灰色关联分析在煤矿安全生产中的应用

煤矿是一个复杂的生产系统．影响煤矿安全生产的因素较多。郑煤集团公司在借鉴事故致因理论的基础上．对煤矿安全影响因素进行归类,从煤矿生产的实际出发,采用德尔菲法建立了煤矿安全评价指标体系。对煤矿安全因子进行分析研究．利用灰色关联度对矿井安全进行了评价．并得出了不同层次的安全评价结果．有针对性的对现有安全管理系统加以完善．取得了显著的经济和社会效益。     

非线性灰色预测模型在房地产投资价格中的应用

房地产价格预测是房地产投资决策必不可少的工作之一。本文用非线性灰色预测模型，对房地产投资价格进行了预测分析。通过实例证明此模型具有要求样本数据少、运算方便、短期预测精度高等优点，在房地产投资价格预测中能取得令人满意的效果。     

基于灰色关联度分析的房地产上市公司业绩评价

本文以反映我国房地产上市公司经营业绩的财务指标为核心,从盈利能力、偿债能力、资产管理能力、成长能力和股本扩张能力等5个方面选取11个指标,运用灰色关联度分析法对我国53家房地产上市公司经营业绩进行了综合评价、排序,并对评价结果作了进一步的分析.     

基于灰色关联分析的公路工程造价估算研究

目前分析公路工程造价相似性问题过多依赖于主观经验判断法,缺乏有效合理的定量方法,本文利用灰色关联度分析原理,提出一种分析公路工程造价相似性的定量方法。首先选取相似案例库,采用熵值法求出该案例库的重要属性特征权重值,再计算出相似案例库与待估案例的灰色关联度,最后得出待估案例的公路工程造价估算值,并通过实例证明该估算模型研究的可行性。     

机器学习在房地产批量评估中的应用研究综述

房地产批量评估新方法不断涌现,以新的视角对机器学习在国内外房地产批量评估中的应用进行综述,发现已有的研究成果总体上缺乏系统性,各位学者对不同类型批量评估方法的可靠性莫衷一是,针对我国本土的房地产批量评估方法创新相对较少。未来的研究工作可重点在智能化批量评估系统设计、房地产批量评估分区升级和房地产批量评估方法应用创新等方面寻求突破。梳理与分析研究文献可以为同行开展进一步研究提供参考,助力建立具有中国特色的房地产批量评估方法体系。     

市场比较法在宗地地价评估中的运用

从实务的角度出发,系统阐述了如何将市场比较法用于宗地地价评估。文中首先论述了市场比较的基本原理,然后对宗地地价影响因素修正系数的测算方法作了详细的说明,最后给出了利用市场比较法进行宗地地价评估的一个应用案例。     

灰色关联分析法在煤炭企业循环经济指标体系评价中的应用研究

为考核煤炭企业发展循环经济的效果需建立一套科学的评价体系。通过评价,发现发展循环经济过程中存在的问题,适时地调整管理重心。文章结合我国煤炭企业的实际,在研究过程中运用灰色关联分析法构建了综合评价模型,对煤炭企业发展循环经济的效果进行考察和控制提供了有力的监控手段。     

Robust desmoothed real estate returns

This research starts from the observation that common desmoothing models are likely to generate some extreme returns that will distort risk measurement and hence can lead to investment decisions that are suboptimal relative to those that would be made if a transaction‐based index were available. Thus, we propose to improve the desmoothing models by incorporating a robust filter into the procedure. We report that in addition to properly treating for smoothing, the method prevents the occurrence of extreme values. As shown with U.S. data, our method leads to desmoothed series whose characteristics are akin to those of transaction‐based indices.     

基于主成分分析的我国房地产业周期波动研究

运用主成分分析法构造房地产业景气综合指标（主成分）,第一主成分贡献率为0．96829,说明它保留了原始变量96．829％的信息,在房地产业周期波动分析中就可以把其他主成分舍弃。第一主成分与原始变量的相关系数p称为因子负荷量为0．70632,表明第一主成分反映了商品房销售额指标70．632％的信息。选择商品房销售额指标作为代表,来研究房地产业周期变动的特征和规律性是可行的。运用时间序列加法模型和乘法模型分析了我国房地产业周期波动的特征和规律性,我国房地产业循环波动的周期为12-13年。     

多目标决策方法在房地产开发中应用

多目标决策方法为房地产投资方案的选择提供了一种科学的途径，分析了部分权重信息下多目标决策模型,列举实例说明该决策模型的应用过程。     

Interpretable machine learning for real estate market analysis

Machine Learning (ML) excels at most predictive tasks but its complex nonparametric structure renders it less useful for inference and out-of sample predictions. This article aims to elucidate and enhance the analytical capabilities of ML in real estate through Interpretable ML (IML). Specifically, we compare a hedonic ML approach to a set of model-agnostic interpretation methods. Our results suggest that IML methods permit a peek into the black box of algorithmic decision making by showing the web of associative relationships between variables in greater resolution. In our empirical applications, we confirm that size and age are the most important rent drivers. Further analysis reveals that certain bundles of hedonic characteristics, such as large apartments in historic buildings with balconies located in affluent neighborhoods, attract higher rents than adding up the contributions of each hedonic characteristic. Building age is shown to exhibit a U-shaped pattern in that both the youngest and oldest buildings attract the highest rents. Besides revealing valuable distance decay functions for spatial variables, IML methods are also able to visualise how the strength and interactions of hedonic characteristics change over time, which investors could use to determine the types of assets that perform best at any given stage of the real estate investment cycle.     

房地产公司财务风险控制模式研究

房地产行业由于其行业的特殊性,在财务管理上呈现出高财务风险性,因此,应对房地产企业的财务风险进行有效地控制和管理。文章分析房地产行业财务风险特点,针对房地产行业财务风险问题构建了房地产公司财务风险控制模式,为房地产公司进行财务风险管理提供参考。     

房地产开发投资经济效益的研究

房地产开发投资的经济效益问题是投资最为关心的问题，章从经济效益定义入手，阐述了影响房地产开发产出的因素和开发成本的构成，提出了提高经济效益的几个途径。     

上海市房地产泡沫评价指标的选用与综合研究

在借鉴了国内外学者的研究成果基础上,研究了1998年我国住房体制改革之后上海市近10年来房地产行业时间序列统计数据的运行特征,建立了房地产泡沫评价指标体系,包括指标的选取、临界值的确定、指标的综合测算。研究发现,上海市房地产市场确实存在一定的泡沫。     

Testing machine learning systems in real estate

Uncertainty about the inner workings of machine learning (ML) models holds back the application of ML-enabled systems in real estate markets. How do ML models arrive at their estimates? Given the lack of model transparency, how can practitioners guarantee that ML systems do not run afoul of the law? This article first advocates a dedicated software testing framework for applied ML systems, as commonly found in computer science. Second, it demonstrates how system testing can verify that applied ML models indeed perform as intended. Two system-testing procedures developed for ML image classifiers used in automated valuation models (AVMs) illustrate the approach.     

宏观调控下房地产业的融资对策研究

与几年前相比，房地产市场相对显得比较低迷，成交量大幅减少，一些开发商的资金链紧绷，而资金链一旦断裂将给房地产企业和相关的金融机构带来很大的风险，因此融资问题已成为房地产企业争取生存和发展的核心问题。鉴于此，通过对房地产融资现状以及相关房地产金融政策的经济效应分析，以期提出较为合理的房地产融资建议，促进房地产业健康持续的发展。     

中小城市房地产消费市场启动的对策

章针对目前我国中小城市房地产市场发展缓慢的情况，在分析了其主要的影响因素后，从小区规划方面、工程质量管理等方面提出了大力发展我国中小城市房地产市场的对策。