CN106803192A - 一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及房地产评估技术领域，具体来说是一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法，具体步骤包括：建立环境的配置表，包括配置种类，影响范围以及影响权重，配置表包括正面评价和负面评价，根据具体的地物的性质，分为正面与负面；获取客户提交的房屋位置，并转换为经纬度的形式；获取该位置的一定范围的所有的地物元素以及位置；查询配置表，计算该点的正面评价和负面评价，叠加所有的评价；提交关于该点的评价，以及相应的报告。本发明同现有技术相比，采用负面地物的配置表，并根据实际情况进行优化，计算房屋的评价，其优点在于：更为全面地对房屋进行评价；能根据大数据获取被客户忽视的不利的负面的影响；能直接的对比同类的房屋。

Description

一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法
[技术领域]
本发明涉及房地产评估技术领域，具体来说是一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法。
[背景技术]
专利申请号：01800856.9公开了一种环境评估表、环境评估设备、环境评估系统、环境评估服务器设备、环境评估终端设备、拍卖系统和程序记录媒体，其是针对某一种产品评估其加于环境的负担程度，从而客观全面的掌握产品对环境的影响，是使用某种设备获取周围环境和分析环境的方法和评估装备，以及对比，但并不涉及对房地产的周围环境的要素分析和负面要素评估的方法。
专利申请号：201380033057.5公开了一种用于房地产开发自动估价的系统和方法，是针对开发商而做的成本和利润的分析，是侧重于房地产本身的价值分析和价值评估的方法，只对正面的配套设施和房产本身进行了评价，对负面的环境因素缺乏中肯的评价。
专利申请号：201510750097.2公开了一种房地产价值评估系统及评估方法，但是其考虑的因素仍然不够全面，并且未涉及根据实际情况的不同，而对要素的影响权重进行优化的方法。
专利申请号：201410633308.X公开了一种基于数据库的地产信息分析系统，但是其是对房地产信息有效整合并对即将拍卖的地块进行分析预测的地产信息系统，通过将房地产信息有效整合，满足了对房地产信息完整性、有序性、共享性、实时性的需求，同时，建立计算模型，通过同类型地块的销售数据来预测模拟目标地块的未来的可能的销售数据，对目标地块的开发决策提供数据支持，并非是针对普通消费者的分析系统。
专利申请号：201210286488.X公开了一种房屋价值自动评估方法及装置，通过网络采集数据资源，建立房屋信息数据库，建立指标测评体系，根据房屋信息中敏感字段数据内容判断其客观环境因素和当前市场因素，并获得相关测评指标，最后根据测评指标结果计算得到房屋价值，其与本发明设置环境配置表全面分析的思路也是不同的。
并且上述专利是针对房地产本身价值的评估方法和思路，并非是针对环境和周围配套的影响的评估。
本发明针对房地产中介在宣传时只讲正面的环境和配套设施，却忽视了负面的环境要素和影响，以及房地产网站重点宣传房屋本身的配置，却对周边的设施和部分负面的环境因素缺乏中肯的评价。因此，本发明是以房地产的周围的环境要素分析，重点在于不利因素和环境的负面的影响分析，目的在于指导客户和评级机构找到该房地产的不利因素和负面评价所在，以及客户没有注意到的问题所在，从而回避风险。目前的现有技术仍没有这种基于房地产周围的环境负面分析和评估思路和方法。
[发明内容]
本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法，采用房屋周围的正面影响数据和大部分负面和不利的数据，用于分析房屋的问题所在，告知客户存在的负面数据和回避的方面，减少客户选择和决策的风险，中肯的评价房屋的周围各种环境，用于指导客户。
为了实现上述目的，设计一种一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法，其特征在于，具体步骤包括：
建立环境的配置表，包括配置种类，影响范围以及影响权重，配置表包括正面评价和负面评价，根据具体地物的性质，分为正面与负面；
获取客户提交的房屋位置，并转换为经纬度的形式；
获取该位置一定范围内的所有地物元素以及位置；
查询配置表，计算该点的正面评价和负面评价，叠加所有的评价；
提交关于该点的评价，以及相应的报告。
所述的评估方法还包括优化配置表的方法，环境配置表的优化方法如下：
获取该区域的房价数据，按照每点采样的方法，提取近期的销售价格，获得一定数目的样本数据；
将配置表中有重要影响的因素的权重，设置为需要优化的数学变量，该变量即是该优化方法的输出结果；
建立如下数学模型：
某点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
建立这样的样本达到一定的数量，如1000以上；
A点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
B点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
C点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
…
式中i：代表配置表的具体部分地物元素的序号；
获得训练样本后，采用传统的最小二乘的数学方法，获得了该区域的影响权重的值，即优化的环境配置表；
以优化的环境配置表，代替初始的环境配置表，进行所述的步骤，并得到合理的评价结果。
本发明同现有技术相比，采用负面地物的配置表，并根据实际情况进行优化，计算房屋的评价，其优点在于：
1.更为全面地对房屋进行评价；
2.能根据大数据获取被客户忽视的不利的负面的影响；
3.能直接的对比同类的房屋。
[附图说明]
图1是本发明评价方法的流程图；
图2是本发明环境配置表优化方法的流程图。
[具体实施方式]
下面结合附图对本发明作进一步说明，这种评估方法的原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
参见图1，本分析方法的步骤如下：
建立环境的配置表，包括种类，影响范围以及影响权重等。配置表包括正面评价和负面评价，根据具体的地物的性质，分为正面与负面。
获取客户提交的房屋位置，以经纬度的形式。
获取该位置的一定范围的所有的地物元素以及位置。
查询配置表，计算该点的正面评价和负面评价，叠加所有的评价。
提交关于该点的评价，以及相应的报告。
环境和设施的配置的描述表(部分)：
实施例2
具体实施时,关键在于环境配置表中的每个影响因素的影响程度,在不同国家的不同城市,或许不同,甚至差异很大。因此需要优化该配置表。
参见图2，环境配置表的优化方法如下：
获取该区域的房价数据，按照每点采样的方法，提取近期的销售价格，获得一定数目的样本数据；
对配置表中的重要影响的因素的权重，设置为需要优化的数学变量，也是该优化方法的输出结果。
建立如下数学模型：
某点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
建立这样的样本达到一定的数量，如1000以上；
A点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
B点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
C点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
…
式中i：代表配置表的具体部分地物元素的序号；
获得训练样本后，采用传统的最小二乘的数学方法，获得了该区域的影响权重的值，即优化的环境配置表。
最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
以优化的环境配置表，代替初始的环境配置表，采用图1的计算流程，得到合理的评价结果。

Claims (2)

1.一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法，其特征在于，具体步骤包括：
建立环境的配置表，包括配置种类，影响范围以及影响权重，配置表包括正面评价和负面评价，根据具体地物的性质，分为正面与负面；
获取客户提交的房屋位置，并转换为经纬度的形式；
获取该位置一定范围内的所有地物元素以及位置；
查询配置表，计算该点的正面评价和负面评价，叠加所有的评价；
提交关于该点的评价，以及相应的报告。
2.一种如权利要求1所述的一种房地产的环境和周围配套的影响评估方法，其特征在于还包括优化配置表的方法，环境配置表的优化方法如下：
获取该区域的房价数据，按照每点采样的方法，提取近期的销售价格，获得一定数目的样本数据；
将配置表中有重要影响的因素的权重，设置为需要优化的数学变量，该变量即是该优化方法的输出结果；
建立如下数学模型：
某点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
建立这样的样本达到一定的数量，如1000以上；
A点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
B点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
C点的价格＝求和(环境因素[i]*影响权重[i])；
…
式中i：代表配置表的具体部分地物元素的序号；
获得训练样本后，采用传统的最小二乘的数学方法，获得了该区域的影响权重的值，即优化的环境配置表；
以优化的环境配置表，代替初始的环境配置表，进行所述的步骤，并得到合理的评价结果。
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