OWA算子赋权新方法及其在房地产价格预测中的应用

房地产价格评估工作是我国房地产开发事业发展过程中的重要问题,本文围绕房地产估价工作的开展方法问题,以基于特征价格的房地产评估新方法为例,选取两个具体角度展开了简要论述。

房地产业是我国的支柱产业,由于其有投资大、回收期长、风险大等特点,所以,其项目评估的方法是项目决策准确与否的关键所在。文章介绍了几种比较新的评估方法,如系统科学法、数理统计法、实物期权法,并结合工作实际,重点分析了实物期权法,旨在为房地产项目决策提供新的理念和思路。

本文先对房地产行业的项目评价方法进行总结分类,然后结合学科角度的分类来讨论了三种不同学科的评估方法,最后重点讨论了风险项目投资评估新方法:rov法(实物期权法),并分析了各类方法优劣,给出了一些建议,以期给房地产项目的评估提供科学参考。

本文运用非参数统计中的最小中位数二乘回归技术和传统统计学中的最小二乘估计,对近年来我国城镇居民的可支配收入指数与我国商品房销售价格指数的关系进行了实证分析,并通过拟合图形来比较两种方法的优劣。

预扣租赁储备金——租赁土地房地产价格评估的新方法

市场比较法在房地产估价方法中占有相当重要的地位，在房地产市场较发达的西方国家和我国南方沿海地区各大城市中被广泛采用．研究如何提高其估价的准确性和客观公正性对房地产估价行业具有重要的意义。本文针对市场比较法在应用过程中存在的诸如可比实例选取等问题和难点进行讨论．结合房地产价格特点以及市场比较法的原理、步骤，用综合集成赋权法对指标因素赋权，从而提高了市场比较法在应用过程中的准确性和客观性。

房地产评估活动是市场主体决策与交易行为达成的重要环节,正确有效的评估活动基于并依赖于科学合理的评估方法的运用。在系统梳理了房地产评估中的各类方法后,在比较和剖析传统评估方法局限性的基础上,对人工神经网络法、特征价格法、空间分析法、模糊逻辑法及自回归单整移动平均法(arima)等前沿评估方法及其原理进行介绍,并通过相关案例引用及实证分析揭示其应用性,力争为客观评价房地产价格提供有效评估工具和奠定坚实理论基础。

房地产评估活动是市场主体决策与交易行为达成的重要环节,正确有效的评估活动基于并依赖于科学合理的评估方法的运用。在系统梳理了房地产评估中的各类方法后,在比较和剖析传统评估方法局限性的基础上,对人工神经网络法、特征价格法、空间分析法、模糊逻辑法及自回归单整移动平均法(arima)等前沿评估方法及其原理进行介绍,并通过相关案例引用及实证分析揭示其应用性,力争为客观评价房地产价格提供有效评估工具和奠定坚实理论基础。

特征价格法(hedonicmethod)是将房地产价格变动中的质量特征因素进行分解,以显现出各项特征的隐含价格。并从价格的总变动中逐项剔除质量特征变动的影响,达到仅仅反映纯价格变动的目的。本文通过双重imputation过程估计缺失价格和剔除异常值的影响,解决了可比性问题,并增强了hedonic模型的稳定性。

利用差别矩阵的差别元素的重要度的思想给出了信息系统属性的重要度,然后利用该重要度给出了信息系统中属性的权重,再由属性的权重给出了将信息系统转化成决策机构表的方法。在此基础上,利用正区域的大小作为属性选择标准,给出决策树的生成算法。将该算法运用到产品销售预测过程中,获取了一些较合理的简洁规则。

旅游房地产业是新兴的高风险行业,投入和回报存在极大的不确定性.本文通过分析旅游房地产投资特征,认为传统净现值法不适合旅游房地产的投资决策.为此,引入实物期权理论,指出旅游房地产投资中的期权特征和类型.最后,列举实例说明实物期权理论在旅游房地产投资中的实际运用.

房地产行业对于推动我国经济的快速发展起到了不可替代的作用,但是我国的房地产行业的管理水平按照国外的一些发达国家还存在着较大差距,制约着房地产行业朝着更高的方向发展.本文针对如何实现房地产行业的创新管理,至于摸索出一条符合我国房地产行业科学发展的道路.

通过引用模糊数学理论中隶属度和贴近度等概念,对房地产的交易实例进行初步模糊数学先验选择,再对可比案例和待估对象进行综合模糊评价,最后得出待估对象的价格.

针对发明问题解决理论(triz)方法与仿生学的优缺点,提出基于triz与仿生学相结合的仿生创新设计方法。采用该方法,针对传统止回阀如球形止回阀、对夹式止回阀等流阻系数大的缺点,设计出一种新型的金字塔型多瓣止回阀,当流体正向流动时,阀瓣打开并位于流道侧面;当流体回流时,阀瓣关闭处于斜立状态,因此可以有效地减少阀瓣开关行程,并减小对流体的阻力与作用时间,降低了流阻系数。实验证明:该止回阀阀门的流通能力很强,能起到一定的节能作用。

[硕士]特征价格理论在房地产价格指数编制中的应用——【学位年度】2007　　【摘要】　　房地产价格指数是反映不同时期房地产市场价格水平的变化趋势和程度的相对数量指标，是所谓的“纯价格指数”。即价格指数只反映由市场供求变化和货币购买力所引起的价格...

组合预测理论与建模技术对于信息不完备的复杂经济系统有一定的实用性,鉴于房地产价格的复杂性和非线性的特征,利用成都房地产价格的历史数据,分别采用改进的灰色预测模型、rbf神经网络模型建立了成都房地产价格的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析。采用标准差法进行权重分配,将两个模型进行组合,建立了成都房地产价格的组合预测模型。运用该模型对成都未来5年的房地产价格进行了预测。

灰色预测法是一种对含有不确定性因素的系统进行预测的方法。应用灰色预测理论的基本原理,建立灰色预测模型的过程及求解方法,并以2001—2006年江苏省的平均房地产价格为统计资料,运用gm(1,1)模型进行预测,取得了较好的预测效果。

小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用——随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向“该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时...

研究房地产价格准确预测问题。由于房地产价格影响因子间信息严重冗余,受到社会上多种因素的影响。传统预测方法不能消除因子间的冗余信息,导致学习时间长、预测精度低。为了提高房地产价格的预测精度,提出一种粗糙集理论bp神经网络的房地产价格预测模型(rs-bpnn)。rs-bpnn模型首先采用粗糙集理论消除房地产价格因子间冗余信息,提取重要因子,然后采用非线性预测能力非常强的bp神经网络对处理后的数据进行学习建模,用建立好的模型对房地产价格进行预测。仿真结果表明,rs-bpnn房地产价格预测速度比传统预测方法快,预测精度更高,说明rs-bpnn的预测结果可以为政策制定者和房地商及买房提供参考。

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型,采用bp人工神经网络的改进算法,建立了基于bp神经网络的房地产价格指数预测模型。结果表明:该模型预测精度较高,能较好地反映房地产价格指数内在变化规律。

随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向。该文以中房上海住宅价格指数为例,首先对房地产价格指数序列性质进行分析,表明房地产价格指数是具有非线性特征的非平稳时间序列。采用小波神经网络对房地产价格指数进行预测,并将预测结果与指数平滑法和rbf神经网络预测做了对比。采用matlab对拟合和预测过程进行仿真。结果指标表明,在大样本数据的情况下,采用小波神经网络对房地产指数进行预测能够获得较好的效果。

本文简要介绍了灰色预测方法ｇｍ（１．１）模型的构造与模型检验。利用１９９８年１～６月中国房地产北京指数建立了北京市房地产价格指数预测模型。经模型检验，该模型预测，精度等级为一级，预测模型可靠。