基于人工免疫系统的房地产金融风险预警

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1、厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外，该学位论文为(“基于组织免疫的供应链风险管理研究”)课题(组)的研究成果，获得(国家自然科学基金71072054)课题(组)经费或实验室的资助，在()实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。)声明人(签名)．噶符∥11年乡月J2日’

2、厦门大学学位论文著作权使用声明本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。

3、(√)2．不保密，适用上述授权。(请

4、在以上相应括号内打“√"或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(签名)：2jD胆年∥月皿日萄戈争摘要房地产金融存在明显的风险，并且通过市场中不同参与主体之间的博弈不断膨胀，可能对整个金融体系产生多米诺骨牌效应，乃至危及国民经济的持续稳定发展。在房地产商品化历程中，研究房地产金融风险预警机制及防范措施，对新世纪中国房地产金融的健康发展是至关重要的。首先，本文对房地产金融的

5、研究现状进行了评述，同时总结了人工免疫理论的应用现状，探讨了将人工免疫用于房地产金融风险预警的可行性，并在此基础上构建了房地产金融风险预警机制和模型。其次，整理了房地产金融风险预警指标，运用聚类和相关分析进行了指标的筛选，运用主成分分析确定预警指标的权重，用系统法分别得出了每个预警指标预警段临界点。借鉴阴性选择算法原理，设定风险识别器对房地产金融风险进行识别和预警，并运用克隆选择算法对风险识别器进行优化，并进行了算法的实现。以中国1998年以来房地产金融的历史数据作为案例分析的背景，对本文给出的房地产金融风险预警指标

6、体系、预警机制、以及预警模型进行了验证，结果和现实拟合良好。最后，引入组织免疫的思想，构建了防范金融风险的房地产金融企业的免疫框架模型。将免疫机理应用于房地产金融风险预警是理论上的新尝试，人工免疫系统的原理为房地产金融风险预警的研究提供了良好的思路借鉴。可以量化的房地产金融风险预警指标体系，为房地产金融风险预警的研究提供了新的视角。关键词：人工免疫系统；房地产金融风险；预警AbstractRealestatefinanceexistsapparentrisk，moreover,itgraduallyexpandthr

7、oughgameamongdifferentpartiesinmarket，andmayhasadominoeffecttoentirefinancialsystem，evenendangerthesustainedandstabledevelopmentofthenationaleconomy．Intheprocessofrealestatecommercialization，makingresearchonrealestatefinancialriskearly-warningmechanismandpreven

8、tivemeasuresarecrucialtothehealthydevelopmentofChina’SrealestatefmanceinthenewcenturyFirstly,thispaperreviewedtheresearchonrealestatefinance，summarizedtheapplicationstatusaboutartificialimmunetheorysimultaneously,exploredthefeasibilityoftheartificialimmuneappli

9、edinrealestatefinancialriskearly-warning，andbuilttherealestatefinancialriskearly-warningmechanismandmodelonthosebasis．Secondly,constructedtheearly-warningindicators，usedclus