城市保障性住房需求预测模型研究

发布时间：2020-04-24 21:04

【摘要】：住房保障是国家一项重大的民生工程，旨在解决城镇中低收入家庭的住房困难问题。而目前我国住房保障的现状是随着城市化进程的发展，保障性住房的供给量仍不能满足中低收入家庭的需求。因而，科学合理地落实保障性住房的具体规模，为政府的最终决策提供参考成为目前亟待解决的问题。 本文分析保障性住房需求影响因素的目的是为了在进一步的保障性住房需求的深入研究中，了解应该收集哪些方面的数据。因此，本文基于前人研究的理论分析,并且结合我国城镇住房保障的实际情况，从政府供给能力、城镇居民的住房需求和住房市场的状况三个视角来分析保障性住房规模的影响因素，利用改进的灰色关联度模型对这些影响因素进行实证分析，得出影响因素的关联度排序，并选出四个显著性影响因素。然后，基于这四个显著性影响因素与住房保障面之间的线性关系，提出建立多元线性回归模型进行拟合，从而得出住房保障面与各影响因素之间的量化关系。最后，，采用灰色系统预测模型GM(1,1)对四个显著性影响因素未来三年的数据进行预测，再将所得数据代入多元线性回归模型，最终得出未来三年住房保障面的具体数值。为保障性住房的需求预测提供了新的思路和方法，同时，还提出了完善住房保障体系和保障对象界定范围的若干建议。
【图文】：

题描述过上文的阐述与分析，住房保障是解决当前我国城镇住房问题的重要制度而保障性住房不会想其他经济产物一样，能够通过市场规律自动地达到供那么，住房保障的规模究竟多大才合适，这是一个关键而又复杂的问题。的供给规模通常会受到地方的经济发展状况、社会环境、居民居住环境等的影响，分析这些因素对保障性住房的影响，有助于政府做出适度的政策因此，本章旨在建立和完善保障对象对保障性住房的需求预测模型，实现住房建设随时间、经济状况、社会发展历程、居民收入水平等因素的变化需求变化形成动态的自动调整。过在相关住房保障网站的搜索，可以得到历年住房保障规模的数据走势图1 所示。

图 4-2 住房保障面与四个显著指标的散点图由以上散点图可以看出住房保障面与其主要影响因素之间近似的呈线性相关关系。这就满足了运用多元回归分析模型对住房保障面和各主要影响因素之间的拟合关系进行分析并利用最小二乘法求取模型中的相关参数的前提。因而本文选用多元线性回归模型来拟合住房保障面与各因素之间的关系，表达式如下：0 1 1 2 2 3 8 4 9y x x x x其中，系数向量为：0 1 2 3 4B ( )我们按照利用 MATLAB 进行编程求解，得到各项系数为：B (66.6519 0.0012 0 .0008 0 .0078 0.5505)将系数代入多元回归模型得：
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F299.23

【参考文献】

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本文编号：2639397