基于因子分析的房地产开发市场风险分析与评价

为了判断在房地产开发过程中由市场环境的变化所引起的风险大小,引入因子分析法对其进行定量评价。在对房地产开发的市场风险进行深入分析的基础上,运用因子分析法对全国31个地区的市场风险大小进行排序,其中江苏省的市场综合风险最大,其次为广东和浙江。实证研究结果表明,该方法可以对房地产开发市场风险进行定量评价。     

房地产预警系统应用研究

以宏观经济预警理论为依据,结合房地产经济周期波动理论,以综合模拟法为设计主线,构建了房地产预警系统,并以西安房地产市场为例进行实证分析.以房地产业同国民经济协调关系、房地产市场供求协调关系及房地产业内部协调关系三大板块建立了房地产预警指标体系,并采用主成分分析法求得各大板块的预警指数及综合预警指数.在此基础上引入马尔可夫预测方法,建立模型对房地产市场进行了预测并预警.     

房地产投资市场风险综合排序研究

文章通过对房地产投资市场的分析,给出了评价房地产投资市场风险的指标并确定了相应的权重,在此基础上,对房地产投资市场风险进行了综合排序。     

房地产企业市场风险评价及防范策略

针对房地产企业现状,侧重研究房地产企业潜在的市场风险,从供给、库存、融资3个层面选取13个指标,建立风险评价指标体系,通过熵值法确定评价指标权重,然后用模糊综合评价法对房地产企业市场风险进行综合评价,并依据产生房地产企业市场风险成因,进而有针对性地提出防范房地产企业市场风险的相关策略。     

房地产投资市场风险综合排序研究

文章通过对房地产投资市场的分析,给出了评价房地产投资市场的指标并确定了相应的权重,在此基础上,对房地产投资市场风险进行了综合排序。     

基于因子分析法的小康社会综合评价模型

因子分析法就是用少数集成后的互不相关的因子变量去解释大量的统计变量的一种统计方法,通过对小康社会综合评价方法的探讨,利用因子分析法建立了一个小康社会综合评价模型,并利用此模型对江苏省13个城市2007年的小康社会进行了综合评价,其结果与综合评分法和物元理论模型的评价结果进行比较,结果显示三者基本上一致。     

模糊聚类分析法在房地产市场中的应用

在房地产市场评估中,采用传统数学模型分析多元房地产市场,其评价因子难以确定.作者将系统模糊聚类分析法引入多元房地产市场细分和选择目标市场中,归类分析广州市房地产市场,从中寻找房地产市场空白点,分析房地产市场各方面组合对销量的影响.     

基于可信度的多源定位数据融合方法

建立了一种适合城市环境的多源定位系统自适应联邦卡尔曼滤波模型. 首先通过估计各子系统定位结果的测量噪声,得到子系统可信度并分配信任因子;然后对各子系统的定位结果进行联邦卡尔曼滤波,并根据信任因子对各子滤波器进行信息分配,以获得最优滤波估计. 为了更加客观方便地评价滤波效果,提出一种新的滤波性能评价方法. 仿真结果表明了算法的有效性及滤波评价方法的优越性.     

房产开发方案综合评价择优系统研究

根据房地产市场调查,建立基于市场竞争力以物业特征为内容的房地产开发方案指标评价体系,以之为标准,对不同开发方案进行量化分析、计算各项物业特征得分及其与理想方案的关联度评价与关联序,由此得出各房地产项目不同方案的评价结果.实践证明此方法是可行的,是指导房产开发方案择优的有效方法.     

基于因子与聚类分析的中国大城市房地产业发展评价

房地产业是我国经济发展的重要推动产业,在经济发展中起着不可忽视的作用.基于目的性、科学性、完整性和可操作性的原则,构建了房地产业经济效益发展水平的评价指标体系,运用因子分析法和聚类分析法,使用SPSS统计软件,对全国35个大型城市的房地产发展情况进行了区分,然后根据因子的得分,将全国大城市房地产发展情况分为四类,并且对35个大型城市的房地产发展状况进行了排序,最后对分类原因的结果进行了分析.