朱明明 梁志鵬 何天舒 陳薈荃

[摘要]近年來，土地收儲在增加地方財政收入、改善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提高土地市場的公平性上起到了積極的作用。由于各種制度尚未完善，土地收儲項目存在各種風(fēng)險。本文通過研究造成土地收儲風(fēng)險的因素，得到7個影響較大的指標(biāo)，運用層次分析法對指標(biāo)的重要性進行判別，得出風(fēng)險的權(quán)重；然后將數(shù)據(jù)的分布分成三個類別，通過數(shù)據(jù)樣本的均值、方差得到分布參數(shù)，并得到隸屬函數(shù)和模糊關(guān)系矩陣，進而通過相乘得到風(fēng)險函數(shù)；最后將數(shù)據(jù)代入風(fēng)險函數(shù)，得到每個項目的風(fēng)險值，并進行項目風(fēng)險的比較。

[關(guān)鍵詞]土地儲備；風(fēng)險評估；層次分析法；模糊數(shù)學(xué)模型

[中圖分類號]F293.2[文獻標(biāo)識碼]A[文章編號]1005-6432（2014）51-0155-02

1問題背景

土地存儲，指市、縣人民政府國土資源管理部門為實現(xiàn)調(diào)控土地市場、促進土地資源合理利用目標(biāo)，依法取得土地，進行前期開發(fā)、存儲以備供應(yīng)土地的行為。土地收儲是金融風(fēng)險的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在土地收儲過程中需動用大量資金，僅依靠有限的財政資金并不現(xiàn)實。另外，我國相關(guān)的金融產(chǎn)品種類單一，若大量利用銀行信貸、抵押貸款給等渠道融資收儲土地，風(fēng)險難以控制。

2模型建立

本文將造成土地儲備項目風(fēng)險的指標(biāo)分成三類：土地屬性、財務(wù)指標(biāo)和敏感性指標(biāo)。由于指標(biāo)間無法直接進行比較，且部分指標(biāo)也無法進行定量分析，因此，本文運用層次分析法確定各個指標(biāo)對土地儲備項目風(fēng)險影響的權(quán)重，建立遞階層次結(jié)構(gòu)。

建立遞階層次結(jié)構(gòu)后，對同一層次的各個元素關(guān)于上一層次的準(zhǔn)則的重要性進行兩兩比較，構(gòu)造判別矩陣，按1至9比例標(biāo)度對每個因素的重要性進行賦值，進而得出判斷矩陣：

A=（aij）n×x

其中aij表示第i個指標(biāo)相對于第j個指標(biāo)對準(zhǔn)則層影響的重要程度。對于所得判斷矩陣，取其最大特征值λmax所對應(yīng)的特征向量，經(jīng)歸一化處理后，作為權(quán)重向量。

首先，求出準(zhǔn)則層各個元素關(guān)于目標(biāo)層的權(quán)重。對于本模型，財務(wù)指標(biāo)的重要性最高，敏感性指標(biāo)稍次之，土地屬性風(fēng)險最大，建立判別矩陣如下：

3問題求解

由于問題具有模糊性，難以給出明確的界限來區(qū)分每個項目的風(fēng)險類型，因此，本文將運用模糊數(shù)學(xué)模型對問題進行求解。

模糊綜合評價方法，是運用模糊關(guān)系合成的原理，從多個指標(biāo)對被評價事物的隸屬等級狀況進行綜合性評判的一種方法，具體的步驟如下：

（1）確定被評判對象的因素論域U，U（u1，u2，…，un）；

（2）確定評語等級論域V，V（v1，v2，…，vn）；

（3）進行單因素評判，建立模糊關(guān)系矩陣：

其中vij為U中因素ui對于V中等級vj的隸屬關(guān)系；

（4）確定評判因素權(quán)向量A=（a1，a2，…，an）是U 中各因素對被評事物的隸屬關(guān)系，它取決于人們進行模糊綜合評判時的著眼點，即根據(jù)評判時各因素的重要性分配權(quán)重；

（5）選擇評價的合成算子，將A與R合成得到（b1，b2，…，bn）：

（6）對模糊綜合評價結(jié)果B 作分析處理。

在此，運用前文所求得權(quán)重代替這里的評判因素權(quán)向量A。通過進一步計算，可得出B，并以bi作為風(fēng)險評估的最終值，bi越大說明絕對風(fēng)險越大。

對于隸屬函數(shù)的求法，首先確定7個變量：收購儲備面積、動態(tài)回收周期、單位投資額、單位貸款申請額、單位涉及拆遷補償人口、成本增加內(nèi)部收益增減幅度、收入減少內(nèi)部收益增減幅度。采用概率分布的方法，可得出隸屬函數(shù)，這樣可充分利用數(shù)據(jù)的分布信息，使最終的風(fēng)險評估函數(shù)更加合理。

對于每個變量的概率分布，通過數(shù)據(jù)分析可得到以下結(jié)果：收購儲備面積、單位投資額、單位貸款申請額滿足伽馬分布；單位涉及拆遷補償人口滿足均勻分布；動態(tài)回收周期、成本增加內(nèi)部收益增減幅度和收入減少內(nèi)部收益增減幅度則滿足正態(tài)分布。

求出變量服從的分布后，求出每個分布的累積概率分布函數(shù)作為隸屬函數(shù)，將數(shù)據(jù)代入后可得出模糊關(guān)系矩陣R，進而得出最終的風(fēng)險評價值為B=A×R，根據(jù)風(fēng)險值大小可對項目風(fēng)險進行評估，數(shù)值越大，表示項目風(fēng)險越大。

4模型評價與改進

本文運用層次分析法和模糊數(shù)學(xué)模型得到土地儲備項目的風(fēng)險評估模型，其中研究數(shù)據(jù)的概率分布得到隸屬函數(shù)，使模型更具合理性。同時，本文對模糊關(guān)系函數(shù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，消除了變量自身量綱的影響。由于層次分析法受個體因素影響較大，可通過擴大個體數(shù)目然后取其均值來降低個體差異帶來的影響。同時，數(shù)據(jù)的抽取范圍可適當(dāng)增大來減少地域差異性所帶來的影響，并進一步得出一個適用范圍更廣的模型。

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