天堂国产午夜亚洲专区-少妇人妻综合久久蜜臀-国产成人户外露出视频在线-国产91传媒一区二区三区

房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)信用評價指標體系研究

發(fā)布時間:2020-06-03 16:45
【摘要】:房地產(chǎn)業(yè)以其廣泛的產(chǎn)業(yè)關聯(lián)度,巨大的投資乘數(shù)效應,已成為我國國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè);房地產(chǎn)業(yè)又是一個高收益的行業(yè),各類投資者投身其中,分享房地產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展帶來的好處;但是房地產(chǎn)業(yè)也是一個高投入高風險的行業(yè),房價的高低牽涉到社會各階層的利益,我國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)薄弱的自有資金實力,更推高了房地產(chǎn)投資和消費的風險。盡管房地產(chǎn)業(yè)如此重要,普通投資者和消費者卻沒有較好的風險規(guī)避預警機制指導,承受了巨大的風險。為解決這個問題,文章嘗試探索一套簡單、實用的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)信用評價指標體系,通過一些比較容易獲得的指標,衡量房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)信用狀況,幫助普通投資者和消費者降低購房風險。 文章首先回顧國內(nèi)外信用評價領域的研究狀況,介紹專家方法、信用評級、評分方法等傳統(tǒng)信用評價方法各自的優(yōu)點和缺陷,針對這些缺陷,結(jié)合豐富的歷史信用數(shù)據(jù)積累,各種改進的信用評價模型誕生,尤其是20世紀90年代以后,金融市場的快速發(fā)展和各種金融衍生品層出不窮,新的信用風險催生出諸如CreditMetrics模型、KMV模型、CreditRisk+模型以及死亡率模型等一批新的信用風險預測模型,其中一些模型已經(jīng)在實踐中得到運用。然后結(jié)合2003—2005年國家對房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控效果顯現(xiàn)的形勢,分析上海房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,總結(jié)穩(wěn)定發(fā)展的六大主要表現(xiàn),同時指出阻礙上海房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的五大主要問題。針對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的特點,結(jié)合信息的可獲得性,從償債能力和償債意愿兩方面著手,考察宏觀經(jīng)濟環(huán)境、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)核心競爭力、企業(yè)歷史信用狀況等定性指標和企業(yè)財務狀況比率等定量指標,建立房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)信用評價指標體系,選取非參數(shù)的、具有一定容錯能力和泛化能力的BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡模型作為評價模型。為便于獲得信用要素數(shù)據(jù),選取上海10家上市的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè),其中2/3作為訓練樣本,獲得信用評價經(jīng)驗,另外1/3作為測試樣本,檢驗評價的準確性。通過計算機實驗,獲得評價結(jié)果,與專家組評價結(jié)果基本接近,證明本文建立的信用評價體系采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法判斷準確率較高。
【圖文】:

示意圖,月度,示意圖,營業(yè)用房


數(shù)據(jù)來源:根據(jù)_L海統(tǒng)計網(wǎng)歷年月度數(shù)據(jù)整理。圖2一12003年一2005年月度房地產(chǎn)開發(fā)投資額對照示意圖3個百分點,占全社會固定資產(chǎn)投資的35.2%,低于同期固定資產(chǎn)投資百分點,其中商品住宅投資92.084億元,增長.22%,增勢大幅度趨緩商業(yè)營業(yè)用房開發(fā)投資增長較快,分別投資102.18億元和10.261億元7%和30%。房地產(chǎn)開發(fā)投資增長速度明顯放慢。從投資結(jié)構(gòu)看,20住宅投資同比增長33.2%,辦公樓和商業(yè)營業(yè)用房投資同比增長24.9。從投資主體看,在全部房地產(chǎn)開發(fā)投資主體中,非國有經(jīng)濟所占份以上,其中股份制經(jīng)濟、外商及港澳臺經(jīng)濟、私營經(jīng)濟三類占較大比重投資116.01億元,占房地產(chǎn)投資總額的.99%,非國有經(jīng)濟投資105.9房地產(chǎn)投資總額的90.1%l’5]。購置土地面積繼續(xù)下降觀調(diào)控的政策影響,開發(fā)商放緩了開發(fā)的節(jié)奏,土地開發(fā)力度減弱。計局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2005年,上海購置土地面積75.432萬平方米,比。,,

中國GDP,波動曲線,增長率,波動問題


濟增長質(zhì)量為建國以來最好,“有可能實現(xiàn)持續(xù)多年的適度高位運行”泌]!罢鎸嵔(jīng)濟周期理論(1984)更是將注意力集中在了增長本身,,強調(diào)趨勢即是周期,視短期因素為隨機擾動!睆奈覈(jīng)濟發(fā)展的趨勢(見圖3一1)和國際比較(見表3一1),本文認為近期全國和上海地區(qū)經(jīng)濟仍將維持目前增長速度,即意味著上海房地產(chǎn)業(yè)的整體趨勢是上升的。資料來源:《中國經(jīng)濟周期波動問題研究》,中國社會科學院經(jīng)濟研究所劉樹成,張平,張曉晶。圖3一1中國GDP增長率波動曲線(1953一2004年)26《中國經(jīng)濟周期波動問題研究》,中國社會科學院經(jīng)濟研究所劉樹成,張平,張曉晶,《首屆中國經(jīng)濟論壇論文集》,人民網(wǎng):,2005年11月7日。一18-
【學位授予單位】:上海海事大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2006
【分類號】:F293.3

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 張淵,譚中明;市場化背景下企業(yè)信用管理體系的構(gòu)建[J];商業(yè)研究;2004年14期

2 于新花;借款企業(yè)信用評級的非財務因素分析——管理控制能力分析[J];安徽廣播電視大學學報;2004年02期

3 管七海;違約率評估因素與指標確定及其重要度排序?qū)嵶C研究[J];金融論壇;2005年04期

4 于研;完善我國企業(yè)內(nèi)部信用風險管理機制的思考[J];上海經(jīng)濟研究;2004年09期

5 鄒鵬,葉強,李一軍;面向巴塞爾新資本協(xié)議的自優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡信用評估方法[J];管理學報;2005年04期

6 田志友,王云峰,韓彥芳,吳曉丹;應用模糊Hamming網(wǎng)絡進行企業(yè)客戶信用評估[J];河北工業(yè)大學學報;2002年01期

7 徐晉,綦振法;基于神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)的供應商信用等級分析[J];情報科學;2004年02期

8 徐晉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡專家系統(tǒng)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)信用等級評估研究[J];南京理工大學學報(自然科學版);2004年06期

9 周春喜;企業(yè)信用等級綜合評價指標體系及其評價[J];科技進步與對策;2003年04期

10 徐志彪,韋崗;基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的企業(yè)信用評估模型[J];計算機工程與應用;2003年13期



本文編號:2695108

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://sikaile.net/jingjilunwen/fangdichanjingjilunwen/2695108.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權申明:資料由用戶604d3***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要刪除請E-mail郵箱bigeng88@qq.com