基于熵权理想点的房地产投资环境评价

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。

中国西部地区城市房地产投资环境评价体系研究:攀枝花例证

以房地产投资开发中的核心投资评估准则为框架,通过选取具体评价指标,实现房地产投资环境评估的可操作化和体系化。将专家调查法与多层次分析法相结合,以西部典型城市攀枝花市为例证,对初拟的指标进行筛选、权重计算、重要程度排序,进行多层次综合评估模型分析。分析结果发现攀枝花市房地产投资环境高于四川省的整体平均水平,区域住房价格、居民收入水平在评价体系中影响力较大,当地较复杂的地质条件增加了房地产投资项目的成本,相对丰富和低廉的物价水平和劳动力价格是攀枝花房地产项目投资潜力的有力保证。

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,并进行了分类评析,旨在为投资者和受资者在制定投资引资战略时提供重要的理论依据和决策信息.

湖北省房地产投资环境的时序全局主成分分析

从政治法律环境、宏观经济环境、社会环境、基础设施环境、自然环境和房地产市场环境6个方面,构建了中西部房地产投资环境评价指标体系,并通过时序全局主成分分析法将湖北省房地产投资环境与其他中西部地区房地产投资环境进行了横向截面和纵向时间序列的比较,分析了湖北省在2001—2010年10年的房地产投资环境已从第一位退化到第二位的原因和对策,以期改善湖北省房地产投资环境,促进湖北省房地产市场健康有序地发展。

基于熵值法的我国三大城市群房地产投资环境综合评价

文章基于经济、基础设施、社会文化、自然和房地产市场等五大类环境的30项评价指标,运用熵值法,对中国三大城市群35个城市的房地产投资环境进行综合评价。结果表明珠三角的投资环境最优,长三角次之,京津冀最差,而且各城市群内城市之间差异较大。

珠三角地区房地产投资环境评价

房地产投资环境评价是房地产投资决策的重要环节之一。通过建立评价指标体系,采用层次分析法,对珠三角地区房地产投资环境进行定量评价。评价结果表明,珠三角地区房地产投资环境差异较明显,广州、深圳的房地产投资环境属于优,东莞、佛山、珠海、中山的房地产投资环境属于较优,江门、惠州、肇庆的房地产投资环境属于一般。

基于灰色聚类评估的房地产投资环境因素分析

运用灰色系统理论的聚类评估进行房地产投资环境因素的分析,是灰色关联度综合评价对房地产投资环境进行分析择优或对落选方案的进一步分析。通过采用层次分析法、灰色关联分析法、灰色聚类评估等科学的方法进行了方案的评估分析,将最优方案或非最优方案的环境因素进行系统化的定量分析,在选择最优方案的基础上分析了各方案的环境质量高低。

房地产投资环境的模糊多群体准则评价方法

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。

基于因子分析法的城市房地产投资环境评价

文章运用主成分分析法和因子分析法对长江经济带的10个省会与计划单列市的房地产投资环境进行了评价,从评价得分来看,长江经济带的10个城市的房地产投资环境最终得分保持逐年上升的发展趋势,这说明长江经济带的10个城市的房地产投资环境逐年完善和优化。同时,在这10个城市的房地产投资环境最终得分中,成都以201.81分位列第一,武汉位列第二,杭州位列第三。

房地产投资环境研究初探

在中国新的投资体制下 ,房地产投资决策的理性化和科学化已是大势所趋 ,但是作为投资决策依据之一的房地产投资环境研究还显得零碎而片面 ,因此迫切需要进行系统深入地研究。针对这一要求 ,本文论述了房地产投资环境的理论基石与理论背景 ,在此基础上对房地产投资环境进行了因素分析 ,建立了“多指标综合价值评定法”的评价方法 ,旨在为房地产投资环境研究提供科学的理论和可行的方法。

变权综合法在房地产投资环境评价中的应用

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。

投影寻踪动态聚类模型在房地产投资环境评价中的应用

将投影寻踪动态聚类模型引入到房地产投资环境评价方法中.针对房地产投资环境评价所面临的多因素高维复杂性问题,该模型能够完全根据样本数据特性将高维数据通过投影向量投影到低维数据,同时实现对低维数据的排序和自动聚类分析,进而通过研究低维数据以实现对高维数据的研究.最后通过辽宁省工业地产投资环境评价实例验证了该模型在房地产投资环境评价中的适用性.

基于未确知测度的房地产投资环境综合评价

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。

基于梯形模糊理论的房地产投资环境综合评价

房地产投资企业要想在激烈的房地产市场竞争中,取得较好的收益,降低投资风险,在投资前期对房地产投资环境进行合理、科学的综合评价,选定好的投资环境,无疑会增加在竞争中获胜的筹码。本文在系统分析房地产投资环境影响因素的基础上,将投资者、专家、客户群三者准则有机结合,并结合梯形模糊理论,实现对房地产投资环境的综合评价。最后,实例证明了该方法的实用性。

基于生态位理论的房地产投资环境形成机制分析

现有的研究文献多是研究房地产投资环境的评价问题,对房地产投资环境的形成机制研究较少。本文应用生态位理论,建立房地产生态位概念,对房地产投资环境生态系统的形成机制进行了探讨,界定构成房地产投资环境生态系统的生态因子并进行了定性分析,以期为房地产投资环境研究提供新的思路。

基于突变理论综合评价的房地产投资环境方案优选

基于突变理论，对房地产投资环境综合评价及投资环境方案优选问题进行了探讨。实例表明，利用突变理论综合评价方法，进行房地产投资环境方案优选是合理的、可行的。

房地产投资环境评价中的局部变权综合法

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。

环渤海城市群房地产投资环境评价研究

以环渤海地区30个城市房地产投资环境为研究对象,从土地交易、房地产市场环境、社会经济环境、人口状况、基础设施环境5个方面选取了20项指标,通过主成分分析和聚类分析两种方法,建立了房地产投资环境综合评价体系。结果表明,环渤海各城市房地产投资环境有很大的差别,除北京市和天津市外,房地产投资环境总体上呈现出由南向北逐渐欠佳的态势。

秦皇岛市房地产投资环境分析

房地产投资本身的风险性、周期性以及其不稳定性决定了在房地产投资前期需要做大量的调研。在投资前期，如果能够细致分析、充分地了解和把握投资环境．对制定正确的房地产投资方案，进而做出合理正确的决策．具有十分重要的意义。房地产投资环境是由诸多影响房地产投资流量与流向的政治经济、自然、社会、文化等因素交织而成的一个矛盾综合体，也是一个具有多样构成要素和复杂关系结构的有机系统。

基于改进灰色关联投影法的房地产投资环境优选研究

面对房地产投资环境评价系统的复杂性和所涉及因素的多样性,将基于熵权的改进灰色关联投影法引入房地产投资环境评价中,是既简洁、易操作、又科学可靠的房地产投资环境评价新方法,对于正确进行房地产投资决策有重要的实际应用价值。