基于空间聚类的整体地价模型优化探索

传统市场法、收益法、成本法等地价评估方法在实践中费时费力,也存在很大主观性,因而批量评估在城市地价的研究与应用越来越广泛。但当前在地价批量评估方法的使用上,一般对初始数据的预处理比较简单,或是直接使用现有样点,插值效果往往不理想。而基于K-means空间聚类的整体地价测算优化模型,利用空间聚类分析方法作为GIS技术使用前的数据预处理步骤,有助于降低插值误差、降低工作成本、提高工作效率。其步骤:一是地价影响因素量化。二是K-means空间聚类分析。三是代表性样点和与补充样点选取。四是地价空间插值计算。五是结果检验。

房地产整体估价与实证分析

房地产批量评估是当前国际房地产税基评估的常用方法,也是中国推进房地产税收体制改革的重要前提和基础.然而,目前房地产批量评估在国内的研究和实践经验较少,且国外经验又难于借鉴.在此背景之下,基于对我国房地产市场特点的分析,提出了城市整体估价的概念,构建了整体估价模型,并以深圳市为例进行模型的实证分析.评估结果表明,该模型实现了高精度、低成本的房地产批量评估目标,具有较高的推广价值,可为房地产税收体制改革提供有力支持.

房地产整体估价中价格关联体系建立的新方法

针对传统的房地产整体估价系统中的价格关联体系存在矛盾并且受到人为因素影响较大的问题,该文提出了一种基于平差模型的价格体系建立算法。利用平差模型建立价格关联体系,解决了传统方法建立的价格体系的内部矛盾,减弱了房地产估价多因素定量分析过程中的人为因素影响,提高整体估价模型的可靠性。基于房地产实测数据的实验结果表明:利用平差模型建立整体估价的价格关联体系,增强了房地产整体估价体系的适用性,进一步实现房价快速、科学的评估。

方差分量估计建立整体估价价格体系的新方法

随着房地产市场的发展,房地产估价的研究逐渐深入。如何更好地、科学地、快速地对大量房地产价格进行评估已成为现实的问题。一般的平差模型对已有数据的利用率不高,当存在多类观测值时,不同观测值的随机模型的确定是否合理会严重影响结果的精度。基于房地产整体估价的思想,提出了方差分量估计建立价格体系的新方法。通过对两类观测值进行试验,一类通过比价系数求得价格差建立观测方程;一类由价格直接建立观测方程。结果分析表明,新方法能够实现不同观测值的权值自动调整,精度更高,可靠性更强。

基于智能算法的整体地价测算模型研究

随着经济体制改革的不断深化,我国土地市场逐渐发展完善,目前已初步形成以基准地价、标定地价为核心,由基准地价、标定地价、市场交易价等不同价格类型构成的地价体系。然而,地价测算模型主要以单宗测算为主,而精细化的地价评估,需要通过零散、有限的单宗样本点数据准确计算出整个城市每一宗土地的具体价格。同时,传统的空间内插模型仅考虑空间距离因素,忽略了地块间属性的差别,在测算整体地价时往往存在较大误差。为填补目前整体地价测算体系的空白,本文提出了一种基于智能算法的整体地价测算模型,该模型在传统的空间内插模型基础上,利用智能算法对可能影响地价的属性差异进行计算,并对内插结果进行调整。结果表明,该方法精度较高,能够有效应用于城市土地价格的整体测算。

基准房价体系的构建、测算及应用

为有效改变当前我国房地产价格种类繁多但缺乏权威性基准价格的现状,在科学借鉴国内外先进实践经验的基础上,将"基准房价"概念从"片区价"升华至"一房一价"并明确界定其基本内涵,提出了"房屋基准价→楼栋基准价→楼盘基准价→片区基准价"的多层次基准房价体系;通过引入批量评估技术和全样本统计技术,构建真正意义上的基准房价测算模型——整体估价模型和全样本统计模型;深入探索并全面拓展基准房价体系的应用方法及应用领域,并运用GIS技术设计完成基准房价测算与应用平台,从而为我国各城市构建基准房价体系提供了可供借鉴的理论框架与实践参考。

房地产批量评估模型研究与实证分析

房地产批量评估是当前国际房地产税基评估的常用方法，也是中国推进房地产税收体制改革的重要前提和基础。然而，目前房地产批量评估在国内的研究和实践经验较少，且国外经验又难于借鉴。在此背景之下，本文基于对中国房地产市场特点的分析，开创性地提出了城市整体估价的概念，构建了整体估价模型，并以深圳市为例进行模型的实证分析。评估结果表明，该模型实现了高精度、低成本的房地产批量评估目标，具有较高的推广价值，可为房地产税收体制改革提供有力支持。