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。www.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，我们将这个序列叫做。用二进制0到8的表示，于是码表的行和列就可以用0到8的数字来确定。为了能够有效的衡量两组数据序列间的涨跌趋势，令的取值范围为[-1，-0.5，0.5，1]，其中负值越大表示涨跌趋势越不同，正值越大表示涨跌趋势越趋同。
　　某一时刻t1下，参考序列和比较序列的如果完全相同，则；如果完全相反，则；如果共有2个0或者1，则；否则为-0.5。
　　（4）计算关联度。因为上面求出的复合关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度值，所以数字不止一个。因此将各个时刻的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度公式为：
　　（5）关联度排序。关联度按大小排序，如果，则参考数列y与比较数列更相似。在算出序列与y（k）序列的关联系数后，计算各类关联系数的平均值，平均值就称为y（k）与的关联度。
　　2.影响因素及数据的选取
　　为了建立房地产行业与国民经济其他行业关系的模型，我们首先选取可以反映房地产业发展的指标，在本文中，我们选择了2003年至2010年宏观月度的全国数据如下：
　　取房地产开发本年资金来源合计、房地产业投资总额、房屋建筑施工面积、住宅房屋建筑竣工面积四项指标作为参考序列，选取采矿业投资总额，教育投资总额，金融业投资总额，科学研究、技术服务和地质勘查业投资总额，农林牧渔业投资总额，通信设备计算器及其他电子设备制造业投资总额和制造业投资总额作为比较序列。假设房地产开发本年资金来源合计、房地产业投资总额、房屋建筑施工面积、住宅房屋建筑竣工面积四项指标均匀的反映了房地产行业的发展水平，就可以计算各行业与房地产业的关联度。
　　3.结论与分析
　　用matlab软件编程求解，得到如下结果：
　　按照与房地产行业相关度从大到小排列所选的7项国民经济其他行业，对比传统灰度关联分析法和grey++法的结果：
　　由表中可以看出，各行业与房地产行业均有一定的关联度。因为投资房地产产业，会直接增加房地产业产品的生产，从而促进该行业的发展；投资其他产业部门，可以创造新的对房地产业的产品需求，从而拉动房地产业的发展。总体上，投资与房地产业的发展也呈正相关关系。
　　而从grey++法的改进方面可以看出，制造业投资从原先的第六位上升到了第三位。事实上，房地产业的产业链较长，房地产业对制造业的产业关联主要表现为后向关联，即制造业对房地产业供应生产要素，从而房地产对制造业产业产生影响。相反，金融业、通信计算机电子业等则为前向相关。
　　此外，政府政策对房地产业发展也有极大的影响。首先，政府对制造业以及资源利用行业的政策保护和限制，会直接或者是间接地影响到房地产业的开发状况以及建筑业、建材业的发展情况；其次，政府出台物权法、房地产交易契税的调整政策、限价房政策等法律法规及其条例，都会影响到房地产的销售状况以及与之相关行业的健康稳定发展；再次，政府对房地产业相关产业政策调控会波及到房地产业的流通状况及其与其相关的机构设置，如地方产业保护主义政策、优先发展产业政策等。
　　综上所述，由于房地产业的产业链长，其受到国民经济其他产业的直接和间接地影响均很大。对灰度关联法进行创造性修改，将房地产行业和国民经济其他行业出现的滞后关系加入模型中，得到的grey++法，突破了灰度关联只能衡量绝对差异的局限性，更适合房地产行业的分析。