模糊综合评判下房地产市场发展程度范文

摘要：

房地产市场在社会政治与经济发展、城市建设等各个方面都有着举足轻重的地位.本文建立了房地产市场发展程度的模糊综合评判模型，通过这一工具对房地产市场当前所达到的予以系统分析.由结果可知，该模型不仅兼顾了评价因素的层次性，同时还考虑了评价因素的模糊性，因而其结果更符合实际.

关键词：

模糊综合评价；房地产市场；发展程度

房地产市场是一种特殊的集合体，涵盖了包括土地、劳动力以及资本在内的诸多要素，和地区乃至国家的正常运行及健康发展密切相关.在我国市场经济体制建设事业中，房地产市场是至关重要的组成部分，正因如此，它成了各级政府乃是社会各界普遍关注的焦点之一.以房地产市场为对象，对其发展程度进行研究，不仅具有重要的经济意义，同时还具有深远的社会意义.所谓模糊现象，泛指那些没有明确界限的客观事物.在客观世界中，模糊现象并不少见，然而自模糊数学创立之后才赋予其真正意义.对事物进行刻画时，一般要应用到若干个指标，这样才能更全面和深入地向人们展示其性质以及特征.评价事物时一般难以通过简单的“是”和“非”来进行，而通过相对模糊的语言予以不同视角和深度的评价也是比较常见的.等级间的关系通常是较为模糊的，难以甚至无法确立清晰界限，因而在评价该类问题的过程中，经典评价方法暴露出诸多不足，而以模糊数学方法为工具往往能够收到比较理想的实践效果.

1模糊综合评判的数学模型

在模糊数学体系中，模糊综合评价是不可或缺的构成部分，是一种重要的具体应用.模糊综合评价的主要思想是：以模糊数学的理论为基础，以那些边界模糊、难以定量处理的因素为对象，遵循模糊关系合成原理对其做定量化处理，分析若干因素相对于目标（即被评价事物）的隶属等级状况，最终做出综合的、合理的评价.模糊综合评判有两种类型，一种被称作一级评判，另一种被称作多级综合评判.模糊综合评判应用于实践能够在很大程度上削弱和规避人为因素所带来的负面影响，使评价结果更加科学，更加合理，更加客观.这一评价方法已经被广泛应用于各种不确定性环境的决策和评判之中，如质量评价[1]、生态环境评价[2-3]、业绩评价[4]、安全评估[5]等.1.1一级模糊综合评判

1.1.1建立因素集

影响评判对象的一系列因素集合到一起便构成了所谓的因素集，同时它也具有普通集合的性质和特点，用U进行表示：U={u1,u2,u3,…,um}，在上式中，ui指的是排在第i个位置的影响因素，而m指的是因素数.

1.1.2建立权重集

通常而言，不同因素对应着差异化的重要程度，为有效表示某个因素所对应的重要程度，需要以各个因素（ui）为对象，赋予一个与之匹配的权数ai，i=1,2,…,m.做好权重确定的工作至关重要，其是否科学、合理，直接影响着评价的准确性，一般可由层次分析法[6]来确定.

1.1.3建立评价集评价集指的是

，评判者就待评判的对象属性而可能给出的一系列评判结果的总集合，通过V={v1,v2,v3,…,vn}进行表示，该式中vi指的是第i个评判结果，与此同时，使用n来描述所谓的总的评判结果数.

1.1.4单因素模糊评判

单独基于某个因素视角予以评判，通过这种方式对评判对象进行评价，从而确定评价集V所对应的隶属程度，人们也将之命名为单因素模糊评判.设对评判对象予以评判时，以因素集U中的排在第i位的因素ui为依据，与此同时评价集V中的第j个元素vj所对应的隶属程度为rij，那么依据ui所对应的评判结果可通过模糊集合R予以表示称为单因素评判矩阵.

1.1.5模糊综合评判

由单因素评判矩阵R能够观察到：R的第i行，表示的是第i个因素影响评判对象隶属于某个评价集的具体程度；R的第j列，表示的是全体因素影响评判对象隶属于第j个评价集元素所对应的程度.值得一提的是，当权重集A和属于已知的，与此同时，单因素评判矩阵R也属于已知情况时，便能够通过模糊运算得到下述结果上式中“•”指的是某种合成运算，立足于问题的具体情况，确定与之匹配的合成运算方式，具体如参考文献所示[7].B表示的是模糊综合评判集，bj(j=1,2,…m)表示的是模糊综合评判指标，bj代表的意义是对相关全体因素予以综合考虑时，相较于评价集，评判对象所对应的第j个元素的隶属度.

1.1.6评判指标的处理

得到模糊综合评判集B以后，按照最大隶属度原则，bj(j=1,2,…m)中，数值最大者即反映了评价对象属于的等级.

1.2多级模糊综合评判

简而言之，该类评判的实质是立足于一级评判，将计算结果作为已知值，再对上一级进行模糊综合评判，并可根据需要多次这样进行下去.以此类推，从而得出最终结果.如果遇及较为复杂的问题，也包括在较为复杂的条件下进行相关评判，则需要对很多因素加以综合考量，不同因素对应着差异化的层次，某些情况下因素本身会表现出非常明显的模糊性，该种情况下，若采用一级模糊综合评判的方法，往往无法满足实际需要，即无法计算出有效的评判结果，而通过多级模型进行评判，通常能够比较理想地解决此类问题.

2模糊综合评判在房地产市场发展程度中的应用

2.1房地产市场发展程度的评价指标的建立

对能够向房地产市场发展程度施以相关影响的一系列因素予以分析时，应构建能够有效评价此类程度的相关指标.结果如表1所示：

2.2设置评价等级和权重

评价指标的评语集为V={平淡，正常，偏热，过热}.通过层次分析法确定各层相应的权重系数，由于计算过程较长，故此略去.得到一级指标和二级指标的权重值：在房地产市场发展程度中，供给类指标、需求类指标、金融类指标以及心理类指标均被纳入一级指标体系，其对应的权重为：A=(0.4,0.3,0.1,0.2).供给类指标中各二级指标权重分配为：A1=(0.29,0.20,0.21,0.30).需求类指标中各二级指标权重分配为：一级指标二级指标供给类指标(U1)房地产投资占固定资产投资的比重(u11)房地产开发投资增长率(u12)房地产复工面积增长率(u13)商品房竣工面积增长率(u14)需求类指标(U2)商品房销售面积增长率(u21)商品房销售额增长率(u22)房价占家庭年均收入的百分比(u23)空置率(u24)金融类指标(U3)货币供给量增长率(u31)心理类指标(U4)年底存款余额增长率(u41)表1房地产市场发展程度指标评价体系

2.3建立模糊评判矩阵

在进行评判时，首先选定评判组成员.假定评判组由20名成员组成，在供给类指标(U1)中，各成员以平淡、正常、偏热、过热4个等级对某城市的房地产市场所对应的阶段予以相应评判.在固定资产投资中，房地产投资所占比重用u11予以表示，对此进行评判时，4名成员评判平淡，8名成员评判正常，6名成员评判偏热，2名成员评判过热；在房地产开发投资增长率(u12)中，3名成员评判平淡，7名成员评判正常，8名成员评判偏热，2名成员评判过热；在房地产复工面积增长率(u13)中，2名成员评判平淡，7名成员评判正常，7名成员评判偏热，4名成员评判过热；在商品房竣工面积增长率()中，给出正常、偏热以及过热评判的成员数量分别为10人、5人、5人；金融类指标模糊评判矩阵：R3=(0.450.300.200.05)心理类指标模糊评判矩阵：R4=(0.250.300.300.15

2.4模糊综合评判

模糊运算符“•”选择普通矩阵乘法，计算可得：由二级指标的评判结果可以构造出一级指标的评判矩阵：2.5确定评判结果经过上面的计算可知，该城市房地产市场的发展程度整体上属于正常，但呈现一定的偏热趋势.模糊综合评判法把主观判断和与客观定量计算相结合,评估结果意义明确,具有一定的实用性.

参考文献：

〔1〕涂齐亮,王清.模糊综合评判在岩体质量分类中的应用[J].山西建筑,2007(3):1-2.

〔2〕李莉华,王亮,张亮,等.水工建筑物对生态环境影响的模糊综合评判[J].河南大学学报（自然科学版）,2007,37(6):649-651.

〔3〕张震斌,苑宏刚,周立岱.模糊综合评判理论在地下水污染评价中的应用[J].资源环境与发展,2006(1):41-48.

〔4〕何颖.上市公司业绩的模糊综合评价[J].徐州工程学院学报,2005,20(3):91-93

〔6〕许树柏.层次分析法原理[M].天津：天津大学出版社，1998.

〔7〕韩正忠,方宁生.模糊数学应用[M].南京:东南大学出版社,1993.

作者：贾彦竹 刘升 单位：淮北师范大学