1、“.....才将之间的个各因素确定为线性的在计算时为了节省时间又能够说明问题,所以只选用了几组数据针对模型中存在的问题,提出如下改进建议本模型选取了个代表性城市的数据进行分析,如果对更多的城市的统计数据样本进行模型运算,可以使精度更高本模型建立过程中忽略了众多因素对房价的影响,如考虑建成面积流动人口国家调控等因素等,应综合考虑各方面因素,以减小误差本模型建立过程中考虑各个因素与房价呈线性关系,但实际上线性不定是最好的选择,还可以考虑次多次等回归关系,所建立的模型会误差更小抑制房价的政策建议要解决目前房价过高的问题,应从开发成本和供求关系两方面综合考虑要把高的开发成本降下来,同时适当扩大开发量,调整供给结构,增加有效供给,培养和释放有效需求影响商品房开发经营成本的主体主体有两个,个是政府,个是企业自身两者必须同时努力才能达到降低成本的目的由模型分析可知......”。

2、“.....进行最优化规划和预算将其达到最低在生产资料方面,建筑材料的价格是个很重要的因素,尤其是对钢材混凝土等材料的价格进行有效的控制,使建筑材料的价格控制在定范围之内在人工费用方面,要提高切相关人员的工作效率,实施严格的管理制度,以减少不必要的人力财力资源的浪费仅采取降低成本的单向措施达不到降低住房价格的目的,因为房价总的来看是由供求决定的在调整供求结构方面,需要政府和企业共同努力,政府实现宏观调控,改善人民生活水平企业面对激烈竞争,必须要立足长远,居安思危当务之急是从需求引导和宏观控制两方面入手,采取措施消除非正常因素政府在政策引导上应采取措施,调整和引导供给与需求,缓解需求的压力实行租售并举,缓解市场压力如果以上建议都可以实现的话,成本就可以避免增加甚至可以降低,通过对供求关系调整,由其引起的价格上涨也可以得到控制,这样就可以有效的控制房地产价格的上扬陕西理工学院毕业论文第页共页参考文献中华人民共和国国家统计局年度数据,......”。

3、“.....魏宗舒等编著概率论与数理统计北京高等教育出版社,徐萃薇,孙绳武编著计算方法引论北京高等教育出版社,,徐滇庆房价与泡沫经济北京机械工业出版社,金勇进主编数字中国北京人民出版社,郝益东中国住房观察与国际比较第二版北京中国建筑工业出版社,赵媛媛河北省商品住宅价格影响因素分析河北农业大学,,,,,上海南京陕西理工学院毕业论文第页共页令则的最小二乘估计应使残差平方和达到最小,其中称实际值与回归值的差为残差由于是,的个非负二次型,故其极小值必存在,根据微积分的理论可知,只要求分别对,的阶偏导数,先对求阶偏导即可得到化简上式可得用表示序列和的协方差,表示序列的协方差,表示序列和的协方差,表示序列和的协方差,表示序列和的协方差,则上式可写成同理,由推出同理......”。

4、“.....由推出将写成矩阵相乘的形式则求解出参数的公式运用往年的统计数据对模型中各个参数的求解,经计算得各个协方差的值为通过矩阵运算得到,的值为将,代回原模型得ˆ陕西理工学院毕业论文第页共页利用表中的商品房平均销售价工薪收入城乡人均储蓄余额造价人均全年住房支出反推的值,即均储蓄余额与年份拟合曲线ˆ见图图下面运用拟合曲线,预测未来四年城乡人均储蓄余额......”。

5、“.....采用二次多项式进行逼近最为合理造价与年份拟合曲线ˆ见图图下面运用拟合曲线,预测未来四年住房造价,见下表表年份序号年份住房造价住房支出与年份拟合曲线运用建立拟合曲线通过实验发现,采用二次多项式进行逼近最为合理住房支出与年份拟合曲线ˆ见图图下面运用拟合曲线,预测未来四年住房支出,见下表表年份序号年份住房支出房价预测运用模型ˆ陕西理工学院毕业论文第页共页其中,,,的数据参见表表年份工薪收入元城乡人均储蓄余额元人住房造价元住房支出元代入数据求解得到年年的房价,见表表年份预测房价元参照年年的实际房价与年的预测房价数据,运用建立拟合曲线通过实验发现,采用二次多项式进行逼近最为合理房价与年份拟合曲线,见图图从预测的结果可以看出,房价的发展依然处于较强的增长状态......”。

6、“.....北京市政府应积极响应国家的宏观调控,实施国家的各项政策,坚决打击各种投机,抑制房价增长过快的问题模型的优化与政策建议模型的优化本模型采用统计规律建立起了表示房价的多元线形回归模型模型基于信息增益法判定影响房陕西理工学院毕业论文第页共页价的主要因素模型建立之后进行了修正,得到的结果比较符合实际方案简洁明了,易于操作并且建立过程中运用了数据拟合法进行评估及预测,使结果精度更高该模型仍然存在着很多问题,比如影响房地产价格的因素有很多,而在建立模型时忽略掉了些被认为不是很重要的因素除了模型中考虑到的影响房屋价格的因素之外,还有系列其他因素的影响房屋的结构质量功能新旧程度是影响房屋价格的重要因素其次房屋的层数层次和朝向不同,也会造成定的价格差异环境因素房屋所处位置是在城区还是在郊区,交通便利的繁华地段还是背街小巷,交通文化教育和社区服务都对房价产生很大的影响国家政策房价受政策因素的影响很大,在种情况下,政策因素往往成为房屋价格的决定因素例如加快工租房的建设......”。

7、“.....全面叫停第三套住房公积金贷款等以上几个因素对房价都有定的影响,但由于时间仓促和能力有限,不能对诸多因素进行考虑,仅考虑了影响比较大的因素由此采用的是把握主要矛盾,忽略次要矛盾的方法,因此该模型仍然具有种普遍性和代表性,在此基础上在考虑其他因素时,此方法仍然是适用的其次,确定模型参数的样本序列仅有组数据,在应用统计规律中,因为统计规律本来只是适用于些大样本甚至是无穷大序列,如果在样本很小的情况下应用,结果误差可能会很大ˆ得到的个值为表残差数据城市序号残差平均值根据表做出残差曲线,见图图因为的平均值为,相对于值来说非常小,可以把近似看成是,予以忽略不计则模型变为ˆ上述模型从理论上来说可以由个城市的工薪收入城乡人均储蓄余额造价人均全年住房残差陕西理工学院毕业论文第页共页支出等方面的信息来推求这个城市的商品房平均销售价利用表中的各个城市的工薪收入城乡人均储蓄余额造价人均全年住房支出......”。

8、“.....并和已知的商品房平均销售价作对比,来评价该模型的实用性模型计算值ˆ将上式右侧参数及矩阵数据带入可得模型计算值ˆ,结果见表表实际值均衡价格与计算值均衡价格对比分析根据表做出实际值均衡价格与计算值均衡价格对比,见图图由以上回归分析数据与实际数据对比可以看出,此模型基本上能满足精度要求,但还是存在许多不足之处,如实际数据不足,忽略了些相关因素,而且在以上讨论的不同因素之间还存在共线性问题等,所以模型有待进步改进优化模型应用影响房价的各个变量的预测选取北京为例,收集了北京从年到年与房价最相关的四个因素,见表然后对四个因素分别做出其与年份的拟合曲线,其中用代替起始年份年,代替年代替年再通过所求出的拟合曲线......”。

9、“.....运用建立拟合曲线通过实验发现,采用次多项式逼近最为合理工薪收入与年份拟合曲线ˆ见图图下面运用拟合曲线,预测未来四年工薪收入,见下表表年份序号年份工薪收入元城乡人均储蓄余额与年份拟合曲线运用建立拟合曲线通过实验发现,采用二次多项式进行逼近最为合理城乡蓄余额元人造价元平方米人均全年住房支出元城镇房地产开发投资亿元房价元平方米北京天津石家庄上海南京杭州福州武汉长沙成都昆明拉萨西安平均陕西理工学院毕业论文第页共页中包含中这样些样本,他们在上具有值设是子集中类的样本数根据划分子集的熵由下式给出,上式中充当第个子集的权,并且等于子集即值为中的样本个数除以中的样本总数根据上面给出的期望信息计算公式,对于给定的子集,其期望信息由下式计算,,其中是中样本属于类的概率由期望信息和熵可以得到对应的信息增益对于在上分支将获得的信息增益可以由下面的公式得到,确定主要因素计算每个属性的信息增益......”。