灰色預測在房地產開發管理中的應用初探

提出了一種結合非線性回歸技術的灰色gm(1,1)模型的改進模型.利用我國的房地產價格指數預測作為研究對象,用以驗證所提方法的有效性和準確性.根據實證結果,說明了新的改進模型有效提高了經典灰色模型的預測精度.

本文根據已知的數據對房地產價格未來的發展趨勢做出預測分析.采用灰色預測法,主要以灰色理論中的gm(1,1)模型對房地產商品價格走勢進行預測.首先,我們對數據進行了檢驗和處理,然后基于灰色理論的房地產預測模型建模,最后用參差檢驗法對模型做出檢驗,得到假設模型成立,從而做出了關于鄭州房地產商品房銷售價格預測預報.

房地產開發規模優化控制模型研究——房地產業是我國的支柱產業之一，城市規劃是房地產業發展的“風向標”，指導和制約著城市房地產的開發，同時城市規劃的藍圖又要靠房地產開發來實現。隨著城市化的加快、城市規劃作用凸顯，研究房地產開發最優規模對于房...

通過對房地產項目的特性分析,闡述了當前基于實物期權的房地產投資決策中存在的方法誤差大、投資決策定價不準確等問題;探討了一種基于人工神經網絡的房地產開發投資決策實物期權定價模型,并通過matlab6.5編程實現。仿真結果表明,此種方法避免了主觀因素的影響,計算結果誤差較小,能在一定程度上提高房地產開發投資決策的準確度。

為研究我國交通事故發展趨勢,在已有事故預測技術基礎上,根據2009-2013年全國道路交通事故發生起數、死亡人數數據,建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。運用matlab進行建模分析簡化運算過程,并直觀顯示曲線擬合情況。預測結果顯示：事故起數與死亡人數預測相對誤差分別為e1=0.0023,e2=0.0040;小誤差概率p均為1;后驗差比值分別為c1=0.0524,c2=0.1082,預測精度均為一級,短期預測精度高,能很好地預測交通事故的發展趨勢。

目前,對于建筑垃圾的資源化研究,我國尚處于起步階段,建筑垃圾的產量研究可為其提供有力的數據基礎。通過分析2004—2013年的建筑施工面積,利用面積估算法對建筑垃圾的產量進行估算。采用灰色預測模型對垃圾產量進行精確預測和分析,發現我國建筑垃圾的產量巨大,在未來幾年內將呈現持續增長趨勢,并因此提出了發展建筑垃圾資源化產業,為有效解決這一問題提供思路。

灰色理論模型以其建模過程簡單而應用于監測中，但也存在局限性、預測精度不高等問題。針對這些不足，嘗試對其

為研究我國交通事故發展趨勢,在已有事故預測技術基礎上,根據2009-2013年全國道路交通事故發生起數、死亡人數數據,建立了交通事故灰色gm（1,1）模型。運用matlab進行建模分析簡化運算過程,并直觀顯示曲線擬合情況。預測結果顯示：事故起數與死亡人數預測相對誤差分別為e1=0.0023,e2=0.0040;小誤差概率p均為1;后驗差比值分別為c1=0.0524,c2=0.1082,預測精度均為一級,短期預測精度高,能很好地預測交通事故的發展趨勢。

房地產開發合同 立合同單位： （以下簡稱甲方） （以下簡稱乙方） 為明確責任，恪守信用，特簽訂本合同，共同遵守。 項目內容及規模： 。 總投資及資金籌措： 總投資萬元（其中：征地費萬元，開發費萬 元，建筑安裝費萬元）。投入資金規模萬元，甲方出資 萬元，分次出資，每次出資萬元，預收款萬元；乙方出 資萬元，分次出資，每次出資萬元。 合作方式： 。 各方負責： 甲方： 乙方： 經營方式： 資金占用費按月利率‰計付，并于每季末的前天內付給出資方。 資金的償還按如下時間及金額執行，最后一次還款時， 資金占用費隨本金一起還清。 財務管理： １．成本核算范圍： ２．決算編制： ３．財產清償： 利潤分配： 。 違約責任： 其他： １．該項目資金在行開戶管理。 ２．方經濟責任由擔保。保證方有權檢查督促方 履行合同，保證方同意當方不履行合同時，由保證方連帶承擔經濟責任。

本文簡要介紹了灰色預測方法gm(1,1)模型的構造與模型檢驗。通過對合肥地區近年來房地產開發投資數據的分析,建立了gm(1,1)模型,經模型檢驗,該預測模型可靠,分析結果具有一定的參考價值。

中國證券期貨?10201097 economicaspect 淺析房地產開發經營中的風險 顧　郁 （北京瑞賽科技有限公司，北京　100022） 【摘要】作為不動產，與其他商品的開發相比，房地產開發經營由于具 有投資大、周期長、高贏利、高風險等特點，導致在開發經營過程中的 存在太多不確定因素。目前我國房地產開發經營企業普遍存在只重視項 目開發而不重視管理，更不重視風險的管理，風險管理意識淡薄、缺乏 風險管理機構、風險管理手段單一，使得房地產項目中的諸多風險因素 得不到有效控制，進而引發房地產項目投資的重大損失或失敗。因此， 重視并研究房地產開發經營中的風險是保證項目目標的實現，保證企業 穩步、健康、可持續發展的關鍵過程。 【關鍵詞】房地產；投資；風險識別 房地產開發經營的全過程是指從房地產投資意向的產生 到房地產出售，資金回收或報廢為止的整個過程，大致可分為 投資決策、項目實

根據房地產行業的特點,分析了影響房地產開發風險的主要因素,從而建立了房地產開發風險評價體系。將現有的多層次灰色評價模型進行了改進,利用灰色專家評價法確定同類風險因素的權重,將灰色系統理論中的部分方法與層次分析法(ahp)和模糊綜合評價(fuzzy)相結合,提出了灰色綜合評價模型,為決策者提供了客觀、量化、可信度高的決策依據。

一般的決策模型只考慮各個投資備選方案中影響既定目標的技術、經濟、效益等方面的因素,沒有考慮決策者與執行者、理論與現實之間的矛盾等方面影響,因此研究解決這一問題具有很重要的現實意義。本文針對這一類離散型變量的多目標決策問題,使用electreⅱ方法,列舉實例說明該決策優選模型的應用過程,為房地產投資方案的選擇提供了一種更科學有效的決策途徑。

建筑物地基沉降的灰色模型gm（1，1）預測法——文章主要運用灰色理論建立基于實際觀測數據的沉降預測模型gm(1，1)．并通過其與另外2個工程中常用到的模型在同一實際工程的沉降預測值和實際觀測結果的比較。證明gm（1，1）模型具有較好的預測結糶?？捎糜诠こ虒?..

建筑施工中,沉降觀測是監測建筑物是否安全的重要環節,將灰色系統理論應用于建筑物沉降變形的數據分析,結合沉降觀測實例,進行沉降預測結果的分析和檢驗,在一定程度上證實了建筑物沉降變形分析中采用灰色gm(1,1)預測方法的可行性.

本文詳細介紹了gm（1，1）灰色理論模型，并利用該模型對一泵站的沉降進行了預測，同時將預測結果與回歸模型進行了對比，最后從分析結果可知gm（1，1）灰色模型能較好地預測該建筑物的沉降發展趨勢。

以淮安市統計局發布的2008~2014年統計年鑒中有關商品房的銷售數據為分析對象,利用銷售總面積和銷售總額折算成商品房的平均價格,建立了基于灰色系統gm(1,1)的淮安市房價預測模型.為了提高模型精度,引入二階弱化因子,對原始數據進行預處理.利用預處理后的數據建立了精度更為理想的預測模型.利用模型預測了隨后5年的平均房價.

近年來,我國房地產價格長期持續高漲,無論對房地產業自身運營,還是對國民經濟健康發展,乃至整個社會的和諧穩定,都將產生一定負面影響。本文通過對影響房地產開發價格的因素進行初步探析,并對如何控制房地產價格提出相應的解決辦法。

基于蟻群算法的房地產開發投資組合動態決策模型及應用——對房地產開發項目投資進行風險分析，建立起以方差作為風險度量指標的房地產投資組合動態模型。將蟻群算法引入到房地產開發項目投資風險的動態分析中。通過實例分析，為房地產開發項目投資組合提供了一...

近年來,我國房地產市場出現了過度開發的現象,而作為影響宏觀經濟發展重要因素的存貸款利差卻經常被人們忽視.本文選取2012年1月至2015年12月的存款基準利率、貸款基準利率、存貸款利差和房地產開發投資額月度數據,建立var模型.通過使用單位根檢驗、johansen檢驗、granger檢驗、脈沖響應及方差分解等方法,研究得到我國存貸款利差和房地產開發投資額之間存在著長期均衡關系,存貸款利差的增大會帶來房地產開發投資額的增加.存貸款利差可以作為宏觀經濟調控的一種新思路和新工具,合理進行存貸款利差管理對促進我國房地產市場合理開發與經濟社會的平穩發展有著重要意義.

1 房地產開發建設管理制度 目錄 第一章工程建設管理與考核〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃2 第一節總則〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃2 第二節工程建設過程管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃2 第二章工程建設質量管理與考核〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃11 第一節設計質量管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃11 第二節工程材料驗收管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃16 第三節單位工程質量管理〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃17 第三章隱蔽工程驗收管理與考核〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃〃18