【摘要】：房地產(chǎn)行業(yè)是一個(gè)高回報(bào)、高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè),它具有流動(dòng)性差、投資周期長和多因素影響投資收益率的特征,其中投資風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)不容忽視的方面。因此,選擇一個(gè)穩(wěn)定、低風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目就成為房地產(chǎn)投資的確保條件。如何進(jìn)行有效的投資決策是一個(gè)迫切需要解決的問題。 投影尋蹤(Projection Pursuit,簡稱PP)模型是一種用來處理和分析高維數(shù)據(jù),既可作探索性分析,又可作確定性分析的有效方法。然而,優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)是一個(gè)復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題,用傳統(tǒng)方法處理較困難,所以采用微粒群算法(Particle Swarm Optimization,簡稱PSO)來解決這一問題更為簡便和有效。 本文首先根據(jù)調(diào)研和收集的資料,總結(jié)出影響房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)指標(biāo);然后運(yùn)用投影尋蹤指標(biāo)處理方法將房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)歸一化處理,并建立房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的投影尋蹤模型;同時(shí)將微粒群算法應(yīng)用到最佳投影方向的搜索,大大提高計(jì)算效率和求解穩(wěn)定性;最后,建立基于PSO-PP模型來解決具有高維數(shù)據(jù)特征的房地產(chǎn)投資方案的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的問題,為決策者選擇最佳方案提供了科學(xué)依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：河北工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F224;F293.3

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本文編號(hào)：2648564