基于贝叶斯理论的房地产投资风险决策研究

由于房地产投资受政策、社会环境、经济环境、管理水平等诸多因素的制约，因而投资成败的不确定性极大。将贝叶斯决策理论应用于房地产投资决策中，建立了房地产投资贝叶斯风险决策模型，分析了决策模型中各种参数的确定方法，并阐述了该模型对降低决策风险的作用。     

房地产投资风险评价基本理论

对房地产投资风险平价作了系统的阐述。论述了房地产方案损益先验需要概率贝叶斯修正的思路，给出了表征投资方案风险程度的修正风险和风险效应值，对于投资方案评价基准的修正投资收益率、考虑风险因素的净理值和现金流计算进行了探讨，给出了相应的结论。     

基于贝叶斯理论的公安情报预测方法

贝叶斯理论是一种统计推断理论,它能够通过概率估算把证据信息转化为量化的、高质量的决策依据。该理论应用于公安情报预测领域,有利于实现公安情报的实时精准预测,提高警务决策的效率与正确性。本文将贝叶斯理论的分析步骤和计算流程进行简化,讲解了贝叶斯理论的精髓,并以公安工作实际案例研究为基础,探讨贝叶斯理论在公安情报预测中的应用。用贝叶斯理论进行公安情报预测具有有效性与通用性,对公安警务决策具有重要作用。     

基于贝叶斯网络的高速列车碰撞风险评价

碰撞事故已成为影响高速列车运营安全的重要因素,采用科学方法对安全风险进行有效的预测与评估具有重要意义.从组织、人因错误的角度出发,利用贝叶斯网络构建了碰撞事故的致因关系.参考专家知识,基于风险发生概率语言变量量化基本事件的条件概率,构建条件概率表,利用GeNIe软件进行了概率推理和风险因素灵敏度分析,定量评估了列车碰撞的风险,找出了影响最突出的风险因素.通过案例研究表明,贝叶斯网络对于高速列车运营安全风险预测是可行的,计算得到的风险概率不仅指出了重要的影响因素,也反映了高速列车系统目前的安全状况.     

工程项目投资风险概率分析

利用风险概率分析方法,通过对净现值NPV的风险分析,研究了工程项目投资的风险及其度量问题,确定了计算风险当量系数和风险补偿率的函数,对工程项目投资方案进行分析评价,为决策者在风险情况下提供决策依据,并尽可能做出最佳选择．另外,由实例的分析与结果可见,当考虑风险因素时,决策结果与不考虑风险的决策结果可能有所不同,决策结果不仅有赖于项目的风险大小,而且与决策者对待风险的态度密切相关．     

贝叶斯网络的结构学习综述

贝叶斯网络是一种描述变量间不确定性因果关系的概率图模型,广泛应用于预测、推理、诊断、决策风险及可靠性分析等领域。结构学习作为构建贝叶斯网络的基础,被证实为非确定多项式难题。文中将贝叶斯网络结构学习按照数据量大小分为完备数据和缺失数据,将完备数据下的贝叶斯网络结构学习分为近似学习算法和精确学习算法。根据上述分类方法,对现有算法及其相关的改进算法进行总结与分析对比。     

基于动态贝叶斯网络的客滚船航行风险预测

为识别客滚船航行风险因素,有效预测客滚船航行过程中的航行风险。首先通过历史数据库和相关船舶事故报告识别客滚船航行风险因素,基于识别到的航行风险因素构建故障树模型。然后通过构建的故障树模型确定静态贝叶斯网络结构,引入马尔可夫模型将静态贝叶斯网络结构转化为动态贝叶斯网络结构。最后利用构建的动态贝叶斯网络结构结合琼州海峡徐闻港-新海港客滚航线进行实例分析,计算后验概率预测客滚船航行风险,从而实现客滚船航行风险的预测。结果表明,琼州海峡客滚船航行风险6个时间片的后验概率分别为0.464 0、0.512 3、0.545 7、0.568 8、0.584 9、0.596 1。敏感性分析表明,管理因素对客滚船航行安全的影响程度最大。     

基于贝叶斯和层次模型的传感器网络节点故障预测研究

提出了运用贝叶斯理论和层次模型对传感器网络节点故障进行预测的方法,结合传感器网络各节点处理信息的时序关系,用定性分析将时间信息融合到节点中分析故障传播机制和故障预测.根据节点的历史信息和当前运行情况,预测和确定节点的故障概率;利用参数学习和概率推理,预测上层节点的故障概率.通过仿真实验并与其他预测方法进行比较分析,验证了该方法的可靠性和精确性,为传感器网络节点的故障预测提供了新的思路和方法.     

基于阻塞概率分析的车辆自动导航路线优选模型

根据交通供需随机性分析,借鉴网络可靠性分析方法,提出了概率型指标——畅通可靠度的概念和计算方法,通过该指标可分析拥挤路网阻塞现象发生的可能性。同时,以路网阻塞概率分析为基础,在没有实时交通数据采集的条件下,利用统计资料及经验信息,综合考虑绕行距离,建立了基于阻塞概率分析的车辆自动导航路径优选模型。该模型可为出行者提供更接近实际情况的满意的路径及出行信息,减少用户决策的盲目性。     

房地产投资风险决策模型研究

房地产投资面临很多风险,投资应该在实践中总结处理和防范风险的方法,利用数字化模型来进行决策,同时,建立了投资风险决策模型,并对模型进行了具体分析。     

基于模糊概率的项目投资决策分析

项目本身存在诸多不确定的模糊因素和风险,项目投资必须考虑风险的控制和管理.将模糊数学中的模糊概率理论应用于项目投资决策之中,建立了模糊概率的项目开发时机的投资决策模型.并利用Delph i法确定了A,为项目投资开发时机决策提供一种有效的分析方法.     

基于层次分析法的房地产投资决策研究

AHP法是一种有效的定性分析与定量分析相结合的多目标决策方法。对于房地产投资项目而言,其评价决策也是一个多目标、多层次、结构复杂和因素众多的大系统。在对房地产投资决策影响因素进行分析的基础上,建立了房地产投资决策的层次结构模型,并运用AHP法进行房地产投资决策分析,从而证明运用AHP法进行房地产投资决策是完全可行的。     

多目标决策灰色关联投影法在房地产投资决策中的应用

将灰色系统理论与矢量投影原理相结合,提出了一种新型房地产投资决策方法——多目标决策灰色关联投影法.介绍了该方法的基本原理,建立了综合考虑多种因素的房地产投资决策灰色关联投影模型,并用实例加以说明.所得结果符合房地产投资决策的实际情况,说明该方法用于房地产投资决策是可行和有效的.     

无历史数据时房地产投资项目的风险模拟

房地产投资决策的正确与否将直接取决于风险估计的准确性,因此,如何衡量投资项目的风险程度就显得十分重要.在缺乏历史数据条件下,项目投资在建立投资模型时,必须要考虑不确定性因数(即风险因数),包括市场情况、项目期限、投资额及运营收入等.本文假设影响房地产项目投资的主要风险因数服从β分布,如投资额和运营收入,提出了在房地产投资的现金流满足β分布情况下的投资风险模拟模型,并通过实例证明该种方法可以为项目投资决策提供依据.     

实物期权在企业投资决策中的应用

针对传统的NPV方法在项目决策时忽视了投资的不可逆性、可延迟性等特性，难以评价项目的经营柔性价值的问题，本引入了实物期权理论，在国外研究成果的基础上，介绍了实物期权方法在投资决策中的应用，并通过案例分析，给出了解决投资决策中期权定价问题的一般途径。     

基于粗糙集的银行存货质押业务投资决策研究

针对银行在存货质押业务筛选中缺乏有效方法,将决策粗糙集引入到存货质押业务筛选中,在考虑延迟决策最优投入的情况下,建立了一个基于期望损失最小下阈值和先验概率对比的决策模型。模型中根据投资决策下的收入和支出来确定损失函数,从而确定决策阈值,通过历史数据构建信息表确定先验概率,经阈值和先验概率二者对比,得出银行针对业务的最优决策,算例分析显示模型对银行业务投资决策有一定的借鉴意义。     

基于实物期权的房地产开发投资决策模型

通过对房地产项目的特性分析，阐述了当前基于实物期权的房地产投资决策中存在的方法误差大、投资决策定价不准确等问题；探讨了一种基于人工神经网络的房地产开发投资决策实物期权定价模型，并通过Matlab6．5编程实现。仿真结果表明。此种方法避免了主观因素的影响，计算结果误差较小，能在一定程度上提高房地产开发投资决策的准确度。     

房地产开发项目市场定位的层次分析模型

房地产开发项目的市场定位决策是项目投资决策至关重要的一个环节,有效的市场定位是决定开发企业获得更大的投资效益和投资风险性较小的前提和基础,本文结合项目实例,提出了层次分析模型在市场定位决策中的基本思路和操作方法,这不仅能够对房地产开发商及投资决策者有一定的参考价值,而且能够对房地产开发企业投资决策科学化、规范化、专业化起到促进作用。