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摘 要 根据房地产预警研究的现状，把房地产预警的研究分为房地产预警指标体系的设计、房地产预警方法的选择和房地产预警系统设计三方面，本文分别讨论了各方面的主要进展和主要优缺点，指出与计算机、人工智能紧密结合，多方法共同预警是房地产预警未来的发展方向。
关键词 房地产 预警指标 预警方法 预警系统
中图分类号：F293.30 文献标识码：A
我国房地产业始于20世纪90年代初，但在其短暂的20多年的运行中却一直在不断的波动，特别是近几年出现了地区性的房地产发展过快、房价过高等现象，对经济和社会造成巨大的冲击，这就需要我们对中国的房地产预警系统进行深入研究。我国对房地产预警的研究始于上世纪九十年代末，其基本的研究方法和思路还是参照经济预警方法并结合自身特点形成的。我国对房地产预警的研究主要集中在房地产预警指标体系的设计、房地产预警方法的选择和房地产预警系统设计三方面。
一、 房地产预警指标研究评述
房地产预警指标及指标体系是房地产预警系统的基础，科学、合理地设置指标体系能有效地实现房地产预警系统的功能和目标，因此，对房地产预警系统的指标体系进行深入研究，无疑是房地产预警系统研究的一项重要内容。我国早期对房地产预警指标体系进行构建多采用定性方法，而采用定性方法构建的指标体系，因为主观性强，各指标之间不可避免存在较强的相关性，也不能准确判断各指标对房地产业的影响，指标选取依据不充分，可信度不高，因此后来的学者主要采用各种定量方法对此问题进行了研究。
郭磊、王锋等认为，房地产周期波动的主要原因是宏观经济因素的外部冲击在房地产经济中产生了内部传导。他们在进行预警指标体系设计时，根据先行、同步和滞后的数量特征关系初选了全国消费者物价指数等18个指标，然后以深圳市为例通过时差相关分析法选择了9个能相对独立地反映城市房地产经济周期波动的指标作为房地产预警的指标体系，并利用统计预警法进行了单一警兆指标预警和综合预警分析。
郭峰认为房地产预警指标的选取应遵循全面性、简洁性、可操作性等七项原则，在此基础上应采用定性和定量相结合的方法来选择房地产预警指标。其具体做法是参照各地已有的预警指标体系，取其交集，然后利用专家评分法和相关分析法选出了12个指标，并进行了实证分析，结果证明该指标体系可以满足预警的要求。
叶艳兵、丁烈云利用多元统计中的主成分分析法来确定各单项指标的权重及反映市场景气状况的“第一主成分”，采用相关性分析来确定各单项指标同“第一主成分”的相关性大小，并按照相关性的大小来决定指标的取舍， 同时结合专家经验等定性分析方法，利用武汉市的历史数据，建立了包括房地产价格、从业人数等在内的武汉市房地产预警指标体系。但利用该指标体系进行预警，具体效果如何，限于篇幅，作者没有结合数据进行检验。
周忠学、李永江以青岛市为例，用聚类分析法把影响房地产的20个因素指标分为5类指标，然后分别对每类指标进行主成分分析，最后把原来的20个指标合成为7个综合指标，大大简化了分析工作。
李崇明提出了一种新的房地产预警指标选择方法。他认为房地产系统作为一个复杂的大系统，其影响因素众多，必须采用一种适合复杂大系统的定量分析方法，并由此提出了系统核及核度方法。该方法的基本原理是采用灰色关联分析法对样本数据进行分析，得出指标间的关联度，然后根据指标关联度的大小建立指标体系的拓扑图，最后求取拓扑图的核，其构成要素就是要选择的房地产预警指标。
杨佃辉，陈轶等把初选的22个房地产预警指标按照指标的性质分为总量指标、购买力指标、生产类指标、价格类指标和交易类指标五大类，分别对每类指标进行聚类分析和非参数检验并结合定性方法建立了预警指标体系，然后利用上海市房地产相关的数据进行了实证分析。
综上所述，我国对房地产预警指标体系的研究正在逐渐从单纯的定量分析向定量分析和定性分析相结合的思路转移。定量分析方法主要通过一些统计分析方法消除指标间的相互干扰和影响，使不同指标与房地产业发展的关系描述得更为准确，但它不可避免也存在缺陷，如多数统计方法对数据要求较高，通常需要样本数据够多，且不具备容错能力，而且对某些不能量化的因素指标也无能为力，而这正好可通过定性分析来弥补。因此，把定量、定性分析方法相结合来构建房地产预警指标体系将是未来的发展趋势。
二、房地产预警方法研究评述
预警方法是预警系统的核心，预警方法是否合适是房地产预警系统能否发挥其预测、防范和调控功能的关键。在预警方法的选择上，我国有关学者的研究大致可以划分为三个阶段，房地产发展初期，即上世纪90年代的研究以景气指数预警为主；90年代末到本世纪初以统计预警为主；近期的研究则转向以人工神经网络等为主的人工智能、模式识别方法方向发展，逐渐与计算机软件融合。
（一）景气指数法。
如上所述，我国早期的房地产预警研究主要借鉴了宏观经济监测与预警常用的方法，即景气指数预警法。这种方法以经济周期循环理论为基础，从影响房地产经济的诸多要素中选出一组对景气变动敏感，有代表性的经济指标，把它们分为先行、同步和滞后三类指标，然后分别对这三类指标编制扩散指数（DI）和合成指数(CI)，以预测房地产景气的转折点和长期趋势，达到房地产预警的目的。
黄继鸿、雷战波、凌超为了描述房地产景气的动向,通过构建合成和扩散指数来达到对房地产运行情况进行监测、预警的目的。他们认为扩散指数能综合各个指标变量的波动,反映宏观经济波动过程,还能够有效地预测经济循环的转折点,但是不能明确表示经济循环变化的强弱；合成指数不仅能预测经济循环的转折点,还能在某种意义上反映经济循环变动的振幅。因此,他们认为扩散指数(DI)和合成指数(CI)适用于房地产预警等宏观经济领域。
李斌、丁烈云、叶艳兵对景气指数预警法进行了大量研究后，发现由于计算方法和侧重点不同，利用扩散指数DI和合成指数CI对相同的数据分别计算得出的房地产警度不一致，他们分析了两種指数的计算特点，提出了两种改进方法．第一，对传统DI计算方法进行合理改进，引入精度比较的概念，选择精度更高的指数来进行景气评价，有效地消除了两指数间的矛盾冲突；第二，利用DI值与CI值及其精度设计了一个能完整反映市场景气状况的综合指数，即对DI与CI指数向量进行数据处理并建立整合基础以后，依据DI值与CI值的精度分析，摒弃主观判断的处理方法，按照各自误差的高低和权值计算理论，确定各整合基础数据所载信息量的权重，最后对其进行加权平均求出房地产市场的综合景气指数，并利用武汉市实际数据进行了分析，结果表明，改进后的综合指数能更好地反映武汉市房地产的实际警度。
景气指数法经过多年的发展运用也比较成熟，计算方法有了许多改进，但是用该方法来对我房地产进行预警，存在着许多先天的缺陷．首先，景气指数法应用的前提条件是经济波动的周期性，而我国的房地产经济发展刚刚起步，其周期性更是无从谈起；其次景气指数用合成指数和扩散指数这些综合指数来反映总体的发展趋势，而这些综合指数对具体指标的信息抽象化了，不利于具体分析，也容易掩盖个别指标的异常波动，因此，用景气指数法来进行房地产预警不是最佳方法。
（二）综合模拟法。
综合模拟法也叫统计预警法，是我国房地产预警采用最广泛的方法。它主要从系统论角度对指标进行分析处理，实现房地产预警的目的。其基本思路是先对警兆与警素指标进行时差相关分析，确定其先导长度和强度；接着根据警兆指标变动的情况确定警兆指标的警级，然后根据各警兆指标的重要性对警级进行综合，得到总体的综合警度。使用此方法进行房地产预警，不仅能反映房地产的综合警度，还能反映单个指标的警度，比较适合用来进行房地产预警。因此，有不少学者对此进行了尝试，取得了不少成果。
1995年，建设部就组织过房地产监测、预警体系的研究，所采用的方法即为统计预警法，但鉴于行业发展的初期性及其资料积累的有限性，无法在定量上有所突破。
赵黎明、贾永飞最早对用统计预警法进行房地产预警作了较系统的研究，现在很多研究都是在他们研究的基础上进行的。他们首先对经济预警的各种方法进行了分析、比较，指出统计预警方法适合用来房地产预警;接着运用时差相关分析方法筛选出警兆指标，并确定了预警界限；最后使用模糊评价方法来进行警级综合，使房地产预警走向定量化和系统化，明确了警情发生时的控制目标和方向，实现了房地产预警系统的计算机处理。
郭磊、王锋等采用统计预警法，结合深圳市实际数据，对深圳房地产运行的轨迹进行监测，并对未来的走势进行了预测。他们首先根据房地产经济的相关理论和深圳房地产自身的实际，选择房地产销售量作为警情指标，然后通过对其它指标和房地产销售量的时差相关分析，选出警兆指标，然后通过各警兆指标警界的确定，对深圳房地产进行了单指标预警和综合预警。张泓铭对各种预警方法的特点和使用条件进行比较之后，指出综合模拟法比较适合我国当时的房地产预警，他详细介绍了综合模拟法的思路、步骤并以某城市为代表进行了实证分析。
陈峰、丁烈云对利用综合预警法进行房地产预警容易出现的失真现象进行研究后，提出用数学方法对用3 预警准则确定的预警区间进行调整，并以武汉市相关数据为基础进行了实证分析，结果显示对预警区间修正后，能够提高房地产预警系统的精度。
综合模拟法既能对房地产整体警度进行综合判断，也能够对各个指标进行监控，便于找出警源，比较符合预警的目的。但运用该方法对我国房地产预警也存在一些难以克服的问题，如统计预警法要求它的参数必须满足多元常态分配的假设，而实际资料常常不能满足要求，因此目前以3 预警准则获得的预警域与现实并不符合，使得预警精度不高或失效；另外统计预警法是静态的，不具有容错性，而目前我国房地产数据参差不齐，房地产发展迅速，因此采用该方法结果往往系统精度不高，于是更多人又转向了基于模式识别的预警方法研究。
（三）基于模式识别的预警方法。
房地产预警研究要取得进一步的进展，就必须广泛借鉴其它学科，特别是人工智能、模式识别和非线性系统学科的研究成果，避免或尽量减少预警过程中的人为因素，使预警过程更客观、可靠。近年来不少学者对此进行了研究，尽管刚刚起步，但其发展前景已引起人们关注。
王建成在其博士论文里构建了基于概率模式分类的经济预警系统。所谓模式识别是泛指一类用于对所研究对象根据其特征和属性，分辨其所属模式类别的识别和分类方法。模式识别突破了传统的指标处理思路，不再从简单的统计规律出发探求发展趋势，而应用模式分类和比较来对未来状况进行预测。概率模式分类法可以满足最小的误警概率和最小的预警风险等要求，其有关分类错判概率等理论，很适合研究预警系统的预警可靠性，另外它还可以和附加信息检验、模式特征提取等方法结合起来，进行预警指标选择，构造出一个实用、完整的经济预警系统。但是基于概率模式分类的预警系统的设计需要已知经验概率、条件概率、和后验概率，实际上这些是很难得到的。另外，贝叶斯最小风险分类过程还建立在样本拟合最好这样的基础之上的，这显然是不能满足的，因此该方法没能得到广泛地使用。
虞晓芬通过建立BP神经网络模型对杭州市历年的指标数据进行拟合，分析预测有关指标2004-2005年的值，并结合统计预警法对杭州市房地产市场现在和未来两年的综合警度进行判断和预报。陈彦等利用模糊模式识别方法，以南京市为例，建立了房地产预警系统，并进行了实证分析。
BP神经网络在经济预警中的应用是对传统预警方法（景气指数法和综合模拟法）的一种拓宽和突破，解决了传统预警方法存在的难以处理高度非线性模型、偏重定量指标、难以处理定性指标的问题。从而为预警走向实用化奠定了基础。但是BP神经网络也存在一些难以克服的缺陷，如其过分强调克服学习错误而泛化性能不强，同时还易出现隐层单元的数目难以确定，网络学习的收敛和最终权值受初始值影响大，网络容易陷入局部最优等问题，这也是不少学者正在研究的课题，但尚未取得实质性的进展。
房地产系统是一个复杂的非线性大系统，由上可知，不管采用哪种方法进行预警，都有各自的缺陷，因此不少学者尝试着采用多种方法相结合来进行房地产预警，取得了较好的效果。
丁烈云在他的名为房地产周期波动与预警研究的博士论文中，把景气指数法、基于系统核与核度理论的综合模拟法和模糊神经网络预警法三种方法和相应的模型结合起来预警，经过实证分析，表明预警效果相当不错。
南京房管局在建立南京市房地产市场预警系时也结合了景气指数法、警兆信号法和专家经验法三种方法共同预警。采用多种预警方法对房地产进行预警，以便相互验证，这也是今后房地产预警的发展趋势。
三、房地产预警系统设计研究评述
房地产预警系统是一个非常复杂的大系统，预警指标体系的选择是房地产预警系统的基础，而房地产预警方法是房地产预警系统的核心，而除此之外有关数据的收集、整理，警度的预报，以及排警对策等都是需要考虑的问题，因此有必要对房地产预警系统的各个功能模块设置以及如何利用计算机技术进行科学调控进行研究，国内不少学者进行了许多尝试。
梁运斌对建立房地产预警监测系统进行了探索，提出了房地产预警预报系统应该由景气分析、预警信号、行业监测和景气调查四个子系统构成的基本构想，研究虽然粗略，却为后来研究者提供了思路。
彭诩也对房地产预警系统的框架进行了构建，他认为房地产预警系统可以细分为信息采集系统、预警信号系统和景气分析系统三个子系统，各个系统相互独立，其功能如下．景气分析系统主要进行要用来建立预警预报指标体系和预警预报制度，房地产信息采集系统主要收集房地产基础数据及相关信息数据；预警信号系统主要进行数据的整合分析和发布。
郑淑琴认为房地产预警系統可分为数据处理分析子系统、监测预警子系统以及排警子系统，在文中对这三个系统分别加以研究。
以上研究虽然侧重点不一样，但其基本思路大致相同，都是从数据的收集、预警方法的确定和出现警情时的预报和对策来构建的。韩立达在总结前人研究成果的基础上，对房地产预警系统框架的构建提出了较系统的构想。他认为房地产预警系统可分为横向和纵向两方面。纵向是指由下至上即由各地市汇总到各个省，层层预警最后到全国综合预警，而横向预警是指对每个具体城市的预警框架可分为统计信息系统、预警预报系统和动态监控系统三个模块，每个模块下面还可细分为更小的模块。其中预警预报系统是核心，统计信息系统与动态监控系统都是为其服务的，前者为其提供基本资料和数据，而后者则起着辅助预警及决策的功能。
郭峰在他的博士论文里以大系统控制理论为基础构建了房地产“递阶控制”预警系统，把它分为上、中、下三级，上级是输入部分，也称为数据库管理系统，包括警兆数据库、预警界限数据库、预测指标数据库和警情分析指示数据库等；而中级为控制处理大型专家系统，是整个系统的核心处理器，具体包括指标筛选、界限确定、预测判断和警情分析指示模型库；下级指的是输出部分，即生成子系统，通过衔接器和中级相连，具有图表、数据结果输出等功能。
李斌、丁烈云认为从计算机软件开发角度来看，房地产预警系统应该是以MIS为基础，兼有DSS功能的计算机预警信息系统。它可以通过自动处理、分析、判断输入和存贮在计算机中的各种信息，对城市房地产经济发展过程中可能出现的各种异常态势发出预先警告。他们将其分成两个相对独立的子系统，模型管理系统和数据库管理信息系统，两个系统之间、操作人员与计算机之间的信息的传递由人机交互总控系统来调度。
总的看来，我国房地产预警系统的设计研究才刚刚起步，需要进一步研究和发展，但与计算机紧密结合，友好的人机交互模式和动态的建模技术将是房地产预警系统设计未来的发展趋势。□
此文系湖北省教育厅青年项目（239269）
（作者：武汉工程大学管理学院工商管理教研室，讲师，中南财经政法大学统计学专业博士）
参考文献：
[1]郭磊，王锋．深圳市房地产预警系统研究，数量经济技术经济研究，2003（5）
[2]郭峰．基于大系统控制的房地产预警系统及应用研究，重庆大学博士论文,2005．
[3]叶艳兵,丁烈云．房地产预警指标体系设计研究，基建优化，2001（3）
[4]李永江，辛益军．房地产业预警预报系统影响因素的聚类分析，经济师,2003（6）
[5]周忠学,李永江．房地产业预警预报系统影响因素的主成分分析，企业经济,2003（12）
[6]李崇明．基于系统核与核度理论的房地产预警系统指标体系选取方法，数学的实践与认识,2005年第11期
[7]杨佃辉,陈轶．基于聚类分析和非参数检验的房地产预警指标体系选择，东华大学学报，2006（4）
[8]黄继鸿,雷战波．經济预警方法研究综述，系统工程,2003年第3期
[9]李斌,丁烈云,叶艳兵．房地产景气预警中DI的改进及与CI的精度比较研究，系统工程理论与实践,2003（23）
[10]李斌,丁烈云,叶艳兵．城市房地产市场综合景气指数的构造与分析，华中科技大学学报，2003（20）
[11]赵黎明，贾永飞，钱伟荣．房地产预警系统研究，天津大学学报(社会科学版)，1999（4）
[12]郭磊,王锋,刘长滨．深圳市房地产预警系统研究，数量经济技术经济研究,2003（7）
[13]张涨铭，陈则明．城市房地产预警研究，房地产市场,2004（11）
[14]陈峰，丁烈云．房地产综合模拟预警法误区的识别及修正，数学的实践与认识，2006（36）
[15]王建成,王静,胡上序．基于概率模式分类的宏观经济预警系统设计，系统工程理论与实践,1998（8）
[16]虞晓芬,商升亮．杭州房地产市场预警研究，浙江工业大学学报，2005（33）
[17]丁烈云．房地产周期波动与预警研究，同济大学博士学位论文，2002（6）
[18]彭诩．城市房地产预警系统设计，中国房地产，2002（6）
[19]郑淑琴．，房地产市场预警系统研究，重庆大学硕士学位论文，2004（10）
[20]韩立达．我国城市房地产预警系统研究，四川大学博士学位论文，2004（10）
[21]郭峰．基于大系统控制的房地产预警系统及应用研究，重庆大学博士论文,2005。
[22]丁烈云,徐泽清．城市房地产预警系统的设计与开发，基建优化 2000（12）
[23]丁烈云,李 斌．房地产市场预警调控系统的构筑技术要点及流程设计，系统工程理论与实践， 2002（4）
关键词 房地产 预警指标 预警方法 预警系统
中图分类号：F293.30 文献标识码：A
我国房地产业始于20世纪90年代初，但在其短暂的20多年的运行中却一直在不断的波动，特别是近几年出现了地区性的房地产发展过快、房价过高等现象，对经济和社会造成巨大的冲击，这就需要我们对中国的房地产预警系统进行深入研究。我国对房地产预警的研究始于上世纪九十年代末，其基本的研究方法和思路还是参照经济预警方法并结合自身特点形成的。我国对房地产预警的研究主要集中在房地产预警指标体系的设计、房地产预警方法的选择和房地产预警系统设计三方面。
一、 房地产预警指标研究评述
房地产预警指标及指标体系是房地产预警系统的基础，科学、合理地设置指标体系能有效地实现房地产预警系统的功能和目标，因此，对房地产预警系统的指标体系进行深入研究，无疑是房地产预警系统研究的一项重要内容。我国早期对房地产预警指标体系进行构建多采用定性方法，而采用定性方法构建的指标体系，因为主观性强，各指标之间不可避免存在较强的相关性，也不能准确判断各指标对房地产业的影响，指标选取依据不充分，可信度不高，因此后来的学者主要采用各种定量方法对此问题进行了研究。
郭磊、王锋等认为，房地产周期波动的主要原因是宏观经济因素的外部冲击在房地产经济中产生了内部传导。他们在进行预警指标体系设计时，根据先行、同步和滞后的数量特征关系初选了全国消费者物价指数等18个指标，然后以深圳市为例通过时差相关分析法选择了9个能相对独立地反映城市房地产经济周期波动的指标作为房地产预警的指标体系，并利用统计预警法进行了单一警兆指标预警和综合预警分析。
郭峰认为房地产预警指标的选取应遵循全面性、简洁性、可操作性等七项原则，在此基础上应采用定性和定量相结合的方法来选择房地产预警指标。其具体做法是参照各地已有的预警指标体系，取其交集，然后利用专家评分法和相关分析法选出了12个指标，并进行了实证分析，结果证明该指标体系可以满足预警的要求。
叶艳兵、丁烈云利用多元统计中的主成分分析法来确定各单项指标的权重及反映市场景气状况的“第一主成分”，采用相关性分析来确定各单项指标同“第一主成分”的相关性大小，并按照相关性的大小来决定指标的取舍， 同时结合专家经验等定性分析方法，利用武汉市的历史数据，建立了包括房地产价格、从业人数等在内的武汉市房地产预警指标体系。但利用该指标体系进行预警，具体效果如何，限于篇幅，作者没有结合数据进行检验。
周忠学、李永江以青岛市为例，用聚类分析法把影响房地产的20个因素指标分为5类指标，然后分别对每类指标进行主成分分析，最后把原来的20个指标合成为7个综合指标，大大简化了分析工作。
李崇明提出了一种新的房地产预警指标选择方法。他认为房地产系统作为一个复杂的大系统，其影响因素众多，必须采用一种适合复杂大系统的定量分析方法，并由此提出了系统核及核度方法。该方法的基本原理是采用灰色关联分析法对样本数据进行分析，得出指标间的关联度，然后根据指标关联度的大小建立指标体系的拓扑图，最后求取拓扑图的核，其构成要素就是要选择的房地产预警指标。
杨佃辉，陈轶等把初选的22个房地产预警指标按照指标的性质分为总量指标、购买力指标、生产类指标、价格类指标和交易类指标五大类，分别对每类指标进行聚类分析和非参数检验并结合定性方法建立了预警指标体系，然后利用上海市房地产相关的数据进行了实证分析。
综上所述，我国对房地产预警指标体系的研究正在逐渐从单纯的定量分析向定量分析和定性分析相结合的思路转移。定量分析方法主要通过一些统计分析方法消除指标间的相互干扰和影响，使不同指标与房地产业发展的关系描述得更为准确，但它不可避免也存在缺陷，如多数统计方法对数据要求较高，通常需要样本数据够多，且不具备容错能力，而且对某些不能量化的因素指标也无能为力，而这正好可通过定性分析来弥补。因此，把定量、定性分析方法相结合来构建房地产预警指标体系将是未来的发展趋势。
二、房地产预警方法研究评述
预警方法是预警系统的核心，预警方法是否合适是房地产预警系统能否发挥其预测、防范和调控功能的关键。在预警方法的选择上，我国有关学者的研究大致可以划分为三个阶段，房地产发展初期，即上世纪90年代的研究以景气指数预警为主；90年代末到本世纪初以统计预警为主；近期的研究则转向以人工神经网络等为主的人工智能、模式识别方法方向发展，逐渐与计算机软件融合。
（一）景气指数法。
如上所述，我国早期的房地产预警研究主要借鉴了宏观经济监测与预警常用的方法，即景气指数预警法。这种方法以经济周期循环理论为基础，从影响房地产经济的诸多要素中选出一组对景气变动敏感，有代表性的经济指标，把它们分为先行、同步和滞后三类指标，然后分别对这三类指标编制扩散指数（DI）和合成指数(CI)，以预测房地产景气的转折点和长期趋势，达到房地产预警的目的。
黄继鸿、雷战波、凌超为了描述房地产景气的动向,通过构建合成和扩散指数来达到对房地产运行情况进行监测、预警的目的。他们认为扩散指数能综合各个指标变量的波动,反映宏观经济波动过程,还能够有效地预测经济循环的转折点,但是不能明确表示经济循环变化的强弱；合成指数不仅能预测经济循环的转折点,还能在某种意义上反映经济循环变动的振幅。因此,他们认为扩散指数(DI)和合成指数(CI)适用于房地产预警等宏观经济领域。
李斌、丁烈云、叶艳兵对景气指数预警法进行了大量研究后，发现由于计算方法和侧重点不同，利用扩散指数DI和合成指数CI对相同的数据分别计算得出的房地产警度不一致，他们分析了两種指数的计算特点，提出了两种改进方法．第一，对传统DI计算方法进行合理改进，引入精度比较的概念，选择精度更高的指数来进行景气评价，有效地消除了两指数间的矛盾冲突；第二，利用DI值与CI值及其精度设计了一个能完整反映市场景气状况的综合指数，即对DI与CI指数向量进行数据处理并建立整合基础以后，依据DI值与CI值的精度分析，摒弃主观判断的处理方法，按照各自误差的高低和权值计算理论，确定各整合基础数据所载信息量的权重，最后对其进行加权平均求出房地产市场的综合景气指数，并利用武汉市实际数据进行了分析，结果表明，改进后的综合指数能更好地反映武汉市房地产的实际警度。
景气指数法经过多年的发展运用也比较成熟，计算方法有了许多改进，但是用该方法来对我房地产进行预警，存在着许多先天的缺陷．首先，景气指数法应用的前提条件是经济波动的周期性，而我国的房地产经济发展刚刚起步，其周期性更是无从谈起；其次景气指数用合成指数和扩散指数这些综合指数来反映总体的发展趋势，而这些综合指数对具体指标的信息抽象化了，不利于具体分析，也容易掩盖个别指标的异常波动，因此，用景气指数法来进行房地产预警不是最佳方法。
（二）综合模拟法。
综合模拟法也叫统计预警法，是我国房地产预警采用最广泛的方法。它主要从系统论角度对指标进行分析处理，实现房地产预警的目的。其基本思路是先对警兆与警素指标进行时差相关分析，确定其先导长度和强度；接着根据警兆指标变动的情况确定警兆指标的警级，然后根据各警兆指标的重要性对警级进行综合，得到总体的综合警度。使用此方法进行房地产预警，不仅能反映房地产的综合警度，还能反映单个指标的警度，比较适合用来进行房地产预警。因此，有不少学者对此进行了尝试，取得了不少成果。
1995年，建设部就组织过房地产监测、预警体系的研究，所采用的方法即为统计预警法，但鉴于行业发展的初期性及其资料积累的有限性，无法在定量上有所突破。
赵黎明、贾永飞最早对用统计预警法进行房地产预警作了较系统的研究，现在很多研究都是在他们研究的基础上进行的。他们首先对经济预警的各种方法进行了分析、比较，指出统计预警方法适合用来房地产预警;接着运用时差相关分析方法筛选出警兆指标，并确定了预警界限；最后使用模糊评价方法来进行警级综合，使房地产预警走向定量化和系统化，明确了警情发生时的控制目标和方向，实现了房地产预警系统的计算机处理。
郭磊、王锋等采用统计预警法，结合深圳市实际数据，对深圳房地产运行的轨迹进行监测，并对未来的走势进行了预测。他们首先根据房地产经济的相关理论和深圳房地产自身的实际，选择房地产销售量作为警情指标，然后通过对其它指标和房地产销售量的时差相关分析，选出警兆指标，然后通过各警兆指标警界的确定，对深圳房地产进行了单指标预警和综合预警。张泓铭对各种预警方法的特点和使用条件进行比较之后，指出综合模拟法比较适合我国当时的房地产预警，他详细介绍了综合模拟法的思路、步骤并以某城市为代表进行了实证分析。
陈峰、丁烈云对利用综合预警法进行房地产预警容易出现的失真现象进行研究后，提出用数学方法对用3 预警准则确定的预警区间进行调整，并以武汉市相关数据为基础进行了实证分析，结果显示对预警区间修正后，能够提高房地产预警系统的精度。
综合模拟法既能对房地产整体警度进行综合判断，也能够对各个指标进行监控，便于找出警源，比较符合预警的目的。但运用该方法对我国房地产预警也存在一些难以克服的问题，如统计预警法要求它的参数必须满足多元常态分配的假设，而实际资料常常不能满足要求，因此目前以3 预警准则获得的预警域与现实并不符合，使得预警精度不高或失效；另外统计预警法是静态的，不具有容错性，而目前我国房地产数据参差不齐，房地产发展迅速，因此采用该方法结果往往系统精度不高，于是更多人又转向了基于模式识别的预警方法研究。
（三）基于模式识别的预警方法。
房地产预警研究要取得进一步的进展，就必须广泛借鉴其它学科，特别是人工智能、模式识别和非线性系统学科的研究成果，避免或尽量减少预警过程中的人为因素，使预警过程更客观、可靠。近年来不少学者对此进行了研究，尽管刚刚起步，但其发展前景已引起人们关注。
王建成在其博士论文里构建了基于概率模式分类的经济预警系统。所谓模式识别是泛指一类用于对所研究对象根据其特征和属性，分辨其所属模式类别的识别和分类方法。模式识别突破了传统的指标处理思路，不再从简单的统计规律出发探求发展趋势，而应用模式分类和比较来对未来状况进行预测。概率模式分类法可以满足最小的误警概率和最小的预警风险等要求，其有关分类错判概率等理论，很适合研究预警系统的预警可靠性，另外它还可以和附加信息检验、模式特征提取等方法结合起来，进行预警指标选择，构造出一个实用、完整的经济预警系统。但是基于概率模式分类的预警系统的设计需要已知经验概率、条件概率、和后验概率，实际上这些是很难得到的。另外，贝叶斯最小风险分类过程还建立在样本拟合最好这样的基础之上的，这显然是不能满足的，因此该方法没能得到广泛地使用。
虞晓芬通过建立BP神经网络模型对杭州市历年的指标数据进行拟合，分析预测有关指标2004-2005年的值，并结合统计预警法对杭州市房地产市场现在和未来两年的综合警度进行判断和预报。陈彦等利用模糊模式识别方法，以南京市为例，建立了房地产预警系统，并进行了实证分析。
BP神经网络在经济预警中的应用是对传统预警方法（景气指数法和综合模拟法）的一种拓宽和突破，解决了传统预警方法存在的难以处理高度非线性模型、偏重定量指标、难以处理定性指标的问题。从而为预警走向实用化奠定了基础。但是BP神经网络也存在一些难以克服的缺陷，如其过分强调克服学习错误而泛化性能不强，同时还易出现隐层单元的数目难以确定，网络学习的收敛和最终权值受初始值影响大，网络容易陷入局部最优等问题，这也是不少学者正在研究的课题，但尚未取得实质性的进展。
房地产系统是一个复杂的非线性大系统，由上可知，不管采用哪种方法进行预警，都有各自的缺陷，因此不少学者尝试着采用多种方法相结合来进行房地产预警，取得了较好的效果。
丁烈云在他的名为房地产周期波动与预警研究的博士论文中，把景气指数法、基于系统核与核度理论的综合模拟法和模糊神经网络预警法三种方法和相应的模型结合起来预警，经过实证分析，表明预警效果相当不错。
南京房管局在建立南京市房地产市场预警系时也结合了景气指数法、警兆信号法和专家经验法三种方法共同预警。采用多种预警方法对房地产进行预警，以便相互验证，这也是今后房地产预警的发展趋势。
三、房地产预警系统设计研究评述
房地产预警系统是一个非常复杂的大系统，预警指标体系的选择是房地产预警系统的基础，而房地产预警方法是房地产预警系统的核心，而除此之外有关数据的收集、整理，警度的预报，以及排警对策等都是需要考虑的问题，因此有必要对房地产预警系统的各个功能模块设置以及如何利用计算机技术进行科学调控进行研究，国内不少学者进行了许多尝试。
梁运斌对建立房地产预警监测系统进行了探索，提出了房地产预警预报系统应该由景气分析、预警信号、行业监测和景气调查四个子系统构成的基本构想，研究虽然粗略，却为后来研究者提供了思路。
彭诩也对房地产预警系统的框架进行了构建，他认为房地产预警系统可以细分为信息采集系统、预警信号系统和景气分析系统三个子系统，各个系统相互独立，其功能如下．景气分析系统主要进行要用来建立预警预报指标体系和预警预报制度，房地产信息采集系统主要收集房地产基础数据及相关信息数据；预警信号系统主要进行数据的整合分析和发布。
郑淑琴认为房地产预警系統可分为数据处理分析子系统、监测预警子系统以及排警子系统，在文中对这三个系统分别加以研究。
以上研究虽然侧重点不一样，但其基本思路大致相同，都是从数据的收集、预警方法的确定和出现警情时的预报和对策来构建的。韩立达在总结前人研究成果的基础上，对房地产预警系统框架的构建提出了较系统的构想。他认为房地产预警系统可分为横向和纵向两方面。纵向是指由下至上即由各地市汇总到各个省，层层预警最后到全国综合预警，而横向预警是指对每个具体城市的预警框架可分为统计信息系统、预警预报系统和动态监控系统三个模块，每个模块下面还可细分为更小的模块。其中预警预报系统是核心，统计信息系统与动态监控系统都是为其服务的，前者为其提供基本资料和数据，而后者则起着辅助预警及决策的功能。
郭峰在他的博士论文里以大系统控制理论为基础构建了房地产“递阶控制”预警系统，把它分为上、中、下三级，上级是输入部分，也称为数据库管理系统，包括警兆数据库、预警界限数据库、预测指标数据库和警情分析指示数据库等；而中级为控制处理大型专家系统，是整个系统的核心处理器，具体包括指标筛选、界限确定、预测判断和警情分析指示模型库；下级指的是输出部分，即生成子系统，通过衔接器和中级相连，具有图表、数据结果输出等功能。
李斌、丁烈云认为从计算机软件开发角度来看，房地产预警系统应该是以MIS为基础，兼有DSS功能的计算机预警信息系统。它可以通过自动处理、分析、判断输入和存贮在计算机中的各种信息，对城市房地产经济发展过程中可能出现的各种异常态势发出预先警告。他们将其分成两个相对独立的子系统，模型管理系统和数据库管理信息系统，两个系统之间、操作人员与计算机之间的信息的传递由人机交互总控系统来调度。
总的看来，我国房地产预警系统的设计研究才刚刚起步，需要进一步研究和发展，但与计算机紧密结合，友好的人机交互模式和动态的建模技术将是房地产预警系统设计未来的发展趋势。□
此文系湖北省教育厅青年项目（239269）
（作者：武汉工程大学管理学院工商管理教研室，讲师，中南财经政法大学统计学专业博士）
参考文献：
[1]郭磊，王锋．深圳市房地产预警系统研究，数量经济技术经济研究，2003（5）
[2]郭峰．基于大系统控制的房地产预警系统及应用研究，重庆大学博士论文,2005．
[3]叶艳兵,丁烈云．房地产预警指标体系设计研究，基建优化，2001（3）
[4]李永江，辛益军．房地产业预警预报系统影响因素的聚类分析，经济师,2003（6）
[5]周忠学,李永江．房地产业预警预报系统影响因素的主成分分析，企业经济,2003（12）
[6]李崇明．基于系统核与核度理论的房地产预警系统指标体系选取方法，数学的实践与认识,2005年第11期
[7]杨佃辉,陈轶．基于聚类分析和非参数检验的房地产预警指标体系选择，东华大学学报，2006（4）
[8]黄继鸿,雷战波．經济预警方法研究综述，系统工程,2003年第3期
[9]李斌,丁烈云,叶艳兵．房地产景气预警中DI的改进及与CI的精度比较研究，系统工程理论与实践,2003（23）
[10]李斌,丁烈云,叶艳兵．城市房地产市场综合景气指数的构造与分析，华中科技大学学报，2003（20）
[11]赵黎明，贾永飞，钱伟荣．房地产预警系统研究，天津大学学报(社会科学版)，1999（4）
[12]郭磊,王锋,刘长滨．深圳市房地产预警系统研究，数量经济技术经济研究,2003（7）
[13]张涨铭，陈则明．城市房地产预警研究，房地产市场,2004（11）
[14]陈峰，丁烈云．房地产综合模拟预警法误区的识别及修正，数学的实践与认识，2006（36）
[15]王建成,王静,胡上序．基于概率模式分类的宏观经济预警系统设计，系统工程理论与实践,1998（8）
[16]虞晓芬,商升亮．杭州房地产市场预警研究，浙江工业大学学报，2005（33）
[17]丁烈云．房地产周期波动与预警研究，同济大学博士学位论文，2002（6）
[18]彭诩．城市房地产预警系统设计，中国房地产，2002（6）
[19]郑淑琴．，房地产市场预警系统研究，重庆大学硕士学位论文，2004（10）
[20]韩立达．我国城市房地产预警系统研究，四川大学博士学位论文，2004（10）
[21]郭峰．基于大系统控制的房地产预警系统及应用研究，重庆大学博士论文,2005。
[22]丁烈云,徐泽清．城市房地产预警系统的设计与开发，基建优化 2000（12）
[23]丁烈云,李 斌．房地产市场预警调控系统的构筑技术要点及流程设计，系统工程理论与实践， 2002（4）