1、隨著我國國民經(jīng)濟的飛速發(fā)展，房地產(chǎn)開發(fā)活動日益活躍，展現(xiàn)在人們面前的往往是房地產(chǎn)業(yè)盈利豐厚的一面。但是，對于任何一項房地產(chǎn)開發(fā)投資活動，風險總是與之相伴，特別是在我國房地產(chǎn)市場還不完善的情況下，風險一旦發(fā)生，就可能使開發(fā)商蒙受巨大的損失，甚至導致破產(chǎn)。因此，重視并研究房地產(chǎn)開發(fā)投資風險預測是理論界和實業(yè)界所面臨的重要課題。
　　基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機是一類新型的機器學習算法，它能夠非常成功地處理分類和回歸問題。由于支持向量機

2、出色的學習性能，該技術已經(jīng)成為當前學術界的研究熱點。針對傳統(tǒng)房地產(chǎn)投資風險預測方法的不足，本文將該理論引入房地產(chǎn)投資風險管理領域，嘗試利用其優(yōu)良非線性擬合性能來預測房地產(chǎn)投資風險。主要研究內(nèi)容如下：首先，系統(tǒng)分析影響房地產(chǎn)投資收益的各種不確定性因素，完成了房地產(chǎn)投資風險分析；其次，詳細闡述了統(tǒng)計學習理論及支持向量機基本理論；再次，構建了基于支持向量機的房地產(chǎn)投資風險預測模型的基本框架，給出了模型實現(xiàn)的具體步驟和需要解決的關鍵問題；在實證