浅谈模糊聚类分析法在房地产企业分类中的应用论文

浅谈模糊聚类分析法在房地产企业分类中的应用论文多篇精选范例参考，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。提要在研究多个房地产企业时,常常需要按一定的标准进行分类,运用模糊聚类分析法将各个企业按其核心竞争力的特点进行分类符合实际情况。本文按照房地产企业核心竞争力的相关理论构建指标体系,利用模糊聚类分析法对房地产企业的分类进行研究,并通过实例说明该方法的可行性。关键词:模糊聚类分析;房地产企业;核心竞争力;编网法研究者常常需要对一个地区的多个房地产企业进行分类,传统的方法是根据研究的目的选取少数几个指标对各企业进行人为的分类,其分类结果往往偏离实际情况。本文采用模糊聚类分析法,按房地产企业的核心竞争力设置指标,将核心竞争力特征类似的房地产企业归为一类,将不同特征的企业区分开,其分类结果可以为房地产企业管理层和投资商提供参考,具有一定的理论价值和现实意义。一、模糊聚类分析模糊聚类分析是以传统的聚类分析为理论基础,按待辨识对象的属性的亲疏关系进行软划分的一种多元统计方法。它把一个没有类别标记的样本集按某种准则划分成若干个子集(类),使相似的样本尽可能归为一类,而不相似的样本尽量划分到不同的类中。1、建立指标体系。本文按照房地产企业的核心竞争力对房地产企业进行分类。核心竞争力最早是由C.K.Prahalad和GaryHamel于1990年在《企业核心竞争力》一文中提出的,他们指出“核心竞争力是在一组织内部经过整合了的知识和技能,尤其是关于怎样协调多种生产技能的整合了的知识和技能”。房地产企业的核心竞争力是一种合力,最终表现在土地储备能力、技术创新能力、人力资源能力、资源整合和开发能力、企业品牌效应等方面。考虑这些因素,再结合企业的一般特点,本文选取总资产、资产结构(固定/流动)、年销售额、土地储备、管理与科技人才比、高职称人数占员工总数比、品牌度等7个指标来建立房地产企业核心竞争力指标体系。2、数据标准化。根据模糊矩阵的要求,需要将数据标准化。设n为待分类对象的个数,m为表征对象特性的指标个数,则:查F临界值表得F?琢(?琢常取0.05)。在满足FF?琢的所有情形中,差值F-F?琢的最大者所对应的分类即为最佳分类。二、实例分析选取某市8家有代表性的房地产开发公司为研究对象,用前文所建立的指标体系来表征其核心竞争力,各企业的具体情况,如表1所示。(表1)故X分为7类:{A,E},{B},{C},{D},{F},{G},{H}。同理,当0.70将表1中的数据代入公式(4)计算各方案的'F值,查出各方案的临界值F0.05,结果如表2所示。(表2)三、结论上述分类结果中,8家房地产开发公司各自成类和全部并为一类没有实际应用价值,不予考虑。其他的6个分类方案中,只有当0.59按核心竞争力对房地产企业进行模糊聚类分析,不仅将具有相同特征的企业并到了一块,而且将不同特征的企业区分开来,其分类结果充分反映了各企业在核心竞争力方面的特点。进行聚类后,处于同一类的企业在认识到自身特点的同时,可以在制定发展战略、提升自身核心竞争力方面相互借鉴;另外,对于投资商而言,将欲投资的企业聚类后,可以在分类结果中根据投资的目的和企业的特点做进一步的比较和分析,为最终的投资决策提供依据。主要参考文献:[1]高新波.模糊聚类分析及其应用[M].西安:西安电子科技大学出版社,2004.[2]C.K.PrahaladandGaryHamel.TheCoreCompetenceoftheCorporation[J].HarvardBusinessReview,1990.[3]梁保松,曹殿立.模糊数学及其应用[M].北京:科学出版社,2007.[4]刘林.应用模糊数学(第二版)[M].西安:陕西科学技术出版社,2008.