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基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动

作　者: 侯继松
导　师: 王玉贵
学　校: 四川师范大学
专　业: 人文地理学
关键词: 灰色理论灰色—马尔科夫预测模型成都市商品住宅
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 343次
引　用: 8次
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内容摘要

住房是人们生活的必需品,随着经济的发展、人们生活水平的提高、城市化进程的加快,改善居住条件成为了当今中国城市居民最重要的事情之一。强劲的需求导致了商品住宅价格的高涨,短短几年时间,有的城市房价已翻了几番。房价成了街头巷尾人们讨论的热门话题,“房地产泡沫”、“房奴”……成了时下最流行的词语。稳定房地产价格尤其是住房价格,是当前社会各界关注的焦点,也是我国房地产宏观调控的主要任务。商品住宅价格是各个城市经济发展的关键,是住宅市场的核心问题,是政府宏观管理和调控的指示器,是开发商投资决策的重要依据。商品住宅价格的涨落关系着城市的每根神经,关系着每个人的切身利益,房价已成了人们关注的热点。因此,从市场入手,寻求影响商品住宅价格各因素之间的相关关系,定量分析影响商品住宅价格变动的因子,把握商品住宅价格时间上的变动趋势以进行科学预测,对合理确定商品住宅价格,指导国家宏观管理与调控,促进住宅市场健康发展有着重要的意义。本论文主要以灰色理论为主要的研究工具和方法,文章先对影响商品商住宅价格的影响因素进行分析;再用成本理论、市场运行机制及供求弹性理论对商品住宅价格的变动规律进行研究;然后针对影响成都市商品住宅价格的具体因素进行实证分析;最后利用灰色系统理论,对影响成都市商品住宅价格的因素进行灰色关联度分析,得出影响成都市商品住宅价格各因素与住宅价格的关联度大小,找出主要因素,并构建灰色—马尔科夫预测模型对成都市商品住宅价格进行预测。通过本文的研究表明:1)影响成都市商品住宅的主要因素是家庭人均可支配收入、GDP及城市化水平,成都市商品价格的上涨是需求拉动的;2)把灰色系统理论运用于房地产价格变动的研究具有一定的可靠性和适用性,灰色—马尔科夫预测模型比GM(1,1)预测模型得出的结果更准确。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-10
1 综述  10-20
  1.1 课题研究的背景  10-12
  1.2 目的意义  12
  1.3 国内外对此课题的研究现状  12-20
    1.3.1 灰色理论  12-13
    1.3.2 影响住房价格的因素  13-18
    1.3.3 房价预测  18-20
2 商品住宅价格的构成及影响因素  20-27
  2.1 商品住宅价格的界定  20
  2.2 商品住宅价格的特征  20-22
    2.2.1 区域性  20-21
    2.2.2 单件性  21
    2.2.3 需求的敏感性  21-22
    2.2.4 政策性  22
    2.2.5 波动性  22
  2.3 商品住宅价格的构成  22-24
  2.4 商品住宅价格的影响因素  24-27
    2.4.1 经济因素  24-25
    2.4.2 物理因素  25
    2.4.3 环境因素  25
    2.4.4 政策因素  25
    2.4.5 社会因素  25-26
    2.4.6 心理因素  26-27
3 商品住宅价格形成理论  27-41
  3.1 成本理论  27-28
  3.2 商品住宅市场的运行机制  28-34
    3.2.1 动力机制  28
    3.2.2 价格机制  28-29
    3.2.3 供求机制  29-34
    3.2.4 竞争机制  34
  3.3 弹性理论  34-41
    3.3.1 住宅需求弹性  34-38
    3.3.2 住宅供给弹性  38-41
4 影响成都市商品住宅价格的因素  41-47
  4.1 经济因素  41-42
  4.2 城市环境  42-43
  4.3 城市规划  43-45
  4.4 人口因素  45
  4.5 心理因素  45-47
5 灰色关联分析和 GM（1，1）—马尔科夫预测模型  47-56
  5.1 灰色系统理论  47
  5.2 灰色理论与概率论、模糊理论的对比  47-48
  5.3 灰色关联分析  48-49
    5.3.1 关联分析方法的特点优势  48
    5.3.2 灰色关联分析步骤  48-49
  5.4 GM(1,1)模型  49-53
    5.4.1 建立 GM(1,1)模型的基本步骤  49-51
    5.4.2 模型检验  51-53
  5.5 马尔科夫预测  53-55
  5.6 GM（1，1）—马尔科夫预测模型  55-56
6. 成都市商品住宅灰色关联度分析  56-65
  6.1 成都市商品住宅灰色关联度计算  56-64
    6.l.1 商品零售价格指数  56
    6.1.2 城市居民消费价格指数  56-57
    6.1.3 商品住宅价格  57
    6.1.4 人均可支配收入  57-58
    6.1.5 住宅工程造价指数  58
    6.1.6 一年期贷款利率  58
    6.1.7 城市化水平  58-59
    6.1.8 家庭户数  59
    6.1.9 商品住宅竣工面积  59-60
    6.1.10 商品住宅销售面积  60
    6.1.11 GDP  60
    6.1.12 成都市居住用地价格指数  60-61
    6.1.13 成都市商品住宅市场数据统计  61-62
    6.1.14 数据初值像  62
    6.1.15 求差序列△以及maxmax△、minmin△  62-63
    6.1.16 关联系数  63-64
    6.1.17 关联度  64
  6.2 结果分析  64-65
7 构建GM(1,1)—马尔科夫预测模型预测成都市商品住宅价格  65-70
  7.1 构建GM（1，1）模型预测成都市商品住宅价格  65-66
    7.1.1 模型构建  65-66
    7.1.2 利用 GM(1,1)预测模型得到成都市商品住宅价格的预测值  66
    7.1.3 模型检验  66
  7.2 构建GM(1,1)-马尔科夫预测模型  66-68
    7.2.1 划分状态  66-67
    7.2.2 通过对数列进行整理分析得出一步概率矩阵  67
    7.2.3 构建 GM(1,1)-马尔科夫预测模型  67-68
  7.3 用GM(1,1)-马尔科夫预测模型预测成都市商品住宅价格  68
  7.4 用GM(1,1)—马尔科夫链预测模型预测成都市2007 年商品住宅价格  68-70
8 结论及需要进一步解决的问题  70-72
  8.1 论文结论  70
  8.2 有待进一步研究的问题  70-72
参考文献  72-76
致谢  76-77
在校期间的科研成果  77

基于灰色理论分析成都市商品住宅价格变动

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