房屋需求弹性参数的确定方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及数据分析，具体涉及一种房屋需求弹性参数的确定方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着租购同权的进一步实现、租房市场监管法规的进一步健全和租房占比的逐步提升，房屋租赁已经开始步入繁荣、稳定时期，随之对于房屋租赁供需的研究也更加迫切。需求弹性参数作为一项反映房屋租赁需求量的重要指标，可以在很大程度上为房屋租赁提供参考。由于待租赁的房屋各不相同，且其具有不可移动的特点，不同房屋的属性往往差异巨大，受职住比例、交通条件、周边环境等因素的影响，难以有效预测房屋租赁的需求弹性参数。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种房屋需求弹性参数的确定方法、装置、设备及存储介质，以解决房屋租赁的需求弹性参数难以有效预测的问题。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种房屋需求弹性参数的确定方法，包括：获取房屋租赁数据集，房屋租赁数据集用于表征房屋租赁状态；基于房屋租赁数据集中的租赁数据，确定租赁指标；基于租赁指标构建租赁需求模型，通过租赁需求模型确定房屋的需求指标；基于需求指标确定房屋的需求弹性参数。

3、本发明实施例提供的房屋需求弹性参数的确定方法，通过从获取的房屋租赁数据集中提取租赁数据，以确定相应的租赁指标，从而根据该租赁指标构建租赁需求模型确定房屋的需求指标，进而根据该需求指标即可确定房屋的需求弹性参数。由此，能够结合租赁数据确定房屋的需求指标，消除了其他因素对于房屋需求预测的影响，避免了需求弹性参数的预估偏差，提高了需求弹性参数的预测准确性。

4、结合第一方面，在一种实施方式中，租赁数据包括当前租赁价格、历史成交价格、每日带看量、房源成交标识与房源待租标识，租赁指标包括房屋价格比、房源带看量与房源成交占比；基于房屋租赁数据集中的租赁数据，确定租赁指标，包括：从房屋租赁数据集中提取房屋的当前租赁价格以及历史成交价格；基于所述当前租赁价格与所述历史成交价格，确定房屋价格比；获取针对于房源带看的统计区间，从房屋租赁数据集中提取处于统计区间的各个房源对应的每日带看量；基于各个房源对应的每日带看量，确定各个房源对应的房源带看量；基于房源成交标识与房源待租标识，从房屋租赁数据集中获取日成交量以及日待租量；基于日成交量与日待租量，确定房源成交占比。

5、本发明实施例提供的房屋需求弹性参数的确定方法，通过分析当前租赁价格、历史成交价格、每日带看量、房源成交标识与房源待租标识等租赁数据，确定房屋价格比、房源带看量与房源成交占比等租赁指标。由此，通过从多个数据维度分析租赁数据，保证租赁指标能够准确表征房屋租赁状态，为后续的需求弹性参数提供了数据支撑。

6、结合第一方面或其对应的实施方式，在一种实施方式中，基于当前租赁价格与历史成交价格，确定房屋价格比，包括：获取房屋的价格比区间；基于各个价格比区间的房源租赁价格与房源成交价格，确定各个价格比区间的房屋价格比。

7、本发明实施例提供的房屋需求弹性参数的确定方法，通过分析各个价格比区间的房源租赁价格与房源成交价格，以确定在各个价格比区间上的房屋价格比，以消除房源的属性差异，便于横向比对各个房源。

8、结合第一方面或其对应的实施方式，在一种实施方式中，基于各个房源对应的每日带看量，确定各个房源对应的房源带看量，包括：将统计区间的各个每日带看量进行叠加，得到各个房源对应的带看统计量；确定各个月份处于各个价格比区间的针对于统计区间的所有房源的带看统计量；确定各个月份处于各个价格比区间的针对于所有房源的房源量；基于各个带看统计量与房源量，确定各个月份对应的各个价格比区间的房源带看量。

9、本发明实施例提供的房屋需求弹性参数的确定方法，通过分析各个房源在各个月份、各个价格比区间下的带看统计量，能够确定出各个房源在每个月份所对应的各个价格比区间的房源带看量。由此，便于后续结合该房源带看量预测房屋需求弹性参数。

10、结合第一方面或其对应的实施方式，在一种实施方式中，基于房源成交量与房源待租量，确定房源成交占比，包括：确定处于各个价格比区间的日待租量以及日成交量；按照各个月份分别对日待租量和日成交量进行叠加，得到各个月份对应的房源成交量和房源待租量；将房源成交量与房源待租量的比值，确定对应的房源成交占比。

11、本发明实施例提供的房屋需求弹性参数的确定方法，通过分析各个月份的房源成交量和房源待租量，以确定出各个月份的房源成交占比，由此能够通过该房源成交占比反映房源租赁状态的趋势，便于根据该房源成交占比确定房源价格对于房源租赁需求弹性参数的影响，以在最大程度上保证所提取租赁指标的准确性。

12、结合第一方面，在一种实施方式中，基于租赁指标构建租赁需求模型，通过租赁需求模型确定房屋的需求指标，包括：获取处于各个价格比区间的房源带看量和房源成交占比；基于房源带看量和房源成交占比构建各个价格比区间对应的线性回归模型；基于线性回归模型将房源带看量调整至目标值，得到各个价格比区间上的目标成交占比，将目标成交占比确定为需求指标。

13、本发明实施例提供的房屋需求弹性参数的确定方法，通过房源带看量和房源成交占比构建线性回归模型，以将房源带看量调整至目标值，由此能够消除房源带看量的变化对于需求指标的影响，保证了需求指标的提取准确性。

14、结合第一方面或其对应的实施方式，在一种实施方式中，基于需求指标确定房屋的需求弹性参数，包括：确定处于各个价格比区间对应的房屋价格比与需求指标；基于房屋价格比与需求指标，确定需求弹性参数。

15、本发明实施例提供的房屋需求弹性参数的确定方法，结合房屋价格比与需求指标，确定各个价格比区间下的需求弹性参数，由此能够确定各个价格比区间内的需求指标随房屋价格比变化的需求弹性参数，便于结合需求弹性参数的变化调整需求指标或房屋价格比。

16、第二方面，本发明实施例提供了一种房屋需求弹性参数的确定装置，包括：数据获取模块，用于获取房屋租赁数据集，房屋租赁数据集用于表征房屋租赁状态；租赁指标确定模块，用于基于房屋租赁数据集中的租赁数据，确定租赁指标；需求指标确定模块，用于基于租赁指标构建租赁需求模型，通过租赁需求模型确定房屋的需求指标；弹性参数确定模块，用于基于需求指标确定房屋的需求弹性参数。

17、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行第一方面或其对应的任一实施方式的房屋需求弹性参数的确定方法。

18、第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行第一方面或其对应的任一实施方式的房屋需求弹性参数的确定方法。

技术特征：

1.一种房屋需求弹性参数的确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述租赁数据包括当前租赁价格、历史成交价格、每日带看量、房源成交标识与房源待租标识，所述租赁指标包括房屋价格比、房源带看量与房源成交占比；所述基于所述房屋租赁数据集中的租赁数据，确定租赁指标，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前租赁价格与所述历史成交价格，确定房屋价格比，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述各个房源对应的所述每日带看量，确定各个房源对应的所述房源带看量，包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述房源成交量与所述房源待租量，确定所述房源成交占比，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于租赁指标构建租赁需求模型，通过所述租赁需求模型确定房屋的需求指标，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述需求指标确定房屋的需求弹性参数，包括：

8.一种房屋需求弹性参数的确定装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-7任一项所述的房屋需求弹性参数的确定方法。

技术总结
本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种房屋需求弹性参数的确定方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取房屋租赁数据集，房屋租赁数据集用于表征房屋租赁状态；基于房屋租赁数据集中的租赁数据，确定租赁指标；基于租赁指标构建租赁需求模型，通过租赁需求模型确定房屋的需求指标；基于需求指标确定房屋的需求弹性参数。通过实施本发明技术方案，能够结合租赁数据确定房屋的需求指标，消除了其他因素对于房屋需求预测的影响，避免了需求弹性参数的预估偏差，提高了需求弹性参数的预测准确性。

技术研发人员：林英志,刘娟
受保护的技术使用者：北京自如信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13