提出了一些关键措施，包括防止炒房、提高居民购买力和减少土地价格。层次分析模型被用来量化这些措施对房价影响的权重，通过比较这些权重系数，可以确定最有效的策略。在本例中，防止炒房被认为是最重要的措施，因为炒房行为往往会导致房价非理性上涨。 问题四关注房价对经济发展的影响。研究团队通过收集地区房价和土地交易价格指数的数据，利用MATLAB软件进行拟合分析，揭示了两者之间的关系。这种定量分析有助于理解房价变动如何影响经济的整体表现，为政策制定者提供了决策依据。 总结起来，这篇数学建模论文深入探讨了房价问题的各个方面，采用科学的方法论，包括多元线性回归、灰色模型和层次分析，为理解和解决房价问题提供了数据支持和理论依据。这样的研究对于政府、房地产市场参与者以及公众来说，都是了解房价动态、制定政策和做出投资决策的重要参考。