电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

基于Agent的房地产市场复杂系统建模研究

基于Agent的房地产市场复杂系统建模研究_第1页
1/6
基于Agent的房地产市场复杂系统建模研究_第2页
2/6
基于Agent的房地产市场复杂系统建模研究_第3页
3/6
基于 Agent 的房地产市场复杂系统建模讨论胡凌辉 王卫军摘 要:本文利用 Netlogo 平台建立了包含金融系统的房地产市场多 Agent 复杂系统模型,分析了住房供给、收入、预购房年限、人口增长、存款率以及信贷杠杆率等各种因素对房地产市场的影响。该模型是对房地产市场多 Agent 复杂系统模型的初步探究,有待进一步深化挖掘和完善。关键词:多 Agent 复杂系统 房地产市场 Netlogo引言在城市化进程中,住房是人们的生活必需品,也成为不少居民的投资品.在这一过程中,房价不断高涨,不少人因此怨声载道,也有不少人从中得到滚滚财宝.当代经济运行中,与房地产市场紧密相连的是金融系统,房地产市场的高涨与金融市场有重要关系,同时,房地产市场的跌落,很可能意味着金融危机。那么,什么因素影响房地产市场价格呢?金融系统又是怎样影响房地产价格呢?目前,经济学界大多利用以下几种方式对房地产市场展开讨论:(1)自然语言进行描述,例如,赵善华描述了房地产泡沫破裂导致借贷市场失衡,引起金融危机的机制.该方法的特点是能够抓住关系的本质,让普通读者可以明白,但表述上不够严密;(2)以最优化理论为基础的数学方程式描述,例如,陆磊以两阶段动态优化模型讨论了居民房地产投资决策和泡沫形成与破裂,及其对金融部门的影响,崔光灿讨论了包含金融加速器两部门动态宏观经济模型,分析了房地产价格波动与金融部门之间的关系,瞿强分析了由信贷投资催生的房地产泡沫,该方法的特点是有比较强的微观基础,论证比较严密,但方程式为了求解往往需要进行大量的线性简化;(3)以统计计量进行相关性检验,例如,崔新明利用杭州市住宅市场的经验数据回归分析了引入住房抵押贷款对房价的影响,张晓晶利用 1992-2024 中国房地产市场季度数据进行了回归分析,对房地产市场的走势进行了推断.这种分析方法能够一定程度上说明历史问题,但是由于历史数据往往受多种因素的影响,线性回归的有效性往往受到质疑.(4)以系统动力学模型来描述系统演化,例如金晓斌建立了包含金融市场的房地产市场系统动力学模型,并以南京市为例进行了系统校准和实证检验。系统动力学模型是建立在控制论、系统论、信息论基础上的,其突出特点是能够反映复杂系统的内部结构、功能和动态行为之间的相互作用关系。一、多 Agent 复杂系统介绍多 Agent 的复杂系统建模是与系统动力学模型相对应一种建模方式,其以计算机来模拟个体与个体之间、个体与环境之间互动,从而“涌现”出整体...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

基于Agent的房地产市场复杂系统建模研究

确认删除?
VIP
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部