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基于模糊積分多元決策模型的房地產(chǎn)投資方案優(yōu)選

2014-07-19 11:10:28祝彥知
關(guān)鍵詞:測度決策方案

徐 暢, 祝彥知

(中原工學(xué)院建筑工程學(xué)院,河南 鄭州 450007)

基于模糊積分多元決策模型的房地產(chǎn)投資方案優(yōu)選

徐 暢, 祝彥知

(中原工學(xué)院建筑工程學(xué)院,河南 鄭州 450007)

在分析影響房地產(chǎn)投資方案因素的基礎(chǔ)上,根據(jù)模糊積分的有關(guān)理論,對(duì)基于模糊測度的模糊積分加以改進(jìn),給出基于多層模糊積分的多元決策的房地產(chǎn)投資方案優(yōu)選模型,并結(jié)合某房地產(chǎn)投資方案決策實(shí)例驗(yàn)證了該模型的可行性。對(duì)實(shí)例結(jié)果分析表明,在充分考慮影響房地產(chǎn)投資方案各種定性與定量指標(biāo)的基礎(chǔ)上,該優(yōu)選模型可以更全面、客觀地尋求最優(yōu)房地產(chǎn)投資方案。

投資方案;模糊測度;模糊積分;模糊多元決策;優(yōu)選

傳統(tǒng)數(shù)學(xué)中,一切概念都是基于確定性與精確性的原則來定義的,然而,由于客觀世界的多樣性和復(fù)雜性,很多事物難以用精確的、確定的概念來描述。模糊數(shù)學(xué)的誕生為描述這類邊界不清的事物提供了一套有效的方法[1-2]。而模糊決策作為模糊數(shù)學(xué)的一種具體的應(yīng)用方法,在解決工程實(shí)踐多目標(biāo)決策問題中得到了廣泛應(yīng)用。

在房地產(chǎn)開發(fā)投資中,投資方案的優(yōu)選是項(xiàng)目前期的核心工作之一。影響房地產(chǎn)投資方案的因素是多方面的,而且具有復(fù)雜性和不確定性,在這些因素中,有些因素是可以量化的,如投資總額、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值等,而有些因素存在模糊性只能給出主觀的定性分析,如風(fēng)險(xiǎn)程度、市場效應(yīng)等[3-4]。為了能全面客觀地考慮各種主客觀因素的影響以解決房地產(chǎn)投資方案多元決策問題,引入模糊數(shù)學(xué)中分層模糊積分理論是一種有效的途徑[5]。

根據(jù)模糊積分有關(guān)理論,首先根據(jù)決策系統(tǒng)中各因素的性質(zhì)及其間邏輯關(guān)系將其層次化,構(gòu)造各決策單元的指標(biāo)體系[6],其次,根據(jù)滿意度定義和計(jì)算公式對(duì)各決策指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理,使不同因素間具備可比性,最后基于模糊測度的模糊積分加以改進(jìn),對(duì)決策單元的指標(biāo)進(jìn)行合成處理,推導(dǎo)出模糊積分多元優(yōu)選模型,可以全面客觀地解決房地產(chǎn)投資方案的優(yōu)選問題。

1 基于模糊積分多元決策的房地產(chǎn)投資方案優(yōu)選原理

有關(guān)模糊測度和模糊積分的相關(guān)基本理論在有關(guān)文獻(xiàn)中做了詳細(xì)介紹[5-6],應(yīng)用模糊積分多元決策模型的房地產(chǎn)投資方案優(yōu)選基本原理與步驟如下:

(1)取所有備選的投資方案為備擇對(duì)象集V,V={V1,V2,…,Vq,…,Vl},共有l(wèi)個(gè)投資備選方案,Vq代表第q個(gè)投資方案,列出影響投資方案優(yōu)選的各個(gè)側(cè)面的所有單因素指標(biāo)集X(因素集),即X={x1,x2,…,xi,…,xn},xi代表第i個(gè)單因素指標(biāo)。

(2)作因素集X的P劃分,得到X/P={X1,X2,…,Xj,…,Xm},記Xj={xj1,xj2,…,xjk,…,xju},P劃分的多少需要視具體問題的性質(zhì)而定,一般可分為兩層即可,第一層根據(jù)影響房地產(chǎn)投資方案的指標(biāo)特征將指標(biāo)分為若干大類,第二層為各類指標(biāo)中所包含的詳細(xì)條目。P劃分完成后,聘請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域有經(jīng)驗(yàn)的專家學(xué)者和技術(shù)人員對(duì)X/P中的每一個(gè)因素集合Xj和Xj中的xjk(k=1,2,…,u)給出其模糊測度,模糊測度的確定方法參見張德利的模糊積分論進(jìn)展論述[7]。

(3)參閱程楠的《深基坑支護(hù)體系的模糊積分多元決策研究》一文觀點(diǎn)[8]給出的滿意度公式計(jì)算各備擇對(duì)象Vq(q=1,2,…,l)中各因素指標(biāo)xjk的滿意度值,為避免邏輯加權(quán)法模糊積分的局限性[8],根據(jù)具體問題對(duì)模糊積分模型加以改進(jìn),得到應(yīng)用模糊積分多元決策模型進(jìn)行房地產(chǎn)投資方案優(yōu)選的計(jì)算模式:

計(jì)算X/P中每一個(gè)因素集合Xj的Ej(j=1,2,…,m),其中,

(1)

g(A(k))=g(x(1))+g(x(2))+…+g(x(k))

(2)

(4)一層次的決策結(jié)果Ej作為二層次決策的依據(jù),二層次決策重復(fù)一層次決策步驟,求出Xj的滿意度值,得到系統(tǒng)的模糊積分綜合決策:

(3)

式中:g(A(j))=g(x(1))+g(x(2))+…+g(x(j));Eq代表第q個(gè)房地產(chǎn)投資方案的模糊積分綜合決策值。

(5)將Eq帶入滿意度公式[7],求出h(Vq),即為第q個(gè)房地產(chǎn)投資方案的最終相對(duì)滿意值。

2 實(shí)例分析與討論

為了驗(yàn)證上述計(jì)算模型的合理性,并便于同孫海濤的觀點(diǎn)[3]進(jìn)行比較,以某房地產(chǎn)企業(yè)的開發(fā)規(guī)劃為例進(jìn)行分析。該項(xiàng)目有4個(gè)投資方案可供選擇,各方案年度指標(biāo)的測算結(jié)果如表1所示。

表1 房地產(chǎn)開發(fā)年度經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

根據(jù)分層模糊積分決策模型,取備擇對(duì)象集V={V1,V2,V3,V4},分別代表四個(gè)投資方案。每個(gè)備擇對(duì)象共有10個(gè)指標(biāo)因素,即因素集X={x1,x2,…,x10} ,對(duì)X做P劃分X/P={X1,X2,X3,X4}。采用上述g值的確定方法,根據(jù)對(duì)各指標(biāo)相對(duì)重要程度的分析,經(jīng)十位專家綜合評(píng)定,確定出所含因素的模糊測度g值表(見表2)。

由上述實(shí)例可以看出,影響房地產(chǎn)方案優(yōu)選的指標(biāo)因素眾多,且隨著方案的增多,手工計(jì)算將難以實(shí)現(xiàn),根據(jù)上述原理編制計(jì)算程序進(jìn)行計(jì)算。一層次各方案各指標(biāo)xji的計(jì)算結(jié)果見表3

根據(jù)上述式(1)、(2)、(3)計(jì)算得到各方案系統(tǒng)的模糊積分綜合決策值Eq={2.220,2.157,1.617,2.054},將Eq再次帶入滿意度公式[8],最終得到各個(gè)方案的相對(duì)滿意度值h(Vq)={h(V1),h(V2),h(V3),h(V4)}={1.000,0.971,0.690,0.922}。由計(jì)算結(jié)果表明,投資方案的相對(duì)滿意度順序?yàn)門1>T2>T4>T3,T1為最優(yōu)方案,T2相對(duì)滿意值較大可作為備選方案。

表2 因素集P劃分和各因素模糊測度g值

表3 各房地產(chǎn)投資方案各指標(biāo)的標(biāo)化值和滿意度

3 結(jié)語

本文的計(jì)算結(jié)果與孫海濤的觀點(diǎn)[3]是一致的,證明該方法的可行性,且該方法更具先進(jìn)性,具體體現(xiàn)在:

(1)該優(yōu)選模型用直觀的模糊測度去度量模糊事件,更全面客觀地考慮房地產(chǎn)投資方案優(yōu)選工程中各種定量與定性指標(biāo)的影響。

(2)該優(yōu)選模型利用滿意度函數(shù)在標(biāo)化值的基礎(chǔ)上對(duì)決策系統(tǒng)中各定量與定性指標(biāo)進(jìn)行滿意度的模糊描述,這種無量綱化處理方式使不同指標(biāo)間具備可比性,這是標(biāo)化值本身很難做到的。

(3)該優(yōu)選模型結(jié)合模糊積分方法將邏輯加權(quán)法發(fā)展為積分合成法,不僅能統(tǒng)籌全局而且強(qiáng)調(diào)了各指標(biāo)之間的交互作用,避免了其他模糊多元決策方法中淹沒次要因素、失掉重要信息的缺陷。

[1] 方述誠,汪定偉.模糊數(shù)學(xué)與模糊優(yōu)化[M].北京:北京科技出版社,1997.

[2] 李鴻吉.模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及實(shí)用算法[M].北京:北京科技出版社,2005.

[3] 孫海濤.基于AHP的房地產(chǎn)投資方案模糊優(yōu)化模型及應(yīng)用[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì),2011(5):167-170.

[4] 李友誼,陳學(xué)廣.企業(yè)投資方案的多目標(biāo)模糊優(yōu)選決策[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2004(3):10-15.

[5] 朱傳軍.基于模糊測度與模糊積分的房地產(chǎn)評(píng)價(jià)方法與應(yīng)用[M].北京:北京科技出版社,2011.

[6] 哈明虎,楊蘭珍,吳從炘.廣義模糊集值測度引論[M].北京:北京科技出版社,2009.

[7] 張德利,郭彩梅,吳從.模糊積分論進(jìn)展[J].模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué),2003,17(4):1-10.

[8] 程楠,祝彥知.深基坑支護(hù)體系的模糊積分多元決策研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2002,22(8):121-126.

Optimal choice for investment plan of real estate based on fuzzy integral multi-index decision

XU Chang, ZHU Yan-zhi

(SchoolofCivilEngineering,ZhongyuanUniversityofTechnology,Zhengzhou450007,China)

Based on the analysis of effect factors about investment plans of real estate, the multiple-stage and multi-objective fuzzy integral decision model about definitive set are presented by improving the fuzzy integral on the basis of fuzzy measure in a calculating program for applying the model to solve multi decision-making problem. The feasibility of the model is verified through a real estate investment plan optimization of practical engineering. With the result of the given example analysis, fully considering the effect factors of real estate investment plan on the basis of a variety of qualitative and quantitative indicators, this model can be used to optimize the investment plan of real estate more comprehensively and objectively.

investment plan; fuzzy measure; fuzzy integral; fuzzy-multi-index decision; optimum

2013-11-05

徐 暢(1990-),女,河南太康人,中原工學(xué)院建筑工程學(xué)院碩士研究生。

1674-7046(2014)01-0082-03

F293.3

A

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