数学建模论文-住房投资分析Word文档下载推荐.doc
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在当前的房地产红火以及政府宏观调控的大形势下，房屋价格很难有相当明显的下跌，由于房屋价格等相关因素有着十分明显的地域性差异，为了使讨论更为形象和直观，本文主要以重庆市为例进行展开分析。
基本可以在国内二线城市进行推广应用。
模型假设
（1）假设在一段时间内，房地产业在相关政策、市场供求等方面不会出现幅度十分巨大的变化。
（2）假设在一段时间内，模型中所购房屋的物业费、贷款利率不会产生很大的波动。
（3）假设在一段时期内，通货膨胀率对住房投资不产生影响
符号说明
符号
说明
单位
A
每月还贷数额
元/年
T
贷款年限
年
C
购房资金
元
贷款利率
平均年租金盈利
平均年缴纳物业费
房屋折旧率
房屋同比价格变化指数
截止第年盈利的累计值
交纳住房贷款利息
投资所购房屋的面积
房屋价格
元/平米
x
房屋租金
P（x）
出租率
模型的建立与求解
模型一：
商品房销售价格与全市生产总值关系模型
我们选取了房地产开发投资，商品房销售价格与全市生产总值有着密切关系的指标进行研究。
我们采用多元线性回归模型利用SPSS统计软件分别对两个指标与全市生产总值进行线性回归，得到线性回归方程和相关系数。
即
y1=0.5819*x1+0.4181*x2-0.07
R^2=0.843
模型二：
基于GM（1，1）对房价的预测模型
GM（1，1）模型是灰色系统理论的一种预测模型，它以不确定性系统为研究对象，通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控，从而预测事物未来的发展状况。
该模型是一种时间序列预测模型，它能根据少量信息建模和预测，因而得到广泛的应用。
灰色系统理论预测方法主要是GM模型的建立和求解。
GM模型一般对应一个微分方程，微分方程的求解形成一个预测模型的函数方程。
GM（1，1）建模过程和机理如下：
①设原始数据序列＝（
（1），
（2），…，（n））
其中，（k）≥0，k＝1，2，…，n
②对做一次累加，生成数列:
=（
（1），
（2），…，（n））
其中，（k）＝，1，2…，n
③构造数据系列B和数据向量Y：
B＝，Y＝
④确定参数a和b。
采用最小二乘法对待定系数求解则有：
＝
⑤白化方程+a＝b的解为：
＝（－）+
⑥GM（1，1）模型的时间相应列为：
⑦还原值为：
⑧模型精度检验：
1）计算均方差比C：
C＝其中
2）计算小误差概率p：
统计满足式子（其中k=1,2,…n）的e（k）的个数,若此数为r，则。
对于建立的模型是否优良，一般要进行均方差检验和小概率误差检验。
一般地，相对误差越小越好（因为C值小，说明残差方差小，样本方差大）。
而小误差概率p越大越好（因为越大，说明残差与残差平均值之差平均值之差小于给定值0.6745S1的点越多）。
对于已建立的GM（1，1）模型是否有效，一般参考精度检验表1.
表1灰色系统预测精度检验等级参照表
精度等级
均方差比值
小误差概率
一级
0.35
0.95
二级
0.50
0.80
三级
0.65
0.70
四级
0.60
2计算过程
以2000－2010年商品价格作为依据（有重庆市统计信息网提供），对重庆市商品放价格进行预测。
①建立2000－2010年重庆市商品房均价序列值：
＝（1740，1831，2162，2283，2738，2539，2691，3157，3906，4126，5548）
②对做一次累加，生成数列：
＝（1740，3571，5733，8016，10754，13293，15894，19051，22957，27083,32631）
，
④确定参数a和b：
⑤确定模型
1801.9
其时间相应序列为：
⑥模型精度检验：
，精度为一级。
2）计算小概率误差：
所以，p=1>
0.95,精度为一级。
参照灰色系统预测精度检验等级（表1），灰色预测模型综合精度等级为一级，模型预测结果有效。
因此，模型：
，可用于预测重庆市商品房价格。
根据上述预测模型，计算得到2011－2015年重庆市商品房价格的预测值表（表2）。
年份
2011
2012
2013
2014
2015
商品房价格（元/平方米）
6770
8480
10600
13200
16400
3）根据数据，用MATLAB进行拟合，图形如下所示，对比计算出来的数据，基本吻合。
3预测结果分析
从预测的结果可以看出，今后五年重庆市商品房价格将呈现上涨趋势。
推动重庆市商品房价格持续上涨的原因主要包括需求和供给两个方面。
从供给的角度看，在供应和需求一定的情况下，成本的上涨将推动房地产价格的上涨。
房地产开发成本主要由地价和建筑材料价格组成，土地资源的不可再生性，决定了土地价格的总体上行趋势。
受钢材、水泥等主要建筑材料价格和人工成本上涨的影响，建筑安装工程的价格也逐年上涨，直接推高了商品房价格。
因此，不断提高的房地产开发成本将成为客观事实。
从需求的角度看，随着城镇化水平的提高、城镇人口和城镇投资的增加、城镇居民可支配收入和流动性指标的高速增长，需求量将会持续增长。
4决策：
通过对以上模型的分析，投资者如果想在重庆投资住房，那就得尽快买。
重庆的房价存在较大的上升空间。
投资收益的利润函数：
假设投资所购住房面积为，第年该房价格，需缴纳住房贷款利息，每年盈利为，累计盈利为，房屋同比价格变化指数为，折旧率为，每年租金盈利为，物业费为，则有如下关系：
该房实际价格：
年盈利满足：
所以，此次投资的最终利润为：
模型三：
租金收益模型
由需求价格弹性可知，商品价格下跌，往往导致需求量增加；
相反价格上涨，则会抑制需求量甚至导致其下降。
因此租金的定位，将直接关系到其成功租出的可能性（即租出率），而与出租率相对应的，是住房的空置率。
房屋租出率随价格变化表
每平米价位/元
14
18
22
26
30
100%
92%
75%
32%
据重庆房产网数据统计
以重庆市为例，中等质量住宅的平均出租价格区间为，不妨假设出租价格时，租出率为1；
出租价格时，租出率为0。
由此可设出租率随出租价格变化曲线近似可视为抛物线（如下图）。
出租率随出租价格变化图
则有此变化函数为：
其中表示出租价格，为对应的出租率。
则每月出租收益期望额为：
由此得其每月出租收益期望额分布图如下：
每月出租收益期望额随价格变化图
结合的取值区间以及图像发现，当时，计算得收益期望有最大值，因此该房每年的最大出租收益期望值为。
模型四：
购房贷款决策
假设现有购房资金万元。
其选择等本金还贷方式，年限为25年，根据2011年4月6日起执行的贷款利率政策,贷款利率为6.8%，考虑到国务院新政策出台不久，忽略其影响.则有关系式：
总利润=升值利润+租金利润-折旧损失-物业费-还贷利息
方案一：
不贷款买房（贷款金额为零）。
在此情况下，其可购得房屋面积为：
其中指其购房时房屋每平米的价格。
应用利润关系式，其第一年的收益为：
方案二：
贷款金额为买房总价的40%（最大贷款额）。
在此情况下，可以购得的住宅面积为：
同样应用利润关系式，其第一年的收益为：
结合重庆市现有数据，可以赋值：
，（折旧率的计算公式为：
，而残值规定为0.05，砖混结构住宅寿命理论为50年），根据近期重庆市统计信息网资料,内五区商品房销售均价为6165,所以取，
将数据分别代入以及中，计算得：
显然，
而在接下来的几年中，本金还贷方案的还贷利息会逐年减少，利润更丰，因此，在现有的政策背景、房地产业界大环境和大趋势下，选择更高的贷款额，购买更大面积的住宅，往往能够获得更高、更可观的收益。
购房面积的确定
根据3.1中得出的结论，要尽可能多的获得收益，就需买较大面积的住宅，因此，做出决策：
在能力允许的范围内尽可能投资较大面积的房。
故有：
模型五：
风险模糊评价模型
本模型力图采用多层次模糊评判模型对个人房产投资风险给予一个定性与定量相结合的分析。
一、个人房产投资风险的定性分析
一般来讲，个人的房产投资行为而临着如下的投资风险：
1.1金融风险：
房贷利率变化风险、通货膨胀、买方的支付风险。
1.2房产自身风险：
房产所处的位置、环境，物业管理水平。
1.3政府行为风险：
政府的政策风险。
1.4市场风险：
开发商的资金风险、投机行为、流动性风险、对未来的预期。
二、个人房地产投资风险模糊综合评判数学模型
2.1建立评判对象的因素集
U=（u1,u2,u3,u4）
U为各评判因素组成的集合，即U=（金融风险，政府风险，市场风险，房产自身风险）。
每个一级指标下设若干指标，见表1
表1风险因素综合评价体系
风险因素Ui
子准层因
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