数模预赛论文

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1、imulyh@126.com1:结合当前国际国内金融形势，预估未来五年厦门楼市走势，并给购买者一个建议。问题提出:房地产业是一个具有高度综合性和高度关联性的行业，其相关影响因素和评价指标繁多，行业内不同部门不同人士带着一定的主观性发表对行业不同角度的评价和预测;同时行业波动性强,受其他行业影响很大，舆论导向及政策、环境变化都将影响下一阶段行业的发展;同吋房地产行业中存在明显的信息不对称，导致对房地产行业的评价和预测存在反差很大的评价，带有很大的主观色彩;以客观公正、科学全面的理论体系来规范统一房地产行业评价预测系统，为业内外部门、人士提供一个科学

2、的房地产评价预测处标具有重要的现实意义•问题解决方法的探讨:结合系统分析思想的运用，该文采用聚类分析方法对房地产业进行信息聚类分析，尝试运用多变量预测方法探索综合评测房地产整个行业景气指标的方法•该文在分析现有行业评价体系基础上，提出了将聚类分析方法导入房地产行业评价的基本思路、原则、模型和方法，并以杭州为实例对模型和方法进行了具体分析说明，较为完整地论述了系统优化思想在房地产业整体评价中运用的全过程•首先通过对房地产及房地产行业评价预测知识进行叙述，建立相关知识体系，对现行房地产行业评价方法的特征及利弊进行细致的分析探讨;其次，以杭州的住宅房地

3、产为研究对象和实例，列举可以量化的房地产行业主要影响因素并收集相关信息数据，运用聚类分析方法对其进行科学归类;再次，在聚类分析结果基础上,选取代表性影响因素进行量化,建立预测模型，应用多变量灰色预测方法对杭州房地产业进行评价预测•结论及展望:最后，在结论和展望部分，检验运用以上方法评测分析杭州市房产业、房产市场的结果，阐明房地产行业评价预测的现实意义，对未来房地产评价预测的趋势和方向提出构想.全国房价最夸狠的城市，不是北京，不是上海，也不是深圳，而是一个二线城市厦门。其实厦门的城市地位与青岛.大连、宁波、珠海、海口等沿海开放城市相似，但其房价明显

4、超过他们，最关键的是，居民收入却跟不上高房价。下面.我们不妨先看一下近儿年厦门商品住宅价格的走势。由上图可知，从02年开始，腹门房价上行，05年开始加速，保持近30%的年増速，07年更高达35%,08年在部分犬城市房价回落的情况F,依然上涨超过10%,达近万元每平米。按统计局系统的商品住宅价格，厦门房价继深圳和北京之后，在全国排第三高，超过上海和广州。根据上海专业机构最近完成的一份全国房价收入比专题研究报告，按我们的计算公式：房价收入比二一手商品住宅单价*城镇人均住房建筑面积/城鎮年人均可支配收入。得出如下厦门历年的房价收入比情况:2001200

5、2200320042005200620072008、—wwwf»cwA

6、3刀厦门房屋价格同比下跌7.6%,排在大理、深圳之后,位于跌幅榜的第三位。充分说明厦门房价已脱离居民收入，且乂不像一线城市那样拥有庞大的省外境外房产投资需求，房价下跌是必然的。笔者认为，2009年，厦门房价还会继续回调一些。四川理工学院学报（自然科学版）！”"#年！月引言自从邓聚龙教授提出灰色系统理论以來，灰色预测模型在许多领域得到了广泛应用。许多的研究工作者对于动态微分方程模型$%（&，&）进行了广泛的研究，为了提高模型精度，提出了一些改进的$%（&，&）模型。近年來*许多文献从不同的角度给出了非等间距灰色预测模型的改进,然而实际的社会、经济系

7、统中往往包含多个变量，各变量和互彩响、和互作用。为了解决多变量等间距原始数据的灰色预测问题，文献分别讨论了多变量等间距和非等间距预测模型的建模方法和应用。多变量灰色模型的参数估计、模型预测以及模型的精度检验都需要一些比较复杂的计算。木文的目的是给出多变量灰色预测模型的检验和算法的%01203程序，并通过一个应用实例加以说明。&多变量灰色预测模型假定非负原始数据向量序列为！6{!7-84&8”!4!8H4”84#8}，菇一次累加生成向量序列为！4&86{!4&X4&8”！4!8”…，!4&84#8},其中，#为观测数据的个数，这里是$维列向量。如果

8、记则多变量灰色模型9丿的动态微分方程组可表示为(&)如果规定初始条件为，则动态微分方程纽模型的连续时间响应函数为。为了得到模型参数的估计