关于基于层次分析法的住房决策模型

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1、关于基于层次分析法的住房决策模型导读:基于层次分析法的住房决策模型是一篇关于房价和量纲的毕业论文大纲,免费分享供广大学者参考,希望对学生们写作论文提供清晰写作思路。(武汉科技大学,湖北武汉430080)【摘要】现今人们非常重视城市中的住房选择问题.面对房价高居不下,人们需要买房与租房中做出选择.本文主要以一对武汉光谷高新区工作的夫妇为例,运用模糊综合评判法与层次分析法来对到底是租房还是买房进行分析,给出一个相对合理的结论,建立出了收入、房价、租售比对选择租房或买房的动态模型.【关键词】层次分析法模糊综合判断法指标无量纲化动态分

2、析现以刚工作3年的夫妻为例,没有父母亲资助的条件下,面临买房还是租房的选择,以两人的收入积累,果购买武汉市内的房子,只能以贷款方式购买.假设两人都武汉市光谷高新区工作,月收入税后5500元/人,考虑到买房租房成本、上下班距离、自然环境、购物环境及消费成本素都和地理位置有关,于是我们首先假定出夫妻的工作位置.一、模型假设1。夫妻的工作地点都武汉关山大道和高新大道的交接处.2。租、买房的面积都为75平米.3。随机选择的6个区具有普适性.4。房租价格不变本篇文章原创出处:mbalunargin:0auto;font-size:12p

3、x;color:#666666;">房价和量纲毕业论文大纲(二)从文[2]中查到该地区的综合租售比为:k=18计算公式为:k=房价×房面积÷月房租÷12.(三)从文[3]查到房价收入比=每户住房总价÷每户家庭年总收入(四)从文[4]中查到平均随机一致性指标.结构最上层为目标层,中间层为准则层,最下层为方案层.现对准则层素运用AHP法进行两两比较做出判断矩阵,图示最大特征值对应的特征向量是权向量,把归一化处理.下表是这5个准则的重要得分.四、综合评价为每个地方的用房成本和上下班距离成本有具体的数值,我们只需对其转化极大化型指标,

4、无量纲化即.参考文[5]采用适度指标法或逆指标法转化为极大型,参考文[4]采用模糊综合评价法进行无量纲化.6个选择地点对自然环境、购物环境、消费成本素进行分别两两比较获得逆矩阵,计算出λm、一致性指标,通过一致性检验后,得到素的权重得分.从表13以看出得分最高的是P2南湖时尚城,这里是性价比最高的地方,房价为9800元/M2,按租售本篇关于基于层次分析法的住房决策模型论文范文综合参考评定下度:优秀标题比算租金是3402。78元.五、计算出租房和买房哪个更划算(一)符号说明i:银行存款年利率,j:商业贷款量利率,T:等额还款月值

5、,n:还款月数,F:等额收入终值,H:贷款金额买房时,j=4。9%,i=1。5%,夫妻总月收入是11000元,按规定月款数不得超过家庭收入的55%,我们目标取50%,也是最新房价双学位论文写作技巧分享播放次数:2376评论人数:1249月还款5500,首付比例取20%.总房价=9800×75=735000元,735000×20%=147000220792。6,首付没问题.H=735000×80%=588000元,由上式以算出,当T最接近5500时,n=144,也是12年,T=5408。91元,共支付利息190888元.租房时,

6、参考买房还的贷款时间,我们选择租12年.相对于买房,12后我们有首付本息和G1=147000(1+i)=175755。87元,有未支出的利息G2=190888,有房租有T的差值总和F1=12则12年租房比12年买后获得一套房子多出钱总和为W=G1+G2+F=680591。98元735000元=房子总价,也是12年租房子比多买房子节出来的钱不足以买一套一样的房子,以买房子更划算.六、动态分析当夫妻收入有变化时,进一步观察,发现地理确定的情况下,租售比K是影响租房或买房的主要素,也为K值随市场的变化的波动也大,是能知道现阶段的值,

7、无法估算下一阶段的值的情况,此我们假设出K值是个变量,得出另外一个结论给大家参考.当夫妻月总收入[9000,40000]元间,月还款占收入的50%,则T=[4500,20000],房子总价Y[450000,1350000]元,首付比例是20%,买房n月后还请贷款,假设租房n月后相比买房节省下来的钱刚以买一套一样的房子,我们算出此时的租售比是多少.计算公式下:从图2中大概以看出是起伏较的面,旋转图形,图3,以从左侧面看到,当收入变化时,临界租售比的变化,图4,以从右侧面看到,当房价变化时临界租售比的变化.由上的图形分析知,当房价

8、、家庭收入和租售比知道时,我们以通过上面的动态模型确定租房or买房,当坐标(Y,T,K)落这个面两上方时,选择租房更省钱,当坐标(Y,T,K)落这个面下方时选择买房更省钱.从侧面图以看出,当收入和房价变化时,临界租售比始终[19,22]间变化,以当租售比于19时,选择买房,租

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