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.     

基于投机价格模型的房地产发展态势研究

近年来我国房地产业发展迅速,但同时房地产业也面临较为严峻的问题和挑战.基于投机价格衡量法,建立房地产行业发展稳定度模型,并且通过SPSS软件对相关数据进行回归分析,测算出全国房地产市场的发展稳定度,结果表明我国房地产行业发展态势基本处于警戒区域,最后提出促进我国房地产市场健康稳定发展的对策.     

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.     

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.     

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.     

房地产业与其他产业的灰色关联分析

选取了衡量房地产业发展的11个指标,建立了四个房地产业与其他产业和行业的灰色关联模型,通过计算房地产业与国民经济各产业及行业的灰色关联系数并进行排序,得出了房地产业的高中低关联产业和行业.这四个关联模型计算结果一致,通过模型计算,为研究房地产业的综合发展和制定决策提供一定依据.     

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.     

基于因子分析法的房地产行业可持续发展程度评估

房地产行业的可持续发展对于国民经济稳步增长和产业结构优化调整具有重要的意义.首先解析了房地产行业可持续发展概念的内涵,其次构建房地产行业可持续发展程度评估指标体系,引入因子分析法进行指标优化,并采用层次分析方法确定指标权重.然后采用功效系数法将指标标准化处理,并对照分级标准,对房地产行业的可持续发展程度进行评估,确定出天津市2003-2009年房地产行业可持续发展程度的趋势变化情况.最后提出了关于促进房地产行业可持续发展的几点对策建议.     

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。     

房地产泡沫相关因素及相关关系的实证研究

通过理论探讨及文献研究,建立了与房地产泡沫有关的的四个关键因素,土地价格、房价虚涨、房地产投资和房屋空置率与房地产泡沫的关系路径分析模型,并通过30个省市的相关数据进行了统计分析,检验该模型.研究结果表明:各活动要素的影响强度存在着一定的差异,土地价格和房屋空置率对房地产泡沫的影响最大,房价虚涨和房地产投资泡沫对于房地产泡沫的直接影响不是很显著,但是可以通过土地价格泡沫和房屋空置率泡沫等其他变量间接地发挥显著作用.指出了局限性.     

房地产产业链相依结构演化及其危机传染效应研究

以钢铁、有色金属、家用电器、房地产、建筑材料、建筑装饰、银行、非银金融和机械设备九大申万一级行业指数所代表的房地产产业链为研究对象,通过采用R-Vine Copula方法来刻画房地产产业链上行业间相依结构及其在2008年金融危机冲击下的结构演化特征.研究结果表明:房地产产业链上各行业间普遍存在对称、厚尾的相依结构,行业间相依性水平较高;机械设备业在整个房地产产业链上起到了枢纽中心的连接作用;金融危机的发生增强了房地产产业链的总体相依性水平,危机传染效应显著;与CVine Copula和D-Vine Copula方法相比,R-Vine Copula更适合来刻画我国房地产产业链的相依结构特征.     

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。     

房地产行业的数学建模分析

分别建立了需求模型,供给模型,房地产与其他产业的关系模型,房价模型及房地产发展趋势的预测模型,并对影响模型的相应因素做了简要的分析.     

房地产行业供需模型及调控模型的研究

首先,以房地产市场的非均衡计量经济模型为基础,得到房地产住房供需模型;然后根据"在有确定调控结果的前提下找出具体调控策略"的思想,建立了与房价、住房需求、住房供给有关的倒向常微分方程作为房地产调控模型,为政府提供倒向调控依据,并根据房地产的可持续发展模型检验调控策略的成效.