房地产价格体系评估问题的研究毕业论文

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1、房地产价格体系评估问题的研究论文房地产价格体系评估问题的研究摘要本文主要是针对房地产价格体系进行研究。根据任务一，我们建立GM（1，1）模型来预测未来房地产的价格指数；考虑到题中所给的价格指数灵敏度过高，我们决定建立改进的灰色模型，均先把原先的价格指数换算成以1999年为100计算的价格指数，预测好值后再还原。结果表明，这种改进使得拟合效果非常好。最后我们得到宁波2008到2010年的预测值分别为110.00，110.72，110.98，杭州的为107.49，108.02，108.33，上海的为108.83，108.21，

2、107.95，并对结果进行分析和解释。对于任务二，我们依旧沿用此灰色模型，确定了体现人民生活水平的相关因素后做模型预测。结果在文中显示。对于任务三，我们选用多元线性回归分析。鉴于影响因素之间的关联度较大，比如城市人口密度和人口数就具有较大的重叠性。我们分析剔除掉三个有部分重复性的因素后，用SPSS软件分析求解。第一种多元线性回归，采用强制进入策略，显著性检验较差；第二种多元线性回归分析采用向后筛选策略改进模型后，显著性水平明显提高，最终得出最主要因素为在岗工人平均工资和地区生产总值，其中地区生产总值的影响程度更胜一筹。对于

3、任务四，我们充分收集数据，确定市场供求状况，生活水平指标，政策导向，住房条件这四个板块以及此内的10个合理价格评价指标。层次分析法确定各指标在各板块中的权重，决策树法确定各指标在整体中的权重，接着通过讨论对各指标进行量化，最后求出杭州和上海的综合评价值，发现杭州的价格体系比较合理。关键字GM(1,1)改进的灰色模型多元线性回归分析决策树层次分析法36房地产价格体系评估问题的研究论文一．问题重述改革开放以来，我国的房地产业取得了巨大的成就，也逐渐成为促进国内经济发展的新的经济增长点。然而房价始终是我国房地产市场最为尖锐的问题

4、。调查显示，1992-2004年的13年间，全国城市住房平均售价上涨了近10倍，部分城市上涨幅度大得多，远远超过我国国民收入水平的涨幅；而且据我们国家发改委，统计局的最新资料显示，2004年一季度35个大中城市就有9个城市房价涨幅超过10个百分点，另外有7个城市土地交易价格涨幅超过10个百分点。现有杭州、宁波、上海三个城市的房地产价格指数如表一所示（当年指数以去年为100计算）：表1.城市房地产价格指数2000200120022003200420052006宁波市105.5107.2116.4116.6113.9106.4

5、102.2杭州市104.9105.8106.9106.1111.7109.7102.6上海市98.6104.4107.3120.1115.9109.798.7据调查分析，房地产价格指数与人口数量、居民收入和建筑状况等国民经济状况息息相关。我们结合自己所查的数据以及题目所给的数据，给出了上海市最近几年国民经济发展的主要数据（如下表2所示）。表2上海市近年国民经济发展状况年份2000200120022003200420052006建成区面积(平方公里)549.6549.6549.6549.6549.6819.9860.2城市人

6、口密度(人/平方公里)287217571950195919712718.22774.2年末实有房屋建筑面积(万平方米)31802342053832442951513756419870282年末实有住宅建筑面积(万平方米)19310208642347426644305603799740857居民消费指数(去年=100)101.5102.5100100.5100.1101101.2人口数(万人）1313.11321.61327.11334.21341.81360.31368地区生产总值（当年价格）（亿元）756.4835．89

7、30.21044.61192.91325.31484.3在岗工人平均工资(元)16641185312178123959273053194041189现在我们需要完成如下任务：1.建立数学模型，根据表1预测2008～2010年这三个城市的房地产价格指数的变化趋势；2.根据表2中所列指标的相关数据，并预测2008～2010年三个城市的人民生活状况；3.根据表2，建立对上海房地产价格体系的数学模型，分析房地产价格指数与上述各个因素之间的影响关系，找出影响房地产价格指数最重要的因素，并进行说明；36房地产价格体系评估问题的研究论文

8、1.收集数据，建立房地产价格评价模型，并比较杭州市与上海市的房地产价格体系。二．问题分析预测模型有很多，比如有时间序列，人工神经网络，线性拟合，ARMA模型等等。但考虑到在房地产市场中，房地产价格受到国内经济、市场竞争程度以及关系人自身等各种因素的影响，总是处在不停的波动变化之中，而且各种因素的影响又极