数学建模论文-房地产价格影响因素研究.doc

装 订 线第九届西北工业大学数学建模竞赛暨全国大学生数学建模竞赛选拔赛题目B题密封号2011年5月3日剪 切 线密封号2011年5月3日 软件与微电子学院 学院 第 61 队队员1队员2队员3姓名班级摘 要 随着我国房地产市场的不断发展与壮大，房地产估价在人们的生活、工作中已成为不可缺少的一项专业性、技术性工作。研究如何运用合适模型对房价的形成，价格评估及如何有效地抑制价格上涨问题具有极其重要的理论意义和现实意义。本论文本文讨论了影响房地产价格的主要因素，找出了价格和其主要因素间近似成线性关系，从而建立表示房地产价格的数学模型多元线性回归模型。 建模过程中，首先用科学分析的方法，确定主要因素并对其作数学抽象，再针对各因素综合运用多种数学方法进行分析求解。1. 用概率论与数理统计的方法找出价格和各个因素之间的近似线性关系，确 定模型（多元线性回归模型）；2. 利用MATLAB软件编程，用最小二乘法求解模型中的参数a1,a2,a3,a4,a5； 3. 用回归分析确定模型精度及检验，从而得出一个完整的数学模型X =a1*A +a2*B +a3*C +a4*D+ a5*E+Ux（X为因变量-房价，A,B,C,D,E为自变量即各个主要因素）； 4. 通过该模型深入分析了影响房地产价格主要因素，提出了一些实用建议，把高的开发成本降下来，同时调整供给结构，根据不同的城市不同的购房群体制出合理的政策，从各个方面分析来解决房价合理性问题。 5. 通过模型的分析，结合近年来的各因素动态数据预测各个城市近期内的房价走势，有涨有跌，基本稳定；6. 通过模型最后的分析，得出房价对经济发展有相当的影响，房价从开发商，购房者，消费结构等方面直接或间接的影响经济发展； 7. 对模型的优缺点做评估，并进行优化以及提出改进的方向便于应用于实际。 关键词：建筑成本 合理房价 多元线性回归 具体措施 经济发展 定量分析 一 问题重述 房价问题事关国计民生，对国家经济发展和社会稳定有重大影响，一直是各国政府大力关注的问题。我国自从取消福利分房制度以来，随着房价的不断飙升，房价问题已经成为全民关注的焦点议题之一，从国家领导人、地方政府官员，到开发商、专家学者、普通百姓通过各种媒体表达各种观点，但对于房价是否合理、未来房价的走势等关键问题，至今尚未形成统一的认识。请根据中国国情，收集建筑成本、居民收入等与房价密切相关的数据，选取我国具有代表性的几类城市对房价的合理性及房价的未来走势等问题进行定量分析；根据分析结果，进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响，并进行定量分析。 二 问题的分析 近几年来房价逐渐成为了事关国计民生的重大问题，房价合理发展成为大家关注的焦点，而解决房价问题的关键是寻找其影响因素，对症下药，通过重点打击投机行为，挤压房地产领域投资的获利空间，将房价调整到合理水平，使更多群众能够分享房地产市场发展的蛋糕。影响房价的两个最大方面因素是：建筑成本和居民收入。其中建筑成本我们考虑用建筑面积和竣工房屋造价来代替，而居民收入则考虑用在岗职工平均工资和人均可支配收入衡量。当然为了考察我们所考虑方向的正确性，我们引入假设并对各因素与房价之间关系的相关性进行考察，就此我们秉承抓住主要因素，忽略次要因素的思想，从影响房价的主要因素，及房价本身主要影响的相关事件入手，探究它们之间的相互影响关系，并通过建立模型的方法对其进行定量分析，从而定量表示。现收集我国十六个具有代表性的城市的相关数据统计比较，同时通过对各组采集数据间的函数关系进行一元线性关系拟合（借助MATlAB软件），我们采用计算线性相关系数的方法来抓住主要因素同时忽略次要因素，接着对房价的定价和主要因素建立一个多元线性回归模型。编写程序计算出房价与各大因素的相依性参数得出房价的合理性计算式。然后对所做模型进行一定的检验，将模型计算得到的值与实际值做误差分析。实际上检验过程中我们已经对所选的几类城市房价的合理性进行了定量分析，对于其未来走势，考虑我们所锁定的主要因素，通过对其未来走势的考虑，利用所做模型对所选定城市的房价未来走势进行定量分析。通过以上过程我们进一步探讨使得房价合理的具体措施，以及可能对经济发展产生的影响并利用模型对其定量分析。 三 合理假设（1） 房屋建造成本用竣工房屋造价及建成面积来代替。（2） 居民收入用人均可用余额和在岗职工平均工资来表示。（3） 城市经济发展用城市GDP来表示。（4） 忽略消费者偏好如有无学校、绿化率、停车位、热水供应状态、通信、房屋建筑形式等对住房价格的影响。（5） 忽略消费成本如交通费用、物业费用、停车费用等对房价的影响。（6） 忽略一些炒作对房价的影响。（7） 城市经济发展用城市GDP来表示。（8） 忽略外来投资者对房地产价格的影响。（9） 忽略楼盘地理位置及周围交通、区域聚合度、社区成熟程度的影响。（10） 不考虑房屋拆迁及家庭分裂、重组的影响。（11）房屋价格是在完全市场经济条件下确定的。（12）对房地产的估价是建立在公平、通明、合法的原则上的。 四 符号说明A：表示城市GDP值（亿元）。B：表示建成面积（km2）。C:表示竣工房屋造价（元/m2）D：表在岗职工平均工资（元/年）。E：人均可支配收入（元/年）。X：房价（元/km2）。：为随机变量；Ux,Ua,Ub,Uc,Ud,Ue分别为X,A,B,C,D,E序列的均值序列X,A,B,C,D，E分别表示X-Ux,A-Ua,B-Ub,C-Uc,D-Ud,E-Ue序列，即中心化序列：序列的方差,模型参数S(a)：为残差的平方和 n ：统计城市数（样本数） R：中心化序列的协方差r:房价与各相关因素之间的的相关系数（通过计算此数值来对考虑到的因素做主次上的取舍）。U:附表一中各组数据的平均值。五 模型的建立及求解房价高，对社会影响大，引起社会各方面的注意，与大家都有着关系。对国家领导人和地方政府官员来说，要促使社会经济平衡发展，保证社会政治稳定需要通过各种手段适度控制房地产市场的发展；对于普通百姓来说，当然希望房价不要过高，尤其是中低收人者，希望政府有对他们倾斜的购（租）房政策，让他们买（租）得起房。虽说购房群体是有分类的，但由于高端房价上升和实际成本增加，也会引起低端房价乘势上升，使中低收人者望房兴叹；对于理智诚信的开发商来说，他们关心的是利润空间，也不希望房价过高，因为过高的房价会带来高风险。因此无论从哪个方面看，我们都希望能够得到合理的房价定价模型，给出合理的售价将对政府，购房者，开发商都是有利的。以下为具体的模型建立和求解：一 ， 模型的推导过程1.为研究各大不同城市房价与其相关因素的关系，收集08年的数据进行统计分析，如表1： 16个具有代表性的城市房价及其相关因素的统计表序号城市房价（元/m2）城市GDP(亿元)建成面积（km2）竣工房屋造价（元/m2）在岗职工平均工资(元/年)人均可支配收入（元/年）人口密度（人/m2）1北京2231049721311202144715267387142上海1916865308861980395022883821353 广州1256037338951832453652760010074 深圳169783523813261138798292458825杭州258402518367222140193268003986 南京120161732592175040864255049187 天津8958295164190241579214308128 重庆5720210470878024529159503849 武汉61961833475800272131830094410 成都66301746428825308091865089111 青岛89622120267910230002236867112 沈阳49801829370726335441729553913 西安5398936273774297491891374314 大连967817952581061343061907058315 苏州91033311413991360612632096616 厦门9660156019713203234326130975 （中国统计年鉴）2.分析数据，我们求出各大因素序列的平均值共最后的参考分析，见下面附表1.同时为更准确的得出各大因素对房价的影响程度，计算出这些因素和房价的相关系数，制成表格，如附表二。附表1 各大因素的平均值房价及其因素房价（元/m2）城市GDP(亿元)建成面积（km2）竣工房屋造价（元/m2）在岗职工平均工资（元/年）人均可支配收入/（元/年）人口密度（人/米）平均值11509.812699.563555.875134435160.6323071.94847.625附表2 各大因素与房价的相关系数表房价及其因素城市GDP(亿元)建成面积（km2）竣工房屋造价(元/m2）在岗职工平均工资（元/年）人均可支配收入/（元/年）人口密度（人/米）相关系数0.80320.71890.93920.81030.87250.44473. 由附表二可得，诸如城市GDP,建成面积，竣工房屋造价以及人均可支配收入等有很大的关系，相对来说，城市人口密度对房价的影响较小，根据抓住主要忽略次要因素的原则，我们忽略次要因素，只考虑一些主要因素对房价的影响，主要包括：城市GDP，城市房屋建成面积，竣工房屋造价，在岗职工平均工资，人均可支配收入等方面。4.接下来通过表一中数据，用MATLAB软件依次做出主要因素与城市房价的关系图： 图一房价与城市GDP的线性关系图 图二 房价与建成面积的线性关系图 图三 房价与竣工造价的线性关系图 图四 房价与在岗职工年平均工资的线性关系图 图五 房价与人均可支配收入的线性关系图由房价和城市GDP,房价和建成面积，房价与竣工造价，房价与在岗职工年平均工资，房价与人均可支配收入的关系图可以分析得出，这些因素存在着一定的相依性关系，进而运用多元线性回归模型：X=a1A+a2B+a3C+a4D+a5E+ 其中我们用X表示因变量，对自变量A,B,C,D存在着相依性，而a1,a2,a3,a4,a5为参数。如此建立的模型有如下的特点与优势：1. A, B, C, D, E为一般的变量，为随机变量2. X为一般变量和随机变量的线形组合，X序列的值取决于A,B,C,D,E.序列，又受制于。将各序列表示在下表二中： 表二 因变量与各个变量序列表序号城市 X ABCD E1北京2231049721311202144715267382上海191686530886198039502288383 广州125603733895183245365276004 深圳169783523813261138798292455杭州258402518367222140193268006 南京120161732592175040864255047 天津8958295164190241579214308 重庆5720210470878024529159509 武汉61961833475800272131830010 成都66301746428825308091865011 青岛89622120267910230002236812 沈阳49801829370726335441729513 西安5398936273774297491891314 大连967817952581061343061907015 苏州91033311413991360612632016 厦门9660156019713203234326130将其中心化后得X-Ux=a1*(A-Ua) + a2*(B-Ub)+ a3*(C-Uc)+ a4*(D-Ud)+ a5*(E-Ue)+上式即为X =a1*A +a2*B +a3*C +a4*D+ a5*E+现在对模型的参数进行最小二乘法估计其中X、A、B、C、D、E各序列（矩阵）的值见表四表三 X、A、B、C、D、E各序列数据序号城市XABCDE1北京10800.192272.437755.1256778488.753666.062上海7658.193830.437330.4376363275.755766.063 广州10800.191033.437339.4374889138.754528.064 深圳1050.19823.437257.43712672571.756173.065杭州14330.19-181.563-188.5638773966.753728.066 南京506.19-967.56336.4374064637.752432.067 天津-2551.81251.43785.437-4425352.75-1641.948 重庆-5789.81-595.563152.437-5645352.75-7121.949 武汉-5313.81-866.563-80.563-544-9013.25-4771.9410 成都-4879.81-953.563-127.563-519-5417.25-4421.9411 青岛-2547.81-579.563-288.563-434-13226.3-703.9412 沈阳-6529.81-870.563-185.563-618-2682.25-5776.9413 西安-6111.81-1763.56-282.563-570-6477.25-4158.9414 大连-1831.81-904.563-297.563-283-1920.25-4001.9415 苏州-2406.81611.437-142.563-353-165.253248.0616 厦门-1849.81-1139.56-358.563-24-3883.253058.06令a= (a1,a2,a3,a4,a5),则a 的最小二乘估计，应使残差平方和S(a)达到最小，其中S(a)= =(X t-a2*A t-a2*B t-a3*C a4*Dt-a5*Et),取 S(a) =0即可得到： S(a) =2*(X t-a1*A t-a2*B t-a2*Ct-a4*D-a5*E)*(-A t)=0.式1用RXa表示序列X和A的协方差，Raa表示A序列的方差，Rba,表示序列B和A的协方差，Rca表示序列C和A的协方差：式1可写成：-RXa+a1*Raa+a2*Rba+a3*Rca+a4*Rda+a5*Rea=0-式2同理S(a)o推出：-RXb+a1*Rab+a2*Rbb+a3*Rcb+a4*Rdb+a5*Reb=0-式3S(a)0推出：-RXc+a1*Rac+a2*Rbc+a3*Rcc+a4*Rdc+a5*Rec=0-式4 S(a)0推出：-RXd+a1*Rad+a2*Rbd+a3*Rcd+a4*Rdd+a5*Red=0-式5 S(a)0-RXe+a1*Rae+a2*Rbe+a3*Rce+a4*Rde+a58Ree=0-式6把式2、式3，式4，式5,式6写成矩阵相乘的形式为： * = 推求参数的公式为：= * -式7具体到本题中，我们运用往年的统计数据对模型中各个参数的求解。经计算得各个协方差的值为：(利用MATLAB软件)Raa=38730662Rba=Rab=18250255Rca=Rac=2543343Rda=Rad=25327000Rea=Rae=26713400Rbb=8106483Rcb=Rbc=1257098Rdb=Rbd=11269000Reb=Rbe=136614Rcc=211174.1Rdc=Rcd=1882000Rec=Rce=195634Rdd=22936000Red=Rde=231547Ree=95884RXa=4475718RXb=2197259RXc=343656.3RXd=32510004RXe=33259通过矩阵运算得到,的值为：(利用MATLAB软件),0.0583=-0.0487=1.1621=0.0059=0.0062*把系数a1,a2,a3,a4,a5代回原模型得：X-11509.81=0.0583*(A-2699.563)-0.0487*(B-555.875)+1.1621*(C-1149)+ 0.0059*(D-12110.24)+0.0062*(E- 23071.94)+ 利用表三中的城市GDP、建成面积、竣工房屋造价、在岗职工平均工资以及人均可支配收入反推的值，即：X-11509.81-0.0583*(A-2699.563)-0.0487*(B-555.875)+1.1621*(C-1344)+ 0.0059*(D-35160.63)+0.0062*(23071.94)得到的16个值为 城市序号残差1572.5452-102.8363244.44384-412.3785-290.3216216.22547-160.368-287.093928.703110-604.03711257.965512108.186113130.357214-256.54115230.685716327.8541平均值0.212513 由于的平均值为0.212513,相对X值来说非常小，可以近似看成是0，从而予以忽略故模型简化为X-11509.81=0.0583*(A-2699.563)-0.0487*(B-555.875)+1.1621*(C-1149)+ 0.0059*(D-12110.24)+0.0062*(E-23071.94)即X=11509.81+0.0583*(A-2699.563)-0.0487*(B-555.875)+1.1621*(C-1149)+ 0.0059*(D-12110.24)+0.0062*(E-23071.94)即X =a1*A +a2*B +a3*C +a4*D+ a5*E+Ux二 回归分析应用上述模型从理论上来说可以由一个城市的GDP、城市GDP、建成面积、竣工房屋造价、在岗职工平均工资以及人均可支配收入等方面的信息来推求这个城市的均衡房价。我们利用表一中的各个城市的人均GDP、在岗职工平均工资、竣工房屋造价、城乡人均储蓄余额，来反推各个城市的均衡房价并且与已知的均衡房价作对比，从而来评价该模型的实用性。模型计算值X =a1*A +a2*B +a3*C +a4*D+ a5*E+Ux将上式右侧参数及矩阵带入可得模型计算值X,见表四；同时更直观的表示出实际值与模型计算知道相近性，画出对比曲线图如图七。表六实际值均衡价格与计算值均衡价格对比分析实际房价计算得到的房价 误差22310219630.01555419168165690.1355911256016320-0.2993616978156320.07927925840230060.10967512016100690.16203489589365-0.0454357207005-0.22465619651930.161879663050930.231825896286950.02979249805263-0.05683539843200.199704967894200.026658910310263-0.12743966093950.027433 图七 实际房价与计算所得数据的对比图由以上回归分析数据与实际数据对比可以看出，此模型基本上能满足精度要求，但还是存在许多不足之处，如实际数据不足，同时我们忽略了许多其他的相关因素，而且在以上讨论的各因素中不同因素之间还存在共线性问题等，所以模型有待进一步改进优化。 六 模型的检验及应用一、房价的形成以及演化机理根据上面线性自回归模型，我们来讨论一下房价的影响因素、形成、及演化过程房屋价格的影响因素有很多。比如：建筑成本（即竣工房屋造价）、人均GDP、在岗职工平均工资，人均可支配收入，人口密度等方面。总的来说是由成本及供求关系两个主要因素决定的。1.成本的影响：房屋产品成本主要由三大部分组成:一是土地开发费用，二是生产资料消耗，三是人工费用。 （1）房屋土地开发费与一般产品不同，它是固定在土地上的建筑产品。因此， 土地开发费是房屋产品成本的重要因素之一。它包括以下内容: 土地价格，土地价格除了它本身的劳动投入，土地的地理位置等以外，与土地的供需有很密切的关系征地补偿、拆迁安置费。征用土地建设房屋，要按规定付给征用土地上原有建筑物、构筑物的折价补偿费，以及有关人员的安置费等。地质勘探与设计费用。房屋建筑的地质勘察与设计是土地开发的前提条件。场地平整与地下工程开发费用。房屋建筑必须先搞好地下工程，包括地下开挖、地下管道安装、地下结构部分等以及地面场地平整、土方工程等。与房屋有关的道路平整建设、周围环境整理等费用。（2）生产资料的消耗这是房屋建设成本的主要部分，它是物化劳动价值的转移，包括两部分:房屋建设过程中所消耗的建筑材料的价值，建筑材料的价格就是它的货币表现。房屋建设中所使用的机器、设备、工具、施工用附属设施等的磨损折旧等价值转移。(3)人工费用。这是房屋建设的活劳动消耗中，归劳动者支配部分价值的货币表现，它包括建筑工人、工程技术人员和行政管理人员的工资等。2此外，还有某些其他费用也是构成房屋产品成本的因素，例如，建设房屋贷款的利息、保险金以及建设单位的管理费等.以上各项构成了房屋产品的成本。房屋建筑单位的利润和税金是住宅价格的必要组成部分，它是活劳动中劳动者的剩余劳动所创造的价值的货币表现.2.供求关系的影响：供求关系对房屋价格的影响是不可忽略的。从价值规律上来讲，一种商品的价格并不完全由起内在的价值决定，同时还受到市场供求关系的影响。房价最终表现出来的，是由供给和需求这两种相反的力量相互作用的结果。即开发商提供的数量相对短缺时价格就上升，相对过剩时价格就下降。具体来讲，如果住宅的求大于供，想让开发商降价也是不可能的。反之，如果供大于求，即使没有人让开发商降价他也回自觉地降价。具体来说，供求关系对房价的影响，可归为下表中的各种情况：如表七3表七供求力量变动方向供求力量变动幅度对房价的影响交易量的变化供给和需求同方向变化供给增加=需求增加房价不变交易量增加供给减少=需求减少房价不变交易量减少共给增加需求增加房价下降交易量增加供给增加需求减少房价上升交易量减少供给减少需求减少房价下降交易量增加供给增加需求增加房价上升交易量减少供给减少需求增加房价上升交易量增加而供求关系的表现方式很多，将在下面的分析中有所体现。在需求方面，城市全部居民对住宅需求表现在两个方面：一是获得住房或提高住房水平的愿望即直观的需求，二是实现该愿望的支付能力。因此需求不只是一种购买愿望，也需要实际支付能力，有了支付能力才能形成实实在在的购买力和有效需求。而支付能力又取决于居民的经济状态条件，表现在模型中即为在岗职工平均工资和居民人均储蓄余额。居民的经济条件提高了，自然会想改善一下生活条件，生活水平的一个重要表现就是居民的住房水平，也就涉及到了对目前房屋的改善，直接说来就是把以前条件不是很好的房子换成较高水平的房子，于是就得重新买房。就构成了对房子的需求增加。由此看来，居民生活水平的变化，最终引起的还是需求的变化，还是通过供求关系来对房价产生影响的。而居民的经济条件和生活水平又取决于城市经济发展（主要体现在人均GDP上，城市经济越发展，人均GDP值越高）。而城市经济发展对房屋价格的影响也是比较复杂的。城市发展对房屋价格的影响不仅是通过对人民经济条件和生活水平来影响供需关系而影响房价，同时还通过城市对外来人口的吸引力而致使城市人口的变动，从而导致房屋的需求也变化。城市经济发展越好，工作和居住环境优越，大量外地人进入增加当地的住房压力，需求就会增加，如果供给不变的话，需求大于供给房价自然就会上涨；如果供给也增加的话，开发商就需要开发更多的土地来进行房屋建设房屋，引起土地需求的增加，导致开发土地价格上涨，从而又增加了房屋建造成本，同样会引起房屋价格的上涨。另一方面，城市的经济发展了，吸引力也就大了，不仅会引入大量的知识分子和劳动力，还会吸引国内外商家的投资，进而又进一步地推动了城市的繁荣发展，从而形成正反馈效应，两者会互相促进，共同发展。总之房价上涨，大概有几方面的因素，一方面是正常上涨因素，主要表现为国民经济持续增长，同时商品房成本提高等导致的房价走高。另一方面是非正常上涨因素也就是供求关系引起的。也就是通常所说的房地产市场的泡沫，即资产价格的虚涨，商品房售价远远超过其实际价值。 七 建议的提出与验证根据以上分析结果，提出以下使得房价合理化的措施并给予定量分析。参照模型我们可以概括地认为其主要影响因素为建筑成本和居民收入，同时我们依照传统的“价格=成本+平均利润”理论可知，降低房价应着眼于降低开发成本，但该理论成立，只是从长期平均来看的，而且还必须具备下列两个条件：一是自由竞争（即可以自由进入市场），二是，该商品本身是可以大量重复生产的。可是房地产市场不具备这两个条件，商品房不是一般意义的商品。只有在住宅市场供需平衡或供过于求的情况下，降低成本费才会降低价格，否则降低成本只会增加开发企业了利润和政府的税收，房价还是降不下来。所以，房价不完全由开发成本决定，未来是升是降，关键还是看供求力量的对比情况。要解决目前房价过高的问题，我们应从建筑成本和供求关系两方面综合考虑。要把高的开发成本降下来，同时适当扩大开发量，调整供给结构，增加有效供给，培养和释放有效需求。如果只顾降低开发成本，不适当扩大开发量，仍会出现供不应求的现象，房价不仅降不下来，而且会出现政府减免税费的好处转化为开发商的高利润，消费者难以得到实惠的现象。如果只顾扩大开发量，不设法降低开发成本，造成供过于求，可能会造成房价下降而使开发商的利润减少，只会影响开发商的积极性，最终开发量难以扩大，供给不能增加，房价依然降不下来。在降低成本的同时适当扩大开发量的做法，不会挫伤开发商的积极性，因为供给增加引起房价下降给开发商造成的“损失“可以通过降低了的开发成本得到弥补，开发商依然有利可图。1.全面地降低商品房的开发经营成本。影响商品房开发经营成本的主体有两个，一个是政府，一个是企业自身。两者必须同时努力才能达到降低成本的目的。对政府来讲，政府作为房地产政策的制定者，应制定具有中国特色的方针政策针对房地产业。市场的管理者应建立公开竞争的土地供应制度，加大执法力度，清理囤积土地，杜绝买卖土地的黑箱操作，继续深化税制改革，提高政府管理水平；对房地产企业自身来讲，应提高管理水平，加强成本控制，提高从业人员整体素质，加强项目开发过程中的成本控制。以上都是一些软件方面的措施，再从硬件方面来说，由上面分析可知，房屋成本主要由土地开发费用、生产资料消耗和人工费用三部分组成。土地开发费用可以通过政府的宏观调空加以控制，进行最优化规划和预算将其达到最低。在生产资料方面，建筑材料的价格是一个很重要的因素，尤其是对钢材、混凝土等材料的价格进行有效的控制，这也需要政府的干预，使建筑材料的价格控制在一定范围之内，甚至要通过改进技术等措施来降低建材的价格；另外建设中所使用机器、设备、工具、施工用附属设施等，要小心保养，尽量增长其经济寿命。在人工费用方面，要提高一切相关人员的工作效率，实施严格的管理制度，以减少不必要的人力财力的浪费，禁止出现混时间的现象，但也决不能以要降低成本为名义来降低工人工资，剥削工人应得的劳动报酬。2.扩大开发量，调整供给结构，增加有效供给，释放有效需求。我们知道仅采取降低成本的单向措施达不到降低住房价格的目的，因为房价总的来看是由供求决定的，在供应大于需求的情况下，很大程度上由成本+必要利润决定售价，其中成本是一个决定性的因素，开发商不能亏本。而在供不应求的情况下，成本决定售价的分量会减弱，供不应求越强，成本的决定性因素越弱，而产生泡沫的因素就会越严重。在调整供求结构方面，同要需要政府和企业共同努力，政府实现宏观调控，改善人民生活水平；企业面对激烈竞争，也必须要立足长远，居安思危。具体来讲，当务之急是从需求引导和宏观控制两方面入手，采取措施消除非正常因素上涨。政府在政策引导上应采取措施，调整和引导供给与需求，缓解需求的压力；实行租售并举，缓解市场压力。同时及时向消费者提供市场信息，科学、正确地进行市场消费的理性引导。调整供给结构，扩大为中低收入者准备的低价房供给，包括以下几方面：l 适当增大土地供应量；继续推进经济适用房建设；迅速激活二级 市场，全面打开三级市场；改变投资人进入房地产开发的高门槛，使投资人在高利润的驱使下自由进入房地产开发。l 释放和引导有效需求，提高购买力水平，从而缩小购买力与房价的差距:推进住房的金融发展，使住房消费真正与金融业挂起钩来。加大对居民住房消费的信贷比例，精简贷款环节，简便贷款手续，完善政策性住房资金的管理体制；制定住宅性能价格比政策，引导居民将购房期望和收入水平相协调，使消费者能结合自身的经济实力和住房条件，树立阶梯式消费观点。 3.禁止投资性购房。现在很多人买房用来投资，政府应该出台政策，控制炒房现象，避免房地产泡沫。这样才能让百姓买得起房，拥有更多的财产性收入。我们知道如果有资金的人家购买多套房屋，会使购房情况呈现一个假象(需求大于供应），这种情况会使房价不断的上升。由此分析可知投资性购房对房价的推升作用要远远在于自住性和投机性购房。所以为了能根据实际情况制定合理的房价，很有必要让现实呈现，而不是人为的炒作。4.开发企业应转变思想，积极向需求潜力巨大的中低档住宅市场进军。因为城市居民中非常富有的毕竟是少数，绝大多数居民还是只能接受一般消费水平的。目前我国的住宅市场呈结构性供不应求的市场格局。尤其是广大中低收入居民需要的中低档住宅供不应求。中高档样本商品房空置率较高。这就需要引起房地产开发商的注意，不要一味追求高品质，而要看市场的需要，不以避免盲目投资后导致房屋的空置，对商家和消费者都不利。5. 倡导购房者的理性消费概念。购房者要分析楼盘的实际价值，分析自我消费能力与消费群体类别，要使消费能力与消费档次相匹配，不要给开发商有误导和借机发挥的机会，抑制房地市场中的盲目行为。 6.推行“梯度推进”与“中心城市辐射”相结合的房地产业发展战略。与国家经济重心“北进西移”的变化趋势相适应，使房地产的发展和经济的发展相适应。利用经济杠杆引导房地产市场的健康发展，积极拓展房地产开发的融资渠道.另外,目前住宅抵押贷款日益成为居民购房的主要资金来源，也是推动我 国房地产市场发展的金融动力，因此，当前应该加快住宅抵押贷款合约的标准化，并大力推行固定利率的抵押贷款。如果以上建议都可以实现的话，成本就可以避免增加甚至可以降低，通过对供求关系调整，由其引起的价格上涨也可以得到控制。这样就可以有效的控制房地产价格的上扬。八 模型的优缺点及改进 （一）模型的优点：（1）建模的过程中实际上也提出了一种验证某些因素是否会影响房价以及房价是否会影响哪些事件的方式，在社会的房地产产业的发展过程中随之涌现出的一些与房产可能相关的因素，可以利用这种建模过程来实现它们之间相关性定性与定量，从而通过政府的宏观调控来控制影响因素，进而对房产进行调控。（2）考虑到建筑成本与居民收入随时间变化的周期性，我们在建模的过程中采集数据时，之所以采集同一年的相关数据，是为了形成一种近似的动态数学模型， 在以后的发展过程中只要获得相关数据就可以通过此模型计算出同一时间的房价，或者可以根据其中一些因素的发展趋势（增加或减少百分比）来粗略的对房价的走势进行考察。（二）.模型的缺点与改进：（1）该模型对样本数据的依赖性过