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聚类模型在房地产投资环境的应用范文

时间:2022-05-12 11:27:55

聚类模型在房地产投资环境的应用

1房地产投资环境评价相关方法综述

房地产投资环境属于城市投资环境的子系统,纵观国内外学者建立的各种投资环境评价方法,现阶段用的比较多的方法有:灰色关联分析法(邓聚龙,1988),层次分析法(SAATYTL,1908),模糊评判法(CHUATW,1979),人工神经网络法(HECHT-NIELSENR,1987),物元分析法(蔡文,1994)以及投影寻踪法(FriedmanJH,TukeyJW,1974)等.其中灰色关联分析法、模糊评判法、物元分析法是主观分析方法,在此类方法的应用中主要由人为的根据经验确定各个指标的权重,因此其评价结果具有一定的人为随意性;人工神经网络方法能够消除评价过程中的人为随意性,但是其学习训练需要相当多的样本,况且还容易陷入局部极小点,因此不便于推广应用;投影寻踪方法能够将高维数据转变为低维数据,通过低维空间数据来分析高维空间数据,但是其中的密度半径窗口参数需要根据经验来确定,其评价结果仍然带有一定的主观性;当然也有一些经典的传统降维方法能够利用指标数据信息对投资环境做出较客观的评价,比如主成分分析法和因子分析法,但是此类方法是从众多指标中提取少量指标来反应样本信息,使得样本的信息损失量较大,同时对样本数据也有严格的要求.投影寻踪动态聚类模型依据动态聚类思想来构建投影指标,完全依靠样本数据自身特性根据投影指标来寻找投影向量,利用投影向量将高维样本数据投影到低维数据,然后通过研究处理低维数据达到研究高维数据目的,同时实现样本数据的排序和自动聚类分析.投影寻踪动态聚类模型已经在洪水灾害管理、气候分区和区域水安全评价等领域的多元数据分析中取得了一定的应用.本文将投影寻踪动态聚类模型应用到房地产投资环境评价中,以期为房地产投资环境评价提供更多的方法论。

2实例研究

为了验证投影寻踪动态聚类模型在房地产投资环境评价中的适用性,下文将进行实例研究.考虑指标数据的易获得性,以辽宁省工业地产的投资环境分析为例.张军涛和刘建国利用主成分分析法筛选了影响辽宁省主要城市投资环境评价的主要指标,之后利用聚类原理对数据进行了聚类分析;杨建喜和宋永发利用基于遗传算法的投影寻踪方法将高维数据降维到低维数据,然后利用雷达图对投影特征值进行聚类分析,研究了辽宁工业地产投资环境的排序.以上两篇论文中使用两类不同的方法得到了类似的排序和聚类结论.本文的研究以此为基础,通过投影寻踪动态聚类模型进行辽宁省工业地产投资环境评价,然后与文献的结论进行比较,以检验投影寻踪动态聚类模型的适用性.工业地产是区别于住宅地产,商业地产和综合用地以外的工业性质的房地产.影响工业地产投资环境评价的因素众多,参考文献从社会文化环境、基础设施环境、经济发展环境、工业发展环境4个方面选择36个指标对辽宁省14个地级市的工业地产投资环境进行分析评价。首先,确定辽宁省工业地产投资环境的分类数,这里参照文献的分类,将整个样本分为3类。同时得各个城市的投影特征值,投影特征值排序以及投影特征值聚类结果。最后,将本文的分析结果与文献的分析结果进行对比。所得排序和分类结果与用投影寻踪分析方法和用主成分分析方法基本一致,验证了本模型在房地产投资环境评价中的适用价值.但与文献中的基于遗传算法的投影寻踪算法相比:克服了需要根据经验来确定投影指标函数的密度窗口半径参数和对投影特征值要借助雷达图进行聚类再处理的过程;与文献的主成分分析方法相比:投影寻踪动态聚类模型能够更多的利用原始指标信息,使得出的结论可能更加客观可靠.同时投影寻踪动态聚类模型在对数据的排序过程中自动输出聚类结果,不需要再借助其他方法进行聚类分析.这具有文献中所用方法无法比拟的优势.在同一聚类数据中,个别数据的排序结果与文献中结论稍微不一致,这主要是由于在用遗传算法求解时每次生成的单位投影向量带有一定的随机性所致。

3结语

投影寻踪动态聚类模型通过投影方向向量将高维数据转变为低维数据,发挥了投影寻踪方法处理高维数据的优势;同时完全依靠样本数据自身特性进行聚类分析,使聚类结果具有客观可靠的优势;再者借用动态聚类思想构建投影指标函数并利用加速遗传算法求解得出的最佳投影方向向量能够避免人为确定指标权重的弊端;另外此模型对样本数据的容量没有要求,与其他较客观的评价方法(如人工神经网络)相比便于推广应用.因此投影寻踪动态聚类模型是房地产投资环境分析评价方法的一种较好的选择。(本文来自于《经济数学》杂志。《经济数学》杂志简介详见.)

作者:周勇龚海东单位:西安建筑科技大学管理学院

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