基于改进遗传算法的房地产投资项目风险评价模型

价值工程

0引言

房地产项目投资的特点是投资量大、周期长、影响因素复杂，投资方在决策时往往较为谨慎，因为一旦出现决策失误其损失将会非常巨大。

从宏观上看，投资项目的风险评价具有全方位、系统化的特征，但另一方面，这一过程中又包含着科学细致的定量化分析的内容。当前国内在房地产风险评估上主要采用的方法有层次分析法、灰色系统分析法、模糊综合评价法等。这些方法的不足之处是其评价结果容易受到人的主观因素的影响。遗传算法因具备了自组织与自适应的特点，其应用领域不断扩大。下面笔者将对房地产项目投资风险评价体系以及遗传运算的运用进行介绍。

1房地产项目投资风险及评价指标体系

1.1房地产项目投资风险房地产项目投资风险指的是由于房地产市场存在许多不确定因素，投资者可能会因此而遭受损失。这种可能性是不利事件发生的概率及其后果的函数，它包括投入资本的损失和预期收益与期望值存在差距。

1.2房地产项目投资风险评价指标体系在房地产风险指标的划分上，根据导致风险因素的性质不同，可以划

分为经济风险指标、

社会风险指标、技术风险指标和自然风险指标。

经济风险指标中所包含的不确定因素主要与经济环境和经济发展有关。社会风险指标指的是由社会区域政策变动、城市规划变动以及公众干预等。人文社会环境的变动，带动房地产市场随之变动，使地产投资商可能因此蒙受经济损失的风险指标。技术风险指标实际是地产项目建设因劳务供求关系的变化、施工技术的可行性和机具设备的更新等技术因素而受到的影响的风险指标。自然风险指

标，是指在房地产的建设阶段与运营阶段，由地质状况、

地域环境的变化以及诸多不可抗力的自然因素，使房地产投资与经营蒙受损失的风险指标。

2遗传算法介绍

遗传算法源于生物遗传学，是一种借鉴生物界适者生存，优胜劣汰的进化规律演化而来的随机化搜索方法。与以往的优化算法相比，遗传算法的特别之处和优点在于：

第一，遗传算法没有使用参数本身，而是使用问题参

数的编码集进行工作。

当在连续函数的优化计算中运用遗传算法时，位串长度和编码方法不仅影响着计算精度，而且还影响着群体中个体之间的距离，并对全局极值的求解造成直接影响；

第二，与传统优化算法不同，遗传算法从问题解的串集进行寻优，而不是从单个解开始，使得覆盖面扩大，有利

于全局择优。因此，

遗传算法适合求解规模较大的问题；第三，遗传算法仅使用适应度函数值来评估个体，不需要其它任何先决条件或辅助信息，其操作简单，应用范围较广；

最后，遗传算法没有采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来工作。这种方法适合用来处理离散型变量优

化问题。遗传算法包含三个基本遗传算子，

即：①选择：作为遗传算法的一个重要算子，选择体现了优胜劣汰、适者生存的原理。其基本逻辑是适应性强的个体有更高的概率为下一代贡献个体，也就有更大的概率被选作下一代的父本。选择算子能够很好地推动进化过程，因为在选择后得到的新群体，其平均适应性将高于原群

体。首先，

将随机产生的初始群体按由好到坏排列m 个个体，再将最好个体的选择概率定义为q ，

p j =（1-q ）j-1

，q ′=q/[1-(1-q)m ]，pp j =j

k=1Σp k ，随机数ξ∈(0,1)，若pp j-1刍ξ燮pp j ，选

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—作者简介：严蓓俊（1986-），男，上海人，从事房地产投资项目管理

工作与研究；杨星光（1983-），男，山西长治人，工程

师，从事工程项目管理与咨询工作与研究。

基于改进遗传算法的房地产投资项目风险评价模型

Risk Evaluation Model of Real Estate Investment Project Based on Improved Genetic Algorithm

严蓓俊①YAN Bei-jun ；杨星光②YANG Xing-guang

（①上海万得信息技术股份有限公司，上海200120；②上海建科工程咨询有限公司，上海200032）

（①Shanghai Wind Information Co.，Ltd.，Shanghai 200120，China ；②Shanghai Jianke Engineering Consulting Co.，Ltd.，Shanghai 200032，China ）

摘要：房地产投资项目风险具有特殊性，在借鉴和总结前人研究成果的基础上，利用改进的遗传算法来研究房地产项目投资中

的风险，将房地产风险量化，进行风险评价。这种方法具有自组织与自适应等优点，克服了主观因素多的缺点，提高了评价的精确

度，从而给管理者提供更为合理的参考依据，使投资决策更为科学。

Abstract:Real estate investment project risk has particularity.In reference and summarizing the predecessors'research results,the paper uses improved genetic algorithm to study the real estate investment project risk,quantifies the real estate investment project risk,and makes risk evaluation.The method has the self organization and adaptive etc.,overcomes the shortcomings of subjective factors,and improves the accuracy of the evaluation,so as to give managers more reasonable reference basis,and make the investment decision-making more scientific.

关键词：房地产项目投资；风险分析；遗传算法Key words:real estate project investment ；risk analysis ；genetic algorithm 中图分类号：F293.3文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）03-0162-02

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