基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的房地產(chǎn)市場持續(xù)健康發(fā)展評價研究
——以南昌市為例

張 鶴，肖澤干

（江西財經(jīng)大學 旅游與城市管理學院，江西 南昌 330032）

2011年以來房地產(chǎn)調(diào)控措施力度不斷加大，非合理住房需求得到有效抑制，作為拉動GDP增長重要力量之一的房地產(chǎn)業(yè)開始步入調(diào)整期；但同時，房地產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)、主導性產(chǎn)業(yè)以及日益成形的支柱產(chǎn)業(yè)，短期內(nèi)仍不會改變.因此，房地產(chǎn)既不能一味打壓，亦不能放任自流，房產(chǎn)市場調(diào)控需要合理性，而如何定量判斷房地產(chǎn)業(yè)健康持續(xù)程度則尤為重要.

目前，國內(nèi)對房地產(chǎn)健康程度評價的方法一般采用德爾菲法、層次分析法、路徑系數(shù)分析法、立體式綜合評價法和模糊綜合評價法等方法.如段際凱（2003）、李東曄（2010）等采用了德爾菲法、層次分析法討論房地產(chǎn)健康發(fā)展問題；而翁少群,張紅（2004）、王仁濤（2007）、劉覽等（2008）運用模糊識別理論展開了對房地產(chǎn)市場發(fā)展階段的研究；石玉對（2011）等采用路徑系數(shù)分析法對中國住宅市場價格泡沫進行測度.這些方法由于受專家個人情感喜好因素的影響存在一定的主觀性，使被評價指標的評分存在著一定誤差，并且沒有考慮到評價結(jié)果與其影響因素的非線性關(guān)系，使得專家在對項目評價過程中產(chǎn)生信息失真，有失評價結(jié)果的客觀性.因此，在房地產(chǎn)持續(xù)健康程度評價的過程中，既考慮專家權(quán)數(shù)，又考慮各指標權(quán)重是整個評價過程中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié).本文針對房地產(chǎn)行業(yè)的特點，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡評價模型對南昌市房地產(chǎn)市場健康程度進行綜合評價.

1 房地產(chǎn)市場持續(xù)健康發(fā)展評價指標體系構(gòu)建

房地產(chǎn)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展，是指房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展既能滿足當代人的生產(chǎn)生活用房需要，又不危及子孫后代生產(chǎn)生活對土地、房屋的需求.世界各地的房地產(chǎn)市場發(fā)展經(jīng)驗和教訓告訴我們，房地產(chǎn)市場的區(qū)域性特征決定了其首先要與該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相協(xié)調(diào)；其次，該地區(qū)房價是否為居民可支付、可承受的，超過了居民可承受能力外的房產(chǎn)市場是不可持續(xù)的.最后，要避免房地產(chǎn)市場受到金融過度支持以產(chǎn)生過熱現(xiàn)象，良好的房地產(chǎn)市場應該與地區(qū)金融市場具有較好的協(xié)調(diào)性[3].

目前，國內(nèi)房產(chǎn)市場預警指數(shù)主要有上房50指數(shù)、武房指數(shù)、深房等，同時眾多學者亦從不同角度提出較多的預警體系，如丁烈云（2001）、屠梅曾（2006）等.通過眾多文獻梳理，本文從四個方面來選取影響房地產(chǎn)市場健康發(fā)展的具體影響因子.[1]-[3]

1.1 房地產(chǎn)市場與地方經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展指標.該指標主要反映房地產(chǎn)自身數(shù)量水平及其在地方經(jīng)濟中的水平，包括住宅產(chǎn)業(yè)貢獻率、房地產(chǎn)投資增長率/GDP增長率；

1.2 房地產(chǎn)價格合理性指標.房價是否合理？能否為廣大人民群眾接受？多少才算合理？一般來講，房價合理與否應滿足三個方面：（1）商品住宅必須反映其價值，因為價格由價值決定并反映其價值；（2）商品住宅價格應適應社會發(fā)展的消費水平；（3）商品住宅的價格隨供求關(guān)系變化而變化，即市場是有效的.為此，本文擬選取房價增長率/人均可支配收入增長率、房地產(chǎn)價格增長率/GDP實際增長作為代表指標.同時，已有大量文獻證實房價與地價見存在互動關(guān)系，地價變化能夠傳導給房價，探討地價對于房價具有重要意義，因此引入地價增長率/GDP增長率指標.

1.3 住房市場供需平衡和結(jié)構(gòu)平衡指標.一個有效的住房市場供求指標應該包括總量平衡指標和結(jié)構(gòu)平衡指標兩大類.其中，總量平衡指標包括供求比、商品房空置率；結(jié)構(gòu)平衡指標為保障性住房面積/住宅面積.

1.4 房地產(chǎn)市場與金融市場協(xié)調(diào)發(fā)展指標.房地產(chǎn)市場的自身特點決定了其與金融業(yè)緊密相聯(lián)，當討論房價泡沫時，必須立足于金融風險這個角度來考慮，脫離了金融風險這個視角，房價泡沫便是一個飄渺不定、無法度量的東西.[4]本文擬選取房地產(chǎn)貸款總額/金融機構(gòu)貸款總額、自有資金/銀行房地產(chǎn)開發(fā)信貸作為代表指標.

表1 房地產(chǎn)市場持續(xù)健康發(fā)展評價體系

為對房地產(chǎn)健康評價進行定量分析，就必須要對健康程度劃分區(qū)間.目前已有許多學者進行過該方面的探討與研究，如彭翊（2002）劃分了房地產(chǎn)預警區(qū)間、段際凱（2003）在其基礎(chǔ)上對預警區(qū)間進行了適度修訂，翁少群,張紅（2004）、王仁濤（2007）等人為房地產(chǎn)發(fā)展程度劃分了區(qū)間.結(jié)合眾多研究文獻，本文以非等間距的方式，將房地產(chǎn)市場健康評價等級劃分為五個健康等級.各級別描述及其對應分值如表 2所示：[5，6]

2 選取評價模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是目前最成熟、應用最為廣泛的一種前饋性神經(jīng)網(wǎng)絡，其能夠?qū)崿F(xiàn)任意線性及非線性的函數(shù)映射，避免了人為確定權(quán)重，從而減少了主觀評價上的不確定性及模糊性，通過系統(tǒng)訓練學習使得模型誤差達到精度要求，從而提高了評價結(jié)果的有效性與客觀性.其具有簡單、易行、計算量小、并行性強等特點，能夠通過不斷的網(wǎng)絡訓練來完善自己，從而使得個別神經(jīng)元和連接的損壞不會影響整體效果，具有良好的魯棒性和容錯能力.

表2 房地產(chǎn)市場持續(xù)健康發(fā)展分級標準

圖1 房地產(chǎn)市場持續(xù)健康評價BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型拓撲結(jié)構(gòu)

有文獻證明，一個3層的BP網(wǎng)絡模型就能夠?qū)崿F(xiàn)任意的連續(xù)映射.[7]因此，本文對房地產(chǎn)持續(xù)健康發(fā)展評價BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型采取輸入層、隱含層、輸出層3層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，依據(jù)指標體系，輸入層神經(jīng)元個數(shù)為10個，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1，如圖1所示.其中，隱層神經(jīng)元個數(shù)可由以下公式確定：K=，式中K為隱層神經(jīng)元輸出個數(shù)，M、N分別為輸入層、輸出層神經(jīng)元個數(shù)，α為1～10的常數(shù).

3 實證分析

3.1 南昌市概況

南昌市為江西省會城市，為鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)核心城市.市區(qū)常住人口197萬，地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)1500億元，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入18276元.南昌市區(qū)行政區(qū)域面積617平方公里，已建成區(qū)面積208平方公里，其中居住用地面積51平方公里.

3.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究數(shù)據(jù)主要來源于《江西統(tǒng)計年鑒》（2005-2011），《南昌統(tǒng)計年鑒》（2005-2011），房地產(chǎn)企業(yè)自有資金、房地產(chǎn)開發(fā)信貸等數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)、中經(jīng)網(wǎng)，部分數(shù)據(jù)由作者根據(jù)資料整理而得.

在建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡之前，首先對數(shù)據(jù)進行歸一化處理.為了保障BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中的穩(wěn)定性，需要將網(wǎng)絡的輸入值進行歸一化處理，本文將指標時間序列值歸一化到[-1,1]之間.歸一化方法采用Matlab7.1中的premnmx(p)函數(shù)，歸一化后數(shù)據(jù)如表3所示.

表3 2004-2010年各指標無量綱化數(shù)據(jù)

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡評價結(jié)果及分析

把2004年到2010年各項指標的數(shù)據(jù)作為神經(jīng)元節(jié)點輸入，結(jié)合專家評分法，對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練.網(wǎng)絡經(jīng)過學習，獲得各指標及評價結(jié)果間的關(guān)系.其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練參數(shù)的設定：誤差設定為1e-6，隱層神經(jīng)元數(shù)選取7個，學習速率為0.05，最大迭代次數(shù)為175次.

圖2 2004-2011年南昌市房地產(chǎn)市場持續(xù)健康評價結(jié)果

作者依據(jù)南昌市十二五規(guī)劃、南昌市統(tǒng)計局統(tǒng)計資料及南昌易居房地產(chǎn)研究所報告等資料整理出2011年相關(guān)數(shù)據(jù).通過網(wǎng)絡訓練，產(chǎn)生2011年南昌市房地產(chǎn)市場健康評價.其結(jié)果與南昌市房地產(chǎn)市場實際情況相符，南昌自2011年3月施行“限購令”以來，住宅成交面積同比減少88.5萬平方米，減少41.65%；住房成交均價同比減少0.23%；很明顯，嚴厲的房地產(chǎn)調(diào)控政策效力凸顯，房地產(chǎn)市場不斷降溫.從圖2可以看出，南昌市房地產(chǎn)市場健康發(fā)展程度呈現(xiàn)先總體下降再趨于總體穩(wěn)定趨勢.總體上可以分析為前期投機投資因素較多，后期調(diào)控政策作用開始顯現(xiàn).以上分析結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡模型在房地產(chǎn)評價中應用具有可行性.

4 討論

在方法上，本文初步的將BP神經(jīng)網(wǎng)絡運用到房地產(chǎn)市場持續(xù)健康水平評價上來，借希望進行一個有益的探討.BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有較強的魯棒性和容錯性，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡運算亦存在容易陷入局部最小點、在等界邊緣亦由于誤差存在落入不同區(qū)間等缺點，如何解決該問題亦是在未來進一步完善模型中所需要考慮的.

關(guān)于房地產(chǎn)指標體系方面，目前其研究文獻較多，其中多從泡沫、市場發(fā)展程度等角度建立評價指標體系，但是對于可持續(xù)性發(fā)展討論較少，同時普遍使用的評價體系也還沒有形成，即使形成了普遍使用的評價體系，其亦需要接受實踐的檢驗，針對不同的城市進行指標的選取與完善工作.因此，本文所提出的房地產(chǎn)持續(xù)健康發(fā)展評價指標體系，本身就只能限于是一個有意義的初步探討，需要在未來進一步的優(yōu)化指標體系，使模型運算結(jié)果更加接近實際.

〔1〕姚玲珍，張小勇.中國住宅業(yè)可持續(xù)發(fā)展的定性研究[J].中央財經(jīng)大學學報,2008(4).

〔2〕劉成高.中國房地產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究[M].成都：西南財經(jīng)大學出版社,2008.

〔3〕葉艷兵，丁烈云，房地產(chǎn)預警指標體系設計研究[J].基建優(yōu)化，2001.

〔4〕呂江林.我國城市住房市場泡沫水平的度量[J].經(jīng)濟研究,2010(6).

〔5〕翁少群，張紅.基于模糊模式識別理論的中國房地產(chǎn)市場發(fā)展階段判別研究[J].土木工程學報,2004(5).

〔6〕彭翊.城市房地產(chǎn)預警系統(tǒng)設計[J].中國房地產(chǎn),2002(6).

〔7〕RUMELHART D,HINFON G,WILIAMS R.Learning Representation by Back Propagation Errors[J].Nature,1986(323):533-536.