基于svm的养老地产项目投资风险评价研究

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1、基于SVM的养老地产项目投资风险评价研究摘要：针对我国养老地产项B投资过程中资金需求量大、回收周期长且普遍缺乏开发经验等问题，提出将支持向量机(SVM)应用到养老地产项冃投资风险评价屮。并结合我国养老地产发展现状，建立基于SVM的养老地产项目投资风险评价模型。结果表明，该模型预测精度较高、运算速度较快，能够辅助养老地产开发企业在投资决策时及早预知风险，减少投资的盲目性，做出合适的决策。Abstract：Aimingattheproblemsofthelargeamountofcapitaldemand，longpaybackperiodandgenerallackofdevelopm

2、entexperienceintheprocessofChina’sendowmentrealestateinvestment,theapplicationofsupportvectormachine(SVM)intheevaluationoftheinvestmentriskofthepensionrealestateprojectisputforward.CombinedwiththecurrentsituationofChina’spensionrealestatedevelopment,theevaluationmodelofinvestmentriskofpensionre

3、alestateprojectsbasedonSVMisestablished.Theresultsshowthatthemodelhashighpredictionaccuracyandfastcalculationspeed.Itcanhelpthepensionrealestateenterprisespredictrisksinmakinginvestmentdecisiontoreduceblindnessintheinvestmentandmakesuitabledecisions.关键词：养老地产；风险评价；支持向量机Keywords:pensionestate；ris

4、kevaluation；SVM中图分类号：F293.3文献标识码：A文章编号：1006-4311(2017)11-0040-030引言随着人口老龄化程度的不断加剧，社会化养老H趋主流，而冃前我国传统的养老机构供给不足、类型单一、设施简陋且服务水平低下，难以满足大多数老年人的养老需求。如何积极应对人口老龄化，解决有限的养老资源与急剧增长的养老需求之间的矛盾，成为社会密切关注的问题。作为社会养老的一种形式一一养老地产，在此背景下应运而生。养老地产是我国实现居家养老、社区养老与机构养老相结合等社会化养老的有效载体和实现形式［1］,大力推行养老地产可以有效地缓解政府的社会保障压力，解决我国目

5、前所面临的社会化养老问题。养老地产作为特殊的新兴房地产行业，尽管其发展潜力巨大，但由于在我国尚处于探索和初步发展阶段，开发资金需求量大、回收周期长、市场定位不清晰且普遍缺乏开发全过程的经验，致使面临的风险因素复杂多样，给投资者带来巨大的风险损失。要想使养老地产在我国健康有序的发展，如何规避其投资风险，实现养老地产投资项目盈利成为目前亟待解决的问题。传统的风险评价方法有层次分析法［2］、灰色关联分析［3］、BP神经网络［4］等，但上述方法在实际运用中均存在一些不足，已不能满足养老地产项目投资风险管理的需要。支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)建立在结构风险最小

6、化原理基础上，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷［5］，以期实现经验风险和置信范围的最小化，从而获得良好的统计规律和更好的泛化能力。与传统方法相比，其具有很好的?棒性和预测能力，有效地解决了小样木、非线性的问题。故从养老地产实际出发，采用SVM方法对养老地产项目的投资风险进行评估度量，为养老地产项目的投资决策提供一定的支持。1养老地产项冃投资风险因素分析1.1养老地产项目投资风险因素1.1.1项目建设风险养老地产项目在整体规划建设方面要求很强的专业性，从项B选址、规划设计、配套设施等各力*面必须符合老龄消费群体的身体特质与心理需求［6,7］，比一般住宅功能更加

7、具体化、细节化。养老地产项冃建设风险主要包括：选址风险、适老设计风险、配套设施风险和区域规划风险等。1.1.2养老地产市场风险养老地产作为一个新兴的市场，由于老年人传统的养老观念并未改变，且对该产业知识的了解欠缺，尚未被社会真正接受和认可，这将直接影响项冃的售出量和租赁量，容易给投资者造成损失。养老地产项冃市场风险主要包括：市场供求风险、市场定价风险、养老市场认可风险和市场竞争风险等。1.1.3政策风险我国支持和鼓励养老地产的建设，近一两年国家已陆续出台不