土地儲備方案的風險評估方法

陳聰

政府相關部門在土地儲備過程中面臨著各種風險，該文基于74組來自可研報告的數據，建立了合理的評估模型。模型首先運用主成分分析法對各影響因素進行無綱量化處理，得到各因素對總風險的貢獻率；然后用層次分析法構建風險因素的遞階層次結構，利用MATLAB、YAAHP等軟件求得權重；接著利用模糊綜合評價法對各項目的風險進行量化評估以建立綜合評價模型，量化了項目風險的大小；最后為如何對土地儲備的風險進行評估提出解決方法。

一、問題的重述

問題的相關背景。近年來，土地的收儲及招拍掛的實施，在增加地方財政收入，提高土地市場公平性和透明性方面起到了積極的作用。但是，土地收儲也成為引發金融風險的關鍵環節。在土地收儲過程中，相關部門需要動用大量資金，這些資金在土地市場活躍性較好的情況下，風險不易顯現，而當土地市場疲軟之時，極易因收儲的土地無法變現而導致金融風險的集中暴發。除此之外，制度風險，市場風險，財務風險，運營風險等因素也對土地儲備有著不可忽略的影響。

因此，我們必須對土地儲備的風險進行理論和實踐兩方面的深入研究，提出土地儲備的風險控制和防范措施，為土地儲備機構控制和防范風險提供理論支持和技術指引。

相關數據。為構建風險評估模型，我們對來自政府相關部門的74組項目數據進行計算。具體數據即來自2006，2008，2009，2010，2011，2012年的74個項目的收購儲備面積 ，財務凈現值 ，財務內部收益率 ，動態回收周期 ，項目投資總額估算 ，申請貸款額度 ，銀行批復額度 ，涉及拆遷補償人口 ，總收儲成本估算 ，預期收益 。

二、 定義與符號的說明

表2-1 符號說明表

序號 符號 意義

1 β 風險系數

2 w 貢獻率，權重

3 μ 最佳方案矩陣

4 R 偏差模糊矩陣

5 F 綜合評價系數矩陣

三、模型的建立與問題的求解

3.1利用相關系數對數據和風險系數的相對關系進行分析：

我們定義風險系數 ，但是對于風險系數的影響因素還無法確定。我們通過分析其他數據和風險系數的相關系數來得到他們之間的相關關系，然后根據相關關系的大小對眾因素進行取舍。利用EXCEL對數據進行相關關系分析得到結果如表3-1所示：

表3-1 相關系數表

影響因素 銀行批復貸款額 收購儲備面積 財務凈現值 動態回收周期 涉及人口拆遷數 項目投資總額

相關系數 0.1034 -0.1508 -0.3260 0.994173 -0.14318 0.131115

由表格可見，動態回收周期對相關系數的影響程度最大，其他的有一定的影響，但是影響不顯著，下面我們用主成分分析法具體分析它們對風險系數的貢獻值的大小。

3.2 主成分分析法在土地儲備風險中的應用：

3.2.1方法簡介：設x1，x2，…，xp，為p各n維隨機變量（p項指標），

我們用原始指標的線性組合所構成的綜合指標來代替原有的指標，即：

要求Yi盡可能地反映原有P個變量的信息，這里的“信息”用Yi方差來度量，即要求 達到最大，為此我們需要對系數向量加以限制即滿足約束條件：

求 使 取最大值，由此 所確定的隨機變量 稱為隨機變量 的第一主成分。如果第一主成分Y1還不足以反映原變量的信息，則進一步求Y2，為了使Y1和Y2所反映原變量的信息不相重疊，要求Y1和Y2不相關，即

于是，在約束條件 下，求 使得 達到最大，由此 所確定的隨機變量Y2稱為 的第二主要成分。

一般地，求第i 個主成分Yi，則要求其系數及主成分滿足以下條件：

（1）系數向量是單位向量，即

（2）不同的主成分不相關，沒有重疊信息，即

（3）各主成分的方差遞減，重要性遞減，即

3.2.2主成分分析法對土地儲備風險的評估：

分析報告中的數據，我們歸納出對土地儲備風險的影響因素為：財務內部收益率，收購儲備面積，財務凈現值，動態回收周期，投資總額預算，批復比率，盈利能力，拆遷人口。其中，批復比率為銀行批復額度和申請貸款額度的比值，其反應了貸款風險的大小，盈利能力為第二年和第一年凈現金流量的差值和第一年凈現金流量的比值，比值越大則在未來的盈利能力越強。

我們對選取的影響因素進行無綱量化處理，使其進行代數運算具有實際意義，我們在 MATLAB軟件中輸入程序和數據，得到的矩陣中沒有沒有可剔除的量，故我們直接消除量綱，得到貢獻率為：

我們列出影響因素和其對應貢獻率如表3-2所示：

表3-2 貢獻率表

影響因素 財務內部收益率 收購儲備面積 財務凈現值 動態回收周期 投資總額預算 批復比率 拆遷人口 盈利能力

貢獻率 -0.3085

0.1096 0.3413 0.2387 0.2069 0.0953

0.1612 0.1557

根據此方法得出的各個因素的貢獻率，可以確定下面進行的層次分析法判別矩陣的系數，讓層次分析矩陣更有說服力。

3.3、層次分析法（AHP）對土地儲備風險的評估：

運用 AHP 對土地儲備風險進行分析時，首先需要了解影響系統風險的全部因素，再將它們分解成若干個具體的風險因素，這些具體的風險因素就構成了 AHP 分析法的基本元素。根據土地儲備風險的特點，再將這些元素予以分組，形成互不相交的層次，上一層次元素對其直接的下一層次的全部或部分元素起著支配作用，這樣就形成了層次間的逐層支配體系，這種支配體系即是土地儲備的風險遞階層次結構。土地儲備風險的遞階層次大體可分為三個層次：最高層、中間層和最低層。endprint

3.3.1構建風險因素的遞階層次結構

最高層指標的確定。目標層位于風險分析的頂層，只有一個元素，在土地儲備風險分析中，最高層元素就是土地儲備總風險。

中間層指標體系的確定。中間層是包括為了實現最高層目標所涉及的中間環節，它可以包含多個子準則層。

最低層指標體系的確定。最低層是為實現準則層目標可供選擇的各種具體實施方案，故也稱為方案層。最低層的各具體指標通過作用中間層的各分項指標而最終作用于目標層，通過 AHP 遞階層次分析，就可以按照 AHP 分析法的要求分為目標層、中間層和方案層三級層次體系。這三級層次指標體系構成運用如圖 3-3 所示：

圖3-3 層次指標體系構成圖

3.3.2構建判斷矩陣

我們建立土地儲備風險分析的遞階層次之后，上下層元素間的隸屬關系就被確定了。依據隸屬關系，可以構造出下層元素相對于上層支配元素的相對重要度的判斷矩陣，本文采用 1-9 級標度法取值來表示兩元素間的相對重要性。具體取值見表 3-4：

表3-4判斷矩陣相對重要度取值范圍及含義

用MATLAB對數據進行計算，對各因素相關關系進行確定，并將判斷結果輸入，確定判斷矩陣如下：

3.3.3用YAAHP軟件求得權重：

將判斷矩陣輸入MATLAB軟件，得到結果如圖3-5所示：

圖3-5風險要素權重

得到：W=（0.0303，0.4182，0.2519，0.1445，0.0225，0.0792，0.0535） CR=0.0705<0.1

通過了一致性檢驗。同時我們得出中間層的一致性檢驗結果，得到各中間層元素在總風險中所占的權重，且均通過一致性檢驗。風險組成各因素的權重如表3-6所示：

表3-6風險組成因素權重

財務凈現值所占比重最大，其次是動態回收周期，投資總額預算較其他因素所占比重較大，但是小于財務凈現值和動態回收周期。

因此，決策者在進行土地儲備風險評估時，應將重點放在財務凈現值、動態回收周期和投資總額預算上。一般情況下，財務凈現值越高，項目風險相對越小；動態回歸周期越小，項目存在風險相對越小；投資總額預算所占收益的比重越大，項目存在風險相對越大。

3.4、模糊綜合評價方法對項目風險的量化評估

前面所做的分析，并沒有得出確切的量化數據來顯示項目的優劣程度。在模糊綜合評價法中，我們建立各個項目指標值的矩陣、相對偏差模糊矩陣以及根據主成分分析法得到的權數，來確定綜合評價模型，量化項目風險大小，更加直觀地比較項目的優劣程度。

在影響風險的因素中，收購儲備面積、財務凈現值、批復比率、盈利能力為效益型指標，而動態回收周期、投資總額預算、涉及拆遷人口為成本型指標。我們用偏差距離最小法進行綜合評價。

3.4.1、首先對上述七項影響因素進行無綱量化，得到消除量綱后的矩陣，則其最佳方案為：

其中

3.4.2、建立相對偏差模糊矩陣R：

，其中：

3.4.3、由層次分析法得到指標的權重 為：

3.4.4、建立綜合評價模型：

對土地儲備風險進行評估時，計算F值即通過效益型矩陣得出的綜合評價值，綜合評價值越大，則項目越好。

模型首先計算各因素和風險因子的相關關系，進行了合理的分析。在層次分析法確定判斷矩陣的時候，模型用到了前面提供的各因素貢獻值，由此確定的權重更有說服力。計算過程綜合運用了MATLAB、EXCEL、YAAHP等軟件，使模型結果更加精確。以上提供的風險評估方案只是通過對來自土地儲備部門的74組項目數據進行分析的結果，很多實際因素并沒有考慮進去。因此，在實際評估中，應將更多因素放入模型，如儲備土地周邊環境，地價等，這樣可以使評估模型更加擬合實際情況。

（作者單位：安徽財經大學）endprint

3.3.1構建風險因素的遞階層次結構

最高層指標的確定。目標層位于風險分析的頂層，只有一個元素，在土地儲備風險分析中，最高層元素就是土地儲備總風險。

中間層指標體系的確定。中間層是包括為了實現最高層目標所涉及的中間環節，它可以包含多個子準則層。

最低層指標體系的確定。最低層是為實現準則層目標可供選擇的各種具體實施方案，故也稱為方案層。最低層的各具體指標通過作用中間層的各分項指標而最終作用于目標層，通過 AHP 遞階層次分析，就可以按照 AHP 分析法的要求分為目標層、中間層和方案層三級層次體系。這三級層次指標體系構成運用如圖 3-3 所示：

圖3-3 層次指標體系構成圖

3.3.2構建判斷矩陣

我們建立土地儲備風險分析的遞階層次之后，上下層元素間的隸屬關系就被確定了。依據隸屬關系，可以構造出下層元素相對于上層支配元素的相對重要度的判斷矩陣，本文采用 1-9 級標度法取值來表示兩元素間的相對重要性。具體取值見表 3-4：

表3-4判斷矩陣相對重要度取值范圍及含義

用MATLAB對數據進行計算，對各因素相關關系進行確定，并將判斷結果輸入，確定判斷矩陣如下：

3.3.3用YAAHP軟件求得權重：

將判斷矩陣輸入MATLAB軟件，得到結果如圖3-5所示：

圖3-5風險要素權重

得到：W=（0.0303，0.4182，0.2519，0.1445，0.0225，0.0792，0.0535） CR=0.0705<0.1

通過了一致性檢驗。同時我們得出中間層的一致性檢驗結果，得到各中間層元素在總風險中所占的權重，且均通過一致性檢驗。風險組成各因素的權重如表3-6所示：

表3-6風險組成因素權重

財務凈現值所占比重最大，其次是動態回收周期，投資總額預算較其他因素所占比重較大，但是小于財務凈現值和動態回收周期。

因此，決策者在進行土地儲備風險評估時，應將重點放在財務凈現值、動態回收周期和投資總額預算上。一般情況下，財務凈現值越高，項目風險相對越小；動態回歸周期越小，項目存在風險相對越小；投資總額預算所占收益的比重越大，項目存在風險相對越大。

3.4、模糊綜合評價方法對項目風險的量化評估

前面所做的分析，并沒有得出確切的量化數據來顯示項目的優劣程度。在模糊綜合評價法中，我們建立各個項目指標值的矩陣、相對偏差模糊矩陣以及根據主成分分析法得到的權數，來確定綜合評價模型，量化項目風險大小，更加直觀地比較項目的優劣程度。

在影響風險的因素中，收購儲備面積、財務凈現值、批復比率、盈利能力為效益型指標，而動態回收周期、投資總額預算、涉及拆遷人口為成本型指標。我們用偏差距離最小法進行綜合評價。

3.4.1、首先對上述七項影響因素進行無綱量化，得到消除量綱后的矩陣，則其最佳方案為：

其中

3.4.2、建立相對偏差模糊矩陣R：

，其中：

3.4.3、由層次分析法得到指標的權重 為：

3.4.4、建立綜合評價模型：

對土地儲備風險進行評估時，計算F值即通過效益型矩陣得出的綜合評價值，綜合評價值越大，則項目越好。

模型首先計算各因素和風險因子的相關關系，進行了合理的分析。在層次分析法確定判斷矩陣的時候，模型用到了前面提供的各因素貢獻值，由此確定的權重更有說服力。計算過程綜合運用了MATLAB、EXCEL、YAAHP等軟件，使模型結果更加精確。以上提供的風險評估方案只是通過對來自土地儲備部門的74組項目數據進行分析的結果，很多實際因素并沒有考慮進去。因此，在實際評估中，應將更多因素放入模型，如儲備土地周邊環境，地價等，這樣可以使評估模型更加擬合實際情況。

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3.3.1構建風險因素的遞階層次結構

最高層指標的確定。目標層位于風險分析的頂層，只有一個元素，在土地儲備風險分析中，最高層元素就是土地儲備總風險。

中間層指標體系的確定。中間層是包括為了實現最高層目標所涉及的中間環節，它可以包含多個子準則層。

最低層指標體系的確定。最低層是為實現準則層目標可供選擇的各種具體實施方案，故也稱為方案層。最低層的各具體指標通過作用中間層的各分項指標而最終作用于目標層，通過 AHP 遞階層次分析，就可以按照 AHP 分析法的要求分為目標層、中間層和方案層三級層次體系。這三級層次指標體系構成運用如圖 3-3 所示：

圖3-3 層次指標體系構成圖

3.3.2構建判斷矩陣

我們建立土地儲備風險分析的遞階層次之后，上下層元素間的隸屬關系就被確定了。依據隸屬關系，可以構造出下層元素相對于上層支配元素的相對重要度的判斷矩陣，本文采用 1-9 級標度法取值來表示兩元素間的相對重要性。具體取值見表 3-4：

表3-4判斷矩陣相對重要度取值范圍及含義

用MATLAB對數據進行計算，對各因素相關關系進行確定，并將判斷結果輸入，確定判斷矩陣如下：

3.3.3用YAAHP軟件求得權重：

將判斷矩陣輸入MATLAB軟件，得到結果如圖3-5所示：

圖3-5風險要素權重

得到：W=（0.0303，0.4182，0.2519，0.1445，0.0225，0.0792，0.0535） CR=0.0705<0.1

通過了一致性檢驗。同時我們得出中間層的一致性檢驗結果，得到各中間層元素在總風險中所占的權重，且均通過一致性檢驗。風險組成各因素的權重如表3-6所示：

表3-6風險組成因素權重

財務凈現值所占比重最大，其次是動態回收周期，投資總額預算較其他因素所占比重較大，但是小于財務凈現值和動態回收周期。

因此，決策者在進行土地儲備風險評估時，應將重點放在財務凈現值、動態回收周期和投資總額預算上。一般情況下，財務凈現值越高，項目風險相對越小；動態回歸周期越小，項目存在風險相對越小；投資總額預算所占收益的比重越大，項目存在風險相對越大。

3.4、模糊綜合評價方法對項目風險的量化評估

前面所做的分析，并沒有得出確切的量化數據來顯示項目的優劣程度。在模糊綜合評價法中，我們建立各個項目指標值的矩陣、相對偏差模糊矩陣以及根據主成分分析法得到的權數，來確定綜合評價模型，量化項目風險大小，更加直觀地比較項目的優劣程度。

在影響風險的因素中，收購儲備面積、財務凈現值、批復比率、盈利能力為效益型指標，而動態回收周期、投資總額預算、涉及拆遷人口為成本型指標。我們用偏差距離最小法進行綜合評價。

3.4.1、首先對上述七項影響因素進行無綱量化，得到消除量綱后的矩陣，則其最佳方案為：

其中

3.4.2、建立相對偏差模糊矩陣R：

，其中：

3.4.3、由層次分析法得到指標的權重 為：

3.4.4、建立綜合評價模型：

對土地儲備風險進行評估時，計算F值即通過效益型矩陣得出的綜合評價值，綜合評價值越大，則項目越好。

模型首先計算各因素和風險因子的相關關系，進行了合理的分析。在層次分析法確定判斷矩陣的時候，模型用到了前面提供的各因素貢獻值，由此確定的權重更有說服力。計算過程綜合運用了MATLAB、EXCEL、YAAHP等軟件，使模型結果更加精確。以上提供的風險評估方案只是通過對來自土地儲備部門的74組項目數據進行分析的結果，很多實際因素并沒有考慮進去。因此，在實際評估中，應將更多因素放入模型，如儲備土地周邊環境，地價等，這樣可以使評估模型更加擬合實際情況。

（作者單位：安徽財經大學）endprint