【摘要】：隨著房地產(chǎn)業(yè)如此迅速的發(fā)展給房地產(chǎn)行業(yè)帶來了的結(jié)果是行業(yè)集中度的上升以及房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)項目數(shù)量的急劇增多，復(fù)雜的多項目管理模式已經(jīng)成為了房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)管理的常態(tài)形式。這種模式雖給房地產(chǎn)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(fù)雜的風(fēng)險因素，使得銀行在對其進行信貸風(fēng)險評估時更加復(fù)雜和困難。本文旨在構(gòu)建一種基于復(fù)雜多項目的房地產(chǎn)信貸風(fēng)險IDSS，綜合運用人工智能中多種智能技術(shù)和方法，，如Multi-agent技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及專家系統(tǒng)，使構(gòu)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(fù)雜多項目的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)主要存在的風(fēng)險進行識別研究，并得出關(guān)鍵的信貸風(fēng)險因子指標(biāo)體系。 (2)構(gòu)建基于Multi-agent的風(fēng)險評估智能決策支持系統(tǒng)整體框架，并進行詳細(xì)設(shè)計。 (3)對構(gòu)建的IDSS中模型庫內(nèi)嵌的風(fēng)險評估模型設(shè)計并實現(xiàn)。 通過分析研究，獲得了以下研究成果與研究結(jié)論： (1)通過對房地產(chǎn)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(fù)雜多項目開發(fā)的房地產(chǎn)企業(yè)存在的風(fēng)險進行識別，得出了主要的風(fēng)險有兩大類：一類是企業(yè)總部的風(fēng)險，主要包括行業(yè)風(fēng)險、內(nèi)部管理風(fēng)險及環(huán)境風(fēng)險；另一種是各項目開發(fā)風(fēng)險，即在項目開發(fā)全周期過程中遇到各種風(fēng)險，并對各類風(fēng)險分別進行了詳細(xì)的分析研究。 (2)將Multi-agent技術(shù)融合到智能決策支持系統(tǒng)中，針對銀行對房地產(chǎn)企業(yè)的信貸風(fēng)險控制問題，構(gòu)建了基于Multi-agent的房地產(chǎn)信貸風(fēng)險IDSS整體框架，并對該系統(tǒng)框架中主要Agent類型及數(shù)據(jù)庫、模型庫、方法庫、知識庫四庫分別進行詳細(xì)的功能與結(jié)構(gòu)設(shè)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(shù)的引入使得本文構(gòu)建的房地產(chǎn)信貸風(fēng)險IDSS具有更智能、更靈活的特性。 (3)根據(jù)基于Multi-agent構(gòu)建的IDSS對其模型庫中內(nèi)嵌的風(fēng)險評估模型進行研究，本文采用的是對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相融合的風(fēng)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(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及專家系統(tǒng)的技術(shù)，具有更強大的智能性，對風(fēng)險評估提供了更加可靠的工具。 (4)結(jié)合實例分析，對青島某房地產(chǎn)企業(yè)的多項目管理的了解和研究，構(gòu)建了該企業(yè)的項目風(fēng)險因素指標(biāo)體系，通過對專家調(diào)查評分得出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和檢測的樣本數(shù)據(jù)，并通過MATLAB實現(xiàn)了BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)以及權(quán)值和閾值的保存，實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與專家評估結(jié)果誤差較小，因此，本文設(shè)計的基于多智能化技術(shù)的IDSS對房地產(chǎn)風(fēng)險評估有著深刻的實際意義。
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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