贝叶斯网络决策在房地产投资风险控制中的应用

发布时间：2018-03-24 15:25

  本文选题：贝叶斯网络决策推理　切入点：网络学习　出处：《统计与决策》2017年21期

【摘要】：文章结合总和一阶贝叶斯网络学习模拟,获得面向不同风险控制决策程度的房地产先验概率、后验概率及其对应的密度函数,从中比对不同投资风险控制效益对应的条件概率。结果表明,基于贝叶斯网络推理可以获得更具有确切显性特性的房地产投资风险控制决策信号;中层级获得了最高的测试值,最低的为高风险决策级。贝叶斯网络推理一定程度上削弱了原先的网络学习对投资风险控制的先验概率对关联强度的影响,应均衡房地产在风险控制绝对与管理之间的投资策略。
[Abstract]:In this paper, the first order Bayesian network learning simulation is combined to obtain the real estate priori probability, posteriori probability and their corresponding density function for different degree of risk control decision. The results show that based on Bayesian network reasoning, the real estate investment risk control decision signals with more explicit characteristics can be obtained, and the highest test value is obtained in the middle level. The lowest is high risk decision level. Bayesian network reasoning weakens the influence of prior probability of network learning on investment risk control to some extent. The investment strategy of real estate between absolute risk control and management should be balanced.
【作者单位】： 西南交通大学经济管理学院;四川托普信息技术职业学院经济管理系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171169) 四川省教育厅项目(w15215217) 西华大学校重点项目(zw1411534)
【分类号】：F299.23

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本文编号：1658891