土地儲(chǔ)備方案的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

陳聰

政府相關(guān)部門在土地儲(chǔ)備過程中面臨著各種風(fēng)險(xiǎn)，該文基于74組來自可研報(bào)告的數(shù)據(jù)，建立了合理的評(píng)估模型。模型首先運(yùn)用主成分分析法對各影響因素進(jìn)行無綱量化處理，得到各因素對總風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)率；然后用層次分析法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素的遞階層次結(jié)構(gòu)，利用MATLAB、YAAHP等軟件求得權(quán)重；接著利用模糊綜合評(píng)價(jià)法對各項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估以建立綜合評(píng)價(jià)模型，量化了項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的大小；最后為如何對土地儲(chǔ)備的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估提出解決方法。

一、問題的重述

問題的相關(guān)背景。近年來，土地的收儲(chǔ)及招拍掛的實(shí)施，在增加地方財(cái)政收入，提高土地市場公平性和透明性方面起到了積極的作用。但是，土地收儲(chǔ)也成為引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在土地收儲(chǔ)過程中，相關(guān)部門需要?jiǎng)佑么罅抠Y金，這些資金在土地市場活躍性較好的情況下，風(fēng)險(xiǎn)不易顯現(xiàn)，而當(dāng)土地市場疲軟之時(shí)，極易因收儲(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)。除此之外，制度風(fēng)險(xiǎn)，市場風(fēng)險(xiǎn)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)等因素也對土地儲(chǔ)備有著不可忽略的影響。

因此，我們必須對土地儲(chǔ)備的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行理論和實(shí)踐兩方面的深入研究，提出土地儲(chǔ)備的風(fēng)險(xiǎn)控制和防范措施，為土地儲(chǔ)備機(jī)構(gòu)控制和防范風(fēng)險(xiǎn)提供理論支持和技術(shù)指引。

相關(guān)數(shù)據(jù)。為構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，我們對來自政府相關(guān)部門的74組項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。具體數(shù)據(jù)即來自2006，2008，2009，2010，2011，2012年的74個(gè)項(xiàng)目的收購儲(chǔ)備面積 ，財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值 ，財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率 ，動(dòng)態(tài)回收周期 ，項(xiàng)目投資總額估算 ，申請貸款額度 ，銀行批復(fù)額度 ，涉及拆遷補(bǔ)償人口 ，總收儲(chǔ)成本估算 ，預(yù)期收益 。

二、 定義與符號(hào)的說明

表2-1 符號(hào)說明表

序號(hào) 符號(hào) 意義

1 β 風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)

2 w 貢獻(xiàn)率，權(quán)重

3 μ 最佳方案矩陣

4 R 偏差模糊矩陣

5 F 綜合評(píng)價(jià)系數(shù)矩陣

三、模型的建立與問題的求解

3.1利用相關(guān)系數(shù)對數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的相對關(guān)系進(jìn)行分析：

我們定義風(fēng)險(xiǎn)系數(shù) ，但是對于風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的影響因素還無法確定。我們通過分析其他數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的相關(guān)系數(shù)來得到他們之間的相關(guān)關(guān)系，然后根據(jù)相關(guān)關(guān)系的大小對眾因素進(jìn)行取舍。利用EXCEL對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)關(guān)系分析得到結(jié)果如表3-1所示：

表3-1 相關(guān)系數(shù)表

影響因素 銀行批復(fù)貸款額 收購儲(chǔ)備面積 財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值 動(dòng)態(tài)回收周期 涉及人口拆遷數(shù) 項(xiàng)目投資總額

相關(guān)系數(shù) 0.1034 -0.1508 -0.3260 0.994173 -0.14318 0.131115

由表格可見，動(dòng)態(tài)回收周期對相關(guān)系數(shù)的影響程度最大，其他的有一定的影響，但是影響不顯著，下面我們用主成分分析法具體分析它們對風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的貢獻(xiàn)值的大小。

3.2 主成分分析法在土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用：

3.2.1方法簡介：設(shè)x1，x2，…，xp，為p各n維隨機(jī)變量（p項(xiàng)指標(biāo)），

我們用原始指標(biāo)的線性組合所構(gòu)成的綜合指標(biāo)來代替原有的指標(biāo)，即：

要求Yi盡可能地反映原有P個(gè)變量的信息，這里的“信息”用Yi方差來度量，即要求 達(dá)到最大，為此我們需要對系數(shù)向量加以限制即滿足約束條件：

求 使 取最大值，由此 所確定的隨機(jī)變量 稱為隨機(jī)變量 的第一主成分。如果第一主成分Y1還不足以反映原變量的信息，則進(jìn)一步求Y2，為了使Y1和Y2所反映原變量的信息不相重疊，要求Y1和Y2不相關(guān)，即

于是，在約束條件 下，求 使得 達(dá)到最大，由此 所確定的隨機(jī)變量Y2稱為 的第二主要成分。

一般地，求第i 個(gè)主成分Yi，則要求其系數(shù)及主成分滿足以下條件：

（1）系數(shù)向量是單位向量，即

（2）不同的主成分不相關(guān)，沒有重疊信息，即

（3）各主成分的方差遞減，重要性遞減，即

3.2.2主成分分析法對土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估：

分析報(bào)告中的數(shù)據(jù)，我們歸納出對土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)的影響因素為：財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率，收購儲(chǔ)備面積，財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值，動(dòng)態(tài)回收周期，投資總額預(yù)算，批復(fù)比率，盈利能力，拆遷人口。其中，批復(fù)比率為銀行批復(fù)額度和申請貸款額度的比值，其反應(yīng)了貸款風(fēng)險(xiǎn)的大小，盈利能力為第二年和第一年凈現(xiàn)金流量的差值和第一年凈現(xiàn)金流量的比值，比值越大則在未來的盈利能力越強(qiáng)。

我們對選取的影響因素進(jìn)行無綱量化處理，使其進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算具有實(shí)際意義，我們在 MATLAB軟件中輸入程序和數(shù)據(jù)，得到的矩陣中沒有沒有可剔除的量，故我們直接消除量綱，得到貢獻(xiàn)率為：

我們列出影響因素和其對應(yīng)貢獻(xiàn)率如表3-2所示：

表3-2 貢獻(xiàn)率表

影響因素 財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率 收購儲(chǔ)備面積 財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值 動(dòng)態(tài)回收周期 投資總額預(yù)算 批復(fù)比率 拆遷人口 盈利能力

貢獻(xiàn)率 -0.3085

0.1096 0.3413 0.2387 0.2069 0.0953

0.1612 0.1557

根據(jù)此方法得出的各個(gè)因素的貢獻(xiàn)率，可以確定下面進(jìn)行的層次分析法判別矩陣的系數(shù)，讓層次分析矩陣更有說服力。

3.3、層次分析法（AHP）對土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估：

運(yùn)用 AHP 對土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析時(shí)，首先需要了解影響系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的全部因素，再將它們分解成若干個(gè)具體的風(fēng)險(xiǎn)因素，這些具體的風(fēng)險(xiǎn)因素就構(gòu)成了 AHP 分析法的基本元素。根據(jù)土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，再將這些元素予以分組，形成互不相交的層次，上一層次元素對其直接的下一層次的全部或部分元素起著支配作用，這樣就形成了層次間的逐層支配體系，這種支配體系即是土地儲(chǔ)備的風(fēng)險(xiǎn)遞階層次結(jié)構(gòu)。土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)的遞階層次大體可分為三個(gè)層次：最高層、中間層和最低層。endprint

3.3.1構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素的遞階層次結(jié)構(gòu)

最高層指標(biāo)的確定。目標(biāo)層位于風(fēng)險(xiǎn)分析的頂層，只有一個(gè)元素，在土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)分析中，最高層元素就是土地儲(chǔ)備總風(fēng)險(xiǎn)。

中間層指標(biāo)體系的確定。中間層是包括為了實(shí)現(xiàn)最高層目標(biāo)所涉及的中間環(huán)節(jié)，它可以包含多個(gè)子準(zhǔn)則層。

最低層指標(biāo)體系的確定。最低層是為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)則層目標(biāo)可供選擇的各種具體實(shí)施方案，故也稱為方案層。最低層的各具體指標(biāo)通過作用中間層的各分項(xiàng)指標(biāo)而最終作用于目標(biāo)層，通過 AHP 遞階層次分析，就可以按照 AHP 分析法的要求分為目標(biāo)層、中間層和方案層三級(jí)層次體系。這三級(jí)層次指標(biāo)體系構(gòu)成運(yùn)用如圖 3-3 所示：

圖3-3 層次指標(biāo)體系構(gòu)成圖

3.3.2構(gòu)建判斷矩陣

我們建立土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)分析的遞階層次之后，上下層元素間的隸屬關(guān)系就被確定了。依據(jù)隸屬關(guān)系，可以構(gòu)造出下層元素相對于上層支配元素的相對重要度的判斷矩陣，本文采用 1-9 級(jí)標(biāo)度法取值來表示兩元素間的相對重要性。具體取值見表 3-4：

表3-4判斷矩陣相對重要度取值范圍及含義

用MATLAB對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，對各因素相關(guān)關(guān)系進(jìn)行確定，并將判斷結(jié)果輸入，確定判斷矩陣如下：

3.3.3用YAAHP軟件求得權(quán)重：

將判斷矩陣輸入MATLAB軟件，得到結(jié)果如圖3-5所示：

圖3-5風(fēng)險(xiǎn)要素權(quán)重

得到：W=（0.0303，0.4182，0.2519，0.1445，0.0225，0.0792，0.0535） CR=0.0705<0.1

通過了一致性檢驗(yàn)。同時(shí)我們得出中間層的一致性檢驗(yàn)結(jié)果，得到各中間層元素在總風(fēng)險(xiǎn)中所占的權(quán)重，且均通過一致性檢驗(yàn)。風(fēng)險(xiǎn)組成各因素的權(quán)重如表3-6所示：

表3-6風(fēng)險(xiǎn)組成因素權(quán)重

財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值所占比重最大，其次是動(dòng)態(tài)回收周期，投資總額預(yù)算較其他因素所占比重較大，但是小于財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值和動(dòng)態(tài)回收周期。

因此，決策者在進(jìn)行土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，應(yīng)將重點(diǎn)放在財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、動(dòng)態(tài)回收周期和投資總額預(yù)算上。一般情況下，財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值越高，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)相對越小；動(dòng)態(tài)回歸周期越小，項(xiàng)目存在風(fēng)險(xiǎn)相對越小；投資總額預(yù)算所占收益的比重越大，項(xiàng)目存在風(fēng)險(xiǎn)相對越大。

3.4、模糊綜合評(píng)價(jià)方法對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估

前面所做的分析，并沒有得出確切的量化數(shù)據(jù)來顯示項(xiàng)目的優(yōu)劣程度。在模糊綜合評(píng)價(jià)法中，我們建立各個(gè)項(xiàng)目指標(biāo)值的矩陣、相對偏差模糊矩陣以及根據(jù)主成分分析法得到的權(quán)數(shù)，來確定綜合評(píng)價(jià)模型，量化項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)大小，更加直觀地比較項(xiàng)目的優(yōu)劣程度。

在影響風(fēng)險(xiǎn)的因素中，收購儲(chǔ)備面積、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、批復(fù)比率、盈利能力為效益型指標(biāo)，而動(dòng)態(tài)回收周期、投資總額預(yù)算、涉及拆遷人口為成本型指標(biāo)。我們用偏差距離最小法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

3.4.1、首先對上述七項(xiàng)影響因素進(jìn)行無綱量化，得到消除量綱后的矩陣，則其最佳方案為：

其中

3.4.2、建立相對偏差模糊矩陣R：

，其中：

3.4.3、由層次分析法得到指標(biāo)的權(quán)重 為：

3.4.4、建立綜合評(píng)價(jià)模型：

對土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，計(jì)算F值即通過效益型矩陣得出的綜合評(píng)價(jià)值，綜合評(píng)價(jià)值越大，則項(xiàng)目越好。

模型首先計(jì)算各因素和風(fēng)險(xiǎn)因子的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)行了合理的分析。在層次分析法確定判斷矩陣的時(shí)候，模型用到了前面提供的各因素貢獻(xiàn)值，由此確定的權(quán)重更有說服力。計(jì)算過程綜合運(yùn)用了MATLAB、EXCEL、YAAHP等軟件，使模型結(jié)果更加精確。以上提供的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方案只是通過對來自土地儲(chǔ)備部門的74組項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果，很多實(shí)際因素并沒有考慮進(jìn)去。因此，在實(shí)際評(píng)估中，應(yīng)將更多因素放入模型，如儲(chǔ)備土地周邊環(huán)境，地價(jià)等，這樣可以使評(píng)估模型更加擬合實(shí)際情況。

（作者單位：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）endprint

3.3.1構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素的遞階層次結(jié)構(gòu)

最高層指標(biāo)的確定。目標(biāo)層位于風(fēng)險(xiǎn)分析的頂層，只有一個(gè)元素，在土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)分析中，最高層元素就是土地儲(chǔ)備總風(fēng)險(xiǎn)。

中間層指標(biāo)體系的確定。中間層是包括為了實(shí)現(xiàn)最高層目標(biāo)所涉及的中間環(huán)節(jié)，它可以包含多個(gè)子準(zhǔn)則層。

最低層指標(biāo)體系的確定。最低層是為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)則層目標(biāo)可供選擇的各種具體實(shí)施方案，故也稱為方案層。最低層的各具體指標(biāo)通過作用中間層的各分項(xiàng)指標(biāo)而最終作用于目標(biāo)層，通過 AHP 遞階層次分析，就可以按照 AHP 分析法的要求分為目標(biāo)層、中間層和方案層三級(jí)層次體系。這三級(jí)層次指標(biāo)體系構(gòu)成運(yùn)用如圖 3-3 所示：

圖3-3 層次指標(biāo)體系構(gòu)成圖

3.3.2構(gòu)建判斷矩陣

我們建立土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)分析的遞階層次之后，上下層元素間的隸屬關(guān)系就被確定了。依據(jù)隸屬關(guān)系，可以構(gòu)造出下層元素相對于上層支配元素的相對重要度的判斷矩陣，本文采用 1-9 級(jí)標(biāo)度法取值來表示兩元素間的相對重要性。具體取值見表 3-4：

表3-4判斷矩陣相對重要度取值范圍及含義

用MATLAB對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，對各因素相關(guān)關(guān)系進(jìn)行確定，并將判斷結(jié)果輸入，確定判斷矩陣如下：

3.3.3用YAAHP軟件求得權(quán)重：

將判斷矩陣輸入MATLAB軟件，得到結(jié)果如圖3-5所示：

圖3-5風(fēng)險(xiǎn)要素權(quán)重

得到：W=（0.0303，0.4182，0.2519，0.1445，0.0225，0.0792，0.0535） CR=0.0705<0.1

通過了一致性檢驗(yàn)。同時(shí)我們得出中間層的一致性檢驗(yàn)結(jié)果，得到各中間層元素在總風(fēng)險(xiǎn)中所占的權(quán)重，且均通過一致性檢驗(yàn)。風(fēng)險(xiǎn)組成各因素的權(quán)重如表3-6所示：

表3-6風(fēng)險(xiǎn)組成因素權(quán)重

財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值所占比重最大，其次是動(dòng)態(tài)回收周期，投資總額預(yù)算較其他因素所占比重較大，但是小于財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值和動(dòng)態(tài)回收周期。

因此，決策者在進(jìn)行土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，應(yīng)將重點(diǎn)放在財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、動(dòng)態(tài)回收周期和投資總額預(yù)算上。一般情況下，財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值越高，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)相對越小；動(dòng)態(tài)回歸周期越小，項(xiàng)目存在風(fēng)險(xiǎn)相對越小；投資總額預(yù)算所占收益的比重越大，項(xiàng)目存在風(fēng)險(xiǎn)相對越大。

3.4、模糊綜合評(píng)價(jià)方法對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估

前面所做的分析，并沒有得出確切的量化數(shù)據(jù)來顯示項(xiàng)目的優(yōu)劣程度。在模糊綜合評(píng)價(jià)法中，我們建立各個(gè)項(xiàng)目指標(biāo)值的矩陣、相對偏差模糊矩陣以及根據(jù)主成分分析法得到的權(quán)數(shù)，來確定綜合評(píng)價(jià)模型，量化項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)大小，更加直觀地比較項(xiàng)目的優(yōu)劣程度。

在影響風(fēng)險(xiǎn)的因素中，收購儲(chǔ)備面積、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、批復(fù)比率、盈利能力為效益型指標(biāo)，而動(dòng)態(tài)回收周期、投資總額預(yù)算、涉及拆遷人口為成本型指標(biāo)。我們用偏差距離最小法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

3.4.1、首先對上述七項(xiàng)影響因素進(jìn)行無綱量化，得到消除量綱后的矩陣，則其最佳方案為：

其中

3.4.2、建立相對偏差模糊矩陣R：

，其中：

3.4.3、由層次分析法得到指標(biāo)的權(quán)重 為：

3.4.4、建立綜合評(píng)價(jià)模型：

對土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，計(jì)算F值即通過效益型矩陣得出的綜合評(píng)價(jià)值，綜合評(píng)價(jià)值越大，則項(xiàng)目越好。

模型首先計(jì)算各因素和風(fēng)險(xiǎn)因子的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)行了合理的分析。在層次分析法確定判斷矩陣的時(shí)候，模型用到了前面提供的各因素貢獻(xiàn)值，由此確定的權(quán)重更有說服力。計(jì)算過程綜合運(yùn)用了MATLAB、EXCEL、YAAHP等軟件，使模型結(jié)果更加精確。以上提供的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方案只是通過對來自土地儲(chǔ)備部門的74組項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果，很多實(shí)際因素并沒有考慮進(jìn)去。因此，在實(shí)際評(píng)估中，應(yīng)將更多因素放入模型，如儲(chǔ)備土地周邊環(huán)境，地價(jià)等，這樣可以使評(píng)估模型更加擬合實(shí)際情況。

（作者單位：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）endprint

3.3.1構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因素的遞階層次結(jié)構(gòu)

最高層指標(biāo)的確定。目標(biāo)層位于風(fēng)險(xiǎn)分析的頂層，只有一個(gè)元素，在土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)分析中，最高層元素就是土地儲(chǔ)備總風(fēng)險(xiǎn)。

中間層指標(biāo)體系的確定。中間層是包括為了實(shí)現(xiàn)最高層目標(biāo)所涉及的中間環(huán)節(jié)，它可以包含多個(gè)子準(zhǔn)則層。

最低層指標(biāo)體系的確定。最低層是為實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)則層目標(biāo)可供選擇的各種具體實(shí)施方案，故也稱為方案層。最低層的各具體指標(biāo)通過作用中間層的各分項(xiàng)指標(biāo)而最終作用于目標(biāo)層，通過 AHP 遞階層次分析，就可以按照 AHP 分析法的要求分為目標(biāo)層、中間層和方案層三級(jí)層次體系。這三級(jí)層次指標(biāo)體系構(gòu)成運(yùn)用如圖 3-3 所示：

圖3-3 層次指標(biāo)體系構(gòu)成圖

3.3.2構(gòu)建判斷矩陣

我們建立土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)分析的遞階層次之后，上下層元素間的隸屬關(guān)系就被確定了。依據(jù)隸屬關(guān)系，可以構(gòu)造出下層元素相對于上層支配元素的相對重要度的判斷矩陣，本文采用 1-9 級(jí)標(biāo)度法取值來表示兩元素間的相對重要性。具體取值見表 3-4：

表3-4判斷矩陣相對重要度取值范圍及含義

用MATLAB對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，對各因素相關(guān)關(guān)系進(jìn)行確定，并將判斷結(jié)果輸入，確定判斷矩陣如下：

3.3.3用YAAHP軟件求得權(quán)重：

將判斷矩陣輸入MATLAB軟件，得到結(jié)果如圖3-5所示：

圖3-5風(fēng)險(xiǎn)要素權(quán)重

得到：W=（0.0303，0.4182，0.2519，0.1445，0.0225，0.0792，0.0535） CR=0.0705<0.1

通過了一致性檢驗(yàn)。同時(shí)我們得出中間層的一致性檢驗(yàn)結(jié)果，得到各中間層元素在總風(fēng)險(xiǎn)中所占的權(quán)重，且均通過一致性檢驗(yàn)。風(fēng)險(xiǎn)組成各因素的權(quán)重如表3-6所示：

表3-6風(fēng)險(xiǎn)組成因素權(quán)重

財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值所占比重最大，其次是動(dòng)態(tài)回收周期，投資總額預(yù)算較其他因素所占比重較大，但是小于財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值和動(dòng)態(tài)回收周期。

因此，決策者在進(jìn)行土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，應(yīng)將重點(diǎn)放在財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、動(dòng)態(tài)回收周期和投資總額預(yù)算上。一般情況下，財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值越高，項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)相對越小；動(dòng)態(tài)回歸周期越小，項(xiàng)目存在風(fēng)險(xiǎn)相對越小；投資總額預(yù)算所占收益的比重越大，項(xiàng)目存在風(fēng)險(xiǎn)相對越大。

3.4、模糊綜合評(píng)價(jià)方法對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的量化評(píng)估

前面所做的分析，并沒有得出確切的量化數(shù)據(jù)來顯示項(xiàng)目的優(yōu)劣程度。在模糊綜合評(píng)價(jià)法中，我們建立各個(gè)項(xiàng)目指標(biāo)值的矩陣、相對偏差模糊矩陣以及根據(jù)主成分分析法得到的權(quán)數(shù)，來確定綜合評(píng)價(jià)模型，量化項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)大小，更加直觀地比較項(xiàng)目的優(yōu)劣程度。

在影響風(fēng)險(xiǎn)的因素中，收購儲(chǔ)備面積、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、批復(fù)比率、盈利能力為效益型指標(biāo)，而動(dòng)態(tài)回收周期、投資總額預(yù)算、涉及拆遷人口為成本型指標(biāo)。我們用偏差距離最小法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

3.4.1、首先對上述七項(xiàng)影響因素進(jìn)行無綱量化，得到消除量綱后的矩陣，則其最佳方案為：

其中

3.4.2、建立相對偏差模糊矩陣R：

，其中：

3.4.3、由層次分析法得到指標(biāo)的權(quán)重 為：

3.4.4、建立綜合評(píng)價(jià)模型：

對土地儲(chǔ)備風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估時(shí)，計(jì)算F值即通過效益型矩陣得出的綜合評(píng)價(jià)值，綜合評(píng)價(jià)值越大，則項(xiàng)目越好。

模型首先計(jì)算各因素和風(fēng)險(xiǎn)因子的相關(guān)關(guān)系，進(jìn)行了合理的分析。在層次分析法確定判斷矩陣的時(shí)候，模型用到了前面提供的各因素貢獻(xiàn)值，由此確定的權(quán)重更有說服力。計(jì)算過程綜合運(yùn)用了MATLAB、EXCEL、YAAHP等軟件，使模型結(jié)果更加精確。以上提供的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方案只是通過對來自土地儲(chǔ)備部門的74組項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果，很多實(shí)際因素并沒有考慮進(jìn)去。因此，在實(shí)際評(píng)估中，應(yīng)將更多因素放入模型，如儲(chǔ)備土地周邊環(huán)境，地價(jià)等，這樣可以使評(píng)估模型更加擬合實(shí)際情況。

（作者單位：安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)）endprint