基于大数据背景下房地产评估市场比较法研究

发布时间：2017-04-15 18:27

  本文关键词：基于大数据背景下房地产评估市场比较法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：房地产行业蓬勃发展,房地产评估行业也随之日益兴盛起来。然而,实际运用市场比较法评估房地产目前还存在一些难点,房地产评估可比案例的选择和房地产状况的调整总体上是依靠评估师的经验,其结果的可靠性值得商榷;在交易日期调整过程中,评估师普遍认为同一个月份的房地产价格比较平稳,不考虑交易日期房地产价格波动的影响,因此很少对房地产交易日期进行修正。大数据作为基础性资源,早在2013年中国房地产评估行业及经纪行业就以大数据挑战为核心内容,探讨在大数据时代背景下房地产评估和经纪行业的未来发展方向。依托大数据,建立房地产案例数据库,成立房地产评估平台,可以从定量的层面提高房地产评估的准确性。为此,本文选择2013年6月-2015年7月百度指数关键词作为研究样本合成网络搜索指数,并在探讨房地产价格与网络搜索指数之间关系基础上,通过建立实证模型,检验了网络搜索指数对房地产价格的预测能力。本文的主要贡献在于:(1)从大数据背景着手,以百度指数关键词搜索出发,研究代表用户关注度的合成网络搜索指数如何修正房地产价格,不仅拓展了现有房地产评估理论的研究视角,而且也为实际房地产评估过程提供理论支持。(2)通过引入模式识别的理论,近邻法和模糊聚类方法,选择的房地产案例,是对现有房地产可比案例选择方法的创新。研究结论表明:(1)在信息化蓬勃发展的背景下,用户在网络上查找信息越来越频繁,代表用户关注度的网络搜索指数与房地产价格之间存在相关性。从经济学角度看,房地产价格变化主要由供求之间共同影响的结果,而供求关系变化又由消费者收入水平、偏好、预期等因素影响,这些因素恰好可以从网络搜索指数上得到体现。(2)房地产状况特征因素是否加入权重,会对可比案例的选择产生影响。显然,加入权重的房地产状况特征因素得到的可比案例更加合理。(3)与实际操作中评估师运用经验选择可比案例相比,从定量的层面上可以提高房地产可比案例选择的准确性。(4)与传统的交易日期修正相比,经过网络指数修正可以减少待估房地产评估结果的误差,使评估结果更加接近房地产真实交易的结果。本文的研究启示在于:首先,依托大数据,建立房地产案例数据库,成立房地产评估平台,既减少了房地产评估师的工作量,又从定量的层面提高房地产评估的准确性。其次,评估师需要加强专业能力建设,提高专业胜任能力,不断学习时代发展的新知识,运用到实际工作中,才能提高房地产评估的科学性与准确性。再次,对于估价机构来说,定量评估有利于提高估价机构的公信力和行业的竞争力,既可选择走专业化的道路,也可以选择走多元化的道路,有利于评估机构和评估行业的健康发展。最后,由于房地产市场并不是完全市场,而且存在许多影响房价变化的因素,从而需要房地产评估师发挥其引导作用,积极推进房地产价格走向公平、公正,维护公平、合理的房地产市场秩序,推动房地产市场健康规范发展。
【关键词】：房地产评估 市场比较法 大数据 网络搜索指数
【学位授予单位】：浙江财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F299.23
【目录】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 研究意义12-13
• 1.3 研究方法、思路和主要内容13-15
• 1.4 创新点15-16
• 第2章 文献综述与基础理论16-31
• 2.1 关于房地产评估的研究16-22
• 2.2 关于市场比较法的研究22-24
• 2.3 关于网络搜索数据相关研究24-25
• 2.4 房地产评估基础理论25-31
• 第3章 基于网络搜索指数的房地产价格相关性研究31-38
• 3.1 网络搜索数据的相关性研究31-32
• 3.2 网络搜索指数的合成32-33
• 3.3 基于合成网络搜索指数的房地产价格相关性模型33-38
• 第4章 大数据背景下房地产评估市场比较法的研究38-50
• 4.1 房地产评估市场比较法相关技术38-41
• 4.2 房地产价格影响因素41-42
• 4.3 房地产案例的收集42-44
• 4.4 建立房地产状况评价指标44-48
• 4.5 房地产状况特征因素的量化48-49
• 4.6 房地产价格指数修正49-50
• 第5章 案例分析50-58
• 5.1 项目情况50-53
• 5.2 进行聚类分析，选择可比案例53-55
• 5.3 房地产状况调整系数55-56
• 5.4 交易日期和交易情况调整系数56-58
• 第6章 研究结论与启示58-61
• 6.1 研究结论58
• 6.2 研究启示58-59
• 6.3 研究局限及展望59-61
• 参考文献61-65
• 附录1 交易案例情况65-70
• 附录2 修正参数表70-71
• 附录3 房地产状况因素调查表71-73
• 附录4 学术论文及科研项目73-74
• 致谢74-75

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本文编号：309014