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几种预测方法在房地产行业当中的应用.doc
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1、分类号:O241 U D C:D10621-407-(2012) 3123-0密 级:公 开 编 号:2008062095成都信息工程学院学位论文几种预测方法在房地产行业中的应用论文作者姓名:申请学位专业:信息与计算科学申请学位类别:理学学士指导教师姓名(职称):论文提交日期:第 17 页 共 38 页毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对
2、本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名: 日 期: 指导教师签名: 日期: 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名: 日 期: 学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论
3、文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名: 日期: 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名:日期: 年 月 日导师签名: 日期: 年 月 日几种预测方法在房地产行业中的应用摘要 房地产
4、行业为国民经济各行业的存在和发展提供了物质条件,是国家财富的重要组成和主要来源。我国房地产产业为国民经济的发展做出了贡献,改善了我国百姓的居住条件。但同时房地产业也面临较为严峻的问题和挑战,引起诸多争议。本文通过对2011年成都市主城区房地产的供给、需求和房价等信息,排除影响不显著的因素,利用回归、拟合和灰色系统等对2011年成都市主城区房地产行业信息数据进行分析,对2012年1-3月成都市主城区房地产行业信息进行预测分析,并与实际2012年1-3月份成都市主城区房地产信息进行横向对比分析,得出结论。关键词:房地产行业;回归;拟合;灰色系统Several Prediction Methods
5、in the Real Estate IndustryAbstractThe real estate industry provided the material conditions for the existence and development of various sectors of the national economy. It is an important component and the main source of national wealth. Chinas real estate industry has contributed to the developme
6、nt of the national economy and improve the peoples living conditon in China . But at the same time the real estate industry is also facing more serious problems and challenges. This has causing a lot of controversy.In this paper, I use regression, fitting and gray system analyze the information data
7、 on the real estate industry of the Chengdu City in 2011 by supply, demand and prices and other information on the 2011 Chengdu City real estate (Exclude factors had no significant effect), Predict and analyze the real estate industry information for the January-March 2012 of the main city in Chengd
8、u, and carry out horizontal comparative analysis of the practical Chengdu City real estate information in January to March 2012, at last concluded.Key words: real estate industry; regression; fitting; gray system目录论文总页数:30页1引言11.1课题背景11.2本课题研究的意义11.3本课题的研究方法12建立线性回归和曲线拟合模型22.1拟合函数的基本规则22.2符号约定22.3建立
9、模型22.4模型求解32.5模型检验43建立离散灰色模型(G M(1,1)模型的离散形式)93.1灰色预测系统基本理论93.2G M(1,1)离散型预测模型93.3建立模型104计算与结果分析165结论与建议17参考文献17致 谢18声 明19附 录201 引言1.1 课题背景我国的房地产行业是在十一届三中全会以后,伴随着改革开放的浪潮,经过长期孕育应用而生的。1988年4月12日,七届人大一次会议通告宪法修改案,规定土地使用权可以依照法律的规定转让,从而为房地产行业的发展奠定了法律基础。自从20世纪80年代房地产业重新兴起,90年代进入快速发展时期以来,我国住房分配和供应体制都发生了根本性的
10、变化,全国房地产开发投资也得到了迅猛的发展。近年来,我国房地产产业为国民经济的发展做出了贡献,改善了我国百姓的居住条件。但同时房地产业也面临较为严峻的问题和挑战,引起诸多争议。2011年1月26日,国务院常务会议退出八条房地产市场调整措施(新国八条),其以挤出投资需求缓和供求矛盾,进而调整房价为目的,主要针对政府与消费者出台的相关条文进行约束。其中差别化信贷、增加土地供应、加强保障房建设、税收调整、市场监管、开发企业监管等政策,主要为对前期政策的收紧式强调。新国八条对成都楼市影响最大因素为省会必须“在一定时期内,要从严制定和执行住房限购令措施”以及向责目标、对象的明确化。2月15,成都市出台“
11、限购令”细则,仅针对主城区限购,重点在保有量上做文章,而非控制购买次数。2011年初成都市成交量处于高处运行,即使在传统淡季的2月成交量也达到了约100万平方米。在开发商们还沉浸与喜悦中时,2月中成都限购令出台,3月成都市成交量同比下跌58.5%,环比降幅更是高达68.7%,之后成交量持续低迷。10月开发商为回笼资金,完成年度营业目标,他们有力借助房交会这个机会加大促销力度,打出各种促销优惠活动,促使成交量逐渐回升,但同比去年成交量仍处于低迷状态。由于11年度对货币从紧政策、限价政策、限购都没有达到预期,2012年国家仍然会延续11年度的公民福利政策之路,房地产业将在挤压与淘汰中顽强成长。1.
12、2 本课题研究的意义房地产行业为国民经济各行业的存在和发展提供了物质条件,是国家财富的重要组成和主要来源。所以,购房是每个家庭多要面临的问题。2011年,伴随着楼市调控政策的进行,政府、开发商和购房者都在不断的适应和学习中。本文从购房者的角度考虑,运用科学的方法对房地产的供求关系和相联关系的各种因素进行分析,从而进行有效的预测和调控。1.3 本课题的研究方法通过对2011年成都市主城区房地产的供给、需求和房价等信息,排除影响不显著的因素,利用回归、拟合和灰色系统等对2011年成都市主城区房地产行业信息数据进行分析,对2012年1-3月成都市主城区房地产行业信息进行预测分析,并与实际2012年1
13、-3月份成都市主城区房地产信息进行横向对比分析,得出结论。本论文以假设2012年新国八条的影响因素与2011年一致,忽略经济因素(科学技术、货币价值,物价、工资及就业率等)、环境因素,人口因素等情况下,仅以2011年成都市主城区的房价、需求量,供给量建立模型并进行预测。2 建立线性回归和曲线拟合模型2.1 拟合函数的基本规则2.1.1拟合函数能较好的反映出数据的变化规律,不会出现较多的数据不符合拟合函数。2.1.2拟合的函数计算方便。2.1.3如若遇到不能用一个拟合函数拟合的数据时的情况,可以考虑用分段函数进行拟合。2.1.4 通过比较多项式拟合一般为较好的的拟合函数,在拟合一组数据时应当首先
14、考虑用多项式进行拟合,如果拟合效果不佳,则考虑用分段函数或观察三点图的大致走向判断用什么函数进行拟合。2.2 符号约定表示2011年月份,单位:月份表示2011年月份,单位:月份表示2011年月份,单位:月份表示成都市主城区房价,单位:元表示成都市主城区房屋需求量,单位:万方表示成都市主城区房屋供给量,单位:万方表示一个多项式函数的自变量前面的系数,对应自变量的i次幂,i=0,1,.表示负幂项函数的自变量前面的系数,对应于自变量的下角标,i=0,1,.2.3 建立模型建立模拟函数模型,由分析可知在本问题中会建立三个模拟函数。通过观察该数据的散点图,可以做出不同的尝试拟合该数据,为了较好的拟合该
15、数据和计算方便,采用多项式进行拟合为最佳。首先由表一建立2011年1月至12月中时间与成都市主城区房价的函数关系:。再由表二建立2011年1月至12月中时间与成都市主城区房屋需求量的函数关系:。最后由表三建立2011年1月至12月中时间与成都市主城区房屋供给量的函数关系:。注:每个函数多项式表达式中的不一定相等,只是一个代号,下面一样不多解释。2.4 模型求解运用数学工具matlab软件,可以拟合该数据,通过多次试验得到结果如下:2.4.1时间与成都市主城区房价的函数关系:模拟函数图形为:(见附录程序2.1.1)2.4.2时间与成都市主城区房屋需求量的函数关系:模拟函数图形为:(见附录程序2.
16、2.1)2.4.3时间与成都市主城区房屋供给量的函数关系:模拟函数图形为:(见附录程序2.3.1)2.5 模型检验2.5.1残差分析:在2.4.1时间与成都市主城区房价的函数关系中,通过Mtalab的figure窗口中点击tools在其子菜单中点击Basic Fitting选择我们拟合的多项式次数就可以做出该问题的残差图(如下图所示),从残差图上可以看出,这些数据的残差离零点均较近,且残差的置信区间均包含零点,这说明回归模型能较好的符合原始数据。该拟合函数的残差平方和为:39.55时间与成都市主城区房价的函数的残差图(见附录程序2.1.2)时间与成都市主城区房价的函数残差及置信区间图(见附录程
17、序2.1.3)在2.4.2时间与成都市主城区房屋需求量的函数关系中,如上残差分析所示,同样可以做出该问题的残差图与残差及置信区间图(如下图所示),从残差图与残差及置信区间图可以看出,这些数据的的残差离零点均较近,且残差的置信区间均包含零点,这说明回归模型能较好的符合原始数据。该拟合函数的残差和为:12.34时间与成都市主城区房屋需求量的函数的残差图(见附录程序2.2.2)时间与成都市主城区房屋需求量的函数残差及置信区间图(见附录程序2.2.3)在2.4.3时间与成都市主城区房屋供给量的函数关系中,通过Mtalab我们可以做出该问题的残差图(如下图所示),从残差图上可以看出,这些数据的残差离零点
18、均较近,且残差的置信区间均包含零点,这说明回归模型能较好的符合原始数据。该拟合函数的残差平方和为:41.47时间与成都市主城区房屋供给量的函数的残差图(见附录程序2.3.2)时间与成都市主城区房屋供给量的函数残差及置信区间图(见附录程序2.3.3)2.5.2基本检验:由数理统计学可以知道,检验回归模型统计量有三个数值可以反映出拟合良好程度:1、相关系数越接近1,说明回归方程越显著;2、F值,F越大,说明回归方程越显著;3、与F对应的概率p,时(缺省为0.05),回归模型成立。u 在2.4.1时间与成都市主城区房价的函数函数拟合得出下列数据:回归系数回归系数估计值回归系数置信区间b09654 (
19、9232, 1.008e+04)b1-233(-793.5, 327.4)b2206.7 (-35.11, 448.5)b3-43.82(-88.82, 1.182)b43.648(-0.1047, 7.401)b5-0.1069 (-0.222, 0.008148)= 0.968 F=36.328287390981 p=0.000206885554通过上表可知:1、 相关系数1,则说明回归方程越显著;2、 P=0.000206885554F(p,n-p-1)= 4.387374187406129则回归方程越显著。由以上推断论断知,该拟合函数还是比较符合数据点。u 在2.4.2时间与成都市主城
20、区房屋需求量的函数拟合得出下列数据:回归系数回归系数估计值回归系数置信区间b0158.1 (111.5, 204.6)b1-53.95(-83.72, -24.19)b27.441(2.227, 12.65)b3-0.3058(-0.5701, -0.04145)= 0.8002 F= 10.6786920285537 p=0.0035954318069通过上表可知:1、 相关系数1,则说明回归方程越显著;2、P=0.0035954318069F(p,n-p-1)= 4.066180551351160则回归方程越显著。由以上推断论断知,该拟合函数还是比较符合数据点。u 在2.4.3时间与成都市
21、主城区房屋供给量函数拟合得出下列数据:回归系数回归系数估计值回归系数置信区间b0-5.491 (-448.9, 437.9)b197.12(-490.6, 684.9)b2-50.2(-303.8, 203.4)b310.9(-36.3, 58.09)b4-0.9725(-4.908, 2.964)b50.03035(-0.09033, 0.151)= 0.6738 F=24.78179928419 p=0.0149979179577 通过上表可知:1、 相关系数1,则说明回归方程越显著;2、 P=0.0149979179577 F(p,n-p-1)= 4.387374187406129则回归
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