复合权重与理想点法在房地产投资决策中的应用研究论文.doc

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复合权重与理想点法在房地产投资决策中的应用研究论文

复合权重与理想点法在房地产投资决策中的应用研究论文   房地产行业的竞争,众所周知是很激烈的!今天学习啦小编将与大家分享:复合权重与理想点法在房地产投资决策中的应用研究相关论文。具体内容如下: ? 复合权重与理想点法在房地产投资决策中的应用研究 ?   一、引言   随着房地产市场竞争越来越激烈,国家调控不断加强,市场不断规范,房地产开发的利润逐渐缩少等状况,科学合理的选择最优房地产投资方案非常重要,而这正是房地产投资决策评价的工作。我们可以将房地产投资决策定义为,对拟建房地产投资项目的必要性和可行性进行技术经济分析,对可以达到目标的不同方案进行比较和评价,并做出判断,选择某一方案的过程。本文在房地产投资决策诸多影响因素的基础上,构建了复合权重与理想点法模型。通过案例检验了模型的科学性,实用性。   二、房地产投资决策评价方法的研究 ?   某集团在某城中村进行项目开发。现有2个投资方案待决策,方案1:开发商业建筑。方案2:开发商业住宅结构建筑。分别用B1、B2表示。   1、建立指标体系   将房地产投资决策指标分为三个方面:项目本体经济指标、风险因素指标和投资环境指标。对评价体系中的三级指标进行市场调查、计算、专家打分,项目的原始数据如下表1:   房地产投资方案(原始数据)   项目本体经济指标 风险因素指标 投资环境指标   净现   值万   元C1 内部   收益   率%C2 投资   回收   期年   C3 政策   风险   C4 技术   风险   C5 融资   风险   C6 市场   风险   C7 经济   环境   C8 区位   环境   C9 竞争   环境   C10 房地产   制度与   政策环   境C11   38120 32.58 2.54 80 82 86 73 87 92 86 83 B1   37920 38.01 2.98 88 81 88 81 90 82 78 80 B2   2、复合权重的确定   根据表1建立递阶层次结构模型,利用层次分析法确定主观权重,方法计算比较简单,计算过程本文不再介绍。C1至C11权重qj依次是(0.195,0.152,0.120,0.061,0.034,0.132,0.069,0.086,0.010,0.084,0.056)。   通过公式   xij=xij-mini{xij}maxi{xij}-mini{xij}i=1,2,…,n,效益性指标,其值越大越好   xij=maxi{xij}-xijmaxi{xij}-mini{xij}i=1,2,…,n,效益性指标,其值越大越好   Xij表示第i个投资方案的第j个指标i=1,...,m;j=1,...,n。对原始数据进行标准化处理,结果如下表2   指标 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11   B1 0.205 0.000 0.782 1.000 0.889 0.154 0.944 0.750 1.000 0.000 1.000   B2 0.170 1.000 0.000 0.750 1.000 0.000 0.500 1.000 0.167 0.889 0.727   通过公式Hj=-K∑ni=1fijlnfij,j=1,2…,n。K是调节系数,   Wj=1-Hjn-∑nj=1Hj对上表进行计算,得出熵值和熵权,然后通过公式Uj=qj×Wj∑nj=1qj×wj,j=1,2,...n。将主观权重qj和客观权重wj结合起来计算复核权重如下表3:   指标 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11   Hj 0.325 0.343 0.423 0.459 0.461 0.381 0.444 0.426 0.369 0.401 0.458   Wj 0.104 0.101 0.089 0.083 0.083 0.095 0.085 0.088 0.097 0.092 0.083   qj 0.195 0.152 0.120 0.061 0.034 0.132 0.069 0.086 0.010 0.084 0.056   Uj 0.216 0.164 0.114 0.054 0.030 0.134 0.063 0.081 0.011 0.083 0.050   3、利用理想点法对投资方案进行决策   通过公式aij=uj×Xij对表1进行规范化处理,结果如下表4   指标 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11   B1 0.044 0.000 0.089 0.054 0.027 0.021 0.060 0.061 0.011 0.000 0.050   B2 0.037 0.164 0.000

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