基于灰色GM(11)模型房地产开发价值预测

灰色预测在房地产开发管理中的应用初探

提出了一种结合非线性回归技术的灰色gm(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.

本文根据已知的数据对房地产价格未来的发展趋势做出预测分析.采用灰色预测法,主要以灰色理论中的gm(1,1)模型对房地产商品价格走势进行预测.首先,我们对数据进行了检验和处理,然后基于灰色理论的房地产预测模型建模,最后用参差检验法对模型做出检验,得到假设模型成立,从而做出了关于郑州房地产商品房销售价格预测预报.

房地产开发规模优化控制模型研究——房地产业是我国的支柱产业之一，城市规划是房地产业发展的“风向标”，指导和制约着城市房地产的开发，同时城市规划的蓝图又要靠房地产开发来实现。随着城市化的加快、城市规划作用凸显，研究房地产开发最优规模对于房...

通过对房地产项目的特性分析,阐述了当前基于实物期权的房地产投资决策中存在的方法误差大、投资决策定价不准确等问题;探讨了一种基于人工神经网络的房地产开发投资决策实物期权定价模型,并通过matlab6.5编程实现。仿真结果表明,此种方法避免了主观因素的影响,计算结果误差较小,能在一定程度上提高房地产开发投资决策的准确度。

为研究我国交通事故发展趋势,在已有事故预测技术基础上,根据2009-2013年全国道路交通事故发生起数、死亡人数数据,建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。运用matlab进行建模分析简化运算过程,并直观显示曲线拟合情况。预测结果显示：事故起数与死亡人数预测相对误差分别为e1=0.0023,e2=0.0040;小误差概率p均为1;后验差比值分别为c1=0.0524,c2=0.1082,预测精度均为一级,短期预测精度高,能很好地预测交通事故的发展趋势。

目前,对于建筑垃圾的资源化研究,我国尚处于起步阶段,建筑垃圾的产量研究可为其提供有力的数据基础。通过分析2004—2013年的建筑施工面积,利用面积估算法对建筑垃圾的产量进行估算。采用灰色预测模型对垃圾产量进行精确预测和分析,发现我国建筑垃圾的产量巨大,在未来几年内将呈现持续增长趋势,并因此提出了发展建筑垃圾资源化产业,为有效解决这一问题提供思路。

灰色理论模型以其建模过程简单而应用于监测中，但也存在局限性、预测精度不高等问题。针对这些不足，尝试对其

为研究我国交通事故发展趋势,在已有事故预测技术基础上,根据2009-2013年全国道路交通事故发生起数、死亡人数数据,建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。运用matlab进行建模分析简化运算过程,并直观显示曲线拟合情况。预测结果显示：事故起数与死亡人数预测相对误差分别为e1=0.0023,e2=0.0040;小误差概率p均为1;后验差比值分别为c1=0.0524,c2=0.1082,预测精度均为一级,短期预测精度高,能很好地预测交通事故的发展趋势。

房地产开发合同 立合同单位： （以下简称甲方） （以下简称乙方） 为明确责任，恪守信用，特签订本合同，共同遵守。 项目内容及规模： 。 总投资及资金筹措： 总投资万元（其中：征地费万元，开发费万 元，建筑安装费万元）。投入资金规模万元，甲方出资 万元，分次出资，每次出资万元，预收款万元；乙方出 资万元，分次出资，每次出资万元。 合作方式： 。 各方负责： 甲方： 乙方： 经营方式： 资金占用费按月利率‰计付，并于每季末的前天内付给出资方。 资金的偿还按如下时间及金额执行，最后一次还款时， 资金占用费随本金一起还清。 财务管理： １．成本核算范围： ２．决算编制： ３．财产清偿： 利润分配： 。 违约责任： 其他： １．该项目资金在行开户管理。 ２．方经济责任由担保。保证方有权检查督促方 履行合同，保证方同意当方不履行合同时，由保证方连带承担经济责任。

本文简要介绍了灰色预测方法gm(1,1)模型的构造与模型检验。通过对合肥地区近年来房地产开发投资数据的分析,建立了gm(1,1)模型,经模型检验,该预测模型可靠,分析结果具有一定的参考价值。

中国证券期货?10201097 economicaspect 浅析房地产开发经营中的风险 顾　郁 （北京瑞赛科技有限公司，北京　100022） 【摘要】作为不动产，与其他商品的开发相比，房地产开发经营由于具 有投资大、周期长、高赢利、高风险等特点，导致在开发经营过程中的 存在太多不确定因素。目前我国房地产开发经营企业普遍存在只重视项 目开发而不重视管理，更不重视风险的管理，风险管理意识淡薄、缺乏 风险管理机构、风险管理手段单一，使得房地产项目中的诸多风险因素 得不到有效控制，进而引发房地产项目投资的重大损失或失败。因此， 重视并研究房地产开发经营中的风险是保证项目目标的实现，保证企业 稳步、健康、可持续发展的关键过程。 【关键词】房地产；投资；风险识别 房地产开发经营的全过程是指从房地产投资意向的产生 到房地产出售，资金回收或报废为止的整个过程，大致可分为 投资决策、项目实

根据房地产行业的特点,分析了影响房地产开发风险的主要因素,从而建立了房地产开发风险评价体系。将现有的多层次灰色评价模型进行了改进,利用灰色专家评价法确定同类风险因素的权重,将灰色系统理论中的部分方法与层次分析法(ahp)和模糊综合评价(fuzzy)相结合,提出了灰色综合评价模型,为决策者提供了客观、量化、可信度高的决策依据。

一般的决策模型只考虑各个投资备选方案中影响既定目标的技术、经济、效益等方面的因素,没有考虑决策者与执行者、理论与现实之间的矛盾等方面影响,因此研究解决这一问题具有很重要的现实意义。本文针对这一类离散型变量的多目标决策问题,使用electreⅱ方法,列举实例说明该决策优选模型的应用过程,为房地产投资方案的选择提供了一种更科学有效的决策途径。

建筑物地基沉降的灰色模型gm（1，1）预测法——文章主要运用灰色理论建立基于实际观测数据的沉降预测模型gm(1，1)．并通过其与另外2个工程中常用到的模型在同一实际工程的沉降预测值和实际观测结果的比较。证明gm（1，1）模型具有较好的预测结粜。可用于工程实...

建筑施工中,沉降观测是监测建筑物是否安全的重要环节,将灰色系统理论应用于建筑物沉降变形的数据分析,结合沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,在一定程度上证实了建筑物沉降变形分析中采用灰色gm(1,1)预测方法的可行性.

本文详细介绍了gm（1，1）灰色理论模型，并利用该模型对一泵站的沉降进行了预测，同时将预测结果与回归模型进行了对比，最后从分析结果可知gm（1，1）灰色模型能较好地预测该建筑物的沉降发展趋势。

以淮安市统计局发布的2008~2014年统计年鉴中有关商品房的销售数据为分析对象,利用销售总面积和销售总额折算成商品房的平均价格,建立了基于灰色系统gm(1,1)的淮安市房价预测模型.为了提高模型精度,引入二阶弱化因子,对原始数据进行预处理.利用预处理后的数据建立了精度更为理想的预测模型.利用模型预测了随后5年的平均房价.

近年来,我国房地产价格长期持续高涨,无论对房地产业自身运营,还是对国民经济健康发展,乃至整个社会的和谐稳定,都将产生一定负面影响。本文通过对影响房地产开发价格的因素进行初步探析,并对如何控制房地产价格提出相应的解决办法。

基于蚁群算法的房地产开发投资组合动态决策模型及应用——对房地产开发项目投资进行风险分析，建立起以方差作为风险度量指标的房地产投资组合动态模型。将蚁群算法引入到房地产开发项目投资风险的动态分析中。通过实例分析，为房地产开发项目投资组合提供了一...

近年来,我国房地产市场出现了过度开发的现象,而作为影响宏观经济发展重要因素的存贷款利差却经常被人们忽视.本文选取2012年1月至2015年12月的存款基准利率、贷款基准利率、存贷款利差和房地产开发投资额月度数据,建立var模型.通过使用单位根检验、johansen检验、granger检验、脉冲响应及方差分解等方法,研究得到我国存贷款利差和房地产开发投资额之间存在着长期均衡关系,存贷款利差的增大会带来房地产开发投资额的增加.存贷款利差可以作为宏观经济调控的一种新思路和新工具,合理进行存贷款利差管理对促进我国房地产市场合理开发与经济社会的平稳发展有着重要意义.

1 房地产开发建设管理制度 目录 第一章工程建设管理与考核〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃2 第一节总则〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃2 第二节工程建设过程管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃2 第二章工程建设质量管理与考核〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃11 第一节设计质量管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃11 第二节工程材料验收管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃16 第三节单位工程质量管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃17 第三章隐蔽工程验收管理与考核〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃18