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      小議敏感性探討的房產投資多目標方案

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      小議敏感性探討的房產投資多目標方案

      [摘要]房地產風險投資決策是復雜的多目標決策問題,針對其評價指標的屬性隨項目發展可能的動態變化,提出運用向量夾角余弦建立指標客觀性權重給出初始最優選擇方案,并運用權重敏感性分析的思想對其進行后最優性分析,最終給出最優方案排序發生變化的指標權重臨界值的方法來處理房地產風險決策的多指標評價問題,并通過一個實例指出此類方法應用的可行性。

      [關鍵詞]房地產風險投資多目標決策敏感性分析權重方案排序

      一、確定指標客觀性權重

      評價指標(屬性通常分為成本型、效益型和適度型指標。設有m個決策方案的集合,屬性集,且m個方案關于n項評價指標(屬性)的指標矩陣為:。建立房地產風險投資理想初始最優方案模型和最劣方案模型。其中:

      然后將歸一化得到項評價指標的權重向量。

      二、敏感性分析

      1.權重最小變化量的確定

      對任意和任意權重,假設目前的排序是,對應的評價函數的優先關系為,可得出在屬性上的當前權重所需減少(或增加)的最小絕對變化量必須滿足當時,;當時,,且。相應的權重最小相對變化量:當時,;當時,,且。

      2.方案排序對權重變化的敏感性

      設為屬性的臨界值,對應著權重所有可行的最小相對變化量中的最小值,即滿足;再設為屬性的敏感性系數,該敏感性系數對應著的倒數,即滿足,當臨界值為不可行時,其敏感性系數被設置為0。由此可得,對于所有的,臨界值越小的屬性的敏感性系數越大,說明此方案排序對屬性權重變化的敏感程度越高。故方案排序中臨界值越小或敏感性系數越大的屬性越敏感。

      三、仿真算例

      有5個相互獨立的風險投資方案,表1列出5個方案的由初始投資推算出的7項指標值。要求對各方案進行排序擇優。

      表1各個方案對應的屬性值

      從表1可知,決策矩陣為:A=[6,0.6,5.508,0.226,5,0.082,0.82;7,0.35,5.369,0.165,5.5,0.233,4.66;5,0.5,4.52,0.283,4,0.096,0.96;5.5,0.55,4.774,0.198,3,0.132,1.32;3,0.3,2.238,0.176,3.5,0.254,2.54]。

      對評價指標值做規范化處理,由于前四項指標屬效益型,后三項指標是成本型,歸一化處理得各屬性權重為=(0.1855,0.1234,0.1128,0.3087,0.1363,0.1473,0.1333),各方案初始權重V=

      (0.1511,0.1308,0.3087,0.2761,0.1333),理想最優方案和最劣方案分別為:=(7.0,0.60,5.508,0.283,0.082,0.28),=(3.0,0.30,2.238,0.165,5.5,0.254,4.66),

      相對偏差矩陣為:R=[0.25000.48310.800;0??֐???Ëջ???0.83330.0425110.87191;0.50.33330.302100.40.08140.0365;0.3750.16670.22450.720300.29070.1302;1110.96080.210.4479];r=[0.75110.51690.201;10.16670.9575000.87790;0.50.66670.697910.60.79650.9635;0.6250.83330.77550.279710.58720.8698;0000.09320.80.12210.5521]。

      再由夾角余弦公式得到,此算例的初始排序為,相比于文獻,各屬性權重的選擇更加客觀、理性,能更有效的作出決策。通常情況下應優先考慮。通過計算得,所給問題的決策矩陣以及方案的當前排序為表2:

      計算得到所有可能的最小絕對變化量/最小相對變化量(),“-”表示不可行見表3。

      得各屬性權重變化的臨界值和敏感性系數為見表4:

      從表中可得:最敏感的屬性是,相應的最小臨界值為=19.6625,敏感性系數值為=0.0510。即內部收益率(IRR)是最敏感的屬性,相對于文獻[1]中通過矩陣迭代計算得出權重系數指出,優先考慮,文章此處的結論更加符合實際。因此我們在選定主案及主案指標時策劃者還應密切關注影響IRR指標發生變化的各因素的未來走向,保證在允許范圍內獲得動態條件下的最優決策。

      四、結束語

      房地產風險投資決策由于其多因素多目標以及各評價指標屬性具有動態變化的趨勢,將最優決策發生變化的屬性變化區間給出,并標注出最敏感的屬性以便房地產開發商做出最優決策,在實際操作中具有普遍性、一般性,為此類最優方案的決策提供了一種基于動態變化研究的新方法。

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