基于灰色关联度分析模型的房价影响因素比较

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1、基于灰色关联度分析模型的房价影响因素比较　　　　摘要：影响房地产商品房价格趋势的因素是多方面的，从多种因素中确定主要影响因素以及各因素之间的主次关系,是进行系统经济性分析的一个重要内容。本文以灰色理论中的灰关联分析的数学模型和工程软件OriginPro软件，结合有关数据对武汉房地产商品房价格趋势的影响因素进行了分析。下载论文网/3/　　关键词：灰色理论灰色关联度分析法房地产商品房价格居民消费价格指数GDP　　　　一、灰色关联度分析模型介绍　　　　灰色理论一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现象的应用数学学

2、科。灰色理论已跨出控制领域，技术科学学科，渗入到社会的多个领域，取得了良好的经济效益与社会效益.灰色系统理论提供了一种新的分析方法即灰关联度法，它的基本任务是基于因素序列的微观或宏观几何接近程度，来衡量因素间的关联程度或者是子因素对母因素(目标值)的贡献程度.　　灰色关联度分析法是一种因素比较分析法，它通过对灰色系统内有限数据序列的分析，寻求系统内部诸因素间的关系，找出影响目标值的主要因素，进而分析各因素间关联程度.它通过确定参考数列和若干比较数列几何形状的相似程度，判断灰色过程发展态势的关联程度.对于两个系统之间

3、的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度.在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低.因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法.灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系.因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析.　　　　二、灰色系统关联分

4、析　　　　1．具体计算步骤　　1)确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列；2)对参考数列和比较数列进行无量纲化处理；3)求参考数列与比较数列的灰色关联系数；4)求关联度；5)排关联序。　　2．基于武汉房地产数据的实证分析　　(1)数据的选取　　本文中的数据来源于武汉统计局网站公布的2000-2007年度数据，其中2007年部分数据为预计数据，由于数据获取的困难，根据房价的影响因素和影响机制，本文选取以下指标数据:　　母序列：武汉房地产商品房均价　　子序列：GDP，房地产开发投资额，居民消费价格指数，

5、居民年人均可支配收入，商品房空置面积　　(2)数据无量纲化处理　　其中x0(K)为武汉房地产商品房均价，x1(K)(i=1,2,3)分别为子序列：GDP，房地产开发投资额，居民消费价格指数，居民年人均可支配收入，商品房空置面积，为对应值得无量纲化数值。　　应用OriginPro软件做关联图如下：　　从关联图中可以看出与房价曲线的相似程度的大小，GDP>居民年人均可支配收入>房地产开发投资额>居民消费价格指数>商品房空置面积。下面将从灰色理论中的灰关联分析的数学模型来验证上述从关联图上说明的结果。　　(3)灰色关联度

6、的计算　　利用灰关联分析的数学模型可以得到关联度为：r(1)=,r(2)=,r(3)=,r(4)=,r(5)=　　按大小排序得：r(1)＞r(4)r(2)＞r(3)＞r(5)这表明，对武汉市商品房均价的影响因素中，按影响程度从大到小的排列是：GDP>居民年人均可支配收入>房地产开发投资额>居民消费价格指数>商品房空置面积，与关联图所显示的结果相同.　　　　　　(4)结果分析　　在众多影响武汉商品房均价的因素中，武汉GDP与房价的关联度为明GDP发挥作用相对最大，武汉商品房价格运行比较平稳，房地产市场价格走强是武汉经

7、济形势良好的表现，其中GDP扮演着主导角色。　　其次是居民年人均可支配收入，与房价的关联度为，0712078871人均可支配收入是房地产需求的正函数，在其他因素不变时，收入越高，需求越大，导致房价上升。人均可支配收入增长所导致的房地产需求增长表现在三个方面：一是收入的增长加快积累的增长，使得潜在购买力变成现实购买力；二是收入的增长使得消费结构发生变化，房地产成为重要的消费对象，人们会用更好的住宅替代原有住宅；三是收入的增长导致财富增长，进而对资产需求增加，刺激投机。　　其后的是房地产开发投资额，与房价的关联度为，房

8、地产开发投资越来越大，表明各方面的资金都大量流入房地产市场，这将促使房地产市场呈现“或真或假”的繁荣景象，投机和投资炒作会在很大程度上涌现，并在一定程度上促使房地产市场“泡沫”的产生或扩大，在“泡沫”破灭前房地产投资额的持续增加势必会刺激房价的上涨。　　再者是居民消费价格指数CPI，与房价的关联度为，由于我国CPI计算的特殊性，武汉市CPI一直保持平稳且比较