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    基于灰色關(guān)聯(lián)與集對分析的養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

    2019-07-12 01:03:36隗健申建紅萬索妮徐文慧
    中國儲運(yùn) 2019年7期
    關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)度灰色權(quán)重

    文/隗健 申建紅 萬索妮 徐文慧

    人口老齡化是世界性問題,目前我國人口老齡化日趨嚴(yán)重,估計(jì)到2050年,將會有近4.6億的60歲以上老年人口。越來越多的“421”家庭布局使我國養(yǎng)老壓力加大,解決養(yǎng)老問題迫在眉睫。在十三屆全國人大二次會議上,國務(wù)院總理在其政府工作簡報(bào)中提出要大力發(fā)展養(yǎng)老尤其是社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)業(yè),并給予減稅等政策扶持。無論從市場條件、社會背景、政策扶持還是發(fā)展趨勢等層面來看,發(fā)展養(yǎng)老地產(chǎn)勢在必行。

    養(yǎng)老地產(chǎn),是專門針對老年人口開發(fā)的住宅社區(qū),除正常的居住功能外,還具備修養(yǎng)、文娛等功能,另配套療養(yǎng)中心、醫(yī)院、文體館等服務(wù)設(shè)施,依靠租售結(jié)合等專業(yè)化運(yùn)作方式實(shí)現(xiàn)其盈利和長遠(yuǎn)發(fā)展[1]。

    針對養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目,國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)的探討。T.M.Williams[2]通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模擬了投資項(xiàng)目各風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互作用和因果關(guān)系,并評估了其風(fēng)險(xiǎn)值,提出應(yīng)從其發(fā)生的概率和風(fēng)險(xiǎn)損失后果兩個(gè)方面綜合評判風(fēng)險(xiǎn)值的大小。Eddie[3]針對風(fēng)險(xiǎn)的不確定性和模糊性,提出用模糊推理評估房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn),用該方法可以有效減少繁瑣的數(shù)學(xué)計(jì)算過程。Saari[4]等提出了一套完整研究養(yǎng)老地產(chǎn)的方式,評估了養(yǎng)老地產(chǎn)每一個(gè)方面的權(quán)重。鄒慶紅[5]從我國人口特點(diǎn)及結(jié)構(gòu)出發(fā),對目前養(yǎng)老地產(chǎn)存在的問題機(jī)會做出分析,并闡述了主要風(fēng)險(xiǎn)。于洋[6]分析了我國養(yǎng)老地產(chǎn)運(yùn)營方式,提出目前存在主要為租售結(jié)合和只租不售兩種運(yùn)營方式。張晶華[7]通過養(yǎng)老地產(chǎn)實(shí)例,對目前我國養(yǎng)老地產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r做出了分析,并對其后續(xù)發(fā)展提出建議。張志盈[8]通過可拓理論對養(yǎng)老地產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析,為老年公寓投資決策提出了理論基礎(chǔ)。

    綜上,學(xué)者們對養(yǎng)老地產(chǎn)的研究主要集中在風(fēng)險(xiǎn)描述及識別、運(yùn)營方式及投融資等方面,針對養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的研究較缺乏。本文從開發(fā)商視角出發(fā),結(jié)合我國養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目實(shí)際狀況建立投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系,構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)度的集對分析風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型,并利用模型對實(shí)例進(jìn)行投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。

    1.養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系的建立

    我國養(yǎng)老地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展周期較短,與此類項(xiàng)目有關(guān)的資料和數(shù)據(jù)較少。鑒于此選用專家調(diào)查的方式向60位研究養(yǎng)老地產(chǎn)方向的相關(guān)專家進(jìn)行發(fā)郵咨詢,并通過大量研究文獻(xiàn)并結(jié)合實(shí)際調(diào)研情況確定養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系,如圖1所示。

    圖1 養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

    表1 專家權(quán)重值及指標(biāo)評分表

    表2 絕對關(guān)聯(lián)度計(jì)算數(shù)值表

    2.基于灰色關(guān)聯(lián)度的集對分析風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型

    2.1 理論介紹

    灰色關(guān)聯(lián)分析是一種在“貧信息”背景下解決不確定性問題的一種方法。該方法的基本思想是根據(jù)各比較數(shù)列集構(gòu)成的曲線族與參考數(shù)列構(gòu)成的曲線之間的幾何相似程度來確定比較數(shù)列集與參考數(shù)列之間的關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度的大小與兩者相似程度的高低成正比,灰色關(guān)聯(lián)度確定步驟如下[9~10]:

    首先設(shè)定有s個(gè)評估對象,k個(gè)評估價(jià)指標(biāo),則有參考數(shù)集X0(y)與對比數(shù)集Xs(y),然后用參考文獻(xiàn)[10]中的公式(6)和(7)分別計(jì)算兩者在第y個(gè)評價(jià)指標(biāo)因素上的相對差值及絕對關(guān)聯(lián)度進(jìn)行加權(quán)平均值。

    中國學(xué)者趙克勤在上世紀(jì)80年代首次提出集對分析理論,其思想是把研究對象的所有聯(lián)系因素看做一個(gè)不確定系統(tǒng),從同一、差異、對立3個(gè)方面定性與量化問題,通過聯(lián)絡(luò)度得出研究對象的特性,從而能將所研究對象的特征以定量的形式表示,并反映其變化趨勢[11]。用集對分析的思想評估養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn),使各風(fēng)險(xiǎn)因素不確定性問題得到了解決,并能較好地預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展趨勢。

    集對分析主要通過聯(lián)系度表示,設(shè)有具體問題W,集合T和集合M組成集對H,記做H(T,M),對H中的全部特性進(jìn)行差異性、同一性及對立性分析,得到N種特性,其中集合T、M有S個(gè)共有特性;集合T、M有P個(gè)對立特性;兩者既不對立也不同一的特性有F=N~S~P(個(gè)),稱[11]:

    S/N為數(shù)集在問題W下的同一度,記為α;F/N為數(shù)集在問題W下的差異度,記為b;P/N為數(shù)集在問題下的對立度,記為c。

    2.2 項(xiàng)目簡介

    L項(xiàng)目坐落于山東省濟(jì)南市,項(xiàng)目總用地面積為29.7萬m2,容積率為1.7,建筑面積47.4萬m2,是由中國重型汽車集團(tuán)投資約26.7億元打造的集居住、康養(yǎng)、醫(yī)療于一體的養(yǎng)老住宅項(xiàng)目。開發(fā)商在投資前面臨著眾多的風(fēng)險(xiǎn)因素和復(fù)雜的投資環(huán)境。本文對養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目全生命周期進(jìn)行深入分析,通過基于灰色關(guān)聯(lián)度的集對分析風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型評判了該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級。

    2.3 養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

    首先運(yùn)用COWA算子計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,COWA算子是OWA在算子的基礎(chǔ)上發(fā)展而來,它有效降低了不確定指標(biāo)因素對賦權(quán)結(jié)果的影響。參考文獻(xiàn)[11~13],本文運(yùn)用COWA算子為其確定權(quán)重,計(jì)算可得指標(biāo)相對權(quán)重ω3=(0.2046,0.2939,0.2648,0.2367)。同理可求得其他指標(biāo)權(quán)重。

    運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度與集對分析理論構(gòu)建評價(jià)模型具體步驟如下:

    首先確定集對H。根據(jù)集對的特性與聯(lián)系度函數(shù)確定同一度α、差異度b及對立度c的量化值。然后確定絕對關(guān)聯(lián)度。設(shè)參考數(shù)組為差異度數(shù)組b,比較數(shù)組為同一度數(shù)組α和對立度數(shù)組c,通過灰色關(guān)聯(lián)分析理論將其分為b、α及b、c兩組,然后用公式分別求出兩組的灰色絕對關(guān)聯(lián)度。其次比較兩組灰色絕對關(guān)聯(lián)度,選取數(shù)值較大者作為i的值,最后將i值代入各聯(lián)系度表達(dá)式中計(jì)算出聯(lián)系度值μ,μ越大表示兩集對之間的同一度越高。

    結(jié)合L項(xiàng)目的特點(diǎn),相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)等級所對應(yīng)評分如下:高風(fēng)險(xiǎn)V1:(0,60],較高風(fēng)險(xiǎn)V2:(60,70],中等風(fēng)險(xiǎn)V3:(70,80],較低風(fēng)險(xiǎn)V4:(80,90],低風(fēng)險(xiǎn)V5:(90,100]。

    然后邀請5位專家根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)評估各指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn),專家權(quán)重及各指標(biāo)評分結(jié)果如表1所示。

    然后創(chuàng)建專家評價(jià)值,風(fēng)險(xiǎn)等級標(biāo)準(zhǔn)的集對。以專家U1與V1風(fēng)險(xiǎn)等級為例計(jì)算H(U1,V1)的絕對關(guān)聯(lián)度。假設(shè)同一度α表示評價(jià)值在風(fēng)險(xiǎn)等級范圍內(nèi),差異度b表示評價(jià)值在相鄰風(fēng)險(xiǎn)等級范圍內(nèi),對立度c表示評價(jià)值在相隔風(fēng)險(xiǎn)等級范圍內(nèi)。第一步,確定屬于同一度的指標(biāo),由表1可得只有A41評分值在(0,60]區(qū)間內(nèi),通過公式計(jì)算可得xa=0.0866,同理xb=0.0892,xc=0.8242;第二,按照步驟參考序列為xb,比較序列為xa和xc,依次求得Δba=0.0026,Δbc=0.7350;第三,通過公式 (1)求得ξba=1,ξbc=0.3769。同理可依次求出其他集對的絕對關(guān)聯(lián)度,如表2所示。

    結(jié)合表2的計(jì)算結(jié)果,并利用公式(2)計(jì)算得出絕對關(guān)聯(lián)度rba=0.6350,rbc=0.6237,可以看出rba>rbc,由式可得i=0.6350。i=0.6350將帶入表2聯(lián)系式計(jì)算可得各專家評分與風(fēng)險(xiǎn)等級的聯(lián)系度,同時(shí)考慮專家權(quán)重,通過式

    計(jì)算得各風(fēng)險(xiǎn)等級分別對應(yīng)的綜合聯(lián)系度如下所示,高風(fēng)險(xiǎn)V1:~0.6685;較高風(fēng)險(xiǎn)V2:0.0260;中等風(fēng)險(xiǎn)V3:0.4454;較低風(fēng)險(xiǎn)V4:0.4259;低風(fēng)險(xiǎn)V5:~0.2991。

    由綜合聯(lián)系度可以看出0.4454>0.4259>0.0260>~0.2991>~0.6685,其中V3的綜合聯(lián)系度最大,V3代表風(fēng)險(xiǎn)等級“中等”,說明濟(jì)南市L養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目的整體投資風(fēng)險(xiǎn)等級為“中等”,與開發(fā)商對此項(xiàng)目的復(fù)盤結(jié)果一致。同時(shí)由b與α的關(guān)聯(lián)度大于b與c的關(guān)聯(lián)度,V4的綜合聯(lián)系度大于V2的綜合聯(lián)系度可說明該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級有減弱的趨勢。

    3.結(jié)論

    1)運(yùn)用C~OWA算子確定指標(biāo)權(quán)重,減小了極端值對權(quán)重結(jié)果的影響。由風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型得出L項(xiàng)目的綜合風(fēng)險(xiǎn)等級為“中等”,并通過對比較高風(fēng)險(xiǎn)等級與較低風(fēng)險(xiǎn)等級的綜合聯(lián)系度可說明該項(xiàng)目的綜合投資風(fēng)險(xiǎn)等級還有減弱的趨勢,項(xiàng)目處于可控并向好發(fā)展的狀態(tài)。

    2)本文主要針對濟(jì)南市L養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究,養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)因素復(fù)雜,不可控因素多。后續(xù)研究可拓展到同地區(qū)同特征的項(xiàng)目研究中,驗(yàn)證并增強(qiáng)本文的可信度。對于不同地區(qū)的養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的確定及量化還需進(jìn)一步研究;本文在風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對措施方面的研究還存在不足,在后續(xù)研究中可針對重要風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)充相應(yīng)的應(yīng)對措施,進(jìn)一步減小養(yǎng)老地產(chǎn)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)。

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