基于机器学习算法的房地产新城市拓展项目风险收益模型构建设想

本文研究旨在用数量化的方法评估新城市房地产拓展项目的风险及收益,考虑的因素更综合和全面,覆盖土地获取方式、当地房地产市场评估、当地城市规划、设计方案及产品属性及质量控制、成本控制及财务杠杆使用等六大项29个变量(机器学习特征)的内容。房地产项目的最终收益以利润率、内部收益率、投资回报期三个指标评估,我们会根据以上六大项覆盖的内容为特征,利用20个项目的数据建立机器学习模型,对三个评估指标进行回归分析和分类分析。