房地产风险模型
房地产投资决策E化风险模型研究
添加现金流调节系数后 的内部收益率 ：
Ｃ： 初始投资额。
ｎ第ｎ ： 年。
器 一０ １ ３ Ｃ
基本贴现率Ｋ 可以由资本成本代替 ， 其公式 为：
Ｋ： 长期借款资金成本。 Ｉ长期借款年利息率。 。 ：
Ｔ： 企业所得税税率 。
Ｋ＝Ｌ Ｔ ｌ Ｉ１ ） ￣－ （ （ （ ） 三 风险度分析模 型 各年现金流的期望值 ：
风险管理 Ｉ Ｓ Ｎ Ｇ ＭＥ Ｔ ＫＭＡ Ａ Ｅ Ｎ ＲＩ
房地产投 资决策 Ｅ化风险模 型研究
重庆理工大 学财会研 究与 开发 中心 杨 晓 宋小娟
金融政策 和土地政 策是对房地产影响最大的两个宏观 因素 。 基于对这两个因素的考虑 ， 本文对房地产投资风险进行 了分析 ， 建 立了分析模型及信息化下 的应用案例 。分析 中引入影 响因素—— 金融政策和土地政策 ， 通过对这两个 因素的估计 ， 出一个风险调 得 节系数 ， 结合财务分析中的净现值 ， 建立数学模型。
Ｎ Ｉ１ ＝０
缺货风险的存货管理模型后 ， 该管理体 系对于企业库存量的影响。 通过上面的研究发现 ： 在该管理体系下 ， 企业的库存量可以通过库
存量与期 望库存之间的差额 以及平均销售量企业可以有效调整订
ｃ Ｉ 初始库存 量 ｏ ＝
Ｒ Ｒ３ Ｓ ＝
货量 ，从 而使库存量及 时恢复到在企业存货决策所要求 的相对于 折现收益的最佳货物持有量 ， 这说 明了Ｅ Ｍ体系对企业存货管理 Ｒ
｝
渣 的 值 判 得 果 为 葡 ｄ 平作 断 ｛ 啕 结 ： 抹
某席 产项目 险 嗤 自 结 毛 地 风 § 境计 单 万 元
［］ １ 杜争：价值链 管理理念 下的存货管理 目标与模 型》 《 《 ，财会
房地产四象限模型解释
房地产四象限模型解释在房地产领域，一个重要的概念是“四象限模型”，它用来解释不同类型的房地产投资或发展项目的特点和潜力。
该模型将房地产项目按照风险和回报两个维度划分为四个象限，分别为核心、次核心、机会和边缘。
这四个象限分别代表着不同的投资风险和预期收益。
一、核心象限核心象限是指风险较低、回报相对稳定的投资项目。
这些项目通常位于繁华城市中心或主要商业区，拥有便利的交通、完善的基础设施和成熟的社区。
同时，核心象限的房地产项目也通常具有高品质的建筑、租户结构和稳定的租金收入。
这类投资项目适合稳健型投资者或长期持有者，其回报主要来自租金收益，而不是短期升值。
二、次核心象限次核心象限是介于核心和机会之间的投资项目。
这些项目通常位于城市的次要商业区或发展中的城市，具有一定的增值潜力。
次核心象限的房地产投资项目可能需要一些改造和提升，通过改善租户结构和更新建筑等手段来提高租金收入和资产价值。
这类项目的投资风险相对较低，收益也有一定的可预期性。
三、机会象限机会象限是高风险、高回报的投资项目。
这类项目位于发展中或边缘城市，拥有较高的增值潜力。
机会象限的房地产项目对投资者来说，需要较强的市场洞察力和风险承受能力。
这些项目可能涉及土地开发、重建或改造等较大规模的工程，投资回报主要来自于资产升值或销售利润。
尽管机会象限的投资风险较高，但合理的风险管理和精心策划可以带来丰厚的回报。
四、边缘象限边缘象限指的是市场风险极高、回报不确定的投资项目。
这些项目通常位于冷门或较为落后的地区，市场需求较弱。
边缘象限的房地产项目需要投资者具备强大的专业知识和经验，以及耐心和毅力。
这些项目可能需要长时间才能实现价值提升，投资者需要有充分的资源和远见来应对各种不确定性。
相对而言，边缘象限的投资项目可能面临较大的风险和挑战。
总结房地产四象限模型提供了一个有用的框架，用来评估和解释不同类型房地产项目的特点和潜力。
通过综合考虑风险和回报，投资者可以选择适合自己的投资策略和项目类型。
我国房地产行业的PEST模型分析
我国房地产行业的PEST模型分析班级：工商管理151、152班成员：焦娥肖、徐燕玲、王再强、张恒威、罗敏会、张晓曦、徐双双目录一、PEST分析简介 (3)二、我国房地产概况 (3)三、我国房地产的PEST模型分析 (5)（一）政治环境分析 (5)（二）经济环境分析 (10)（三）社会环境分析 (11)（四）技术环境分析 (11)四、总结 (13)一、PEST分析简介PEST分析是指宏观环境的分析，宏观环境又称一般环境，是指一切影响行业和企业的宏观因素。
对宏观环境因素作分析，不同行业和企业根据自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological)这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
政治环境包括一个国家的社会制度，执政党的性质，政府的方针、政策、法令等。
不同的国家有着不同的社会性质，不同的社会制度对组织活动有着不同的限制和要求。
即使社会制度不变的同一国家，在不同时期，由于执政党的不同，其政府的方针特点、政策倾向对组织活动的态度和影响也是不断变化的。
经济环境主要包括宏观和微观两个方面的内容。
宏观经济环境主要指一个国家的人口数量及其增长趋势，国民收入、国民生产总值及其变化情况以及通过这些指标能够反映的国民经济发展水平和发展速度。
微观经济环境主要指企业所在地区或所服务地区的消费者的收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素。
这些因素直接决定着企业目前及未来的市场大小。
社会文化环境包括一个国家或地区的居民教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观念等。
文化水平会影响居民的需求层次；宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行；价值观念会影响居民对组织目标、组织活动以及组织存在本身的认可与否；审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。
技术环境除了要考察与企业所处领域的活动直接相关的技术手段的发展变化外，还应及时了解：⑴国家对科技开发的投资和支持重点；⑵该领域技术发展动态和研究开发费用总额；⑶技术转移和技术商品化速度；⑷专利及其保护情况，等等。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着我国房地产行业的快速发展，房地产上市公司在市场中起着重要的作用，但随之而来的信用风险也成为了市场关注的焦点。
为了评估房地产上市公司的信用风险，我们可以采用KMV模型进行测度。
本文将通过介绍KMV模型的原理及在我国房地产上市公司中的应用，分析其在信用风险测度中的优势和局限性，并结合实际数据对我国房地产上市公司进行信用风险的具体测度。
【引言】房地产上市公司在我国经济发展中扮演着重要的角色，其信用风险具有一定的特殊性和复杂性。
针对房地产上市公司的信用风险，准确测度具有重要意义，可以为投资者、监管部门和公司自身提供重要的参考和决策依据。
KMV模型是一种基于结构化模型的信用风险测度方法，具有较为广泛的应用价值。
本文将对其原理及在我国房地产上市公司中的应用进行探讨。
KMV模型是由美国Kurtzman, Macavoy, Miller & Co. （简称KMV）公司于20世纪80年代初提出的，其核心思想是基于结构化模型，通过测度公司资产价值与债务价值之间的关系，从而计算公司的违约概率。
该模型主要包括三个组成部分：公司资产价值、债务价值和违约概率。
具体而言，它基于Black-Scholes期权定价模型，通过测度公司资产的波动性、资产价值以及债务价值，计算得到公司的违约概率。
在我国房地产上市公司中，KMV模型可以具体运用的步骤如下：对房地产上市公司的资产进行评估，包括不动产、土地储备、在建工程等；测度其资产的波动性，包括了行业风险、宏观经济环境等因素；然后，结合公司债务结构，测度其债务价值；通过KMV模型的公式计算得到公司的违约概率。
通过这一系列步骤，可以较为全面地测度房地产上市公司的信用风险。
【KMV模型在信用风险测度中的优势和局限性】KMV模型在信用风险测度中有着诸多优势。
该模型基于结构化模型，可以较为全面地考虑企业内部和外部因素对其信用风险的影响，能够更为准确地反映公司的实际违约情况。
房地产投资风险决策模型
１ 房地产投资决策方法分析 １ 以往房 地产 投资 决策方 法 的弊端 ． １ 以往房地 产投 资决策 主要 以盈 亏平衡 分析 、 感 陛分析 、 率 分析 等为 敏 概 基础 ， 有期 望值法 、 策树 法 、 主要 决 调整贴 现率 法 、 概率 法等 。 房地产投资决策不适宜采用期望值法和决策树法。 因为 ：） １重复性决策 是期望值法适用的前提条件， 而房地产投资决策属一次性决策。 ） ２期望值法 没有真正考虑风险 ， 期望值只是投资项 目的期望特征 。 ） ３期望值法没有考虑 决 策者对 风险 所持态 度 的不 同。 调整贴现率法简单易行 ， 似乎很合逻辑 ， 但这种方法将时间价值与风险 报酬混在一起， 特别是对远期现金流量贴现时 ， 复利计算方法使风险报酬率 扩大， 从而使风险因素被人为扩大。 概率法只给决策者提供了决策参考信息，并未给决策者提供在综合考 虑 效益 和风 险 的情 况下 进行决 策 的方法 。也 没有 考虑 不 同的决 策者 对 待风 险的态 度 的不 同。 以往 的方 法虽然 有一定 的 实际应 用价 值 ， 也都 存在 缺 陷 ， 但 都不 能说 真 正解决了房地产投资风险决策问题。 １ 期望 效用 法的优 势 ． ２ 期望效 用法是 风 险决策 的一 种科学 有效 的方 法 。期 望效 用法 指 出在 风 险条 件下 ， 智 的投资 者最佳 的投 资策 略就 是最 大期 望效 用 策略 ， 过 确 有理 通 定决策者的效用函数来计算各方案的期望效用值 ，并 以期望效用最大为准 则进行房地产投资决策 。效用是在有风险的情况下决策者对方案后果偏好 程度 的量化 ， 映 了决 策者 对决 策问题 的 主观意 图和倾 向 。 望效 用法 对决 反 期 策中的风险进行了进一步的分析，充分考虑了决策者对风险所持态度的不
房地产投资风险评估的FCIM模型
现， 这就组成了“串联响应模型”， 这种串 “很低”（ ８， ９， １０， １０） 。
连 概 率 曲 线 的 叠 加 称“ 概 率 加 法 ”。 如 工
假定评估者确定了定性指标并给出
程项目的某两个活动的费用为 Ｘ１ 和 Ｘ２， 该工程费用 Ｘａ＝Ｘ１＋Ｘ２ 的概率 Ｐ（Ｘａ）为：
风险评估结果， 则采用模糊处理可以得 到概率分布区间， 从而得出其概率分布
资风险概率估计 值之后， 就可以 估计出这些风险 因素至少出现一 个时基础指标项 目的风险概率曲 线。这些风险因 素在实际中的出 现机率是随机 的， 并联模型把 这些风险因素连 接起来， 并用并 联概率叠加模型 计算基础指标项 目的总风险。
第三步， 对 基础指标项目的 风险进行组合， 从而确定总指标 的风险曲线。
程度。 第一步， 将总指标分解为一套可供
分析的基本指标集合。 最初的分解是将总指标分解为主要
项目指标。组成主要项目指标的项目就 是一级指标项目。一级指标项目又可分 为两类： 一类是不能再进行分解的， 或者
现带有随机性， 各因素可能出现， 也可能 不 出 现 ， 则 风 险 因 素 Ｘ１，Ｘ２，．．．，Ｘｎ 的 概 率 分 布 组 合 模 型 称“并 联 响 应 模 型 ”， 这 种 并 联 概 率 曲 线 的 叠 加 称“ 概 率 乘 法 ”。 概
退出风险 （Ｃ５）（ ０．１） 政策风险 （ Ｃ６） （ ０．０８）
自然风险 （Ｃ７）（ ０．０５）
国际风险 （Ｃ８）（ ０．０５）
子因素层 市场供求风险
（Ｃ１１）（ ０．４） 投资报酬率 （Ｃ１２）（ ０．１５） 地价风险 （Ｃ１３）（ ０．２５） 融资风险 （Ｃ１４）（ ０．１５） 国民经济状况变动 风险（ Ｃ１５） （ ０．０５） 管理者素质和经验
房地产业税收风险识别模型与案例
房地产业税收风险识别模型与案例一、行业介绍行业定义：房地产开发与经营业务行业现状：国民经济主导行业税收占比高（地税）宏观调控企业类型：按经营内容和方式，分为房产开发企业、房地产中介服务企业、物业管理企业按经济性质，分为股份制、私营、外资企业等按经营范围，分为房地产综合企业、房地产专营企业、房地产项目企业工艺流程（营销方式）：房地房产开发流程主要分为：房地产开发准备、房地产开发实施、房地产营销、项目结束清算四个阶段（各阶段事项流程复杂，涉及国土、建设、环保、供电、供水等多个部门和行业——第三方信息来源）房地产企业营销方式分为：开发商自行销售、委托代理代销或包销，一般分为现房销售和期房销售两种销售形式，这也是房地产行业区别于其他行业的显著特征之一。
经营规律：需要大量资金投入（房地产开发经营是资金密集型行业）项目开发周期长（两三年）涉及部门多（土地招拍、项目立项、涉及审核、规划审批、施工招标、竣工验收、产品预售——国土、规划、建设、房管、电力、供水、供气、通信、销售代理等）风险大、高回报（受国家政策、市场环境影响大）涉税管理难点：企业采取各种手段，故意隐瞒利润逃避税收。
少计收入（少开不动产销售发票金额），多列成本（阴阳合同、虚开建安发票），延期核算（预收款和银行按揭款不记账或长期挂往来）财务水平影响财务核算规范性、全面性和准确性。
（对会计制度和税法差异理解有误，乱用会计科目，随意结转成本费用，少计收入）涉及专业协作单位多，税务机关专业性知识不了解，影响管理时效性。
（建筑、供水、供电、通信、项目审计等，税务机关难于掌控各专业项目成本构成，事后真实性核查难度大）二、主要税收风险领域1、风险领域识别准备阶段：房地产开发企业从成立和取得土地开始，到整备结束进行实质开发的时间段。
通过对国土部门的土地“招、拍、挂”信息进行分析，可能存在土地转让契税、印花税涉税风险和未及时、足额申报缴纳土地使用税的涉税风险。
开发阶段：房地产开发企业对项目进行建筑施工阶段。
房地产投资项目风险评价模型研究及应用
近） ， 则关联度大 ， 反之 ， 关联度就小 。待 评项 目 ）
卜
据经验 ， 确定销售 价格 和经营成 本变动 区 风险程 度对 于不 同项 目风 险程度 的关 联度 计
间使 ［ Ｏ ｌ％】 资和产量 的变动范 围是 算如下。 一１％，Ｏ ，投
卜２ ％，５ ， 式计算 ， 应风 险程度 等级 见 ５ ２ ％】公 相
式 为
Ｉ
，
筹
｛
， ．
（ 确定待评物元 三）
…
、 ，
对于项 目风险等级 ， 可把所检 测得到 的数
式 中 ， 是 评 价指 标相 对 于风 险因素 ｕ 据或分析的结果用物元 Ｒ表示 ， 为项 目的待 ６ 称
的敏感度。
评物元等级 。式 中 Ｒ表示项 目风 险等级 ，ｉ ） 表 （
陈立文 崔武文
三 房地产投资项目风险评价物元模型
根据物元分 析理论 ， 房地产 投资项 目风险
（ 确定经典物元 一）
，
的影响 ， 建立 了房地 产项 目投资 风险影响程度 则。通过对实例 的分析计算 ， 可靠 ， 果直 方法 结 观明 了 ， 合实 际 ， 符 为房地 产 项 目风险投 资提
供 了科学 ． 可靠 、 直观的评价方法 。
物元评 价模 型 ，并 且提 出了 风险程 度评 价 准 程 度评 价物元模 型描 述如下 ：
ｒ
， 。 ．
＝
ｌ ｊ
ｃ
ｊ ｃ ｌ
ｌ ＝ １
‘Ｌ ’ 。 ｝ ’
Ｊ） （ ３
二． 分析主要评价指标
式 中 Ｎ 为 所划 分 项 目投 资 风险 程 度 等 ｊ
风险性评价 指标 ，常用 的有 内部收 益率 、 级 ，对于 投资 项 目，Ｎ１ ，Ｎ ，Ｎ ｛ ，Ｎ ，Ｎ，
C001房地产行业的风险定量评价模型
收益
17．08
7．83
71 63
22．87
衡量每一元销
售收入中毛利
润所占的百
分比
(营业收入一营
业成本)／营业收
人×100％
38．12
21．97
53．81
37．22
10．总资产
报酬率
衡量资产总额
生成利润的总
体有效性
息税前利润／
[(期初资产总额
+期末资产总
额)／2]×100％
5．69资产
收益率
衡量投资者投
人企业的自有
房地产行业的风险定量评价模型
指标
描述
构成/公式
中位数
阈值下限（15%）
阈值上限（85%）
均值（70%阈值范围）
一、流动性财务指标
1．流动比率
衡量公司支付
其短期债务的
能力
流动资产／流动
负债
1 74
1．07
2．78
1 81
2．速动比率
衡量公司支付
其短期债务的
能力
(流动资产一存
货净额)／流动
负债
0．48
O 25
资本获取净收
益的能力
(净利润／平均净
资产)×100％
8．90
O．35
20．36
8．81
12．投入资
本回报率
衡量所有者在
公司投资的回
报率
归属于母公司股
东的净利润／
[(期初全部投入
资本+期末全部
投人资本)／2]
×100％
4．29
O．51
10．91
4．90
13．市盈率
风险评估模型蒙特卡洛模型
风险评估模型蒙特卡洛模型风险评估模型是指对某项工程或项目进行全面的风险评估，并确定其可能存在的各种风险因素。
这种模型属于科学调研的范畴，可以帮助人员更好地针对风险开展应对措施，从而减少风险发生的概率。
而蒙特卡洛模型则是一种通过随机模拟方法来分析概率与统计量的工具。
该模型以统计学方法为基础，通过大量随机抽样的方式来评估复杂系统的不确定性。
因此，蒙特卡洛模型可以在科学性和可操作性方面为风险评估提供很大的帮助。
在实际应用中，风险评估模型和蒙特卡洛模型往往是结合使用的。
其中，风险评估模型通常在项目开始时使用，用于评估项目所面临的各种风险因素。
而蒙特卡洛模型则常常在项目实施的过程中使用，用于评估项目实际发展过程中可能出现的各种变化和不确定性。
蒙特卡洛模型的基本原理是通过随机分布来模拟未知条件的概率分布，然后基于这些随机结果来模拟风险。
这种模拟通常会进行多次，每次使用不同的随机值以获取更为真实和可靠的数据。
对于风险评估，该模型主要用于模拟多变量和难于预测的风险因素。
举例来说，在房地产开发项目中，风险评估模型可以用于预测市场波动、政策变化、自然灾害等各种风险因素。
而蒙特卡洛模型可以用于模拟开发过程中的建筑成本变化、施工周期变化、销售周期延长等难以预测的因素。
这些数据可以帮助开发商预估项目的风险水平，并制定相应的风险管理策略。
从方法论的角度来看，蒙特卡洛模型可以采用多种方法来实现。
其中，离散事件仿真（DES）和连续事件仿真（CES）是两种常见的方法。
在实际应用中，选择哪种方法要根据具体情况而定。
总之，风险评估模型和蒙特卡洛模型虽然有不同的数据分析方法和应用场景，但它们的目标都是为了提高项目的风险管理能力。
在实际使用过程中，我们可以根据具体情况灵活应用这两种模型，以期达到更好的风险管理效果。
房地产五力模型分析
（四）替代品的威胁
现有条件下，房地产行业中的房屋、住 宅等建筑几乎不存在替代品，在此对替代 品的威胁不做分析。
（五）当前竞争对手之间竞争的激烈 程度
1.同行企业的数量 同行企业的数量越多，该行业竞争越激烈。 一般情况下，某地房地产行业都是由房地产市场 上几个巨头垄断着，但难免会有新的同行挤进市 场，加剧竞争，而能够把成本领先和差异化融合 在一起，对于维持企业竞争优势是至关重要的。 与单纯依赖某一主导战略的企业相比，能够成功 地执行成本领先与差异化战略整合的企业，会处 于一种更加有利的位置。
随着近年来房地产行业的高速发展房地产开发企业进行着大规模的跨地域扩张房地产企业的优胜劣汰进程加快企业之间的分化重组加剧行业集中度快速提升公司的管理幅度迅速加大企业业务间关联的复杂性急速增加房地产行业将逐步从一个新型产业走向成熟成为我国的支柱产业
中国房地产行业“五力模型”分析 及未来发展前景
第二组
波特“五力模型”
通过对房地产行业五力模型分析可知，房地产 业是一个十分有吸引力的行业，这也是房地产业成 为热点原因所在。随着近年来房地产行业的高速发 展，房地产开发企业进行着大规模的跨地域扩张， 房地产企业的优胜劣汰进程加快，企业之间的分化 重组加剧，行业集中度快速提升，公司的管理幅度 迅速加大，企业业务间关联的复杂性急速增加，房 地产行业将逐步从一个新型产业走向成熟，成为我 国的支柱产业。
3.资本要求。在新的行业竞争，要求企业有足 够的资源投入。即使新的行业很有吸引力，企业 也可能没有足够的资本成功进入市场，寻求合适 的市场机会。而房地产业就是这样的企业，它要 求企业有足够、大量的资源投入，否则要进入房 地产业也是很困难的。 4.政府政策。国家对房地产业的运行与操作规 则给予了相应的规定，作为新进入者要密切关注 政府的政策法规，从中权衡轻重，依政策办事。
房地产项目风险评估模型
房地产项目风险评估模型在当今的经济环境中，房地产项目的开发涉及巨大的资金投入和复杂的流程，面临着众多的不确定性和风险。
为了有效地管理和降低这些风险，建立一个科学、全面的房地产项目风险评估模型至关重要。
房地产项目风险可以大致分为市场风险、政策风险、技术风险、财务风险、管理风险等多个方面。
市场风险包括市场供求关系的变化、房价波动、竞争对手的影响等。
政策风险则涵盖土地政策、税收政策、金融政策等的调整。
技术风险可能涉及项目设计的合理性、施工技术的可行性以及建筑质量问题。
财务风险包括资金筹集困难、成本超支、资金回笼缓慢等。
管理风险则包含项目团队的能力、沟通协调问题以及决策失误等。
要构建一个有效的房地产项目风险评估模型，首先需要明确评估的目标和范围。
这意味着要确定评估的是整个项目的风险，还是特定阶段或特定方面的风险。
例如，是评估项目的开发前期风险，还是销售阶段的风险，或者是项目的长期运营风险。
在确定目标和范围后，接下来是收集相关的数据和信息。
这包括市场调研数据、政策法规文件、项目技术资料、财务报表以及类似项目的经验教训等。
这些数据和信息的准确性和完整性对于评估结果的可靠性起着关键作用。
对于市场风险的评估，可以通过对当地房地产市场的供需情况进行分析。
了解当地的人口增长趋势、经济发展状况、居民收入水平以及现有房地产库存等因素，预测未来的市场需求和价格走势。
同时，关注竞争对手的项目规划和营销策略，评估市场竞争的激烈程度。
政策风险的评估需要密切关注国家和地方政府出台的相关政策。
土地政策的变化可能影响项目的土地获取成本和开发进度，税收政策的调整会对项目的利润产生直接影响，金融政策的变动则可能影响项目的融资渠道和成本。
技术风险的评估要依靠专业的技术人员和工程师。
对项目的设计方案进行审查，确保其符合相关的规范和标准，同时具有良好的实用性和可操作性。
在施工过程中，要监督施工技术的应用，确保工程质量，防止出现因技术问题导致的返工和延误。
房地产行业税收风险监控模型建立与应用课件
三、房地产行业税收风险监控模型案例分析应用
1
一、重点行业税收风险监控模型构建原理
1.几个问题的梳理 2.行业风险监控（评估）模型建立原则 3.行业税收风险监控模型结构及包含要素 4.标准化模型经验成果
2
1.关于几个问题的梳理 税收风险监控抑或税收风险评定 税收风险监控模型与纳税评估模型的区
房屋的开发与经营
房屋的开发是指城市的各种房屋的的开发建设。 房屋的经营从广义讲是指从房地产开发到售后服 务的全过程。从狭义上讲仅仅指房地产的出售、 租赁和抵押。
房地产开发企业的生产和经营分为三个阶段:
前期准备阶段：
购买国有土地使用权和办理一系列许可证明。包 括：
开发项目立项审批(发改委：项目建议书、可行性 研究报告)；
建筑施工阶段： 开发商委托建筑施工企业按照合同约定组 织施工建设。项目竣工，报请有关主管部门 进行综合验收，并取得竣工备案登记证明。
综合验收部门：质检站、规划局、消防、 人防、设计方、施工方、监理、房地产。
开发产品销售阶段：
开发商通常采用预售和现房销售两种方式出售 开发产品。
开发产品预售，需要取得市房产管理部门核发 的《开发产品预售许可证》。
房地产开发项目，从取得土地到最终销 售，一般需要几年甚至更长时间，而以出 租方式经营的，投资回收期更长。
据国家统计局统计，2002年，全国房地产开发企业 直接使用金融机构资金（含按揭贷款）占全部开发建 设资金比例达50%左右，拖欠占用施工企业资金占比 22%，平均资产负债率为72%，比工业企业高出16个百 分点。
开发建设房地产项目，应当严格遵守法 律、法规规定和建筑工程质量、安全标准 以及建筑工程勘察、设计、施工技术规范 。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度在我国房地产市场，房地产上市公司作为重要的参与者之一，具有较高的信用风险。
为了准确测度房地产上市公司的信用风险，可以采用KMV模型。
KMV模型，全名为Krein-Milman-Vasicek模型，是一种用于测度公司信用风险的经济学模型。
该模型基于公司的资产价值与债务价值之间的关系，通过评估公司的违约概率来测度信用风险。
KMV模型的核心思想是通过建立公司资产价值与债务价值之间的关系来测度公司的违约概率。
该模型假设资产价值服从一个随机过程，并且公司违约的边界为公司资产价值与债务价值之间的某个阈值。
当资产价值低于该阈值时，公司将面临违约风险。
在测度我国房地产上市公司的信用风险时，可以按照以下步骤进行：从各家房地产上市公司的财务报表中获取公司的资产价值和债务价值数据。
资产价值可以通过计算公司的净资产值来获得，而债务价值可以通过计算公司的负债总额来获得。
基于获取的资产价值和债务价值数据，可以计算公司的资产负债比。
资产负债比反映了公司债务相对于资产的比重，是衡量公司财务风险的一个重要指标。
然后，可以通过使用KMV模型的方法来测度公司的违约概率。
具体而言，可以利用KMV模型中的违约边界公式计算出公司的违约概率。
该公式基于公司的资产负债比和违约边界。
可以根据计算得到的违约概率来评估房地产上市公司的信用风险水平。
通常情况下，违约概率越高，公司的信用风险越大。
需要注意的是，尽管KMV模型是一种较为常用的评估公司信用风险的模型，但它仅仅是一种估算方法，而非铁证。
在使用该模型进行信用风险测度时，应该结合其他因素进行综合评估，以获得更加准确的结果。
基于KMV模型可以测度我国房地产上市公司的信用风险。
通过获取公司的资产价值和债务价值数据，并结合公司的资产负债比和违约边界公式，可以计算出公司的违约概率，进而评估其信用风险水平。
商业银行房地产开发贷款项目风险评估模型
商业银行房地产开发贷款项目风险评估模型随着经济的迅速发展和城市化的快速推进，房地产成为了重要的产业之一。
在城市化进程中，商业银行被认为是房地产开发最重要的资金来源之一，因此商业银行的房地产开发贷款业务也相应的成为了一个不可忽视的重要领域。
但是，房地产开发贷款这样的金融业务，其风险也是比较大的，为了最大限度地减少银行房地产开发贷款产生的风险，商业银行需要建立有效的风险评估模型，从而更好的审查申请房地产开发贷款的借款人。
一、商业银行房地产开发贷款项目风险的来源1.市场风险市场风险是指由于市场的变化，导致房地产项目市场价值下降的可能性。
市场风险包括房地产市场经济周期性变化、地区市场转型和自然灾害等。
2.信用风险信用风险是指客户不能或不愿意按照合同和约定偿还贷款本金和利息的风险。
信用风险是银行目前面临的最大风险之一，特别是在房地产行业，银行需要谨慎考虑每一个借款人的还款能力，避免损失。
3.操作风险操作风险通常是与商业银行内部运作有关的风险，例如，不完善的内部控制导致的不良后果以及不当人员行为所造成的影响等。
二、商业银行房地产开发贷款项目风险评估模型建立1.评估指标体系设计对于银行而言，合理而完整的评估指标体系无疑是很有必要的。
鉴于房地产开发贷款的特殊性，评估指标必须具备以下特征：（1）风险权重不同：不同的指标对风险的影响力是不一样的，因此需要对指标进行合理的权重赋值。
（2）全面性高：评估指标需要覆盖所有可能影响风险的基本和附加因素。
（3）可操作性强：指标必须是可测量和可比较的，方便银行内部和外部的对比参考。
2.模型建立基于评估指标体系的设计，可以建立相应的模型对房地产开发贷款项目进行风险评估。
常用的模型是打分模型、中性网络模型和回归模型，三种模型的优缺点和适用场景略有不同。
（1）打分模型打分模型是通常被用于信用评估的模型，由一组权重值和对应分数构成。
通过输入预测的变量值，每个值会有一个对应的分值，所有的分数加起来就形成了一个总分数，这个分数用于评估一个特定的客户的信用等级。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度KMV模型是一种用于测度信用风险的模型，可以用于评估我国房地产上市公司的信用风险。
本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
我们需要了解KMV模型的基本原理。
KMV模型是基于距离到违约（Distance to Default，DTD）的理论开发的。
DTD是指债务人违约的概率与其个体特征之间的距离，即债务人偿还能力与最低偿还要求之间的偏离程度。
KMV模型通过测量债务人表现的预期损失来评估其违约概率。
在应用KMV模型进行信用风险测度时，需要估计两个关键参数：债务人资产价值和资产价值波动率。
对于我国房地产上市公司来说，债务人的主要资产通常是其房地产项目。
我们可以通过评估房地产项目的价值来估计债务人的资产价值。
这可以通过对房地产项目进行市场估值或基于收益法进行估计。
资产价值波动率可以通过历史数据或市场波动率进行估计。
在确定债务人的违约边界时，可以考虑多种因素。
债务人的市场份额和行业地位反映了其偿还能力。
财务指标如偿债能力、盈利能力和现金流量情况也是评估债务人偿还能力的重要参考。
外部因素如宏观经济环境和政策环境也对债务人的违约概率产生影响。
基于以上参数和指标，我们可以利用KMV模型计算出每个房地产上市公司的违约概率。
根据违约概率的高低，可以将公司划分为不同的信用风险等级，以便投资者和金融机构进行风险管理和决策。
需要注意的是，KMV模型只能提供对违约概率的估计，而不能直接测度违约损失的大小。
在进行信用风险测度时，还需考虑到其他风险因素，如违约损失率和违约的冲击。
模型的输入参数和估计方法也需要根据具体情况进行合理选择和调整。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度需要估计债务人资产价值和资产价值波动率，并综合考虑市场地位、财务指标和外部因素来确定违约边界和计算违约概率。
这将帮助投资者和金融机构更好地理解和管理房地产上市公司的信用风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险测度随着中国房地产市场的快速发展，房地产上市公司的信用风险也日益凸显。
在当前经济形势下，房地产行业的信用风险测度一直备受关注，因此有必要对房地产上市公司的信用风险进行测度和评估。
KMV模型是一种常用的信用风险测度模型，本文将基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度。
KMV模型是一种债务违约风险的测度模型，它基于公司股票的波动率和债务的价值来测度企业的信用风险。
将该模型应用于我国房地产上市公司的信用风险测度，需要分析以下几个方面：一、数据收集和准备需要收集相关的公司数据，包括股票价格、市值、债务结构、盈利能力等。
还需要收集宏观经济数据，如GDP增长率、利率变化等。
这些数据是进行信用风险测度的基础，也是KMV模型的关键输入。
二、计算波动率KMV模型的关键在于计算公司股票的波动率。
股票的波动率反映了市场对公司未来盈利能力的不确定性，也是测度公司信用风险的重要指标。
通过历史股价数据可以计算出股票的波动率，这将作为测度企业信用风险的重要指标。
三、计算债务价值债务价值是指公司的债务对未来现金流的折现值。
通过计算债务的价值和债务的违约概率，可以得出公司的债务违约风险。
债务价值的计算需要考虑公司的债务结构、还款期限等因素，以及宏观经济环境的影响。
四、测度公司信用风险在获得了波动率和债务价值等关键指标后，可以利用KMV模型计算公司的违约概率和信用风险。
违约概率的计算基于公司的债务价值和波动率，可以根据违约概率的大小来评估公司的信用风险水平。
五、风险控制和管理在对公司信用风险进行测度后，需要及时采取措施来控制和管理风险。
通过对不同公司的信用风险进行比较，可以找出风险较高的公司，并采取相应的措施来降低其信用风险。
还可以通过多元化投资或者购买信用风险衍生品来规避风险。
基于KMV模型对我国房地产上市公司的信用风险进行测度，需要充分考虑公司的股票波动率、债务价值、违约概率等因素，并及时采取措施来控制和管理风险。
房地产开发投资风险评估模型
房地产开发投资风险评估模型在当今的经济环境下，房地产开发投资一直是一个重要的领域，然而，房地产投资也存在着一定的风险。
为了更好地评估房地产开发投资的风险，许多专家和研究人员已经开发了各种评估模型。
本文将介绍一种常用的房地产开发投资风险评估模型，并分析其优势和局限性。
房地产开发投资风险评估模型是一种量化分析工具，旨在帮助投资者评估和衡量房地产开发项目的风险水平。
该模型通常基于多种因素，包括市场需求、项目特点、政策环境以及投资者的预期利润等。
首先，该模型会考虑市场需求因素。
房地产项目的市场需求越大，项目成功的可能性就越高。
因此，评估模型会分析相关市场数据，如人口增长、就业率、收入水平和购房意愿等。
这些数据将有助于评估项目的市场前景，并预测潜在的销售额。
其次，评估模型还会考虑项目特点。
这些特点包括项目规模、地理位置、建筑质量以及与周边环境的配套设施等。
这些因素将对项目的可行性产生重要影响。
评估模型将会对这些因素进行综合评估，以确定项目在实施阶段可能面临的困难以及成功的潜力。
此外，政策环境也是评估模型中不可忽视的因素。
政府的政策和规定会对房地产市场产生重要影响。
评估模型会分析政策环境，如土地供应、融资政策以及相关的法律合规等。
这些因素对项目的可行性和收益水平都会产生显著的影响，因此必须被纳入评估模型的考虑范围内。
最后，评估模型还需要考虑投资者的预期利润。
这是因为每个投资者对于收益和风险的态度可能是不同的。
一些投资者可能更为保守，希望获得稳定的回报，而另一些投资者则可能更为进取，追求更高的回报率。
评估模型将通过分析投资者的预期利润和风险偏好，从而帮助他们做出更明智的投资决策。
尽管房地产开发投资风险评估模型具有一定的优势，但也存在一些局限性。
首先，模型的预测结果受到数据的限制和不确定性的影响。
如果数据质量较低或缺乏足够的历史数据来支持分析，模型的准确性可能会受到影响。
其次，评估模型不能完全预测未来的市场变化和政策变动。
房地产市场的风险评估和模型
房地产市场的风险评估和模型随着经济的快速发展和城市化进程的加速推进，房地产市场的风险评估变得越来越重要。
投资者和政府机构都需要了解房地产市场的风险情况，以制定相应的政策和投资决策。
本文将探讨房地产市场风险评估的方法和模型，并介绍其在实际应用中的意义。
一、风险评估方法1. 基本面分析通过对市场供需关系、政策环境和经济指标等进行综合分析，评估房地产市场的基本面情况。
这种方法可以帮助投资者了解市场的整体风险水平，但具有较大的主观性。
2. 技术分析利用图表、趋势线和统计分析等工具，研究市场的历史价格和成交量，从而预测未来的市场走势。
技术分析方法主要关注市场的短期波动，对于长期投资决策的风险评估有一定的局限性。
3. 量化模型通过建立数学模型，结合市场数据和经济指标，量化评估房地产市场的风险水平。
这种方法可以提高评估的客观性和准确性，但需要大量的数据和专业知识支持。
二、风险评估模型1. 基于风险价值VaR的模型VaR（Value at Risk）是衡量投资损失风险的一种方法，可以帮助投资者估计在给定的置信水平下，投资组合可能的最大损失额。
将VaR 模型应用于房地产市场的风险评估，可以帮助投资者了解投资组合在不同市场环境下的风险敞口。
2. 基于概率模型的模型利用概率模型，如ARIMA模型、GARCH模型等，对房地产市场的价格变动进行建模和预测，从而评估市场的风险水平。
这种模型可以帮助投资者把握市场的动态变化，提前预警市场风险。
3. 综合模型综合考虑基本面分析、技术分析和量化模型等多种评估方法，建立综合模型来评估房地产市场的风险水平。
通过综合多个模型的研究结果，可以提高风险评估的准确性和可靠性。
三、风险评估的意义1. 指导投资决策房地产市场的风险评估可以帮助投资者了解市场的风险特征和波动性，从而制定相应的投资策略和风险控制措施。
投资者可以根据评估结果，调整投资组合的配置，降低投资风险。
2. 监测市场风险政府机构可以利用房地产市场的风险评估结果，及时监测市场的风险水平，采取相应的政策措施。
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投影寻踪模型
房地产风险评价的投影寻踪模型的建模过程包括如下 4 个步骤:
步骤1 : 方案评价指标值的归一化处理。
设研究方案集为{ x ( i , j) , i = 1 , 2 , ⋯ , n; j = 1 , 2 , ⋯ , p} 。
其中x ( i , j) 为第i 个方案第j 个评价指标值, n , p分别为方案的数目和评价指标的数目。
为消除各评价指标的量纲和统一各评价指标的变化范围, 对评价指标可采用式( 7 ) 进行极值归一化处理:c( i , j) = [ x( i , j) - x min ( j) ]/ [ x max ( j) - x min( j) ]( 7 )式中:x min ( j) 和x max ( j) 分别为方案集中第j 个评价指标的最小值和最大值。
通过式( 7 ) 得到的x ( i , j)统一为[ 0 , 1 ] 区间上的越小越优型评价指标。
而对于越大越优型评价指标则按式( 8 ) 进行极值归一化处理:c( i , j) = [ x max ( j) - x( i , j) ]/ [ x max ( j) - x min( j) ]( 8 ) 步骤2 : 构造投影指标函数。
PP 模型就是把p维数据{ x( i , j) | j = 1 , 2 , ⋯ , p} 综合成以a =[ a(1) ,a(2) ,⋯ , a( p) ] 为投影方向的一维投值z( i) =∑pj = 1a( j) c i , j ( i =1 , 2 , ⋯, n)( 9 )然后根据{ z ( i) | i = 1 , 2 ⋯ , n} 的一维散布图进行方案优选。
z( i)为单位长度向量的综合投影值,其散布特征应当为: 局部投影点尽可能密集, 最好聚成若干个点团; 而在整体上投影点团之间尽可能散开。
为此, 投影指标函数可取Q( a) = S z = [ ∑ni = 1( z( i) - ?z)2 / n] 0 . 5( 10 )式中:S z 为投影值z( i)的标准差; z 为{ z ( i) | i = 1 , 2⋯ , n} 系列的均值。
步骤3 : 优化投影指标函数。
当给定方案集时,投影指标函数Q ( a) 只随投影方向a 的变化而变化。
不同的投影方向反映不同的数据结构特征, 最佳投影方向就是最大可能暴露高维数据某类特征结构的投影方向。
通过求解投影指标函数最大化问题可估计最佳投影方向, 即max Q( a) = S z = [ ∑ni = 1( z( i) - ?z)2 / n] 0 1 5( 11 )s. t.∑pj = 1a( j) = 1 , a( j) ∈[ 0 , 1 ]( j =1 , 2 , ⋯, p)这是一个以a =[ a(1 ) , a( 2) ,⋯ , a( p) ] 为优化变量的复杂非线性优化问题, 用常规优化方法处理比较困难[ 2, 3 ] 。
模拟生物优胜劣汰规则与群体内部染色体信息交换机制的加速遗传算法( RAGA )[ 4 ] 是一种通用的全局优化方法, 用它来求解上述问题较为简便和有效。
步骤4 : 进行方案优选。
把由步骤3 求得的最佳投影方向a3( j) 代入式( 9 ) 后, 即得各方案的投影值z3( i) 。
显然, z3( i) 值越大对应的方案i 越优。
对z3( i) 值从大到小排序, 最大的值z3( i) 所对应的方案i 就是最优方案。
VaR 的涵义及计算方法VaR（Value-at-Risk）方法,又称风险价值方法，其涵义指：VaR 就是在一定的持有期及置信度内，某一投资组合所面临的最大损失。
其数学表达式为：Prob （△P≦VaR）=α（1）其中：△P 表示某一金融资产或资产组合在持有期△t内的价值损失，VaR 为在置信水平α下的风险价值。
即对某一金融资产或资产组合，可以α的可能保证其最大预期损失△P 不超过VaR。
定义P 0 为某一金融资产的初始价值，P t 为某一金融资产的后期价值，R 是持有期内的收益率，该金融资产的价值为P t = P 0 ×（1+R）。
如果在某一置信水平α下，该金融资产的最低价值为P*= P 0 （1+R*），其中R*为最低收益率。
则根据VaR 的定义可以求出一般分布下的VaR：VaR=E（P）-P*=P×（E（R）-R*）（2）其中E（P）为期望价值，E（R）为期望收益率。
关于VaR 计算方法的选择，在下文中选择用简单历史模拟法建立VaR 模型来度量上海市房地产泡沫风险。