基于蚁群算法的房地产开发投资组合动态决策模型及应用
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对房地产开发项目投资进行风险分析,建立起以方差作为风险度量指标的房地产投资组合动态模型。将蚁群算法引入到房地产开发项目投资风险的动态分析中。通过实例分析,为房地产开发项目投资组合提供了一套新的算法。
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基于实物期权的房地产开发投资决策模型 基于实物期权的房地产开发投资决策模型
通过对房地产项目的特性分析,阐述了当前基于实物期权的房地产投资决策中存在的方法误差大、投资决策定价不准确等问题;探讨了一种基于人工神经网络的房地产开发投资决策实物期权定价模型,并通过matlab6.5编程实现。仿真结果表明,此种方法避免了主观因素的影响,计算结果误差较小,能在一定程度上提高房地产开发投资决策的准确度。
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由于房地产投资成本的高不可逆性和收益的高不确定性决定了房地产开发具有极大的风险性.本文利用实物期权理论考察了在需求因素随机变化的情况下投资于地产和房产的最优投资决策问题.引入了复合期权思想,并分析了任意时刻的投资开发阈值、最优开发密度及开发的期权价值.
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开发项目投资组合是分散房地产开发非系统风险的一重要策略。现有的房地产开发投资组合理论及算法存在缺陷,本文利用熵作为风险衡量指标,并将蚁群算法引入房地产开发领域,且针对基本蚁群算法存在的计算复杂,易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法,采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节,克服了基本蚁群算法的不足。tsp问题的计算结果表明了该方法较之其他改进算法的优势。以各项目间的均值熵代替tsp中的各城市距离后的房地产投资组合计算实例表明,该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性,是求解组合优化问题的一种较好的方法。
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房地产开发投资的成本管理是房地产开发企业内部管理的重要内容,本文结合预控,从土地成本、政府规费、建安成本、专业费用、配套成本、管理费用、销售税费、财务费用及税金九个方面对房地产开发整个过程的成本管理做一个全面分析。
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本文主要是结合自己多年来的实际工作经验,并收集大量的相关资料,对当前房地产在开发过程中,所存在的投资风险做出一些自己的看法,仅供参考.
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职位：消防机电工程师
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