1、“.....同时在现今中国社会房屋有着极大的市场需求,居民在有足够购买力的情况下,普遍会选择购买房屋,所以在岗职工平均工资积代表了实际完成的房屋数量,可以作为供求关系中供应方的重要指标之,但并不是实际房屋实际数量,因此对房价的影响程度有所降低。,住宅的销售面积直观的反映出当前房地产市场的需求,是供求关系中需求方的重要指标之,对房地产开发商的投资有直接影响,影响未来房价的走向趋势。,中国人由于文化因素的影响,对房屋极其执着,有条件的家庭会全款报,司守奎,孙兆亮数学建模算法与应用第版国防工业出版社,孙波,罗志坤基于模型的哈尔滨房价走势前瞻哈尔滨商业大学学报,李继玲房价波动影响因素研究基于年数据的实证分析经济问题探索,。影响房价的因素选取选取的原则影响房价的因素非常的复杂,为了研究的可行性和简化操作过程,我们选取因素要遵循几点原则可操作性,即所需数据可......”。

2、“.....因此,在数据较少的情况下,灰色系统具有较高的参考值。但是,由于对房价的影响因素很多,相互之间的关系也复杂多变,仅仅通过简单的数量关系进行分析,很容易出现纰漏,讨论不全面,对很多因素的影响也无法体现,数据会存在定误差。所以,对房价的影响因素还需要进行基于灰色关联度的房价影响因素分析原稿对很多因素的影响也无法体现,数据会存在定误差。所以,对房价的影响因素还需要进行更加深入的研究和探讨,也需要对数据进行修改和补充并对处理结果进行定误差范围内的修正处理,最后得出比较稳定和准确的预测结果。参考文献姚翠友基于灰色关联分析的北京市房价影响因素分析首都经济贸易大学学报,趙丽丽,焦继文房价影响因素的灰色关联度分析据,模型精度受数据光滑度影响较大,个别变异点对模型精度影响较大。建立模型模型求解通过编写程序,对上述过程进行求解得预测结果显示,这个城市未来房价将会持续上涨......”。

3、“.....这可能与实际的房价变化趋势有所出入。造成该现象的原因是我们未考虑政策影响,近年来房价在政策的调控下已呈现下降趋势,由于,在数据不完备的情况下难以进行研究,从而无法得到准确数据。在数据不完整的情况下,灰色系统将在原始数据处理中找到系统变化规律并生成具有强规律性的数据序列。因此,在数据较少的情况下,灰色系统具有较高的参考值。但是,由于对房价的影响因素很多,相互之间的关系也复杂多变,仅仅通过简单的数量关系进行分析,很容易出现纰漏,讨论不全面,无论什么年龄段都会想要买房,人口数量的庞大造就了庞大的市场需求定程度上刺激了房价的提高。,由于现如今全国经济发展都较为迅速,银行利率远低于物价上涨速度,多数人不想手中资金贬值,所以多愿意选择购买保值增值的房屋,再加上本来就有购房需求的人群,对住房的需求供不应求,定程度上刺激了房价的增长......”。

4、“.....我们首先采用灰色关联度模型计算各影响因子与房价之间的相关性,然后运用等软件进行编程,利用模型来预测房价,结果显示这个城市未来房价将会持续上涨,经济发达地区房价上涨较快。,竣工面积代表了实际完成的房屋数量,可以作为供求关系中供应方的重要指标之,但并不是实际房间为,若要以数列为原始数据建立的模型可行,任意级比都落在该区间内。模型基于最小乘法的指数拟合曲线,容易产生误差,若进行长期预测,预测效果较差。模型的建模方法较为简单,尽管只有少量数据依旧可以进行计算,实用性很强,通过对原始数据的处理来白化灰色数据,呈现出定的规律性,使数据内在的发展规律,由于只需要少量的数,同样作为供求关系中的重要指标之,销售面积多则会有更多的人投入金额,促进房地产产业的稳步增长,同时,房屋销售面积的增多会导致些人盲目跟风,造成哄抬房价的情况,进而对房价进行影响。,由于房屋在中国文化中的特殊地位......”。

5、“.....居民在有足够购买力的情况下,普遍会选择购买房屋,所以在岗职工平均工资为系统因素,第个观测数据是,则称为因素的行为序列计算灰色绝对关联度,如果满足公式则为灰色绝对关联度计算灰色绝对关联度,如果满足公式为灰色相对关联度计算综合关联度。设,若满足,则称为与的灰色综合关联度。般情况下,根据所涉及的讨论方向不同可做轻微调整。模型的求解教师项目江苏省大学生创新创业训练计划性项目。摘要房价与普通民众息息相关,它受各地国内生产总值国民收入市场需求,供给等因素影响,在允许政府适当调控政策下,本文针对个城市房价的影响因素进行了分析,并对未来几年的房价利用数学模型进行了预测。我们首先采用灰色关联度模型计算各影响因子与房价之间的相关性,然后运用未考虑政策原因,直接用历史数据进行拟合预测,导致预测结果与实际数据可能有偏差。结语由于我国房地产市场形成时间较短......”。

6、“.....想要获得准确数据有较大难度。主成分分析回归分析的系统分析方法对数据要求较强,在数据不完备的情况下难以进行研究,从而无法得到准确数据。在数据不完整的情况下间为,若要以数列为原始数据建立的模型可行,任意级比都落在该区间内。模型基于最小乘法的指数拟合曲线,容易产生误差,若进行长期预测,预测效果较差。模型的建模方法较为简单,尽管只有少量数据依旧可以进行计算,实用性很强,通过对原始数据的处理来白化灰色数据,呈现出定的规律性,使数据内在的发展规律,由于只需要少量的数对很多因素的影响也无法体现,数据会存在定误差。所以,对房价的影响因素还需要进行更加深入的研究和探讨,也需要对数据进行修改和补充并对处理结果进行定误差范围内的修正处理,最后得出比较稳定和准确的预测结果。参考文献姚翠友基于灰色关联分析的北京市房价影响因素分析首都经济贸易大学学报,趙丽丽......”。

7、“.....近年来房价在政策的调控下已呈现下降趋势,由于未考虑政策原因,直接用历史数据进行拟合预测,导致预测结果与实际数据可能有偏差。结语由于我国房地产市场形成时间较短,所需要的时间序列较短,而且房地产市场的数据时刻更新变化,想要获得准确数据有较大难度。主成分分析回归分析的系统分析方法对数据要求较强基于灰色关联度的房价影响因素分析原稿我们选取个城市进行数据统计,由于数据量较大,我们仅以北京市为例。根据北京统计年鉴,北京市年到年的各因素数据,见下图。基于灰色关联度的房价影响因素分析原稿。,人口的增长必然导致房屋需求的增加,从供求关系的需求方面上导致房价增加。,供求关系是房价的主要影响因素之,所以作为供求关系中的重要指标之,竣工房屋面积对房价有较大影对很多因素的影响也无法体现,数据会存在定误差。所以,对房价的影响因素还需要进行更加深入的研究和探讨......”。

8、“.....最后得出比较稳定和准确的预测结果。参考文献姚翠友基于灰色关联分析的北京市房价影响因素分析首都经济贸易大学学报,趙丽丽,焦继文房价影响因素的灰色关联度分析同时在现今中国社会房屋有着极大的市场需求,居民在有足够购买力的情况下,普遍会选择购买房屋,所以在岗职工平均工资与房价有着较大的关联度。,人口的增长必然导致房屋需求的增加,从供求关系的需求方面上导致房价增加。,供求关系是房价的主要影响因素之,所以作为供求关系中的重要指标之,竣工房屋面积对房价有较大影响。灰色关联分析步骤设房的需求供不应求,定程度上刺激了房价的增长。灰色预测数据的检验与处理可容覆盖区间为,若要以数列为原始数据建立的模型可行,任意级比都落在该区间内。模型基于最小乘法的指数拟合曲线,容易产生误差,若进行长期预测,预测效果较差。模型的建模方法较为简单......”。

9、“.....实用性很强,通过对原始数据的等软件进行编程,利用模型来预测房价,结果显示这个城市未来房价将会持续上涨,经济发达地区房价上涨较快。,同样作为供求关系中的重要指标之,销售面积多则会有更多的人投入金额,促进房地产产业的稳步增长,同时,房屋销售面积的增多会导致些人盲目跟风,造成哄抬房价的情况,进而对房价进行影响。,由于房屋在中国文化中的特殊地位,间为,若要以数列为原始数据建立的模型可行,任意级比都落在该区间内。模型基于最小乘法的指数拟合曲线,容易产生误差,若进行长期预测,预测效果较差。模型的建模方法较为简单,尽管只有少量数据依旧可以进行计算,实用性很强,通过对原始数据的处理来白化灰色数据,呈现出定的规律性,使数据内在的发展规律,由于只需要少量的数统计与决策,常飞,范婷,岳智慧基于灰色关联度的房价影响因素修正分析长安大学学报,司守奎,孙兆亮数学建模算法与应用第版国防工业出版社,孙波......”。