基于灰色组合模型的商业房地产市场需求预测研究

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1、重庆大学硕士学位论文基于灰色组合模型的商业房地产市场需求预测研究姓名：邓章琴申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：刘玉峰20120526中文摘要摘要随着经济的发展与城市化进程的推进，城市商业房地产市场需求不断增长，加之商业房地产高额回报率的驱使，众多房地产投资者、开发商和经营者进军商业房地产领域，掀起一股商业房地产开发热潮，一时间各种商业用房在全国各个城市拔地而起。在商业房地产如此高速发展的过程中，诸如盲目投资、空置率过高等问题逐渐凸显出来，使得我们不得不开始思考商业房地产的市场需求问题。研究商业房地产的市场需求，了解区域内市场是否处于饱和状态，可以为政府规划城市、制定政策提供参

2、考，为房地产开发企业的投资决策提供理论支持，具有重要的理论与实践意义。本论文从商业房地产的内涵和特征出发，阐述了商业房地产市场需求的概念、分类以及特点，分析了影响商业房地产市场需求的众多影响因素，并对市场预测方法与模型进行归纳研究；以灰色系统理论与多元线性回归方法为基础，运用组合模型的基本原理与方法，构建了灰色马尔科夫一多元线性回归组合预测模型，并通过各种精度检验方法检验预测模型的精确性。最后以重庆市主城区为例，将相关性分析与灰色关联分析相结合对商业房地产市场需求影响因素的贡献度进行排序，得到影响商业房地产市场需求的主要因素，并预测其商业房地产市场的需求量，对预测结果进行了分析，孰政府和企

3、业两个角度提出建议与对策。通过本文的研究表明：(1)将灰色系统理论运用于商业房地产市场需求分析与预测具有一定的可靠性与适用性，并且组合后的模型比单个模型所预测出的结果更为准确；(2)城市居民人均可支配收入和职工平均工资水平是影响重庆市主城区商业房地产市场需求的主要因素；(3)人们对重庆市主城区商业用房仍存在需求，但需求空问有限。关键词：商业房地产，市场需求，灰色理论，组合模型，预测重庆大学硕士学位论文IIABSTRACTWiththedevelopmentofeconomyandtherapidpromotionofurbanization．t11eneedsofcommercialrea

4、lestateisincreasing．CommercialrealestateCanbringhighprofitsmargins，itmakesmanyrealestateinvestors，developersandoperatorsenterintothisfield，todriveahotdevelopmentboom，allkindsofcommercialhousinghavesprungupineachcity．Underthiscircumstances，theproblemssuchasblindinves缸nent．highvacancyratehavecomeout

5、．Sowehavetothilll【aboutthemarketdemalldofcommercialrealestate．Researchingthemarketdemandandknowingthemarketsituationcanprovidereferencetoprogramacityforthegovemmentandtodecideinvestmentscaleforrealestateenterprise．Therefore，itisofimportanttheoreticalandpracticalsignificance．Thisthesisstartsfromthe

6、connotationandfeaturesofthecommercialrealestate。elaboratestheconcept，theclassification，characteristicsandtheinfluencefactorsofthecommercialrealestatemarketdemand，andanalysesthepredictionmethodsandmodelsaswell．Insuccession，anewpredictionmodelbasedonthegrayMarkovandthemultiplelinearregressionisestab

7、lished，andtheaccuracyofthemodelistestifiedviaavarietyofprecisiontests．Finally,takethecommercialrealestatemarketdemandofthemaincitiesofChongqingMunicipalityasanexample，obtainthemainfactorsaffectingthedemandoftheco