基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)投資風險評價研究

摘要：在分析房地產(chǎn)投資風險內(nèi)外部因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建房地產(chǎn)投資風險評價的指標體系，建立基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）的評價模型并選取西安某房地產(chǎn)開發(fā)項目為案例，驗證了該評價模型的可行性。結(jié)果表明，采用的FNN的方法對房地產(chǎn)投資風險進行評價，能夠較好地結(jié)合定性與定量因素對房地產(chǎn)開發(fā)方案的可行性進行評估，為房地產(chǎn)開發(fā)商有效規(guī)避投資風險提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；房地產(chǎn)投資；風險評價

中圖分類號：F832.48 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2012）01-0025-05

一、引言

近年來我國房地產(chǎn)行業(yè)飛速發(fā)展，已成為對我國國民經(jīng)濟發(fā)展有重大影響的產(chǎn)業(yè)，對于改善人民居住條件，促進相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了積極的作用[1]。房地產(chǎn)投資是一項高風險與高收益并存的經(jīng)濟活動，具有周期長、投資額大、影響因素多、涉及范圍廣的特點。風險貫穿于房地產(chǎn)開發(fā)的整個周期，市場供求、技術(shù)質(zhì)量、融資利率及管理經(jīng)營等任何一個相關(guān)因素的變化都會對投資結(jié)果產(chǎn)生重要影響。為有效地識別和規(guī)避風險，減少不確定因素對房地產(chǎn)投資與開發(fā)的影響，避免造成重大損失，有必要對房地產(chǎn)開發(fā)過程中可能出現(xiàn)的風險進行預測和評估，使房地產(chǎn)項目實施人員掌握風險的類別與重要程度，及時采取有效的應對措施，促進房地產(chǎn)市場健康、穩(wěn)定發(fā)展。

影響房地產(chǎn)投資風險的因素有與企業(yè)建設(shè)、資本和管理經(jīng)營等相關(guān)的內(nèi)部因素，也有國家政策、市場環(huán)境等不可預知的外部因素，由此對房地產(chǎn)投資的影響具有非線性、復雜化的特點，因此對風險的評估需建立合理、科學的評價方法。目前對房地產(chǎn)投資風險進行評估常用的方法有：層次分析法（AHP）[2-3]、模糊綜合評價法（FCE）[4]、蒙特卡羅模擬法[5]等。除此之外，張霞、胥碧華[6]在基于模糊數(shù)學的控制區(qū)間和記憶模型即FCIM模型上對房地產(chǎn)投資進行評估，既得出風險的大小也得出風險的概率，使投資者迅速采取措施；左石波等[7]應用DEA方法對多方案的房地產(chǎn)風險投資的有效性進行評價；施建剛、黃清林[8]運用了“收益—方差模型”和“收益—β值模型”對房地產(chǎn)投資風險進行控制應用。由于房地產(chǎn)投資風險的評價具有模糊性、多目標性、動態(tài)性及非線性的特點，應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）能夠處理模糊數(shù)據(jù)，具有極強的自學習和自適應能力，且能夠精確描述復雜的非線性對象，與其他評價方法相比有其獨特的優(yōu)越性[9-10]。本研究即采用FNN方法，在對房地產(chǎn)投資風險進行識別的基礎(chǔ)上，將房地產(chǎn)投資的歷史數(shù)據(jù)經(jīng)處理后作為FNN的輸入節(jié)點，通過對評價指標的模糊化處理，然后利用已有的模糊規(guī)則庫完成對投資風險的評價推理，并最終給出將評價的結(jié)果。圖1為FNN房地產(chǎn)投資風險的評價過程。

二、房地產(chǎn)投資風險的識別

影響房地產(chǎn)投資的因素有內(nèi)部因素與外部因素。內(nèi)部因素是房地產(chǎn)投資企業(yè)可以管理與控制的因素，主要指的是房地產(chǎn)投資企業(yè)對所投資對象的建設(shè)和管理經(jīng)營方面可能產(chǎn)生的風險的控制；外部因素是房地產(chǎn)投資企業(yè)所不能控制的風險因素，與市場的客觀環(huán)境有關(guān)，如國家房地產(chǎn)法律法規(guī)的出臺、不可抗力的出現(xiàn)等，其中與房地產(chǎn)投資開發(fā)有關(guān)的系統(tǒng)性因素主要有國家對金融市場的以利率調(diào)節(jié)為主的金融風險和市場風險。本文即從影響房地產(chǎn)投資的內(nèi)外部因素方面，將房地產(chǎn)投資的風險分為管理經(jīng)營風險、建設(shè)風險、金融風險和市場風險[11-13]。

（一）管理經(jīng)營風險

管理經(jīng)營風險指的是在房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營過程中，由于管理者素質(zhì)和經(jīng)驗的限制、決策的正確性、銷售觀念等因素的存在使得房地產(chǎn)投資項目的實現(xiàn)產(chǎn)生了不確定性。因而管理者的管理與決策的制定，以及對房地產(chǎn)項目的銷售計劃，是房地產(chǎn)投資項目能否實現(xiàn)價值的關(guān)鍵一步，房地產(chǎn)投資者通過對該項目的內(nèi)部管理和對消費者需求的了解、住房制度的改革來更好地制定經(jīng)營策略，這對房地產(chǎn)投資者收益的實現(xiàn)有重要的影響性。其主要包括決策的科學性、項目管理機制、銷售理念及銷售策略等幾個方面的管理。

（二）建設(shè)風險

在房地產(chǎn)項目投資建設(shè)過程中，不僅需要大量的投資，耗用大量的物力、財力、人力和時間，而且可能由于建設(shè)技術(shù)不夠成熟、相關(guān)配套技術(shù)滯后產(chǎn)生的不確定性、質(zhì)量的不合格、建設(shè)工期的不按時、建設(shè)成本是否控制在合理范圍內(nèi)等都會給房地產(chǎn)項目投資者帶來一定的風險，因而房地產(chǎn)投資企業(yè)通過對該項目存在的技術(shù)風險、質(zhì)量風險、建設(shè)工期風險以及建設(shè)成本控制風險等方面的控制，以使房地產(chǎn)開發(fā)順利進行。

（三）金融風險

金融風險指的是在房地產(chǎn)投資開發(fā)中由于金融系統(tǒng)及其變化的不確定性，而導致房地產(chǎn)投資開發(fā)項目無法到達其目標的可能性。主要包括三個方面：（1）利率風險：房地產(chǎn)投資是一種高投資的經(jīng)營活動，要向銀行等金融部門貸款，而利率的升高會使得成本增大，同樣對于消費者來講利率的升高使其每月的還貸額度增加，降低了消費者的購房積極性。（2）通貨膨脹風險：在通貨膨脹的狀態(tài)下，物價上漲，同樣作為保值的不動產(chǎn)的價格也在上漲，而人們手中的紙幣在貶值，在這種情況下消費者需求相對減少，不利于房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展。（3）融資風險：房地產(chǎn)作為長期投資的經(jīng)營活動，得到各種類型的融資支持，在經(jīng)濟發(fā)展中難免受到各種因素的影響，可能出現(xiàn)融資鏈的斷裂或融資方式的改變，不利于房地產(chǎn)投資項目的順利進行而使其面臨一定的風險性。

（四）市場風險

市場風險主要指的是房地產(chǎn)投資開發(fā)過程中存在的不適應市場對商品住宅各方面的需求，以及受市場整體經(jīng)濟的影響和住房制度影響下對住房的需求變化等因素所產(chǎn)生的不確定性。主要包括三個方面：（1）市場供求風險。在房地產(chǎn)市場中，消費者對住房的需求和投資者對住房的供給是影響房地產(chǎn)投資的一個重要因素。供大于求以及需求過旺都存在一定的風險性，因而會對房地產(chǎn)投資帶來一定的不確定性。（2）經(jīng)濟狀況的變動。經(jīng)濟的變動與房地產(chǎn)的投資有著重要的關(guān)系，在適度寬松的經(jīng)濟環(huán)境下有利于房地產(chǎn)項目的投資。（3）住房制度的改革。住房制度的變化是影響投資者進行投資的重要因素，住房制度的變化是否有利于投資，以及對房地產(chǎn)結(jié)構(gòu)及數(shù)量產(chǎn)生的影響，是投資者必須考慮的。房地產(chǎn)投資的風險指標體系如圖2所示。

三、房地產(chǎn)投資風險的評價模型

（一）基于FNN的房地產(chǎn)投資評價模型

本文采取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建模糊邏輯系統(tǒng)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點具有物理意義。圖3為FNN房地產(chǎn)投資評價模型結(jié)構(gòu)圖。

第一層為輸入層。該層的各個節(jié)點直接與輸入向量的各分量xi連接，每個節(jié)點對應一個指標，各輸入指標的權(quán)重隨機確定。

第二層為評價指標模糊化層。該層將輸入層的輸入映射為模糊集合，如高、較高、低、較低。該層計算各輸入分量x=［x1x2…xn］T屬于各語言變量值模糊集合的隸屬度函數(shù)uji。其中，uji=uAij（xi），i=1，2，…，n；j=1，2，…mi。n是輸入量的維數(shù)，mi是xi的模糊評價等級空間劃分數(shù)，為了降低模型的復雜度，得到更好的學習效果，這里設(shè)定每個評價指標的模糊評價等級空間劃分數(shù)相等，并選用可微的高斯隸屬度函數(shù)。

uij=e-

式中，cij和ij分別表示隸屬度函數(shù)的中心和寬度。該層節(jié)點的總數(shù)N2=mi，該層的連接權(quán)值為1。

第三層為推理層。該層的每個節(jié)點代表一條模糊規(guī)則，每個規(guī)則節(jié)點僅與來自每一個輸入分量經(jīng)模糊化后的一個隸屬度節(jié)點相連。采用代數(shù)積合成計算每條規(guī)則的適用度。

?琢j=u1i1u2i2…unin

式中

i1?綴｛1，2，…，m1｝；i2?綴｛1，2，…，m2｝；in?綴｛1，2，…，mn｝；j=1，2，…，m；m=mi

該層節(jié)點總數(shù)N3=m。在?琢j中只有少量節(jié)點的輸出為非0，而多數(shù)節(jié)點輸出為0，此層連接權(quán)值為1。

第四層為評價推理歸一化層。該層節(jié)點數(shù)與第三層相同，即N4=N3=m。

j= j=1，2，…，m

第五層為輸出層。此層的輸出節(jié)點為1個，采用加權(quán)平均的清晰化方法，作為判別方案的優(yōu)良程度，即

yi=wjj j=1，2，…，m

（二）學習算法

本文設(shè)計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)，采用BP網(wǎng)絡(luò)的最速梯度方法來設(shè)計、調(diào)整參數(shù)的學習算法。在FNN房地產(chǎn)投資風險評價模型中，需要學習的參數(shù)主要是最后一層的連接權(quán)值wj，以及第二層中的隸屬度函數(shù)的中心值cij和寬度ij。

如圖3所示，設(shè)x1(l-1)，x2(l-1)，…xp(l-1)為l層神經(jīng)元的輸入，而oli為其輸出，wj為最后一層的連接權(quán)值，gl（#8226;）為其激勵函數(shù)。五層網(wǎng)絡(luò)中的各個節(jié)點的輸入可寫為：

節(jié)點的輸出為：

net-input=f（x1(l-1)，x2(l-1)，…xp(l-1)；w1(l-1)，w2(l-1)，…wp(l-1)）

1. FNN房地產(chǎn)投資風險評價模型正向?qū)W習過程

（1）輸入層：

輸入為：fi(1)=wixi （wi為指標權(quán)重）

輸出為：oi(1)=gi(1)=fi(1) （i=1，2，…，n）

（2）模糊化層：

輸入為：fij(2)=-

輸出為：oij(2)=uij=gij(2)=efij(2)=e-

（3）推理層：

輸入為：fj(3)=o1i1(2)，o2i2(2)，…，onin(2)=u1i1u2i2…unin

輸出為：oj(3)=?琢j=gj(3)=fj(3)

（j=1，2，…，m；m=mi）

（4）評價歸一化層：

輸入為：fj(4)==

輸出為：oj(4)=j=gj(4)=fj(4) （j=1，2，…，m）

（5）評價結(jié)果輸出層：

輸入為：f(5)=wjoj(4)=wjj

輸出為：o(5)=y=g(5)=f(5)

取誤差函數(shù)為E=（t-y）2。式中t和y分別表示期望輸出和實際輸出。利用最速梯度法來調(diào)整隸屬函數(shù)的中心和寬度及最后一層的連接權(quán)值。

2. FNN房地產(chǎn)投資風險評價模型誤差反向傳遞過程

（1）結(jié)果輸出層的誤差：

?啄(5)=-=-=t-y

（2）評價模型對輸出層連接權(quán)值的影響：

==-?啄(5)oj(4)=-（t-y）j

（3）評價歸一化層誤差：

?啄j(4)=-=-=?啄(5)wj

（4）推理層誤差：

?啄j(3)=-=-=?啄j(4)

由于推理層采用的是代數(shù)積推理，因此當gij(2)=uij是第k個規(guī)則節(jié)點的一個輸入時，有

sij===ujij，否則sij=0

（5）最后一層的連接權(quán)值wj，以及第二層中的隸屬度函數(shù)的中心值cij和ij寬度誤差：

==-?啄ij(2)

==-?啄ij(2)

在FNN房地產(chǎn)投資風險評價模型學習過程中對Cij，ij，wj的調(diào)整量可用以下公式來表示：

cij（k+1）＝cij（k）-

（i=1，2，…，n；j=1，2，…，mi）

ij（k+1）＝ij（k）-

（i=1，2，…，n；j=1，2，…，mi）

wj（k+1）=wj（k）-（j=1，2，…，m）

其中，＞0，為學習效率。

對于給定的輸入的樣本，按照上述算法反復地修正隸屬度函數(shù)的寬度、中心以及連接權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)的輸出達到目標的輸出，訓練好的網(wǎng)絡(luò)可以用于風險評價。

四、實證分析

某房地產(chǎn)開發(fā)商欲在西安市長安區(qū)開發(fā)一樓盤，共投資14億元，其中自籌資金35%，銀行貸款18%，其他資金47%，樓盤建筑面積20萬平方米。由房地產(chǎn)金融專業(yè)的25名學生針對該房地產(chǎn)開發(fā)項目，綜合考慮資金構(gòu)成、項目管理機制、市場需求、國家對樓市的政策等因素，每人設(shè)計一套開發(fā)方案。由4名專業(yè)老師根據(jù)方案的可行性進行評審，剔除不可行的方案，最終有效方案21套。隨機選取16套方案用于FNN房地產(chǎn)投資風險評價的訓練樣本，其余5套方案作為檢驗樣本。

由房地產(chǎn)投資風險評價的指標體系，評價方案21個，每個方案指標為14個，可得FNN輸入層為21×14階矩陣，模糊評價等級取4個（高、較高、較低、低）。由此確定FNN房地產(chǎn)投資風險評價的拓撲結(jié)構(gòu)為14-14×4-414-414-1型。取16組訓練樣本均方誤差和取為0.1，選取模型的學習效率為β=0.08，評價指標的模糊等級空間劃分數(shù)為4，經(jīng)過600次的學習網(wǎng)絡(luò)達的均方誤差達到了目標。圖4為樣本訓練誤差變化曲線，圖5為樣本訓練輸出與目標輸出匹配關(guān)系。

將已訓練好的網(wǎng)絡(luò)模型保存，在FNN評價模塊中調(diào)用已保存的評價模型。用5個樣本來檢測網(wǎng)絡(luò)的學習成果，其網(wǎng)絡(luò)的預測結(jié)果與目標輸出結(jié)果對比如表1所示。

從測試樣本可以看出學習效果良好，正確率為80%，證明該方法對于房地產(chǎn)投資方案的風險評估具有良好的效果。

五、結(jié)論

本文構(gòu)建了房地產(chǎn)投資風險評價的指標體系，結(jié)合房地產(chǎn)投資風險非線性及復雜化的特點，將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，建立了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價模型。選取西安某房地產(chǎn)開發(fā)項目為案例，選取16套開發(fā)方案作為訓練樣本，以5套方案作為檢驗樣本，驗證了該方法的可行性。采用的FNN方法對房地產(chǎn)投資風險進行評價，能夠較好地結(jié)合定性與定量因素，對房地產(chǎn)開發(fā)方案的可行性進行評估，為房地產(chǎn)開發(fā)商規(guī)避風險提供依據(jù)，實現(xiàn)房地產(chǎn)市場的健康穩(wěn)定發(fā)展。

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責任編輯、校對：關(guān) 華