武汉房地产价格问题研究摘要本文以武汉市为例研究了房地产价格问题及其变化衡量指标，并分析了房价指标与物价指标间的关系。问题1中，我们首先利用因子分析法的思想分析了影响房价变化的9项因素，通过加权求和得到房价变化量，从相对变化量的角度定义了房价指标其中为比例系数，为初始时刻房价，为研究时刻与初始时刻房价的变化值。问题2中，我们基于层次分析法的思想建立了模型一，模型一以9项因素简化后得到的4项因素，即经济因素，供求关系因素，房屋属性因素和其他因素为方案层。经济因素对房价变化的影响关系我们通过GDP的变化率来表示；供求关系因素中我们从供应曲线（开盘数）和市民需求（用居民消费指数CPI衡量）出发，建立了该因素的影响函数与CPI的线性关系；房屋属性因素和其他因素我们大胆假设在一段时间内不发生变化。模型一以效用和有效需求为准则层，应用极差归一化思想，构造指标函数，综合建立成对比较矩阵，我们定义4项因素的合理权重为目标层，经准则层，得出4个因素对房价指标的组合权重向量。进而得到简化的房价指标的表达式，并由给定一天的房价指标计算出其他天的房价指标。通过分析房价指标与单位面积的房价、销售套数之间的关系对我们的结果进行了检验，检验结果证明了我们模型的合理性与可行性。问题3中，我们首先考虑两者之间是否具有一定的关系，为此，我们套用灰色关联分析的思想自定义两行为因素之间的影响度，通过计算得到物价指标对房价指标的影响度为0.685，具有较大的影响关系，然后利用excel对两者之间的差值，比值，对数值3种关系进行数据分析，认为比值最能反应两者间的关系，从而建立比值模型，并由某一天的物价指标预测其他天的房价指标，并将预测到的房价指标同第二问中得到的房价指标进行对比，两者非常接近，从而证明了我们模型的正确性与可预测性。本文的特色在于基于翔实丰富的资料，根据四个因素，建立了合理的房价指标，其拥有适用性广，稳定性好，可预测等特点。最后我们对模型优缺点进行了分析，并提出了改进意见和扩展方案，并根据模型结论给出了对准备在武汉买房的人一些可行性建议。关键字：房地产价格指标层次分析法极差归一化影响度1、问题重述近年来，房地产价格一直居高不下，是一个备受争议的话题，请通过你们自己的调查和搜集到的数据，讨论如下几个问题问题1：请综合考虑各项因素，定义房地产价格指标；问题2：在第一问的前提下，简化你的价格指标表达式，同时请收集武汉近两年的房子日销售情况表，以最早的一天价格指标为100，计算其他天的价格指标；问题3：收集与第二问中相应时间段的物价指标，并确定房地产价格指标和物价指标的关系模型，并假设有一天房地产价格指标是当天物价指标的100倍，请预测当天房地产价格指标；问题4：最后请你给出准备在武汉买房的人买房时机的建议。2、模型假设1、网络上收集到的数据真实可靠；2、问题1,2,3中不区分商品房，住宅房以及工业用房；3、用GDP衡量当时的经济发展，且在一定的时间内，GDP平均增长率不发生大的变化；4、目前一段时间内不会出现房地产供不应求的局面；3、符号说明：时刻的房地产价格指标：时刻的房价相对于初始时刻的变化：经济因素对的影响函数：供求关系对的影响函数：房屋属性对的影响函数：其他因素对的影响函数：极差归一化后4项因素对的影响函数：GDP的平均增长率：居民消费价格指数：初始时刻套房均价：全国物价指标4、问题1的分析与求解4、1问题1的分析价格指标没有现成的定义或表达式，但是毫无疑问价格指标应能反映价格变化的程度并且在一定范围内预测价格变化，所以我们打算从房价变化程度入手制定合理的价格指标。，房地产价格是指由房地产的效用、房地产的相对稀缺性和对房地产的有效需求三个部分共同作用而产生的对房地产经济价值的货币表示，不同房地产的价格差异和同一房地产的价格波动归根到底是由这三者的变化引起的。所以对于问题1，我们主要研究由这三者（本质原因）引起的现象（表现形式）变化，进而定义房地产价格指标。4、2问题1的求解4、2、1影响的因素分析房地产的市场价格由上述3部分引起，由众多因素相互作用而成。这些因素中，有些...
