当前位置:主页 > 经济论文 > 经济管理论文 >

基于AMPSO-BP算法和灰色模糊理论的烂尾楼再开发价值评估研究

发布时间:2020-11-06 08:02
   随着经济的不断发展,投资烂尾楼的潜力已充分显现。然而由于烂尾楼的特殊性,相关不良资产评估体系尚不完善等原因,我国资产评估规范对烂尾楼再开发价值评估并无明确说明,导致如何评估烂尾楼价值存在较大争议。本文通过比较分析在建工程评估中的几种常用方法,最终选取成本法和假设开发法分别评估烂尾楼再开发价值,并对其有针对性的改进,以便更好适应于烂尾楼价值评估。首先,利用成本法评估烂尾楼再开发价值。建筑工程造价预测是成本法评估烂尾楼再开发价值的重要内容,其准确与否将直接影响项目的投资决策。第一,鉴于BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,通过自适应变异粒子群算法优化BP神经网络,选取工程造价主要影响因素作为建筑工程造价预测指标,构建AMPSO-BP神经网络工程造价预测模型;第二,通过工程实例对比BP神经网络和AMPSO-BP神经网络计算结果,验证了AMPSO-BP预测模型的可行性和准确性;第三,以云南某大型烂尾楼为例,预测建筑工程造价求出烂尾楼开发成本,结合土地取得成本、管理费用、投资利息、开发利润及加固修复费用等参数,对烂尾楼再开发价值进行评估。其次,通过假设开发法评估烂尾楼再开发价值,其重点在于运用市场法评估烂尾楼未来开发完成后的房地产价值,针对传统市场比较法的局限性,本文运用灰色模糊理论对市场比较法进行改进。第一,用层次分析法对影响房地产价值的主要因素进行筛选;第二,通过模糊理论中的贴近度原理选择与待估房地产最接近的可比实例;第三,运用灰色理论中GM(1,N)模型建立房价与各因子的状态关系,评估烂尾楼评估时点时的价格,并运用DGM(1,1,m)模型,构建等时间序列模型预测烂尾楼未来开发完成后房地产价值;然后结合上述模型以云南某大型烂尾楼为例,验证了灰色模糊理论用于评估在评估时点的房地产价值及预测未来房地产价值的可行性,并根据已知烂尾楼未来开发完后房地产价值减去各项参数得出烂尾楼价值。最后,综合成本法和假设开发法的各自优点,取成本法和假设开发法评估结果的平均值作为最终烂尾楼再开发价值。基于以上理论模型为基础,通过实例验证分析得出以下结论:运用改进后的成本法和假设开发法分别评估烂尾楼再开发价值,得到二者之间的评估结果差距非常小,证明了改进后的两种方对烂尾楼再开发价值进行评估的合理性,也更加适用于实物评估。因此,本文结合两者优点,将二者的算术平均值作为最后的评估结果,得出烂尾楼最终的再开发价值为19757.60万元。
【学位单位】:云南大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:F299.23;TU746.3
【部分图文】:

基于AMPSO-BP算法和灰色模糊理论的烂尾楼再开发价值评估研究


BP神经网络结构图

基于AMPSO-BP算法和灰色模糊理论的烂尾楼再开发价值评估研究


函数

基于AMPSO-BP算法和灰色模糊理论的烂尾楼再开发价值评估研究


函数
【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘思峰;曾波;刘解放;谢乃明;;GM(1,1)模型的几种基本形式及其适用范围研究[J];系统工程与电子技术;2014年03期

2 田文奇;和敬涵;姜久春;牛利勇;王小君;;基于自适应变异粒子群算法的电动汽车换电池站充电调度多目标优化[J];电网技术;2012年11期

3 吴红华;赖华勇;;房地产估价的区间数灰色模糊法[J];湖南大学学报(自然科学版);2012年10期

4 罗敏;;加固改造工程在工程量清单计价模式下的组价方法的实施[J];价值工程;2012年25期

5 何晓凤;;基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预测[J];微型机与应用;2011年20期

6 沈继红;王侃;胡波;;粒子群优化算法的数学基础[J];武汉大学学报(理学版);2011年04期

7 张珣;颜文俊;王超;;基于AMPSO算法与神经网络的风电场发电量预测[J];华东电力;2011年05期

8 郑先元;;既有建筑结构鉴定与加固技术概述及应用[J];现代物业(上旬刊);2011年01期

9 杨振;;模糊数学在市场比较法中的应用分析[J];大连大学学报;2010年06期

10 陈震;;云南省住宅商品房发展状况及其影响因素研究[J];时代金融;2010年09期


相关硕士学位论文 前10条

1 杨超;改进的粒子群优化BP神经网络在大坝变形预测中的应用[D];东华理工大学;2016年

2 杨帆;基于改进BP神经网络的住宅工程造价估算模型研究[D];中国矿业大学;2016年

3 马春春;假设开发法评估烂尾楼再开发价值的应用研究[D];暨南大学;2016年

4 郭师南;房地产评估中成本法的改进[D];暨南大学;2016年

5 华通;基于BIM的房地产在建工程价值评估研究[D];北京交通大学;2015年

6 李管球;基于成本逼近法的DW在建工程抵押评估研究[D];湘潭大学;2015年

7 闫文胜;房地产烂尾楼项目的收购与运作[D];上海交通大学;2015年

8 杨锦跃;基于BP神经网络的建筑工程造价预测研究[D];浙江大学;2015年

9 阎宏宇;基于假设开发法的在建工程抵押价值评估研究[D];云南大学;2015年

10 余培;基于成本法的房地产评估案例研究[D];西南财经大学;2014年



本文编号:2872875

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjiguanlilunwen/2872875.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户9102a***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com