基于多角度的我国房地产行业数学模型的建立与分析

房地产业在我国国民经济中起着重要的作用,通过建立数学模型,从多个角度研究我国的房地产行业的性质与发展态势.首先,建立了基于联立方程组的住房的供给和需求模型,并结合蛛网模型进行分析,发现我国房地产目前处于一个非均衡的阶段;接着,建立了基于VAR模型的房地产行业和国民经济13个主要其他行业关系模型,找到了与房地产业互相影响的产业;再接着建立了基于组合权重的GC-TOSIS法的我国房地产行业态势分析模型,得出近几年房地产的态势不太乐观的结论;并通过态势分析模型得到我国房地产的经济发展情况,并引入可持续发展指数,建立了基于离散Hopfield神经网络的房地产行业可持续发展模型,得到我国房地产行业可持续发展程度以及可持续发展的等级正在逐渐增高.最后,结合以上四个模型,综合分析我国房地产的各个方面的发展趋势,并提供了可行性建议.     

宏观因素对房地产行业信用风险的影响研究——基于BALQR模型的实证

以2008年1月至2014年9月相关数据为基础,利用贝叶斯adaptive Lasso分位数回归(BALQR)模型对影响房地产业信用风险的宏观经济因素进行了分析.结果表明,在任何分位点上,对我国房地产行业信用风险影响最大的均是GDP增长率,其次是CPI增长率和消费者信心指数增长率,其中前者为负向作用后两者为正向作用,而资本市场的景气状态则对房地产行业信用风险基本没有显著作用.不过,在不同分位点上,不同宏观因素在房地产行业的不同信用风险水平上的影响程度又存在差异性.     

中国房地产行业态势分析及调控政策成效模拟

在深入分析房地产供需影响因素的基础上,构建了我国房地产行业态势分析模型和房地产行业调控政策成效模拟模型.并利用模型进行分析,量化研究该行业当前的态势、未来的趋势,模拟房地产行业经济调控策略的成效.模型结果显示,我国房地产市场较为稳定,国家应继续出台具体的调控政策,以实现房地产市场的持续稳定运行.     

房地产项目整体定位与经济评价

在市场经济条件下我国房地产业进人快速、稳定的发展阶段，新世纪中国房地产行业面临极为难得的发展机遇，如何在竞争日趋激烈的情况下规避风险，提高利润率，实现项目的利润最大化，是我国房地产业能否持续、健康、稳定发展的重大问题之一。房地产项目策划能有效整合房地产项目资源，探索解决企业发展中的问题，增强企业的管理创新能力。本文为了实现项目经济效益、社会效益、环境效益的目标设定，科学地运用了房地产项目策划理论体系，探讨了房地产项目策划的作用、方体体系和运作程序，并运用于合肥某项目的工程实践中，得到房地产项目策划的一些经验和结论，为以后相关方面的理论研究和实践活动提供了借鉴和参考。     

我国房地产市场发展问题研究

房地产市场是一个庞大而复杂的系统,它对我国国内生产总值有重要影响,并和百姓生活必需的"住"关系极为紧密.因此,有必要对房地产市场进行深入分析.从当前社会经济发展的现实着手,建立了一系列数学模型,包括房地产市场的供求模型、价格影响模型、房地产行业与国民经济相关行业关联度模型和房地产行业泡沫度量模型.并运用可获得的经济数据对以上模型进行了实证分析,旨在研究如何促使房地产市场健康稳定地持续发展,同时为国家制定房地产的相关政策提供一定的理论参考.     

2011年研究生数学建模D题综述

2011年研究生数学建模D题是关于我国房地产业的住房供给和需求模型,房地产行业态势分析和可持续发展模型模型以及房价模型等.对本次竞赛的答题做了分析和讨论,介绍了一些优秀的竞赛题,对各个问题的主要答题点做了分析.     

房地产业对中国城市金融稳定的影响研究——基于空间计量模型的比较分析

如何引导房地产业理性发展已成为保障城市金融稳定的关键因素。本文首先构建了房地产业对城市金融稳定的空间影响模型,剖析了房地产业到金融稳定性的五条作用路径;其次,构建了城市金融稳定综合评价指标体系并采用因子分析法得到了城市金融稳定综合指数;最后,将中国35个大中城市分为3类,分别运用空间面板模型方法对3类城市2007年至2015年间,房地产业发展对城市金融稳定的作用进行了数量刻画和对比。结果表明:房地产库存、房屋新开工面积、房地产企业国内贷款、房地产价格、房地产投资等房地产业的典型指标对中国一线、二线和三线城市金融稳定的影响,在方向、力度甚至是显著性上都表现出明显的差异性。研究结论对于提高行业分类调控的有效性,促进房地产业与金融业协调发展等都具有一定的现实意义。     

基于岭回归法的四川省房地产价格影响因素研究

房地产行业作为国民经济运行中的重要产业,分析房地产价格的影响因素,对中国宏观经济政策及房地产企业开发战略具有重要的意义.四川省作为西部大开发战略的重要地区,近年来城市化快速发展,笔者应用2000—2011的四川省面板数据,选取了供给方、需求方、以及宏观经济环境一些主要的变量进行理论分析,在此基础上,对这些变量与房地产价格进行多重共线性诊断,采用岭回归方法对四川省房地产价格的影响因素进行研究.最后根据研究结果对四川省房地产业业的健康发展提出具有针对性的政策建议.     

房地产业对中国经济真的那么重要吗？

为恰当评估房地产业对中国经济的重要性,通过编制2002、2007和2012年中国社会核算矩阵,进行乘数分解和结构化路径分析的结果表明:房地产业对行业总产出、劳动力和资本报酬、居民和企业收入的拉动作用极低。房地产业主要对金融业、租赁和商务服务业、建筑业以及金属冶炼与压延加工业四个行业的产出影响比较显著,对前三个行业主要是直接的一步式影响,与房地产业紧密相关的产业链条并不长。房地产业对要素报酬和机构收入的拉动总效应极小,且主要是开环效应,与此同时,房地产业主要通过自身和金融业影响要素报酬进而影响机构收入,特别是对资本报酬和企业收入的影响简单、直接,高度依赖这两条基础路径。土地出让金和房地产有关税收已成为地方政府的主要收入来源。房地产开发和运营商、金融机构和地方政府已成为房地产业发展过程中最主要的利益相关方。     

我国房地产财富效应分析——基于非平稳面板计量

90年代住房商品化改革以来,我国房地产市场迅速发展.十二五规划明确提出要提高我国居民消费率.研究房地产市场的财富效应为我国房地产市场政策调控提供有效的参考,具有重要的现实意义.在对我国房地产财富效应传导机制进行研究的基础上,利用2003-2011年我国3个省市自治区的季度面板数据,采用非平稳面板计量方法对我国房地产市场财富效应进行了分析.研究结果表明:我国房地产财富效应存在明显的地区性差异.房地产市场调控政策应当实行有针对性的差异化调控.     

基于房地产行业发展现状的数学模型

基于我国房地产行业发展的现状,根据优化与运筹的相关数学理论,采用BP神经网络、灰色理论、目标规划等方法,建立了住房需求-供给模型、房地产行业与国民经济其他行业关系模型、房地产行业态势分析模型、房地产行业可持续发展模型、合理房价制定模型,对我国的房地产行业作了深入的分析和科学的探讨,给政府相关部门制定决策提供了重要的理论依据.     

我国房地产行业问题研究

结合数学、计量经济学和国民经济核算等方面的知识,分别从四个方面系统地研究了房地产行业的相关问题,首先,考虑到我国房地产市场存在地区差异性,利用地理加权回归方法(GWR)分别建立房地产行业需求和供给模型来反映该行业市场供需状况;其次,基于VAR模型分区域建立有效的房地产行业定价模型对未来房价走向进行预测,以西部地区的货币供应量对房价的影响为例,其滞后一期的货币供应量发生1个单位的正向变动,房价发生0.85个单位的正向变动;再次,对房地产行业关联度和发展态势建立了投入产出模型和固定效应的变系数面板数据模型,研究发现房地产行业与金融业、租赁和商务服务业、建筑业存在显著关联度,且根据固定效应的变系数面板数据模型结果,可具体分析房地产行业增加值的提高对其他行业的影响程度;最后,基于熵值法建立综合评价模型对天津市房地产行业的可持续发展性进行了研究和深入探讨.     

我国固定资产投资边际效率问题研究

将回归分析与边际效用理论有机结合,深入研究我国固定资产投资对GDP边际贡献问题.研究结果表明在整个正实数区间内高技术产业固定资产投资对GDP边际贡献高于全社会固定资产投资和城镇房地产开发固定资产投资对GDP边际贡献;在0～349578.8207亿元投资区间内,城镇房地产开发固定资产投资对GDP边际贡献高于全社会固定资产投资边际贡献平均水平;当投资额度大于349578.8207亿元时,城镇房地产开发固定资产投资对GDP边际贡献小于全社会固定资产投资边际贡献平均水平.研究结果印证了科技是第一生产力的论断,同时也与我国当前控制房地产开发投入、鼓励发展高新技术产业等宏观经济政策相吻合.     

基于广义CoES方法的金融业与房地产业风险溢出研究

为了克服广义CoVaR只能衡量单一尾部概率下条件风险的局限性,本文提出一种新的风险溢出测度——广义CoES方法,并基于Archimedean Copula函数给出了广义CoES的计算公式。利用该方法对我国金融业与房地产业风险溢出研究的实证结果表明:广义CoVaR相比于广义CoES低估了金融业与房地产业自身的条件风险;两个行业之间存在动态的、非对称的双向风险溢出,房地产业对金融业的平均风险溢出强度为69.71%,而金融业对房地产业的平均风险溢出强度为65.38%;房地产业对金融业的净风险溢出呈现出顺周期性,即当房地产价格低迷时净风险溢出程度较弱,而当房地产价格走高时净风险溢出程度也随之增强。     

货币政策对房地产价格影响的非对称性分析——基于LSTVAR模型

由经济学理论分析可知,货币政策对房地产价格的具有显著的影响.利用LM检验和LR检验得到,包含货币政策变量和房地产价格变量的VAR模型具有非线性特征,并构建了相应的LSTVAR模型.运用广义脉冲响应函数研究了货币供应量与利率变化对中国房地产价格动态影响的非对称性.