灰色關(guān)聯(lián)分析在房地產(chǎn)評(píng)估中的應(yīng)用

李艷虹

摘 要：本文主要運(yùn)用主客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法，該方法依據(jù)灰色系統(tǒng)理論，借鑒了灰色相近關(guān)聯(lián)度的思想，避免了求解指標(biāo)權(quán)重的灰色方法在計(jì)算過程中容易受分辨系數(shù)取值的影響，因此計(jì)算比較簡(jiǎn)單。最后把該方法應(yīng)用到房地產(chǎn)的性價(jià)比評(píng)估中，結(jié)果表明該方法在房地產(chǎn)樓盤的性價(jià)比評(píng)估中是有效和可行的。

關(guān)鍵詞：灰色關(guān)聯(lián)分析；權(quán)重

1.引言

灰色系統(tǒng)理論是由鄧聚龍教授首先提出的，它是以“一部分信息已知，部分信息未知的小樣本、貧信息”不確定系統(tǒng)為研究對(duì)象的一門系統(tǒng)科學(xué)學(xué)科[1]，目前受到國(guó)內(nèi)外越來越多的學(xué)者重視，并且在信息處理、工業(yè)工程、經(jīng)濟(jì)管理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[2-5]。灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色系統(tǒng)中重要理論，該方法計(jì)算簡(jiǎn)單，并且通過該方法得到的結(jié)果直接依賴于原始數(shù)據(jù)，因而在處理離散數(shù)據(jù)和多目標(biāo)決策問題上有一定的優(yōu)勢(shì)。在評(píng)估城市綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力的各個(gè)指標(biāo)時(shí)，為了更好的反應(yīng)指標(biāo)的重要性，本文根據(jù)決策矩陣反映出來的信息，結(jié)合決策者的偏好，給出了一種基于灰色關(guān)聯(lián)定權(quán)的改進(jìn)的主客觀結(jié)合的賦權(quán)方法，該方法客觀的反應(yīng)了指標(biāo)的貢獻(xiàn)程度，為全面的評(píng)估提供了科學(xué)的理論依據(jù)。

近年來，我國(guó)的房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，帶動(dòng)的便是房?jī)r(jià)不斷攀升。不少開發(fā)商便到處開發(fā)樓盤，因此如何利用已有的信息來預(yù)測(cè)哪種樓盤的性價(jià)比最高遍也成為越來越多買房者來說最關(guān)心的問題。模糊模式識(shí)別是模糊數(shù)學(xué)應(yīng)用的領(lǐng)域之一， 以現(xiàn)實(shí)中模糊現(xiàn)象的普遍存在為依據(jù)， 將客觀標(biāo)準(zhǔn)的模糊性與人類認(rèn)知行為的模糊性結(jié)合起來， 更加真實(shí)地反映研究對(duì)象的狀態(tài)；同時(shí)從整個(gè)系統(tǒng)出發(fā)，科學(xué)地確定各個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重， 最終使研究結(jié)果能夠幫助決策者做出理性選擇。本文以該理論為基礎(chǔ)，分析了某城市7個(gè)樓盤的性價(jià)比情況。

2.基本方法

基于灰色關(guān)聯(lián)理論確定指標(biāo)權(quán)重

為了使決策結(jié)果能夠更好地反映各個(gè)候選方案的真實(shí)情況，并充分體現(xiàn)決策時(shí)對(duì)各因素均衡性的要求，本文給出了一種主客觀相結(jié)合的賦權(quán)方法[18]，該方法依據(jù)灰色系統(tǒng)理論，借鑒了灰色相近關(guān)聯(lián)度的思想，避免了求解指標(biāo)權(quán)重的灰方法在計(jì)算過程中容易受分辨系數(shù)取值的影響，并且計(jì)算比較簡(jiǎn)單，權(quán)重能夠同時(shí)反映主觀程度和客觀程度，具體步驟如下：

（1）構(gòu)建多目標(biāo)決策矩陣

設(shè)多目標(biāo)決策問題有m個(gè)候選方案，n個(gè)決策屬性，專家對(duì)其中第i個(gè)目標(biāo)的第j個(gè)屬性的評(píng)估值為xij，則各屬性組成的初始判斷矩陣為V=（xij）m×n。

（2）對(duì)決策矩陣規(guī)范化處理

為了消除屬性指標(biāo)在量綱及尺度上的差別，必須對(duì)各個(gè)屬性指標(biāo)進(jìn)行歸一化。為降低灰色關(guān)聯(lián)算法計(jì)算的復(fù)雜度，本文采取極差法處理，并記規(guī)范化后的判斷矩陣為V′=（xij′）m×n。對(duì)效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)的規(guī)范化轉(zhuǎn)換為：

xij′=xij-mini（xij）maxi（xij）-mini（xij），效益型指標(biāo)maxi（xij）-xijmaxi（xij）-mini（xij），成本型指標(biāo)（1）

（3）確定參考序列

選取對(duì)評(píng)價(jià)方案影響最重要的因素所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)值向量作為“公共”參考權(quán)重向量，組成參考數(shù)據(jù)列X0，其它指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)向量記為Xi，其中：

X0=（x0（1）′，x0（2）′，…，x0（m）′）r，Xi=（xi（1）′，xi（2）′，…，xi（m）′）r，i=1，2，…，n

（4）求各個(gè)指標(biāo)序列與參考數(shù)據(jù)序列之間的距離

doi=∑mk=1（x0（k）-xi（k））2（2）

（5）確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重

ωi=11+doi，i=1，2，…，n（3）

3.灰色關(guān)聯(lián)分析在房地產(chǎn)評(píng)估中的具體應(yīng)用

抽取某城市8個(gè)樓盤的7大要素（環(huán)境、交通、配套、綠化、規(guī)模、平均價(jià)格和交樓時(shí)的房屋標(biāo)準(zhǔn)）的數(shù)據(jù)，來分析哪個(gè)樓盤的性價(jià)比最高。

（2）規(guī)范化處理后的矩陣為

（3）確定參考序列x=（1，1，1，1，1，1，1）r

（4）各個(gè)指標(biāo)序列與參考數(shù)據(jù)序列之間的距離

d01=1.3688，d02=2.1875，d03=1.2747，d04=1.0363，

d05=1.5031，d06=0.2914，d07=1.9371，d08=2.4444

（5）確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重w1=11+d0i，i=1，2，…，n

計(jì)算可得

w1=0.4222，w2=0.3137，w3=0.4396，w4=0.4911，w5=0.3995，w6=0.7724，w7=0.3405，w8=0.2903

故w6>w4>w3>w1>w5>w7>w2>w8

故選擇的先后順序?yàn)镕DCAEGBH

4.小結(jié)與不足

本文給出了一種計(jì)算權(quán)重時(shí)依據(jù)灰色理論思想給出求權(quán)重方法，該方法避免了求解指標(biāo)權(quán)重的灰色方法在計(jì)算過程中容易受分辨系數(shù)取值的影響。然后把結(jié)果應(yīng)用到了買房者如何選擇性價(jià)比最高的房源，但是這種判斷比較是片面的，考慮的問題可能不是太全面；因此，在以后的探討中，為了評(píng)估的更為準(zhǔn)確，可以提出一種加權(quán)的模糊聚類算法，將權(quán)重與模糊聚類算法相結(jié)合對(duì)各個(gè)方案進(jìn)行聚類。（作者單位：重慶三峽職業(yè)學(xué)院）

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