土地儲備方案的風險評估

朱明明 梁志鵬 何天舒 陳薈荃

[摘要]近年來，土地收儲在增加地方財政收入、改善城市基礎設施建設、提高土地市場的公平性上起到了積極的作用。由于各種制度尚未完善，土地收儲項目存在各種風險。本文通過研究造成土地收儲風險的因素，得到7個影響較大的指標，運用層次分析法對指標的重要性進行判別，得出風險的權重；然后將數據的分布分成三個類別，通過數據樣本的均值、方差得到分布參數，并得到隸屬函數和模糊關系矩陣，進而通過相乘得到風險函數；最后將數據代入風險函數，得到每個項目的風險值，并進行項目風險的比較。

[關鍵詞]土地儲備；風險評估；層次分析法；模糊數學模型

[中圖分類號]F293.2[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2014）51-0155-02

1問題背景

土地存儲，指市、縣人民政府國土資源管理部門為實現調控土地市場、促進土地資源合理利用目標，依法取得土地，進行前期開發、存儲以備供應土地的行為。土地收儲是金融風險的關鍵環節，在土地收儲過程中需動用大量資金，僅依靠有限的財政資金并不現實。另外，我國相關的金融產品種類單一，若大量利用銀行信貸、抵押貸款給等渠道融資收儲土地，風險難以控制。

2模型建立

本文將造成土地儲備項目風險的指標分成三類：土地屬性、財務指標和敏感性指標。由于指標間無法直接進行比較，且部分指標也無法進行定量分析，因此，本文運用層次分析法確定各個指標對土地儲備項目風險影響的權重，建立遞階層次結構。

建立遞階層次結構后，對同一層次的各個元素關于上一層次的準則的重要性進行兩兩比較，構造判別矩陣，按1至9比例標度對每個因素的重要性進行賦值，進而得出判斷矩陣：

A=（aij）n×x

其中aij表示第i個指標相對于第j個指標對準則層影響的重要程度。對于所得判斷矩陣，取其最大特征值λmax所對應的特征向量，經歸一化處理后，作為權重向量。

首先，求出準則層各個元素關于目標層的權重。對于本模型，財務指標的重要性最高，敏感性指標稍次之，土地屬性風險最大，建立判別矩陣如下：

3問題求解

由于問題具有模糊性，難以給出明確的界限來區分每個項目的風險類型，因此，本文將運用模糊數學模型對問題進行求解。

模糊綜合評價方法，是運用模糊關系合成的原理，從多個指標對被評價事物的隸屬等級狀況進行綜合性評判的一種方法，具體的步驟如下：

（1）確定被評判對象的因素論域U，U（u1，u2，…，un）；

（2）確定評語等級論域V，V（v1，v2，…，vn）；

（3）進行單因素評判，建立模糊關系矩陣：

其中vij為U中因素ui對于V中等級vj的隸屬關系；

（4）確定評判因素權向量A=（a1，a2，…，an）是U 中各因素對被評事物的隸屬關系，它取決于人們進行模糊綜合評判時的著眼點，即根據評判時各因素的重要性分配權重；

（5）選擇評價的合成算子，將A與R合成得到（b1，b2，…，bn）：

（6）對模糊綜合評價結果B 作分析處理。

在此，運用前文所求得權重代替這里的評判因素權向量A。通過進一步計算，可得出B，并以bi作為風險評估的最終值，bi越大說明絕對風險越大。

對于隸屬函數的求法，首先確定7個變量：收購儲備面積、動態回收周期、單位投資額、單位貸款申請額、單位涉及拆遷補償人口、成本增加內部收益增減幅度、收入減少內部收益增減幅度。采用概率分布的方法，可得出隸屬函數，這樣可充分利用數據的分布信息，使最終的風險評估函數更加合理。

對于每個變量的概率分布，通過數據分析可得到以下結果：收購儲備面積、單位投資額、單位貸款申請額滿足伽馬分布；單位涉及拆遷補償人口滿足均勻分布；動態回收周期、成本增加內部收益增減幅度和收入減少內部收益增減幅度則滿足正態分布。

求出變量服從的分布后，求出每個分布的累積概率分布函數作為隸屬函數，將數據代入后可得出模糊關系矩陣R，進而得出最終的風險評價值為B=A×R，根據風險值大小可對項目風險進行評估，數值越大，表示項目風險越大。

4模型評價與改進

本文運用層次分析法和模糊數學模型得到土地儲備項目的風險評估模型，其中研究數據的概率分布得到隸屬函數，使模型更具合理性。同時，本文對模糊關系函數進行標準化，消除了變量自身量綱的影響。由于層次分析法受個體因素影響較大，可通過擴大個體數目然后取其均值來降低個體差異帶來的影響。同時，數據的抽取范圍可適當增大來減少地域差異性所帶來的影響，并進一步得出一個適用范圍更廣的模型。

參考文獻：

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