广东省房地产投资环境评价基于熵权法的分析

房地产投资环境是影响房地产投资成功与否的关键因素,因此投资商在选择投资地点之前,应该做好房地产投资环境的评价工作。本文在建立房地产投资环境指标体系基础上,应用熵权理想点法对房地产投资环境进行评价排序,实现了定性分析和定量分析的结合,实例证明了该方法的合理性和实用性。

在一定条件下房地产的投资环境决定着房地产投资的效益,本文简要讨论了房地产投资环境影响因素,针对房地产项目中的住宅小区投资环境和变权综合法的特点,建立了基于变权综合法的房地产投资环境的模型,并以河北省某地区为例,给出了一个实证分析。

构建了房地产投资环境竞争力评价指标体系,分析了银川市2014年房地产投资环境竞争力。结果显示:2014年银川市房地产投资环境竞争力处于相对较高水平,但各功能指标得分差异显著。

! "# "$ 统计与决策 2006年第8期（总第219期） 投资环境是指拟投资的地域（国际、 地区、城市或街区）在一定时期内所具有 的能决定和制约项目投资的各种外部境 况和条件的总和。房地产投资价值量大、 周期长、产品位置固定、易受经济气候和 国家宏观调控政策以及城市规划的影 响，这使得房地产业与其他类型的产业 相比，对投资环境的要求更为严格，对其 研究也就更具实践意义。 一、房地产投资环境评价 （一）评价方法的选择 利用层次分析法及综合评价法对南 京、武汉、成都三个城市的房地产投资环 境进行评价。 （二）投资环境评价指标体系的确定 对房地产投资环境进行评价，建立 指标体系是一个重要的环节。为使指标 体系更好地反映一个地区的投资环境状 况，这个指标体系必须具有系统性、比较 性和科学性，同时根据指标的容易程度 及这三个城市的具体情况，选取经济、金

分析了影响房地产投资环境的因素,根据fisher判别法的一般原理对房地产投资环境进行分析。最后举例说明了如何将fisher判别法应用于房地产投资环境的分析,体现了该方法的合理性与优越性。

房地产投资受目标城市投资环境要素的影响明显,不同地区投资环境不同,企业面临的机遇和获取的效益也不一样。因此,系统分析房地产投资环境要素并对其进行评价,是房地产企业科学选择目标城市、合理选址和实现经济效益最大化的重要途径。

[硕士]南宁市房地产投资环境评价——【学位年度】2009　　【摘要】　　近年来南宁市房地产市场发展迅速，投资环境逐步优化，外来投资者增多，房地产市场发展加快，对于房地产投资不论是从投资主体企业或者个人，还是从城市发展管理者政府来讲，正确引导投资...

房地产投资环境的研究对房地产业的稳定发展具有重要的意义。本文以哈尔滨市区及所辖10县(市)为研究区,从经济环境、社会环境、自然环境和基础设施环境4个方面构建指标体系,以哈尔滨市2000～2010年统计数据为基础,运用熵值法得出哈尔滨市房地产投资环境的10个最主要影响因素,利用因子分析法,将研究区的房地产投资环境综合竞争能力进行横向比较,得出综合得分及排名,找到差距及存在问题,进而找到各个县(市)在房地产业投资环境中的劣势并且提出优化、改善的针对性方案,增强投资环境评价的实用性。

投资环境因素在一定条件下决定着房地产投资的效益,本文简要讨论了房地产投资环境影响因素,针对房地产项目中的住宅小区投资环境和变权综合法的特点,建立了基于变权综合法的房地产投资环境的模型,并以河北省某地区为例,给出了一个实证分析。

根据房地产项目投资环境的复杂性,提出了应用熵权理论进行投资环境的优序求解方法,通过实例计算,说明本方法具有实用性

本文在分析房地产投资环境影响因素的基础上,建立了多层次的未确知测度综合评价模型。评价过程中,对于二级指标运用信息熵确定其分类权重,对于一级指标运用层次分析法来确定其重要性权重,实现定性分析和定量分析的结合,进而得到房地产投资环境的未确知综合评价结果。最后实例证明了该方法的实用性和合理性。

房地产投资环境是一个复杂的系统,根据房地产投资环境构成要素,从经济环境、房地产市场环境、基础设施环境、自然环境和社会文化环境五个方面选取了24个指标,运用均方差决策法,构建房地产投资环境综合评价模型,并以银川市为例进行实证分析,结果表明该模型具有一定的实用价值。

对房地产投资环境的评价是房地产公司进行投资决策,获得投资效益的重要依据.传统的投资环境评价方法都是在固定权重的情况下对投资环境进行评价,主观性强.本文运用bp神经网络构建房地产投资环境评价模型,提高了评价的智能化程度,并针对bp网络的缺点,提出了改进方法.

根据对房地产部门的投资环境的分析,建立了未确知测度模型,对房地产的投资环境进行综合评价。提供了一种定量、定性相结合的投资环境综合评价的新途径,并用一个实际例子说明此模型的应用。

一种基于未确知测度方法的房地产投资环境综合评价模型——根据对房地产部门的投资环境的分析，建立了未确知测度模型，对房地产的投资环境进行综合评价。提供了一种定量、定性相结合的投资环境综合评价的新途径，并用一个实际例子说明此模型的应用。

基于近年来国内的相关研究文献,构建包括6方面分类指标和22项分类细化指标的房地产投资环境评价指标体系,通过数据运算得到2010~2012年中国30个省会城市房地产投资环境的综合得分及其排序,依据投资环境的相似程度对省会城市进行聚类分析,指出各省会城市的房地产投资环境状况,明晰房地产投资环境建设的薄弱环节,以期为全国各省会城市政府改善房地产投资环境提供帮助。

基于近年来国内的相关研究文献,构建包括6方面分类指标和22项分类细化指标的房地产投资环境评价指标体系,通过数据运算得到2010~2012年中国30个省会城市房地产投资环境的综合得分及其排序,依据投资环境的相似程度对省会城市进行聚类分析,指出各省会城市的房地产投资环境状况,明晰房地产投资环境建设的薄弱环节,以期为全国各省会城市政府改善房地产投资环境提供帮助。

以改进的层次分析法(iahp)和模糊数学理论为基础,建立了针对房地产投资环境的多目标多准则多层次的群体准则模糊评价模型。该模型以梯形模糊数作为多位专家对房地产投资环境评价,构造评价矩阵,突显了主观判断的模糊性和不确定性;通过iahp法计算每位专家各自对各准则层下评价指标权重的不同意见值和专家权重值,提高了优选方案的可信度。最后,运用模糊数学的距离公式,将各投资环境的群体评价模糊数进行处理,得到整个方案集的排序。本文还通过实例证明了该方法的可行性和有效性。

研究目的：选用2012年长江中游经济区的安徽省、湖北省、湖南省、江西省四个主要省份的19项指标统计数据,确定合理的房地产投资环境评价指标,构建房地产投资环境综合评价体系.研究方法：层次分析法和专家打分法.研究结果：从城市宏观经济环境、房地产市场环境、基础设施和区位条件4方面初选房地产投资环境评价指标,利用层次分析法在样本省份房地产投资环境的4个方面下进行了更为细致的指标选取和评价体系构建,包括：地区gdp、人均gdp、固定资产投资、第三产业增加值、金融产业增加值、房地产行业增加值、人均消费性支出、城乡居民年底存款余额、房地产开发企业施工房屋面积、房地产开发企业本年投资完成额、房地产开发企业房屋建筑面积竣工率、道路总长、人均生活用水量、人均公共绿地面积、每万人拥有公交车、城市建设用地面积、城市人口密度、森林覆盖率、人口总数这19项具体指标,从而来达到评价指标体系建立的完善性和全面性;采用专家打分法确定各指标权重,建立房地产投资环境的多指标综合评价公式,以此对长江中游经济区的4个省份房地产投资环境进行一个全面比较.研究结论：所构建的房地产投资环境综合评价体系具有较强的逻辑性,评价方法全面、简洁、高效,具有良好的应用价值.

房地产由于存在风险,给开发带来很大的不确定性。所以房地产投资评估建模具有明显的现实意义。本文基于层次分析法进行定性与定量相结合的分析,建立了考虑多种因素的房地产投资评估建模。另外,本文以青岛市的一个房地产项目为例详细展示了了层次分析法ahp在评估房地产投资,并从宏观上分析了结果的合理性和可靠性。

本文根据房地产行业的特点,建立了房地产项目优选的模型。熵权模型引入了熵的概念,利用熵权的特性求出各指标的客观权重,同时利用专家打分法得出各指标的主观权重,将两者结合作为各指标的综合权重。本模型用贴近度进行房地产项目优选,并以一个实例证明模型应用的科学性。

中国西部地区城市房地产投资环境综合评价——运用因子分析法,建立了城市房地产投资环境评价指标体系,并基于spss11.0的数据处理,对中国西部地区城市房地产投资环境进行了定量评价,最后运用聚类分析法将排序后的样本城市划分为4个房地产投资类型区,并进行了分类评...