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[期刊] 运筹与管理
[作者]
何芳 王小川 肖森予 李晓丽
为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛选的网络优化和改良,从而形成新的优化后的MIV-BP(Mean Impact ValueBack-Propagation Neural Network)神经网络,并以此用于评价房地产项目中的风险度以及各因素在风险度中的影响作用大小;同时选取目前相关的房地产项目数据进行仿真实证分析和验证。验证实验结果表明,MIV-BP型神...
[期刊] 管理现代化
[作者]
蔡建民
房地产项目的风险管理和控制是有效提高房地产业安全度的重要内容,而利用项目动力学的研究方法对房地产业安全进行研究,不仅在理论上对房地产产业安全进行了创新,而且也有助于房地产业风险控制和产业安全度的提升。项目动力学是系统动力学在项目管理领域的具体应用。与传统的项目管理方法相比,它更侧重于对难于准确量化的复杂因素的分析,从而解决了仅靠传统的网络计划技术不能全面反映和控制所有变量的问题。以青岛某房地产项目实施阶段的风险管理为例,说明了项目动力学与传统项目管理方法相结合,将大大增强对项目的分析能力和控制能力。
关键词：
项目动力学 项目管理 风险管理
[期刊] 建筑经济
[作者]
唐秀丽 杨子君 赵世强
风险识别是房地产项目投资风险管理的第一个环节。房地产项目投资风险识别的根本目的在于提前洞察和发现房地产项目投资中所面临的各种风险,并对这些风险进行分类和细化,为房地产项目投资风险评价打下坚实的基础。本文首先阐述风险识别的内涵、特性、过程与内容,其次指出了风险识别中存在的问题,最后基于房地产项目生命周期对房地产项目投资风险进行了详尽的全过程识别。
关键词：
房地产项目 投资 风险 风险识别
[期刊] 工业工程
[作者]
李彦勇 王磊 钱琛 孙涛
现有的风险关联研究主要分析风险因素系统对项目成本、质量等方面的整体影响。而对系统中不同类型风险的识别和分析不足,导致难以提出有效的风险管控措施。风险因素间交互影响关系形成关联网络。该网络可用于表达风险因素系统。根据风险因素的网络作用特点可将其分为汇聚风险、触发风险、路径风险和循环增长风险。社会网络分析(SNA)方法中的入度、出度和可达矩阵可用来识别上述风险,基于各类风险的网络作用特点提出相应的风险管控措施。最后以某房地产开发项目为例展示了风险关联网络分析的过程。
[期刊] 商业研究
[作者]
匡建超 陈小花
房地产投资项目风险具有自身的特殊性,在借鉴和总结前人研究成果的基础上,利用改进的遗传算法来研究房地产项目投资中的风险,将房地产风险量化,进行风险评价。这种方法具有自组织与自适应等优点,克服了主观因素多的缺点,提高了评价的精确度,从而给管理者提供更为合理的参考依据,使投资决策更为科学。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
尹阿东 何海凝
随着房地产信托规模的急剧增长,融资项目风险评估工作的重要性越发突出。在深入分析房地产项目的共性风险和个性风险特征后,采用模糊综合评价法设计了一种科学、实用的项目风险评估模型;通过实例应用,证明了该风险评估模型可以为房地产融资项目正确决策提供有力的依据。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
魏钦才
近几年来房地产市场发展很快,也存在着一定的风险。房地产开发商应当对这些风险进行全面评价和分析,科学管理房地产项目,从而实现企业利润最大化,实现可持续发展。
关键词：
房地产开发项目 风险 对策
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
王泽宇
当前房地产是否存在泡沫,如何测度这种泡沫程度,是当前舆论界和理论界研究和讨论的热点。通过分析房地产泡沫的深层次影响因素,并据此建立了四个层次测度指标体系。基于用变尺度法改进的BP网络建立了房地产泡沫测度模型,并通过一个实例进行应用和说明。
[期刊] 建筑经济
[作者]
杨子君 唐秀丽 赵世强
房地产项目投资是一个典型的高风险行业。房地产项目投资既承担着风险又蕴含着机会,为避免投资的失误,提高投资决策的水平和投资效益,进行房地产项目投资风险分析与决策研究具有重要的理论和实践价值。本文通过分析房地产项目投资的特点,对投资风险进行了分类,阐述了投资风险管理的动机、组织、目标及管理程序。
关键词：
房地产项目 投资 风险管理
[期刊] 工业技术经济
[作者]
粟国敏
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。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
崔卫芳 霍学喜 庄世宏 张红亮
在建立农业高科技投资项目风险评价指标体系的基础上,引入人工神经网络建模方法,建立基于BP神经网络的农业高科技投资项目风险评价模型,并运用实例对其进行了训练和预测,取得了较好的结果,说明该模型能较为准确地按照专家的评价方法进行工作,为农业高科技投资项目提供了现实可用的风险预测及风险控制工具,同时进一步显示出神经网络模型在现代农业经济非线性领域应用的广阔前景。
[期刊] 财会月刊
[作者]
杜运潮 徐凤菊
本文以房地产行业上市公司为实证对象,选取8家ST类公司和32家财务正常的配对公司为样本,依据同一财政年度、类似固定资产规模的原则,进行三步筛选,建立包含营业利润、流动比率和净利润/营业总收入三个变量的Logistic财务风险识别模型。此模型判定结果与实际基本相符,其对企业财务风险预测的准确程度为95%,模型具有较好的判别能力,可为房地产企业内部构建财务风险识别模型提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
段远鸿,谢金华
[期刊] 企业经济
[作者]
孙爱荣 程亚鹏
房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。
[期刊] 技术经济
[作者]
肖冰 李春红
本文运用Logistic模型对房地产行业的信贷违约风险进行评估和预测,并对模型的拟合优度进行了检验,论证了该模型的实用性和准确性,得出房地产行业具有特殊的信贷风险特征的结论,并指出除财务指标外,宏观经济指标也是影响我国房地产公司信用风险的重要因素。
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