[发明专利]基于熵值法和灰色GM11模型预测房地产风险的方法在审
申请号: | 201710336314.2 | 申请日: | 2017-05-13 |
公开(公告)号: | CN107194561A | 公开(公告)日: | 2017-09-22 |
发明(设计)人: | 许军;颜莉;陈升;李超;杨小平;钱振华 | 申请(专利权)人: | 上海中估联信息技术有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/16 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 200050 上海市长*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 熵值法 灰色 gm11 模型 预测 房地产 风险 方法 | ||
1.基于熵值法和灰色GM11模型预测房地产风险的方法,其特征是,包括如下步骤:
步骤1:房地产风险因子识别
采用德尔菲法进行房地产风险因子的判断,采集大量房地产与金融领域方面的专家对房地产市场风险因子的理解,综合各专家对每个风险因子的意见,结合统计学中的主成分分析,得到不同风险因子的权重,按照权重的大小确定影响房地产风险的主要因子;
步骤2:数据收集
根据步骤1得出的房地产风险因子,通过分析每个风险因子的内涵,收集各级指标数据;
数据收集采用计算机自动化收集;主要分成三层级:城市层级、区县层级和楼盘层级;
步骤3:房地产风险模型建立
通过步骤2 的数据收集,得到三个级别上的数据:城市级别数据、区县级别数据和楼盘数据,同时这些数据是与步骤1房地产市场风险因子相对应的,利用对于风险因子的识别,以及对应的数据建立不同级别上的风险度量模型;
1)城市级别房地产风险度量模型
通过对城市级别上的风险因子数据分析,不同风险因子对城市房地产风险级别的影响程度是不同的,不同风险因子的权重是不同的,本发明通过熵值法确定城市风险评级不同因子的权重大小;
2)区县级别房地产风险度量模型
通过对区县级别上的风险因子数据分析,得出不同风险因子对、区县房地产风险级别的影响程度是不同的,因此不同风险因子的权重是不同的,因此区县风险评级主要就是要解决不同因子的权重大小;对于区县房地产风险度量模型本发明采用的模型与城市房地产风险度量模型一致;
3)楼盘级别风险度量模型
通过对楼盘数据的收集,由于楼盘有价格数据,因此对于楼盘的风险评价本发明采用以下两种模型相结合的方法;
基于熵值法的数据楼盘风险度量模型;
基于灰色预测GM11模型预测的风险度量;
步骤4:房地产风险模型评估
对于步骤3得到的城市、区县和楼盘风险评级的结果,通过房地产不同领域的专家给出模型评估结果,对比分析,调整优化模型参数,使得结果与真实更加接近;
步骤5:房地产风险模型分布
对于步骤4的对风险模型评估完成后,发布风险评级的度量模型,同时进行产品展示。
2.根据权利要求1所述的基于熵值法和灰色GM11模型预测房地产风险的方法,其特征是:所述步骤1的具体实现过程包括,A1:采用德尔菲法分析房地产市场分析因子,即通过对房地产方面与金融领域的专家发放关于“房地产市场风险因子的问题”问卷(一般问卷不少于30份),征询各位专家意见,并统计相关数据;
A2:统计问卷数据,并采用统计学中的主成分分析(CPA),确定不同风险因子的权重,并采用加权平均法提取房地产市场风险因子;
A3:结合上述步骤A1与步骤A2结果,分析结果之间的差异,形成最终房地产市场风险因子体系。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
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G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理