基于改进灰度关联分析法的房地产行业与国民经济其他行业关系研究的论文.docx
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1、基于改进灰度关联分析法的房地产行业与国民经济其他行业关系研究的论文基于改进灰度关联分析法的房地产行业与国民经济其他行业关系研究房地产与国民经济的许多行业都有着密切的关系,房地产业的产业特性决定了其对产业链上的所有产业都有关联关系。据统计:房地产业的投资和相关产品的服务,直接带动了产业链上的近20多种产业的发展,间接带动了近30种产业的需求。同时这些产业也能促进房地产业的发展,其比例达到l:1.2,即每1单位值的房地产销售能带动相关产业多出2单位值的消耗1。另外,房地产业的发展也能促使一些新行业的产生,如房地产评估、物业管理和房地产中介行业等。房地产业对国民经济的带动效应和波及作用不可忽视,由于
2、房地产业的具有很强的产业关联性,因此研究房地产与相关产业之间的联动性可以更深入的了解房地产业特性和产业本质2。1.产业的改进灰度关联分析灰色关联分析是经济学领域常用的工具之一,其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近,相应序列之间的关联度就越大,反之就越小。灰色分析法简洁直观,不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况。但传统的灰度关联分析法只计算了参考序列和浮动序列在每个相同统计时间下观测到值的绝对值差异,然后通过调制这些数据到相同的幅值,计算平均值,认为这个平均值就反映了参考序列和浮动序列的紧密程度,这是一种相当几何化的衡量标准。事实
3、上,房地产业的产业链很长,房地产业的发展是对其他产业的后向拉动、前向推动以及其中的直接、间接作用的共同结果。11665.Com因此,本文对灰度关联分析进行改进,得到的改进灰度关联分析法(grey+法),具体步骤如下:(1)确定分析数列。确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。设参考数列为:比较数列:本文由论文联盟http收集整理(2)变量的无量纲化。由于系统中各因素列中的数据可能因量纲不同,因此将变量进行无量纲化处理:(3)计算关联系数。与的关联系数。其中,是考虑参考序列和比较序列涨跌趋势的关联系数,为grey+调制系数,用来调整涨跌趋势对整个关联系数的影响,是考虑过去时刻的灰
4、度关联分析法算出的关联系数:这相当于以一种宽松的态度考虑到了参考序列和浮动序列在某时刻和之前三个时刻值的关系,即允许房地产行业和国民经济其他行业出现滞后关系。记,则:,通常情况下取。的计算采取了计算机科学领域的常用方法,采用码表实现。在观察参考序列和浮动序列时,我们可以直观的看到数据相对于前一个月的涨跌。如果用1表示数据较上个月涨了,0来表示较上个月跌了,就可以对参考序列和比较序列某一时刻t1进行涨跌度量,本篇论文中考察三组时刻的涨跌:(t1-3)和(t1-2),(t1-2)和(t1-1),(t1-1)和t1。并用0或者1进行依次编码,于是我们可以得到000,001,010,011等序列,我们
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