2023年房地產(chǎn)定價(jià)模型研究報(bào)告

2023年房地產(chǎn)定價(jià)模型研究報(bào)告第一章房地產(chǎn)定價(jià)模型詳細(xì)描述受疫情和房地產(chǎn)發(fā)展模式影響，目前我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)遭遇著多重沖擊，消費(fèi)者不斷增加的購(gòu)房意愿，頻繁出現(xiàn)的爛尾樓問(wèn)題，建筑材料和工人價(jià)格的不斷上漲等。而房地產(chǎn)行業(yè)本身又就是助推比如電器，翻修，水電，家具等諸多行業(yè)的核心，因此促進(jìn)房地產(chǎn)身心健康平衡的發(fā)展就是保證較好經(jīng)濟(jì)秩序的關(guān)鍵前提，而恰當(dāng)科學(xué)的定價(jià)就是房地產(chǎn)行業(yè)振興的第一步，恰當(dāng)?shù)亩▋r(jià)能在滿(mǎn)足用戶(hù)消費(fèi)者有效率市場(chǎng)需求的前提下同時(shí)同時(shí)實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)企業(yè)利潤(rùn)的最大化，促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)步入良性循環(huán)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)進(jìn)步。房地產(chǎn)定價(jià)模型就是用做證實(shí)房地產(chǎn)價(jià)格的一種數(shù)學(xué)模型。房地產(chǎn)定價(jià)模型可以幫助房地產(chǎn)投資者和開(kāi)發(fā)商了解房地產(chǎn)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)，并制定最佳的定價(jià)策略。以下就是幾種常用的房地產(chǎn)定價(jià)模型：比較市場(chǎng)分析法：該方法基于比較相近物業(yè)的價(jià)格進(jìn)行房地產(chǎn)估值。這種方法通常用做住宅房產(chǎn)，因?yàn)橄嗨频淖≌慨a(chǎn)更容易找到并進(jìn)行比較。收益法：該方法根據(jù)房地產(chǎn)產(chǎn)生的收益回去證實(shí)其價(jià)值。收益法通常用做商業(yè)房地產(chǎn)，因?yàn)樯虡I(yè)房地產(chǎn)的價(jià)值通常與其租金有關(guān)。成本法：該方法根據(jù)修筑或改建物業(yè)的成本回去證實(shí)其價(jià)值。該方法通常用做研發(fā)土地和修筑嶄新建筑物的情況?，F(xiàn)值現(xiàn)金流法：該方法根據(jù)未來(lái)現(xiàn)金流的折現(xiàn)值回去證實(shí)房地產(chǎn)的價(jià)值。這種方法通常用做商業(yè)房地產(chǎn)，因?yàn)樯虡I(yè)房地產(chǎn)通常存多個(gè)現(xiàn)金流來(lái)源，比如說(shuō)租金總收入和銷(xiāo)售收入。以上就是幾種常用的房地產(chǎn)定價(jià)模型，每種模型都存其獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)。在實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中，通?？梢愿鶕?jù)相同情況和目的挑選出合適的模型回去進(jìn)行房地產(chǎn)定價(jià)。本文將東站在消費(fèi)者的角度，從消費(fèi)者可以輕而易舉獲得的信息啟程，積極探索對(duì)其令人滿(mǎn)意的房源的定價(jià)模型。第二章模型詳細(xì)描述2.1變量預(yù)設(shè)從貝殼打探房等售房中介我們了解到，目前消費(fèi)者購(gòu)房時(shí)所考量的主要因素存：房屋面積，翻修程度，地理位置，樓層多寡，房屋戶(hù)型，建筑結(jié)構(gòu)，是不是電梯，，地區(qū)均價(jià)，交通方便快捷程度等多項(xiàng)因素有關(guān)。從模型簡(jiǎn)化的角度啟程，我們挑選出房屋面積，地區(qū)均價(jià)，物業(yè)類(lèi)型，房屋朝向，翻修程度，小區(qū)均價(jià)6個(gè)指標(biāo)對(duì)房?jī)r(jià)進(jìn)行初步的定價(jià)。其中部分賦值變量的預(yù)設(shè)如下：1/房屋朝向：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行房地產(chǎn)項(xiàng)目與定價(jià)策略2/物業(yè)類(lèi)型：按照相同物業(yè)費(fèi)進(jìn)行排序。2.2模型挑選出由于地區(qū)均價(jià)，小區(qū)均價(jià)等與房屋面積之間存較強(qiáng)的共線性，于是暫時(shí)挑選出嶺重返模型進(jìn)行定價(jià)。嶺重返（RidgeRegression）就是一種用做處理線性重返問(wèn)題的正則化方法，它通過(guò)對(duì)模型參數(shù)的大小進(jìn)行管制，可以避免模型過(guò)度插值數(shù)據(jù)的問(wèn)題。嶺重返的核心思想就是在損失函數(shù)中內(nèi)嵌一個(gè)懲罰項(xiàng)，這個(gè)懲罰項(xiàng)對(duì)于參數(shù)的大小進(jìn)行管制，并使模型更加均衡。在機(jī)器學(xué)習(xí)中嶺重返也稱(chēng)作權(quán)重收縮，也有人稱(chēng)為T(mén)ikhonov正則化。嶺重返主要解決的問(wèn)題就是兩種：一是當(dāng)預(yù)測(cè)變量的數(shù)量多于觀測(cè)變量的數(shù)量的時(shí)候（預(yù)測(cè)變量相等于特征，觀測(cè)變量相等于標(biāo)簽），二就是數(shù)據(jù)集之間具有多重共線性，即為為預(yù)測(cè)變量之間具有相關(guān)性。重返分析模型如下：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行模型求解的模式為：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行2.3模型插值用嶺重返法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值可以贏得如下嶺重返圖：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行根據(jù)方差不斷擴(kuò)大因子法證實(shí)K=0.119嶺重返分析結(jié)果如下：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行模型的公式：實(shí)價(jià)=3812.61＋10.906面積＋0.179均價(jià)-0.027翻修＋1431.662朝向-1086.912物業(yè)類(lèi)型＋0.219小區(qū)均價(jià)模型路徑圖為：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行嶺重返的結(jié)果顯示：基于F檢驗(yàn)顯著性P值0.000***，水平上呈現(xiàn)顯著性，謝絕原假設(shè)，表明自變量與因變量之間存著重返關(guān)系。同時(shí)，模型的插值優(yōu)度R為0.34，模型整體整體表現(xiàn)為極差。模型插值結(jié)果為：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行由此可知，模型與實(shí)際值差距非常大，插值結(jié)果極差。2.4變量檢驗(yàn)利用Python對(duì)以上變量與房地低價(jià)格之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)可以贏得：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行由圖所述，房屋價(jià)格與房屋面積，小區(qū)均價(jià)，地區(qū)均價(jià)之間的關(guān)系較為明顯，而與翻修費(fèi)用，房屋朝向等變量關(guān)系并不明顯。進(jìn)一步建立各變量之間的相關(guān)性圖：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行從圖中我們可以了解到，房屋面積，小區(qū)均價(jià)，地區(qū)均價(jià)與房屋價(jià)格的關(guān)系強(qiáng)，并且小區(qū)均價(jià)與地區(qū)均價(jià)之間的相關(guān)性達(dá)致了0.95，因此在排序中二者放其一即可。據(jù)此我們利用房屋面積，地區(qū)均價(jià)對(duì)模型進(jìn)行線性重返訓(xùn)練。首先利用乃以系數(shù)推斷兩個(gè)變量對(duì)于房屋價(jià)格的插值優(yōu)度。乃以系數(shù)，亦稱(chēng)測(cè)量系數(shù)、決定系數(shù)、乃以指數(shù)。.與為叢蘚科扭口蘚相關(guān)系數(shù)相近的，則則表示一個(gè)隨機(jī)變量與多個(gè)隨機(jī)變量關(guān)系的數(shù)字特征，用來(lái)充分反映重返模式說(shuō)明因變量變化可靠程度的一個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)指標(biāo)，通常用符號(hào)"R"則則表示，可定義為已被模式中全部自變量說(shuō)明的自變量的變差對(duì)自變量總變差的比值。計(jì)算公式為：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行通過(guò)排序我們的房屋面積的乃以系數(shù)為：0.041625576804176445。用Python進(jìn)行操作方式方式具體內(nèi)容過(guò)程為：資料來(lái)源：資產(chǎn)信息網(wǎng)千際投行第三章目前模型存問(wèn)題1/對(duì)于變量的挑選出出現(xiàn)問(wèn)題，只挑選出了如上6個(gè)變量而且變量與價(jià)格之間的關(guān)系極差，仍須再次挑選出有效率的變量。2/部分變量的賦值誤差，比如房屋朝向的變量進(jìn)行人為賦值時(shí)可能將將出現(xiàn)不符合實(shí)際的情況，仍須進(jìn)一步優(yōu)化。3/模型參數(shù)問(wèn)題，對(duì)于模型的部分參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，合理性。4/訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量問(wèn)題，此次對(duì)于數(shù)據(jù)的挑選出除去的大部分所不含空值的數(shù)據(jù)組，并使整體數(shù)據(jù)規(guī)模下降，影響結(jié)果準(zhǔn)確性。第四章模型進(jìn)一步優(yōu)化強(qiáng)化對(duì)于變量的篩查，盡可能挑選