基于層次分析法的投資性住房選擇模型

(重慶交通大學經(jīng)濟與管理學院 重慶 400041)

一、引言

近年來，隨著我國房價的大幅度上漲給廣大投資者提供了一個絕佳的投資機會。

本次研究的目的在于利用層次分析法建立投資性住房選擇模型。研究流程是：首先，建立層次分析法中的目標層、準則層；其次，以問卷調(diào)查的方式收集準則層方面的數(shù)據(jù)，并分析計算出各權(quán)重；最后，完成模型的構(gòu)建。

二、模型構(gòu)建

(一)構(gòu)造層次分析結(jié)構(gòu)

1.目標層。本層次分析結(jié)構(gòu)的目標層即為通過投資住房來獲取收益，即投資住房獲益。

2.準則層。政府政策：中央和地方政府所頒布對房價有影響的各種法律、法規(guī)及規(guī)范性文件等，此外，還包括中央或地方政府對某區(qū)域的功能定位、發(fā)展規(guī)劃等。

地理位置：主要指住房與學校、商業(yè)中心、娛樂場所、政府辦公機構(gòu)等跟生活相關(guān)的功能性區(qū)域的相對位置。

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Γ罕緟^(qū)域在未來一定時間內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展的可能性，如未來數(shù)年的GDP增長率、居民收入增長率等。

交通環(huán)境：指交通設(shè)施的完備性程度、發(fā)展程度、發(fā)展速度，當下及未來數(shù)年上班及出行的便利程度，具體如公路網(wǎng)的發(fā)達程度、市內(nèi)公共交通的便利程度、以及距離機場、火車站、客運中心等交通樞紐的遠近等。

人口因素：指本區(qū)域的人口數(shù)量、人口密度以及未來一定時間內(nèi)的人口增長(分為由新生帶來的增長和遷入帶來的增長)等。

小區(qū)環(huán)境：指住房所在小區(qū)的綠化、生活設(shè)施的完備性、物業(yè)服務(wù)等。

戶型：指住房的建筑面積、布局等。

(二)構(gòu)造判斷矩陣

在確定了準則層之后，我們設(shè)計了一個問卷用以確定準則層各指標的重要程度。本次問卷調(diào)查共回收有效問卷121份，統(tǒng)計出的各項數(shù)據(jù)后得出評價綜合得分如下：

平均綜合得分

注：平均綜合得分=(∑頻數(shù)×權(quán)值)/本題填寫人次，其中排在第一位的權(quán)值為7，排在第二位的權(quán)值為6，以此類推，排在第七位的權(quán)值為1。算例：區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Φ钠骄C合得分=(42×7+36×6+18×5+10×4+9×3+4×2+2×1)/121=5.6

根據(jù)準則層各指標因素平均綜合得分之比，可得出如下判斷矩陣：

AB1B2B3B4B5B6B7B116/76/79/83/27/48/3B27/6119/77/423B37/6119/77/423B48/97/97/914/38/55/2B52/34/74/73/418/79/5B64/71/21/25/87/815/3B73/81/31/32/55/93/51列向量歸一化→

由以上計算可知準則層指標重要性排序為：地理位置(0.198)，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿?0.198)，政府政策(0.171)，交通環(huán)境(0.155)，人口因素(0.114)，小區(qū)環(huán)境(0.100)，戶型(0.063)。

三、結(jié)束語

通過本模型的建立，我們可以清楚的看到住房的地理位置(0.198)、區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿?0.198)以及政府政策(0.171)對住房的增值影響較大，投資者在選擇投資性住房時應(yīng)著重考慮上述三個因素；而人口因素(0.114)，小區(qū)環(huán)境(0.100)，戶型(0.063)這三個因素則對投資性住房能否升值影響不是很大；交通環(huán)境(0.155)這一因素對房價的增值也具有一定程度的影響。最后，我們期待本模型的建立能夠為廣大住房投資者提供借鑒意義，并能為后續(xù)的研究提供幫助。

【參考文獻】

[1]張穎,劉志杰.房地產(chǎn)價格影響因素的可變模糊聚類分析[J].中國外資，2011，1(233)

[2]童長锜，楊和禮.房地產(chǎn)價格影響因素研究[J].建筑經(jīng)濟，2007，7

[3]陳新峰，王子柱.房地產(chǎn)價格影響因素實證分析[J].市政建設(shè)，2015，14(1)

[4]張元姣.基于主成分回歸分析的上海房價影響因素研究[J].區(qū)域經(jīng)濟，2015

[5]范允奇，王藝明.中國房價影響因素的區(qū)域差異與時序變化研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，2014(1)

[6]陳將浩.房價影響因素及R語言實現(xiàn).中國科學技術(shù)大學碩士論文，2014，5

[7]黃厚霞、侯莉穎.房價影響因素綜述[J].房地產(chǎn)市場，2011(14)