对众筹筑屋规划方案的数学模型分析

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1、对众筹筑屋规划方案的数学模型分析  摘要:本文研究2015年全国大学生数学建模竞赛D题,首先根据题意建立数学模型,对原方案进行核算,运用Excel命令计算结果。其次,考虑对各种房型的满意比例、容积率、收益大于成本以及购房者计划购房面积比例等因素建立模型,利用MATLAB、Excel工具求得规划方案Ⅱ,分别计算出成本、收益、容积率和增值税。最后,建立投资回报率模型,检验方案Ⅱ投资回报率为8.3%,对方案Ⅱ进行调整,同时兼顾各种房型的购买率,对房型7、9、10、11在限定范围内做适当增加,既满足容积率的要求,又能达到25%的回报率

2、。  关键词:数学建模;众筹筑屋;增值税  中图分类号:F403.7文献标识码:A文章编号:2095-8153(2016)04-0106-06  众筹是指一种向群众募资,以支持发起的个人或组织的行为,众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。相对于传统的融资方式,众筹更为开放,其特点是草根化、平民化。众筹筑屋作为一种房地产的新的形式,值得我们去关注和研究。本文以2015年全国大学生数学建模竞赛D题为例,结合该题附件中给出的具体要求及相关政策,建立模型,解决如下问题:  问题一:将项目原方案(称作方案Ⅰ)的成本与收益、容积率和增

3、值税等信息进行公布,建立模型对方案I进行全面的核算;6  问题二:利用抽样调查,得到了参筹者对11种房型购买意愿的比例,重新设计建设规划并核算方案(称为方案Ⅱ);  问题三:调整方案使投资回报率达到25%以上,从而众筹项目才会被成功执行,使得回报率增大。  1问题分析  问题一处理:根据题意把住宅类型分为普通宅和非普通宅,建立模型,运用Excel命令分别计算建筑面积、开发成本、收入额以及根据附件计算土地增值扣除项目金额,由此计算出成本与收益、容积率和增值税。  问题二处理:考虑对各种房型的满意比例、容积率、收益大于成本以及购房

4、者计划购房面积比例等因素建立规划模型:利用MATLAB软件得出规划方案Ⅱ。之后运用Excel对该方案用问题一中的方式对其进行核算,分别计算出成本、收益、容积率和增值税。  问题三处理:建立投资回报率模型,对方案Ⅱ进行调整。同时兼顾各种房型的购买率,对房型7、9、10、11在约束范围内做适当增加,既满足容积率的要求,又能达到25%的回报率。  2符号说明  3模型建立与求解  3.1问题一的模型建立及求解  众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式,近些年在我国兴起。本题的数据量比较大,附件较多,故采用Excel处理数据。众筹公

5、布的方案如表1所示。6  根据表1可得每种房型的开发总成本、销售金额、建筑面积,其中房型1,2,3为普通宅,房型4,5,6,7,8,11为非普通宅,房型9,10为其他。  因此,向社会公布的相关信息为:  3.2问题二的模型建立及求解  为了尽量满足参筹者的购买意愿,结合附件中给出的房型满意比例以及网上查找购房者计划购房面积[2],在意向购房者中,70-90平米刚需户型仍然占主导地位,但比例有所下降,占比27.05%;其次为90-110平米面积区间段,占比24.59%。另外,110-130平米、130-144平米面积区间段占比

6、与往年同期也有较大幅度上涨。可见,随着单独二胎政策、限购取消、限贷放松、银行降息等政策的陆续出台,购房者对改善型房源的需求量也在逐渐增加。  结合此题我们认为房型1、2为小户型;房型3、8、9、10、11为中户型;房型4、5、6、7为大户型;三者的购买比例约为0.4∶0.4∶0.2。故考虑对各种房型的满意比例、容积率、收益大于以及购房者计划购房面积比例等因素建立如下规划模型:  Max  0.4*0.4x1+0.4*0.6x2+0.4*0.5x3+0.2*0.6x4+0.2*0.7x5+0.2*0.8x6+0.2*0.9x7+

7、0.4*0.6x8+0.4*0.2x9+0.4*0.3x10+0.4*0.4x11  s.t50=1010333515;77*x1+98*x2+117*x3+145*x4+156*x5+167*x6+178*x7+126*x8<232736.9;  模型求解:应用MATLAB编程得出结果如下:6  x=172.7827  437.9588  186.8534  150.0000  100.0000  150.0000  50.0000  250.0000  83.6481  130.8218  249.9988  fval=-

8、357.5163  exitflag=-3  >>maxf=-fval  maxf=357.5163  由于房型数为整数,结合方案1便于开发施工,故建房套数为5的倍数。对结果简单修正得出方案2如下表4:  关于方案二的核算(成本、收益、容积率、增值税)如下表6:  3.3问题

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