居住小區(qū)投資項目風險管理研究.pdf

1、中國社科院2006年4月25日公布的《2006年房地產(chǎn)藍皮書》顯示，商品房空置率仍然居高不下，房價依然過快增長。我國商品住宅業(yè)尚處于發(fā)展起步階段，盲目的商品住宅“投資熱”將給投資者帶來巨大的風險損失，并進而波及購房消費者、銀行，甚至于嚴重影響整個國民經(jīng)濟的運行。要避免居住小區(qū)投資項目的風險，必須對投資過程中可能出現(xiàn)的種種風險因素做出科學的分析。 本文根據(jù)風險管理在國內外的發(fā)展情況，運用項目風險管理的基本理論，選擇濟南市某居住小區(qū)

2、投資項目作為案例研究對象，探討了項目風險管理的一般過程—風險識別、風險分析、風險處置、風險監(jiān)控，對其方法、內容和具體過程進行了綜合性、系統(tǒng)性地研究。論文對影響該住宅小區(qū)投資風險的因素進行系統(tǒng)分析和合理整合，分析了住宅小區(qū)投資開發(fā)中存在的風險及產(chǎn)生根源，深入研究了自然風險、政治政策風險、社會風險、經(jīng)濟風險、管理風險、技術風險的內在運行特點，定性討論了上述風險因素的表現(xiàn)形式、內在機理、，建立了科學的住宅小區(qū)投資風險指標體系；運用層次分析方法

3、確定了風險評價指標體系的權系數(shù)，通過由居住小區(qū)項目資深人士組成的專家組對各風險因素、子因素隸屬度賦值，應用模糊數(shù)學的方法建立了住宅小區(qū)投資項目風險的模糊綜合評價系統(tǒng)，從而對住宅小區(qū)投資項目的風險量給予了定量判斷；對于開發(fā)商最為關心的商品房市場售價風險問題，論文首先運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論建立了含有多個變量的銷售價格非線性模型，形成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡非線性模型的訓練樣本、測試樣本、預測樣本；其次依據(jù)房地產(chǎn)周期理論進行修正；最后導出市場售價風險程度