文档介绍：上海海事大学
硕士学位论文
房地产开发企业信用评价指标体系研究
姓名:邱徐平
申请学位级别:硕士
专业:企业管理
指导教师:庄佳芳
20060701
五摘要用风险预测模型,其中一些模型已经在实践中得到运用。然后结合房地产、以其广泛的产业关联度,巨大的投资乘数效应,已成为我国国民经济的支柱产业:房地广:业又是一个高收益的行业,各类投资者投身其中,分享房地产业繁荣发展带来的好处;但是房地产业也是一个高投入高风险的行业,房价的高低牵涉到社会各阶层的利益,我国房地产开发企业薄弱的自有资金实力,更推高了房地产投资和消费的风险。尽管房地产业如此重要,普通投资者和消费名‘却没有较好的风险规避预警机制指导,承受了巨大的风险。为解决这个问题,文章尝试探索一套简单、实用的房地产开发企业信用评价指标体系,通过一些比较容易获得的指标,衡量房地产开发企业信用状况,帮助普通投资者和消费者降低购房风险。文章首先回顾国内外信用评价领域的研究状况,介绍专家方法、信用评级、评分方法等传统信用评价方法各自的优点和缺陷,针对这些缺陷,结合丰富的历史信用数据积累,各种改进的信用评价模型诞生,尤其是世纪年代以后,金融市场的快速发展和各种金融衍生品层出不穷,新的信用风险催生出诸如P汀模型、P鸵约八劳雎誓P偷纫慌碌男年国家对房地产业宏观调控效果显现的形势,分析上海房地产业发展现状,总结稳定发展的六大主要表现,同时指出阻碍卜海房地产业发展的五大主要问题。针对房地产丌发企业的特点,结合信息的可获得性,从偿债能力和偿债意愿两方面着手,考察宏观经济环境、房地产开发企业核心竞争力、企业历史信用状况等定性指标和企业财务状况比率等定量指标,建立房地产开发企业信用评价指标体系,选取非参数的、具有‘定容错能力和泛化能力的前馈神经网络模型作为评价模型。为便于获得信用要素数据,选取上海家上市的房地产丌发企业,其中作为训练样本,获得信用评价经验,另外作为测试样本,检验评价的准确性。通过计算机实验,获得评价结果,与专家组评价结果基本接近,证明本文建立的信用评价体系采用神经网络方法判断准确率较高。关键词:房地产开发企、,信用评价指标,神经网络模型上海海事人学房地产开发企业信用评价指标体系研究
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作者签名:豆孚描牛导师签名:作者签名:跞峰鏰!!!R蝗掌冢塑五—丝龟场期:垫二论文使用授权声明论文独创,眭声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外,不包括其他人或其他机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人同意上海海事大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以。布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。
第一章引言问题的提出房地产、【魑9窬玫闹е止之一,在国民经济中占有‘个特殊重要的地位。在很多发达国家,房地产业作为本国的支柱产’业,其产值占国内生产总值的比例相当高。比如,美国房地产业对挠跋焓ィ涔谒饺送蹲实最大部分足房地产,约占全部投资的%以上。在我国,房地产业自世纪年代得到迅速发展,年均增氏速度约为%,产值平均占谋壤%右渲猩虾U糋的%。房地产业还是一个产业关联度强的牟下游相关产业链相当长。房地产‘业直接为建筑业开拓市场、筹集资金,促进其资金周转;房地产业的发展,能直接带动土地丌发和劳务引进的发展,促进建材、冶金、机械等基础工业的发展,并促进纺织、电子、家具、装饰等行业的发展;房地产业对各种消费服务市场也有相关的启动效益,包括物业管理服务的兴起和发展,直接参与商业、旅店服务业活动,为城市第三产业注入新的活力;通过房地产业的投资向导作用,可以有力地促进城市基础设施、特别是市政公用枣、的发展,还能直接促进与城市基础发展相关的能源、通讯、交通运输等事业的发展,使整个困民经济的产业结构发生变化。凶此,房地产投资的乘数效应较大。房地产投资将增加对钢材、水泥、木材、玻璃、塑料制品等建筑材料的诱导性需求,同时也带动了对新型保暖吸声材料、防腐材料、防辐射材料及防水、耐火等新型材料的需求。据有关研究结果显示【,上海房地产开发每增加M蹲剩突崾笹增长元,投资乘数是全社会固定资产投资的其他部分投资乘数的抖唷由于房地产业的特殊性,受到资源稀缺性、不可再生性、供给缺乏弹性等特点的影响,因此房地产市场资金需求量大、周转期长,且受政治、社会影响较大,房地产业离不开