上海世博会推动上海房地产业发展影响效应的线性回归分析及灰度预测模型.doc
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1、禊恼赢喵樊潞钶洇上海世博会推动上海房地产业发展影响效应的线性回归分析及灰度预测模型禊恼赢喵樊潞钶洇摘要:房地产业的发展与诸多因素密切相关,采用线性回归就上海世博会对上海房地产业的影响效应进行分析,得到了上海世博会影响上海房地产价格等因素的相关系数,证明上海世博会不但推动了上海房地产业的快速发展,而且也成为推动上海经济增长的重要引擎;针对上海世博会对上海房地产业的影响,根据1999年2009年的数据采用灰度预测模型,对其影响力进行了相关预测,得到了2010年的上海房地产业的发展趋势。禊恼赢喵樊潞钶洇关键词:上海世博会;房地产;线性回归;灰度预测;禊恼赢喵樊潞钶洇一问题的提出禊恼赢喵樊潞钶洇201
2、0年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始,世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。禊恼赢喵樊潞钶洇长久以来,人们关于对房地产问题的分析和预测一直没有停止过。房地产业发展涉及到国计民生的众多行业,其受各种因素的多元化影响,对于房地产业发展相关问题的有效研究可以对国民经济的健康可持续发展产生积极的影响。从2003年下半年开始,房地产业在发展过程中出现了部分地区房地产投资过热、房价上涨过高的现象,各项指标表明中国房地产存在一定程度的泡沫。为保持经济健康稳定的发展,近年来,中央政府综合运用经济、法律和必要的
3、行政手段,以区别对待和循序渐进的方式,对房地产业连续出台了一系列宏观调控政策。但房地产市场仍然存在住房供给结构不合理、部分城市房价上涨太快、中低收入居民住房难以满足等问题。2008年,在世界金融危机和国内经济下行的双重外部压力下,在行业自身调整的内部推动下,全国房地产市场出现了周期性变化,由增长期转变为衰退期,2009年世界经济形势非常严峻,这场百年一遇的金融危机,目前尚看不出何时会到底,最坏的时间或许还没有到来,世界经济步入衰退,已没有什么悬念,这必将对我国房地产业产生巨大影响。随着2010年上海世博会在中国成功的举办,针对上海世博会对房地产发展中房地产价格、居民平均消费水平、人均GDP占有
4、量、人口密度、房地产施工面积、房地产开发投资额、房地产投资成本和购置土地单价七个主要因素的影响,本文采用一元线性回归和多元线性回归,就上海世博会对上海房地产业的影响效应,分别建立了相应的数学模型进行了分析,并得出了相应的结论,得到了上海世博会影响上海房地产价格等诸多因素的相关系数,定量地分析并说明了上海世博会不但推动了上海房地产业的快速发展,而且也成为推动上海经济增长的重要引擎。禊恼赢喵樊潞钶洇由于商品房年销售量一般受建设周期、政策、社会环境、管理水平、资金来源等因素的影响,总是处于不停的波动变化之中,是一个典型的不确定性问题。目前,研究不确定性系统的常用方法有概率统计、模糊数学和灰色系统理论
5、。概率统计要求大样本,且样本有较好的分布规律;模糊数学研究对象是内涵明确、外延不明确“认知不明确”问题。由于影响商品房年销售量的因素较为复杂,很难得到明确的概率分布,加之信息不全面,给使用统计方法和模糊数学方法造成了困难。灰色系统着重研究“小样本、贫信息不确定”问题,即灰色系统为部分信息已知,部分信息未知的系统。灰色系统通过原始数据的整理来寻求数据的变化规律,这种整理方式称为灰色序列生成,通过生成变换可将无规序列变成有规序列。灰色模型通过灰色生成挖掘潜在的规律,经过灰色差分方程与灰色微分方程之间的互换来实现利用离散的数据序列建立连续的动态微分方程。文章针对上海世博会对上海房地产业的影响,根据1
6、999年-2009年的数据采用灰度预测模型,对其影响力进行了相关预测,得到了2010年的上海房地产业的发展趋势。禊恼赢喵樊潞钶洇综上所述,根据世博会的举办对上海各行各业的影响,我们就世博会对上海房地产的助推作用,提出了两个问题,问题如下:禊恼赢喵樊潞钶洇1通过对诸多房地产影响因素的线性回归分析,明确上海世博会对房地产是如何影响的,其相关系数的大小?禊恼赢喵樊潞钶洇2. 采用预测理论,就上海世博会对房地产的影响,预测房地产是如何影响房价的?禊恼赢喵樊潞钶洇二变量及符号的说明禊恼赢喵樊潞钶洇三模型的基本假设禊恼赢喵樊潞钶洇2002 年12 月3 日,上海申办世博成功给上海带来了无限商机,房地产业是
7、国民经济的“晴雨表”。从宏观和微观上反映影响房价的因素很多,如城市经济发展水平,房屋供求关系,物价指数,土地交易价格等等,本文选取了房地产价格,居民平均消费水平,人均GDP占有量,人口密度,房地产施工面积,房地产开发投资额,房地产投资成本和购置土地单价七个主要因素作为研究对象,采用一元线性回归和多元线性回归,就上海世博会对上海房地产业的影响效应,分别建立了相应的数学模型进行了分析,并得出了相应的结论,得到了上海世博会影响上海房地产价格等诸多因素的相关系数,在具体建模过程中,根据以下条件研究房屋价格与这些因素之间的关系:禊恼赢喵樊潞钶洇1.忽略各种炒房行为和政府宏观调控对于房价的影响;禊恼赢喵樊
8、潞钶洇2.忽略消费者理念和其他消费成本对房价的影响;禊恼赢喵樊潞钶洇3.在一定时期内,一个地区的人口密度较为稳定,不会有太大的变化;禊恼赢喵樊潞钶洇4.房价建造成本一项用土地价格进行代替;禊恼赢喵樊潞钶洇5.采用2010年上海年鉴及互联网的数据,经过整理、分析和建模等综合处理。禊恼赢喵樊潞钶洇四问题的分析及模型的建立禊恼赢喵樊潞钶洇4.1 世博会对房地产的影响分直接影响与间接影响禊恼赢喵樊潞钶洇4.1.1 直接影响禊恼赢喵樊潞钶洇(1)对住宅需求和场馆建设的拉动禊恼赢喵樊潞钶洇据调查,因世博场馆等建设造成的居民动迁而带动的住房需求应在430万平方米以上,这个新增住房的面积,差不多相当于上海市2
9、002年全年商品房销售总面积的15-22%。建造世博会的场馆将投入大约30亿美元的资金,相当于上海市2002年全市房地产投资额的三分之一,约占全年固定资产投资总额的九分之一左右。根据乘数效应,由此而拉动的新一轮旧区改造和交通、通信等城市基础设施等延伸领域投资,将是直接投资的10倍以上,因此它所拉动的固定资产总投资将达2600亿元左右。禊恼赢喵樊潞钶洇(2)对上海房价的拉动禊恼赢喵樊潞钶洇据对浦东、黄浦和卢湾三区的调查,自2002年12月3日上海取得世博会举办权以来,短短几年房屋单价就上涨了200-500元,平均涨幅达10-15%。有些距离世博会场馆较近的高档楼盘的涨价甚至超过了千元。专家估计,
10、 上海房价走势在2010年左右达到阶段性顶部, 随后会出现下调。由于世博的影响, 这个阶段性顶部的迹象至少现在还看不出来。2010年世博会举办以前,房价继续保持着缓慢上升的走势,世博会期间有一定的起伏,总体房价呈向上态势。世博会开幕的这一阶段, 维持上海房价的缓慢应该是有利于上海房地产业的健康发展的,这是因为由世博会而带动的对基础设施和环境改善的巨额投资,自然使上海房地产的品质得到极大提高,所以因价值提升而带动的价格上升是必然的,同时也是合理的.禊恼赢喵樊潞钶洇4.1.1 间接影响禊恼赢喵樊潞钶洇(1)推动房地产业GDP的稳步增长禊恼赢喵樊潞钶洇分析上海1992-2002年房地产业增加值和GD
11、P的关系,可以看到,上海经济持续高速增长的11年,也是房地产业快速发展的11年。房地产业的发展为全市的经济增长做出了重要贡献,而上海经济的高速增长反过来又支持了房地产业的持续稳定发展。1992-2002年上海市增长率、房地产业增加值增长率以及房地产业增加值占比重的情况,如下图。禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇(2)提升房地产业的开发理念和品质,促进上海房地产市场的国际化禊恼赢喵樊潞钶洇在目前全球经济日趋一体化的背景下,“世博经济”是开放性经济。巨大的商机不仅吸引国内企业,也吸引着境外的房地产企业,尤其是世界级企业集团正凯觑着这个“世博”大蛋糕。世博会的举办极大提升精益房地产开发品质,提高上海国
12、际知名度,吸引更多的境外、市外人士到上海投资、工作和置业,更多的跨国公司将来上海投资或将总部迁入上海, 拉动上海高档商品房、办公楼等房地产业的繁荣。禊恼赢喵樊潞钶洇4.2 房地产价格的影响因素研究禊恼赢喵樊潞钶洇4.2.1问题二要求我们得出房价的影响因素,通过国家统计局数据库和上海市统计年鉴查阅到1999年到2009年上海房屋销售价格,居民消费水平,人均GDP,房屋竣工面积等数据(详见附表1)。根据假设,各个因素均与房屋价格存在线性关系,问题简化为各个变量与房屋价格之间的线性回归问题,最后,我们将房屋价格与各个关系进行多元线性回归,得出上海房屋价格与各个影响因素之间的函数关系。禊恼赢喵樊潞钶洇
13、4.2.2 模型的建立及求解禊恼赢喵樊潞钶洇根据假设,我们分别对上海的房屋价与各个影响因素建立一元线性回归模型。首先,分别绘制出各个因素与房屋价的散点图,再利用MATLAB统计工具箱对各个点进行一元线性回归,得出相应的回归直线方程和相应参数。最后,通过相关系数等参数对回归方程的显著性进行评估,确定变量之间是否具有显著的线性关系。禊恼赢喵樊潞钶洇1. 上海房产价格与居民收入水平关系分析;禊恼赢喵樊潞钶洇上海房地产销售价格与上海居民平均消费水平的关系禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇图1.上海房地产价格与上海居民平均消费水平关系图禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇方差来源禊恼赢喵樊潞钶
14、洇偏平方和禊恼赢喵樊潞钶洇自由度禊恼赢喵樊潞钶洇方差禊恼赢喵樊潞钶洇F 比禊恼赢喵樊潞钶洇F禊恼赢喵樊潞钶洇显著性禊恼赢喵樊潞钶洇回归禊恼赢喵樊潞钶洇1.8442e+008禊恼赢喵樊潞钶洇1禊恼赢喵樊潞钶洇1.8442e+008禊恼赢喵樊潞钶洇377.22禊恼赢喵樊潞钶洇5.1174禊恼赢喵樊潞钶洇*禊恼赢喵樊潞钶洇剩余禊恼赢喵樊潞钶洇 4.4e+006禊恼赢喵樊潞钶洇9禊恼赢喵樊潞钶洇4.8888e+005禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇10.561禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇总和禊恼赢喵樊潞钶洇1.8882e+008禊恼赢喵樊潞钶洇 10禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇
15、禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇表2. 上海房地产价格与上海居民平均消费水平关系拟合结果报告禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇通过MATLAB计算程序可以得到:回归方程为:y = 6040.6434+ 1.0043x,相关系数=0.9767,F分布的自由度d1=1,d2=9,我们可以发现,相关系数=0.9767比较接近于1,两个变量有极显著的相关性,因此,回归模型成立。禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇2.上海房地产价格与上海人均GDP关系分析:禊恼赢喵樊潞钶洇上海房地产价格与上海人均GDP的关系禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇图2.上海房地产价格与上海人均GDP关系图禊恼赢喵樊潞
16、钶洇方差来源禊恼赢喵樊潞钶洇偏平方和禊恼赢喵樊潞钶洇自由度禊恼赢喵樊潞钶洇方差禊恼赢喵樊潞钶洇F 比禊恼赢喵樊潞钶洇F禊恼赢喵樊潞钶洇显著性禊恼赢喵樊潞钶洇回归禊恼赢喵樊潞钶洇3.2617e+009禊恼赢喵樊潞钶洇 1禊恼赢喵樊潞钶洇3.2617e+009禊恼赢喵樊潞钶洇170.37禊恼赢喵樊潞钶洇5.1174禊恼赢喵樊潞钶洇*禊恼赢喵樊潞钶洇剩余禊恼赢喵樊潞钶洇 1.723e+008禊恼赢喵樊潞钶洇 9禊恼赢喵樊潞钶洇1.9144e+007禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇10.561禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇总和禊恼赢喵樊潞钶洇3.434e+009禊恼赢喵樊潞钶洇 10禊恼赢喵樊潞钶洇
17、禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇表3. 上海房地产价格与上海人均GDP关系拟合结果报告禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇回归方程为:y = 18862.35+ 4.2234x,相关系数=0.94982,两变量具有非常显著的相关性,同时回归模型成立。禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇3.上海房地产价格与上海人口密度关系分析:禊恼赢喵樊潞钶洇上海房地产价格与上海人口密度的关系禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇图3.上海房地产价格与上海人口密度关系图禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇方差来源禊恼赢喵樊潞钶洇偏平方和禊恼赢喵樊潞钶洇自由度禊恼赢喵樊潞钶洇方差禊恼
18、赢喵樊潞钶洇F 比禊恼赢喵樊潞钶洇F禊恼赢喵樊潞钶洇显著性禊恼赢喵樊潞钶洇回归禊恼赢喵樊潞钶洇1.6248e+008禊恼赢喵樊潞钶洇 1禊恼赢喵樊潞钶洇1.6248e+008禊恼赢喵樊潞钶洇71.761禊恼赢喵樊潞钶洇5.1174禊恼赢喵樊潞钶洇*禊恼赢喵樊潞钶洇剩余禊恼赢喵樊潞钶洇2.0377e+007禊恼赢喵樊潞钶洇 9禊恼赢喵樊潞钶洇2.2642e+006禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇10.561禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇总和禊恼赢喵樊潞钶洇1.8286e+008禊恼赢喵樊潞钶洇 10禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇表4. 上海房地
19、产价格与上海人口密度的关系拟合结果报告禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇回归方程为:y = -49363.5193+ 20.651x,相关系数=0.88856,两变量具有较强的相关关系,同时回归模型成立。禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇4. 上海房地产价格与上海房地产施工面积关系分析;禊恼赢喵樊潞钶洇上海房地产价格与上海房地产施工面积关系禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇图4.上海房地产价格与上海房地产施工面积关系图禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇方差来源禊恼赢喵樊潞钶洇偏平方和禊恼赢喵樊潞钶洇自由度禊恼赢喵樊潞钶洇方差禊恼赢喵樊潞钶洇F 比禊恼赢喵樊潞钶洇F禊恼赢喵樊潞钶洇显著性禊恼赢喵樊潞钶洇
20、回归禊恼赢喵樊潞钶洇1.051e+008禊恼赢喵樊潞钶洇 1禊恼赢喵樊潞钶洇1.051e+008禊恼赢喵樊潞钶洇12.165禊恼赢喵樊潞钶洇5.1174禊恼赢喵樊潞钶洇*禊恼赢喵樊潞钶洇剩余禊恼赢喵樊潞钶洇7.7756e+007禊恼赢喵樊潞钶洇9禊恼赢喵樊潞钶洇8.6396e+006禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇10.561禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇总和禊恼赢喵樊潞钶洇1.8286e+008禊恼赢喵樊潞钶洇10禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇表5: 上海房地产价格与上海房地产施工面积关系拟合结果报告禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇回归方程
21、为:y = -7010.512+ 1.2082x,相关系数=0.88856,禊恼赢喵樊潞钶洇两变量具有非常强的相关关系,同时回归模型成立。禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇5. 上海房地产价格与上海房地产开发投资额关系分析:禊恼赢喵樊潞钶洇上海房地产价格与上海房地产开发投资额关系禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇图5.上海房地产价格与上海房地产开发投资额关系图禊恼赢喵樊潞钶洇方差来源禊恼赢喵樊潞钶洇偏平方和禊恼赢喵樊潞钶洇自由度禊恼赢喵樊潞钶洇方差禊恼赢喵樊潞钶洇F 比禊恼赢喵樊潞钶洇F禊恼赢喵樊潞钶洇显著性禊恼赢喵樊潞钶洇回归禊恼赢喵樊潞钶洇1.4006e+008禊恼赢喵樊潞钶洇
22、 1禊恼赢喵樊潞钶洇1.4006e+008禊恼赢喵樊潞钶洇29.459禊恼赢喵樊潞钶洇5.1174禊恼赢喵樊潞钶洇*禊恼赢喵樊潞钶洇剩余禊恼赢喵樊潞钶洇4.2792e+007禊恼赢喵樊潞钶洇 9禊恼赢喵樊潞钶洇4.7546e+006禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇10.561禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇总和禊恼赢喵樊潞钶洇1.8286e+008禊恼赢喵樊潞钶洇 10禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇表6.上海房地产价格与上海房地产开发投资额关系禊恼赢喵樊潞钶洇回归方程为:y = -3542.202+ 0.0010621x,相关系数=0.7659
23、8,两变量具有较强的相关关系,同时回归模型成立。禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇6. 上海房地产价格与上海房产投资成本关系分析:禊恼赢喵樊潞钶洇上海房地产价格与上海房产投资成本关系禊恼赢喵樊潞钶洇禊恼赢喵樊潞钶洇图6.上海房地产价格与上海房产投资成本关系图禊恼赢喵樊潞钶洇方差来源禊恼赢喵樊潞钶洇偏平方和禊恼赢喵樊潞钶洇自由度禊恼赢喵樊潞钶洇方差禊恼赢喵樊潞钶洇F 比禊恼赢喵樊潞钶洇F禊恼赢喵樊潞钶洇显著性禊恼赢喵樊潞钶洇回归禊恼赢喵樊潞钶洇1.3729e+008禊恼赢喵樊潞钶洇 1禊恼赢喵樊潞钶洇1.3729e+008禊恼赢喵樊潞钶洇27.12禊恼赢喵樊潞钶洇5
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