房屋价格估价(预测)的因素权重比较法的制作方法

1.本发明涉及住宅价格预测技术领域，更为具体地，涉及房屋价格估价(预测)的因素权重 比较法。


背景技术：

2.目前，使用最广泛的住宅价格预测(估价)的市场比较法，又称比较法、市场比较法、 交易实例比较法(以下称传统比较法)是选取一定数量、符合一定条件、发生过交易的类似 房地产，然后将它们与预测(估价)对象进行比较，对它们的实际成交价格进行适当处理来 求取估价(预测)对象价值的方法，如图1所示，存在以下问题：
3.(1)相同影响因素上待估对象和比较对象用不同分值体现差异，这是一个数据维度的问 题；
4.(2)不同因素对房屋价格影响程度不同，这是另一个数据维度的问题；
5.(3)将比较因素的个别情况差异和比较因素之间的重要性差异两个维度的差异性通过一 个分值标准评价并进行修正，好比用一维标准度量二维现实，要做到完全合理就会很难，举 个例子(以下举例均忽略交易情况修正和市场状况修正)：
6.假设影响影响价格的因素只有a和b两个因素，假设它们的重要性(权重)是不一样的(比 如a是小区物业管理水平，b是室内装修水平，我们假设b的重要性(权重)和a不一致)，用 传统比较法，如待估对象σ的a和b的的得分都是100，比较对象τ的a因素得分是105，见下 表：
7.对象a因素得分b因素得分待估对象σ100(va)100(vb)比较对象τ105(fa)待定(fb)
8.设待估对象σ的a因素分值为va，b因素分值为vb；比较对象τ的a因素分值为fa，b因 素分值为fb；比较对象价格为pr；对应比较修正价格为qr；根据简化的传统比较法公式有：
[0009][0010]
比较对象τ的b因素分值fb需要考虑与待估对象σ的b因素分值vb(100)之间进行比较的合 理性，同时需要要考虑与fa之间重要性(权重)的差异。如：fb＝105，从公式上看a和b两个因 素的重要性就相当(fb＝fa)，这有悖于b因素和a因素的重要性不一致的假设：
[0011][0012]
又假设比较对象τb因素得分fb等于除了105以外的任何分值，如110，则比较对象τ和 待估对象σ的两项因素重要性比值(权重比)不一致：
[0013][0014]
相似的逻辑矛盾在使用传统比较法的过程中普遍存在。特别是当比较因素大于两项时， 用一维数据模型描述二维数据结构丛在数学上不可能实现。因此，我们需要一个既能体现不 同对象在相同影响因素的之间差异性，又能体现各影响因素重要性一致的方法。这是本发明 申请解决的问题所在，即传统比较法中普遍存在的数据维度差异问题。


技术实现要素：

[0015]
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供房屋价格估价(预测)的因素权重比较法，量 化了住宅价格对不同价格影响因素对的敏感程度，区别对待了高度区域各异的住宅价格市场， 适用了区域、精细化程度各异的分值体系和本地化方案，从而得到更加精准的住宅价格预测 值。
[0016]
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
[0017]
房屋价格估价(预测)的因素权重比较法，包括：
[0018]
s1：确定具备相同住宅价格影响因素的城市或区域；
[0019]
s2：确定特定区域影响因素的房屋估价本地化因素方案，既因素集、权重及因素分值系 统，将影响因素权重值wi和对应的分级分值fi&vi以及实物定级描述汇总为该区域的本地化因 素；
[0020]
s3：基于本地化因素方案将比较案例信息进行格式化，其因素分值为fi；
[0021]
s4：基于本地化因素方案将待预测目标的信息进行格式化，其因素分值为vi；
[0022]
s5：通过多因素权重修正得到比较案例对于待预测目标的多因素权重修正值，对每个比 较案例价格p
τ
进行i个影响因素权重比较修正、交易情况修正tr和市场状况修正cr，求得该案 例价格多因素权重修正值qr，其表达式为：
[0023][0024]
s6：将r≥3个案例价格多因素权重修正值qr与对应的案例权重值mr进行加权平均或简单 算数平均得到本次估价值p，其加权平均表达式为：
[0025][0026]
在步骤s1～s6中各变量含义如下：i为影响因素数量变量；r为比较案例数量变量；tr为 交易情况修正值；cr为市场状况修正值；vi为待估对象的影响因素分值；fi为比较对象的影响 因素分值；wi为影响因素权重值；pr为案例价格；qr为该案例价格多因素权重修正值；mr为 比较案例权重值；p为本次估价值。
[0027]
进一步的，在步骤s1中，所述城市或区域包括一般规模的城市、超大城市的一个或多个 区。
[0028]
本发明的有益效果是：
[0029]
(1)本发明相对于传统的市场因素比较法，该方法量化了住宅价格对不同价格影
响因素 对的敏感程度，区别对待了高度区域各异的住宅价格市场，适用了区域、精细化程度各异的 分值体系和本地化方案，从而得到更加精准的住宅价格预测值。
附图说明
[0030]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术 描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一 些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这 些附图获得其他的附图。
[0031]
图1为传统比较法示意图；
[0032]
图2为本发明方法步骤流程图；
[0033]
图3为本发明比较法示意图。
具体实施方式
[0034]
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所 述。本说明书中公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的 特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
[0035]
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述， 均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一 系列等效或类似特征中的一个例子而已。
[0036]
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明， 并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。 然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其 他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
[0037]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描 述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明 中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。
[0038]
在对实施例进行描述之前，需要对一些必要的术语进行解释。例如：
[0039]
若本技术中出现使用“第一”、“第二”等术语来描述各种元件，但是这些元件不应当由 这些术语所限制。这些术语仅用来区分一个元件和另一个元件。因此，下文所讨论的“第一
”ꢀ
元件也可以被称为“第二”元件而不偏离本发明的教导。应当理解的是，若提及一元件“连 接”或者“联接”到另一元件时，其可以直接地连接或直接地联接到另一元件或者也可以存 在中间元件。相反地，当提及一元件“直接地连接”或“直接地联接”到另一元件时，则不 存在中间元件。
[0040]
在本技术中出现的各种术语仅仅用于描述具体的实施方式的目的而无意作为对本发明的 限定，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式意图也包括复数形式。
[0041]
当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包括有”时，这些术语指明了所述特征、整体、 步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是也不排除一个以上其他特征、整体、步骤、操作、 元件、部件和/或其群组的存在和/或附加。
[0042]
如图2～3所示，房屋价格估价(预测)的因素权重比较法，包括：
[0043]
s1：确定具备相同住宅价格影响因素的城市或区域；
[0044]
s2：确定特定区域影响因素的房屋估价本地化因素方案，既因素集、权重及因素分值系 统，将影响因素权重值wi和对应的分级分值fi&vi以及实物定级描述汇总为该区域的本地化因 素；
[0045]
s3：基于本地化因素方案将比较案例信息进行格式化，其因素分值为fi；
[0046]
s4：基于本地化因素方案将待预测目标的信息进行格式化，其因素分值为vi；
[0047]
s5：通过多因素权重修正得到比较案例对于待预测目标的多因素权重修正值，对每个比 较案例价格pr进行i个影响因素权重比较修正、交易情况修正tr和市场状况修正cr，求得该案 例价格多因素权重修正值qr，其表达式为：
[0048][0049]
s6：将r≥3个案例价格多因素权重修正值qr与对应的案例权重值mr进行加权平均或简单 算数平均得到本次估价值p，其加权平均表达式为：
[0050][0051]
在步骤s1～s6中各变量含义如下：i为影响因素数量变量；r为比较案例数量变量；tr为 交易情况修正值；cr为市场状况修正值；vi为待估对象的影响因素分值；fi为比较对象的影响 因素分值；wi为影响因素权重值；pr为案例价格；qr为该案例价格多因素权重修正值；mr为 比较案例权重值；p为本次估价值。
[0052]
进一步的，在步骤s1中，所述城市或区域包括一般规模的城市、超大城市的一个或多个 区。
[0053]
现有技术使用最广泛的住宅价格预测(估价)的市场比较法，又称比较法、市场比较法、 交易实例比较法(以下称传统比较法)是选取一定数量、符合一定条件、发生过交易的类似 房地产，然后将它们与预测(估价)对象进行比较，对它们的实际成交价格进行适当处理来 求取估价(预测)对象价值的方法。
[0054]
具体实施例中，加入各因素权重，建立影响因素的本地化方案。
[0055]
延续之前的例子，我们设：a和b两个因素的权重分别为wa和wb，wa+wb＝1；待估对象 σ的a因素分值为va，b因素分值为vb；比较对象τ的a因素分值为fa，b因素分值为fb；比较 对象价格为pr；对应比较修正价格为qr；
[0056]
如下表：
[0057]
对象a因素 b因素
ꢀꢀ
a因素权重a因素得分b因素权重b因素得分待估对象σw
avawbvb
比较对象τwafawbfb[0058]
该估值计算表达式为：
[0059][0060]
用回上面的例子，假设a(小区物业管理水平)和b(室内装修水平)两因素权重分别是 wa＝0.2和wb＝0.8，代入上式：
[0061][0062]
综上，
[0063]fi
＝比较对象τ的影响因素分值；
[0064]vi
＝对应的待估算对象τ的影响因素分值；
[0065]
wi＝影响因素对应因素权重值；
[0066]
pr＝比较对象价格(值)；
[0067]
qr＝该案例价格多因素权重修正值；
[0068]
其表达式为：
[0069][0070]
本方法解决了待估对象和其他比较对象在因素比较中出现的“因素重要性不一致”或者说
ꢀ“
因素权重不一致”的问题，首先是规避传统方法中数理悖论的问题，而且在不同的房地产大 市场坏境下，本发明可以理解的影响因素数量有差别，重要性也有差别，通过这个方法我们 可以将影响一个地区住宅价格的因素按照“种类、数量”和“权重”的形式，整理成一套“本地化 影响因素方案”，从而能够更准确的去把握每个区域市场的特点，例如：
[0071]
很多大城市存在“学区房”这个影响因素，这个因素的重要性已经不言而喻了，甚至有时 是决定房价高低的根本性因素，说它占了房价影响因素权重的80％也不为过；但同时一些三 四线的城市，就基本或者很少有“学区房”的概念。两种截然不同的情况，一个评价标准显然 是不行的。如果我们有了“本地化影响因素方案”，在北京上海，就可以加入“学区房”这个影 响因素并且调高它的权重；在三四线小城，就可以忽略或者干脆删掉这个影响因素。每个城 市，甚至同个城市的不同区域都可以有自己的“本地化影响因素方案”，这也符合房地产市场 是个高度区域化市场地特点。
[0072]
增加数据维度同时也增加了前期基础准备工作的内容。在一个特定区域，一般指对房屋 价格影响因素基本相同或相近的区域，可以是城市、地区或其他片区，在这个特定区域影响 房价的因素集、权重及因素分值系统构成了房屋估价(预测)因素权重比较法中的房屋估价(预 测)本地化因素方案，以下简称本地化方案。
[0073]
本地化方案建立在对本区域大量交易数据分析基础上，其主要内容可以包括：
[0074]
(1)影响房价的因素集的确定；
[0075]
(2)影响房价的因素权重的确定；
[0076]
(3)因素分值系统的确定；
[0077]
本地化方案的确定在不同数据条件和计算条件下有所差异，在收集数据较难完整性较差 的区域，可以使用德尔菲法；有较好数据基础可以使用lda&logistic回归分析；数
据量大、 数据完整性较好且冗余度较高，可以使用贝叶斯统计法进行有监督的机器学习和测算。也可 以第一步采用德尔菲法，其他两部采用回归模型进行计算。本方法只公示本地化方案的数据 结构，取得方法因地、因条件而异。
[0078]
因素集：ki[0079]
例：
[0080][0081][0082]
因素权重：wi且
[0083]
例：
[0084]
序列因素名权重wi1面积4.2％2户型8.1％3楼层11.4％4装修17.5％5朝向4.3％6道路交通情况9.1％7物业管理情况3.3％8小区生活便捷度14.1％
………
合计 100％
[0085]
因素分值：fi&vi[0086]
在德尔菲法中，因素分值fi可以表现为以下逻辑格式，以“小区生活便捷度”这一因素举 例：
[0087]
[0088][0089]
根据区域的实际情况，等级可以增加或减少。本地化因素方案的设计充分考虑了房地产 市场的区域各异性，我国国土面积辽阔，东西、南北各地风俗、地理气候差异巨大，城市发 展不平衡。比如在北京、上海等超一线城市对房价影响巨大的学区房因素，在大多数三、四 线城市影响甚微；因地理、风俗差异导致的楼层、朝向等因素的影响程度也不能一概而论。 这导致了房产价格估价(预测)要想尽量准确就不能用一种简单的模型算遍全国。
[0090]
房屋估价(预测)本地化因素方案确定以后并不是一成不变的，其本质上是对一个城市(区 域)的房地产市场综合状况随时保持动态的更新和调整。将估价(预测)的准备工作前置而不 是按项目制，时刻准备而非临时调查将是未来估价(预测)工作的常态。
[0091]
在本实施例中的其余技术特征，本领域技术人员均可以根据实际情况进行灵活选用和以 满足不同的具体实际需求。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特 定细节来实现本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的算法，方法 或系统等，均在本发明的权利要求书请求保护的技术方案限定技术保护范围之内。
[0092]
对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领 域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某一些步 骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的 实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本技术所必须的。
[0093]
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步 骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是 软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特 定的应用来使用不同方法实现所描述的功能，但是这种实现不应超出本发明的范围。
[0094]
所揭露的系统、模块和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施 例，仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅是一种逻辑功能划分，实际实现时 可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些 特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或
通信连接 可以说通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0095]
所述分立部件说明的单元可以是或者也可以不收物理上分开的，作为单元显示的部件可 以是或者可以不收物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可 以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例的方案的目的。
[0096]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在 一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术 做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品 存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务 器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介 质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(randomaccess memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0097]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过 计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程 序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、 rom、ram等。
[0098]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式， 不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述 构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动 和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。