基于神经网络的房地产金融风险预警研究

近些年来房地产行业取得了迅猛的发展,房地产金融在房地产行业的发展中起到了举足轻重的作用,但同时房地产市场蕴藏的风险也是比较大的.本文对房地产金融风险预警进行概述,对房地产金融风险预警系统进行了设计和构建,提炼出了房地产金融风险预警指标,选取人工神经网络方法作为预警方法,并以北京市的数据为例进行了房地产金融风险预警系统构建,完成了预警系统的初步设计,并得出了初步的结论.     

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。     

天津市房地产业发展前景的预测研究

本文以天津市为例,对天津市市内六区以及整个天津市2009-2012年房地产价格进行了统计分析,并从天津市发展规划、政策调控延续、房地产市场供求关系等角度对天津市房地产市场现状及预期进行分析;通过建立房地产价格预警指标体系并对指标进行选择,确定指标权重和各预警段及预警级别,从单指标预警及综合指标预警两方面来构建预警体系来预警天津市房地产价格波动,由此对政府政策及个人投资、居民购买住宅等给予一些理性的建议。     

房地产泡沫监测指标体系探讨

一、我国现阶段的房地产泡沫监测体系指标 到目前为止，国内提出的房地产泡沫指标预警方法有三种：一是设定指标临界值和权重，将预警指标的实际值与临界值比较，如果实际值超越了临界值，就认为是发出了预警信号。在预警期内，发出预警信号的指标越多，房地产泡沫变化的概率越大。超过临界值的预警指标加权求和，     

基于因子分析法的房地产行业财务风险预警研究

市场经济的快速发展,带动了房地产行业的发展,房地产行业已成为我国经济发展的支柱产业.然而,运用因子分析法对房地产行业进行财务风险预警,意义是重大的.本文从偿债能力、盈利能力、营运能力和发展能力四方面进行财务风险预警,找出行业存在的问题并提出建议.     

广西房地产风险预警指标初探

预警指标是预警管理的核心。文章以广西房地产风险预警指标为研究对象,以风险预警管理理论为演绎的逻辑,通过分析广西房地产风险的生成诱因,设计了预警指标,并据此对广西房地产风险预警机制进行初步探讨。     

广西房地产风险预警指标初探

预警指标是预警管理的核心.文章以广西房地产风险预警指标为研究对象,以风险预警管理理论为演绎的逻辑,通过分析广西房地产风险的生成诱因,设计了预警指标,并据此对广西房地产风险预警机制进行初步探讨.     

深圳市房地产预警系统研究

本文以统计预警方法为基础构建深圳房地产预警系统。并通过单指标预警和综合指标预警结合来监测房地产市场的运行轨迹。研究表明，深圳房地产预警系统较好地实现了预警监测功能。     

我国房地产市场风险预警系统选择——基于二元选择模型的分析

本文在总结国内外房地产风险预警研究的基础上,论述了二元选择模型在预警房地产市场风险中的适应性,并利用我国内陆31个省市自治区1999-2012年的面板数据,对房地产市场风险预警指标的选择进行实证分析。probit模型和logit模型结果均显示:我国房地产市场风险初现,土地价格、房地产投资占固定投资的比重及房地产开发贷款额这三个指标较好地吻合了房地产市场的风险,而实际利率和房价增长率比国内生产总值的增长率对房地产市场风险没有明显的拟合作用。     

沿海经济发达地区中小城市房地产市场预警——以江苏省盐城市为例

房地产作为国民经济的支柱性产业,其健康、稳定发展对于国民经济有着重要作用。房地产市场预警是稳定房地产市场、促进房地产市场健康发展的重要保障。本文综合运用规范研究与实证研究方法,对房地产市场预警流程进行了规范化设计,基于景气指数和景气调查法,构建了房地产预警评价指标体系,利用主成分分析法确定各指标体系,选取沿海经济发达地区——盐城市为例进行实证研究。结果表明:规范化的房地产市场预警流程具有一定的实用性,所构建的评价指标体系具有一定的代表性,提高了对沿海经济发达地区中小城市房地产市场预警能力,对经济发达地区房地产市场预警有一定的借鉴意义。     

房地产泡沫预警指标的选取及意义

文章首先提出房地产泡沫及其预警的含义,在此基础上选择房地产泡沫的预警指标,并分析房地产泡沫预警的意义。     

基于Web和数据仓库的房地产市场预警预报系统研究

介绍了基于Web和数据仓库的房地产市场预警预报系统的体系结构，探索设计了房地产市场预警预报系统的技术与方法，并提出了基于Web和数据仓库的房地产市场预警预报系统的完整解决方案。     

基于现金流量的房地产上市公司财务预警

对于房地产行业来说,现金流量的状况极大地影响着公司财务风险的大小,基于现金流量的财务预警研究对房地产行业有着重大意义。本文最初选择了反映房地产上市公司现金流量状况的21个财务指标,后经过层层筛选优化,最终基于每股经营活动现金净流量等3个指标建立了Logistic回归财务预警模型。从研究样本组财务危机发生前1年的模型判断结果来看,判断准确率高达83.3%,误判率16.7%;从预测样本组财务状况预测结果来看,模型判断准确性为85.8%,预测效果较理想。     

基于BP神经网络的房地产预警研究——以沈阳为例

本文利用BP神经网络对房地产市场进行预警研究,选取了沈阳2005年²011年的预警指标数据,作为训练样本和检测样本进行仿真训练,其训练效果有着较好的可信度,该模型能够较好反应出警兆指标和房地产市场警情之间的关系,可以用于市场预警。     

重庆市房地产金融风险预警的实证研究

近两年重庆市房价持续上升,房地产市场异常活跃,为防范地产行业金融风险的发生,本文从与国民经济关系、行业发展水平、信贷资金安全三个层面出发,构建了重庆市房地产金融风险预警体系,并利用功效系数法测算出重庆市2000-2017年综合预警值,结果表明近十年来重庆市房地产业金融风险相对较小,但近期有风险扩大的趋势,需引起重视。     

住宅市场基于人工神经网络的预警体系研究

为了引导房地产市场走上健康发展的道路,当前房地产调控仍将持续,调控需要对房地产市场进行实时监控,通过准确预测市场走势,有的放矢地出台相关政策。因此,房地产预警对促进房地产市场的健康发展是十分必要的。本文主要通过人工神经网络模型,构建住宅预警体系,     

房地产上市公司Logistic预警模型研究

目前,从整个房地产市场来看,随着房贷新政的作用延续,开发商的融资渠道压缩。投资者纷纷立场,购房者购房趋于理性。开发商受资金链压力,建立预警管理体系可提升企业的反应能力。因此,基于我国房地产行业背景,建立针对房地产企业的财务预警系统,非常具有现实意义。论文以我国61家上市房地产公司为研究样本,其中主要包含A股企业以及少部分的B股企业。并根据是否为ST公司分为正常和危机公司两类,基于主成分分析法和Logistic回归分析,利用SPSS经济统计软件,对各上市公司的财务指标数据进行分析来构造财务预警模型,最后再对构建的预警模型进行回判和最优度拟合检验,估计模型预警效果。     

上海市房地产贷款与房地产市场发展关联分析

在推动上海市房地产市场发展的诸多因素中，房地产贷款的作用至关重要，其增长对房地产市场的供求、价格均产生了较大影响。房地产业是资金高度密集的行业，具有投资规模大、经营周期长、资金需要量大的特点，能否获得足够的资金支持是房地产业发展的关键。而上海房地产业是近十年才获得快速发展的新兴行业，开发企业的起点较低，资本金普遍较少，     

商品房价格的实证研究与分析

为了保持中国房地产市场的持续健康发展，建立和完善市场信息体系和预警预报体系尤为重要。本文运用房地产估价理论和计量经济学的方法，利用房地产价格高度相关的特征变量——房屋造价、人均GDP、人均可支配收入的历史记录，建立三个特征变量对房地产价格影响的经济计量模型，定量分析中国各地区商品房销售价格与房地产预测价格的关系，指明如何结合分析其他影响商品房价格的因素正确判断一个地区的商品房价格水平。     

城市房地产预警研究（下）——综合模拟法的运用

当前，为了促进房地产市场的健康发展，各地都在积极进行房地产市场预警预报的研究及探索。为了推动这方面的工作，本刊特约请建设部相关课题的课题组组长，上海房地产著名专家张泓铭等，就其房地产管理预警研究的阶段性成果撰写了论文，分两期刊出。