NRS-SVM的商品住宅投资风险评价  

房地产开发是一项高投入、高收益、高风险的投资活动,受社会、经济、技术等因素的影响较大,在开发过程中存在着不确定性,在为投资者提供高收益可能的同时,也蕴含着相应的高风险。文章引进一种新的方法——支持向量机将其应用到房地产投资风险评价中。并尝试建立了基于svm的房地产投资风险评价模型。支持向量机(svm)是一类新型的机器学习算法,它能够非常成功地处理分类和回归问题。这种方法比较新颖,在一些领域有初步研究,但是在房地产领域基本没有研究过,其良好的非线性品质、极高的拟合精度、灵活而有效的学习方式、不依赖于样本的特点,使房地产投资风险预测很好。

房地产是一种典型的风险投资行业,为合理规避风险,应用模糊综合评价和层次分析法,建立了地产投资风险综合评价体系,分析了地产风险的相关因素并进行综合评价,从而有针对性的采取风险规避的措施。

在移民投资及其使用的管理中,存在着整体与局部,近期与远期,国家、集体与个人等各种错综复杂的利益关系,社会与自然环境的变化也影响着移民资金的管理和使用。因此,必须对移民投资的风险进行评价。移民投资风险评价具有3个特点,即:综合性、复杂性、不确定性。移民投资风险评价应包括投资风险评价的方法、指标体系、标准,风险评价的概念模型,典型实例,移民投资风险防范措施和风险管理体制。三峡工程的投资风险评价研究应与三峡工程的施工阶段同步

关于房地产投资风险评价的探讨——房地产是一种典型的风险投资行业,为合理规避风险,应用模糊综合评价和层次分析法,建立了地产投资风险综合评价体系,分析了地产风险的相关因素并进行综合评价,从而有针对性的采取风险规避的措施.

金融风暴席卷全球其源头是美国房地产次贷危机。次贷危机无疑对中国具有警世意义,使我们必须重新认真审视我国房地产业的投资风险。房地产业作为国民经济的支柱性产业,对于中国gdp增长具有巨大投资拉动作用,但同时房地产业又具有高风险、高收益的特性。因此在房地产投资过程中,投资者在关注高回报的投资预期的同时,应该更加关注所面临着各种风险因素,而这些风险因素对房地产投资的成败起着决定性的作用。本文在已有风险管理研究文献的基础上,界定了房地产投资的风险因素,建立了风险评价指标体系,采用模糊数学方法构建多层次模糊综合评价模型,旨在对房地产投资决策风险系统进行客观的量化分析和总体评价。

分析了房地产投资的各风险影响因素,并建立了一套科学的房地产投资风险评价指标体系,运用层次分析法和模糊评判分别进行了指标权重的确定和投资风险的评价,为房地产投资机构提供一种有用的风险评估方法.

房地产项目是高利润、高风险的投资。为更加科学地评价其风险程度以便有效预控,提出将人工智能领域的新方法——案例推理应用到房地产投资风险评价的问题中。通过分析影响房地产投资风险的因素,结合案例推理的基本原理,提出了基于案例推理的房地产投资风险评价指标体系,并初步解决案例的表示、检索匹配以及案例学习等主要技术。

基于案例推理的房地产投资风险评价的研究——房地产项目是高利润、高风险的投资。为更加科学地评价其风险程度以便有效预控，提出将人工智能领域的新方法——案例推理应用到房地产投资风险评价的问题中。通过分析影响房地产投资风险的因素，结合案例推理的基本...

基于ahp的房地产投资风险评价及应用——在对房地产项目投资风险进行分析研究的基础上，提出了房地产投资风险评价指标体系，运用层次分析法进行了风险指标权重的确定和投资风险的评价，并进行了实例的研究，为房地产开发企业的科学决策提供了依据。

应用主成分分析法,对参考文献[7]的案例进行分析,其计算过程简单,分析结论显示评价效果较好。

在对房地产项目投资风险进行分析研究的基础上,提出了房地产投资风险评价指标体系,运用层次分析法进行了风险指标权重的确定和投资风险的评价,并进行了实例的研究,为房地产开发企业的科学决策提供了依据。

房地产企业投资是一个高风险行业,为避免投资失误,提高决策水平,进行房地产企业投资风险评价具有一定的理论和实践意义。针对房地产企业投资风险的复杂性和不确定性,在借鉴近期国内有关房地产企业投资风险相关研究和分析基础上,利用问卷调查法对投资风险因素进行了识别,构建了风险评价指标体系,并采用改进模糊层次分析法对风险指标体系进行了评价分析,从理论上找出影响房地产企业投资的关键风险因素,为房地产企业投资风险评价提供了较为合理的参考依据,使投资决策更为科学。

武汉理工大学 硕士学位论文 基于案例推理的房地产投资风险评价研究 姓名：陈瑶 申请学位级别：硕士 专业：结构工程 指导教师：李红兵 20091101 基于案例推理的房地产投资风险评价研究 作者：陈瑶 学位授予单位：武汉理工大学 相似文献(2条) 1.学位论文杨健房地产投资开发经验重用的tcbr实现研究2005 本课题的任务是采用基于文本案例的推理(tcbr)技术，构造房地产投资开发经验重用系统，并研究在该系统中，如何实现文本案例表示，信息实体 解析，案例的提取以及案例学习等内容。 cbr(case-basereasoning)是一种人工智能的推理方法，它以实例作为其最基本的推理单元，当一个新的待解决问题提出以后，可以把它抽象为一个 新实例，为了

普通商品住宅的开发活动受到社会、经济、政治、法律、文化、自然、地理等因素的影响,这些因素的变化、发展及其相互之间的影响、作用,在一定程度上将影响普通商品住宅整个投资的最终成败。因此,对普通商品住宅投资环境因素的分析具有十分重要的意义。

本文从分析影响房地产项目投资的风险因素起,同时考虑到社会、经济和环境等的要求,利用模糊优先关系比较法,对房地产项目投资风险评价体系进行研究,为了更好的管理和控制风险因素,采取了许多措施。

本文在对房地产项目投资风险进行分析研究的基础上,提出了房地产项目投资风险评价指标体系,构建出房地产项目投资风险评价的梯阶层次结构模型,并用层次分析法对房地产项目投资风险进行了综合评价。

矿业项目投资本身存在的投资规模大、回报周期长、影响因素多且复杂等特点,对矿业项目的发展产生很大的影响,让其发展伴随有较大的风险,而且在一定层面上会限制这类项目工程的资产投入与运营。借助某企业实际的铜矿工程为例,并对其中的风险开展对应的研究、分析、辨识以及评估,对所选的矿业投资项目当中的风险指标以及其模型构建进行对应的效果验证。

在项目决策前期对项目了解很少的情况下,一般对项目给出一个基本的风险综合评价数值,作为决策的依据。在建立工程项目投资风险评价指标体系的基础上,提出了将人工神经网络应用于工程项目投资风险评价中的综合评价方法,建立了人工神经网络模型,较好的解决了以往的评价方法中存在的人为确定权重的不足。最后进行了实证分析,在此基础上进行了敏感性分析,得到了比较好的评价结果。

房地产业在近几年成为我国国民经济的支柱产业,房地产开发投资是一项综合性、技术性强的活动,文章通过研究解析房地产投资风险的评价指标,列举评价房地产投资风险的直接指标和间接指标,为房地产开发商衡量房地产投资项目风险提供参考。

通过采用层次分析法,阐述了房地产投资风险评价指标的权重计算步骤,通过一致性指标ci和平均随机一致性指标ri,计算一致性比例cr,并进行一致性检验,最终得到具有满意一致性的判断矩阵对应的特征向量的各分量即为各个指标对上层的权重,为房地产开发项目投资风险分析提供理论与方法。

本文采用财务比率和相关财务指标对企业金融风险进行评价,根据样本数据先利用主成分法降维思想把财务指标综合成反映企业总体金融风险状况的综合指标,并以此为基础利用逐步回归筛选重要主成分变量,建立一个logistic金融风险评价概率模型,然后利用模型对样本企业进行计算,结果显示:当前中小微企业金融风险状况总体上仍需提高；短期偿债能力、赢利能力和长期偿债能力对企业综合金融风险状况影响最大,运营能力其次,发展能力和资产运用能力最弱。文章最后从企业和政府的角度给出了相应的政策建议。

针对传统的单纯定性研究方法的不足,将模糊综合评价法应用于bot境外水电项目投资风险评价之中,通过对已有风险因素的梳理,并引入新的风险因素,建立了较为完善的模糊综合评价模型,使项目风险评价的定量研究更进一步。结合具体的bot境外水电站项目进行了实证分析,从而对该方法的可行性和有效性进行了验证,结果表明该方法可以达到有效评价bot境外水电项目投资风险的目的。