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1、住房区位选择决策的加性加权分析 住房区位选择决策的加性加权分析是小柯论文网通过网络搜集，并由本站工作人员整理后发布的，住房区位选择决策的加性加权分析是篇质量较高的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于其他商业目的，住房区位选择决策的加性加权分析的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。 摘要 住房区位选择是一复杂决策过程，目前购房者的决策往往只停留在定性分析上，而很少对其进行定量分析。基于住房区位选择评价指标体系，运用加性加权法，以Y市11个行政区为例，
2、对Y市住房区位进行分析，并对各区位的优劣进行排序，以期为购房者提供决策参考。关键词 住房区位 决策 加性加权法 指标体系随着我国住房制度的改革，个人购房已成为我国住房市场的主体。然而，由于房地产固有的特性，区位不同的同质住房在价格上往往相距甚远，住房周边的自然与人文环境、学区、医疗卫生和交通等因素均影响购房者的决策。住房的区位选择是一复杂过程，目前购房者的决策往往只停留在定性分析上，而很少对其进行定量分析。由于各区位的异质性和复杂性，购房者在选择时很难将各个区位进行直接比较，因此，建立一个指标体系对每个区位的各项指标进行统一量化，并运用模型进行计算，选出最优的区位是极为重要的，也为购房者提供一
3、个决策依据。本文运用加性加权决策模型，以Y市11个行政区，即A、B、C、D、E、F、G、H、I、J和K区为决策方案，建立评价指标体系，并对住房的区位选择进行定量分析。运用加性加权法对住房区位选择决策进行分析有三个前提假设：首先，购房决策者的价值函数是加性的，即认为购房者追求效用最大化，效用是指购房者在购买住房后所得到的满意程度；其次，各属性的价值函数是线性的，即认为购房者在进行决策时，其效用与各指标属性值近似于线性关系；再次，购房者仅从住房的居住效用角度对其区位进行选择，而不考虑购房的其他目的。一、住房区位选择评价指标体系的建立影响住房购买决策的因素主要有住房的地理区位、住房价格的高低、周边的
4、自然与人文环境、交通便利程度、区内学校教育水平的高低(假设购房者有购买学区房的需求)，以及医疗卫生机构的数量和优劣等等。由于住房地理区位的固定性，因此，购房者对住房的选择可视为对住房区位的选择。在以上的影响因素中包含有成本因素和效益因素，其中，成本因素是指选择该住房区位时影响购房者购房成本的各种因素，如房价；效益因素是指选择住房区位后影响购房者效益的各种因素，如购房者可以享受到的自然景观、人文环境、交通的便利程度、学区与教学质量、医疗卫生机构服务等等。研究中，以Y市11个行政区为例进行分析。选择各区的同类住房均价作为成本型属性指标；效益型指标中，由于所获数据限制，选择学校数和医疗卫生机构数对各
5、区的教育水平和医疗状况进行描述，为了避免由于区域面积大小的差异所导致的绝对数无可比性，本文选择每平方公里的学校数和每平方公里的医疗卫生机构数两个相对指标，由于大学没有学区制的限制，所以只统计了中小学校数。此外，选择各区的公园景点数指标来描述各区的自然景观和人文环境；用经过各区的公交路线和地铁站数来衡量各区的交通便利程度 。根据各行政区的指标顺序依次为住房均价（元）、中小学校数(所km2)、医疗卫生机构数(个km2)、公园景点数(个)、公交线路及地铁站数(条)，得到各区的指标值为:A=(5838，1.24，2.04，72，105)；B=(6844，3.74，5.48，18，63)；C=(5791
6、，2.42，3.04，10，48)；D=(5544，0.57，0.67，8，59)；E=(7194，4.08，7.67，15，83)；F=(5498，2.79，3.43，14，54)；G=(2674，0.14，0.14，10，14)；H=(5179，0.30，0.36，38，40)；I=(5214，0.36，0.47，20，47)；J=(3589，0.13，0.08，16，29)；K=(2362，0.11，0.06，19，7)。二、住房区位选择的加性加权模型1.建立决策矩阵。令A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K等方案分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X
7、11；住房均价、每平方公里中小学校数、每平方公里医疗卫生机构数、公园景点数和公交线路及地铁站数等属性分别为f1(x)、f2(x)、f3(x)、f4(x)、f5(x)。根据以上数据，可得到决策矩阵。根据非劣解的定义，排除方案集中的劣解。由以上决策矩阵可知，方案X3的每个属性值均劣于方案X6，因此，方案X3是劣解，将其从方案集中排除。2.属性值的规范化。对属性f1(x)运用成本型属性规范化公式Zij=(yjmax-yij)( yjmax-yjmin)进行规范化；对属性f2(x)、f3(x)、f4(x)、f5(x)运用效益型属性规范化公式Zij=( yij - yjmin)( yjmax-yjmin
8、)进行规范化。方案X1、X2、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11中各属性值规范化后得到：Z1=(0.2806，0.2846，0.2602，1，1);Z2=(0.0724，0.9144，0.7122，0.1563，0.5714);Z4=(0.3415，0.1159，0.0802，0，0.5306);Z5=(0，1，1，0.1094，0.7755);Z6=(0.3510，0.6751，0.4428，0.0938，0.4796);Z7=(0.9354，0.0076，0.0105，0.0313，0.0714);Z8=(0.4170，0.0479，0.0315，0.4688，0.3367
9、);Z9=(0.4098，0.0630，0.0539，0.1875，0.4082);Z10=(0.7461，0.0050，0.0092，0.1250，0.2245);Z11=(1，0，0，0.1719，0)。3.确定属性的权值。在加性加权法中，决策者的偏好用权重来描述，即决策者根据每个属性的重要程度，分别设定加权数1，2，n，且它们满足i0，在此，n=5。某个属性越重要，其对应的权重相对值就越大。本文采用九标度法作为各属性重要性比较的依据，通过收集专家意见和对购房者的抽样调查，得出两两比较矩阵。根据比较矩阵，采用根法计算各属性的权值。求出规范后的权向量为:=(0.1298，0.5068，0.0
10、621，0.0417，0.2596)T。为了保证模型运用的有效性，要对矩阵A进行一致性检验。检验时需要计算判断矩阵的最大特征值max及其一致性指标CI。通过计算得到矩阵A的max=5.42；CI=0.10。在此引入判断矩阵的平均随机一致性指标RI值，用Saaty-CI-CR检验法对其做一致性检验。计算得到CR=0.089。当CR0.10时，即认为判断矩阵具有满意的一致性。因此，该判断矩阵A通过一次性检验。4.计算各方案的评价指标值。得到各属性的权值后，分别求出每个方案各属性值的加权和，对第i个方案有：Vi=1Zi1+2Zi2+nnZin，i=1，2，11。式中Zij是第i个方案的第j个属性规范
11、化后的值。代入数据，得到V1=0.4981，V2=0.6719，V4=0.2458，V5=0.7748，V6=0.5436，V7=0.1458，V8=0.1873，V9=0.2023，V10=0.1634，V11=0.1370。对以上十个数值从大到小进行排列，即可知在Y市的十个行政区（C区作为劣解已被排除）中进行住房区位的选择，方案从优到劣为：E、B、F、A、D、I、H、J、G、K。三、结论通过对Y市11个行政区建立加性加权决策模型进行分析，得出的结论是E区为最优区位。尽管E区的住房均价最高，但随着人民生活水平的提高和住房制度的逐步完善，房价所占权重相对于教育和交通所占的权重来说会逐渐下降。现
12、实生活中，Y市E区也最受住房购买者的青睐，因为其拥有许多较好的中小学校，交通也非常便利，这是现今购房者较为重视的因素。位于市郊的G、K两个区域，虽说其房价较低，但是由于远离市中心，交通不便，且基础设施建设暂跟不上，所以暂居于最后两位，不过随着城市经济的发展和房地产市场的逐步完善，它们会越来越受购房者的关注。参考文献：1南京市年鉴编撰委员会.南京统计年鉴，2007.南京:南京市统计局，20072南京市客运交通管理处.南京市客运交通网，2008.7. http:xxlr1.asp?id=20468481143南京市信息中心，南京市房地产信息网络理事会.南京市房地产网，2008.7. http:ww
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