基于PSO-PP模型的房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià).pdf

1、房地產(chǎn)行業(yè)是一個(gè)高回報(bào)、高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，它具有流動性差、投資周期長和多因素影響投資收益率的特征，其中投資風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)不容忽視的方面。因此，選擇一個(gè)穩(wěn)定、低風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目就成為房地產(chǎn)投資的確保條件。如何進(jìn)行有效的投資決策是一個(gè)迫切需要解決的問題。
　　 投影尋蹤（Projection Pursuit，簡稱PP）模型是一種用來處理和分析高維數(shù)據(jù)，既可作探索性分析，又可作確定性分析的有效方法。然而，優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)是一個(gè)復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題

2、，用傳統(tǒng)方法處理較困難，所以采用微粒群算法（Particle Swarm Optimization，簡稱PSO）來解決這一問題更為簡便和有效。
　　 本文首先根據(jù)調(diào)研和收集的資料，總結(jié)出影響房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)指標(biāo)；然后運(yùn)用投影尋蹤指標(biāo)處理方法將房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)歸一化處理，并建立房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的投影尋蹤模型；同時(shí)將微粒群算法應(yīng)用到最佳投影方向的搜索，大大提高計(jì)算效率和求解穩(wěn)定性；最后，建立基于PSO-PP 模型來解決具