土地储备方案的风险评估

[摘要]近年来，土地收储在增加地方财政收入、改善城市基础设施建设、提高土地市场的公平性上起到了积极的作用。由于各种制度尚未完善，土地收储项目存在各种风险。本文通过研究造成土地收储风险的因素，得到7个影响较大的指标，运用层次分析法对指标的重要性进行判别，得出风险的权重；然后将数据的分布分成三个类别，通过数据样本的均值、方差得到分布参数，并得到隶属函数和模糊关系矩阵，进而通过相乘得到风险函数；最后将数据代入风险函数，得到每个项目的风险值，并进行项目风险的比较。

[关键词]土地储备；风险评估；层次分析法；模糊数学模型

[中图分类号]F293.2[文献标识码]A[文章编号]1005-6432（2014）51-0155-02

1问题背景

土地存储，指市、县人民政府国土资源管理部门为实现调控土地市场、促进土地资源合理利用目标，依法取得土地，进行前期开发、存储以备供应土地的行为。土地收储是金融风险的关键环节，在土地收储过程中需动用大量资金，仅依靠有限的财政资金并不现实。另外，我国相关的金融产品种类单一，若大量利用银行信贷、抵押贷款给等渠道融资收储土地，风险难以控制。

2模型建立

本文将造成土地储备项目风险的指标分成三类：土地属性、财务指标和敏感性指标。由于指标间无法直接进行比较，且部分指标也无法进行定量分析，因此，本文运用层次分析法确定各个指标对土地储备项目风险影响的权重，建立递阶层次结构。

建立递阶层次结构后，对同一层次的各个元素关于上一层次的准则的重要性进行两两比较，构造判别矩阵，按1至9比例标度对每个因素的重要性进行赋值，进而得出判断矩阵：

A=（aij）n×x

其中aij表示第i个指标相对于第j个指标对准则层影响的重要程度。对于所得判断矩阵，取其最大特征值λmax所对应的特征向量，经归一化处理后，作为权重向量。

首先，求出准则层各个元素关于目标层的权重。对于本模型，财务指标的重要性最高，敏感性指标稍次之，土地属性风险最大，建立判别矩阵如下：

3问题求解

由于问题具有模糊性，难以给出明确的界限来区分每个项目的风险类型，因此，本文将运用模糊数学模型对问题进行求解。

模糊综合评价方法，是运用模糊关系合成的原理，从多个指标对被评价事物的隶属等级状况进行综合性评判的一种方法，具体的步骤如下：

（1）确定被评判对象的因素论域U，U（u1，u2，…，un）；

（2）确定评语等级论域V，V（v1，v2，…，vn）；

（3）进行单因素评判，建立模糊关系矩阵：

其中vij为U中因素ui对于V中等级vj的隶属关系；

（4）确定评判因素权向量A=（a1，a2，…，an）是U 中各因素对被评事物的隶属关系，它取决于人们进行模糊综合评判时的着眼点，即根据评判时各因素的重要性分配权重；

（5）选择评价的合成算子，将A与R合成得到（b1，b2，…，bn）：

（6）对模糊综合评价结果B 作分析处理。

在此，运用前文所求得权重代替这里的评判因素权向量A。通过进一步计算，可得出B，并以bi作为风险评估的最终值，bi越大说明绝对风险越大。

对于隶属函数的求法，首先确定7个变量：收购储备面积、动态回收周期、单位投资额、单位贷款申请额、单位涉及拆迁补偿人口、成本增加内部收益增减幅度、收入减少内部收益增减幅度。采用概率分布的方法，可得出隶属函数，这样可充分利用数据的分布信息，使最终的风险评估函数更加合理。

对于每个变量的概率分布，通过数据分析可得到以下结果：收购储备面积、单位投资额、单位贷款申请额满足伽马分布；单位涉及拆迁补偿人口满足均匀分布；动态回收周期、成本增加内部收益增减幅度和收入减少内部收益增减幅度则满足正态分布。

求出变量服从的分布后，求出每个分布的累积概率分布函数作为隶属函数，将数据代入后可得出模糊关系矩阵R，进而得出最终的风险评价值为B=A×R，根据风险值大小可对项目风险进行评估，数值越大，表示项目风险越大。

4模型评价与改进

本文运用层次分析法和模糊数学模型得到土地储备项目的风险评估模型，其中研究数据的概率分布得到隶属函数，使模型更具合理性。同时，本文对模糊关系函数进行标准化，消除了变量自身量纲的影响。由于层次分析法受个体因素影响较大，可通过扩大个体数目然后取其均值来降低个体差异带来的影响。同时，数据的抽取范围可适当增大来减少地域差异性所带来的影响，并进一步得出一个适用范围更广的模型。

参考文献：

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