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2010—2011学年第二学期
数学建模
1
海市房价预测模型
摘要
威海地处山东半岛东北角，地理位置特殊。作为一个沿海城市，威海市积极
响应国家政策，经济发展水平不断提高，威海作为最适宜人类居住的城市吸引了
一大批人们来这里定居。同时威海与韩国、日本交流频繁，留学生、外国友人也
在这座城市里留下了足迹。作为一个发展中的城市，房价是影响人们在此定居的
一个很重要的因素。加之全国房价一直在高速上升，在这几年过程，一直有关于
房价拐点的争论。是否楼市的拐点真的到来？我们决定建立数学模型，分析一下
威海市的房价发展趋势，给相关机构提供参考。
我们都知道影响房价的因素众多，大的方面有，国家的宏观经济环境，国家
的宏观调控，地方政府对宏观调控的执行力，人民的住房需求，热钱的投机。而
宏观调控的手段众多，如廉租房建设，经济适用房建设，提高税收，打击投机，
企业房贷资金紧缩，提高准备金率，不批准房地产企业上市圈钱等等。
影响房价的因素不同地区各不相同，影响威海市房价的主要因素是什么？是
怎样影响房价的？我们希望通过这次建模找到答案。
关键字：线性模型居民人均年收入建房成本房价
2
一、问题重述
全国房价一直在高速上升，威海市也是如此，在这几年过程，一直有关于房
价拐点的争论。是否楼市的拐点真的到来？需要建立模型进行推测。
影响房价的因素众多，大的方面有，国家的宏观经济环境，国家的宏观调控，
地方政府对宏观调控的执行力，人民的住房需求，热钱的投机。而宏观调控的手
段众多，如廉租房建设，经济适用房建设，提高税收，打击投机，企业房贷资金
紧缩，提高准备金率，不批准房地产企业上市圈钱等等。除去宏观调控政策，还
有城市的自身因素，比如建材价格水平，城市发展水平，GDP总量等等，都会对
房价产生影响。找出影响房价的主要因素对于建立房价短期预测模型尤为重要。
二、问题分析
数据收集：影响建模的因素众多，需要忽略次要因素，提取出主要因素建立
模型，经过数据分析，我们得出影响房价水平的三个因素，一个是人均存储，一
个是GDP水平,，最后一个是建房成本。
收集数据如下：
①影响因素：
20042005200620072008200920102011
因素年份
建筑成本/元836.021008.811169.771368.531583.451780.351969.361944.70
GDP/亿元1019411112124551397516285185372011722235
人均储蓄/元1453315897183622099823247277733266722235
表2.1影响因素
②房价水平：
年份2004200520062007
房价/1712.51928.02278.53705.0
元
年份2008200920102011
房价/3328.83645.03586.04168.0
元
表2.2房价水平
房价与时间关系图：
3
4500
4000
35
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