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    土地儲(chǔ)備方案的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

    2014-04-29 00:00:00王童燁張校銀翁丹琪謝陳祎奔
    商業(yè)2.0 2014年11期

    中圖分類號(hào):F301.1"文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    摘要:這幾年來,通過實(shí)施土地收儲(chǔ)及招拍掛,在增加地方財(cái)政收入,改善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高土地市場(chǎng)的公平性和透明性方面起到了積極的作用。但是,土地收儲(chǔ)也成為金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。所以,合理的土地儲(chǔ)備方案的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是規(guī)避金融風(fēng)險(xiǎn)的集中暴發(fā)的有效途徑。

    我們首先從所利用的數(shù)據(jù)的眾多指標(biāo)中找出相同性質(zhì)的指標(biāo),再將相同性質(zhì)的指標(biāo)整合成最具代表性的單項(xiàng)加入重要指標(biāo)的選擇中,從而確定了12個(gè)重要的土地儲(chǔ)備指標(biāo)。其次我們根據(jù)建模的需要,確定了相關(guān)系數(shù),并通過主成分分析法將這些相關(guān)的變量轉(zhuǎn)化成相互之間不相關(guān)的變量,通過MATLAB軟件算出了特征根、方差貢獻(xiàn)率等,通過研究方差貢獻(xiàn)率得出六個(gè)主成分和綜合評(píng)價(jià)函數(shù)。

    關(guān)鍵詞:主成分分析法;系數(shù)矩陣;風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)

    一、問題的重述

    近年來,通過實(shí)施土地收儲(chǔ)及招拍掛,在增加地方財(cái)政收入,改善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高土地市場(chǎng)的公平性和透明性方面起到了積極的作用。但是,土地收儲(chǔ)也成為金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于在土地收儲(chǔ)過程中,需要?jiǎng)佑么罅康馁Y金,而這種資金如果單純依靠有限的財(cái)政資金是不現(xiàn)實(shí)的。再加上,當(dāng)前我國(guó)的金融產(chǎn)品較為單一,土地銀行、土地債券、土地信托等新型的金融產(chǎn)品至今仍待字閨中。于是在地方政府及其財(cái)政背書的情況下,土地收儲(chǔ)機(jī)構(gòu)往往大量利用銀行的授信貸款、抵押貸款等各種渠道的信貸資金收儲(chǔ)土地。而這些資金在土地市場(chǎng)活躍向好的情況下,風(fēng)險(xiǎn)不易顯現(xiàn)。而當(dāng)土地市場(chǎng)疲軟之時(shí),極易因所收儲(chǔ)的土地?zé)o法變現(xiàn)而導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的集中暴發(fā)。

    問題:利用某省級(jí)土地儲(chǔ)備中心從收到的土地儲(chǔ)備項(xiàng)目可研報(bào)告中提取的數(shù)據(jù),建立合理的數(shù)學(xué)模型,為土地儲(chǔ)備部門提供一個(gè)比較實(shí)用的土地儲(chǔ)備方案的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

    二、模型的假設(shè)

    2.1模型的假設(shè)

    1.假設(shè)建模過程中提取的數(shù)據(jù)合理可靠;

    2.忽略土地儲(chǔ)備項(xiàng)目被人為修改的可能性;

    3.忽略自然災(zāi)害因素對(duì)土地儲(chǔ)備的影響;

    4.忽略政府對(duì)土地市場(chǎng)活躍性的宏觀調(diào)控;

    三、問題的分析與建模

    3.1主成分分析的計(jì)算

    通過了解主成分分析的基本原理,我們可以把主成分分析計(jì)算步驟歸納如下:

    (1)計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣

    R=r11r12…r1p

    r21r22…r2p

    …………

    rp1rp2…rpp(3)

    在公式(3)中,rij(i,j=1,2,…,p)為原來變量xi與xj的相關(guān)系數(shù),其計(jì)算公式為

    rij=∑nk-1(xki-xi)(xkj-xj)∑nk-1(xki-xi)2∑nk-1(xkj-xj)2(4)

    因?yàn)镽是實(shí)對(duì)稱矩陣(即rij=rji),所以只需計(jì)算其上三角元素或下三角元素即可。

    (2)計(jì)算特征值與特征向量

    首先解特征方程|λI-R|=0求出特征值λi(i=1,2,…,p),并使其按大小順序排列,即λ1λ2…λP0;然后分別求出對(duì)應(yīng)于特征值λi的特征向量ei(i=1,2,…,p)。

    (3)計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

    主成分zi貢獻(xiàn)率:ri/∑pk-1γk(i=1,2,…,p),累計(jì)貢獻(xiàn)率:∑mk-1γk/∑pk-1γk

    一般取累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)85-95%的特征值λ1,λ2,…,λm所對(duì)應(yīng)的第一,第二,……,第m(m≤p)個(gè)主成分。

    (4)計(jì)算主成分載荷

    p(zk,xi)=γkeki(i,k=1,2,…,p)(5)

    由此可以進(jìn)一步計(jì)算主成分得分:

    z=z11z12…z1m

    z21z22…z2m

    …………

    zn1zn2…znm(6)

    3.2建立模型

    1、假設(shè)土地儲(chǔ)備申報(bào)項(xiàng)目所在年份、收購(gòu)儲(chǔ)備面積(平方米)、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值(FNPV)、財(cái)務(wù)內(nèi)部受益率(FIRR)、動(dòng)態(tài)回收周期(Pt)、項(xiàng)目投資總額估算(萬元)、申請(qǐng)貸款額度(萬元)、銀行批復(fù)額度(萬元)、涉及拆遷補(bǔ)償人口(戶)、項(xiàng)目規(guī)劃用途、總收儲(chǔ)成本估算(萬元)、預(yù)期收益(萬元)各指標(biāo)分別為x1,x2,…,xp,它們的綜合指標(biāo)——新變量指標(biāo)為Y1,Y2,…,Ym(m≤p),則

    Y1=l11x1+l12x2+…+l1yxp

    Y2=l21x1+l22x2+…+l2yxp

    Ym=lm1x1+lm2x2+…+lmpxp(7)

    Y1,Y2,…,Ym(m≤p)分別稱為原變量指標(biāo)x1,x2,…,的第一,第二,…,第m主成分,在實(shí)際問題的分析中,常挑選前幾個(gè)最大的主成分。

    2、通過計(jì)算可以求出特征根

    w=(0.0000,0.0019,0.0116,0.0189,0.0563,0.3982,0.7833,0.8151,0.9273,1.1728,2.2340,5.5807)

    3、求出方差貢獻(xiàn)率

    P=(0.0000,0.0002,0.0010,0.0016,0.0047,0.0332,0.0653,0.0679,0.0773,0.0977,0.1862,0.4651)

    4、求出方差累計(jì)貢獻(xiàn)率

    Q=(0.0000,0.0002,0.0011,0.0027,0.0074,0.0406,0.1058,0.1738,0.2510,0.3488,0.5349,1.0000)

    相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值即主成分的方差,由上面求出的結(jié)果可知,第一至十二主成分對(duì)方差的貢獻(xiàn)率分別為0、0.02%、0.1%、0.16%、0.47%、3.32%、6.53%、6.79%、7.73%、9.77%、18.62%、46.51%。因后六個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率準(zhǔn)確性高,故用后六個(gè)主成分就可以很好地概括此數(shù)據(jù)。

    5、六個(gè)主成分的綜合評(píng)價(jià):

    Y=1∑6i=1λi(λ1Y1+λ2Y2+λ3Y3+λ4Y4+λ5Y5+λ6Y6)

    四、模型的評(píng)價(jià)與推廣

    1、模型優(yōu)點(diǎn):

    (1)給予風(fēng)險(xiǎn)一個(gè)定性的評(píng)價(jià)指標(biāo),選取PAC來建立模型,簡(jiǎn)單、明確。

    (2)求解過程由相應(yīng)的專業(yè)軟件的支持,精確,可信度比較高。

    2、模型缺點(diǎn):

    (1)模型雖然綜合考慮到很多因素,但不盡全部,具有一定的局限性。

    (2)模型建立時(shí)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)與土地儲(chǔ)備指標(biāo)的轉(zhuǎn)化過于簡(jiǎn)單,使其適應(yīng)性受到了很大的限制。

    3、模型的改進(jìn):

    數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高,很大程度上影響了評(píng)價(jià)效果,在可行性的前提下,如果獲得指標(biāo)體系中的所有數(shù)據(jù),將會(huì)評(píng)價(jià)地更科學(xué)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張曉明,馬燕紅,徐保根."基于在險(xiǎn)值分析的土地儲(chǔ)備資金回收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)——以杭州市為例[J]."預(yù)測(cè),2009年(第3期):71-74.

    [2]黃玉茜,王秀蘭,江俊瑜."中國(guó)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)學(xué)模型[D/OL]."2012[2014-4-19].

    [3]阮連法,溫海珍,崔新明."基于在險(xiǎn)值的杭州市房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析[J]."浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2006年11月,第40卷(11期).

    作者簡(jiǎn)介:

    王童燁(1994.03-),性別:女,民族:漢族,籍貫:浙江義烏,學(xué)歷:本科三年級(jí),單位:浙江師范大學(xué)。

    張校銀(1993-),女,漢族,浙江寧波余姚人,浙江師范大學(xué)數(shù)理與信息工程學(xué)院,研究方向:教學(xué)設(shè)計(jì)。

    翁丹琪(1993.12-),性別:女,民族:漢族,籍貫:浙江寧波,學(xué)歷:本科三年級(jí),單位:浙江師范大學(xué)。

    謝陳祎奔(1994-),女,漢族,浙江金華永康人,浙江師范大學(xué)數(shù)理于信息工程學(xué)院,研究方向:教學(xué)設(shè)計(jì)。

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