[摘要] 房地產(chǎn)投資企業(yè)要想在激烈的房地產(chǎn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，取得較好的收益，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，在投資前期對(duì)房地產(chǎn)投資環(huán)境進(jìn)行合理、科學(xué)的綜合評(píng)價(jià)，選定好的投資環(huán)境，無(wú)疑會(huì)增加在競(jìng)爭(zhēng)中獲勝的籌碼。本文在系統(tǒng)分析房地產(chǎn)投資環(huán)境影響因素的基礎(chǔ)上，將投資者、專家、客戶群三者準(zhǔn)則有機(jī)結(jié)合，并結(jié)合梯形模糊理論，實(shí)現(xiàn)對(duì)房地產(chǎn)投資環(huán)境的綜合評(píng)價(jià)。最后，實(shí)例證明了該方法的實(shí)用性。

[關(guān)鍵詞] 房地產(chǎn)投資環(huán)境 梯形模糊理論 群體準(zhǔn)則 綜合評(píng)價(jià)

從戰(zhàn)略營(yíng)銷觀念出發(fā)，房地產(chǎn)企業(yè)營(yíng)銷活動(dòng)旨在使顧客產(chǎn)生滿意感。投資者可以從房地產(chǎn)的區(qū)域環(huán)境入手，通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查獲取消費(fèi)者所滿足的環(huán)境組成，此外，再結(jié)合專家和投資者的意見(jiàn)，進(jìn)一步降低風(fēng)險(xiǎn)?；谝陨嫌^念，結(jié)合投資環(huán)境評(píng)價(jià)中定性指標(biāo)向定量化的處理方法，提出了基于梯形模糊理論房地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)價(jià)方法。

一、房地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)價(jià)模型

在投資者、專家、客戶群多準(zhǔn)則下對(duì)多個(gè)房地產(chǎn)投資環(huán)境（以下簡(jiǎn)稱投資環(huán)境）進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中，記專家為;投資決策者為;抽樣調(diào)查的客戶為個(gè)；投資環(huán)境為;一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)為，對(duì)于一級(jí)指標(biāo)有個(gè)二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，記為分別表示專家、決策者、客戶群給出的指標(biāo)權(quán)重值，其中為梯形模糊數(shù)[2]。是由專家給出的數(shù)據(jù)，分別表示一級(jí)指標(biāo)層下指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重，二級(jí)指標(biāo)相對(duì)于的權(quán)重，指標(biāo)相對(duì)于目標(biāo)層的總權(quán)重。專家給出投資環(huán)境關(guān)于評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)值為梯形模糊數(shù)。其中是指標(biāo)的最低評(píng)價(jià)值，是最可能區(qū)間，是最高評(píng)價(jià)值。

1.評(píng)價(jià)指標(biāo)的構(gòu)造和約簡(jiǎn)

在系統(tǒng)分析投資環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上將指標(biāo)分類：一類為企業(yè)指標(biāo)，一類為客戶指標(biāo)。所謂客戶指標(biāo)是指客戶在購(gòu)買(mǎi)房產(chǎn)時(shí)考慮的投資環(huán)境方面的因素；所謂企業(yè)指標(biāo)是指總的投資環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)除去客戶指標(biāo)以外的指標(biāo)因素。對(duì)客戶指標(biāo)進(jìn)行約簡(jiǎn)，與企業(yè)指標(biāo)共同構(gòu)成最后的評(píng)價(jià)指標(biāo)體C。在此過(guò)程中通過(guò)設(shè)計(jì)合理的客戶調(diào)查表得到客戶群的指標(biāo)權(quán)重。

2.指標(biāo)評(píng)價(jià)值的規(guī)范化處理

指標(biāo)類型有效益型、成本型。效益型指標(biāo)是指標(biāo)值越大越好的指標(biāo)，成本型指標(biāo)是指標(biāo)值越小越好的指標(biāo)。為消除不同物理量綱對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，對(duì)各數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，處理方法如下[3]:

若為成本型準(zhǔn)則，則作下列變換：

若為效益型準(zhǔn)則，則作下列變換：

經(jīng)上述處理，并與1比較取極小值后得到的值為。

3.評(píng)價(jià)指標(biāo)合成權(quán)重的確定

（1)專家的指標(biāo)權(quán)重

首先構(gòu)造指標(biāo)重要性兩兩對(duì)比判斷矩陣。通過(guò)梯形模糊層次分析法[4]得到專家指標(biāo)權(quán)重，并求其期望，。為方便權(quán)重合成，對(duì)其進(jìn)行歸一化處理:，;計(jì)算得指標(biāo)層二中指標(biāo)對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重:，并對(duì)其按企業(yè)指標(biāo)和客戶指標(biāo)分類。

（2)投資者的指標(biāo)權(quán)重

投資者指標(biāo)權(quán)重處理方法與專家指標(biāo)權(quán)重的處理方法類似。得到?jīng)Q策者的指標(biāo)權(quán)重:。

（3)客戶的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

對(duì)所得到得潛在客戶群的客戶評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重初始值。進(jìn)行量綱統(tǒng)一化處理:。

（4)指標(biāo)權(quán)重合成

企業(yè)指標(biāo)權(quán)重合成為:

客戶指標(biāo)權(quán)重的合成:

其中，滿足，是評(píng)價(jià)者的重要性系數(shù)。

最后得總的指標(biāo)權(quán)重:

4.指標(biāo)的個(gè)體評(píng)價(jià)合成

對(duì)于每位專家對(duì)投資環(huán)境的模糊評(píng)價(jià)值為:。

5.指標(biāo)的群體評(píng)價(jià)合成

（1)通過(guò)IAHP法[5]計(jì)算專家組中專家權(quán)重，滿足;

（2)指標(biāo)群體評(píng)價(jià)合成:。

6.識(shí)別排序和評(píng)價(jià)

本模型采用改進(jìn)的距離公式[3，6]作為排序依據(jù)。

其中，λ為評(píng)價(jià)者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，我們定義專家的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度為中性，即λ=0.5。計(jì)算，然后按照從大到小進(jìn)行排序，得到投資環(huán)境的排序序列，越大投資環(huán)境越優(yōu)。

二、實(shí)例分析

某房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)公司欲對(duì)三個(gè)投資環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)，以決定對(duì)哪個(gè)區(qū)域進(jìn)行開(kāi)發(fā)。該公司針對(duì)不同的調(diào)查對(duì)象編制不同的調(diào)查表，對(duì)5位專家，300名客戶進(jìn)行調(diào)查，結(jié)合決策者()的意見(jiàn)，制定出房地產(chǎn)投資環(huán)境指標(biāo)體系。如表1。

表1 房地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)價(jià)指標(biāo)

由于篇幅所限，本文以專家對(duì)投資環(huán)境的評(píng)價(jià)過(guò)程為例闡述房地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)價(jià)的計(jì)算過(guò)程。

1.初始指標(biāo)評(píng)價(jià)值

構(gòu)造指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，如表2。

表2 指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

在對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行分類后調(diào)查得到專家E1對(duì)指標(biāo)的初始模糊評(píng)價(jià)值。如表1所示。

4.2權(quán)重確定

（1)專家指標(biāo)權(quán)重

采用1～9標(biāo)度構(gòu)造指標(biāo)重要性兩兩對(duì)比模糊判斷矩陣，通過(guò)梯形模糊層次分析法經(jīng)過(guò)處理和計(jì)算得到面向目標(biāo)層的指標(biāo)權(quán)重：=（0.1998，0.1121，0.0560，0.0285，0.0319，0.0584，0.0538，0.0716，0.0852，0.0551，0.0101，0.0300，0.0844，0.0431，0.0113，0.0069，0.0374，0.0244）。

（2)決策者指標(biāo)權(quán)重

決策者指標(biāo)權(quán)重處理方法與專家指標(biāo)權(quán)重的處理方法類似。最后得決策者的指標(biāo)權(quán)重為=（0.1230，0.1260，0.0606，0.0258，0.0375，0.0632，0.0584，0.0843，0.0950，0.0624，0.0389，0.0306，0.0751，0.0426，0.0125，0.0066，0.0342，0.0233）。

（3)客戶評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

通過(guò)設(shè)計(jì)合理的客戶調(diào)查表得到客戶群的指標(biāo)權(quán)重。并對(duì)其進(jìn)行量綱統(tǒng)一化處理得到=(0.1779，0.0790，0.0523，0.0720，0.0349，0.0354，0.0282，0.0606，0.1020，0.0576，0.0905，0.0069）。

（4)指標(biāo)權(quán)重合成

根據(jù)評(píng)價(jià)者的重要性，取，權(quán)重合成為=（0.1724，0.1097，0.0566，0.0364，0.0342，0.0552，0.0546，0.0733，0.0925，0.0573，0.0187，0.0302，0.0763，0.0545，0.0108，0.0068，0.0364，0.0241）

3.指標(biāo)的個(gè)體評(píng)價(jià)合成

通過(guò)3.4中的公式得到專家E1對(duì)投資環(huán)境A1的綜合模糊評(píng)價(jià)值。=(0.8729，0.9050，0.9355，0.9676）。

4.相似處理

其他投資環(huán)境的處理過(guò)程與A1類似，計(jì)算得所有投資環(huán)境的模糊評(píng)價(jià)值:=(0.7867，0.8172，0.8601，0.8921），=(0.8189，0.8442，0.8772，0.9116），=（0.9075，0.9345，0.9646，0.9729），=（0.8582，0.8881，0.9214，0.9550）；=(0.8603，0.8818，0.9173，0.9470），=(0.8756，0.9101，0.9371，0.9682），=（0.8467，0.8716，0.8903，0.9227），=(0.8487，0.8726，0.9012，0.9396），=（0.8751，0.9175，0.9343，0.9743）;=(0.8674，0.9197，0.9503，0.9806），=（0.8591，0.8736，0.9297，0.9474），=（0.8971，0.9361，0.9615，0.9817），=（0.8453，0.8872，0.9207，0.9618），=（0.8418，0.8799，0.9089，0.9335）。

5.專家權(quán)系數(shù)的確定

通過(guò)IAHP法計(jì)算專家組中專家權(quán)重=(0.2387，0.0719，0.1600，0.3561，0.1733)。

6.群體評(píng)價(jià)模糊數(shù)的確定

通過(guò)專家權(quán)重合成得房地產(chǎn)投資環(huán)境群體評(píng)價(jià)模糊數(shù)，評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 投資環(huán)境群體評(píng)價(jià)模糊數(shù)

7.識(shí)別排序和評(píng)價(jià)

計(jì)算。，。排序得。通過(guò)分析可以看到：投資環(huán)境從優(yōu)到劣依次為投資環(huán)境3，投資環(huán)境1，投資環(huán)境2。

三、結(jié)論

本文建立了模糊群體準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)模型對(duì)房地產(chǎn)投資環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)；在對(duì)投資環(huán)境影響因素進(jìn)行分析、分類的基礎(chǔ)上，采用梯形模糊數(shù)學(xué)理論實(shí)現(xiàn)了定性分析向定量分析的模糊轉(zhuǎn)化。同時(shí)，將投資者、專家、客戶群三者準(zhǔn)則結(jié)合，增加了房地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)價(jià)結(jié)果的可信度。最后給出了可靠度較大的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。實(shí)例證明該方法對(duì)于解決房地產(chǎn)投資環(huán)境評(píng)價(jià)問(wèn)題是科學(xué)有效的。

參考文獻(xiàn)：

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。