基于Hopfield神经网络的房地产投资风险稳定性分析

论文摘要

房地产投资风险是指由于随机因素的影响所引起的房地产投资实际收益偏离预期收益的程度。由于房地产投资固有的周期长、投资额大、影响因素复杂等特性,房地产投资面临的风险因素也特别复杂,风险波动的程度也较大。所以,不仅是风险的判断,其稳定性判断在房地产投资中也占有重要的位置。在此背景下,以经济附加值为评价指标的投资净现值来度量房地产投资风险,这相对于传统投资项目评价中常用的方法——基于资本资产定价模型的净现值法而言,更加全面的考虑和衡量了所利用资源的成本和效率,也更加符合现代公司管理的要求。本文立足于以经济附加值来衡量公司效率以及投资收益,通过调整后的建立在经济附加值上的投资净现值的波动来衡量投资风险的稳定性。首先比较了建立在资本资产定价模型上的房地产投资净现值和以经济附加值基础上的房地产投资净现值,对两者的区别以及联系有一个简单的分析。其次通过分析经济附加值基础上的净现值的期望和方差来分解出具体年度投资效益和风险对整个项目的影响。然后引入了对投资风险进行分析的工具Hopfield神经网络,在简单介绍其在分析投资风险方面的优势及其自身特点后,系统的介绍了此方法的工作原理及其适用性,着重在这个适用性亦即是此网络的稳定性理论方面进行了分析研究。并在最后以经济附加值等三个变量为例分析了网络达到使用和稳健效果所需要的条件,并给出简要的风险分析。接下来收集武汉市房地产市场近十二年来的数据为例来进行分析,通过求解和仿真的过程模拟出微分方程的轨道曲线,可以看成其前期发展虽说势头迅猛,但目前的投资指标如经济附加值等都明显处于非正常高位,短期内虽说经济附加值会延续一定时间的上升状态,但其波动幅度也较大,稳定性较差,风险也较大。最后对本论文进行了总结,并对后续工作进行了展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.2 相关文献综述
• 1.2.1 风险研究的起源
• 1.2.2 国外风险分析研究现状
• 1.2.3 国内风险分析研究现状
• 1.3 相关研究内容和研究方法
• 第2章 房地产投资风险及相关模型
• 2.1 基于资本资产定价模型和经济附加值的投资风险理论
• 2.1.1 基于资本资产定价模型的投资分析
• 2.1.1.1 资本资产定价模型
• 2.1.1.2 采用资本资产定价模型计算风险
• 2.1.2 基于经济附加值的投资分析
• 2.2 基于资本资产定价模型和经济附加值的投资净现值的比较分析
• 2.2.1 基于资本资产定价模型和经济附加值的投资净现值的区别与联系
• 2.2.2 基于经济附加值的投资净现值的风险影响因素
• 第3章 房地产投资风险分析工具及其稳定性理论
• 3.1 房地产投资风险分析工具—Hopfield神经网络
• 3.1.1 离散Hopfield神经网络
• 3.1.2 连续Hopfield神经网络
• 3.1.3 多时滞Hopfield神经网络
• 3.2 房地产投资风险分析工具Hopfield网络稳定性分析
• 3.2.1 Hopfield神经网络的稳定性及其判据
• 3.2.1.1 Hopfield稳定性判据
• 3.2.1.2 Hopfield能量函数法的完善与推广
• 3.2.2 全局渐进稳定的一般判据
• 3.2.3 平衡点的唯一性
• 3.2.4 基于经济附加值的时滞神经网络稳定性分析
• 第4章 房地产投资风险的实证分析
• 4.1 变量选取
• 4.2 数据频率及来源
• 4.3 分析与预测
• 4.3.1 系统模型的建立
• 4.3.2 计算机仿真
• 4.4 效果评价
• 第5章 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢