基于CVaR方法的房地产组合投资最优化模型研究

房地产开发项目投资是具有高风险高回报的典型的风险投资.在这个高风险的投资环境中要想达到预期目标,就必须对整个项目进行开发投资风险分析.本文运用CVaR对房地产项目投资存在的风险进行识别度量,通过建立基于CVaR下的房地产组合投资模型,达到项目风险防范的目的,提高投资回报的稳定性.     

房地产开发活动均衡分析与过度开发行为控制

在把房地产投资开发项目看作为一种具有弱再生性经济资源的基点上,对房地产投资开发活动进行了均衡分析,讨论了房地产开发活动中的最优平衡解及其相互之间的制约关系,分析了税收和配额价格等经济参数对最优平衡解的影响,给出了抑制房地产过度投资开发行为的控制模型与方法,并得出了相应的政策启示.这些研究结果,可以推广应用于其他各种可再生资源的投资开发与管理当中去,有着广泛的应用前景.     

房地产泡沫预警及数学模型研究

房地产泡沫已经成为我国经济重要因素之一,探寻房地产泡沫产生的主要因素,即房地产价格的波动是关键.本文从房地产价格的评定指标的有关数据,通过数学中的时间序列模型,研究房地产价格预警的数学模型、地产开发投资综合指数预警,指导人们对房地产的投资要谨慎,指导企业开发房地产要理性行事,从而促进国民经济稳步发展.     

房地产开发的最优时间和最优强度

房地产投资具有许多不确定性,对房地产投资进行评估尤为重要.利用实物期权理论,对房地产投资进行建模分析,确定出最优开发时间和最优开发强度;最后根据模型推导出来的结论进行数值分析.     

基于大数据的房地产困境分析与开发决策创新探索

大数据分析表明,在"房地产为导向"的发展模式下,我国房地产面临价格上涨,库存大,供需户型与区域结构失衡等多重困境.研究表明,大数据的特征和决策方式与房地产开发"以人为本"的决策本质有着高度的协同性;同时,大数据为房地产开发创新提供了有效的工具,研究归纳了基于大数据的决策机制创新,房地产宏观规划决策方式创新、微观项目产品定位创新和房地产开发模式创新;研究融入互联网+、BIM、VR等新技术,并结合笔者的定制开发工作实践经验进行优化,创新了基于大数据的定制开发模式.实践证明,大数据充分体现了巨量社会微观个体的居住需求,有利于实现房地产开发的"包容性"和"共享性",有利于使房子回归"居住"的本性.     

基于价值工程的房地产项目管理应用研究

房地产项目投资巨大,过程繁多,而房地产项目管理的方法和水平如何直接影响到房地产企业效益的高低.因此,通过对房地产项目全过程的分析,提出了房地产项目全过程功能指标体系,并结合价值工程理论提出了房地产项目全过程运用价值工程的思想,通过运用三家房地产公司房地产项目的成本数据进行实证分析,验证了指标体系和房地产全过程价值工程理论的合理性,为房地产企业全过程运用价值工程理论提供了指导.     

国际财经：

今年上半年，全国房地产开发投资36828亿元，同比名义增长20．3％（扣除价格因素实际增长20．3％）。其中，住宅投资25227亿元元，增长20．8％，占房地产开发投资的比重为68．5％。     

基于PCA-VAR模型的房地产信贷政策调控效应分析

有效的房地产调控,既要实现稳定房价、控制房地产开发投资过快增长等调控目标,同时也不会对宏观经济带来过大的负面影响.在分析各类房地产调控政策传导机制的基础上,通过构建PCA-VAR模型,并综合运用了协整分析、Granger因果检验、方差分解和脉冲效应分析等方法,细致测算了房地产信贷政策对房地产市场和宏观经济的影响,据此为我国实施房地产调控提供政策建议.     

基于熵权系数的户型面积组合优化模型研究

针对当前房地产业内出现的开发商囤地、囤房、哄抬房价等获取暴利的怪现象,指出房地产开发商合理合法获利的唯一途径是制定科学的开发方案,科学的开发方案依赖于优化的户型面积设计.提出了基于熵权系数的综合评价法,对备选的具有不同面积的户型进行综合效益评价,在获得备选类别的单位面积效益指标的基础上,以开发商总效益最大化为目标,建立了房地产户型组合优化模型,从而实现科学的房地产开发方案.     

人民币汇率波动与我国房价关系的实证分析

分析了汇率影响房价的机制,利用人民币实际有效汇率、房地产价格指数和银行同业拆借利率共30组数据(2005,07～2007,12)建立了向量自回归模型(VAR),并使用协整、Granger因果检验,脉冲响应分析对人民币汇率波动与我国房地产价格之间的关系进行实证检验.研究结果表明,人民币实际有效汇率对房地产价格产生正向影响,人民币升值是引起房价上涨的格兰杰原因.在现阶段,控制因人民币升值而进入中国的境外资金过度流入房地产市场,有利于保持我国房地产价格稳定.