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  1. 抑制房地产泡沫问题 数学建模

  2. 近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况。房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。因此如何有效地抑制房地产价格上扬，是一个备受关注的社会问题。现在请你就以下几个方面的问题进行讨论： 1．建立一个城市房价的数学模型，通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析； 2．通过分析找出影响房价的主要因素； 3．给出抑制房地产价格的政策建议； 4．对你的建议可能产生的效果进行科学预测和评价。 很抱歉，本文没有图形，不是很好。请下载这个资源吧：《抑制房地产泡

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-07
    • 文件大小：81kb
    • 提供者：cnlcc

  1. 数学建模房地产业发展问题

  2. 住房问题是关系民生的大问题。自2001年以来，随着居民生活水平提高，居民消费结构升级带动产业结构升级，工业化进程加快和城镇化率快速提高，使中国经济进入了以住房、汽车、电子通讯、能源和基础原材料业较快发展的新一轮增长周期。其中，房地产、钢铁、水泥等行业投资迅猛增长，带动了整个固定资产投资的快速增长。2004年1-2月份固定资产投资完成额增长53％，经济运行中出现了新的不平衡，能源、运输供应紧张，居民消费品价格指数(CPI)开始走高（6月同比上涨5％），中国经济运行出现偏热的迹象。 从2003年下

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2009-05-17
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：yinwt111

  1. 抑制房地产泡沫问题的模型设计

  2. 第二届苏北数学建模联赛优秀论文： 第1篇论文.抑制房地产泡沫问题的模型设计 第2篇论文.模糊数学在房地产估价问题上的应用与评估 这两篇论文都很详细，是两个不错的实例。 注： 近几年来，我国各大城市的房价出现了普遍持续上涨、高居不下的情况。房价的上涨使生活成本大幅增加，导致许多中低收入人群买房难。因此如何有效地抑制房地产价格上扬，是一个备受关注的社会问题。现在请你就以下几个方面的问题进行讨论： 1．建立一个城市房价的数学模型，通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析； 2．通过分析找

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：cnlcc

  1. 房地产发展问题 数学模型

  2. 摘要: 本文讨论了影响房地产价格的主要因素，找出了价格和其主要因素之间近似成线性关系，从而建立表示房地产价格的数学模型——多元线性回归模型，并对模型进行了全方面的论述，得出求解其中各个参数的方法，并最终求出房地产价格。建模过程中，首先用科学分析的方法，确定主要因素并对其作数学抽象，再针对各因素综合运用多种数学方法进行分析求解。第一，用概率论与数理统计的方法找出价格和各个因素之间的近似线性关系，确定模型；第二，用最小二乘法求解模型中的参数；第三，用回归分析确定模型精度及检验，从而得出一个完整的数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：olh2008

  1. 房地产业发展问题 数学建模

  2. 本科第二题房地产业发展问题 住房问题是关系民生的大问题。自2001年以来，随着居民生活水平提高，居民消费结构升级带动产业结构升级，工业化进程加快和城镇化率快速提高，使中国经济进入了以住房、汽车、电子通讯、能源和基础原材料业较快发展的新一轮增长周期。其中，房地产、钢铁、水泥等行业投资迅猛增长，带动了整个固定资产投资的快速增长。2004年1-2月份固定资产投资完成额增长53％，经济运行中出现了新的不平衡，能源、运输供应紧张，居民消费品价格指数(CPI)开始走高（6月同比上涨5％），中国经济运行出现

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2009-08-02
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：iamah

  1. 组合预测模型在成都房地产价格中的应用

  2. 房地产系统是个复杂的系统。在它的 发展中受到宏观和微观多种因素的影响。 这让作为房地产系统发展情况主要反映的 房地产价格的预测变得困难。在房地产价 格的研究中．不同的学者从不同的角度建 立了不同的经济计量模型，例如灰色模型、 灰色一马尔科夫预测模型、层次分析模型、 N次多项式模型等对房地产的价格进行了 模拟和预测．目前预测成都房地产价格的 只有灰色一马尔科夫预测模型。但是由于 单一模型的假设条件及适用范围存在这样 或那样的局限性，使用单一的预测模型往 往使许多有用的经济信息得不到有效的利 用。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-08-01
    • 文件大小：328kb
    • 提供者：lxp10114

  1. 房价分析与预测模型（基于多元回归模型）

  2. 兼顾时间序列模型和多因素回归模型来预测房地产价格，对市场自发展趋势和外部因素影响得出的合理的模型

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-01
    • 文件大小：176kb
    • 提供者：qiuxuebuyi

  1. 基于岭回归分析在房价中的仿真预测(1)

  2. 本文以数据结构中的模块化思想为指导,提出房价预测的研究框架. 根据研究框架中对小样本数据的处理方法,首先运用主成分分析法对众多影响房价的因素进行筛选,得出影响房地产价格的综合指标，并采用了时差相关分析法得到各个影响因素的先行指标、同步指标、滞后指标。然后建立岭回归模型并对长沙房价进行了仿真预测,同时对结果进行了误差分析,得到2010年与2011长沙市的商品房销售价格将分别同比增长9.58%和11.32%的结论.同时还认为, 人口净增率、竣工面积和施工面积是影响长沙房地产价格的主要因素。

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2011-05-13
    • 文件大小：335kb
    • 提供者：xiaxin4950124

  1. 网上购物系统

  2. 网上购物系统最新网上购物系统 后台管理具体描述如下： (1) 公告管理最新网上购物系统 ◆ 添加公告，包括公告标题和公告内容等； ◆ 修改公告； ◆ 删除公告。 (2) 商品管理 ◆ 添加商品类别；最新网上购物系统 ◆ 修改商品类别； ◆ 删除商品最新网上购物系统 类别。 ◆ 添加商品信息，包括商品类别、名称、编最新网上购物系统 号、所属公司等信息； ◆ 商品图片的上传、修改和删除最新网上购物系统 ； ◆ 修改商品信息； ◆ 删最新网上购物系统 除商品信息； ◆ 查看商品信息。 最新网上购

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-18
    • 文件大小：412kb
    • 提供者：zhaofeiyan61

  1. 房地产价格模型

  2. 关于房地产价格与各影响因素之间的关系，建立数学模型，并用到spss,matlab等软件求解，涉及灰色关联度模型，灰色预测模型，主成分分析等模型。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-29
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：u011544333

  1. 中国住宅房地产价格影响因素实证分析

  2. 中国住宅房地产价格影响因素实证分析，王浦，，自上世纪90 年代以来，我国房地产开发规模以每年平均20%左右的速度高速增长，房地产行业空前繁荣，在整个国民经济中的地位也举足轻

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-02
    • 文件大小：340kb
    • 提供者：weixin_38704701

  1. 基于ARDL模型的我国房地产市场需求影响因素分析

  2. 基于ARDL模型的我国房地产市场需求影响因素分析，李春燕，熊剑，本文基于ARDL模型，利用1998~2011年的月度数据，对我国房地产市场有效需求的影响因素进行了分析，结果表明：房屋销售价格对房地产需�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-10
    • 文件大小：465kb
    • 提供者：weixin_38621630

  1. 房地产价格影响因素分析

  2. 房地产价格影响因素分析，马惠新，，进入20世纪90年代以来，我国房地产进入了一个前所未有的兴旺发达期，房地产开发规模正以每年平均20%左右的速度增长，在整个国民经�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：350kb
    • 提供者：weixin_38559346

  1. 关于房价预测数学模型

  2. 通过建立数学模型分析影响房价的因素 1．建立一个城市房价的数学模型，通过这个模型对房价的形成、演化机理进行深入细致的分析； 2．通过分析找出影响房价的主要因素； 3．给出抑制房地产价格的政策建议； 4．对你的建议可能产生的效果进行科学预测和评价

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-15
    • 文件大小：381kb
    • 提供者：qq535730300

  1. 二手房数据分析报告.pdf

  2. 北京市房地产市场是我国房地产市场中最为发达，也是最具有代表性的房地产市场之一。 什么样的因素影响着北京市商品房的销售价格？价格上的巨大差异又是怎样产生的？ 本案例收集了北京城内六区16210套在售二手房相关数据，试图揭开影响房价因素的神秘面纱！

  3. 所属分类：讲义