| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究文献综述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外房地产开发项目风险管理研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内房地产开发项目风险管理研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容与结构安排 | 第14-17页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第17-25页 |
| 2.1 房地产开发项目的相关介绍 | 第17-18页 |
| 2.1.1 房地产开发项目的概念 | 第17页 |
| 2.1.2 房地产项目开发的流程 | 第17-18页 |
| 2.2 项目风险管理理论 | 第18-20页 |
| 2.3 人工神经网络理论 | 第20-25页 |
| 2.3.1 人工神经网络的概念 | 第20页 |
| 2.3.2 人工神经网络的结构 | 第20-24页 |
| 2.3.3 BP 神经网络模型 | 第24-25页 |
| 第3章 房地产开发项目全过程风险识别与评价体系 | 第25-34页 |
| 3.1 房地产开发项目风险因素识别 | 第25-33页 |
| 3.1.1 风险识别的对象 | 第25-26页 |
| 3.1.2 风险识别对象的构成分析 | 第26-27页 |
| 3.1.3 风险因素识别的结果 | 第27-32页 |
| 3.1.4 风险评价指标的选取 | 第32-33页 |
| 3.2 风险评价指标体系的建立 | 第33-34页 |
| 第4章 房地产开发项目风险控制框架与模型构建 | 第34-48页 |
| 4.1 房地产开发项目风险控制框架的构建思想 | 第34-35页 |
| 4.2 基于案例学习的风险因素-项目收益关系模型 | 第35-43页 |
| 4.2.1 模型构建的假设及运用的方法 | 第35-37页 |
| 4.2.2 风险因素-项目收益关系模型设计考虑的因素 | 第37-38页 |
| 4.2.3 风险因素-项目收益关系模型输入输出的定义 | 第38-39页 |
| 4.2.4 风险因素-项目收益关系模型结构的选择 | 第39页 |
| 4.2.5 风险因素-项目收益关系模型 BP 神经网络的学习 | 第39-41页 |
| 4.2.6 风险因素-项目收益关系模型的构建 | 第41-43页 |
| 4.3 基于敏感性分析的风险因素分类模型 | 第43-48页 |
| 4.3.1 风险因素分类模型的构建思路 | 第43页 |
| 4.3.2 风险因素分类模型的构建 | 第43-48页 |
| 第5章 实例应用研究 | 第48-62页 |
| 5.1 实例背景介绍 | 第48页 |
| 5.2 实例分析 | 第48-62页 |
| 5.2.1 基于案例学习风险因素-项目收益的关系模型 | 第48-57页 |
| 5.2.2 基于敏感性分析的风险因素分类模型 | 第57-62页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录A | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
