一、房地产经济投资决策仿真分析研究（论文文献综述）
郭金金[1]（2020）在《租购并举制度下我国住房租赁市场激励与监管策略研究》文中进行了进一步梳理为遏制房价过速上涨,缓解住房市场供求矛盾,2015年中央经济工作会议首次提出把“租购并举”作为我国住房制度改革的主要方向,十九大报告再次强调要“加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度”,旨在推动我国住房租赁市场发展,完善住房市场调节机制。但是由于长期以来的“重售轻租”等诸多原因,我国住房租赁市场发展缓慢,发展过程中尚面临不少问题,如租赁住房供给总量不足,供需结构失衡;租赁住房供给渠道狭隘,供给主体动力不足;住房租赁监管不足,市场秩序不规范;住房租赁法律法规不完善,租赁权益保障不足等,迫切需要对我国住房租赁市场发展进行系统审视,结合当前租购并举政策环境,厘清多方市场主体的利益诉求及其行为互动策略,制定科学有效的市场激励与监管策略。本研究在梳理相关理论基础与文献成果,总结比较国外实践经验的基础上,结合国内住房租赁市场的发展现状,深入分析租购并举制度的政策内涵及其对住房租赁市场的影响,探究在租购并举制度下各市场主体的利益诉求、互动演化及其均衡策略,为规范我国租赁市场秩序,加快租购并举政策的有效落地提供建议。本文主要工作及研究成果如下:（1）系统梳理了住房租赁的有关研究基础与国际实践经验。通过总结与比较发达国家住房租赁制度改革与实践经验,分析了我国住房租赁市场发育不充分的根本原因:消费者“重购轻租”,承租人权益保护不足;租赁住房房源渠道狭窄,供给总量不足,存在结构性错配,企业参与租赁业务的动力不足;法律法体系不完善,市场监管不足。因此,要促进我国住房租赁市场健康发展,加快建立租购并举长效机制,需要首先明确租购并举制度的政策内涵及影响,厘清住房租赁市场各主体利益诉求及其博弈关系。（2）分析了租购并举制度对我国住房租赁市场的影响。在分析租购并举制度的实施背景的基础上,对其政策内容及政策结构进行探究,发现:在租购并举相关政策中,环境型政策运用最多,供给型政策次之,而需求型政策最少。在此基础上,进一步分析了租购并举政策体系对租赁住房市场的影响,研究表明:对租赁住房供给主体来说,增加租赁住房用地供给、税费优惠政策激励、住房租赁金融产品创新、保障租赁住房多渠道供给等政策均为有利于促进供给;对于消费者来说,政策执行使得承租人权益保障逐步加强,加快租购同权落地,逐渐引导消费者改变住房消费观念;对于监管主体（政府）来说:政策实施使得市场监管逐步加强,有利于实现中央政府保障民生的目标诉求,减少地方政府财政收入,增加地方政府监管成本,提高其声誉。在此基础上,结合市场激励与监管理论,提出了租购并举制度下住房租赁市场激励与监管的整体概念模型。（3）央地政府间租购并举政策执行的演化博弈分析。引入市场结构影响因子、奖励力度、处罚力度等参数构建演化博弈模型,研究了不同情形下中央政府和地方政府的动态演化稳定策略,并在此基础上运用Matlab软件进行仿真,分析了各种约束条件下中央政府与地方政府的策略选择及其策略演化过程,探究了结构影响因子、奖励力度、处罚力度等主要参数对央地政府行为策略演化稳定状态的影响,提出了政策执行监管的有效建议。（4）政府、企业与消费者间住房租赁激励监管演化博弈研究。基于租购并举制度实施的激励与监管视角,构建了政府、企业与消费者共同参与的演化博弈模型,分析了三个主体在租购并举政策体系实施过程中的策略互动过程及其演化稳定均衡策略,并运用Matlab软件进行数值仿真。结果表明:政府对住房租赁企业的奖励补贴、处罚力度、企业主动与被动参与住房租赁业务的净收益差额是影响企业行为策略选择的主要因素,对企业选择主动参与住房租赁策略有正向影响;政府对消费者的权益保障与补贴、消费者租房和买房的净收益差额是影响消费者行为策略选择的主要因素,对消费者选择租赁策略有正向影响。（5）出租人住房出租行为监管的演化博弈研究。基于有限理性特征,建立演化博弈模型探究政府行政主管部门对房屋出租人住房出租的监管策略,并运用Matlab软件进行数值仿真。结果表明:对于出租人来说,当其付出的违规处罚代价高于违规多得的净收益与被跨级监管发现违规概率的比值时,其最优策略选择就是合规出租;反之,出租人会选择违规出租策略。对于政府来说,当监管收益高于其监管成本时,其最优策略即为监管;当政府监管收益小于其监管成本与失职处罚的差额时,其最优策略为不监管。（6）房产中介机构服务监管维权威慑博弈研究。基于房产中介服务监管维权纠纷问题,构建政府监管部门、房地产中介机构和房屋承租人三方共同参与的监管维权威慑博弈模型,并进行模型求解,分析了模型威慑均衡、挑战均衡和分离均衡三种均衡状态的实现条件。研究表明:承租人维权行为对住房租赁市场监管具有重要作用,纠纷处理机制的建立与完善是激发承租人正当维权的关键所在。应以培育强硬型政府监管部门和承租人为目标,降低房地产中介机构与政府监管部门、承租人产生冲突的感知价值,以实现维权纠纷处置的威慑均衡;以维权表象透视事件本质,重点关注房地产中介机构对侵权行为处理的态度、措施及决心,有针对性采取监管策略与处理措施;注重通过承租人反馈获得有效信息,有效发挥其维权监管约束作用。（7）结论与展望。对本文的研究工作与研究结论进行归纳总结,并提出了住房租赁市场激励与监管的建议,以加快我国住房租赁市场发展,促进租购并举制度有效实施,并针对研究中存在的不足之处指出了未来研究方向。
谭健[2]（2019）在《房地产合作开发项目施工阶段工期风险研究》文中研究指明近年来,我国房地产市场风险的不确定因素日益增加。房地产企业为了规避一定风险,将各方利益最大化,因此,房地产企业的合作开发项目的规模及数量逐年扩大和增加。房地产企业为缓解资金压力并追求高利润的目标,将项目建设的“高周转”作为主要运营手段。由于人为因素与非人为因素的众多不确定因素影响,建设项目工期往往较难以达到理想的工期,这样的局面使得项目的顺利开展与项目最大化的经济效益实现、良好的社会价值的呈现造成较大的影响。笔者在检索大量相关项目的文献基础上,发现在合作开发项目工期风险管理中,工期延误预测与有效量化工期的方法是比较缺乏的。本文着重对工程项目的工期风险方法进行探究分析,选择出适合房地产合作开发项目的工期风险研究方法并能够合理的量化预测工期,以丰富该领域的研究成果。本文在归纳总结国内外工程项目工期风险研究的基础上,通过工期风险研究的不同评价方法的优缺点分析,选择社会网络分析的方法和蒙特卡洛模拟的方法来构建房地产合作开发项目施工阶段工期风险模型:首先识别出房地产合作开发项目的7个参与方与79个工期风险因素,通过其社会网络分析,计算出15个最具影响的关键工期风险。其次通过蒙特卡洛模拟的方法进行案例实证分析,将15个关键风险因素进行量化,从而得出顺利完成工期的概率大小与10个影响最重要的工期风险。在得出成果的基础上,笔者对于此类项目为防止工期延误的发生提出建议。研究结果表明:①社会网络分析方法有效考虑了工期风险之间的相互作用,为识别具有高影响力的工期提供了依据;②蒙特卡洛模拟分析有效地量化工期,为防止工期延误的发生提供了保障;③构建了房地产合作开发项目工期风险模型,通过实例论证了该模型的可适用性和操作性。
王大港[3]（2017）在《新常态下中国城市房地产风险评价及调控策略研究》文中研究表明随着中国经济发展进入“新常态”,中国城市房地产发展也进入“新常态”,经济新常态下的房地产开发投资速度、房地产交易量、房地产价格等主要指标均呈现新的特征。从区域层面来看,房地产库存较大,市场分化日益加剧,库存风险不容忽视;从城市层面来看,一线城市和部分二线城市供不应求,价格上涨明显,三四线城市和县城供大于求,库存高企,价格风险逐渐显现。因此,客观识别分析新常态下中国城市房地产风险影响因素,科学评价城市房地产风险,确定城市房地产市场调控思路,制定出切实有效的房地产调控策略,对我国经济发展、国家安全以及社会稳定具有重大意义。本研究以中国大中城市房地产市场为研究对象,基于新常态下城市房地产风险的“识别—分析—评价—应对”研究思路,运用定性和定量分析相结合方法,阐述了新常态下中国城市房地产风险评价方法,提出了新常态下我国城市房地产市场调控的政策建议。论文以房地产风险管理理论为主要基础理论,对新常态下中国城市房地产风险影响因素进行识别,定量分析各影响因素对房地产风险的影响程度,并实证研究了房地产风险的作用路径;基于风险影响因素识别分析和风险作用路径研究结果,构建了城市房地产风险评价指标体系,确立了新常态下城市房地产风险评价方法;应用评价方法对中国35个大中城市房地产风险进行比较评价,提出了新常态下城市房地产风险应对方法和调控思路,在对房地产市场短期调控政策仿真分析基础上,从健全风险防范机制、完善市场监管机制、构建发展长效机制三个方面提出了新常态下中国城市房地产市场长效调控政策建议。论文的主要成果和创新之处体现在以下几个方面:（1）运用DEMATEL方法对城市房地产风险影响因素进行分析,确定了城市房地产风险的关键影响因素。基于城市房地产供求理论和市场脆弱性理论,运用文献法识别了新常态下城市房地产库存风险、价格风险、资金风险、政策环境风险4个维度26个影响因素,通过DEMATEL方法分析各影响因素对城市房地产风险影响的重要度,最终识别出19个关键风险影响因素。（2）运用SEM对城市房地产风险的作用路径进行实证研究,诠释了新常态下城市房地产风险的生成机理。基于城市房地产风险问卷调研数据,运用SEM实证了城市房地产风险的作用路径,分析了风险作用路径和路径系数,确定了风险4个维度对城市房地产风险后果的总影响值由大到小依次为价格风险、库存风险、资金风险、政策环境风险,为研究制定房地产市场调控策略提供了理论依据。（3）运用“熵值-TOPSIS”法构建城市房地产风险物元评价模型,提出了新常态下城市房地产风险评价方法。根据风险影响因素分析和风险作用路径研究结果,构建了 4个二级指标19个三级指标的城市房地产风险评价指标体系,建立起中国城市房地产风险模糊物元评价模型,并选取山东半岛城市群5个城市为样本进行研究,实例验证了评价方法的科学性和实践性。（4）运用SD方法对城市房地产市场短期调控政策进行分析,提出了新常态下中国城市房地产市场长效调控政策建议。应用风险评价模型对35个大中城市房地产风险比较评价,提出了新常态下城市房地产风险应对方法和市场调控思路,在对城市房地产市场短期调控政策进行动态仿真分析基础上,提出了新常态下基于防风险的城市房地产市场长效调控政策建议。
钱茹[4]（2014）在《基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划》文中指出随着中国经济的进步和社会的发展，房地产市场发展迅速，竞争日益激烈。在房地产开发活动中，前期策划是房地产开发和经营活动的基础，房地产前期策划方案将在很大程度上影响到房产投资收益。本文以大量房地产开发和前期策划经验和数据作为分析依据，采用多元回归分析方法对相关数据的时间序列以及空间特征进行了数理统计分析，并用GIS空间统计分析方法，建立基于GIS的房地产前期策划模型，使得GIS的应用领域得到了更大范围的扩充。本论文研究的内容为：（1）首先探讨了房地产前期策划的主要内容。在此基础上，提出区域房地产策划的研究思路、方法及框架。以GIS为操作平台，研究房地产前期策划相关数据并进行分析处理，提出了基于GIS空间分析为基础的区域房地产项目策划模型。并对此模型展开综合分析和评价，证明模型具有实用性和可信度。（2）建立了区域房地产前期策划的相关理论模型。在此基础上开展了空间统计分析，合理选择了样本以及建模变量，同时还包括变量的集中化和均衡度分析。将区域经济统计分析模型与GIS相结合，利用GIS空间分析功能、交互功能与可视化功能，实现区域房地产经济分布利用模型。从多角度进行分析，为区域房地产经济的统计分析及区域房地产投资决策提供了有效的方法。（3）进行了房地产选定策划区域区划研究。根据策划空间的区划、空间统计方法、GIS选址方法分析出的结果以及模型选取等一系列研究，从而选取可策划空间最大的常州清水湾项目作为策划与模拟案例进行分析研究。依托GIS的空间分析和处理能力，对宏观环境、项目情况调查分析，最后通过科学的预测方法得出结论：项目所处地理环境位置内房地产需求有上升趋势、该项目具有获利空间。（4）提出基于Web Services的前期策划辅助系统平台的架构。以微软公司的MicrosoftVisualStudio2010软件作为开发工具，采用WebGIS体系结构、Web Services模型和协议栈（Protocol Stack）等数据技术，结合常州市案例，将信息共享、发布等功能在ArcGISServer GIS应用的平台上得到了充分实现。同时利用ArcGIS for Desktop软件实现了空间数据采集和处理、数据存储、空间统计分析等功能，运用C#语言进行ArcGIS Engine9.3二次开发组件库的开发和设计，最终实现了房地产信息的实时对外动态发布与共享。
刘淮[5]（2013）在《房地产投资决策模型研究与应用》文中研究指明论文结合国内外房地产投资组合理论的研究现状,将现代投资组合理论与国内投资组合理论相结合,用于研究房地产项目投资组合理论在快速发展的中国房地产市场中的投资决策应用。现代投资组合理论在金融方面的应用已渐进成熟,但是在房地产项目投资市场中应用十分少。由于政府通过政策对房地产市场的调控以及房地产市场本身的激烈竞争,使得房地产项目投资的风险不断增大,房地产企业的投资者需要寻求一种更好的投资决策方法。基于此,本文研究构建了基于VaR理论的房地产项目投资决策模型,对房地产项目的投资决策具有重要指导意义论文首分析了房地产的投资现状与行业背景,现阶段房地产投资组合理论在房地产市场境况下投资的研究意义,其次对房地产投资组合理论进行了简要的阐述,对房地产项目组合投资进行了分析；论证了在房地产项目开发过程中,投资组合是做好决策的重要内容,房地产投资者在决策时,需要预测未来房地产的市场状态,估计影响经济效益的各种技术经济数据,如收益率、回收期等。然而,这种预测和估计往往带有一定的主观性,不能准确反映客观情况,因此有可能造成决策失误,论文提出VaR约束条件下的1og—投资组合决策方法能较好地弥补这个缺陷；运用建立的投资组合决策模型对某房地产企业投资项目进行应用研究,分析论证了房地产项目投资组合决策的实用性。最后通过实例验证了该模型的有效性和实用性。
李彩侠[6]（2011）在《海尔地产白洋淀项目投资决策分析》文中研究指明近几年来,随着我国房地产行业的不断升温,市场化进程的持续加快,高投入、高回报和高收益房地产行业已经成为了我国的国民经济支柱产业,并带来了行业的激烈竞争。目前我国城市房价普遍持续上涨,对此国家亦不断出台新的政策来调控和抑制房地产过热现象。在这种情况下房地产企业决定一个项目是否可行、是否投资,就显得至关重要。为实现企业利润的最大化的目的,房地产企业在投资决策时主要是以项目可行性研究为依据,可行性研究水准对投资决策、利润实现与否起到了至关重要的作用。本文基于项目管理、经济管理、财务管理和市场营销等领域的理论,通过对白洋淀项目投资环境分析和区域市场供求分析,论证了白沟·白洋淀温泉城发展前景;通过对白洋淀项目的目标市场定位和营销策略的分析,论证了该项目的可行性;通过对项目的竞争项目的价格分析,合理制定本项目的入市价格和开发方案;通过对项目的投资估算、和效益评价分析,论证了白洋淀项目的财务分析是可行的;通过对白洋淀项目的SWOT等方面的分析,为海尔地产进行项目决策提供有益的参考建议。
侯晨曦[7]（2010）在《实物期权在房地产投资决策中的应用研究》文中研究表明房地产投资决策对房地产行业和房地产市场的完善和健康发展具有十分重要的意义。房地产由于其空间的固定性特征,一旦决策完成付诸实施,将很难随意移动和变更,并且房地产投资建设周期长、占用资金量大、一旦开工建设就不能中断。这些情况都决定了必须重视房地产的投资决策。目前,房地产开发商通常采用的投资决策方法主要有现金流贴现法、敏感性分析法、决策树分析法和蒙特卡洛模拟法等,其中普遍被采用的为现金流贴现法中的净现值（NPV）法。由于房地产项目投资具有不可逆性、高度不确定性和管理的灵活性,运用传统的净现值法不能充分挖掘出这些特性所带来的价值,而将20世纪70年代出现的实物期权理论应用到房地产投资决策研究中,不仅能考虑到了房地产投资的不确定性,而且还能体现出投资决策者的柔性管理和战略投资的价值,修正了传统投资决策方法的不足,为房地产投资决策提供了新的理论和方法。本文首先介绍了实物期权的基本理论、B-S实物期权定价模型、并对该定价模型中的五个参数进行了敏感性分析、提出了基于区间和计算机仿真理论的实物期权方法；然后分析了面对房地产投资决策中存在的不确定性时,传统的投资决策方法所表现出的一些不足,指出房地产投资决策具有实物期权的特性和运用实物期权方法的优越性,并总结归纳了房地产投资决策过程中蕴含的实物期权的种类；此外,本文在保留了传统净现值法合理内容的基础上考虑了房地产投资过程中的不确定性、项目管理的灵活性和战略性问题,构建了基于区间和计算机仿真理论的实物期权方法在房地产投资决策中的应用框架。用区间来估计每期现金流入量和流出量的不确定性变化范围,并用JAVA语言进行仿真编程,实现了大量数据的计算工作,为投资决策者提供了一个决策的区间范围和置信区间,改进了传统投资决策只以单一数据作为决策依据的方法,从而使房地产投资决策更加准确和可靠；最后,在前面理论的基础上结合具体案例,求得了含有实物期权价值的房地产投资项目的真实的扩展价值,为房地产投资决策提供了更为科学合理的决策依据。
管学雷[8]（2010）在《基于模糊层次分析法的房地产投资风险的决策研究》文中研究表明本文对房地产投资决策过程进行了深入分析和探讨,针对房地产投资决策过程中的可行性研究、经济效果、投资环境、投资风险、房地产评价指标的建立等主要问题,从多方面进行了深入研究。并运用应用数学、线性分析等理论原理从投资风险角度建立了相应的房地产项目投资决策方案优选计算模型。论文首先研究了房地产投资概况,分析了目前国内外房地产行业发展状况,对房地产开发项目的影响因素进行了初步分析。综合论述了房地产项目可行性研究的全过程,指出了影响房地产投资决策的主要因素为经济效果、投资环境、投资风险,分别建立了评价指标体系。其次,研究和分析了传统的评价方法的局限性,针对房地产投资项目的特点,运用模糊数学原理和层次分析综合评价法,建立了模糊层次综合评价方法作为房地产投资建设方案优选的决策模型。本模型是在模糊理论基础上,兼顾定性和定量两方面的因素,对给定的影响因素指标进行评价,根据评价指标的不同层次,通过层次分析法确定权重,形成综合评价模型,进行模糊层次综合评价,保证指标的评价结果能够反映实际情况,更加科学、实用、可靠。最后,本文通过实例验证了模型的有效性和实用性。通过本文的研究与分析比较,将多目标决策的模糊层次分析法应用于房地产投资风险决策是可行的,该方法为房地产投资决策者提供一种较为科学的定量与定性相结合的决策方法。模糊层次综合评价法将具有模糊性质的经验、意见、观点等定性指标加以解析化和定量化,使方案建立在科学基础上,从而保证结论的科学性。由于此方法能够对多种影响因素进行综合风险评价,在一定程度上解决了如何运用数学方法分析和处理投资风险评价中大量存在的模糊问题,因而适用于复杂大型建设投资项目的方案分析,具有在多目标、多因素状况下选择较优方案的作用,可用来作为房地产项目投资决策和方案优选的依据,有效减少房地产投资的风险损失。
江淑敏[9]（2008）在《城市化与中国房地产业的健康发展》文中研究指明1 城市化与房地产 1.1 城市化与我国城市化城市化是乡村变为城市的复杂过程,社会发展重要的世界性现象。城市化进程是城市人口比重迅速提高和城市的生产、生活方式不断扩大的过程,也是社会经济变化的地域空间过程。美国学者弗里德良将城市化分为城市化Ⅰ和城市化
曾维彬[10]（2008）在《房地产风险投资的多目标决策》文中研究指明房地产业是当今世界各国经济发展的重要支柱产业之一。由于我国房地产经济起步晚,投资决策理论研究还不够完善,如何在多方案中选择综合效益最好的方案,采用何种决策方法能将投资项目的多种因素和目标量化,尽可能免除主观性的方法来达到正确综合评价的目的,至今仍是行业中研究的重要领域。房地产投资具有高收益、高风险的特点,进行房地产投资开发面临许多不确定性因素,受到政策法规、经济、社会、技术、自然等各方面的影响。可以说,风险存在于房地产开发的各个环节,存在于房地产项目开发的全过程。房地产风险投资决策具有多目标决策的典型特征:一是影响指标众多;二是目标冲突;三是量纲不统一;四是最优解难以确定。因此补充和完善房地产风险投资的评价指标,采用多目标综合决策,全面衡量风险投资的经济效益和风险程度,成为决策分析的重要问题。本文首先介绍了研究房地产投资风险的背景、意义,对房地产投资的风险进行了评价。其次,介绍了多目标决策的发展及其特点,引出了多属性决策求解的基本思想和过程。再次,利用模糊数学和信息熵的理论建立数学模型对投资方案进行优选排序;应用不完全偏好信息模糊多目标决策方法解决风险投资综合评价问题。通过熵值法客观赋权,解决主观赋权的问题,使权数更具客观性、科学性。为决策者提供一个综合全部指标信息的决策依据。最后,把熵理论和模糊理论结合起来建立了熵权双基点法,通过实例验证了该方法的科学可行性。通过研究与分析,作者认为采用熵理论或者模糊理论或者模糊与熵理论相结合对房地产投资指标进行客观赋权在方案评价、优选中最大限度地减少了人为因素的影响,从而增强了评价的真实性和科学性,使决策更加理性化。
二、房地产经济投资决策仿真分析研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、房地产经济投资决策仿真分析研究（论文提纲范文）
（1）租购并举制度下我国住房租赁市场激励与监管策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 研究方法与创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 理论基础与研究综述 |
| 2.1 住房租赁市场激励与监管的理论基础 |
| 2.1.1 政策执行理论 |
| 2.1.2 市场监管理论 |
| 2.1.3 演化博弈理论 |
| 2.1.4 供求理论 |
| 2.2 相关概念界定 |
| 2.2.1 住房的属性 |
| 2.2.2 住房租赁市场的界定 |
| 2.2.3 住房租赁的交易模式及特点 |
| 2.2.4 住房租赁市场核心利益主体的界定 |
| 2.3 住房租赁市场激励与监管的的相关研究 |
| 2.3.1 租购并举制度影响的相关研究 |
| 2.3.2 央地政府关系的相关研究 |
| 2.3.3 住房租赁激励的相关研究 |
| 2.3.4 住房租赁监管的相关研究 |
| 2.3.5 住房租赁市场主体行为博弈的相关研究 |
| 2.4 国际住房租赁制度改革与实践经验 |
| 2.4.1 美国住房租赁制度与实践 |
| 2.4.2 德国住房租赁制度与实践 |
| 2.4.3 新加坡住房租赁制度与实践 |
| 2.4.4 日本与英国住房租赁制度与实践 |
| 2.4.5 我国住房租赁市场发展现状及成因 |
| 2.5 研究评述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 租购并举制度对住房租赁市场主体的影响研究 |
| 3.1 租购并举制度的实施背景及主要政策内容 |
| 3.1.1 租购并举制度的实施背景 |
| 3.1.2 租购并举制度下的住房租赁政策体系 |
| 3.2 租购并举政策体系对租赁住房供给主体的影响 |
| 3.2.1 增加租赁用地供给助力企业新建租赁住房 |
| 3.2.2 税费优惠政策激励租赁住房供给 |
| 3.2.3 金融产品创新解决住房租赁企业融资困境 |
| 3.2.4 多项政策举措保障租赁住房多渠道供给 |
| 3.3 租购并举政策体系对租赁住房需求主体的影响 |
| 3.3.1 实证研究 |
| 3.3.2 承租人权益保障逐步加强 |
| 3.3.3 “租购同权”逐步落地 |
| 3.3.4 引导消费者逐步改变住房消费观念 |
| 3.4 租购并举政策体系对住房租赁监管主体的影响 |
| 3.4.1 住房租赁市场监管逐步加强 |
| 3.4.2 有利于实现中央政府保障民生的目标诉求 |
| 3.4.3 地方政府财政收入减少 |
| 3.4.4 地方政府监管成本增加,声誉提升 |
| 3.5 租购并举制度下住房租赁市场激励与监管的概念模型 |
| 3.5.1 概念模型的提出 |
| 3.5.2 央地政府间租购并举政策执行的激励与监管演化博弈概念模型 |
| 3.5.3 政府、企业与消费者间住房租赁激励监管演化博弈概念模型 |
| 3.5.4 出租人住房出租行为监管的演化博弈概念模型 |
| 3.5.5 房产中介租赁服务监管维权威慑博弈概念模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 央地政府间租购并举政策执行的激励与监管演化博弈 |
| 4.1 博弈机理分析 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 模型假设 |
| 4.2.2 支付矩阵 |
| 4.3 模型求解及仿真 |
| 4.3.1 系统局部均衡点 |
| 4.3.2 演化稳定策略及仿真 |
| 4.4 主要参数对策略演化的影响 |
| 4.4.1 市场结构影响因子对策略演化的影响 |
| 4.4.2 奖励力度对央地政府策略演化的影响 |
| 4.4.3 处罚力度对央地政府策略演化的影响 |
| 4.5 研究结论与建议 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 政府、租赁企业和消费者间住房租赁激励监管演化博弈 |
| 5.1 博弈机理分析 |
| 5.1.1 政府与住房租赁企业间的博弈关系 |
| 5.1.2 政府与消费者之间的博弈关系 |
| 5.1.3 住房租赁企业与消费者之间的博弈关系 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 支付矩阵 |
| 5.3 模型求解及仿真 |
| 5.3.1 复制动态方程 |
| 5.3.2 均衡点的稳定性及其仿真 |
| 5.4 研究结论与建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 出租人住房出租行为监管演化博弈 |
| 6.1 博弈机理分析 |
| 6.2 模型构建 |
| 6.2.1 模型假设 |
| 6.2.2 支付矩阵 |
| 6.3 模型求解及仿真 |
| 6.3.1 系统局部均衡点 |
| 6.3.2 演化稳定策略ESS |
| 6.3.3 模型演化仿真 |
| 6.4 研究结论与建议 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 房产中介租赁服务监管维权威慑博弈 |
| 7.1 模型构建 |
| 7.1.1 模型假设 |
| 7.1.2 模型构建 |
| 7.2 模型求解 |
| 7.2.1 政府监管部门行为分析 |
| 7.2.2 房屋承租人行为分析 |
| 7.2.3 房产中介机构行为分析 |
| 7.2.4 均衡求解 |
| 7.3 模型分析 |
| 7.3.1 培育强硬型房屋承租人的策略 |
| 7.3.2 针对强硬型房产中介机构的策略 |
| 7.3.3 针对软弱型房产中介机构的策略 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论、建议与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 建议及措施 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论着 |
| 致谢 |
（2）房地产合作开发项目施工阶段工期风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 房地产市场占国民经济重要地位 |
| 1.1.2 房地产市场风险日益增加 |
| 1.1.3 房地产合作开发已成为趋势 |
| 1.2 研究目的及研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外工程工期风险研究现状 |
| 1.3.2 国内工程工期风险研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究现状述评 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 研究基础 |
| 2.1 房地产合作开发概述 |
| 2.1.1 房地产合作开发的定义 |
| 2.1.2 房地产合作开发的特点 |
| 2.1.3 房地产合作开发的模式 |
| 2.2 项目施工阶段工期风险概述 |
| 2.2.1 项目施工阶段的特点 |
| 2.2.2 项目施工阶段工期风险管理的概念 |
| 2.2.3 项目施工阶段工期风险识别 |
| 2.3 社会网络分析法 |
| 2.3.1 凝聚特性 |
| 2.3.2 代理特性 |
| 2.3.3 等级特性 |
| 2.4 蒙特卡洛模拟 |
| 2.4.1 蒙特卡洛模拟方法简介 |
| 2.4.2 蒙特卡洛模拟分析的步骤 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 合作开发项目施工阶段工期风险模型构建 |
| 3.1 社会网络分析过程 |
| 3.1.1 参与方及其相关风险识别 |
| 3.1.2 风险之间相互关系的影响 |
| 3.1.3 社会网络可视图形构建 |
| 3.1.4 社会网络中介中心度计算 |
| 3.1.5 社会网络节点出度与度差计算 |
| 3.2 蒙特卡洛模拟分析过程 |
| 3.2.1 已知分布的类型 |
| 3.2.2 未知分布类型的风险概率分布获取 |
| 3.2.3 蒙特卡罗模拟与数据采集 |
| 3.3 工期风险模拟模型建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 合作开发项目实证分析 |
| 4.1 合作开发项目概况 |
| 4.1.1 合作开发项目工程概况 |
| 4.1.2 合作方式和投资比例 |
| 4.2 合作开发项目施工阶段工期风险模拟模型应用 |
| 4.2.1 风险因素相关参数的确定 |
| 4.2.2 专家打分 |
| 4.2.3 蒙特卡洛模型工期的计算 |
| 4.3 合理控制工期的建议 |
| 4.3.1 建设单位角度 |
| 4.3.2 承包商角度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 社会网络调查记录表 |
| 附件2 房地产合作开发项目施工阶段工期风险研究调研问卷 |
| 致谢 |
（3）新常态下中国城市房地产风险评价及调控策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 房地产风险影响因素 |
| 1.2.2 房地产风险评价方法 |
| 1.2.3 房地产市场调控策略 |
| 1.3 论文内容和逻辑结构 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文逻辑结构 |
| 2 基础理论与方法 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.1.1 风险管理理论 |
| 2.1.2 综合评价理论 |
| 2.1.3 房地产市场调控理论 |
| 2.2 基本方法 |
| 2.2.1 DEMATEL方法 |
| 2.2.2 结构方程模型 |
| 2.2.3 模糊物元分析法 |
| 2.2.4 系统动力学方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 新常态下中国城市房地产风险影响因素识别分析 |
| 3.1 中国房地产新常态及其风险特征 |
| 3.1.1 中国房地产市场“新常态” |
| 3.1.2 新常态下房地产风险特征 |
| 3.2 中国城市房地产风险影响因素的识别 |
| 3.2.1 系统内部风险因素 |
| 3.2.2 系统外部风险因素 |
| 3.3 基于DEMETAL的房地产风险影响因素分析 |
| 3.3.1 影响因素属性分析 |
| 3.3.2 影响因素的重要度 |
| 3.3.3 关键影响因素确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于SEM的城市房地产风险作用路径研究 |
| 4.1 理论模型与假设提出 |
| 4.1.1 理论模型构建 |
| 4.1.2 假设的提出 |
| 4.2 城市房地产风险问卷调查 |
| 4.2.1 调查问卷的设计 |
| 4.2.2 问卷发放及回收 |
| 4.2.3 数据整理与分析 |
| 4.3 城市房地产风险作用路径实证分析 |
| 4.3.1 测量模型的检验 |
| 4.3.2 假设检验与模型修正 |
| 4.3.3 结论分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于熵权-TOPSIS法的城市房地产风险评价模型 |
| 5.1 房地产风险评价指标体系构建 |
| 5.1.1 构建原则 |
| 5.1.2 评价指标 |
| 5.1.3 评价体系 |
| 5.2 城市房地产风险模糊物元评价 |
| 5.2.1 权重的确立 |
| 5.2.2 正负理想解 |
| 5.2.3 距离计算 |
| 5.2.4 贴近度计算 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 模型建立 |
| 5.3.3 结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 新常态下中国城市房地产风险评价及调控策略研究 |
| 6.1 中国35个大中城市房地产风险比较评价 |
| 6.1.1 数据来源 |
| 6.1.2 模型应用 |
| 6.1.3 结果分析 |
| 6.2 新常态下城市房地产风险应对方法与调控思路 |
| 6.2.1 风险的处置—基于评价结果 |
| 6.2.2 风险的预防—基于作用路径 |
| 6.2.3 城市房地产市场的调控思路 |
| 6.3 基于风险处置的城市房地产市场短期调控政策分析 |
| 6.3.1 SD模型构建 |
| 6.3.2 政策动态仿真 |
| 6.3.3 结果与分析 |
| 6.4 基于风险预防的城市房地产市场长效调控政策建议 |
| 6.4.1 优化政策工具组合,健全风险防范机制 |
| 6.4.2 规范市场主体行为,完善市场监管机制 |
| 6.4.3 加快基础制度安排,构建发展长效机制 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论及创新点 |
| 7.1.1 论文主要工作和结论 |
| 7.1.2 论文创新点 |
| 7.2 研究不足和展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 作者简历及攻读博士期间成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 问题的提出 |
| 1.4 研究的内容与方法 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 研究区概况与数据分析 |
| 2.1 研究区房地产市场概况 |
| 2.1.1 常州房地产发展阶段 |
| 2.1.2 常州房地产市场存在情况 |
| 2.2 数据来源与分析 |
| 2.3 区域房地产前期策划理论研究 |
| 2.3.1 区域房地产前期策划基本理论 |
| 2.3.2 区域房地产前期策划的影响因素 |
| 2.3.3 区域房地产前期策划方法研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 房地产区域投资策划模型选择与分析 |
| 3.1 房地产区域投资策划理论模型构建 |
| 3.1.1 房地产区域投资策划模型选择与构建 |
| 3.1.2 样本和建模变量的选择 |
| 3.2 房地产区域投资影响因素空间自相关分析 |
| 3.3 房地产区域投资影响因素相关性分析 |
| 3.4 房地产区域投资影响因素集中化与均衡度分析 |
| 3.5 模型可行性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 房地产项目定位与投资策划 |
| 4.1 房地产项目区域定位 |
| 4.1.1 项目区域单元划分 |
| 4.1.2 项目投资分区指标的选取 |
| 4.1.3 项目投资区类型与定位选择 |
| 4.2 清水湾项目的市场分析 |
| 4.2.1 清水湾项目投资环境分析 |
| 4.2.2 清水湾项目 SWOT 分析 |
| 4.3 清水湾项目策划定位 |
| 4.4 清水湾项目建筑风格选择 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于 GIS 的区域房地产前期策划及实现 |
| 5.1 GIS 应用模型 |
| 5.1.1 GIS 应用模型分类 |
| 5.1.2 GIS 应用模型的构建 |
| 5.2 区域房地产前期策划空间数据库 |
| 5.2.1 空间数据库概述 |
| 5.2.2 房地产前期策划空间数据库基本结构 |
| 5.3 基于 GIS 的项目策划信息实时发布 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 存在的问题 |
| 6.4 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 |
（5）房地产投资决策模型研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.3 主要创新点 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 国外投资决策理论的发展及现状 |
| 2.2. 国内投资决策理论的研究现状与发展 |
| 2.3 我国房地产投资决策研究状况 |
| 2.4 现有研究的不足 |
| 3 房地产项目投资组合理论基础 |
| 3.1 投资组合概述 |
| 3.2 房地产项目投资组合 |
| 3.3 房地产投资的类型 |
| 4 房地产项目的基本特征分析 |
| 4.1 房地产项目的风险因素分析 |
| 4.2 房地产项目的风险特征分析 |
| 4.3 房地产项目的价值特征分析 |
| 4.4 房地产项目的特殊性分析 |
| 5 VAR约束条件下的LOG—投资组合决策模型 |
| 5.1 模型的建立 |
| 5.2 模型求解 |
| 6 应用研究 |
| 6.1 项目概况 |
| 6.1.1 A项目概况 |
| 6.1.2 B项目概况 |
| 6.1.3 C项目概况 |
| 6.2 项目投资分析 |
| 6.2.1 房地产区域市场形势 |
| 6.2.2 项目SWOT分析 |
| 6.3 各项目经济测算 |
| 6.3.1 各项目总投资测算 |
| 6.3.2 各项目收益测算 |
| 6.3.3 各项目净现值测算 |
| 6.4 投资决策模型的应用 |
| 6.4.1 参数的确定 |
| 6.4.2 项目投资比例计算 |
| 6.4.3 计算结果说明 |
| 6.5 决策模型结果分析 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（6）海尔地产白洋淀项目投资决策分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 本文研究的目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文创新点 |
| 1.5 研究的主要内容及技术路线 |
| 2 房地产投资决策的相关理论 |
| 2.1 房地产项目投资概述 |
| 2.1.1 房地产投资要素 |
| 2.1.2 房地产投资方式 |
| 2.1.3 房地产投资的特点 |
| 2.2 房地产项目投资决策的相关理论 |
| 2.2.1 房地产项目投资决策的内容 |
| 2.2.2 房地产项目投资决策的原则 |
| 2.2.3 房地产投资决策的流程 |
| 2.2.4 房地产项目投资决策的要素分析 |
| 3 海尔地产白洋淀项目市场分析 |
| 3.1 海尔地产白洋淀项目基本情况分析 |
| 3.1.1 海尔地产简介 |
| 3.1.2 海尔地产白洋淀项目简介 |
| 3.2 项目的投资环境分析 |
| 3.2.1 项目区域经济状况分析 |
| 3.2.2 项目区域别墅市场分析 |
| 3.3 项目的 SWOT 分析 |
| 3.3.1 优势和机会分析（SW） |
| 3.3.2 劣势与威胁分析（OT） |
| 3.4 项目的目标市场定位及营销策略分析 |
| 3.4.1 项目的目标市场定位 |
| 3.4.2 项目的营销策略分析 |
| 4 海尔地产白洋淀项目财务分析 |
| 4.1 项目的价格定位 |
| 4.1.1 项目的价格竞争形势分析 |
| 4.1.2 项目的价格定位 |
| 4.2 项目投资估算 |
| 4.3 项目投资成本估算 |
| 4.4 项目的资金筹措 |
| 4.5 项目的投资计划 |
| 4.6 项目的经济效益分析 |
| 4.6.1 项目销售收入预测 |
| 4.6.2 盈利能力分析 |
| 4.6.3 内部收益率(FIRR) |
| 4.6.4 财务净现值（FNPV） |
| 4.6.5 动态投资回收期 |
| 4.6.6 项目的盈亏平衡分析 |
| 4.6.7 项目的敏感性分析 |
| 4.7 项目的财务风险分析 |
| 5 结论 |
| 附表 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历和已发表的文章 |
（7）实物期权在房地产投资决策中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国外研究状况 |
| 1.2.2 国内研究状况 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 2 实物期权理论及其定价模型 |
| 2.1 期权理论的概述 |
| 2.1.1 期权的起源与发展 |
| 2.1.2 期权的概念 |
| 2.1.3 期权的核心思想 |
| 2.2 实物期权理论的概述 |
| 2.2.1 实物期权的概念 |
| 2.2.2 实物期权的特征和思想 |
| 2.2.3 实物期权与金融期权的比较 |
| 2.3 实物期权的定价模型 |
| 2.3.1 实物期权定价模型的发展历程 |
| 2.3.2 实物期权定价的数学基础 |
| 2.3.3 实物期权的定价模型 |
| 2.3.4 B-S期权定价模型中五个参数对期权价格的影响 |
| 2.4 基于区间和仿真理论的实物期权方法 |
| 2.4.1 区间净现值理论的概述 |
| 2.4.2 仿真模拟方法的概述 |
| 3 房地产投资决策中的实物期权 |
| 3.1 房地产投资决策的理论分析 |
| 3.1.1 房地产投资决策的不确定性 |
| 3.1.2 传统投资决策方法的介绍 |
| 3.1.3 传统投资决策方法的评析 |
| 3.1.4 实物期权方法的优越性 |
| 3.2 房地产投资项目的期权特征 |
| 3.2.1 房地产投资决策具有实物期权的特征 |
| 3.2.2 房地产开发过程中主要蕴含的实物期权的种类 |
| 4 基于区间和仿真理论的实物期权方法应用框架 |
| 4.1 项目分析,识别实物期权 |
| 4.2 建立数学模型、选取相应参数 |
| 4.2.1 净现值模型 |
| 4.2.2 实物期权定价模型 |
| 4.2.3 实物期权定价模型参数的确定 |
| 4.2.4 项目的扩展价值模型 |
| 4.3 预测现金流量区间 |
| 4.3.1 房地产项目的现金流量表 |
| 4.3.2 现金流量区间的预测 |
| 4.4 计算机仿真模拟计算 |
| 4.5 仿真结果分析 |
| 5 案例分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 仿真模拟计算程序 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）基于模糊层次分析法的房地产投资风险的决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 近年来我国房地产市场发展状况 |
| 1.3 房地产业的投资风险 |
| 1.4 未来房地产市场展望与对策 |
| 1.5 传统的决策理论及应用 |
| 1.5.1 传统的决策理论 |
| 1.5.2 我国房地产投资决策研究现状 |
| 1.6 本文研究的主要内容 |
| 1.7 本文主要章节内容 |
| 2 房地产项目投资决策分析 |
| 2.1 房地产项目投资决策概述 |
| 2.1.1 房地产投资决策的概念 |
| 2.1.2 房地产投资决策的原则 |
| 2.1.3 房地产投资决策的内容 |
| 2.1.4 房地产投资决策的程序 |
| 2.1.5 房地产投资决策的要素分析 |
| 2.1.6 各类房地产开发投资的特性 |
| 2.2 房地产项目投资的可行性研究 |
| 2.2.1 房地产项目可行性研究概述 |
| 2.2.2 房地产投资项目可行性研究的内容 |
| 2.3 房地产项目投资环境的评价 |
| 2.3.1 房地产投资环境的含义 |
| 2.3.2 房地产投资环境分析的内容 |
| 2.3.3 房地产投资环境分析方法 |
| 2.3.4 房地产投资环境评价指标体系 |
| 2.4 房地产项目投资效益的评价 |
| 2.4.1 房地产投资效益评价的基本内容 |
| 2.4.2 房地产投资效益评价指标体系 |
| 2.5 房地产项目投资风险的评价 |
| 2.5.1 房地产投资风险及构成要素 |
| 2.5.2 房地产投资风险因素分析 |
| 2.5.3 房地产投资风险评价指标体系 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 房地产投资决策传统评价方法 |
| 3.1 传统的房地产投资决策评价方法 |
| 3.2 传统评价方法的优缺点 |
| 3.3 房地产投资决策评价的基本原则 |
| 4 模糊层次分析法问题的提出及其数学模型 |
| 4.1 模糊层次分析法 |
| 4.2 模糊层次分析法数学模型及应用程序 |
| 4.3 模糊层次分析法的评价程序 |
| 4.3.1 风险评价指标体系的确定 |
| 4.3.2 因素的统计 |
| 4.3.3 各方案风险因素棋糊矩阵的确定 |
| 4.3.4 各投资方案整体风险程度的确定 |
| 4.3.5 方案的比选 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 模糊层次优选方法在房地产投资决策中的应用 |
| 5.1 项目的基本情况 |
| 5.2 项目SWOT分析 |
| 5.3 项目产品定位差异化分析 |
| 5.4 几种候选投资方案 |
| 5.4.1 各层权重计算与一致性检验 |
| 5.4.2 各方案风险因素模糊矩阵的确定 |
| 5.4.3 各方案风险分布状况的计算 |
| 5.4.4 三种投资方案的优化排序 |
| 5.4.5 各投资方案的综合决策 |
| 5.5 项目实际运作效果与结论 |
| 5.5.1 项目实际运作效果 |
| 5.5.2 结论 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）房地产风险投资的多目标决策（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.3 本文研究的内容框架及研究方法 |
| 第2章 房地产投资风险评价 |
| 2.1 房地产投资 |
| 2.1.1 房地产投资的含义 |
| 2.1.2 房地产投资的程序 |
| 2.2 房地产投资的风险 |
| 2.2.1 房地产投资风险的内涵及特征 |
| 2.2.2 房地产投资风险因素分析 |
| 2.2.3 房地产投资风险评价指标 |
| 2.3 房地产项目投资环境的评价 |
| 2.3.1 房地产投资环境的含义 |
| 2.3.2 房地产投资环境评价内容 |
| 2.3.3 房地产投资环境评价指标 |
| 2.4 房地产投资项目效益的评价 |
| 2.4.1 房地产投资效益的评价内容 |
| 2.4.2 房地产投资效益的评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 多目标决策概述 |
| 3.1 多目标决策的发展 |
| 3.2 多目标决策的特点及分类 |
| 3.3 有限方案多目标决策 |
| 3.4 多属性决策的研究现状 |
| 3.5 多属性决策理论概述 |
| 3.5.1 多属性决策的五要素 |
| 3.5.2 多属性决策分析的基本步骤 |
| 3.5.3 多属性决策求解的基本思想 |
| 3.6 多属性决策求解过程 |
| 3.6.1 规范化处理 |
| 3.6.2 属性权重的确定 |
| 3.6.3 综合评价 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于熵理论的房地产投资多目标决策 |
| 4.1 熵理论的历史、现状与发展 |
| 4.2 熵理论原理 |
| 4.2.1 熵增原理 |
| 4.2.2 最大熵原理 |
| 4.2.3 玻耳兹曼熵 |
| 4.2.4 信息熵 |
| 4.2.5 离散型分布的熵 |
| 4.2.6 连续型分布的熵 |
| 4.2.7 熵权 |
| 4.3 熵值法在房地产风险投资评价中的应用 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 房地产风险评价的熵值法模型 |
| 4.3.3 房地产风险投资评价实例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于模糊理论的房地产投资多目标决策 |
| 5.1 模糊多目标决策研究概况 |
| 5.2 模糊多目标决策原理 |
| 5.3 模糊多目标决策模型 |
| 5.3.1 隶属度线性加权规划法模型 |
| 5.3.2 最大加权隶属度偏差半方法模型 |
| 5.3.3 最小加权隶属度偏差法模型 |
| 5.3.4 最小加权隶属度偏差平方法模型 |
| 5.4 房地产投资决策仿真 |
| 5.4.1 根据隶属度线性加权规划法模型仿真 |
| 5.4.2 根据最大加权隶属度偏差平方法模型仿真 |
| 5.4.3 根据最小加权隶属度偏差法模型仿真 |
| 5.4.4 根据最小加权隶属度偏差平方法模型仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 模糊与熵理论的结合及其应用 |
| 6.1 模糊集的概念 |
| 6.2 模糊集的运算及其性质 |
| 6.3 几种常用的隶属度函数 |
| 6.4 模糊熵 |
| 6.4.1 模糊熵的定义 |
| 6.4.2 常见的模糊熵公式 |
| 6.5 模糊与熵理论的结合应用 |
| 6.5.1 熵权双基点法模型 |
| 6.5.2 房地产风险投资评价实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
四、房地产经济投资决策仿真分析研究（论文参考文献）
- [1]租购并举制度下我国住房租赁市场激励与监管策略研究[D]. 郭金金. 山东师范大学, 2020(08)
- [2]房地产合作开发项目施工阶段工期风险研究[D]. 谭健. 扬州大学, 2019(02)
- [3]新常态下中国城市房地产风险评价及调控策略研究[D]. 王大港. 北京交通大学, 2017(01)
- [4]基于GIS的区域房地产项目空间分析与策划[D]. 钱茹. 中国地质大学（北京）, 2014(09)
- [5]房地产投资决策模型研究与应用[D]. 刘淮. 中南林业科技大学, 2013(09)
- [6]海尔地产白洋淀项目投资决策分析[D]. 李彩侠. 中国海洋大学, 2011(04)
- [7]实物期权在房地产投资决策中的应用研究[D]. 侯晨曦. 大连理工大学, 2010(05)
- [8]基于模糊层次分析法的房地产投资风险的决策研究[D]. 管学雷. 南京理工大学, 2010(08)
- [9]城市化与中国房地产业的健康发展[A]. 江淑敏. 2008中国可持续发展论坛论文集（2）, 2008(总第106期)
- [10]房地产风险投资的多目标决策[D]. 曾维彬. 河北工程大学, 2008(04)