基于AHP-Fuzzy法的房地产开发项目投资风险评价研究

王 威 江自强

(江西理工大学经济管理学院 江西 赣州 341000)

一、引言

房地产业作为我国的支柱产业，近年来已经从高速发展转变为平稳发展。房地产由于其涉及范围广等特点，在开发建设过程中会存在很多方面的风险，房地产企业的管理者应当针对这些风险，提出相应的规避风险的措施，以取得最大收益。本文构建体系，选取模型，对房地产开发项目的投资风险进行评价，以期对我国房地产业的发展起到一定的促进作用。

二、房地产开发项目投资风险评价指标体系的构建

我们主要通过文献阅读、专家调查等方法，筛选出了适合房地产开发项目投资风险评价的指标，构建出了相对应的指标体系，如下表所示。此体系一共有四个一级指标，一级指标下又分为17个二级指标。

三、研究方法

(一)层次分析法

1.构造判断矩阵。本文依据上一章所构建的指标体系，采用1-9标度法构造各层次的判断矩阵：

F=(fij)n×ni，j=1，2，3，…n。

其中，fii=1，fij=1/fji

2.确定各指标的权重。通过调查所得到的数据将判断矩阵进行归一化处理，我们可以得到各层指标对其上一层指标的权重。

3.判断矩阵的一致性检验。

根据公式：CR =CI/RI

其中，CI=(λmax- n)/(n-1)，AW=λmaxW。

求出一致性比率CR，判断矩阵的一致性是否满足要求。当CR<0.1时，矩阵F的一致性满足该评价的要求，如果不满足要求，需要对判断矩阵进行修改，直至CR满足要求。

(二)模糊综合评价法

1.确定评价的因素集

本文所研究的房地产开发项目投资风险确定为5个级别，即低风险、较低风险、一般风险、较高风险和高风险，分别可表示为：

V=(V1，V2，V3，V4，V5)

(1)

2.建立投资风险指标因素集

房地产开发项目投资风险评价A分为4个一级指标和17个二级指标。详见表1。

表1 房地产开发项目投资风险评价指标体系

3.建立模糊矩阵关系

建立从A到V之间的模糊性关系。根据对专家进行问卷调查分析的结果，确定每一级别对上一级别的权重，其计算公式为：

rnm=Nnm/∑N

(2)

式中：rnm指的是第m方案中的第n指标相应的权重；

Nnm表示把第m方案中的第n指标统计为同一风险的专家人数;

∑N表示为接受问卷调查的专家总人数。

则模糊矩阵关系R的表达式可表示为：

(3)

4.确定权重

每个层次的权重可以用W来表示：

W=(W1，…，Wn)

(4)

采用我们上述的层次分析法来进行各指标权重向量W的确定。

5.模糊综合评价

模糊综合评价的指标用A来表示，则：

A=W×R

(5)

四、案例分析

(一)项目概况

J项目位于N市T县的一桥和二桥之间的滨河路，该项目规划面积为780000平方米，建筑面积为520000平方米，规划建设商业综合体、住宅以及地下车库，周边有纪念馆、植物园、公园、中小学校、医院等，配套设施齐全。

(二)构建判断矩阵确定权重集

通过对专家进行问卷调查，准则层构建判断矩阵，如表2所示。

表2 房地产开发项目投资风险准则层判断矩阵

我们用MATLAB软件，可以求出准则层权重WA-B=(0.063,0.110,0.526,0.301)，其判断矩阵最大特征值λmax=4.020，由CI=(λmax- n)/(n-1)，得CI=0.007。四阶矩阵对应的RI=0.89,由CR =CI/RI，计算出 CR=0.007/0.89=0.008<0.1。

上述结果表明该判断矩阵满足一致性检验，符合要求。

用同样的方法我们可以得到指标层对每一个准则层的权重：

B1：政治风险

B1B11B12B13B14B1111/51/21/4B125123B1321/211/2B1441/321

WB1=(0.079,0.488,0.171,0.262)

λmax=4.129 CI=0.043 CR=0.048<0.1。

B2：经济风险

B2B21B22B23B24B2111/61/51/5B226131B2351/311/4B245141

WB2=(0.055,0.381,0.159,0.405)

λmax=4.186 CI=0.062 CR=0.07<0.1。

B3：建设过程风险

B3B31B32B33B34B35B36B31156372B321/511/2211/3B331/621211/2B341/31/21/211/31/4B351/711311B361/232411

WB3=(0.446,0.082,0.105,0.061,0.115,0.191)

λmax=6.413 CI=0.083 CR=0.067<0.1。

B4：自然环境风险

B4B41B42B43B41127B421/215B431/71/51

WB4=(0.592,0.333,0.075)λmax=3.014 CI=0.007 CR=0.012<0.1。

(三)建立评价集和评价矩阵

根据模型的要求，我们建立低风险、较低风险、一般风险、较高风险和高风险五级评价区间，然后我们对100名涉及该项目的各参与方专家进行问卷调查，邀请他们对该项目的指标隶属度进行评价，从而得到评价矩阵。通过对问卷调查数据的整理，现得到指标模糊评价矩阵：

(四)获得各层次的模糊评价向量

根据上一章的公式(5)分别求得一级指标的单层次模糊评价向量A1，A2，A3，A4，则：

A1=WB1*RB1=(0.426,0.194,0.229,0.151，0)

A2=WB2*RB2=(0.313,0.229,0.310,0.148,0)

A3=WB3*RB3=(0.347，0.316,0.297,0.040,0)

A4=WB4*RB4=(0.303,0.399,0.162,0.136,0)

然后，根据模糊综合评价法得到房地产开发项目投资风险综合评价向量A，结果如下：

=(0.335,0.324,0.253,0.088,0)

根据上述评判的结果，我们可以看出，对于该房地产开发项目的投资风险评价，有33.5%的专家认为是低风险，32.4的专家认为是较低风险，25.3%的专家认为是一般风险，较高风险和高风险的隶属度分别为8.8%和0。上述结果表明，该房地产开发项目完全可以进行投资。

五、结语

本文从房地产发展现状出发，选取AHP-Fuzzy模型，构建4个一级评价指标和17个二级评价指标，并通过案例实证分析，来对房地产开发项目进行投资风险评价研究。以期对我国房地产业的发展起到一定的促进作用。