本文關(guān)鍵詞：基于SVM-AFSA的公租房REITs融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)　出處：《建筑技術(shù)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 公租房 REITs 支持向量機(jī) 人工魚群算法 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

【摘要】：為解決公租房REITs融資過程風(fēng)險(xiǎn)因素非線性、高度擬合特點(diǎn)等導(dǎo)致難以快速、高效對(duì)融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)的問題,提出一種基于SVM-AFSA的公租房REITs融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。首先利用人工魚群算法(AFSA)對(duì)支持向量機(jī)(SVM)的核函數(shù)及懲罰因子優(yōu)化處理,尋找最優(yōu)訓(xùn)練參數(shù),提高支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)精度;再借助支持向量機(jī)在處理非線性、小樣本數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)對(duì)蘭考縣健康小區(qū)公租房REITs融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果表明該公租房REITs融資風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為一般。
[Abstract]:In order to solve the public rental housing REITs financing process risk factors nonlinear, high fitting characteristics and so on, it is difficult to quickly and efficiently evaluate the financing risk. This paper presents a REITs financing risk assessment model for public rental housing based on SVM-AFSA. Firstly, the support vector machine (SVM) is analyzed by artificial fish swarm algorithm (AFSA). The kernel function and penalty factor are optimized. To find the optimal training parameters to improve the prediction accuracy of support vector machine (SVM); Then with the support vector machine in dealing with nonlinear, small sample data advantages of public rental housing REITs financing risk evaluation in the healthy district of Lankao County. The results show that the public rental REITs financing risk level is general.
【作者單位】： 鄭州成功財(cái)經(jīng)學(xué)院;
【基金】：河南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(2016BJJ051)
【分類號(hào)】：F299.23;F832.51
【正文快照】： 公租房作為一種福利性住房,不同于廉租房及經(jīng)濟(jì)適用房,豐富了政府保障性住房的措施[1,2]。由于公租房建設(shè)資金缺口大、投資回收難度大、營(yíng)運(yùn)過程風(fēng)險(xiǎn)因素多,造成政府或企業(yè)難以承受全部的開發(fā)風(fēng) 險(xiǎn)[3]。房地產(chǎn)投資信托(REITs)作為一種新的融資方式,在引入公租房融資方面缺乏

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