作为国民经济支柱产业的房地产业,其投资规模大、建设周期长、涉及风险因素多,是一项高收益与高风险并存的投资活动,因此,对于从事房地产项目投资的企业来说,风险管理是房地产投资全过程中重要的经营管理活动,是决定房地产投资成败的关键因素。本文在分析房地产投资风险管理研究现状的基础上,结合房地产投资风险管理理论,从全过程管理角度出发,对房地产投资决策阶段、土地获取阶段、建设阶段和租售经营管理阶段等投资全过程中存在的风险进行了分析,在此基础上建立了投资全过程风险指标体系,应用基于粗集数据预处理的支持向量机构建房地产投资风险预测模型。首先通过,利用粗集方法对所选指标进行筛选,去掉冗余条件属性,得到最小条件属性集,减少信息表达的特征数量,从而减少了SVM学习样本的输入维数;再利用SVM优良的非线性回归拟合特性建立预测模型,对房地产投资全过程风险进行预测。论文结合了粗集的属性约简和SVM的小样本非线性等优点,提高了系统运行速度以及预测精度,从而达到对房地产投资全程的风险进行分析预测。最后结合某公司的房地产投资项目进行实证研究,证明了模型在房地产投资全过程风险预测中的有效性和实用性,并针对房地产投资全过程风险管理提出管理措施。本论文所作的研究,旨在探讨出一种对于房地产开发公司较为实用的房地产投资风险管理方法,通过对投资全过程风险的分析和预测,投资者可更全面了解风险,从而探求合理的风险控制和管理方法,对提高房投资企业的风险管理水平具有一定积极意义。