【摘要】：隨著房地產業(yè)如此迅速的發(fā)展給房地產行業(yè)帶來了的結果是行業(yè)集中度的上升以及房地產企業(yè)開發(fā)項目數量的急劇增多，復雜的多項目管理模式已經成為了房地產開發(fā)企業(yè)管理的常態(tài)形式。這種模式雖給房地產企業(yè)帶來更大的規(guī)模效益，但同樣也存在著更多樣化、更復雜的風險因素，使得銀行在對其進行信貸風險評估時更加復雜和困難。本文旨在構建一種基于復雜多項目的房地產信貸風險IDSS，綜合運用人工智能中多種智能技術和方法，，如Multi-agent技術、人工神經網絡及專家系統(tǒng)，使構建的智能決策支持系統(tǒng)更具有智能性、靈活性，具有一定的理論意義和研究價值。 本文所做的主要研究工作集中在以下幾個方面： (1)對復雜多項目的房地產開發(fā)企業(yè)主要存在的風險進行識別研究，并得出關鍵的信貸風險因子指標體系。 (2)構建基于Multi-agent的風險評估智能決策支持系統(tǒng)整體框架，并進行詳細設計。 (3)對構建的IDSS中模型庫內嵌的風險評估模型設計并實現(xiàn)。 通過分析研究，獲得了以下研究成果與研究結論： (1)通過對房地產多項目開發(fā)企業(yè)的了解、分析及大量的查閱文獻后，對目前基于復雜多項目開發(fā)的房地產企業(yè)存在的風險進行識別，得出了主要的風險有兩大類：一類是企業(yè)總部的風險，主要包括行業(yè)風險、內部管理風險及環(huán)境風險；另一種是各項目開發(fā)風險，即在項目開發(fā)全周期過程中遇到各種風險，并對各類風險分別進行了詳細的分析研究。 (2)將Multi-agent技術融合到智能決策支持系統(tǒng)中，針對銀行對房地產企業(yè)的信貸風險控制問題，構建了基于Multi-agent的房地產信貸風險IDSS整體框架，并對該系統(tǒng)框架中主要Agent類型及數據庫、模型庫、方法庫、知識庫四庫分別進行詳細的功能與結構設計，最后針對系統(tǒng)框架中的Agent之間的通信過程進行分析研究。通過Multi-agent技術的引入使得本文構建的房地產信貸風險IDSS具有更智能、更靈活的特性。 (3)根據基于Multi-agent構建的IDSS對其模型庫中內嵌的風險評估模型進行研究，本文采用的是對神經網絡與專家系統(tǒng)相融合的風險評估方法，這樣使得該智能決策支持系統(tǒng)綜合了Multi-agent技術、神經網絡技術及專家系統(tǒng)的技術，具有更強大的智能性，對風險評估提供了更加可靠的工具。 (4)結合實例分析，對青島某房地產企業(yè)的多項目管理的了解和研究，構建了該企業(yè)的項目風險因素指標體系，通過對專家調查評分得出了BP神經網絡訓練和檢測的樣本數據，并通過MATLAB實現(xiàn)了BP網絡的訓練學習以及權值和閾值的保存，實現(xiàn)了神經網絡與專家系統(tǒng)的融合，最后對該企業(yè)的兩個項目進行檢測，得出了網絡輸出結果與專家評估結果誤差較小，因此，本文設計的基于多智能化技術的IDSS對房地產風險評估有著深刻的實際意義。
【學位授予單位】：中國海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F293.3;F832.4;F224

【參考文獻】

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本文編號：2668075