层次分析法在房地产泡沫预警系统中的应用

1、层次分析法在房地产泡沫预警系统中的应用褚菁晶1,文宗川2（1内蒙古建筑职业技术学院，内蒙古 呼和浩特 010070；2内蒙古工业大学mba中心，内蒙古 呼和浩特 010051）摘 要：房地产泡沫预警系统的运行，需要大量泡沫预警指标的支持。层次分析法是一种普遍使用在决策领域的方法，其在房地产泡沫预警系统中的使用，不仅能够在短时间内确定指标的权重，而且可以进行有效指标的筛选，从而为得出预警结论获得关键数据。关键词：层次分析法；房地产泡沫；泡沫预警系统中图分类号：c93文献标识码：a房地产泡沫是房地产价格脱离其基础价值而持续上涨的过程及状态，是房地产行业内外因素共同作用的结果。房地产泡沫持续膨胀，直

2、至最终破裂，往往导致严重的金融危机，破坏市场运行规律，造成巨大危害。房地产泡沫预警则是针对房地产泡沫的产生和发展，度量房地产价格涨幅偏离预警线的强弱程度，发出预警信号的过程。房地产泡沫预警系统，可以有效抑制过度投资、划界和预防房地产市场风险、促进房地产业的良性发展。对房地产泡沫预警系统的研究有两大难点，一是对房地产泡沫预警管理的系统分析以及对泡沫预警指标的确立；二是基于泡沫预警指标之上的警度评判。笔者就此探讨利用层次分析法进行房地产泡沫预警指标的选择和指标权重的确定。 1房地产泡沫预警系统简介 1.1 预警指标体系预警指标是反映房地产市场运行状况的经济指标。预警指标体系必须能够清晰地描述某一经

3、济运行状态，并且能够做到直观、迅速。在选取指标体系时须遵循：首先，灵敏度高，能够及时地反映当前房地产经济发展的动向；其次，可操作性强，能够及时解决实际问题而不复杂；第三，逻辑联系紧密，各指标要形成一个有机联系的整体，能够全面、充分地发挥作用。 1.2 社会经济运行景气状态划分景气状态反映的是经济运行阶段和繁荣程度。出于不同的景气状态，经济运行特征就会不相同，其主要经济指标的具体取值也会存在差异。具体表现在：从单一指标上看，在不同景气状态时的取值和走势存在明显差异；从指标间的数量关系特征和变动倾向上看，它们在不同的景气状态时存在差异；从全体指标的综合角度看，综合数量关系特征的取值和走势，在不同景

4、气状态时也是不同的。 1.3 宏观经济运行状态的判断根据对经济景气状态的划分，考虑现实状态所呈现出的特征和个体指标所反映出的数量水平，可以对当前宏观经济运行状态进行合理分析和判断，结合市场状况，也可以对宏观经济的未来发展趋势进行合理预测，为决策者提供决策依据。 1.4 宏观决策管理经过对景气状态的划分和经济运行状态的判断，特别是预警指标所反映出的市场状况和预期，选择合适的对策，对房地产业的发展进行预防、调控。对于处于风险临界状态的市场状况，应及时采取有效措施防止风险进一步扩大；对于出现异常变化的市场状况，应提高警戒水平，实施动态监控，并对可能出现的趋势做出事先判断，进行事前控制；对于尚处在正常

5、范围内的市场状况进行常态监控。 2层次分析法概言层次分析法（analytical hierarchy process，简称ahp法）是美国匹兹堡大学saaty t.l.教授于20世纪70年代初提出的一种多准则决策方法。层次分析法的基本思想是根据问题的性质和要求达到的总目标，把问题层次化，建立起一个有序的递阶系统，然后对系统中各项相关问题进行两两比较评判。通过这种比较评判结果的综合计算处理，把系统分析归结为最底层相对于最高层的相对重要性权数的确定或相对优劣次序的排序问题。 3层次分析法在房地产泡沫预警系统中的应用 本文利用呼和浩特市房地产市场的数据进行房地产泡沫预警分析，以探讨层次分析法的应用。

6、 3.1房地产泡沫预警指标体系房地产预警系统的指标体系如下（表1）：表1 房地产泡沫预警系统的指标体系生产类指标交易状况类指标消费状况类指标金融类指标房地产投资占固定资产投资的比重商品房销售面积增长率商品房价格增长率货币供给量增长率房地产投资增长率商品房空置面积增长率地价增长率房地产贷款增长率土地与楼宇供应量增长率土地转手率房价/居民家庭年均收入股价指数房地产投资收益率商品房空置率住宅建安材料增长率个人房产按揭贷款增长率gdp增长率租价比中长期贷款利率房地产开发企业自有资金增长率房地产企业贷款增长率房地产占gdp的比重楼宇按揭利率 3.2 指标的选取房地产泡沫预警指标的选择要根据具体的国家和地

7、区来确定。不同的国家和地区，指标的性质和敏感度不尽相同。考虑到呼和浩特市房地产泡沫的特点和预警指标的选取原则，笔者选取了以下指标：3.2.1房地产投资增长率选取这一指标作为房地产泡沫预警指标符合房地产泡沫产生的规律。通过对该指标变动情况的分析可以预测房地产经济活动的非正常变化。3.2.2 房价收入比房价收入比是房地产价格与居民平均家庭年收入的比值，反映了居民家庭对住房价格上涨的承受能力，比值越高，承受能力就越低。当该指标持续增大时，表明房地产价格的上涨超过了居民实际支付能力的上涨。当市场中的房价收入比一直处在上升状态，且并没有存在市场萎缩的迹象，则说明这个房地产市场中投机需求的程度较高，产生房

8、地产泡沫的可能性就越大。3.2.3 商品房空置率上文已经介绍过，目前我国大部分学者都认为，商品房空置率是反映某一时点商品房空置程度的指标。空置程度越高证明商品房滞销情况严重，通过与当时房地产价格相对比，可以判断房地产泡沫的情况。房地产泡沫预警指标矩阵：a=a1 a2 a3。 3.3 指标权重的确定3.3.1递阶层次结构模型的建立因为指标已经选取，递阶层次结构也就很容易建立起来了，如图1所示。呼和浩特市房地产市场泡沫程度a房地产投资增长率（a1）房价收入比（a2）商品房空置率（a3）图1 递阶层次结构模型图3.3.2 构造两两比较判断矩阵根据目标总体要求，笔者对十二位从事房地产工作的专家进行了调

9、查，分别请十二位专家利用1-9尺度进行了打分。打分结果形成矩阵为： 十二位专家打分形成的矩阵分别为：判断矩阵1： 判断矩阵2： 判断矩阵3：判断矩阵4： 判断矩阵5： 判断矩阵6：判断矩阵7： 判断矩阵8： 判断矩阵9：判断矩阵10： 判断矩阵11： 判断矩阵12：3.3.3 计算权重，进行一致性检验先对第一个专家打分所得的判断矩阵计算三个指标的权重。（1）利用方根法计算矩阵a的特征向量w：特征向量w=0.4434 0.1692 0.3874t，此即指标权重向量。=1.3384 0.5107 1.16912t （2）一致性检验最大特征根：式中(aw)i，为向量aw的第i个元素，wi为向量w的第

10、i个元素。根据一致性指标的公式，有：而ri=0.52，根据相关公式有：0.1可见第一个判断矩阵的一致性良好，因而所得到的指标权重也是令人满意的。将各层的判断矩阵都进行一致性检验计算，得出：表16 各位专家打分所得的指标权重序号各指标权重10.44340.1692038743.01830.00910.017620.25000.2500050003.00000.00000.000030.49340.31080.19583.05360.02680.051640.40000.20000.40003.00000.00000.000050.25000.50000.25003.00000.00000.000

11、060.53960.16340.29703.00920.00460.008970.25000.25000.50003.00000.00000.000080.53960.16340.29703.00920.00460.008990.59360.15710.24933.05360.02680.0516100.14290.57140.28573.00000.00000.0000110.70890.11250.17863.05360.02680.0516120.12830.59540.27643.00540.00280.0053算术平均0.39500.28690.3181 由表16所计算出的结果，得到

12、指标权重的向量为=0.3950 0.2869 0.3181t利用所得出的指标权重可以继续进行预警分析，从而得出预警等级的结论，进行房地产泡沫的预警和风险防范。 4 结论从本文的分析可以看出，层次分析法为房地产泡沫预警系统提供了有效的分析工具，其分析结果对于决策者来说具有非常重要的参考价值。当然，房地产泡沫的产生、发展还有许多其他不确定性因素，本文也只是选择了一些有代表性的影响因素进行了分析。在实际工作中，仍然要结合具体的情况对房地产泡沫做出评价选择，该方法也应与其他评价决策方法相结合，以尽可能地真正反映出房地产泡沫的真实情况。参考文献1张俊玲，马苓，杨占昌.大型房地产投资项目风险评价的人工神经

13、网络模型研究j，高等职业教育天津职业大学学报，2005（12）：37-40.2李晓峰. 基于ahp的人工神经网络模型的建立j，四川大学学报（工程科学版），2003（1）：101-103.3先锋.用电子表格（excel）实现层次分析法（ahp）的简捷计算eb/ol.中国科技论文在线，.2005-8-13.the application of ahp to the real estate bubble warning systemchu jing-jing1, wen zong-chuan2(1.inner mongolia technology college of construction,

14、inner mongolia hohhot 010070);2.inner mongolia university of technology mba, inner mongolia hohhot 010051)abstract : the movement of the real estate bubble warning system need a lot of early warning indicators, ahp is widely used in the decision-making areas. its using in the real estate bubble warning system, not only can in a short period of time to determine the weights, but can be effective indicat