房地產行業(yè)風險預警模型的應用研究.pdf

1、近年來，隨著中國房地產業(yè)的興起和發(fā)展，其在國民經濟中的地位越來越重要。然而，接踵而來的問題也越來越多，如：房地產行業(yè)發(fā)展不平衡、房地產價格和空置率居高不下、一些地區(qū)住房供求的矛盾突出等等。由于房地產業(yè)具有一定的周期波動性，且與國家宏觀經濟波動存在著緊密聯(lián)系，因而其劇烈波動與發(fā)展趨勢過冷過熱，都會對國民經濟帶來不利的影響?；谶@種情況，建立房地產行業(yè)風險預警模型具有重要的理論和實踐意義。從銀行信貸管理角度來說，建立房地產行業(yè)風險預警模型對

2、于防范和化解銀行房地產貸款風險，提高銀行房地產貸款資產質量，促進銀行經營狀況根本好轉，保障房地產業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展，都具有十分重要的意義。
　　本文以宏觀經濟預警理論為機理，總結了國內外現(xiàn)有的預警理論并對幾種較常用的預警模型進行了比較，選擇在宏觀經濟預警領域中應用廣泛的BP神經網絡預警分析方法作為房地產行業(yè)風險預警模型。在預警指標選擇中，通過對影響房地產行業(yè)周期波動因素的分析，確定與房地產行業(yè)發(fā)展相關的五大類指標并由此構建房地產行業(yè)風

3、險預警指標體系，應用主成份分析法和熵值法確定出綜合預警指數(shù)，對各時期房地產業(yè)的發(fā)展進行綜合警情分析，并以聚類分析方法驗證警情分析的準確性。之后，以各個時期預警指標值為輸入變量、以各個時期的綜合警情為輸出，對BP預警網絡進行訓練，最終使網絡誤差達到要求，用以判斷房地產行業(yè)風險警度并預測其發(fā)展趨勢。利用上述模型以哈爾濱市房地產業(yè)為對象進行應用：依據(jù)1994年至2004年哈爾濱市房地產業(yè)的有關數(shù)據(jù)，對2005年哈爾濱房地產行業(yè)的發(fā)展狀況進行預