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中国房地产批量估价算法探索

作　者: 靳永昌
导　师: 王建州
学　校: 兰州大学
专　业: 应用统计
关键词: 批量房产价格评估多元回归分析粒子群皮尔逊相关性检验时间序列分析
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

随着国家房产税政策的不断出台和完善,中国的房产税征收已经进入实质性阶段,而作为税基的房产价格成为税收的关键,采用目前人工的评估方法去完成整个城市的房产评估几乎是不可能的,中国需要类似于西方国家CAMA(计算机辅助批量评估系统)系统的批量评估系统。本文详细介绍了CAMA系统的核心算法——多元回归分析在批量房地产估价中的应用,阐述了多元回分析归算法在目前中国批量房地产估价中的优劣性。同时本文提出的粒子群算法是对当前中国批量房地产估价系统算法的探索,它可以有效避免目前数据资料不足的缺点完成评估工作,是CAMA系统建立之初的临时性解决方案,与此同时它可以为CAMA系统积累原始数据资料,帮助尽快建立中国的CAMA系统。文章用MATLAB实现了此粒子群算法,对兰州市的若干处房地产实例进行评估,评估结果显示粒子群算法能够比较准确的完成少量样本数据条件下的房产评估。虽然此方法还存在一定的局限性,但是应用时间序列分析技术后粒子群算法的局限性可以被大大减小。所以说,采用粒子群算法作为现阶段的批量房产评估系统核心算法是切实可行的。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-5
目录  5-7
引言  7-9
第一章国外房产批量评估系统介绍及对我国的启发  9-16
  1.1 、批量评估的基本定义  9
  1.2 、各国批量评估系统建设过程中的比较研究  9-14
    1.2.1 发达国家批量评估系统建设的现状比较研究  9-11
    1.2.2 发展中国家进行批量评估系统建设的比较分析  11-13
    1.2.3 我国批量评估建设的现状分析  13-14
  1.3 、我国批量评估系统建设所需具备的条件分析  14-16
第二章常规批量房产估价算法介绍  16-26
  2.1 、多元回归分析及最小二乘法介绍  16-17
  2.2 、用多元回归分析建立房地产批量估价模型  17
  2.3 、估价方法的选择  17-18
  2.4 、市场法批量估价模型的建立  18-19
  2.5 、选择直接比较法还是间接比较法来确定可替换价  19-20
  2.6 、使用间接比较法来确定可替换价  20-23
  2.7 、使用回归分析法确定修正系数和修正价格  23
  2.8 、关于整个模型的补充说明  23-26
    2.8.1 、模型建立的假设  23-24
    2.8.2 、整个数学模型的整体构架  24
    2.8.3 、关于数据的说明  24-25
    2.8.4 、关于变量之间的相关性  25
    2.8.5 、关于实现模型参数的动态更新  25
    2.8.7 、多元回归分析算法在批量房地产估价应用中的优劣性分析  25-26
第三章使用粒子群算法替代多元回归算法探索  26-40
  3.1 粒子群算法介绍  26-32
    3.1.1 粒子群算法的历史  26-27
    3.1.2 粒子群算法的具体表述  27-32
  3.2 、在批量房产估价中如何应用粒子群算法  32-34
  3.3 、基于粒子群算法的房产估价实例分析  34-38
  3.4 、粒子群算法在批量房地产估价应用中的优劣性分析  38-40
第四章总结及展望  40-41
参考文献  41-42
附录  42-44
在学期间的研究成果  44-45
致谢  45

中国房地产批量估价算法探索

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