一、房地产估价方法选择及估价结果确定方法的探讨（论文文献综述）
闫晓慧,赵可心[1]（2022）在《房地产司法估价机构执业质量控制探讨》文中研究表明维护当事人合法权益,提升房地产估价行业的公信度是房地产司法估价机构的使命,而执业质量是根本保证。应对严峻的市场形势以及监管部门的要求,房地产司法估价机构提高执业质量、防范执业风险是当务之急。
冯璐瑶[2]（2021）在《基于机器学习的住宅批量估价方法研究 ——以北京海淀区二手住宅为例》文中认为近些年,房地产行业的快速发展,得益于我国政府不断地推出相关的利好政策。但在其持续发展的同时,也让越来越多的投资者在该行业不断加注,导致增加了房地产泡沫。在2019年召开的十九大会议中,习近平总书记出“房住不炒”的要求,同时也明确指出:“健全地方税体系,稳步推进房地产税立法”。在国家和地方颁布的各项房地产市场调控政策以及推进相关房地产税立法的大背景下,房地产市场仍存在大量的交易活动,这些交易活动的公平性、透明性、客观性是影响房地产行业健康、持续长久发展的重要因素,这些特性的体现都要取决于交易时是否存在一个客观公正的交易价,而资产评估恰好可以保证交易价的公正客观。在传统资产估价方法中,往往是由估价师运用市场法、收益法等方法来对房产进行单宗评估,但这种估价方式得到的估价结果主观性较强且估价效率低,估价的准确性很难界定。在房产数量越来越多的情况下,采用该种方法无法满足估价的需求,同时该种方法的估价成本也较大。因此,本文从现代估价视角以及估价需求出发,结合信息技术,探讨研究采用何种估价方法可以更加符合时代特征、更高准确度、更高效率地分析住宅价格。本文通过研究国内外相关文献,梳理房产估价基础理论,采用定量与定性研究法等方法,对房地产估价方法进行探讨研究。首先,本文阐述了单宗评估与批量估价的异同点,并指出传统的单宗评估无法满足现在的估价需求,因此出了采用批量估价方法进行研究。并针对批量估价,分析其应用前以及估价原则与流程。本文分析了在大数据时代下房产估价的特点以及大数据时代下对房产进行批量估价的优势所在,同时针对房产估价的特点,分析运用何种大数据技术对房产进行估价可以达到高效率与准确率的目标,最终选用网络爬虫、Python技术、以及百度地图API等大数据技术来进行估价分析。其次,本文概述了北京海淀区住宅二手房的市场情况,确定了本文的估价对象是北京市海淀区的二手普通住宅,价值时点是2020年11月1日。本文采用多因素分析法筛选批量估价模型的特征变量,最终确定了4大方面特征,共计19个特征变量。并利用大数据技术:网络爬虫和百度地图API来获取每个估价对象的19个特征变量所对应的数据,获取数据的时间范围是2020年9-10月。并对获取到的数据进行量化、离群与缺失值处理以及数据归一化处理,使得数据更加规范化、标准化。最后,本文通过分析常见估价模型的优缺点,结合本文估价对象的特性,选用了“随机森林+BP神经网络”批量估价模型。运用大数据技术:Python来实现该批量估价模型的构建,并带入北京海淀区二手普通住宅的真实数据进行验证。并针对高精度要求下的住宅估价出了新的估价方法,即采用批量估价模型与基准价修正体系相结合的方法,且带入了真实案例进行验证,结果表明该方法确实可以进一步地高估价结果的预测精度,使得预测价格更加接近实际的成交价格。基于理论研究与实际案例的验证结果,本文认为:（1）批量估价模型的估价结果较为准确,且可以同时评估出大量的房产价值,估价效率较高。同时减少了人工的工作量,也相应的降低了估价成本和估价主观性对结果的影响,满足了现代估价的各项需求;（2）由估价结果可以看到:随机森林单模型预测准确度为84.4%,BP神经网络单模型预测准确度为82.5%,基于模型集成的思想,批量估价模型的预测准确度为90%。由此可见,批量估价模型的估价精度大于任一个单模型的精度,且符合估价时至少采用两种方法的估价要求;（3）通过文献研究法以及考虑到实际交易过程中会影响房价的因素,本文将住宅价格特征变量体系分为区位、建筑、邻里以及社会四大特征,共19个特征变量。在传统特征变量体系中加入了社会因素,用交易日期与挂牌时间进行表达量化,同时将真实成交价格作为因变量,避免了交易双方的心理因素对结果的影响。进一步完善了该体系,使得估价结果更加贴近市场真实成交价格。本文应用大数据技术分析构建了基于机器学习的住宅批量估价模型,为房地产批量估价方法的研究供了理论和方法参考。
刘宇辉[3]（2021）在《基于空间计量法的新建住宅价值评估 ——以深圳市为例》文中研究指明随着我国城市化建设的进一步扩大以及城市化水平的不断推进,为研究适用于特定地区的新建住宅估价模型,同时能够利用新的方法改善现有以估价师经验为主的评估模式,本文结合特征价格模型与空间计量模型的相关理论,以深圳市2020年9月的新建商品住宅房套均价格作为估价基础,从传统的住宅特征价格影响因素以及深圳地区住宅房产特有的空间相关性建立评估日的估价模型,并从建筑、区位、邻里三个特征方面,进一步分解特征因素的空间直接效应与间接效应。本文研究内容主要有:在以住宅类房地产的特征价格作为基础,利用空间计量经济学与房地产估价的相关关系,结合住宅特征因素,理论上丰富了估价模型的选择种类;通过梳理能够影响住宅价格的特征因素以及住宅间特有的空间效应,并且结合空间计量经济学所包含的特殊空间关系,对众多特征因素分别进行量化分析,之后通过结合现有住宅房产进行实证分析以及精度检验;在上述模型建立的基础上,通过对目前热门的新建住宅交易地区内的样本进行收集,得到最终估价模型。在此基础上,合理解释模型中的各项系数的实际含义,并进行精度的检验以保证模型的实际应用价值。研究结果表明:空间计量模型可以很好的适用于新建住宅的估价业务,同时,通过结果可以发现深圳市区的新建住宅间存在高度的空间相关性,此类房产估价不仅受到房产自身特征因素的影响（直接效应）,同时还受到周边住宅估价的影响（间接效应）。其中,区位特征对于住宅估价本身的直接影响最为显着,而邻里特征对周边住宅估价的影响更为显着。所以,在对新建住宅评估时,不仅需要加入样本数据之间存在的空间关联性,还应当在评估模型中考虑特征价格因素间存在的直接效应、间接效应以及两者的共同影响,以提高新建住宅估价的的精确程度。本文在得出上述评估模型的基础上,同时进行了基于IAAO标准的相关检验,验证了模型在实际评估业务中的准确性、合理性,能够很好的适用于当前国内一线城市的新建住宅价值评估。
杨涛[4]（2020）在《广州市划拨国有建设用地使用权地价评估改进研究》文中认为我国曾长期实施高度集中的计划经济,期间国有土地使用权均通过划拨方式取得,随着市场经济的完善,才渐渐实行土地的有偿使用,而广州市从1993年1月1日才开始正式实施土地有偿有期限使用制度,使广州市现存很多房屋处于划拨国有建设用地使用权状态,例如大量央企、国企厂房、办公用房、宿舍及广州特有的老西关大屋、东山洋楼、侨房等商铺、民居。近年来,随着我国城镇化的推进,广州作为一个省城城市,对土地的需求越来越旺盛,而划拨国有建设用地往往大多存在低效利用及原规划的用途不符合最佳利用状态的情况,使划拨国有建设用地使用权进入土地市场,是使广州市这个老城市焕发新活力的有效措施,而划拨国有建设用地使用权要进入土地市场就面临着补办土地出让手续的要求,补办土地出让手续就要求评估划拨国有建设用地使用权的地价,划拨国有建设用地使用权地价评估结果是否公平公正,影响到土地使用者对划拨国有建设用地再利用的积极性。目前公众对广州市划拨国有建设用地使用权地价评估结果的公正性存在疑虑,影响划拨国有建设用地使用权地价评估结果公正性的两个重要因素分别是划拨国有建设用地使用权地价评估的方法及划拨国有建设用地使用权地价评估的管理。监督划拨国有建设用地使用权地价评估技术方法是否适当及对地价评估进行管理是土地行政主管部门的重要行政职责。但我国直至2019年5月31日才印发《自然资源部办公厅关于印发<划拨国有建设用地使用权地价评估指导意见（试行）>的通知》（自然资办函[2019]922号）,且评估方法的具体指导缺乏可操作性,评估思路不明确,致使广州市土地估价机构评估划拨国有建设用地使用权地价时出现执行难的问题,目前广州市划拨国有建设用地使用权地价的评估面临较多问题:评估思路不统一,参数选择不规范,评估结果差异较大,如何指导评估机构评估划拨国有建设用地使用权地价成为广州市土地行政主管部门急需解决的问题,同时广州市划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系是否完善也是影响划拨国有建设用地使用权地价评估的重要因素,故我们要改进划拨国有建设用地使用权地价评估应该从地价评估方法方面及地价评估管理体系这两个方面入手。本文采用理论分析和案例分析相结合的方法,首先对划拨国有建设用地使用权地价评估相关政策法规及理论进行梳理,探讨划拨国有建设用地的价值属性、价格内涵,及与出让国有建设用地使用权的区别,分析广州市划拨国有建设用地使用权地价评估中存在的方法问题及管理问题,剖析导致问题的成因,通过借鉴其他省市成功经验,结合广州市划拨国有建设用地使用权地价评估方法及管理体系方面的实际情况,探讨相关解决建议和措施,并通过案例测算对划拨国有建设用地使用权地价评估方法方面的建议和措施进一步完善,以期完善广州市划拨国有建设用地使用权地价评估方法及管理体系,为广州市土地行政管理部门制定划拨国有建设用地使用权地价评估指导意见及建立完善的划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系提供参考,从方法及管理整个系统上规范广州市划拨国有建设用地使用权地价评估,避免国有资产流失,维护土地所有者利益,保障划拨国有建设用地使用者权益,提高划拨国有建设用地使用者高效利用土地的积极性,使广州市这个老城市焕发新活力。
杨吉梅[5]（2020）在《房地产抵押物价值研究》文中认为房地产抵押价值分析对金融机构具有非常重要的意义,一是项目投放前为银行或非银行金融机构合理确定投资额度提供决策依据;二是项目存续期间为金融机构动态监测抵押物价值,合理对项目进行风险分类,有效防范金融风险提供及时有效信息;三是为公允确定不良资产收购和处置价格提供抵押物价值参考。无论贷前、贷中还是不良资产收购和处置环节,抵押物价值分析均发挥着极其重要的作用。本论文对房地产抵押物价值评估相关理论进行了分析,找出房地产抵押物价值评估方法存在的不足之处。市场法评估房地产抵押物价值时,由于类似房地产成交实例详实的实物、权利等信息获取难度较大,导致市场比较法评估的房地产抵押价值与实际变现价值存在较大差异;收益法评估房地产价值时,未来较长时间的房地产客观收益难以预测,导致收益法评估的房地产抵押物价值与实际成交价值存在较大差距;成本法评估房地产价值时,因工程量及工程造价资料获取难度较大,导致成本法评估的房地产价值与其实际成交价值差异较大。因抵押物价值评估方法存在缺陷与不足,导致抵押物评估价值与其实际变现价格偏离度较大,从而弱化了抵押物对投资决策及风险防范的作用。通过抵押物评估价值分析得出抵押物的成交价格或变现价格,进而合理地确定投资额度、对不良资产进行公允定价成为大部分金融机构面临的抵押物价值分析难题。基于抵押物评估价值有效性、评估信息可获性和安全性,本文建立的抵押物评估价值模型是,选取收益法评估房地产抵押物价值与房地产抵押物价格变化趋势评估其价值的较低者,作为房地产抵押物的评估价值。通过对1357条房地产拍卖实例的评估价值与变现价值进行分析,发现评估价值与变现价值存在正相关关系,借助SPSS数据分析建立评估价值与变现价值之间的回归模型,从而达到通过抵押物评估价值分析其变现价值的目的。本论文研究框架:第一章,绪论,说明了本文论题是在什么背景下提出的,论文研究想要达到的目标及研究意义,概述了研究内容、论文结构并简要说明了研究方法和创新点。第二章,理论和文献综述,主要对房地产抵押物价值评估的制度政策相关研究文献进行了梳理,对现有抵押价值确定的方法进行了总结,归纳了已公布文献的主要研究内容及不足之处,依据文献资料及房地产抵押价值分析实际确定了本文的研究方向。第三章,房地产抵押价值分析方法及模型构建,主要梳理了房地产抵押物价值分析方法、房地产价格变化趋势分析和收益法估值模型,同时通过拍卖实例分析构建了一元线性回归模型并阐述了如何在房地产抵押价值分析中使用该模型。第四章,不良资产房地产抵押物价值分析实例,通过典型房地产价值分析案例说明收益法的应用及其存在的不足、房地产价格变化趋势法及如何在房地产抵押价值分析实践中使用一元线性回归分析模型。第五章,结论及展望,对论文的研究成果进行了简要总结,依据研究的实际情况,提出了论文尚存在的不足之处并针对不足提出了改进建议。房地产抵押物作为银行贷款及不良资产收购和处置项目的主要担保措施押品,研究房地产抵押物价值对金融机构确定投资额度、公允确定不良资产包收购和处置价值具有十分重要的意义。
邬磊[6]（2020）在《WJ房地产租金咨询项目估价方法创新研究》文中研究表明军队房地产租赁价格评估是军队房地产整治政策实施后,为保护军队资产及承租人权益的核心所在,是全面落实这项政策不可或缺的一环。估价方法的适用性选择及创新是军队房地产租金价格评估的重点及难点。估价方法应用得当有利于合理配置利用军队资产,维护承租人的合法权益,保持社会安定。作者从工作中所承接的WJ房地产租金咨询项目实际情况着手,发现与普通房地产租赁估价对比,由于估价对象和估价目的不同,军队房地产租金估价精准性要求更高,运用传统评估方法难以满足其精准性的需求,应创新军队房地产租金估价方法。本文以WJ房地产租金咨询项目为案例,在分析项目特殊性与传统市场法估价的不足的基础上,引入专家打分法及层次分析法,经实际应用取得令人满意的效果。使用专家意见综合打分取代传统估价方法的个人经验判断,运用层次分析法将多因素影响的复杂问题转化为顺序清晰的递阶层次结构来判断,估价结果更加切合军队房地产租赁的实际成交情况。通过对论文研究进行了归纳总结,得出WJ房地产租金咨询项目在运用创新估价方法后,实现了以下两方面创新:1、在选取估价可比实例价格影响因素时,通过专家打分将少数估价师的经验分析转化为专家组团体意见,发挥信息集体反馈作用,分析总结得出最优结果,弥补了传统方法主观、片面的不足。2、在价格影响因素测算过程中,考虑到各因素相关性,将多因素影响复杂问题转化为顺序清晰的递阶层次结构。通过层次分析法原理建立价格影响因素层次模型,然后构建相应判断矩阵,利用相应公式计算特征向量,通过一致性检验确认各因素权重的合理性,最终获得各价格影响因素合理权重。从而取代了传统估价方法仅使用定性分析,创新将定量与定性方法相结合,将有效数据及专家意见相结合,使得评估结果更为准确。创新方法提升了对价格影响因素分析的精准程度,使得WJ房地产租金咨询评估价格更加准确贴近真实成交价格,使得军队及国家利益得以保障、承租方等相关各方均认可。后期将为日益增加的军队整治房地产租赁评估需求提供了切实、可行的估价新思路。
吴凤培[7]（2020）在《基于BP神经网络的天津市城区住房估价模型研究》文中进行了进一步梳理
蔡伟[8]（2020）在《房地产估价方法及其比较分析》文中研究指明常见的房地产估计方法主要有三种,分别是成本法、市场法以及收益法。三种估价方法在理论上,参数取值合理的情况下,得出来的房地产估价结果是一致的。但是房地产实际估价过程中,三种估价方法得出来的结果往往是不一样的。针对房地产估价中存在的问题,就需要强化对估价结果不一的原因分析,并采取相应措施,尽量控制这种差异性,确保工作人员采取的估价方法可以准确估算出房地产在市场中的正常价值。市场交易原理是估价方法的基础,估价方法可为房地产评估提供参考资料,在房产交易、抵押、租赁以及评估中经常被应用。本文主要从房地产市场流通环节进行考虑,重点分析了三种估价方法之间的不同,希望可对房地产估价领域有一定的帮助。
周子天[9]（2020）在《基于剩余法的土地价值评估研究》文中研究指明我国土地市场随着经济体制改革的不断深入,正在发生着深刻的变化,做好房地产市场的土地价值关系,这与现有土地的国民经济生活息息相关,科学合理的土地价值评估,能够充分保障现有土地所有者的核心利益,并能保证土地的高效集约利用,使其发挥出更多的价值,也让新的土地所有权获得者不必付出额外的成本。多方共赢不仅是土地流转主体的核心要求,也是保障整个社会和谐稳定发展的需要,从而避免更多因土地流转而衍生的社会问题。剩余法用于地价评估的一种方法,它是通过核实房地产的开发成本,来确定土地价格,从而确定地价在房地产总价值中所占比重的估价方法。应用剩余法对房地产中包含的地价进行正确评估,不光有利于房地产评估机构和政府相关部门合理核定商品房开发所消耗开发商的实际成本,还有利于制定和评估合理的商品房价格。同时对于那些按优惠政策价格购买的公共住房在上市交易中收取土地出让金金额时,也起到十分重要的作用。本文在介绍土地价值估计方法的基础上,采用主成分分析方法,与回归方法相结合,对土地价值估计剩余法加入了现金流量折现部分的回归。本文建立了主成分回归模型,并且使用主成分回归模型文对建成后以出租、出售为目的的不同楼价进行了预测。本文结合理论与实际,选取现实中真实存在的房地产项目进行验证和分析,在案例分析时,通过实证分析预测了土地价值,通过对比分析,比较了本文采用主成分回归法改进后的现金流量折现剩余法。文章研究结论为,使用主成分回归后修正的剩余法明显优于市场法对土地价值的估计。具体结论:现有的土地价值计算方法存在着不足,还有可以改进的余地;使用主成分回归方法,在剩余法的基础上,加入现金流量法可以提高剩余法的精度;西安市劳动力数量、西安市生产总值、贷款利率、居民家庭人均收入四个因素会对以出租为目的的土地价值产生影响;西安市生产总值、居民家庭人均收入、新增保障性住房面积、人均住宅建筑面积、房地产开发投资额、西安市商品房销售价会对以出售为目的的土地价值产生影响;使用主成分回归后修正的剩余法明显优于市场法对土地价值的估计。
杨灿[10]（2020）在《基于LightGBM算法的北京市二手房估价模型研究》文中认为随着北京房地产行业步入存量房时代,二手房正逐渐成为交易主体。北京市二手房市场的崛起,使二手房交易频率不断上升,二手房估价作为交易的关键环节而引起重视。精准估算北京市二手房价格对于降低交易风险、保障买卖双方利益、推动房地产健康稳定发展具有重要意义。目前二手房估价模型包括线性回归、神经网络等,但普遍存在计算效率低、预测准确度低等问题。因此,需要对北京市二手房的估价模型进行科学研究。本研究将特征价格理论作为理论支撑,构建基于Light GBM算法的北京市二手房估价模型,并利用网格搜索算法改进模型,旨在高效准确地估算北京市二手房的价格。本文基于网络爬虫技术合理采集北京市二手房数据,采用数据清洗技术删除重复和无关数据、处理异常值和缺失值,并运用数据转换技术完成字段添加和类别转换等操作,得到120772条完整的二手房数据。在传统特征价格理论的指导下,纳入时间特征,从区位、建筑、邻里和时间特征四个方面构建候选指标集。基于包装算法对输入数据进行特征选择,通过多次迭代删除无关和冗余变量,最终保留39个特征,得到最优特征集。基于Light GBM算法构建北京市二手房估价模型,并运用网格搜索算法改进模型,建立改进的Light GBM估价模型。为了验证估价模型的有效性,构建线性回归、BP神经网络、随机森林和XGBoost估价模型进行对比分析。最后,基于北京市二手房的数据,按照4:1随机划分数据集,通过十折交叉验证从决定系数、平均绝对误差、平均相对误差百分比等方面综合评估模型效果。通过对比分析可以发现,Light GBM估价模型以及改进的Light GBM估价模型的模型效果均优于四种对比估价模型,而且基于网格搜索算法改进的Light GBM估价模型的模型性能的预测精度更高,其决定系数为0.961,平均绝对误差为0.32,平均相对误差百分比为4.99%,是一种可以应用于解决北京市二手房估价问题的优秀模型。
二、房地产估价方法选择及估价结果确定方法的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、房地产估价方法选择及估价结果确定方法的探讨（论文提纲范文）
（1）房地产司法估价机构执业质量控制探讨（论文提纲范文）
| 一、房地产司法估价机构面临的形势 |
| （一）《资产评估法》和执业规范的要求更加严格 |
| （二）外部竞争者加入，市场竞争更加激烈 |
| （三）当事人针对房地产估价报告提出的异议逐渐趋向于专业化 |
| 二、目前房地产司法估价机构存在的问题 |
| （一）业务承接方面 |
| （二）信息资料方面 |
| （三）估价报告方面 |
| （四）估价技术方面 |
| 1. 估价方法的选择 |
| 2. 确定参数的依据 |
| 三、对房地产司法估价机构加强内部质量控制的建议 |
| （一）正确认识机构执业人员的能力水平，准确判断项目风险 |
| （二）建立有效的工作底稿归档制度 |
| 1. 估价技术报告 |
| 2. 工作过程记录 |
| （三）建立有效的估价报告复核制度 |
| 1. 复核层次。 |
| 2. 复核人。 |
| 3. |
| 4. 汇报制度。 |
| （四）建立有效的内部培训、学习制度 |
| （五）建立合理的报酬及晋升机制，稳定执业人员队伍 |
（2）基于机器学习的住宅批量估价方法研究 ——以北京海淀区二手住宅为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题的提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 房地产批量估价方法的研究 |
| 1.2.2 大数据技术在房地产批量估价中的应用研究 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究设计 |
| 1.3.1 研究方案的提出 |
| 1.3.2 研究主要内容 |
| 1.3.3 研究方法与技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关理论综述及理论基础 |
| 2.1 房地产批量估价理论综述 |
| 2.1.1 批量估价与单宗评估 |
| 2.1.2 房地产批量估价的应用前提 |
| 2.1.3 房地产批量估价原则 |
| 2.2 房地产批量估价方法理论综述 |
| 2.2.1 Hedonic理论 |
| 2.2.2 市场比较法 |
| 2.2.3 基准地价修正法 |
| 2.3 大数据技术相关综述 |
| 2.3.1 大数据技术优势及数据特征 |
| 2.3.2 Python在批量估价的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 住宅批量估价特征变量体系选定及数据获取 |
| 3.1 估价示例对象选取 |
| 3.1.1 北京市海淀区住宅二手房市场概况 |
| 3.1.2 估价对象选定 |
| 3.2 普通住宅价格影响因素分析及海淀区特征变量体系的选定 |
| 3.2.1 普通住宅价格影响因素分析 |
| 3.2.2 海淀区普通住宅批量估价特征变量体系的选定 |
| 3.3 批量估价的数据获取 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 基于Python的住宅基础数据获取 |
| 3.3.3 基于百度地图API的地理数据获取 |
| 3.4 批量估价特征变量体系的量化和数据处理 |
| 3.4.1 特征变量体系的量化方法 |
| 3.4.2 离群和缺失值处理 |
| 3.4.3 数据归一化处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于机器学习的住宅批量估价模型构建与算法实现 |
| 4.1 基于机器学习的批量估价模型构建 |
| 4.1.1 机器学习批量估价模型分析 |
| 4.1.2 批量估价模型的选定 |
| 4.1.3 批量估价模型的构建 |
| 4.2 基于机器学习的批量估价模型的算法实现 |
| 4.2.1 随机森林模型的算法实现 |
| 4.2.2 BP神经网络模型的算法实现 |
| 4.2.3 基于机器学习的批量估价模型表达 |
| 4.3 批量估价模型的检验 |
| 4.3.1 检验指标 |
| 4.3.2 检验结果 |
| 4.4 高精度要求下住宅批量估价模型的分析与应用 |
| 4.4.1 高精度要求下的住宅批量估价模型的分析 |
| 4.4.2 高精度要求下的住宅批量估价模型的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本文的结论 |
| 5.2 未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于空间计量法的新建住宅价值评估 ——以深圳市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究意义 |
| 第三节 研究目标、内容及方法 |
| 一、研究目标 |
| 二、研究内容 |
| 三、研究方法 |
| 第四节 研究框架 |
| 第五节 创新与不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 国外相关文献综述 |
| 一、关于住宅价格评估的相关文献 |
| 二、关于空间计量模型的相关文献 |
| 第二节 国内相关文献综述 |
| 一、关于住宅价格评估的相关文献 |
| 二、关于空间计量模型的相关文献 |
| 第三节 相关研究述评 |
| 第三章 新建住宅评估概述 |
| 第一节 新建住宅估价含义及特点 |
| 一、新建住宅价值含义 |
| 二、新建住宅的估价特点 |
| 第二节 新建住宅的估价理论基础 |
| 一、需求与供给 |
| 二、市场均衡 |
| 第三节 新建住宅估价原则 |
| 一、独立客观公正原则 |
| 二、价值时点原则 |
| 三、最高最佳利用原则 |
| 第四节 新建住宅估价影响因素及分析 |
| 一、建筑特征 |
| 二、区位特征 |
| 三、邻里特征 |
| 四、小结 |
| 第四章 基于空间计量法的模型改进 |
| 第一节 空间计量法的概念及应用 |
| 一、空间计量法的相关概念 |
| 二、空间计量法的实际应用 |
| 第二节 空间相关性的前提假设 |
| 一、空间依赖性以及决定因素 |
| 二、空间异质性以及决定因素 |
| 三、空间权重矩阵的原理与类型 |
| 第三节 空间模型的具体形式 |
| 第四节 基于空间计量法的新建住宅评估应用 |
| 一、空间模型的前提假设 |
| 二、空间模型的选择 |
| 三、空间模型的估计 |
| 四、空间模型估计的效应分解 |
| 第五章 基于深圳市样本数据的实证研究 |
| 第一节 样本区域分析 |
| 第二节 变量选取与处理 |
| 一、变量选取 |
| 二、数据标准化处理 |
| 第三节 模型设定与空间相关性检验 |
| 一、空间模型的比较与选择 |
| 二、相关性检验 |
| 三、实证结果及解释 |
| 四、精度检验 |
| 第六章 研究结论与建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 研究建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）广州市划拨国有建设用地使用权地价评估改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 研究思路与内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 资料分析法 |
| 1.5.2 比较分析法 |
| 1.5.3 专家访谈法 |
| 第二章 划拨国有建设用地使用权基本概念与基本理论 |
| 2.1 划拨国有建设用地使用权基本概念 |
| 2.1.1 划拨国有建设用地使用权含义及特点 |
| 2.1.2 划拨国有建设用地使用权价格构成要素 |
| 2.1.3 划拨国有建设用地使用权的分类 |
| 2.1.4 划拨国有建设用地使用权和出让国有建设用地使用权的对比 |
| 2.2 划拨国有建设用地使用权地价基本理论 |
| 2.2.1 地租理论 |
| 2.2.2 地价理论 |
| 2.2.3 区位理论 |
| 第三章 广州市划拨国有建设用地使用权地价评估现状及存在问题分析 |
| 3.1 广州市划拨国有建设用地使用权地价评估方法现状及存在问题分析 |
| 3.1.1 各评估技术路线现状及存在问题分析 |
| 3.1.2 各评估方法现状及存在问题分析 |
| 3.2 广州市划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系现状及存在问题分析 |
| 3.2.1 广州市划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系现状分析 |
| 3.2.2 广州市划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系存在的主要问题 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 其他省市经验及借鉴意义 |
| 4.1 其他省市经验 |
| 4.1.1 北京市划拨国有建设用地使用权地价评估经验 |
| 4.1.2 上海市划拨国有建设用地使用权地价评估经验 |
| 4.1.3 南京市划拨国有建设用地使用权地价评估经验 |
| 4.2 经验总结 |
| 4.2.1 关于划拨国有建设用地使用权地价评估方法的经验总结 |
| 4.2.2 关于划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系的经验总结 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 划拨国有建设用地价格评估改进方案及案例测算 |
| 5.1 广州市划拨国有建设用地使用权地价评估方法改进方案 |
| 5.1.1 成本逼近法的改进方案 |
| 5.1.2 市场比较法的改进方案 |
| 5.1.3 收益还原法的改进方案 |
| 5.1.4 剩余(增值收益扣减)法的改进方案 |
| 5.1.5 公示地价系数修正法的改进方案 |
| 5.2 广州市划拨国有建设用地使用权地价评估案例测算 |
| 5.2.1 以住宅用地为例进行划拨地价评估研究 |
| 5.2.2 以商服用地为例进行划拨地价评估研究 |
| 5.2.3 工业用地划拨国有建设用地评估研究 |
| 5.2.4 实例结果与分析 |
| 5.3 改进广州市划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系对策 |
| 5.3.1 进一步完善划拨国有建设用地使用权公开委托评估机制 |
| 5.3.2 建立对评估公司的激励约束机制 |
| 5.3.3 建立划拨国有建设用地使用权评估报告审查机制 |
| 5.3.4 建立划拨国有建设用地使用权地价信息公开平台 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.1.1 关于划拨国有建设用地使用权地价评估方法的结论 |
| 6.1.2 关于划拨国有建设用地使用权地价评估管理体系的结论 |
| 6.2 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）房地产抵押物价值研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景目的和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题目的 |
| 1.1.3 选题意义 |
| 1.2 研究内容与论文结构 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 论文结构 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究的创新点 |
| 第2章 理论及文献研究综述 |
| 2.1 房地产抵押相关概念 |
| 2.1.1 房地产抵押定义 |
| 2.1.2 房地产抵押物的范围 |
| 2.1.3 房地产抵押的特征 |
| 2.2 房地产抵押估价相关理论 |
| 2.2.1 房地产抵押价值定义 |
| 2.2.2 房地产抵押估价原则 |
| 2.2.3 房地产评估方法及其应用 |
| 2.2.4 房地产抵押估价作用 |
| 2.2.5 房地产抵押物评估存在的问题 |
| 2.3 房地产价值评估的实证研究 |
| 2.3.1 国外研究 |
| 2.3.2 国内研究 |
| 2.4 房地产价格预测的实证研究 |
| 2.4.1 国外相关研究 |
| 2.4.2 国内相关研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 房地产抵押物价值分析方法及模型构建 |
| 3.1 房地产价值评估对金融资产管理公司的意义 |
| 3.2 地产抵押物价值综合分析 |
| 3.3 收益法评估房地产抵押物价值 |
| 3.3.1 收益法的概念 |
| 3.3.2 收益法的适用性 |
| 3.3.3 收益法评估预测抵押物价值思路 |
| 3.3.4 收益法中相关参数的求取 |
| 3.4 房地产抵押物价格变化趋势评估其价值 |
| 3.4.1 房地产价格变化趋势法估值模型 |
| 3.4.2 房地产价格变化趋势法估值测算过程 |
| 3.5 抵押物价值分析模型构建 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 ××不良资产房地产抵押物价值分析案例 |
| 4.1 ××不良资产房地产抵押物概况 |
| 4.1.1 不良资产概念 |
| 4.1.2 金融不良资产余额 |
| 4.1.3 ××不良资产房地产抵押物权利状况 |
| 4.2 ××不良资产房地产抵押物收益法评估价值 |
| 4.2.1 收益递增模式计算步骤 |
| 4.2.3 收益法存在的问题 |
| 4.3 ××不良资产房地产抵押物市场价格变化趋势评估其价值 |
| 4.3.1 房地产抵押物市场价值测算 |
| 4.3.2 房地产历史价格趋势分析 |
| 4.3.3 MIN函数分析抵押物评估价值 |
| 4.3.4 抵押物抵押价值分析 |
| 4.3.5 相关分析 |
| 4.4 ××不良资产房地产抵押物价值综合分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论及展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）WJ房地产租金咨询项目估价方法创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究内容、技术路线及主要创新点 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.5.3 主要创新点 |
| 第二章 WJ房地产租金咨询项目特殊性与估价方法新需求 |
| 2.1 WJ房地产租金咨询项目简介 |
| 2.1.1 项目实物状况 |
| 2.1.2 项目区位状况 |
| 2.1.3 项目权益状况 |
| 2.2 WJ房地产租金咨询项目特殊性 |
| 2.2.1 项目实物状况复杂需界定 |
| 2.2.2 项目权益状况多样性 |
| 2.2.3 项目区位状况需核实 |
| 2.3 WJ房地产租金咨询项目评估存在的问题 |
| 2.3.1 评估资料获取困难、不完整 |
| 2.3.2 各方沟通不畅及评估目的不明确 |
| 2.3.3 传统估价方法的局限性 |
| 2.4 WJ房地产租金咨询项目评估方法、方案新需求 |
| 2.4.1 传统估价方法梳理与筛选 |
| 2.4.2 估价方法、方案、服务新需求 |
| 第三章 WJ房地产租金咨询项目估价方案实施及方法选择 |
| 3.1 WJ房地产租金咨询项目特殊性解决方案 |
| 3.1.1 实物状况确认 |
| 3.1.2 权益状况设定 |
| 3.1.3 区位状况勘察及调查走访 |
| 3.2 WJ房地产租金咨询项目评估问题解决方案 |
| 3.2.1 运用工具及相关部门走访 |
| 3.2.2 有效沟通与明确评估目的及需求 |
| 3.3 WJ房产租金咨询项目估价方法确认 |
| 3.3.1 针对特殊性及存在问题选取方法 |
| 3.3.2 估价方法的优化及创新 |
| 第四章 WJ房地产租金咨询项目估价方法创新效果分析 |
| 4.1 WJ房地产租金咨询项目创新方法运用 |
| 4.1.1 相关创新方法概念 |
| 4.1.2 创新方法操作可行性分析 |
| 4.1.3 传统与创新方法测算运用情况对比分析 |
| 4.2 创新与传统方法结果对比及运用效果分析 |
| 4.2.1 传统市场法与创新方法评估结果对比分析 |
| 4.2.2 创新评估方法运用的效果分析 |
| 第五章 WJ房地产租金咨询项目创新方法运用注意事项 |
| 5.1 相关创新方法运用注意事项 |
| 5.1.1 专家打分法应邀请经验丰富的不同专家 |
| 5.1.2 层次分析法所选要素应该合理、关系明确 |
| 5.2 创新方法适用性及克服的困难、问题 |
| 5.2.1 创新估价方法适用性分析 |
| 5.2.2 创新方法运用应克服的困难与问题 |
| 第六章 研究结论及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 其他五位专家数据情况 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 |
（9）基于剩余法的土地价值评估研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 创新与不足 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 土地价值理论 |
| 2.2 土地价值评估方法研究 |
| 3 剩余法现金流量折现模型的改进 |
| 3.1 土地评估方法比较 |
| 3.2 剩余法运用的原理 |
| 3.3 比较现金流量折现法和传统计息法 |
| 3.4 采用主成分分析法对建成后以出租为目的的楼价进行预测 |
| 3.5 采用主成分分析法对建成后以出售为目的的楼价进行预测 |
| 4 实证分析 |
| 4.1 以出租为目的的实证分析 |
| 4.2 以出售为目的的实证分析 |
| 5 结论 |
| 5.1 论文的结论与建议 |
| 5.2 研究的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于LightGBM算法的北京市二手房估价模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的房地产估价方法 |
| 1.2.2 机器学习在二手房估价的应用 |
| 1.2.3 Light GBM算法的应用 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 2 二手房估价的相关理论与技术基础 |
| 2.1 特征价格理论 |
| 2.1.1 特征价格理论概述 |
| 2.1.2 特征价格理论应用于二手房估价研究 |
| 2.2 网络爬虫技术 |
| 2.2.1 网络爬虫技术概述 |
| 2.2.2 网络爬虫工作流程 |
| 2.3 特征工程 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 特征选择 |
| 2.4 集成学习算法 |
| 2.4.1 Bagging算法 |
| 2.4.2 Boosting算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 北京市二手房估价的特征选择 |
| 3.1 数据采集 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 网络爬虫 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 数据清洗 |
| 3.2.2 数据转换 |
| 3.3 基于包装法的北京市二手房的特征选择 |
| 3.3.1 候选特征集 |
| 3.3.2 基于包装法的特征选择 |
| 3.3.3 最优特征集 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Light GBM算法的北京市二手房估价模型 |
| 4.1 基于Light GBM算法的估价模型 |
| 4.1.1 直方图算法 |
| 4.1.2 直方图算法的改进 |
| 4.1.3 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略 |
| 4.2 基于改进Light GBM算法的估价模型 |
| 4.2.1 网格搜索算法 |
| 4.2.2 Light GBM算法的超参数 |
| 4.2.3 基于网格搜索算法的模型改进 |
| 4.3 对比估价模型 |
| 4.3.1 线性回归模型 |
| 4.3.2 BP神经网络模型 |
| 4.3.3 随机森林模型 |
| 4.3.4 XGBoost模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 北京市二手房估价模型实验结果分析 |
| 5.1 模型评估与验证 |
| 5.1.1 评估指标 |
| 5.1.2 交叉验证 |
| 5.2 北京市二手房估价模型结果分析 |
| 5.2.1 Light GBM估价模型结果分析 |
| 5.2.2 改进的Light GBM估价模型结果分析 |
| 5.2.3 对比估价模型结果分析 |
| 5.3 北京市二手房估价模型对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 链家二手房爬虫代码 |
| 附录 B 特征选择和部分建模代码 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、房地产估价方法选择及估价结果确定方法的探讨（论文参考文献）
- [1]房地产司法估价机构执业质量控制探讨[J]. 闫晓慧,赵可心. 吉林工商学院学报, 2022(01)
- [2]基于机器学习的住宅批量估价方法研究 ——以北京海淀区二手住宅为例[D]. 冯璐瑶. 北京交通大学, 2021
- [3]基于空间计量法的新建住宅价值评估 ——以深圳市为例[D]. 刘宇辉. 云南财经大学, 2021(09)
- [4]广州市划拨国有建设用地使用权地价评估改进研究[D]. 杨涛. 华南理工大学, 2020(05)
- [5]房地产抵押物价值研究[D]. 杨吉梅. 山东大学, 2020(05)
- [6]WJ房地产租金咨询项目估价方法创新研究[D]. 邬磊. 广西大学, 2020(07)
- [7]基于BP神经网络的天津市城区住房估价模型研究[D]. 吴凤培. 天津大学, 2020
- [8]房地产估价方法及其比较分析[A]. 蔡伟. 2020万知科学发展论坛论文集（智慧工程一）, 2020
- [9]基于剩余法的土地价值评估研究[D]. 周子天. 中国矿业大学, 2020(01)
- [10]基于LightGBM算法的北京市二手房估价模型研究[D]. 杨灿. 北京交通大学, 2020(03)