指数平滑加权式在房地产价格评估中的应用研究

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。

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。

房地产价格的高低,影响到开发商、购房者、政府等相关各方的利益。如何正确评估房地产的价格,成为当前的一个重要问题。文章从房地产特点及价格影响因素入手,对目前房地产评估的三种基本方法进行比较分析,并就如何提高价格评估的准确性提出相应的对策。

合作经济与科技!""#$!% &’(’)*+,-./*&’0’1234&.*0&* 56 宏观经济 的转轨机制在于：通过汇率的贬值，使得 本国产品在外国市场上变得相对便宜， 外国产品在本国市场上相对昂贵，这将 诱发本国居民将需求由外国产品转向本 国的进口替代品，从而减少进口需求；同 时还刺激外国居民减少对自己国内产品 的需求，增强对贬值国出口品的需求，这 些将对企业的投资决策产生直接的影 响，从而使这些企业对劳动力需求发生 变化。从许多国家特别是一些发展中国 家的实践来看，本币贬值肯定会有利于 促进本国商品的出口，同时抑制外国商 品的进口。我国也有很多学者对此进行 了研究，结果表明，适度的本币贬值可以 促进本国的就业。俞乔认为，人民币贬值 有利于扩大就业，他估计人民币贬值 789:5"9可以增加!8"万;87"

本文以房地产评估角度来研究现今我国的房地产评估中一项基本的方法，收益法。对于收益法在房地产评估中的应用进行研究，希望对房地产评估起到一定积极的作用。

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。

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...

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。

1 收益法在房地产评估中的应用研究 中文摘要：随着我国市场经济的不断完善，房地产评估需求的日益增长，过去使用成本法来 评估这些房地产价值的做法己经越来越不适应社会发展的需求，取而代之的是应用收益法和 市场法来评估房地产价值。然而，收益法的基本原理比较简单，但操作难度较大，尤其是在 我国。目前我国评估准则难以有效地规范运用收益法评估中的参数，致使参数选取受主观人 为因素的影响较大。另外，我国尚不完善的市场环境和外界干预也是造成收益法操作不利的 重要原因。并且对于参数确定的问题至今没有建立一个成熟的方法，导致收益法在实际应用 中主观性和随意性很大，从而使其在实际应用中被扭曲，这也严重影响了收益法在我国的应 用。 本文主要针对收益法特定的理论依据、适用范围及条件、参数确定等，总结了收益法评 估房地产价格存在的问题，并结合我国实际，在分析房地产评估和收益法基本

本文以房地产评估角度来研究现今我国的房地产评估中一项基本的方法，收益法。对于收益法在房地产评估中的应用进行研究，希望对房地产评估起到一定积极的作用。

结合批量评估的技术思路,以深圳市二手住宅计税价格批量评估为例,构建了以长期趋势法、成本法为基本原理,结合地理信息技术(gis)的批量评估模型,并提出研究结论与未来发展设想。

房地产价格指数（estatepriceindex，epi）是反映房地产价格变动趋势和变动程度的相对数。它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。

房地产价格指数(estatepriceindex,epi)是反映房地产价格变动趋势和变动程度的相对数。它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。房地产价格指数的种类:房屋销售价格指数;房屋租赁价格指数;土地交易价格指数。这三套指数的计算方法相似,均采用由下到上逐级汇总的方法。

一、什么是房地产价格指数房地产价格指数是动态反映房地产价格变动趋势和变动程度的相对数。它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度,对于市场行情的波动具有直接、及时的表现力。房地产价格指数也是一种"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变化,而剔除由于房地产质量等其他因素改变而引起的价格变化。这就要求用于比较

一、房地产价格指数编制原则房地产是个体差异性非常大的特殊商品,不同于其他商品之处在于其异质性,主要源自房地产的区位及结构特点。尤其是区位特点,使得每处房地产都很独特,找不到完全一样的替代品。一套房子的价值,不仅取决于其直接包含的面积大小、房型结构、建筑材料等内部因素,更在于其所处地段位置、小区环境、配套设施等外部因素。同样面积和结构的房子,仅仅因为地段的不同,价值可能会相差数倍。因此,正确分析房地产的异质性是准确认识房价变化的关键所在。

基于神经网络房地产价格指数的预测研究——研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向...

以matlab为工具,选取房屋销售价格指数si来反映房地产价格指数的整体性波动,建立我国房地产价格指数gm(1,1)灰色系统预测模型,并使用后验差检验方法进行精度等级检验,方差比=0.00524<0.35,小误差概率=1,预测精度等级为好;运用该模型对1999—2007年数据进行预测,相对误差<0.0382,并对2008、2009年我国房地产价格指数进行预测,结果分别为109.04和109.93。预测结果表明,中国房屋价格指数保持持续上升的趋势。

在房地产的土地评估过程之中；如果能够科学的使用大数据技术和信息数据；对其未来的发展具有重要意义.不但能够提升房地产土地评估的整体效果；而且还能够增强房地产企业的整体竞争能力；同时更能够最大化的满足购房者的实际所需.在大数据的实际应用中要有足够的关注度；才能使得未来房地产行业得到更多的发展契机；才能保障企业拥有足够的经济效益；使得房地产行业在未来的发展中有更多的发展空间.但是；在目前的房地产土地评估中；大数据的实际使用过程中有着很多亟待解决的问题；并且更高效的运用大数据信息也是当前需要探讨的问题；为了保障大数据的使用得到更好的发挥效果；各个相关部门要对发现的各种问题进行详细的分析和研究；以便找到有效的处理方法；然后再不断的进行革新和优化；如此方能保证房地产行业在未来中的长治久安.

以基于角色的访问控制模型(rbac)为基础通过分析房地产评估系统用户和功能的特征,提出改进的rbac模型,引入粗权限和细权限的思想对用户进行分类并且在授权管理中引入层层负责的管理模式,使访问控制的管理更加灵活方便。本文阐述了改进模型的设计及实现。该改进的rbac模型在一个房地产评估系统的实际应用效果较好。

gis作为大数据时代的重要组成部分，正以前所未有的速度向前发展。如何利用gis技术以及房地产估价的专业技术，使之很好的结合起来，成为房地产估价信息产业化建设的高效辅助工具，从而为估价数据管理提供全面、及时、准确和客观的技术支撑，已成为估价数据管理信息化建设的主要目标。本文主要介绍gis（地理信息系统）在房地产批量评估工作的其中一个应用实例，希望为同行提供一些启发。