基于BP神经网络的我国房地产企业竞争力研究

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随着房地产行业的不断发展,房地产企业之间的竞争越来越激烈,近几年来由于房价过高,涨幅过快,国家出台一系列的宏观调控政策,房地产企业的竞争压力越来越大,投资者信心大减。在这个大环境下,怎样才能提高房地产企业的竞争力,促使房地产持续健康地发展,这就是研究的目的所在。在明确研究目的和意义的基础上,通过对企业竞争力相关理论和房地产行业现状以及房地产企业竞争力自有特征的分析,遵循指标选取原则,建立科学、合理的能准确反映房地产企业竞争力的指标体系。对于房地产企业竞争力评价方法的选取,是通过相互比较并结合房地产企业竞争力的特性,考虑房地产竞争力与其它行业的区别,最后确定BP神经网络评价模型。在掌握BP神经网络评价模型算法原理和流程的条件下,选取具有代表性的网络训练样本,所选取的样本能完全反映我国房地产企业的发展,通过建立好的指标体系收集对应的指标数据,并对指标数据做标准化处理。根据BP神经网络的算法原理设计评价模型结构,确定各个参数,开始训练网络和检验网络,最后用训练好的网络输出房地产企业竞争力值并分析评价结果。评价房地产企业竞争力采用BP神经网络评价方法是可行的,是一种适合房地产竞争力评价和分析的科学、合理、准确、适用的方法。通过对评价结果的应用,对房地产企业进行分类,并相互比较房地产企业之间的竞争力,找出影响房地产企业竞争力的主要因素,不但可以提高房地产企业自身竞争力,还能帮助政府制定相关标准和政策,为投资者提供分析依据。
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