房地产投资项目的投资额度大、建设周期长，整体性强及固定性等特征决定了其投资的高风险性，加之近年来房地产业的迅猛发展，导致房地产投资过热，使得房地产业潜藏着巨大的风险，随着市场的日渐成熟和政策的不断转变，各种风险逐渐显露甚至已经造成损失。因此，面对这样的情况，对房地产投资项目的风险管理进行深入研究是至关重要的。本文正是基于这样的背景，在总结前人研究的基础上，从房地产投资企业的角度出发，通过定性与定量、理论分析与实证分析相结合的方法，最终建立一套由风险识别、风险评估、风险应对等过程组成的风险管理系统，以期达到提高房地产投资企业的风险意识，增强房地产投资企业对投资项目风险管理的能力，指导房地产投资企业进行投资实践，避免风险损失，获得更高经济效益的目的。首先，本文深入分析了房地产投资项目风险管理的相关理论，在结合现有研究成果和实证研究以及对风险作出识别的基础上，初步建立了风险评估指标体系的模型，共包括11个一级指标，44个二级指标，接着通过选取具有代表性的样本企业及专业人员进行问卷调查，根据对专家问卷调查结果的分析后，确定了评价指标体系，共包括10个一级指标，26个二级指标。其次，本文根据这一评价指标体系，对房地产投资项目进行风险评估。本文在认真研究了AHP法、BP神经网络评价法、灰色评价法相关理论后，基于提高指标权重科学性的考虑，创新性的提出将BP神经网络模型和灰色评价方法结合起来，利用BP神经网络的自学习性来提高灰色评价法中指标权重的科学性，形成基于BP神经网络的灰色评价方法，由此可得到项目风险的综合评分值。根据项目风险的综合评价值，房地产投资企业不仅可以判断单一项目风险的大小，还可以对多个投资项目进行排序择优。经过深入系统的研究证明了该方法运用于风险评价在理论上是科学的，实证上是合理的，它既运用了灰色理论充分利用基础信息的特性，又充分运用了BP神经网络的自学习性来提高风险指标权重的科学性。然后，本文在实证分析中，主要运用基于BP神经网络的灰色评价法对西安市灞桥区纺织城地区开发建设公司预投资建设的两个房地产项目进行风险评估，根据该评价方法得到的风险综合评分结果来看，本文创新性的将BP神经网络模型和灰色评价法相结合，用作对房地产投资项目的风险进行评估是可行的。最后，本文在风险的应对中，除介绍了四种常见的风险应对方法外，还根据风险评估结果提取出五个权重较大的风险指标，并提出了相应的风险应对方法，以指导房地产投资企业进行风险管理。同时，本文还根据“项目一”的实际情况，提出了针对6个主要风险因素的风险应对方法，为西安市灞桥区纺织城地区开发建设公司对其进行风险管理提供参考。