土地储备方案的风险评价资料

1、土地储备方案的风险评估 一、摘要 本文针对当前土地收储风险的研究，考虑到信贷风险，财务风险等实际情况产生的 约束条件，建立土地储存评估的优化模型，为土地储备部门提供一个比较实用的土地储 备方案的风险评估方法。 同时采用层次分析法 (Analytic Hierarchy Process ，简称 AHP) 和蒙特卡洛模拟法，利用 MATLAB 7.0.1和 Excel 2010 ，分别对模型进行求解，并对所 得结果进行可行性分析，在此基础上用在险值( Value at Risk, VaR )方法，采用层次 分析法和 Monte Carlo 仿真，以此来帮助土地部门筛选出十个风险较大的项目。 首先，

2、建立以项目的净现值( NPV)为评价指标，运用蒙特卡洛模拟法，对财务净 现值，财务内部收益率和动态投资回收周期进行随机抽样。再根据净现值的计算公式： NPV = ?(CI-CO)t/(1+Ic)t 。经过多轮模拟，对每一组模拟结果计算相应的净现值。然 后计算净现值的期望值 E(NPV)、标准差 ，对其风险程度可以利用变异系数 V =/E 来衡量。根据 V 的大小来判断风险大小。 对于问题 1，选取相应的约束条件对目标函数进行约束，从而给出优化模型。由 于净现值法就是按净现值大小来评价方案优劣的一种方法。净现值大于零则方案可行， 且净现值越大，方案越优，投资效益越好。净现值会被很多不确定因素影响

3、，用综合不 确定性分析法建立模型，研究项目净现值。利用 MATLAB 7.0.1和 Excel 2010 求解，得 到了表 5。 对于问题 2，在优化模型的基础上，建立了优化模型 II 。同时采用在险值( Value at Risk, VaR)方法，利用 MATLAB 和 SPSS，分别对模型进行求解 . 在对所得结果进行了分析比较筛选出风险较大的十个项目并且分析风险较大的原 因，最后，我们就模型存在的不足之处提出了改进方案，并对优缺点进行了分析。 关键字 土地收储 风险 净现值 层次分析法 二、问题的提出 市、县人民政府国土资源管理部门为实现调控土地市场、促进土地资源合理利用目 标，依法取得

4、土地，进行前期开发、储存以备供应土地，即进行了由土地储备机构承担 的土地储备工作。土地储备增加了地方财政收入，也改善了城市基础设施建设，提高了 土地市场的公平性和透明性。但是，在储备中，需要动用大量的资金，或者利用银行的 授信贷款、抵押贷款等渠道的信贷资金来收储土地。当资金在市场中活跃向好时，风险 不易显现。而当土地市场疲软时，金融风险便会极易爆发，所以，需要利用之前几年土 地储备项目的数据，建立合理的数学模型，找出一种最实用土地储备方案的风险评估方 法。 三、问题的分析 3.1 问题一 本题要求我们利用所给附录的信息，建立合理的数学模型，为土地储备部门提供一 个比较实用的土地储备方案的风险评

5、估的方法。 探究风险评估方法时，有些关键问题需要考虑到。首先，要考虑土地所在的区域与 其用途是否搭配最好，能否实现长期可持续发展；接着还要考虑财务方面的因素，通过 财务净现值( FNPV)的大小分析项目的盈利能力，用财务内部收益率 (FIRR) ，动态回收 周期 (Pt) ，盈亏平衡点 (BEP)来分析项目的抗风险能力的大小 ; 还要考虑存在的社会风 险，是否需要大批的拆迁人口以及拆迁人口的补偿情况。而且，还必须考虑到如果投资 失败，会遭受怎样的损失或者面临怎样的负面影响，以及需要采取怎样的安全措施才能 将风险带来的损失降低到最低程度。在进行风险评估时，我们也会试着使用VaR原理。 VaR按字

6、面解释为 “处于风险状态的价值” ，即在一定置信水平和一定持有期内， 某一金 融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。 计算 VaR的一般方法如下：设资产组合的初始价值为 W，持有期末的期望收益为 R， R 的数学期望和标准差分别为 和 ，在给定的置信水平 c 下，期末资产组合的最低 值为 W*=W(1+R*，) 其中 R*为相应的最低收益率。 Value at risk=E(W)-W*=-W(R*- )(1) VaR=E(W)-W*=-W( +- )=- W(2) 实际应用中，根据市场因子波动性比较大，所以在 VaR计算方法之后，还需要进行 对市场实例研究的基本分析。基本分析程

7、序如以下流程： 3.2 问题二 本题要求我们根据对问题 1 的解答，用问题一中得出的方法，对附件二中的方案进 行风险评估，比较出风险最大的十个项目，然后根据作出的模型，分析出这十个项目风 险偏大的原因。 四、模型假设 1. 项目投资总额的估算误差很小的 2. 申请贷款额度与银行批复的额度是相同的，忽略土地储备的信贷风险 符号说明 3. 在这此期间不考虑土地市场变动的情况，假设土地市场是稳定的。 五、 CI-CO)t ：表示 t 年的净现金流量； T：表示计算年分数； IC ：表示折现率； BEF:表示盈亏平衡点时的产销量； Cf：表示固定成本； P：表示单位产品的销售价； Cu：表示单位产品的

8、变动成本； Tu：表示单位产品营业税金及附加； W：表示资产组合的初始价值； R：表示持有期末的期望收益； ：表示 R 的数学期望； ：表示 R 的数学标准差； R*：表示最低收益率。 六、问题一 一）模型分析与建立 1. 土地储备定义 土地储备，是指市、县人民政府国土资源管理部门为实现调控土地市场、促进土地资源 合理利用目标，依法取得土地，进行前期开发、储存以备供应土地的行为 2. 土地储备的基本步骤 第一步：土地储备中心对拟征用储备地块进行调查摸底，并进行前期定界测量工作； 第二步：根据拟征收储备地块的摸底材料情况，提交用地预审申请及相关文件资料，经 批准后进行预审。 第三步：被征收土地所

9、在国土局根据拟征用储备地块的摸底材料， 准备征地报批资料（主 要是土地储备项目可研报告，见附件一），并会同预审意见一同上报； 第四步：征地经政府批准后，市储备中心负责筹集资金，公告并实施征地协议的签订和 补偿工作； 第五步：储备中心向规划局申请定点和编制控制性规划； 第六步：征地程序完成后，将征为国有的土地存入政府储备库，并按照规划实施前期开 发和配套建设。 3分析 由以上定义易之土地储备方案的评估主要根据拟征用储备地块的摸底材料即土地储备 项目可研报告，根据所给的土地储备项目可研报告（附件一），储备方案的风险可以大 致总结有以下几点： 项目投资及资金来源 土地储购项目资金的主要来源除了部分的

10、财政资金， 还有大量的银行贷款。 建立模型时， 我们假设能得到预估的资金，排除了资金短缺的风险。 土地储备对土地利用，房价等方面的影响 土地储备会引起房价上涨，在建立模型时也假设房价的涨幅是稳定的，房价会被控制在 一定的范围内，基本上也可以排除这方面的风险。 财务分析（层次分析法和盈亏平衡分析） 由于土地项目的大部分资金都是来自银行贷款，项目盈利与否决定了能否还上银行贷 款。如果收储机构财务状况不好，财务无法变现很容易导致金融风险的集中爆发，因此 对项目进行财务分析是及其必要的。 进行财务分析时，本次利用层次分析法，建立模型，系统的分析项目投资总额，财务内 部收益率（ FIRR），动态回收周期

11、 （PT）对净现值 （NPV）的影响,得到净现值，最后通过得 到的净现值分析该项目的盈利能力；用盈利平衡分析作为另一指标，分析项目的盈亏平 衡点，用来分析项目的抗风险能力的大小。综合这两个方面的影响，作为一个重要指标 来分析评价收储方案。 资金回收分析（回归分析 通径分析 Monte Carlo 仿真分析） 怎样评定一个项目是否成功？对社会做了多大的贡献、对项目投资者带来多少声誉，还 有便是资金回收率。在正常情况下，资金回收额要大于资金耗费额，这个差额就是企业 实现的生产经营成果。资金的顺利回收，既是补偿资金耗费的必要，又是再生产得以为 继的前提。所以，需要利用回归分析或者其他分析方法，预计估

12、算出一个项目的资金回 收率，然后作为一个重要的指标来分析评价此收储方案。 4. 模型的建立和求解 净现值 内部收益率 动态回收周期 一、净现值法（财务盈利能力分析） 净现值是指 投资方案 所产生的 现金净流量 以资金成本 为贴现率折现之后与 原始投资额 现 值的差额。 净现值法 就是按净现值大小来评价方案优劣的一种方法。净现值大于零则方 案可行，且净现值越大，方案越优， 投资效益 越好。净现值会被很多不确定因素影响， 用综合不确定性分析法建立模型，研究项目净现值。 综合不确定性分析法 1 层次分析法（ Analytic Hierarchy Process ，简称 AHP） 所谓层次分析法，是指

13、将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为 多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊 量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标） 、多方案优化决策 的系统方法。层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备 投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每 一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重， 最后再加权和的方法递阶归并各备择方 案对总目标的最终权重，此最终权重最大者即为最优方案。运用层次分析方法，大体可 分为以下三个步骤 : 步骤 1: 分析系统中各因素间的关系， 对同一层次各

14、元素关于上一层次中某一准则的重要 性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵 ; 步骤 2: 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重， 并进行判断矩阵的一致性检 验; 步骤 3: 计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序。 最后，得到各方案对于总目标的总排序。 2 蒙特卡洛模拟法 当所求解问题是某种随机事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，通过 某种“实验”的方法，以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率，或者得到这个 随机变量的某些数字特征，并将其作为问题的解。 工作过程 蒙特卡罗方法的解题过程可以归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知 概率分布抽样；建立各种估计量

15、。 蒙特卡罗方法解题过程的三个主要步骤： （ 1）构造或描述概率过程 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过 程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为 的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化 为随机性质的问题。 （2）实现从已知概率分布抽样 构造了概率模型以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的， 因此产生已知概率分布的随机变量（或随机向量） ，就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验 的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的 一个概率分

16、布是（ 0， 1）上的均匀分布（或称矩形分布） 。随机数就是具有这种均匀分 布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有 这种分布的相互独立的随机变数序列。 产生随机数的问题， 就是从这个分布的抽样问题 在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种 方法是用数学递推公式产生。这样产生的序列，与真正的随机数序列不同，所以称为伪 随机数，或伪随机数序列。不过，经过多种统计检验表明，它与真正的随机数，或随机 数序列具有相近的性质，因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布随机抽样有 各种方法，与从 （0,1） 上均匀分布抽样不同，这些

17、方法都是借助于随机序列来实现的， 也就是说，都是以产生随机数为前提的。一般说来，构造了概率模型并能从中抽样后， 即实现模拟实验后，我们就要确定一个随机变量，作为所要求的问题的解，我们称它为 无偏估计。建立各种估计量，相当于对模拟实验的结果进行考察和登记，从中得到问题 的解。 净现值 表 1 以净现值为准则的判断矩阵和权重 A B1 B2 B3 Wi B1 1 1/2 5 0.4088 B2 2 1 5 0.5031 B3 1/5 1/5 1 0.0881 表 2 以项目投资总额为准则的判断矩阵和权重 B1 C1 C2 C3 Wi C1 C2 1/3 1/5 1/3 0.1031 0.2915

18、C3 0.6054 表 3 以财务内部收益率为准则的判断矩阵和权重 B2 C4 C5 C6 Wi C4 1 5 3 0.6054 C5 1/5 1 1/3 0.1031 C6 1/3 3 1 0.2915 表 4 以投资回收期为准则的判断矩阵和权重 B3 C7 C8 C9 Wi C7 1 1/5 1/3 0.1031 C8 5 1 3 0.6054 C9 3 1/3 1 0.2915 表5 各不确定因素的综合出现概率 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 0.0421 0.1192 0.2475 0.1844 0.0519 0.1467 0.0091 0.0533 0.0258

19、 以项目的净现值（ NPV）为评价指标，运用蒙特卡洛模拟法，对财务净现值，财务内部 收益率和投资回收期进行随机抽样。 净现值的计算公式为： i. NPV = ? （CI-CO）t/（1+Ic）t （CI-CO）t : t 年的净现金流量 T ：计算年分数 Ic ：为折现率 经过多轮模拟，对每一组模拟结果计算相应的净现值。 然后计算净现值的期望值 E（NPV）、 标准差，对其风险程度可以利用变异系数 V =/E 来衡量。 二、盈亏平衡分析 盈亏平衡点（ Break Even Point, 简称 BEP）又称零利润点、保本点、盈亏临界点、 损益分歧点、收益转折点。通常是指全部销售收入 等于全部成本

20、时（销售收入线与总 成本线的交点）的产量。 在本项目中，可以在成本不变的情况下，分析最低土地使用权出让价格或者在土地 使用权出让价格不变的情况下，分析土地出让量，求得一个盈利平衡点，盈利平衡点越 低，说明项目风险也低。 计算公式 ii. BEP=Cf/（p-cu-tu） 其中： BEP 盈亏平衡点时的产销量 Cf 固定成本 P 单位产品销售价 Cu 单位产品变动成本 Tu 单位产品营业税金及附加 图 2 盈亏平衡分析图 根据附录二的信息，用 MATLAB做频率分布直方图 x1 = 0.4952 0.8276 0.6800 0.7434 0.4813 0.4191 0.7732 0.6811 0

21、.7034 0.6990; x2 = 0.7684 0.5849 0.7955 0.7843 0.6192 0.7315 0.5863 0.7045 0.5210 0.4857; x3 = 0.7076 0.4527 0.6461 0.7765 0.6972 0.7521 0.7381 0.6622 0.5983 0.7482 ; x4 = 0.7251 0.6978 0.6725 0.5762 0.7103 0.7503 0.6440 0.7376 0.6751 0.6139 ; x5 = 0.7267 0.6609 0.6497 0.6524 0.7204 0.7163 0.7611 0.

22、6036 0.7724 0.6282 ; x6 = 0.7525 0.6902 0.6325 0.7840 0.6668 0.6668 0.6310 0.6648 0.5950 0.6160; x7 = 0.6395 0.7426 0.6970 0.5696 0.7404 0.6283 0.6562 0.7169 0.7348 0.7477; x = x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7; hist(x,10) 图 3 盈亏平衡点频率分布直方图 (二)收储面积 总额估算 出让计划 现金流量 预期收益 一在险值( Value at Risk, VaR )方法 在险值( Value at Ri

23、sk, VaR )方法是目前国际上评价市场风险的重要方法，它以 概率论为基础，运用现代统计方法，摒弃了主观判断的随意性，比传统的风险测定方法 具有更好的适应性和科学性。该方法最初应用于金融领域，在房地产与土地储备等相关 市场具有广阔的应用前景。 计算 VaR的一般方法如下： iii. Value at risk=E(W)-W*=-W(R*- ) iv. VaR=E(W)-W*=-W( +- )=- W 其中： W: 资产组合的初始价值 R: 持有期末的期望收益 : R 的数学期望 : R 的数学标准差 在给定的置信水平 c 下，期末资产组合的最低值为 W*=W(1+R*，) 其中 R*为相应的

24、最低 收益率。 实际应用中，根据对市场因子波动性预测方法的不同， VaR的求解方法可分为方差 协方差法、历史模拟法以及本文所选用的 Monte Carlo 模拟法。 Monte Carlo 模拟法最 早于 1942 年由研制原子弹的科学家研制并加以应用，其名称 Monte Carlo 来自法国南 部著名的赌城。在金融市场上， Monte Carlo 模拟法用来模拟确定时期不同情形下的资 产组合值。 Monte Carlo 模拟法是计算 VaR的各种方法中最为有效的方法。对于资产组 合的不同分布状况以及各种非线性的情形， Monte Carlo 模拟法都可以得到令人满意的 结果。其中，回归分析旨

25、在确定选取自变量与因变量之间的函数关系，而Monte Carlo 模拟法则在此基础上按照一定假设，基于选定指标的分布参数产生一系列随机数，利用 回归分析得到函数关系模拟未来实际回收资金值，从而进行 VaR的分析。 在土地储备工作中，与资金投入、资金回收相关的因素主要有：土地收购面积土地 出让面积。根据土地储备中心近几年相关数据，选取了与土地回收资金相关的土地收储 面积、出让面积和库存面积及投入资金、贷款资金等直接指标进行分析，同时不考虑其 间房地产开发投资及 GDP等间接指标的影响。 根据所给的数据研究其中考察对象 Y 为实 际回收资金， 5 个风险因素分别为 : X1 : 收购储备面积； X

26、2 : 出让面积； X3 : 年末库存面积； X4 : 实际投入资金； X5 : 年末贷款余额； 二回归分析 利用 SPSS软件进行回归分析，考察因变量与自变量的相关性。回归分析就是通过 应用回归系数分析法将因变量和自变量相关系数的求出从而是数据统计分析符合要求。 实际回收资金与各风险因素的关系可以表达为： Y=f （X1,X2,X3,X4,X5） 其中风险因素为自变量 Xi （i=1,2,3,4,5,6,7 ），考察对象为因变量 Y 。选用 SPSS软件 对附件 2 中数据进行回归分析，所得回归方程如下 Y=833.06694-0.16206X1+0.27648X2- 0.05718X3+0

27、.78943X4+0.08410X5 归分析计算结果表明，因变量与自变量间的相关系数R=0.998447， F 值= 91.78265 ， 显著性水平 p=0.01082p=0.05（0.05 为设定值），求解符合要求。 R值越接近 1 表明拟 合程度越高。 三. 通径分析 利用 DPS软件进行了通径分析，用以考察因变量和自变量之间的因果关系。通径分析就 是应用通径系数分析方法，将相关系数分解为直接作用系数和间接作用系数，以解释各 个因素对因变量的相对重要性，使多变量资料的统计分析更为合理。通径分析与回归分 析从表 2 可看出，二者影响程度排序基本一致。相关分析中影响程度排序由大至小依次 为

28、X4、X2、X5、X1、X3，通径分析中则更为 X4、X1、X2、X3、X5，其中 5 的次序发生 了明显改变， 对此影响程度不一可作如下解释： X5虽本身对因变量 Y的直接影响程度不 大，但其作用于 X4间接影响于因变量 Y程度较大。相关分析中 X5 表现出的较强正相关 性，实际上掩盖了其本身直接影响程度不大的现实。同时，从比较结果表 2 我们可以看 出，相关分析由于包含了间接影响在内，导致诸多因素的影响程度相差不多，大都表现 为正向关，而在通径分析中存在负相关（且各因子对因变量 Y 的影响程度相差较大。其 中以风险因素 X4 影响程度最大，其次为 X1，X2，最末为 X3，X5。由此可见，

29、分析结合 有助于我们清楚了解各指标之间的作用程度。 表2 杭州市土地储备资金回收与风险影响因素两种分析系数结果比较 X1 X2 X3 X4 X5 ：相关分析系数 0.73251 0.9132 0.63111 0.98513 0.75176 通径分析系数 -0.19362 0.17266 -0.05752 0.8499 0.03477 四 .Monte Carlo 仿真 假定风险影响因子增长率服从正态分布， 根据近几年的统计数据获取增长率均值和 标准差等相应的分布参数， 利用 Malab 随机函数 RANDN（产） 生符合均值为 0、标准差为 1 的 1000 组随机数， 根据 +?RANDN（

30、公） 式得到市场风险因子增长率的随机数据， 再按 照回归方程： Y= 833.06694-0.16206X1+0.27648X2-0.05718X3+0.78943X4+0.08410X5 计算 Y 值（实际回收资金），从而获得其频数分布 补偿人口 项目分布 用地合理性规划使之可持续发展 可持续发展已经成为当今时代发展的主要潮流， 土地的利用是否能实现可持续发展 也要成为评价方案的一个指标。在这一方面要求下，我们要充分考虑项目对用地的规划 使用，分析土地利用会对资源，环境等方面造成的影响。 拆迁人口补偿 征地就会涉及到拆迁，拆迁补偿人口也是需要重点考虑的一个因素。由于拆迁地方 不同所需的如果这

31、个问题处理不好，很可能会影响到社会的和谐和治安管理，这会是一 个严重的社会问题。 5. 可行性分析 七、问题二 1. 风险评估 根据问题一中的风险评估方法，对附录二中的数据用 Excel 分别做出财务净现值， 财务内部收益率，动态回收周期和盈亏平衡点的比较图，用 Excel 表格做了数据分析， 得到了风险较大的十个项目。 图 4 财务净现值比较图 图 6 动态回收周期比较图 由图表得到风险较大的十个项目序号： 2, 49, 47 ，51，30， 13， 70， 36， 24， 14 VaR 计算及结果 对仿真得到的 1000 个实际回收资金数据按升序进行排列，选取关键数据按照风险 累积水平列于

32、表 4，从表 4 中可以看出，在 95%置信度下， 2007 年实际回收资金超过 436.5500749 的概率为 95%；在 90%置信度下，其实际回收资金会超过 2250.625541 的 概率为 90%；在 80%置信度下， 2007 年实际回收资金超过 4199.630783的概率为 80%； 在 70%置信度下， 2007 年实际回收资金超过 5524.27407 的概率为 70%。其余同理可得。 从 VaR值来看，与 2006年实际回收资金 4663.15相比，置信度 95%、90%、80%下 VaR 值依次为 -4226.600、-2412.524、-463.519，这些数据表明

33、 2007 年土地收储中心实际回收 资金数额， 其损失值小于 4226.600、2412.524、463.519的概率分别为 95%、90%、80%。 而从 VaR 与 2006 年的比率来看，其值分别为 -90.64%、-51.74%、-9.94%，说明土地收 储市场实际回收资金风险累积程度较高。 2. 原因 1】缺乏对未来土地市场需求的科学预测，土地储备周期过长，土地储备量过大，造成 了土地储备中心的资金运作困难，增加了土地储备的利息成本，加大土地储备机构的金 融风险。 【2】土地收购储备时机选择不当也可能导致机构运作困难。 【3】进行项目时，涉及拆迁补偿人口过多，导致项目进行困难。 【4

34、】对具体项目缺乏科学的评估，缺乏对项目进行严密的财务分析，造成项目收支失 衡的情况也可以造成土地金融风险 八、模型评价 层次分析法 优点 1. 系统性的分析方法 层次分析法把研究对象作为一个系统， 按照分解、比较判断、 综合的思维方式进行决策。 系统的思想在于不割断各个因素对结果的影响， 而层次分析法中每一层的权重设置最后 都会直接或间接影响到结果， 而且在每个层次中的每个因素对结果的影响程度都是量化 的，非常清晰、明确。这种方法尤其可用于对无结构特性的系统评价以及多目标、多准 则、多时期等的系统评价。 2. 简洁实用的决策方法 这种方法通过两两比较确定同一层次元素相对上一层次元素的数量关系后

35、， 最后进行简 单的数学运算。计算简便，并且所得结果简单明确，容易为决策者了解和掌握。 3. 所需定量数据信息较少 层次分析法主要是从评价者对评价问题的本质、要素的理解出发，比一般的定量方法更 讲求定性的分析和判断。 由于层次分析法是一种模拟人们决策过程的思维方式的一种方 法，层次分析法把判断各要素的相对重要性的步骤留给了大脑，只保留人脑对要素的印 象，化为简单的权重进行计算。这种思想能处理许多用传统的最优化技术无法着手的实 际问题。 缺点 1. 不能为决策提供新方案 层次分析法的作用是从备选方案中选择较优者。 这个作用正好说明了层次分析法只能从 原有方案中进行选取，而不能为决策者提供解决问题

36、的新方案。这样，我们在应用层次 分析法的时候，可能就会有这样一个情况，就是我们自身的创造能力不够，造成了我们 尽管在我们想出来的众多方案里选了一个最好的出来， 但其效果仍然不够企业所做出来 的效果好。 2. 定量数据较少，定性成分多，不易令人信服 在如今对科学的方法的评价中， 一般都认为一门科学需要比较严格的数学论证和完善的 定量方法。但现实世界的问题和人脑考虑问题的过程很多时候并不是能简单地用数字来 说明一切的。层次分析法是一种带有模拟人脑的决策方式的方法，因此必然带有较多的 定性色彩。 3. 指标过多时数据统计量大，且权重难以确定 当我们希望能解决较普遍的问题时，指标的选取数量很可能也就随

37、之增加。指标的增加 就意味着我们要构造层次更深、数量更多、规模更庞大的判断矩阵。那么我们就需要对 许多的指标进行两两比较的工作。由于一般情况下我们对层次分析法的两两比较是用 1 至 9 来说明其相对重要性，如果有越来越多的指标，我们对每两个指标之间的重要程度 的判断可能就出现困难了，甚至会对层次单排序和总排序的一致性产生影响，使一致性 检验不能通过，层次分析法里面没有办法指出我们的判断矩阵里哪个元素出了问题。 4. 特征值和特征向量的精确求法比较复杂 在求判断矩阵的特征值和特征向量时，所用的方法和我们多元统计所用的方法是一样 的。在二阶、三阶的时候， 我们还比较容易处理， 但随着指标的增加，

38、阶数也随之增加， 在计算上也变得越来越困难。 盈亏平衡分析法 盈亏平衡分析可以对项目的风险情况及项目对各个因素不确定性的承受能力进行 科学的判断，为投资决策提供依据。缺点在于只能从整体上反映项目的抗风险能力，不 能反映各个不确定因素的影响。 回归分析法 ： 优点： 1、回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便。在本题中，土地储备的风 险分析关联着很多种因素，如果用这种方法，可以减少很多思考量； 2. 运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯 一的结果，但在图和表的形式中，数据之间关系的解释往往因人而异，不同分析者画出 的拟合曲线很可能也是不一样的，也可以避免个人工作量太大；3、回归分析可以准确 地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果；在回 归分析法时，由于实际一个变量仅受单个因素的影响的情况极少，要注意模式的适合范 围，所以一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量 是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。 缺点：有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达式只是一种推测，这 影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限 制。 通径分析： 优点： 1、和其他多元统计方法相比，更简洁直观，在众多的原因变量中利用主成分分