CN108647987A - 房屋资产估价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种房屋资产估价方法，包括划分二手房估价区域，采集二手房估价区域内各个小区的住房交易价格；确定小区价值影响因素；确定住房自身特征影响因素；拟合住房特征估价模型；批量获取模型参数变量；计算待估二手房价格。本发明房屋资产估价方法，基于已交易的二手房历史数据，并结合二手房的自身属性特征对待估价二手房进行价格评估，并通过计算机辅助计算进行模型拟合，使得估价结果具有较高的准确性，极大地提高了估价的效率、节省了社会人力成本。算法模型不依赖于评估员的主观意愿，结果公正、公平、高效，住房批量价格评估算法，实现住房价格实时评估、批量评估，每宗的成本从几千元降至几十元。
Description
技术领域
本发明涉及一种房屋资产估价方法。
背景技术
传统的住房价格评估，很大程度上制约了互联网金融在房地产方面的发展。如，住房线上交易要求实时产生价格评估报告，银行住房押品风险管理需要高效、批量产生价格评估。
传统的住房价格评估通过评估机构进行，通常每宗评估需要3至4个工作日，根据住房的评估价格收取几千至几万元不等的手续费。整个评估过程不但耗时长、费用高，往往还带有主观推断，评估结果中存在评估人员个体化带来的差异。估价范围、价值标准、评估方法、质量、效率以及公平公正性方面存在着人为不可控的因素。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种快速评估二手房价格，提高评估效率，降低评估成本，客观公正的房屋资产估价方法。
本发明所采取的技术方案是：
一种房屋资产估价方法，
包括如下步骤：
步骤S100，划分二手房估价区域，采集二手房估价区域内各个小区的住房交易价格；
步骤S200，确定小区价值影响因素；
步骤S300，确定住房自身特征影响因素；
步骤S400，拟合住房特征估价模型；
步骤S500，计算机分别根据各个小区的住房交易价格批量获取针对相应小区的模型参数变量；
步骤S600，依次根据每一个小区的模型参数变量，通过住房特征估价模型估算二手房估价区域内各个小区的住房评估价格，与采集到的实际成交价格进行比对；
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+10％至-10％为房屋有效评估；
当某一个小区的80％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估；
步骤S700，选取小区有效评估数量最多的一个小区的模型参数变量为最终模型参数变量；
步骤S800，计算待估二手房价格。
当房屋有效评价为零时，降低评价标准为：
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+20％至-20％为房屋有效评估。
当小区有效评价为零时，降低评价标准为：
当某一个小区的50％-70％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。
当小区有效评估数量最多的小区大于1时；
提高评价标准为：
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+5％至-5％为房屋有效评估；
当某一个小区的85％-95％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。
所述小区价值影响因素函数模型为：
K＝K1+K2+K3+K4+K5+K6+K7；其中：
K：小区价值影响因素系数；
K1：城市空间区位系数；
K2：商业密集程度系数；
K3：交通便捷程度系数；
K4：小区景观差异系数；
K5：周边医疗系数；
K6：周边教育系数；
K7：周边休闲系数。
所述住房自身特征影响因素包括：物业类型、面积、朝向、所在层数、最高层数。
所述住房特征估价模型为：
Ln(Pi)＝ci+βi1*估价小区+βi2*朝向+βi3*物业类型+βi4*户型+βi5*装修+βi6*ln(房屋年龄)+βi7*ln(面积)+βi8*ln(所在层)+βi9*ln(所在层)2+βi10*ln(总层数)+εi
其中：Pi:表示房屋评估价格；
ci：常数项；通过样本数据拟合模型获得；
βi1：表示小区系数，“估价小区”是分类变量，模型中的哑变量，L1个小区会衍生出L1-1个变量；
βi2：表示朝向系数，“朝向”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L2朝向衍生出L2-1个变量；
βi3：表示物业类型系数，“物业类型”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L3个朝向衍生出L3-1个变量；
βi4：表示物业户型系数，“户型”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L4个户型衍生出L4-1个变量；
βi5：表示物业装修系数，“装修”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L5个装修衍生出L5-1个变量；
βi6：表示房屋年龄系数，“房屋年龄”是模型中的连续变量；
βi7：表示房屋面积系数，“面积”是模型中的连续变量；
βi8：表示所在层系数，“所在层”是模型中的连续变量；
βi9：表示所在层平方系数；
βi10：表示总层数系数。
εi误差项。
所述批量获取模型参数变量是通过计算机辅助技术获得。
所述计算待估住房价格，将待估住房的特征属性代入其相应的住房特征估价模型中，计算出目标待估住房的评估价格；将目标待估住房的朝向、物业类型、户型、装修、房屋年龄、面积、所在层、总层数等特征信息代入到目标待估住房的住房特征估价模型中，即可计算出此房屋的评估价格。
本发明相对现有技术的有益效果：
本发明房屋资产估价方法，基于已交易的二手房历史数据，并结合二手房的自身属性特征对待估价二手房进行价格评估，并通过计算机辅助计算进行模型拟合，使得估价结果具有较高的准确性，极大地提高了估价的效率、节省了社会人力成本。算法模型不依赖于评估员的主观意愿，结果公正、公平、高效，住房批量价格评估算法，实现住房价格实时评估、批量评估，每宗的成本从几千元降至几十元。
附图说明
图1是本发明房屋资产估价方法的评价流程示意图。
具体实施方式
以下参照附图及实施例对本发明进行详细的说明：
附图1可知，一种房屋资产估价方法，
包括如下步骤：
一种房屋资产估价方法，
包括如下步骤：
步骤S100，划分二手房估价区域，采集二手房估价区域内各个小区的住房交易价格；
步骤S200，确定小区价值影响因素；
步骤S300，确定住房自身特征影响因素；
步骤S400，拟合住房特征估价模型；
步骤S500，计算机分别根据各个小区的住房交易价格批量获取针对相应小区的模型参数变量；
步骤S600，依次根据每一个小区的模型参数变量，通过住房特征估价模型估算二手房估价区域内各个小区的住房评估价格，与采集到的实际成交价格进行比对；
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+10％至-10％为房屋有效评估；
当某一个小区的80％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估；
步骤S700，选取小区有效评估数量最多的一个小区的模型参数变量为最终模型参数变量；
步骤S800，计算待估二手房价格。
当房屋有效评价为零时，降低评价标准为：
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+20％至-20％为房屋有效评估。
当小区有效评价为零时，降低评价标准为：
当某一个小区的50％-70％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。
当小区有效评估数量最多的小区大于1时；
提高评价标准为：
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+5％至-5％为房屋有效评估；
当某一个小区的85％-95％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。
例如：二手房估价区域共计有10个小区，编号分别为X1-X10；确定定小区价值影响因素；确定住房自身特征影响因素；拟合住房特征估价模型；首先，计算机分别X1小区的住房交易价格批量获取针对X1小区的模型参数变量；根据X1小区的模型参数变量，通过住房特征估价模型估算二手房估价区域内X2-X10小区的住房评估价格，与采集到的实际成交价格进行比对；当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+10％至-10％为房屋有效评估；当某一个小区的80％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。
同理，计算机分别X2小区的住房交易价格批量获取针对X2小区的模型参数变量；根据X2小区的模型参数变量，通过住房特征估价模型估算二手房估价区域内X1、X3-X10小区的住房评估价格，与采集到的实际成交价格进行比对；当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+10％至-10％为房屋有效评估；当某一个小区的80％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。X3-X10小区数据做同样处理。
最后，选取小区有效评估数量最多的一个小区的模型参数变量为最终模型参数变量；计算待估二手房价格。
所述小区价值影响因素函数模型为：
K＝K1+K2+K3+K4+K5+K6+K7；其中：
K：小区价值影响因素系数；
K1：城市空间区位系数；
K2：商业密集程度系数；
K3：交通便捷程度系数；
K4：小区景观差异系数；
K5：周边医疗系数；
K6：周边教育系数；
K7：周边休闲系数。
所述住房自身特征影响因素包括：物业类型、面积、朝向、所在层数、最高层数。
所述住房特征估价模型为：
Ln(Pi)＝ci+βi1*估价小区+βi2*朝向+βi3*物业类型+βi4*户型+βi5*装修+βi6*ln(房屋年龄)+βi7*ln(面积)+βi8*ln(所在层)+βi9*ln(所在层)2+βi10*ln(总层数)+εi
其中：Pi:表示房屋评估价格；
ci：常数项；通过样本数据拟合模型获得；
βi1：表示小区系数，“估价小区”是分类变量，模型中的哑变量，L1个小区会衍生出L1-1个变量；
βi2：表示朝向系数，“朝向”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L2朝向衍生出L2-1个变量；
βi3：表示物业类型系数，“物业类型”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L3个朝向衍生出L3-1个变量；
βi4：表示物业户型系数，“户型”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L4个户型衍生出L4-1个变量；
βi5：表示物业装修系数，“装修”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L5个装修衍生出L5-1个变量；
βi6：表示房屋年龄系数，“房屋年龄”是模型中的连续变量；
βi7：表示房屋面积系数，“面积”是模型中的连续变量；
βi8：表示所在层系数，“所在层”是模型中的连续变量；
βi9：表示所在层平方系数；表示楼层的影响，不同的楼层对房价的影响是不一样的；
βi10：表示总层数系数。
εi误差项。未知的影响因素，残缺数据，数据观察误差，模型设定误差及变量内在随机性。
所述批量获取模型参数变量是通过计算机辅助技术获得。
采用参数估计拟合模型，从参数估计的结果得到每个评税小区的βi1--βi10,进一步写出评税小区的特征价格模型。
例如香格里拉·盛景小区中朝向为南北朝向，物业类型为多层住宅，户型为3室2厅，装修为精装修的模型为：
Ln(Pi)＝8.4369349116+0.3945643254+0.0061756138+0.017935472+0.0032974928+0.0180284693+0.0073826492*ln(房屋年龄)-0.0036278219*ln(面积)+0.0345232931*ln(所在层)-0.0083010973*ln(所在层)2+0.00809002*ln(总层数)+εi
其中8.4369349116为常数项系数，0.3945643254为小区系数(香格里拉·盛景小区)，0.0061756138为朝向系数(南北朝向)，0.017935472为物业类型系数(多层住宅)，0.0032974928为户型系数(3室2厅)，0.0180284693为装修系数(精装修)，0.0073826492为房屋年龄系数，-0.0036278219为面积系数，0.0345232931为所在层系数，-0.0083010973为所在层平方系数，0.00809002为总层数系数。
由此以小区为单位，可以获取住房特征估价模型的系数，得到每一个待估住房所在小区的住房特征估价模型。
所述计算待估住房价格，将待估住房的特征属性代入其相应的住房特征估价模型中，计算出目标待估住房的评估价格；将目标待估住房的朝向、物业类型、户型、装修、房屋年龄、面积、所在层、总层数等特征信息代入到目标待估住房的住房特征估价模型中，即可计算出此房屋的评估价格。
例如：中香格里拉·盛景小区中朝向为南北朝向，物业类型为多层住宅，户型为3室2厅，装修为精装修的特征估价模型，将房屋年龄为15年，面积为107.33平米，所在层为第3层，总层数为7层的特征信息代入模型可以计算出评估价格。即：
Pi＝exp((8.4369349116+0.3945643254+0.0061756138+0.0179354720+0.0032974928+0.0180284693+0.0073826492*ln(15)-0.0036278219*ln(107.33)+0.0345232931*ln(3)-0.0083010973*ln(3)2+0.00809002*ln(7)))
计算结果为7445.73，即评估价格为7445.73/平米。
本发明房屋资产估价方法，基于已交易的二手房历史数据，并结合二手房的自身属性特征对待估价二手房进行价格评估，并通过计算机辅助计算进行模型拟合，使得估价结果具有较高的准确性，极大地提高了估价的效率、节省了社会人力成本。算法模型不依赖于评估员的主观意愿，结果公正、公平、高效，住房批量价格评估算法，实现住房价格实时评估、批量评估，每宗的成本从几千元降至几十元。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明的结构作任何形式上的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明的技术方案范围内。
Claims (8)
1.一种房屋资产估价方法，其特征在于，
包括如下步骤：
步骤S100，划分二手房估价区域，采集二手房估价区域内各个小区的住房交易价格；
步骤S200，确定小区价值影响因素；
步骤S300，确定住房自身特征影响因素；
步骤S400，拟合住房特征估价模型；
步骤S500，计算机分别根据各个小区的住房交易价格批量获取针对相应小区的模型参数变量；
步骤S600，依次根据每一个小区的模型参数变量，通过住房特征估价模型估算二手房估价区域内各个小区的住房评估价格与采集到的实际成交价格进行比对；
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+10％至-10％为房屋有效评估；
当某一个小区的80％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估；
步骤S700，选取小区有效评估数量最多的一个小区的模型参数变量为最终模型参数变量；
步骤S800，计算待估二手房价格。
2.根据权利要求1所述房屋资产估价方法，其特征在于：
当房屋有效评价为零时，降低评价标准为：
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+20％至-20％为房屋有效评估。
3.根据权利要求1所述房屋资产估价方法，其特征在于：
当小区有效评价为零时，降低评价标准为：
当某一个小区的50％-70％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。
4.根据权利要求1所述房屋资产估价方法，其特征在于：
当小区有效评估数量最多的小区大于1时；
提高评价标准为：
当房屋实际成交价格与根据模型参数变量估算出的住房交易价格误差为：+5％至-5％为房屋有效评估；
当某一个小区的85％-95％的房屋根据模型参数变量估算出的住房交易价格为有效评估，确定对该小区的房屋评估为小区有效评估。
5.根据权利要求1所述房屋资产估价方法，其特征在于：所述小区价值影响因素函数模型为：
K＝K1+K2+K3+K4+K5+K6+K7；其中：
K：小区价值影响因素系数；
K1：城市空间区位系数；
K2：商业密集程度系数；
K3：交通便捷程度系数；
K4：小区景观差异系数；
K5：周边医疗系数；
K6：周边教育系数；
K7：周边休闲系数。
6.根据权利要求5所述房屋资产估价方法，其特征在于：所述住房自身特征影响因素包括：物业类型、面积、朝向、所在层数、最高层数。
7.根据权利要求6所述房屋资产估价方法，其特征在于：所述住房特征估价模型为：
Ln(Pi)＝ci+βi1*估价小区+βi2*朝向+βi3*物业类型+βi4*户型+βi5*装修+βi6*ln(房屋年龄)+βi7*ln(面积)+βi8*ln(所在层)+βi9*ln(所在层)2+βi10*ln(总层数)+εi
其中：Pi:表示房屋评估价格；
ci：常数项；通过样本数据拟合模型获得；
βi1：表示小区系数，“估价小区”是分类变量，模型中的哑变量，L1个小区会衍生出L1-1个变量；
βi2：表示朝向系数，“朝向”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L2朝向衍生出L2-1个变量；
βi3：表示物业类型系数，“物业类型”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L3个朝向衍生出L3-1个变量；
βi4：表示物业户型系数，“户型”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L4个户型衍生出L4-1个变量；
βi5：表示物业装修系数，“装修”是模型中的分类变量，模型中的哑变量，L5个装修衍生出L5-1个变量；
βi6：表示房屋年龄系数，“房屋年龄”是模型中的连续变量；
βi7：表示房屋面积系数，“面积”是模型中的连续变量；
βi8：表示所在层系数，“所在层”是模型中的连续变量；
βi9：表示所在层平方系数；
βi10：表示总层数系数。
εi误差项。
8.根据权利要求7所述房屋资产估价方法，其特征在于：所述批量获取模型参数变量是通过计算机辅助技术获得。
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109523306A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-26 | 上海舍汇信息技术有限公司 | 一种多因素房产估值系统及其估值方法 |
| CN110119959A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-13 | 武汉洪房房地产土地估价有限公司 | 一种房价预估系统 |
| CN111275489A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-12 | 河南城建学院 | 一种房地产大数据计算处理方法及其系统 |
| CN113139830A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-07-20 | 深圳市雅昌艺术网股份有限公司 | 一种艺术品估值系统的估值计算方法 |
| CN113240446A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-08-10 | 深圳市雅昌艺术网股份有限公司 | 艺术品估值系统的数据分类及处理方法 |
| CN113239313A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-08-10 | 深圳市雅昌艺术网股份有限公司 | 一种艺术品估值系统的图像识别处理方法 |
| CN115587694A (zh) * | 2022-09-27 | 2023-01-10 | 深圳市云智评信息技术有限公司 | 用于房屋租金批量评估的数据处理方法、装置及设备 |
-
2018
- 2018-04-03 CN CN201810285712.0A patent/CN108647987A/zh active Pending
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109523306A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-26 | 上海舍汇信息技术有限公司 | 一种多因素房产估值系统及其估值方法 |
| CN110119959A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-08-13 | 武汉洪房房地产土地估价有限公司 | 一种房价预估系统 |
| CN111275489A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-12 | 河南城建学院 | 一种房地产大数据计算处理方法及其系统 |
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