房地产开发项目的风险控制

<正>一、引言房地产项目开发一般包括四个阶段:项目前期决策阶段、项目设计阶段、项目实施阶段、使用阶段。在不同的阶段,项目的风险也有所不同,通常来说,随着项目的进行,项目的各种要素逐渐明确、确定,风险因素将会越来越少,所以,在项目的前期决策阶段,项目的各种要素还处在模糊状态,不确定的因素最多,在这个阶段的风险最大。如果在项目前期决策阶段能对项目潜在的风险因素进行系统的识别,分析,评价,为后面各阶段提供决策依据,将会对项目的顺利进行打下良好的基础。     

房地产开发项目前期策划合同问题初步研究

本文从房地产开发项目前期策划与房地产开发项目前期策划合同的概念入手，着重分析房地产开发项目前期策划合同双方当事人的权利和义务，以及房地产开发商订立房地产开发项目前期策划合同应当注意的一些问题，可供房地产开发商和专业策划机构作进一步探讨和参考。[编者按]     

房地产投资风险模糊综合评价

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。     

基于深度学习的上市公司财务风险预警研究

本文采用国泰安数据库中沪深A股上市公司的财务指标为样本,使用TensorFlow框架搭建神经网络模型,训练后的神经网络在测试集上可以达到75%左右的正确率,能起到较好的风险提示作用。本文通过训练好的神经网络评价2018年部分非ST公司的财务状况,验证了神经网络在财务风险预警中的有用性。     

对房地产开发项目进行递阶敏感性分析的探讨

由于受到政策、资金、市场等各种因素的影响，房地产开发项目的风险与不确定性非常大。本文在敏感性分析的基础上提出了如何在项目前期论证中迅速、准确地把握可变因素以及相应的变动范围的新思路，力求提高项目抵抗风险的能力。     

基于模糊综合评价法的房地产投资项目风险分析

近年来房地产市场发展日趋成熟,但伴随着地价的逐渐攀升,国家各项调控措施的出台,房地产投资面临着越来越多的风险。本文从房地产企业角度出发,对房地产投资项目中所涉及主要风险因素进行分析,并利用模糊评价模型进行评价得出定量结果,对房地产投资决策有一定的参考价值。     

基于熵权-TOPSIS方法的房地产投资决策评价模型实证研究

房地产项目投资是指将一定的资金投入到房地产项目投资活动中,以期将来获得更大收益的行为。由于房地产投资规模大、周期长,受经济、环境的诸多因素制约,本文构建了房地产项目投资决策指标集,在此基础上构建房地产投资指标评价体系,并运用熵权系数法建立指标体系权重模型,利用TOPSIS方法对房地产投资决策方案进行综合评价,以达到客观、准确评价的目的。     

基于量本利分析法的房地产开发项目经济评价

量本利分析法通过研究分析项目产量、成本、利润三者之间的关系,得到项目方案的盈亏平衡点,从保本角度来反应项目投资风险。本文将量本利分析法与房地产项目开发相结合,将其运用于房地产开发项目前期决策阶段,为房地产开发项目的成本控制、项目风险预测、企业经营状态等提供参考,为决策提供科学合理的依据。     

风险预警模型在房地产企业资金管理中的应用探讨

房地产企业资金管理普遍存在负债比例高、资金沉淀严重、投资行为盲目、融资形式单一、资金管理不善等问题。风险预警模型有预知风险、控制风险、防范风险等功能,运用风险预警系统对房地产行业进行监测、预测并判断其景气状态十分必要。选择了灰色风险预警模型和营运资金周转率作为房地产企业资金管理预警模型的核心指标,设计了房地产资金管理风险预警模型的具体算法和资金管理风险预警模型在房地产企业的具体应用。     

基于多级模糊综合评价法的房地产企业财务预警研究

随着国内经济形势的不断变化和国家房地产相关政策的出台,房地产企业在经营中各种不确定因素不断增加,财务风险也与日俱增。房地产企业的财务风险具有模糊性和复杂性,它受到财务和非财务等多种因素的影响。以财务指标为变量建立的预警模型无法全面预测企业的财务风险。为提高财务预警系统的有效性,本文以房地产企业这一微观群体为视角,在以财务指标为主体的财务预警系统基础上,结合房地产企业的特征选取非财务指标,对影响房地产企业财务预警的非财务指标进行分层研究,运用多级模糊综合评价法构建房地产企业的财务预警模型。这将对房地产企业构建财务预警体系大有裨益。     

AHP与模糊综合评价相结合的商业房地产项目融资风险评价

项目融资作为一种重要的国际金融工具，应用与商业房地产领域，是一种全新的探索。本文采用AHP与模糊综合评价相结合的方法对商业房地产项目融资风险进行评价，建立了商业房地产项目融资风险评价指标体系，运用AHP确定各因素相对于目标层的权重，从而用模糊综合评价的方法。对风险进行综合评价。     

基于养老地产PFI融资模式的风险分担研究

养老地产的融资问题已经成为制约其发展的一大瓶颈。本文针对养老地产运用PFI模式的风险分担进行了探讨,初步分析了养老地产采用PFI模式的风险分类和利益相关者,指出该项目风险设计主要考虑公共部门和SPC公司,并依据风险分担的原则进行了风险分担设计。     

基于物元理论的房地产开发工程投资风险综合评价

在分析房地产开发工程投资风险因素的基础上,结合物元分析相关理论,将其运用于房地产开发工程投资风险综合评价,并通过实例证明其有效可行。     

关于房地产投资风险分析与对策的思考

随着中国经济建设规模的不断扩大,我国房地产市场体制正在步入规范阶段,房地产作为一个高投入、高回报、高风险的行业,房地产投资过程中面临的各种风险因素,直接影响到房地产投资项目的成功与否。本文通过对房地产投资风险分析,并对此提出防范对策,从而有效地规避和降低房地产投资风险,以保证房地产投资收益。     

惠州GY房地产项目投资决策风险分析

本文通过对惠州GY公司房地产项目的投资风险分析,提出了应对投资决策风险的对策,指出在当前局势下,房地产公司要加强项目的风险管理,提升项目的抗风险能力。     

探讨房地产项目动态集成化风险管理系统的构建

目前我国房地产项目的风险管理还多处于以经验为主的阶段,缺乏有效科学的管理和控制方法。本文着重探讨了基于房地产项目全寿命周期的动态集成化风险管理。依据系统工程论和全寿命周期论,构思了房地产项目风险管理过程的集成子系统和风险管理要素的集成子系统。糅合两个子系统,初步确定了房地产项目动态集成化风险管理模型。     

基于价值链的房地产项目成本控制研究

控制项目开发和运营成本是现阶段房地产企业生存和发展的前提。基于迈克尔波特的价值链理论构建房地产企业价值链模型,将房地产企业的活动分为基本活动和辅助活动。作为房地产企业的基本活动,房地产项目的开发和运营不仅仅是价值增加过程,也是成本增加过程。在分析房地产项目全过程的基础上,结合工程实践提出加强房地产项目成本控制的策略方法。该方法对于房地产企业优化成本控制具有一定指导意义。     

项目融资在商业房地产中的应用

文章从项目融资的概述和商业房地产在我国的发展现状入手,阐述了项目融资在商业房地产开发中应用的可行性,进而说明了商业房地产项目融资中的主要模式以及存在的问题.     

房地产投资风险分析与防范研究

房地产投资过程是风险与收益并存的,尤其在我国当前经济状况下,分析房地产投资的风险并进行有效规避更是势在必行.文中对房地产投资过程的四个阶段包括投资决策阶段,土地获取阶段,项目建设阶段.经营管理阶段的风险进行分析,然后针对风险提出可供参考的对策建议.     

Real estate risk measurement and early warning based on PSO-SVM

The measurement and early warning of real estate risk are important to prevent and defuse major financial risks, and they form a basis for high-quality development. This paper assessed the internal and external environments of the real estate market; constructed a real estate risk indicator system from the aspects of market level, real estate enterprises, policy factors and financial institutions; and implemented a PSO-SVM model to measure and warn of real estate risk. Empirical studies were conducted. The results show the following: (1) the synthetic real estate risk index well depicts the cyclical fluctuation of real estate risk in Beijing; (2) the warning model based on the PSO-SVM method exhibits better performance and higher warning accuracy than other models do.