（管理科学与工程专业论文）房地产投资决策理论与模型研究.pdf

华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 abs t ract t h e f u l l p r o c e s s o f i n v e s tm e n t f o r a s s e t s a r e p r o b e d a n d a n a l y s e d ,t h i s d i s s e rt a t i o n c o n s i s t s o f s i x c h a p t e r s , i n w h i c h t h e q u e s t i o n o n p l a n n in g o n i t e m, f o r e c as t o f p r i c e o n as s e t s， o p t i m iz a t io n o n m u l t i p l e i t e m s , i n s t a l l in g s y s t e m o n e v a l u a t i n g m e r i t o f as s e t s f o r i n v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g o f as s e t s a r e s t u d i e d s y s t e m a t i c a l l y a n d d e e p l y , a n d as w e l l as t h e c a l c u l a t i o n m o d e l i s s e t u p . f i r s t l y , t h e c o m p r e h e n s i v e r e v i e w o f i n v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g o n as s e t s i s g i v e n i n t h i s p a p e r , t h e c o m p u t i n g m e t h o d f o r i n v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g o f a s s e t s w it h t w o - s t a g e a r e p u t f o r w a r d , t h e i n v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g o n i t e m f o r a s s e t s i s a n a l y s e d，t h e c o m p u t i n g m e t h o d f o r p l a n n i n g o n in v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g o f a s s e t s . t h e m o d e l f o r p l a n n i n g o n i n v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g o f ass e t s i s s e t u p u s i n g e n t r o p y - s i g n i f i c a n c e , t h e c o m p u t i n g m o d e l f o r as s e t s u s i n g a n a l y s i s h i e r a r c h i c s e c o n d l y t h e k e y f a c t o r s o f t h e f o r e c a s t o f a s s e t s p r i c e d e m a n d a n d t h e w e a k n e s s o f p r e s e n t f o r e c ast m e t h o d s o f as s e t s p r i c e a r e d i s c u s s e d . t h e f o r e c as t i n g m o d e l f o r as s e t s i s s e t u p u s i n g b a c k - p r o p a g a t i o n n e u r a l n e t w o r k . b u t a l s o d e m o n s t r a t e s t h e e f f e c t i v e n e s s o f t h o s e a p p r o a c h e s b y m e a n s o f e x a m p l e s . t h e w e a k n e s s o f t h e c o m p u t in g m o d e l u s i n g b a c k - p r o p a g a t i o n n e u r a l n e t w o r k i s a n a l y s e d , t h e c o m p u t i n g m o d e l u s in g g e n e t i c a l g o r i t h m s i s s e t u p . t h i r d l y , t h e p r o c e s s o f p r e f e r r e d o n a s s e t s i s a n a l y s e d , t h e m o d e l i s s e t u p u s i n g g r a y s y s t e m， t h e d o m i n a n c e a n d w e a k n e s s o f t h e c o m p u t i n g m o d e l u s i n g b a c k - p ro p a g a t i o n n e u r a l n e t w o r k a n d u s i n g g r a y s i t u a t i o n a r e a n a l y s e d， t h e c o m p r e h e n s i v e m o d e l i s s e t u p . t h e t h e o ry o f i n v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g f o r as s e t s , t h e s y s t e m o f e v a l u a t i o n - m e r i t f o r as s e t s a r e s e t u p， t h e m e t h o d o f m e as u r i n g e v a l u a t i o n m e r i t i s p u t f o r w a r d , t h e c o m p u t i n g m o d e l s o f i n v e s t m e n t d e c i s i o n m a k i n g f o r as s e t s a r e s e t u p . f i n a l l y , t h e p r o c e s s o f i n v e s t m e n t f o r a s s e t s a r e a n a l y s e d , c o m b i n i n g t h e d e v e l o p m e n t o f s o ft w a r e , t h e c o m p u t a t i o n s c h e m a o f i n v e s t m e n t f o r as s e t s a r e p r o b e d ， t h e s y s t e m f r a m e w o r k o f i n v e s t m e n t f o r ass e t s a r e d e v i c e d k e y w o r d s : a s s e ts , in v e s t m e n t d e c i s i o n m a k in g , f o r e c a s t in g b y b a c k - p r o p a g a t io n n e u r a l n e t w o r k , i n t e rn a l p l a n n i n g f o r s i n g l e i t e m , o p t i m i z a t i o n f o r m u l t i p l e i t e m s 1 1 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 第 1 章绪 论 1 . ，项目研究的目的和意义 在一个竞争的市场上， 期望收益与潜在的风险直接相关， 对投资而言， 投资 项目 的增在收 益越大，其风险也越大。风险的等级随投资的类型以 及投资的 地点不同而不同。 房地产投资开发的经营活动过程，是一个随时间推移，在市场因素不断发生变化条件卜 ， 进行投资、开发、回收的过程。 房地产投资具有周期长 、数额大、变现能力差、投资回收快、 风险大、 收益高、 区位固定性易受政策制约和影响等特征， 这些决定了其投资风险是客观存在 的。 据调查，中国房地产企业的破产率不断上升，因而，只有科学深入地对房地产开发顶目 进 行分析研究和科学决策，才能成功的避开风险，使企业利于不败之地。 通常， 在房地产投资经 济评价中， 项目 的规划与决策是较为复杂、 困难的过程， 而对项日的规划及选择对房地产经营 过程至关重要， 房地产开发的投资决策是指房地产开发企业在详细市场研究的墓础上， 运用科 学的分析方法， 对拟开发 项目 进行技术经济分析和综合评价， 选择能实现预期目 标的最佳方案， 并作山决策的过程。投资方向和项目规划的准确与否将直接影响房地产项目的投资效果或成 败。在房地产投资经营过程中，能建立一套正确的投资决策项目规划的方法，科学合理、计算 简单的解决房地产经营决策问题是房地产投资经济分析专家研究的主要方向。 房地产项目 的投资决策与规划受到许多因素影响， 这些因素按其性质可分为系统因素和非 系统因素两大类。系统因素主要是政策因素，如:政治环境、经济体制、改革产业政策、土地 使用制度、住户制度改革、 金融政策变化、 环保政策变化、 建筑安全条例、审批手续、 法律条 例， 系统因素是无法确定的因素， 无法运用技术手段优化。非系统因素可分为经济因素、 环境 条件、公共配套等因素， 非系统因素可以用数据指标评价、 用技术手段优化。 非系统因素组成 了房地产投资决策指标体系， 这些指标相互矛盾、 相互制约、 相互联系. 只有兼顾这些指标进 行规划和决策才能达到结果的准确、 可信， 因此房地产投资决策和规划问题的实质是多目 标规 划与优化问题。 房地产多目 标决策作为多日 标规划与优化问题的一个分支， 因其行业特殊， 其 决策系统也有一些突出特点: ( i )主观与客观相统一性。房地产经营中项目 可行性研究既有指标体系下的定最数 学计算过程， 又需要参考有关决策者的决策愈向。 只有兼顾这些因素才能使决策结果科学，不 失真，推广性强: ( z ) 系统 性。 房地产投资决 策过程是一 个具有信息输入，决 策结 果输出，内 部进行 处理的组织。 它的内部处理过程须考虑到多个指标体系的影响: ( 3 )多层次性。房地产投资决策建立在合理的评价指标和项目 规划上，个体方案的规划与 i 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 众多方案的选抒构成了 决策过程的_个层次。 本课题综合利川了 多学科的理论和方法， 把管理科学、 计算机科学、 应用数学等有机的结 n起来。利川人 1 神o . mf l i , a i i p . m权系数等先进的数学tv w . 技术对房地产投资的过程进i p 了深入分析、研究，以辅助决策者进行管理决策。 1 .2 本课题国内外研究概况和发展趋势 1 .2 . 1概述 房地产 投资决策是决策者通过科学的方法对房地产项目 进行评价， 选择最优项目 进行投资 实施。 它! 三 要包括两个层次即单个项目内部规划、 多个项目 优化排序。 单个项目内部规划是依 据房地产评价指标体系确定项日内部各类卫房地产总量， 达到项目 总体指标最优: 多个项目 优 化排序是在评价折标体系卜 对多个项目 进行排序， 辅助决策者决策。 单个项日内部规划是多 项 目 优化排序的基础。日前，房地产投资决策在国内外的研究上要集中在以 卜 儿个方而: 1 .2 .2 房地产价格预测与人工神经网络理论 人 1 神经网络 ( a n n , a r i t i f i c i a l n e u r a l n e t w o r k ) 是山 大星的简单处理单元通过) 泛的连 接而成的复杂网络， 它是在借鉴了 现代神经科学的研究成果的基础上提出 来的， 在功能和结构 上 模拟了生 物神经系统的若干基本特征， 神经网 络理论是近十儿年发展极为迅速的一门 边缘学 科， 它在信号 处理、 模式识别、 智能控制等领域中得到越来越多的成功应用， 是八十年代以来 最具活力的学术理论。 近年来， 大试的理论研究使人i _ 神经网 络向纵深理论研究方向扩展。 其中常用的计算网络 有: 连续烈h o p f ie d 网 络( c i t n n ) ; 无监 督学习网 络: 函数 连续网 络: r b f ( r a d ia l b a s s f u n c t io n ) ; 模彻神经网络( f n n ) 。美国b o s t o n 人学s . g r o s s b e r g 和a . c a r p e n t e r 提出7 a r t 模1 0 1 ) ， 无 监督学习网代表模刚，被) 泛j 月 于 对人最模式的分类中。 其特点是:可完成实时学习，且可适 应非平稳的环境:对己学过的对象具有稳定的快速识别能力，同时义能迅速地适应未学习过的 对象: 具有向归 能力: 可实行无导 师学习; 容域不受输入通道数限制， 存储对象也不要求是 d - 交的。文献( 2 1 提出模糊神经网络模1 1 ( f n n ) ，并应用此模烈解决评判和预测问题，它不仅 克服了 模糊系统中的精度问 题， 而且效果比一 般单独使用人 i : 神经网络系统理论的系统在评价 过程中 客观性强， 兼有 模糊技术和神经网 络的 优点。 文 献 3 所 述的of 径向 荃函 数网 络( r a d ia l b a s is f u n c t io n ) 是基于 人 脑的神经元细胞 对外界反 应的 局部 性而 提山的， 是一种有效的前馈式 神 经网 络， r b f 不仅几有良 好的推) 能力，而且避免了 象反向传播那样繁琐的计算，使学习 速 度比正 常的b p 方 法快 1 0 1 0 ， 倍。 运 用人 i 神经网 络解决 优化、 规 划、 预测等问 题，具有结 果更加科学， 可信度高: 可完全实时学习，且 可适应非平稳环境: 对已 学过的对象具有稳定的 快速识别能力，同时又能迅速的适应未学习过的对象:可实行无导师学习;容域不受输入通道 数限制， 存储对象也不要求是正交的: 具有白 学习能力， 避免了决策过程中的随机性和参评人 2 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 员土观上的不确定性及其认识上的模糊性。 人 件 神经网络在方案优化问题研究中具有很强的白组织、 自学习特性， 决策结果客观性强， 可信度高， 是优化问 题的一个新的发展方向。 在人最文献研究后， 发现人 1 : 神经网络也具有一 些不足之处， 如当 人! _ 神经网络计算陷入局部极小点时， 会山 现严重的病态。 逃离局部极小点 一直是 f n n应用中要解决的关键问题。解决这些不足时就需要一些新的研究方法与之配合。 经过有关学科学者认为:当网络陷入局部极小点时， 遗传算法是优化人工神经网络逃离局部极 小点、加快网络收数速度的理想l 具. 遗传 算法 ( g e n e ti c a lg o ri t h m， g a ) 思 想 源于 生 物遗 传 【 4 ， 现已 大 量 运用到 优化 【 5 - 3 5 计 算中， 其土要特点是数据处理方式简单， 鲁棒性强和巨并行运算性， 其实质是由 萦殖一交换一 突变一选择这四个算子组成的周而复始的循环过程。 g a在寻找全局最优的过程中， 根本不需 要任何梯度信息， 也不用进行任何微积分计算， 仅通过上述的四种运算子就可以以 很人的概率 在解空间搜索到全局最优解或次优解， 从而有效的减少陷入局部极小点的 概率。 与传统方法相 比，遗传算法有如 卜 特点: ( 1 ) 搜索地程不直接作用在变最上， 而作用在将变最编码后的字符申上: ( 2 ) 搜索过程是从一组解迭代另一组解，以降低局部最优解的可能性: ( 3 ) 使 用的 是随机搜索过程而非 确定 性搜索过程: ( 4 ) 对搜索空间没有任何 特殊要求 ( 如 连通性、 极性等) ， 只利用适应性值信息， 不 需要导数与其他信息，因而适用范围更) . 传统遗传算法也具有一些缺点， 如: g a的收放速度非常得慢、g a的网 络训练中容易出 现早 熟 现象.为 此， 在【 9 中 采用不以 个体为 研究 对象， 而是以 组成个体的 染色体为 研究 对象， 依次对组成个体的染色体为研究对象， 依次对组成个体的染色体逐条有目 的的进行繁殖、 选择、 交换和突变运算， 寻找并保存使个体适度得到提高的染色体， 这样就可以在很大程度上避免把 使个体适合度值高的单色染色体抛弃这种现象的发生， 从而提高g a收放速度。 神经网络与遗传算法相结合进行优化预测是近年来人 神经网络研究的一个趋势.文献 2 7 将其结 合研究进行了 详 尽分类， 认为 可分为 三种: ( 1 ) 在模式分 类应用中 进行 数据预处 理， 利用遗传算法进行特征提取。 其后用神经网络进行分类: ( 2 ) 在训练网络方面， 利用遗传算法选 择网络学习参数或学习规则:( 3 ) 利用遗传算法解释或分析神经网络. 在神经网络与 遗传算法的合作式结合方式中， 第一种方式的荃本步骤可描述如卜 : ( 1 ) 确定 权重编码方案， 生成初始群体; ( 2 ) 解码群体中每个个体， 构造相应的神经网 络: ( 3 ) 根据一定的 性能评价准则， 计算m络适合度. 若满足性能要求， 则退山。 否则转( 4 ) : ( 4 ) 根据适合度的大小. 决定各个个体繁衍后代的几率， 完成选种; ( 5 ) 按照一定的概率. 对选种后群体施以 遗传算子( 交 配突变等) 得到新一代群体: ( 6 ) 返回( 2 ) 步. 在第二种方式中， 所要解决的首要问 题， 是如何对神经网 络进行编码， 以利于遗传算子的 操作。 编码方式可分为直接编码方式、 参数化编码方式、 和挤衍生长方式三种。 萦衍生长 方式 又可分 为k ita n o 的语法 编码方式， g r u a n 的 细胞编码方式 和其他编码方式三种。 在过去的儿十年中， 预测学发展很快，目 前已 有近2 0 0 种预测方法 s 6 ， 但预测理论还需 3 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 进一步完善: ( 1 ) 预洲对象所在的环境常常处于 动态变化之中，一些不可知事件会预测结果造成很人影 响。 被用来进行预测的数据常常是不稳定、 不确切和不完善的， 有其来源和收集的方式所决 定。 ( 3 ) 因为不同的预测方法在复杂性、 数据要求以 及准确程度上均不同， 因此选择一个合适的 预测方法是很困难的。 鉴于 上述困难， 近年来一些学者开始尝试利用神经元网络来进行预测方法的研究， 从数学 理论上 证明， 人 i _ 神 经网 络可以 逼近所有函 数 2 9 1 ， 神经网 络能从数据样本中自 动地学习从 前 的经验而无需繁杂地查询 和表述过程， 并白 动地逼近那些最佳刻划了 样本数据规律的函数， 而 不论这些函数具有怎样的形式， 且所考虑的系统表现的函数形式越复杂， 神经元网络这种特性 的作用就越明显。 k . f u n a h a s h i 2 9 从理论上已 经证明具有一个隐层 ( 假设具有足够的隐层节 点) 的神经元网 络能够以任意梢度表示任何连续函 数: k . t l o r n i k 等人 3 0 也证明神经元网络能 任意逼近一人类函数且能揭示样本中所组涵的非线性关系， 因此统计学中复杂的多 元非线性回 归问题可以通过神经元网络来解决。 房地产价格是房地产投资决策指标评价体系中最重要的一个指标。 在房地产投资决策中起 着重要的作用. 房地产价格是一个不确定的指标， 它受政策、 市场、 周边经济等多重因素的影、 响， 因此深入探讨房地产价格预测是房地产决策_ 二 作的重要一环。 国内 外关于房地产估价理论 研究士要 采用1 8 %年新西兰颁布的政 府估价法【 3 8 1 提山的 儿种估价法: 市场比 较法、 成本估价 法、 收益还原法、 假设开发法、 路线价估价法。 这些方法综合考虑了许多政府职能因素，是一 些简化计算法， 这些方法未考虑市场及经济变化对价格的影响， 荃本上不能作为房地产理论研 究的依据。 六十年代末提山的房地产线性回归价格预测方法， 虽具有计算简单特点的 特点. 但 由于 考虑的因素较少， 信息丢失量大， 预测结果可信度较低， 这方面的国内外研究还处于起步 状态。 房地产价格是房地产评价指标体系计算的基础， 建立有效准确的价格预测模型是房地产 决策结果可信度的保障， 是房地产决策理论i待解决问题。 就日 前掌握的文献来看， 人 神经 网络在房地产价格预测中的应用还处于空自状态. 1 .2 .3 房地产项目 规划与嫡权系数法 房地产按其类型可分为住宅型、 办公型、 商 业型、 厂房型房地产等四种. 每种类列的房地 产对应的投资成本、 利润等房地产评价指标各不相同. 房地产项目 规划就是通过建立相应的数 学模型 对项目 中各类型房地产进行合理规划， 使项日 在约束集 下 达到综合最优， 房地产项目 规 划是房地产开发的关键所在， 也是房地产多个项目 优化排序的基础。 从理论上讲， 它属于多目 标线性规划的范畴. 线性规划是由g .b .d a n t z i g 于1 9 4 7 年【 4 1 1 提山的， 线性规划提出 后很快受到经济学家的重 视，并i 一 泛运用到生产、 经济等领域。 随着理论的纵深发展，出现了 儿个分支: 对偶理论、日 标规划、 核数规划、 动态规划等。 线性规划理论研究属于 量化的多目 标决策研究， 结果计算 较 a 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 准确、计算模型成熟。文献 4 2 1 将杜数规划运用到房地产投资决策中，建立了 以 总机会损失最 小为h 标的房地产格数规划模型。文献 4 3 1 将房地产财务指标冷现值期望 ( e n p v ) .内部收械 率期望 ( e i r r ) . 投资回收期期望 ( e p t ) 最优作为日 标建立了 房地产投资决策模则。这些文 献中表述的方法为避免解的非最优性及计算复杂， 均采用简化考虑因素的方 法， 这样减少了目 标数lif i 造成了 信息丢失，降低了决策结果的可信度. 将数学规划理论运川于 房地产项目 规划 中，计算结果准确，可信度科学性强。 但由于 影响房地产项日 规划的指标较多 ( 近_十多个) ， 不确定性大， 造成计算 一 作斌大:计算出来的解是有效解不一定是最优解，各指标的权重值确 定信息址小， 难以止确确定。由于这些本质缺陷使日标规划模型难以在房地产投资决策中充分 运用， 就目 前 所掌握的文献来看很难再有所突破。 近年来， 许多 科学家通过对日 标赋权重的方法， 将多日 标问题转化为单日 标线性规划问 题 进行计 算求 解，以 解决多目 标规划解非 最优解的问 题。 文献(4 4 1 应用灰色 关联度的定义给目 标 赋权重， 提出了以关联度为 序优先级的多资源网络计划分配问 题的优化准则。 并应用此准则 使网 络计划 满足多资 源约束条 件， 井使1 期延长 最少。 文献 4 5 - 4 8 建立交 互式多日 标规划、 决 策模喇 1 提出了衡甘日 标方案的两个新指标:日 标达成度和日 标综合度. 以日 标达成度作为日 标的赋 权准则。 文 献 2 0 7 1 将这一 理论 模刑运 用于 矿 床开发系 统， 建 立了 矿床集成决 策系统。 我 国 学者 赵克勒于1 9 8 9 年提出了 集对分析( s e t p a i r a n a ly s is , s p a ) 2 2 2 ， 文献 5 3 1 在其方法的 基 础上 建立了 两层规 划模j -. 。 并通过数学计算证明 其科学性。 文 献( 2 1 5 1 在简 述集对分析和模糊、 灰色物元空间决策系统的基本思想方法的基础上， 将集对分析引入模糊、 灰色物元空间决策系 统中， 建立了基于集对分析和模糊、 灰色物元空间的决策、 规划模型。 运用对日 标赋权指的方 法解决多日 标问 题是近年来多目 标规划的一个发展方向， 但和房地产项日 规划相结合的 研究， 据现有文献来看还没有这方面的研究成果。 在 信息论中。 信息 墒h ( x ) = 一 p ( x ;) i n p ( x ;) 是系统无序程度的 度斌， 而信息是 系统有序程 度的 度杖. 二者绝对值相等， 等号相反。 嫡权系数方法的基本原理是菜项指标的指标值变异程度越 人， 信 息嫡越小， 该指标 提供的 信息星 越人， 该指 标的权重也 应越人: 反 之， 某 项指标值变化 越小， 则该指标提供的信息杖越小， 该指标权重也越小。 嫡权系数方法因其计算简单、 计算结 果的客观性强的 特点， ) 泛运用于多 个项目 优化排序方面 1 6 7 - 1 7 3 , 嫡权系数多目 标规划 理 论模取是建立在嫡的概念上的一种新的多目 标规划方法。 其理论依据是计算指标的嫡值作为指 标的权重系数， 将日 标集转化为带有权重的单一日 标约束。 嫡权系数模缎完全依据方案的真实 数学数据作为计算依据， 计算结果更加客 观合理， 不参有人为土观影响因素， 决策结果可信度 高。 文献 9 5 提山了 嫡权系 数多日 标规 划理论、 建立了 相关模型，并 通过数学方法 证明了 其 理 论及模型的科学性. 嫡权系数多目 标规划的理论基础与房地产项目内 部规划本质相同， 但这方 面的应川研究据掌握的文献来看还处于空白状态。 1 .2 .4 房地产投资决策及其理论 一、房地产投资理论 房地产在早 期有多种解释， 最早越完架的定义是日 本1 8 6 1 年的 民 法 第6条所规定的: 一一一一一一一一 s 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 “r . 地极其定着 物为不动产” 3 9 = 我国现行 对房地产的定义是 指土地建筑物及固着在仁 地建 筑物l : 不可分离的部分。 据文献 4 0 1 综述， 我国房地产市 场总值已 达到3 万亿. i l i i. ” 计划完 成房地产投入1 万亿。 房地产业己 成为中国经济的支柱产业， 也是十一世纪新的经济增长 点 和热点。房地产投资义是一个高风险高利润的行业，据文献 4 3 1 所述，侮年全国有近千家 房地 产企业倒闭。儿年前中国经济上 一次高潮结束时，随着海南房地产业、北海房地产业的降温， 人批房 地产企业倒闭，人址 房地产空 置积服， 造成国家资 金损失6 0 0 亿以 一 l : 4 4 。 近期随着中 国加入wt o的步伐加快，中国经济进入了 一个高 速发展的阶段，房地产业随之显现出复苏迹 象。因此，建立一套有效的房地产投资决策辅助系统日显巫要。房地产投资决策受到政策、地 理、 环境、 经济等诸多不定囚素影响， 因素之im 相互影响、 相互制约。 如何止确表达这些因素， 在投资决策中掌握这些因素运用科学方法在w 前还处于 起步阶段。文献 4 5 是国家计委 1 9 8 1 年编制的 房地产投资决策支持系统 ，以 此为据，规范全国房地产业。这个系统较全面地提 出房地产财务指标体系的构成及计算模则. 建立了 房地产投资决策模型， 规范了房地产业财务 报表格式， 井运月 计算机模拟系统建立了 房地产投资决策计算机模拟系统。 这套系统的建立规 范了 房地产投资决策理论，但是， 这套系统还需进一步完善。 ( 1 ) 此系 统没有能建立一 套完核的 房地 产投资决 策评价指标体系。 其考虑影响决 策的因素 仅 是房地产的财务指标。事实上， 决策者在决策时还考虑政策、 地理、环境、经济等其它诸多指 标， 仅把财务指标作为评价指标是不全面的。 其次， 这套系统中将评价指标都视为不变的。 但 由于 房地产从立项到开发结束需要一个周期， 一般都在一年以上.因此， 只有考虑到指标的动 态变化才能完招准确地表述房地产评价指标。 ( 2 ) 仅 将一个房 地产项目 考虑为单一 类型的 房地产， 井以 此为 基础进行计算决 策。 事实 上， 现在的 房地产项目 开发注重的就是混合4 9 . 即在一个项目 地块上建有商业、 住宅、 办公均有的 混合刑小区建设。 综合考虑各种指标对房地产项目内部规划以期达到房地产项日 最优是房地产 开发的关键。也是进行房地产投资决策的基础。这方面的研究还处于 空自，咎待进一步研究。 ( 3 ) 此系 统建立的房地产 投资决策 模型从理论上 还处于 单日 标决策 理论。 这些理论是还处于 决策论中的早 期理论研究状态。 在决策中由于 考虑因素少， 数据信息丢失 严重， 决策结果科学 性较低。 二、房地产投资决策模刑 八十年代以后，中国房地产业进入一个高速发展阶段， 相关的房地产投资决策理论也层出 不穷。 据日 前文献来看. 理论的士体集中在对房地产投资决策模型的研究方面， 按其决策计算 模刑可分为以下儿类: ( 1 ) 单h 标决策 模型: 文 献 4 7 - 5 6 所 述选取房 地产单 一财务指 标最 优的项h 为决 策结果。 文 献 4 8 提山了 边际利润率的概念及计算模型， 选取 边际利润率 最人 项日 为决 策结果。 文献4 9 1 建立了 资金利润率的概念及计算模型并定资金利润率最人项日 为最优项日 .文献 5 0 1 首次将数 理统计计算方法引入到房地产决策中， 通过选取利润期望值最人或风险值最小的项日 来实现决 策 。 单 项目 决 策 模1 0 a 房 地产 投 资 研 究 一早 期常 用 的 方 法， 其土 导 思 想是 选择 房 地产 项日 的 某一 一一一一一-一一一一一 一 一 一 6 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 指标收益为最人，这一指标土要是表述房地产投资的一些土要收益指标:利润、利润率、 回 收期等。 这些决策方法具有计算简单实用的特点， 但由于信息徽少， 往往造成决策结果的科学 性较低。 ( 2 ) 风险决策模n o. : 文献 5 3 - 6 9 以 房地产项日 风险 最小 作为日 标建立了 房地产目 标规 划模n 4. 。 文 献 6 6 提出了 房地产投资风险度4的方 法: 用数 学期望、 标准差 来度v用 概率论中 p ( l 0 , in 为自 然 对 数， e i 3 0 。 如 果x ii 对于 给 定的i 全 部 相 等， 那么 p 。 一x u l r x 0 此时e i 取极人 值， 即 一 去 ( 2 3 ) e ; = - k 艺= in = k ln m 注i m邢 ( 2 . 4 ) 若设k = i / in m ， 于 是 有o e i l 。 3 ) 计算 第i 项 指 标的 差 异 性系 数gi 对于 给定的i ， x ;i 的 差异性越小， 则e i 越人;当x 5 全部相等时， e i = e 。 一 、 =1 ， 此时 对于 方案的比 较. 指标x i 毫无作用;当 各方案的 指标值相差 越大时， e i 越小，该 项指 标对于 方案比 较所 起的 作 用 越大。 定 义差 异 性 系 数9j为: b i = 1 - e ; ( 2 . 5 ) 则当gj 越人时， 指标越重 要。 4 )定义权数 a , = g j i 9 ， 少 . 1 ( 2 . 6 ) 5 ) 计算综合经济效益系数v v ， = 艺a i p o ( 2 . 7 ) 其中， v ; 为第 i 个方案的综合评价值。 l 5 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 ( 2 ) 改进的嫡值法 嫡值计算模型在运用中，时常会遇到一些极端值， 也不能取对数，因此需要对嫡权系数模型进行改造。 1 )用功效系数法 进行变换 取 第i 项 指 标 值 中 最 好 值 为x j( h ) 最 差 值 为x ,(, ) , 指标值为极端值时不能直接计算比重， 用 卜 夕 d 公式进行变换: x = x 一x 于 节 丙产产下 万xa+ x ， 一 x i ( 1 一 q )( 2 . 8 ) 为避免变换后的数据出现零，。 的范川应取 ( 0 1 1 ) .在用公式 ( 2 . 1 )进行变换时，实际 上加入了评价者的主观因素， 因为a 的选取是由评价者决定的. 如果评价者要加人该指标的权 重，可将。 取人一些，这时数据范围人， 用墒值法计算的权重就人;同理，如果要减小该指标 的权重，可将。 取小一些，这时数据范围小，用嫡值法计算的权重就小.从这个意义上说。用 功效系数法对数据变换后的墒值法不是严格的客观赋权法，而是一种土、客观结合赋权法。 用功效系数法变换后， 对极端值作一定的处理， 消除了指标值中负值的问题， 然后可按公 式 ( 2 . 1 )一 ( 2 . 5 )的步骤进行评价， 但取不同的。 可能会出 现不同的评价结果， 本文建议 采用。=0 . 6 e 2 )用标准化法进行 变换 x ;i = ( x i -x i )/ s i ( 2 . 9) 其中 ， x ) 为 第i 项指 标 值的 均值， s i 为 第i 项指 标值的 标 准 差。 一 般 地， x 。 的 范 围 在- 5 到5 之 间 ， 为 消 除 负 值 ， 可 将 坐 标 平 移， 令 : z ;i = 5 -f x i ( 2 . 1 0 ) 然 后 用石代 替x ii 按 公 式( 2 . 1 ) 一( 2 .5 ) 的 步 骤 进 行 评价。 用标准化法进行变换与用功效系数法进行变换的区别是: 1 ) 用标准化法变换不需要加入任何主观信息，是一种完全意义的客观赋权法。 2 ) 用功效系数法变换因。 的选取不同使得评价结果可能是不唯一的，而用标准化法进行 变换评价结果是唯一的。 3 ) 标准化法有利于缩小极端值对综合评价的影响. 二、房地产评价指标嫡值计算方法及性质 嫡权系数计算方法的目的是把多目 标决策评价中各待选方案的固有信息和决策者的经验判 断的主观信息进行最化与综合。 ( i ) 房地产评价指标嫡值的定义及性质 在房地产单项目 内部规划中， 利用嫡的概念来衡里某一评价指标对房地产项日 投资效果的 影响程度。房地产评价指标嫡值具有可加性、极值性、非负性、 对称性、加法性、强加性等性 质. 其中 极值性是指当 各指标 值相等时 评价 指标的 嫡值最人， 即: e m a x = l n n ( n 为 指标 个数). ( 2 ) 房地产评价指标值矩阵的建立 根据表 ( 2 . 1 ) 将房地产单项目 投资决策7 个评价指标， 3 个建筑类型对应的指标值构成单 -， 一 一. 一-一一一一一， . 一一 1 6 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 a目房地产评价指标值矩阵r为: ，illesj xl毛凡 xl毛凡 reseseseeweesesesl - r 其中， x ; 为第i 类型房 地产第1 评价指标f 的 指标值，由 此计算房 地产评价矩阵r中 元素 x y 与 理 想 值x j 的 接 近 度d;1. ( 3 ) 房地产评价指标嫡值的计算 设 上x i 为 房 地 产 评 价 指 标 矩 阵r 第 .i 评 价 指 标 中 的 最 优 值 ， 则 : m a x x , m i n 夏 x j = 1 , 4 , 5 , 6 , 7 l=2 , 3 !.、1月t - .声 x i, 为 房 地 产 评 值 矩 阵r 中 元 素x y 与 理 想 值x i. 的 接 近 度 ， 则 : j =1 , 4 , 5 , 6 , 7 ( 2 . 1 1 ) j =2 , 3 丘弓.气一、 jies矛，wees 一 马 对d 。 进行归一 化处理， 令: d 根据房地 产评价指标墒的 定义， 房地产第1 评价指标对房 地产投资 效果 影响的 相对重要f y . 度 ( 即第j 评价指标墒值) 计算公式为: _么 d , .d e. 二一) 一 mes 二 二 汀d , d , ( 2 . 1 2) 其中: d , = 艺 d , 三、决策者对各评价指标权重判断向 量的确定 房地产单项日投资决策中，决策者对房地产项日的决策除考虑定量评价指标外，为了符合 企业经营思想及客观条件， 还把某些指标取得作为 投资经营的主要日 标值， 比如， 对于资金充 足的房地产经营者. 常把总收益指标作为评价投资效果的首要指标， 而对资金缺乏的房地产经 营者就会把投资回收期作为 评价投资效果的首要日 标，以 求尽快回收投资， 弥补资金缺口. 各 1 7 华 中 科 技 大 学 博 士 学 位 论 文 经济评价指标重要与否与决策者经营效果有g . 接关系。 只有把决策者经营思想及日的融入决策 判断中， 才能使决策者更好、更准确地根据白 身实际情况进行决策， 真止实现决策者的决策目 的。 最人限度发挥房地产二阶段投资决策理论在实际应用中的作用， 决策者主观判断权重向最 w是决策者根据白 身经营思想及客观条件给予各经济评价指标赋予的权重向 狱w= ( wj w 2 - w v ) t o 四、房地产嫡权系数的计算 根据 房 地 产评 价 指 标 嫡值 的 极值 性 可 知， 在 某 一 评 价 指 标卜 各 指 接 近 度d 。 的 值 越接 近， 房 地产评价指极的嫡值就