肖枝洪，譚 荔

(重慶理工大學(xué) 理學(xué)院，重慶 400054)

基于熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法的房地產(chǎn)項目風(fēng)險評估分析

肖枝洪，譚 荔

(重慶理工大學(xué) 理學(xué)院，重慶 400054)

以重慶市兩江新區(qū)近幾年89個房地產(chǎn)項目數(shù)據(jù)為研究對象，運用熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法構(gòu)建房地產(chǎn)項目風(fēng)險評價模型。該模型不僅具有良好的適應(yīng)性，同時具有較高的準(zhǔn)確性。通過分析發(fā)現(xiàn)：項目17、項目86、項目49、項目75、項目53存在較高的風(fēng)險，與實際情況基本相符；滯銷情況、期房網(wǎng)簽占比和周邊規(guī)劃配套3項風(fēng)險指標(biāo)對房地產(chǎn)風(fēng)險有極顯著的影響。

房地產(chǎn)項目風(fēng)險；風(fēng)險預(yù)警；熵權(quán)法；灰色關(guān)聯(lián)分析

房地產(chǎn)業(yè)是眾多行業(yè)中對經(jīng)濟增長、居民生活水平與社會安定影響最大的行業(yè)之一[1]。由于房地產(chǎn)項目本身具有產(chǎn)業(yè)鏈長、涉及面寬、資金密集等特殊性，房地產(chǎn)企業(yè)不可避免地面臨著各種風(fēng)險[2-3]。例如，供求關(guān)系所帶來的房地產(chǎn)市場風(fēng)險，房地產(chǎn)市場風(fēng)險所衍生的金融和財政風(fēng)險，以及房地產(chǎn)引致的社會風(fēng)險[4]。若房地產(chǎn)企業(yè)沒有處理好風(fēng)險，其自身不僅會遭受巨大損失，而且對個人、企業(yè)及社會財富也會造成損失。

目前，針對房地產(chǎn)風(fēng)險的研究大多基于房地產(chǎn)企業(yè)財務(wù)風(fēng)險、房地產(chǎn)投資風(fēng)險、房地產(chǎn)市場風(fēng)險[5-9]，都是單方面地對房地產(chǎn)某類風(fēng)險進(jìn)行分析，難以整體性地對房地產(chǎn)企業(yè)及行業(yè)所面臨的風(fēng)險提出解決辦法。對房地產(chǎn)項目風(fēng)險的研究，相比來說更能準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)項目乃至房地產(chǎn)行業(yè)所面臨的問題。因為房地產(chǎn)項目風(fēng)險包含了投資房地產(chǎn)項目整個過程中可能造成的損失，例如政治、經(jīng)濟、金融和社會發(fā)展對其造成的損失，房地產(chǎn)市場的供求、價格、收益水平和發(fā)展趨勢波動對其造成的損失，以及周圍環(huán)境、設(shè)施、人口情況和建設(shè)過程中出現(xiàn)的一些問題對房地產(chǎn)項目產(chǎn)生的影響、導(dǎo)致的損失[9]；故針對房地產(chǎn)項目的風(fēng)險進(jìn)行研究，找出影響其風(fēng)險的因素，才能有效提出解決問題的措施，為房地產(chǎn)企業(yè)乃至房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展起到防微杜漸的作用。

面向企業(yè)或者針對項目自身的風(fēng)險評估與預(yù)警的研究較少，但也取得了一定的成果：蔡建民基于動力學(xué)的研究方法對房地產(chǎn)項目安全進(jìn)行研究，主要分析了造成項目系統(tǒng)行為的反饋過程[10]，但其研究側(cè)重于從項目宏觀層面對項目風(fēng)險進(jìn)行管理，沒有對項目安全進(jìn)行定量評估，不能直觀地找出風(fēng)險點。趙樹寬將Fuzzy與AHP結(jié)合用于大型房地產(chǎn)項目風(fēng)險的評價，定量地研究了房地產(chǎn)項目的風(fēng)險值[11]，其量化的風(fēng)險能直觀地為項目投資決策提供參考，但AHP方法是將專家意見和分析者的判斷結(jié)果結(jié)合起來，主觀因素對評論結(jié)果影響較大。何芳等用MIV-BP型網(wǎng)絡(luò)較有效地對房地產(chǎn)項目風(fēng)險度進(jìn)行識別[12]，其研究較客觀地評價了房地產(chǎn)項目中各指標(biāo)的權(quán)重，但此模型需依賴訓(xùn)練好的房地產(chǎn)項目訓(xùn)練集，該訓(xùn)練集需結(jié)合專家意見對房地產(chǎn)項目風(fēng)險進(jìn)行評級，對在建房地產(chǎn)項目的評估較為困難，且不同地區(qū)的房地產(chǎn)情況可能不同，故該訓(xùn)練集不能直接應(yīng)用到其他地區(qū)，因此方法的普適性較差。針對以上不足，本文采用熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法對房地產(chǎn)項目風(fēng)險的主要影響因素進(jìn)行探測和房地產(chǎn)項目風(fēng)險值進(jìn)行客觀度量，并選取重慶市兩江新區(qū)目前相關(guān)的房地產(chǎn)項目數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗分析。

本文的創(chuàng)新之處在于：一是將灰色關(guān)聯(lián)分析應(yīng)用于房地產(chǎn)項目風(fēng)險預(yù)警中，解決了在數(shù)據(jù)分析中信息不完備的問題；二是采用熵權(quán)法與灰色關(guān)聯(lián)分析法相結(jié)合，克服了灰色關(guān)聯(lián)分析法的權(quán)重需要采用專家打分或平權(quán)的缺陷，不僅使評價房地產(chǎn)風(fēng)險的指標(biāo)權(quán)重更為客觀，使用也更為方便。

一、熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)分析法模型

(一)熵權(quán)法確定客觀權(quán)重

熵權(quán)法[13-15]是一種依據(jù)各指標(biāo)所包含的信息量的多少確定指標(biāo)權(quán)重的客觀賦權(quán)法，某個指標(biāo)的熵值越小，則該指標(biāo)的權(quán)重就越大，在綜合評價中起的作用就越大。熵權(quán)法充分利用客觀數(shù)據(jù)確定權(quán)重，排除了主觀因素的影響。

設(shè)由m個評價方案n項指標(biāo)構(gòu)成的評價矩陣為X=(xij)m×n,i=1,2,…,m；j=1,2,…,n。為了消除量綱，對xij歸一化為：

各風(fēng)險評價指標(biāo)的熵為：

設(shè)wj為各指標(biāo)xj的權(quán)系數(shù)，wj定義為：

權(quán)系數(shù)wj也體現(xiàn)了指標(biāo)xj所包含的信息量，權(quán)值越大表示該指標(biāo)對綜合決策的影響越大，它直接有效地反映了指標(biāo)間的差異程度。

(二)灰色關(guān)聯(lián)法確定風(fēng)險值

灰色關(guān)聯(lián)分析法[16-19]的思想是首先根據(jù)某個問題的實際情況確定理想的最優(yōu)序列，然后依據(jù)其關(guān)聯(lián)度大小的排序，判斷方案的優(yōu)劣。

對式(1)中的pij進(jìn)行線性變換，

i=1,2,…,n;j=1,2,…,m

(5)

其中： Δmin=mini(minj(h0j-hij)); Δi(j)=h0j-hij；ρ為分辨系數(shù)，用來削弱Δmax過大而使關(guān)聯(lián)系數(shù)失真的影響,ρ∈[0,1],本文關(guān)于ρ的取值為0.5[17]。關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(j)為第i個項目中第j個指標(biāo)的風(fēng)險值。

據(jù)此，第i個評價方案與風(fēng)險最大方案的關(guān)聯(lián)度為：

式(6)中，wj的取值由式(3)所確定，其值直接影響關(guān)聯(lián)度的大小與方案的排序。后面將用γi來表示第i個房地產(chǎn)項目的風(fēng)險值。

二、基于熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法的房地產(chǎn)項目風(fēng)險預(yù)警分析

(一)數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)解釋

本文數(shù)據(jù)包含重慶市兩江新區(qū)119個房地產(chǎn)項目的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中有30個項目數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，故選取數(shù)據(jù)較為完整的89個房地產(chǎn)項目來做風(fēng)險評估分析。

選取科學(xué)合理的房地產(chǎn)項目風(fēng)險指標(biāo)體系，對于準(zhǔn)確預(yù)警預(yù)控房地產(chǎn)項目風(fēng)險起著關(guān)鍵性的作用。評估房地產(chǎn)項目風(fēng)險，不僅要考慮房地產(chǎn)項目內(nèi)部因素，例如抵押情況、庫存占比、去化周期等，還應(yīng)考慮與房地產(chǎn)項目有關(guān)的外部因素，例如周邊規(guī)劃配套，交通狀況等。根據(jù)已有文獻(xiàn)資料[20-22]以及數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選擇了4類共15項指標(biāo)作為構(gòu)建房地產(chǎn)項目風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的指標(biāo)，如表1所示。

對于本文所選取的一些定性指標(biāo)，由于不利于熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法的運用，故將其進(jìn)行如下量化處理：

區(qū)域位置(X1)：按地域間環(huán)境條件、生態(tài)功能、產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢將區(qū)域位置進(jìn)行0～1打分，分值越高代表其所處位置環(huán)境越不好；

抵押情況(X3)：取值按抵押總金額/(建筑面積×售價)計算；

期房網(wǎng)簽套數(shù)與網(wǎng)簽套數(shù)比值(X9)：期房網(wǎng)簽套數(shù)/網(wǎng)簽套數(shù)；

解除網(wǎng)簽占比(X10)：解除網(wǎng)簽次數(shù)/網(wǎng)簽次數(shù)；

周邊規(guī)劃配套(X12)：周邊規(guī)劃配套指標(biāo)的最大風(fēng)險值為1，若周邊規(guī)劃配套包含以下幾項，每包含一項減去0.2分，得到的值為周邊規(guī)劃配套指標(biāo)的風(fēng)險值，其中包括醫(yī)院(3公里內(nèi))、幼兒園(1公里內(nèi))、小學(xué)(2.5公里內(nèi))、初中(2.5公里內(nèi))、超市(4公里內(nèi))共5項；

交通狀況(X13)：S=輕軌站(1公里內(nèi))個數(shù)×0.3+公交車站(500米內(nèi))個數(shù)×0.1,交通狀況的得分=1-S/max(S)，交通狀況得分越高，表示項目周圍交通出行越不方便；

開發(fā)商是否取得產(chǎn)權(quán)證(X15)：開發(fā)商有產(chǎn)權(quán)證取0，無產(chǎn)權(quán)證取1，為了刻畫其風(fēng)險性，反過來取值。

(二)結(jié)果及分析

1.房地產(chǎn)項目各指標(biāo)熵值與權(quán)值的確定

根據(jù)式(2)和式(3)計算得到房地產(chǎn)項目風(fēng)險指標(biāo)的熵值和權(quán)值如表2所示。

由表2可知：① 這15項指標(biāo)的熵值最大為0.991，最小為0.878，熵值均大于0.85，說明這15項指標(biāo)均為風(fēng)險指標(biāo)，也說明了本文所選取的指標(biāo)可以合理地刻畫房地產(chǎn)項目風(fēng)險。② 從權(quán)值可以看出，X1、X4和X15的權(quán)值分別為0.154，0.121和0.159，相對較大，即區(qū)域位置、商鋪預(yù)售占比、開發(fā)商是否取得產(chǎn)權(quán)證對房地產(chǎn)項目風(fēng)險具有較大的影響。

表1 預(yù)警房地產(chǎn)項目的風(fēng)險指標(biāo)

數(shù)據(jù)來源：重慶市兩江新區(qū)房屋管理局所提供的2016年房地產(chǎn)項目數(shù)據(jù)

表2 預(yù)警房地產(chǎn)項目風(fēng)險指標(biāo)的熵值和權(quán)值

2.房地產(chǎn)項目各指標(biāo)風(fēng)險值的確定及解釋

根據(jù)式(5)計算出各項目指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)(風(fēng)險值)都在0到1范圍內(nèi)，其值越接近或等于1，說明房地產(chǎn)項目在這項指標(biāo)上的風(fēng)險系數(shù)越高。根據(jù)各項目指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，作箱線圖如圖1所示。由圖1可以看出：① 這89個項目在X6，X9和X12指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)整體較高，其中位數(shù)均大于0.7，說明在整個房地產(chǎn)項目中這些指標(biāo)風(fēng)險系數(shù)較高。② 這89個項目在X1，X3，X4，X7，X8，X10和X13指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)(風(fēng)險值)整體較低，且中位數(shù)均小于0.4，說明這些指標(biāo)在房地產(chǎn)中整體風(fēng)險系數(shù)較低。

由上述分析可知，重慶市兩江新區(qū)的89項新建房地產(chǎn)項目中抵押情況、商鋪預(yù)售占比、去化周期和交通狀況等指標(biāo)均表現(xiàn)正常，而年均滯銷率、期房網(wǎng)簽套數(shù)與網(wǎng)簽套數(shù)比值以及周邊規(guī)劃配套是該區(qū)風(fēng)險較高的3個指標(biāo)，說明兩江新區(qū)房地產(chǎn)項目普遍存在著房屋銷售狀況不理想的情況。究其原因是這些房地產(chǎn)項目大多屬于在建項目，在在建過程中以及在建后的銷售、簽約具有不可預(yù)見的風(fēng)險。周邊規(guī)劃配套風(fēng)險整體偏高，說明大部分房地產(chǎn)項目周邊的醫(yī)療、教育、生活等設(shè)施配套不齊全，這也會影響購房者的購買意愿。針對此類風(fēng)險，政府可結(jié)合具體情況完善所在轄區(qū)內(nèi)的設(shè)施配套，為購房者提供更高品質(zhì)的居住環(huán)境，同時也會帶動周邊房地產(chǎn)項目的銷量，降低年均滯銷率。由于在建過程中可能存在不可預(yù)知的風(fēng)險，房地產(chǎn)企業(yè)需制定更加完善的施工計劃，同時相關(guān)政府部門應(yīng)對房地產(chǎn)項目進(jìn)行嚴(yán)格把控，保證房地產(chǎn)項目規(guī)范運作。

圖1 不同指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)箱線圖

雖然X6，X9和X12指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)(風(fēng)險值)整體較高，但其權(quán)重不是很大；X1，X3和X4等指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)(風(fēng)險值)整體偏低，但其指標(biāo)權(quán)重較大。故要評估房地產(chǎn)各個項目的風(fēng)險，應(yīng)把各個指標(biāo)權(quán)重與其灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)結(jié)合起來評估。

3.房地產(chǎn)項目風(fēng)險評估

圖2 房地產(chǎn)項目風(fēng)險質(zhì)量控制圖

由熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法評估與實際情況對比(表4)可知，在89個房地產(chǎn)項目中有一個預(yù)測將低風(fēng)險及正常的項目錯誤預(yù)測為高風(fēng)險項目，另一個預(yù)測將高風(fēng)險項目錯誤預(yù)測為低風(fēng)險及正常的項目。

表4 熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法評估與實際情況對比

根據(jù)熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法評估與實際情況的對比[24]可得：

由此可知，用熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)分析法評價房地產(chǎn)項目風(fēng)險時，正確判斷高風(fēng)險項目的概率為0.8，正確判斷低風(fēng)險及正常項目的概率為0.988，整體判斷的準(zhǔn)確度為0.977 5。該模型不僅具有很高的靈敏度和辨識性，還具有很高的準(zhǔn)確性，模型評價結(jié)果令人滿意。

4.房地產(chǎn)項目風(fēng)險點識別

熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法不僅能夠甄別出所提供的風(fēng)險較高的所有項目，而且還能根據(jù)各個項目指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)發(fā)現(xiàn)其中存在的風(fēng)險點，有利于對項目風(fēng)險進(jìn)行有針對性地管控。對于5個風(fēng)險較高的項目：項目17、項目86、項目49、項目75和項目53，按質(zhì)量控制的原理對其各指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)將風(fēng)險分為突出、較高、一般和正常4個范圍，在低風(fēng)險及正常范圍內(nèi)的指標(biāo)未標(biāo)出，表5列出的為高風(fēng)險指標(biāo)。

由表5可以看出：① 這5個房地產(chǎn)項目的指標(biāo)X9，X14，X15均呈現(xiàn)“突出”的特點，這5個項目均為銷售期房，而且房地產(chǎn)開發(fā)商均未取得產(chǎn)權(quán)證，說明其存在著不可預(yù)估的在建風(fēng)險。② 這5個房地產(chǎn)項目區(qū)域位置的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)很大，說明其區(qū)域位置不夠理想,給生活上帶來諸多的不便,也會對房屋的銷售造成一定程度的負(fù)面影響。③ 項目17、項目75的年均滯銷率得分高，其中項目17解除網(wǎng)簽占比尤其大，解除網(wǎng)簽人數(shù)已經(jīng)超過了正常的范圍,這可能是購房者對開發(fā)的項目存在不滿意的情況,房地產(chǎn)企業(yè)和相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)徹查原因并限期整改。④ 項目75、項目86在網(wǎng)簽后的30天內(nèi)未備案的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)較大，說明這兩個房地產(chǎn)企業(yè)沒有在規(guī)定時間內(nèi)持商品房預(yù)售合同向縣級以上人民政府房地產(chǎn)管理部門和土地管理部門辦理登記備案手續(xù)。這將可能導(dǎo)致一房多售的現(xiàn)象出現(xiàn)，損害消費者利益。⑤ 這5個項目的商鋪和寫字樓占比較普通住宅大，加之區(qū)域位置不太理想，故其風(fēng)險較其他項目更為突出，房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)依據(jù)項目的自身定位改善不足，并結(jié)合宣傳來吸引更多商戶入駐。

由上面的分析可以看出，運用熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)分析法對房地產(chǎn)項目風(fēng)險進(jìn)行分析，不僅能發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險的房地產(chǎn)項目，還能準(zhǔn)確找出項目存在的風(fēng)險點，從而能有效地防控房地產(chǎn)項目風(fēng)險出現(xiàn)。

表5 高風(fēng)險項目存在的風(fēng)險點

三、結(jié)論

本文根據(jù)熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法對房地產(chǎn)項目的風(fēng)險進(jìn)行評估，在選取影響房地產(chǎn)項目風(fēng)險指標(biāo)時，既考慮了其內(nèi)部因素，又考慮了與房地產(chǎn)項目密切相關(guān)的外部因素，使建立的評價指標(biāo)體系更為完善。采用熵權(quán)法，直接利用數(shù)據(jù)本身的信息來計算權(quán)重，克服了灰色關(guān)聯(lián)分析法的權(quán)重需要依靠專家打分或平權(quán)的缺陷，不僅使結(jié)果更為客觀，而且可以節(jié)約大量的人力和物力。同時，對模型進(jìn)行了靈敏度、特異性和準(zhǔn)確性分析，模型的靈敏度和辨識性都很強，其準(zhǔn)確性也很高，說明用該方法評估房地產(chǎn)項目風(fēng)險是很好的選擇。

通過熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法分析，揭示出區(qū)域位置、商鋪預(yù)售占比、開發(fā)商是否取得產(chǎn)權(quán)證是房地產(chǎn)項目風(fēng)險評估中的重要指標(biāo)，但未必是高風(fēng)險指標(biāo)。相較而言，年均滯銷率、期房網(wǎng)簽套數(shù)與網(wǎng)簽套數(shù)比值、周邊規(guī)劃配套才是高風(fēng)險指標(biāo)，其對重慶市兩江新區(qū)整體房地產(chǎn)項目的風(fēng)險影響都相對較大。針對兩江新區(qū)房地產(chǎn)項目的風(fēng)險建議從以下3個方面著手進(jìn)行管控：① 房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)提高基層人員的銷售能力，加大宣傳及優(yōu)惠促銷力度，吸引購房者、減少房產(chǎn)存量。② 政府部門及房地產(chǎn)企業(yè)應(yīng)即時掌握在建項目信息，當(dāng)出現(xiàn)風(fēng)險趨勢時及時制止，以免造成不良后果。③ 相關(guān)部門結(jié)合實際情況完善所在轄區(qū)內(nèi)的配套設(shè)施，吸引部分購房者在所在轄區(qū)置房。

根據(jù)熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法對房地產(chǎn)項目風(fēng)險的評估值，再利用質(zhì)量控制圖發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險項目為項目17、項目86、項目49、項目75和項目53。根據(jù)重慶市兩江新區(qū)房屋管理局提供的資料，用質(zhì)量控制的原理來劃分風(fēng)險域是合理可行的。再據(jù)此對高風(fēng)險項目各指標(biāo)進(jìn)行分析，找出引發(fā)房地產(chǎn)項目風(fēng)險的風(fēng)險點，幫助相關(guān)部門進(jìn)行房地產(chǎn)項目風(fēng)險監(jiān)管。本文基于上述5個高風(fēng)險房地產(chǎn)項目，發(fā)現(xiàn)它們均屬于在建項目，由于在建項目在在建過程中以及建后的風(fēng)險都難以控制，并且其預(yù)售效果也難以確定，由此可能會對房地產(chǎn)企業(yè)的資金鏈造成不利影響，所以這類房地產(chǎn)項目出現(xiàn)風(fēng)險的可能性更大。也就是說，風(fēng)險點出現(xiàn)在在建項目的可能性很大，房地產(chǎn)企業(yè)及相關(guān)部門應(yīng)該針對上述風(fēng)險點，在問題發(fā)生前制定措施降低風(fēng)險，從而消除其帶來的不利影響。

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AnalysisonRiskAssessmentofRealEstateProjectBasedonEntropy-GreyCorrelationMethod

XIAO Zhihong, TAN Li

(School of Science, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China)

Based on the data of 89 real estate projects in Liangjiang New District of Chongqing in recent years, the entropy-grey correlation method is used to construct the risk assessment model for real estate project. The model is not only good adaptive, but also highly accurate. The result shows that the five real estate projects of Project 17, Project 86, Project 49, Project 75 and Project 53 are at high risk, which is basically in accordance with the actual situation. There are three risk indicators: unsalable situation, the proportion of forward delivery housing net signed and the condition of surrounding traffic, which has a very significant impact on the real estate risk. It provides the scientific gist and reference for real estate enterprise to check the risk and the relevant government departments’ decision-making.

real estate project risk; risk assessment; entropy method; grey-correlation analysis

2017-03-15

國家統(tǒng)計局統(tǒng)計科研重點項目“多數(shù)據(jù)源整合與價值挖掘” (2014LZ25)；重慶理工大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項目“重慶市房地產(chǎn)項目風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)”(YCX2016241)

肖枝洪(1965—)，男，湖北漢川人，教授，博士，研究方向：數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用統(tǒng)計。

肖枝洪，譚荔.基于熵權(quán)-灰色關(guān)聯(lián)法的房地產(chǎn)項目風(fēng)險評估分析[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué))，2017(12):31-37，44.

formatXIAO Zhihong, TAN Li.Analysis on Risk Assessment of Real Estate Project Based on Entropy-Grey Correlation Method[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2017(12):31-37，44.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2017.12.005

F293.3

A

1674-8425(2017)12-0031-07

(責(zé)任編輯魏艷君)