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基于模糊综合评价法的土地储备风险评估

发表时间：2021/4/6 来源：《建筑科技》2021年1月上作者：廖河锋

[导读] 一般而言，在实际的土地储备风险评估工作中常用的方法主要有主成分判别、层次分析、模糊综合评价、残差分析、系统聚类分析等方法与MATLAB、EXCEL等软件。鉴于此，本文详细研究了模糊综合评价在土地储备风险评估中的运用，仅供参考。

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摘要：一般而言，在实际的土地储备风险评估工作中常用的方法主要有主成分判别、层次分析、模糊综合评价、残差分析、系统聚类分析等方法与MATLAB、EXCEL等软件。鉴于此，本文详细研究了模糊综合评价在土地储备风险评估中的运用，仅供参考。
关键词：模糊综合评价；土地储备；风险评估
        1数据的获取及假设
        数据来源于2014第七届“认证杯”数学建模网络挑战赛C。为便于解决问题，提出以下假设：土地储备方案实行期间无重大自然灾害，不考虑其他因素影响；所选取的社会经济指标能基本涵盖风险评估的重要方面；方案实行期间没有发生严重的通货膨胀和通货紧缩，社会较稳定；所给数据只有个别漏填或误填现象，其余数据可以充分反映真实信息；所采用的指标，不会全部同比例变化；存在人为修改的数据，修改幅度较大。
        2.土地储备方案的风险评估方法
        2.1研究思路
        首先确定影响风险评价各项指标，采用主成分分析法并结合相关数据、相应理论，根据贡献率大小确定影响项目风险评价指标．其次确定各个主成分的权重，采用层次分析法，通过建立风险递阶层次结构图并结合相关数据，确立合理的权重．最后进行风险评估，采用相对偏差模糊矩阵评价法，建立模糊综合评价模型，得到项目风险度的函数公式。
        2.2数据处理
        在此根据相关数据，利用主成分分析法，运用MATLAB软件，根据贡献率大小确定了影响项目风险评价的4个指标，分别为财务净现值率(项目财务净现值与项目总投资之比)、融资成功率(银行批复额度与项目投资总额预算之比)、资金动态回收周期和人口密度相对数．在此基础上，采用层次分析法，首先建立风险递阶层次结构图，并采用定量相对重要度a=1.618的新模糊标度，得到模糊判断矩阵[1]。其次，利用特征向量法寻找出四个因素的权重向量，运用MATLAB软件，得到各指标权重。最后为了保证结果的有效性，对其进行一致性检验，得到判断矩阵的最大特征值。
        2.3研究方法
        对项目进行风险评估时，采用相对偏差模糊矩阵评价进行分析求解。
        2.4结果分析
        由上述模糊综合评价方法，利用EXCEL软件对数据进行处理，可得到相对偏差模糊矩阵。最后结合层次分析法中所求出的权重，可得到项目风险度公式。
        3.退回项目的风险分析
        3.1研究思路
        考虑到方案数据存在人为修改的可能，采用残差分析法对各个指标的数据进行分析，找出置信带以外的异常数据对应的项目，其次按照前述的风险评估方法得出风险度，并选出10个风险最大的项目，最后从风险评估模型的角度，对选出的10个项目进行风险分析[2]。

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        3.2研究方法
        对项目进行风险分析时，需要考虑数据人为修改的风险，故进行数据残差分析，做出评价指标与风险度的函数模型，找出分散在置信带以外的数据即异常数据。首先用Eviews做出财务净现值率、融资成功率、人口密度相对数和动态回收周期与风险度的相关图，可知融资成功率和人口密度相对数与风险度的相关图比较分散，舍弃这两项指标不做分析，对财务净现值率和动态回收周期与风险度之间进行函数拟合。首先对财务净现值率与风险度进行分析，运用多种模型进行曲线拟合，最终得到风险度与财务净现值率的指数函数。
        3.3结果分析
        按前述风险评估，运用EXCEL得出各个项目对应的风险度，并对此进行分析可知10个风险较大的项目编号。并与残差分析结果对照，可知10个风险较大的项目与可能有人为修改的项目间存在部分重合，在一定程度上也可说明前述中的风险评估方法具有一定的可行性。现利用前述风险评估方法，从风险评价指标的角度对各项目进行风险分析，在此定义各评价指标的风险度贡献率。运用EXCEL软件做出所选10项目各指标风险贡献率图：在10个风险较大的项目中，总体上人口密度相对数对项目风险几乎无影响，财务净现值率对项目风险的贡献率最大即为项目存在的最大风险，其次是动态回收周期，最后是融资成功率。
        4.风险评估方法的进一步修正
        4.1研究思路
        首先对专家评分数据进行处理，采用指标均值对缺失数据进行分析及填补，采用聚类分析对数据进行异常值分析并处理，得到项目的综合评价得分，其次综合考虑项目的收益与风险，在项目的收益方面选取相关指标进行主成分分析，找出对项目风险评估的第5个准则并计算各项评价指标的权重。最后建立相对偏差模糊综合矩阵模型求解项目风险度，并与专家评估结果进行拟合，从而构建新的项目风险评估函数[3]。
        4.2数据处理
        针对可能存在的异常数据，采用聚类分析，运用SPSS软件做出项目聚类结果的树状图。
        4.3研究方法
        采用变异系数法综合分析，得到各部门评分所占权重分别，并得到了综合评价得分模型。利用该模型得到各个项目的综合评价得分。通过与各部门专家综合评分结果对比分析，发现模型结果与专家评分结果存在一定出入，在分析项目风险度时，考虑项目收益类指标，在此对项目的有关财务类指标进行主成分分析，即财务净现值、项目投资总额估算(万元)，自有资金，银行批复额度等因素，运用MATLAB软件进行运算，根据贡献率大小，取第一主成分进行分析，并将其命名为收益补偿风险值。由此得到评估风险度新指标分别为收益补偿率(收益补偿风险值与项目预期收益之比)、融资成功率、动态回收周期、财务净现值率和人口密度相对数，利用层次分析法求解各指标权重大小，运用MATLAB软件得到各个评级指标权重。
        结语
        针对土地储备项目风险问题，运用多种分析方法建立模型进行相关研究，随着研究的深入以及专家评分的帮助，对项目的风险评估方法得到了进一步完善，建立的风险评估模型充分考虑到了各种风险影响因素，可在一定程度上替代专家评估作用，在得到的评价指标允许变化范围内，具有较强的应用性和推广性；本文运用多种软件给出各种相关图形，使人对数据的处理、模型的分析、结果的得出更形象易懂。
参考文献：
[1]马可,许亚东,朱家明.基于模糊综合评价法的土地储备风险评估[J].枣庄学院学报,2015,32(02):107-113.
[2]赵思怡,朱家明,黄泽华,梁轶.基于多层次模糊综合评价法的土地储备财务风险评估[J].时代金融,2015(03):161-163.
[3]陈雨佳,朱家明.基于模糊综合评价的土地储备方案风险评估[J].现代商贸工业,2015,36(09):8-11.