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指数平滑加权式在房地产价格评估中的应用研究

2024-05-20

“指数平滑加权式”在房地产价格评估中的应用研究

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在房地产价格评估时,会遇到两个难题:一是如何选择与待估房地产条件相似的交易实例进行因素差异的量化修正;二是在计算出各交易实例的修正价格后,如何较为精确地确定待估房地产的价格。为了解决这两个问题,本文将模糊数学运用于房地产估价中,引进了贴近度、择近原则的概念,建立了“指数平滑加权法”并将之运用于实例,较好地解决了进行房地产价格评估时所遇到的上面两个问题。该方法对于房地产的价格评估具有广泛的推广应用价值。

基于模糊数学的“快速递减加权式”在比较法评估房地产价格中的应用研究 基于模糊数学的“快速递减加权式”在比较法评估房地产价格中的应用研究 基于模糊数学的“快速递减加权式”在比较法评估房地产价格中的应用研究
基于模糊数学的“快速递减加权式”在比较法评估房地产价格中的应用研究

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本文将模糊数学运用于房地产估价中,引进了贴近度、择近原则的概念,建立了“快速递减加权式”,并运用实例,很好地解决了比较法评估房地产价格时的二大难题:一是如何选择与待估房地产条件相似的交易实例并进行因素差异的量化修正;二是计算出各交易实例的修正价格后,如何确定待估房地产的价格。在国内外,至今尚未发现对此有全面系统地研究,该方法对大宗房地产价格的评估具有广泛的推广应用价值。

[硕士]特征价格理论在房地产价格指数编制中的应用
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[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...

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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。

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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。

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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。

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房地产价格指数应用

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"

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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。

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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。

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小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用

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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。

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收益法在房地产评估中的应用研究

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

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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。

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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。

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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

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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。

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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...

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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。

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许允

职位:建筑院总建筑师

擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林

指数平滑加权式在房地产价格评估中的应用研究文辑: 是许允根据数聚超市为大家精心整理的相关指数平滑加权式在房地产价格评估中的应用研究资料、文献、知识、教程及精品数据等,方便大家下载及在线阅读。同时,造价通平台还为您提供材价查询、测算、询价、云造价、私有云高端定制等建设领域优质服务。PC版访问: 指数平滑加权式在房地产价格评估中的应用研究
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