神经网络技术房地产商业贷款风险分析

房地产投资具有投资金额大、回收期长等特点,本文将bp神经网络的理论应用于商品住宅的风险分析,分析了我国房地产投资风险及其变化规律,对当前房地产业开发建设有重要的现实意义。

次贷危机的爆发给我国商业银行很大的启示,在这个时候探讨我国商业银行房地产贷款风险管理显得非常重要。本文首先分析了我国商业银行目前面临的房地产贷款风险,然后在风险分析的基础上得出相关的防范风险的策略。

运用rbf神经网络(radialbasisfunctionneuralnetwork)理论,分析了大夹角v撑施工期间最大风险因素可能发生的部位,并对v撑的结构失效风险性进行了定量分析。将有限元分析结果作为神经网络训练样本数据,利用径向基神经网络建立了基本变量和结构响应之间的隐性映射关系,根据蒙特卡洛原理进行模拟计算,最终得出v撑施工过程中各个危险截面出现结构失效的概率预估值。通过工程实例验证表明,基于径向基神经网络所建立的施工过程风险分析方法计算效率高,具有可行性和有效性,同时为v撑施工风险决策提供了理论依据。

敲响房地产贷款风险的警钟——近年来，我国房地产市场越来越火爆，开发商和银行之间的合作也越来越密切。面对疯涨的楼价，银行总是愿意大把大把地把款贷给开发商，有了银行撑腰的开发商，更是在房价上大做文章。开发商与银行之间“蜜月般”的合作关系令公众望楼...

房地产开发企业在面临高收益诱惑的同时,必须对风险进行科学的评价,尤其是美国次贷危机以来,面对房地产交易量持续萎缩、房价下降带来的低迷状态,风险管理的重要性更加突出。利用bp神经网络建立的风险评价模型,更加适用于房地产项目的风险评价,并能够提升房地产项目风险评价的准确性,排除人为的主观因素,从而很好的为房地产项目投资决策提供科学的依据,使房地产开发企业有效地规避风险。

在分析房地产投资风险内外部因素的基础上,构建房地产投资风险评价的指标体系,建立基于模糊神经网络(fnn)的评价模型并选取西安某房地产开发项目为案例,验证了该评价模型的可行性。结果表明,采用的fnn的方法对房地产投资风险进行评价,能够较好地结合定性与定量因素对房地产开发方案的可行性进行评估,为房地产开发商有效规避投资风险提供依据。

本文根据房地产投资项目风险自身的特性,利用改进的bp人工神经网络来研究房地产项目投资中的风险,将房地产风险量化,进行风险评价,并用实例进行了训练与分析,证实了该方法的可行性。该方法具有自组织与自适应等优点,克服了主观因素多的缺点,提高了评价的精确度,从而为管理者提供更为合理的参考依据,使投资决策更为科学。

由于房地产本身的特点,房地产抵押贷款存在着很多风险,一个方面的风险是制度风险,另一方面就是给银行带来的风险,特别着重从制度角度分析了产生房地产抵押贷款的原因。为了控制这些风险,提出了一些防范房地产抵押贷款风险的方法。

房地产估价就是专业估价人员根据估价目的,遵循估价原则,按照估价程序,选用适宜的方法,并在综合分析影响房地产价格因素的基础上,对房地产在估价时点的客观合理价格或价值进行估算和判定的活动。

商业银行房地产贷款风险成因及其防范对策分析 !柳燕 一、商业银行房地产贷款风险产生的 原因分析 !"部分商业银行和其他金融机构存 在经营行为不理性和不规范问题。由于商 业银行普遍把房地产信贷作为一种“优良 资产”大力发展，在经营业务时容易产生 急功近利、放松信贷条件的倾向。例如，在 发放房地产贷款过程中，为了竞争客户， 有的商业银行降低客户资质等级评定的 门坎，将审查手续简化，将审查速度加 快。再如，有的商业银行对政府担保项目 盲目乐观，而忽视了这些项目所具有的风 险性。同时，我国个人住房消费信贷的潜 在违约风险不可小视。我国的个人住房信 贷业务是最近三年才发展起来的，基数较 小且发展较快，加之个人住房贷款期限很 长，一些问题容易被掩盖和忽视。再者，我 国个人征信系统尚未建立，商业银行难以 对借款人的资信状况和还款行为进行充 分严格的调查和监控。 #"贷款风险管理意识不强。银行对

文章针对房地产价格的动态特性,提出了基于elman神经网络的房地产价格预测方法,并通过其对上海市房地产价格的预测,证明了该方法的有效性,为房地产价格预测提供了一条新的方法。

将改进型bp网络用于房地产估价,通过在识别阶段对训练样本分类正确率问题的讨论,提出运用欧氏距离对网络的识别系统进行改进的方法。应用实例表明改进识别方法的bp网络应用在房地产估价中能使待判样本分类正确率从90.5%提高到100%,相应的估价误差从1.7%降低到0.3%。

基于神经网络房地产价格指数的预测研究——研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向...

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于bp神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类bp神经网络预测模型:基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。

针对房地产价格与其影响因素之间的复杂、非线性关系,采用遗传bp神经网络作为房地产估价的技术方法,构建了基于遗传bp神经网络的房地产估价模型。结果表明:遗传bp神经网络算法在房地产估价中具有可行性,对提高房地产估价的精度有一定的实用价值。

本文就实务中房地产抵押贷款这类担保融资方式可能存在的各类潜在风险(包括共性风险、土地使用权抵押风险、在建工程抵押风险以及新的调控政策将会导致的房地产抵押贷款风险)进行了分析,并从银行等贷款金融机构的角度提供了一些在实践操作中防范这些风险的可供参考的对策。

xx房产项目商业计划书 项目名称 项目单位（盖章） 地址 电话 传真 电子邮件 联系人 xx房地产有限公司编制 保密承诺 本商业计划书内容涉及本公司商业秘密，仅对有投资意 向的投资者公开。本公司要求投资公司项目经理收到本商业 计划书时做出以下承诺： 妥善保管本商业计划书，未经本公司同意，不得向第三 方公开本商业计划书涉及的本公司的商业秘密。 项目经理签字： 接收日期：_______年____月____日 ●目录 ◎第一部分商业市场调查分析 ◎第二部分项目分析及定位 ◎第三部分项目投资效益评估分析 ◎第四部分项目开发规划建议 ◎第五部分招商策略 ◎第六部分项目销售推广策略 ●第一部分商业市场调查分析 ◎第一章商业市场分析 ☉深圳市商业物业销售市场分析 深圳经济发展相当成熟，虽然与上海、香港、新加坡等国际化城市还存在一定的差距，但已具备成长 为国

本文研究了dea（数据包络分析）法和ahp（层次分析）法在商业银行房地产贷款风险分析中的应用，提出一种dea-ahp综合分析方法，给出了如何运用dea和ahp综合分析法进行商业银行房地产贷款风险分析的步骤，建立了一个更合理完善的商业银行贷款风险评价体系。

除操作风险外,还有很多银行外的因素影响着房地产银行贷款的风险.房地产银行贷款按照用途主要可以分为开发用贷款和购房用贷款,本文从这两个方面对房地产银行贷款的风险进行分析.房价、利率、开发商的经营状况、借款人的还款能力等因素都会影响房地产银行贷款的风险水平.

本文从开发商的角度,在分析房地产项目前期风险因素的基础上,构建其指标体系,建立基于bp神经网络的风险评价模型,然后选取若干组样本作为训练集在matlab7.0环境中对模型进行训练,最后用测试集验证模型在房地产项目前期风险评价方面的可行性。

房地产项目存在较多风险,影响工程项目的经济效益。利用bp神经网络的优势,对房地产项目风险进行评价,明确项目风险,采取对应措施,防范风险,提高工程效益。本文简单探讨了基于bp神经网络的饿房地产项目风险评价。

近年来,我国房地产业呈现出高速发展的态势,逐渐成为国民经济新的增长点和消费热点。与此同时房地产信贷随之快速发展,并对房地产业的发展发挥着举足轻重的作用,成为房地产业发展的重要支撑。由于资金过度地进入房地产业,致使房地产业将其市场风险向金融业转移,将造成金融风险。因此研究房地产信贷风险对于保护银行信贷资产安全是具有重大现实意义的。