经济学经济学理论毕业论文 基于可信性理论的房地产经济不确定信息研究

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1、湖南师范大学本科毕业论文考籍号：XXXXXXXXX姓名：XXX专业：经济学经济学理论论文题目：基于可信性理论的房地产经济不确定信息研究指导老师：XXX二〇一一年十二月十日　内容摘要：近十年来，我国的房地产投资发展迅速，普遍激增的房价不断推动当前房地产投资规模的直线增长，炒房现象十分严重，从而使得许多城市的大量新建住房闲置。要想稳妥地进行房地产投资就需要对这些不确定性信息进行合理有效地处理。本文基于可信性理论将采用模糊变量来处理这些不确定性信息。基于该理论，本文提出一类新的带有模糊参数的房地产投资期望值模型来处理房地产经济中的不确定信息。另一方面，通过目标函数的一些性质将提出的模

2、糊房地产投资问题转化为一个等价的线性形式，从而可以利用经典的线性规划算法进行求解。最后，列举一个房地产投资问题的实例并通过Lingo软件进行求解。　　关键词：可信性理论房地产投资期望值模型线性规划Lingo软件　　　　可信性理论研究现状　　　　近十年来，我国的房地产投资发展迅速，普遍激增的房价不断推动当前房地产投资规模的直线增长，炒房现象十分严重，从而使得许多城市的大量新建住房闲置。城市中大量低收入群体买不起房的现象已逐渐成为当前房地产经济中的突出问题。为了更好地管理当前的房地产投资市场，国家已经陆续出台了许多控制房价过快增长的相关政策，以便从各个方面缓解当前城市未购房居民的买

3、房压力。众所周知，当前形势下的房地产投资存在极大的风险性。为了更好地进行房地产投资就必须充分掌握当前影响房地产投资的各种有效信息，不能盲目进行投资建房，一旦房源严重过剩势必会大量积压闲置，直接影响与房地产投资有关的部分行业的正常运营。事实上，房地产投资受土地、人力、物力、财力以及市场需求等诸多不确定性信息的影响，因此，要想稳妥地进行房地产投资就需要对这些不确定性信息进行合理有效地处理。为了很好地处理房地产投资中的各类不确定性信息，本文基于可信性理论将采用模糊变量来处理这些不确定性信息。　　自从Zadeh在1965年首先提出模糊集的概念以来，许多学者就开始了模糊集理论的研究工作并

4、且使其在理论和应用上都得到了迅速地发展。后来，Bellman和Zadeh在数学规划的基础上第一次提出了模糊规划的概念，他们的先驱工作使得模糊环境下的数学规划理论得以迅速的发展。基于可能性理论，许多学者已经研究了大量模糊环境下的房地产投资组合问题，并且得到了许多有意义的模糊房地产投资优化模型以及一系列模型的性质和求解模型的各种相关算法。基于可能性测度，Liu和Liu在2002年提出了可信性测度的概念并且有效地丰富了现有的模糊优化理论。经过许多学者近十年的努力，可信性理论已经在理论和应用方面有了较大的发展。本文的目的是提出一类新的带有可信性限制的模糊房地产投资期望值模型。另一方面，

5、本文将可信性理论作为模糊优化的理论基础，讨论模糊房地产投资期望值模型目标函数的一些基本性质。本文通过目标函数的性质将模糊房地产投资期望值模型转化为一个等价的线性形式。最后，列举一个房地产投资问题的实例并应用Lingo软件进行求解。　　　　模糊房地产投资期望值模型　　　　本文首先给出模糊房地产投资期望值模型并且讨论模型的一些基本性质；另一方面，本节还将通过所建立模型的一些基本性质将模糊房地产投资期望值模型转化为一个经典的线性规划模型。为了建立房地产投资期望值模型，本文将采用下面的指标、参数和决策变量。　　n：建设住宅楼的种类数量。　　xi：建设第i种住宅楼幢数。　　ci：建设每幢

6、第i种住宅楼的单位利润。　　di：建设每幢第i种住宅楼所需的单位用地面积。　　D：建设i种住宅楼所需总的土地数量。　　ωi：建设每幢第i种住宅楼所需的单位人力劳动时间。　　W：建设i种住宅楼所需总的人力劳动时间。　　mi：建设每幢第i种住宅楼所需的单位机器使用时间。　　M：建设i种住宅楼所需总的机器使用时间。　　使用上面的各种记号，为了得到模糊房地产投资期望值模型，下面本文首先建立带有确定性系数的房地产投资模型：　　（1）　　根据以往房地产投资中的诸多经验，由于建筑原材料的价格、土地资源的有限性、房地产的市场价格以及建筑劳动者和各种机器的能力等不确定性因素，房地产投资决策者在有

7、限的条件下只能得到有限的不确定性信息资源；但是，当房地产投资决策者不能获得有效的不确定性信息资源势必会影响到房地产投资的最终利润。因此，房地产投资决策者要想准确而有效地描述现实的房地产投资环境并且最终能获得更大的房地产经济利润，房地产投资决策者就需要对当前房地产经济中出现的各种不确定性信息进行合理而准确地分析。基于以上的这些因素，本文考虑将建设各种住宅楼的利润c1，c2，……，cn分别看作相互独立的模糊变量。于是，可以得到房地产投资的模糊利润系数c1（γ），c2（γ），……，cn（γ），这里