應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)於高層集合住宅投資開發(fā)可行性評(píng)估之研究-資料下載頁
2025-01-13 22:51本頁面
【正文】 ，營運(yùn)成本、利息成本與營建成本則分散至各期，交易成本與稅負(fù)則於最後一期支出，因此修正公式為： RCt：各期淨(jìng)現(xiàn)金流量 DCt：各期利息成本 RCend：交屋期淨(jìng)現(xiàn)金流量 LP：土地貸款本金 BCt：各期營建成本 k：預(yù)估報(bào)酬率 OCt：各期營運(yùn)成本 BP：營建貸款本金 在住宅開發(fā)實(shí)務(wù)上，於預(yù)售與施工期間建商僅支付利息而不支付本金，本金於完工交屋時(shí)一併支付，因此每期貸款負(fù)擔(dān)為平均攤還每期利息。由上式求得之淨(jìng)現(xiàn)值其投資準(zhǔn)則為 NPV≧0 ，若有兩個(gè)或兩個(gè)以上之替選方案，則以 NPV 最大者為投資對(duì)象。 （ 2）內(nèi)部報(bào)酬率分析 內(nèi)部報(bào)酬率係指使 NPV為 0時(shí)之報(bào)酬率，因此將上式之 NPV以 0代之，求得之 k值即為 IRR，其決策準(zhǔn)則為 IRR≧ k，即內(nèi)部報(bào)酬率必須大於或等於預(yù)估報(bào)酬率。 36 風(fēng)險(xiǎn)分析 由於上述計(jì)算所投入之變數(shù)係預(yù)估值，由於未來各變數(shù)值可能有所變動(dòng)，因此必須估計(jì)不同變數(shù)值發(fā)生之機(jī)率，變數(shù)之機(jī)率分配可由歷年統(tǒng)計(jì)資料歸納而得，或由決策者主觀估計(jì)，但在住宅投資市場(chǎng)中，相關(guān)的變數(shù)資料難以完整蒐集，欲由統(tǒng)計(jì)資料求得變數(shù)之機(jī)率相當(dāng)困難，因此本研究以常態(tài)分配來推估各變數(shù)之機(jī)率，即以上述估計(jì)出之變數(shù)值為最可能值，再提出最樂觀（ Optimistic）及最悲觀（ Pessimistic）的可能變數(shù)值。 其次根據(jù)各種模擬之狀況計(jì)算其內(nèi)部報(bào)酬率，即可得到內(nèi)部報(bào)酬率模擬值，並繪出內(nèi)部報(bào)酬機(jī)率分配圖與該投資案低於預(yù)估報(bào)酬之機(jī)率，可據(jù)以判斷投資案風(fēng)險(xiǎn)之大小。 四、結(jié)論 本文提出一套住宅投資開發(fā)可行性評(píng)估架構(gòu)，並期能借用模糊理論將不確定的因素加以量化，例如評(píng)判各級(jí)區(qū)位的隸屬函數(shù)與各級(jí)區(qū)位之分?jǐn)?shù)來計(jì)算各級(jí)區(qū)位之競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，又如建立基準(zhǔn)期景氣模糊集與計(jì)算評(píng)估期各因素隸屬度模糊集來進(jìn)行模糊貼近度分析以瞭解景氣狀況，最後將本案的目標(biāo)市場(chǎng)利用模糊貼近度分析與競(jìng)爭(zhēng)個(gè)案進(jìn)行比較並判斷優(yōu)勢(shì)情況、評(píng)估市場(chǎng)佔(zhàn)有率、與預(yù)估銷售度。 住宅市場(chǎng)是一個(gè)充滿不確定性之環(huán)境，於進(jìn)行市場(chǎng)評(píng)估之同時(shí)，必須面對(duì)非常複雜且繁多之不確定性因素，如市場(chǎng)景氣、競(jìng)爭(zhēng)個(gè)案、產(chǎn)品定位等等，以往之研究中許多重要之評(píng)估因素常難以量化而予以捨棄或直接主觀給定某一值，常有客觀與否之議，模糊數(shù)學(xué)則提供了許多解決這些問題之技巧。 參考文獻(xiàn) 楊龍士，中華民國建築學(xué)會(huì)「建築學(xué)報(bào)」第 37期， ~19， 2022年8月
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