发布时间:2022-02-02 05:00:50
序言:写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁,我们为您精选了1篇的新技术在房地产估价中的运用样本,期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发,请尽情阅读。
“智能化时代”以物联网、大数据、云计算、机器学习、人工智能、3D技术等新技术手段为主要特征,许多行业开始尝试使用新技术,以提高行业工作效率和智能化水平。随着“智能化时代”的到来,房地产估价领域的相关理念、技术和方法也将随着发生实质性变化。本文将从房地产估价数据获取、房地产估价技术手段、房地产估价理论方法三个方面,总结新技术在房地产估价领域中的应用现状,从而为提升我国房地产估价质量和效率提供参考和借鉴。
一、房地产估价数据获取
房地产估价涉及的数据形式多样、内容丰富、量大而杂,包括宏观、一般、区域、个别因素等一系列数据。从数据形式来看,不仅包括空间数据(与位置相关的数据),也包括属性数据(属性特征);从数据内容来看,不仅包括结构化数据,还包括半结构化和非结构化数据;从数据量来看,房地产估价涉及到规划、国土、建设、环境、交通、发改等政府部门数据,也涉及到房地产企业、中介机构、评估咨询公司数据。因此,对于房地产估价来说,海量数据获取是首先要解决的问题。大数据是指对于无法用普通工具获得、分析、处理和管理的数据,需要采用一种新模式来进行处理,这种模式具有种类多、速度快、容量大、价值高的特点(郑晓俐,2016)。云计算的出现,实现了短时间内大量数据的存储和处理,而网络爬虫技术的发展,则为自动获取网络上房地产估价相关数据提供了方法,使获取公开房地产估价数据更加高效快捷。以大数据为基础,聂竹青等(2016)提出了基于HBase的房地产评估大数据整合策略,为房地产评估大数据的整合提供了基本思路。
二、房地产估价技术手段
(一)GIS在房地产估价中的应用
GIS是地理信息系统的简称,随着计算机图形学的发展,传统二维GIS已经逐步向三维GIS转变,利用三维GIS进行房地产估价将显得更加直观和便利。GIS在房地产估价中的应用主要有三个方面:一是基于GIS构建房地产估价信息系统。目前多数房地产估价软件是基于GIS进行开发,随着WEBGIS的出现,杨朝晖等(2008)构建了基于开源WEBGIS的网络房地产估价系统,为房地产估价的信息化、可视化和自动化提供了良好平台;二是GIS在市场比较法中的应用。市场比较法涉及到估价对象与估价案例各种因素的比较,传统应用时往往以估价师的主观经验判断为依据,王秀丽等(2011)基于GIS技术进行市场比较法各因素的比较,发现该技术可以明显增加评价结果的客观性和稳定性;三是使用GIS主题爬虫技术对WEB端的房地产估价数据进行自动采集,董浩然等(2016)基于GIS主题爬虫,实现了房地产估价的智能化评估,有效提高房地产估价机构的工作效率。
(二)BIM在房地产估价中的应用
随着三维技术的应用与发展,在房地产估价中采用BIM技术也成为可能。目前,BIM技术在房地产估价中主要应用于房地产成本法估价的改进,传统方式在使用成本法估价时,主要通过外业实地踏勘,再结合估价师的经验进行分析,因此受估价师人为主观影响较大。同时,传统成本法估价的效率不高。如果引入BIM技术,则可以利用计算机技术实现建筑物工程量的精确测算,并能够对房屋的折旧信息进行智能化管理,从而克服传统方法过多依赖估价师主观判断和效率低下的问题。熊伟(2016)提出了基于BIM和GIS的房地产成本法估价方法,该方法结合了GIS技术强大的数据管理和空间分析功能及BIM技术的特点,首先评估得到区域内网格化的市场地价,再利用BIM技术实现对建筑物成本的智能计算,从而得到房地产价格,该方法使得成本法估价效率和精度大大改善。
三、房地产估价理论方法
关于房地产估价理论与方法,学术界主要致力于两方面研究:一是采用新方法对传统房地产估价方法进行改进,二是尝试将新的数学或者统计学方法应用于房地产估价。
(一)对传统房地产估价方法的改进
传统的房地产估价方法主要有三种:市场比较法、收益法和成本法,这三种方法有明确的理论基础作为支撑,且经过长时间的实践,方法体系和应用都已十分成熟。但是传统评估方法亦有缺点,其应用主要针对具体个案评估,效率比较低下,智能化程度不高,且易受估价师主观经验判断影响。现阶段对传统方法的改进主要体现在:(1)采用模糊数学理论。模糊数学是一种用于处理模糊性现象的数学理论,一是可解决部分房地产价格影响因素无法准确量化的问题;二是在采用GIS空间分析技术实现对市场案例筛选与管理的同时,可以运用模糊贴进度方法和模糊综合评判方法实现房地产价格的计算(黄海,2009);三是在引入OWA算子对主要特征因素权重进行赋值时,结合模糊数学对传统市场比较法进行改进,将有效改善评估精度(李宝强等,2016)。(2)采用灰色关联分析方法。灰色关联分析是一种多因素统计分析方法,蔡璐等(2012)利用该方法确定比较案例与待估案例的几何形状相似程度,通过关联系数及关联度的计算,对影响因素指标值进行排序,从而确定最佳的比较案例;纪蕾等(2017)采用灰色关联分析结合三标度层次分析法对传统市场比较法进行了改进,提高了市场比较法评估的准确性,同时,还基于灰色关联和Shapley值赋权对房地产市场比较法进行改进,对比准价格进行处理,解决了房地产可比案例选择的随意性以及权重确定受人为主观影响的问题。(3)引入熵权系数法。熵原本是热力学概念,后来香农通过引入信息论,熵开始在经济社会学领域广泛应用。马靖忠(2011)采用熵权系数法对房地产比较法进行改进,通过熵值确定待估案例与交易实例之间的贴进度,从而进行估价。(4)其他数学与统计学方法。自适应过滤法是一种时序分析预测方法,吴开微(1998)首次将该方法引入到房地产估价中,建立以市场比较法为基础的房地产估价模型;VIKOR方法是一种模糊多准则的决策方法,为了使房地产市场比较法应用更加科学、方便,刘鸿雁等(2012)提出了基于VIKOR算法的多属性决策方法;贝叶斯判别也是多元统计分析的一种方法,它根据最小风险代价或最大似然比判决,即贝叶斯准则进行判别分析,应用贝叶斯判别法,可以实现房地产交易案例的自动筛选(程越,2017)。
(二)房地产估价新方法的应用
近年来,随着计算机科学技术和数学统计学的发展,新评估方法也在不断出现,新方法运用最广泛的便是特征价格模型,特征价格模型有一定的理论基础,但该模型未考虑不同区域影响因素的差异性,忽略了区域房地产价格存在的空间相关性和空间异质性等空间特性,评估结果的准确性尚需进一步改善。在房地产估价学术研究领域,目前出现的房地产估价新方法还有人工神经网络、支持向量机、适应估价技术及除多元线性回归以外的一些更加灵活的方法,如非参数回归、地理加权回归等。针对房地产估价新方法的不足,也有许多学者对其进行了改进。主要体现在:(1)针对传统特征价格模型未考虑房地产价格空间相关性和空间异质性,容易出现模型遗漏变量或者模型变量出现误设的现象,纪益成等(2015)在传统特征价格模型的基础上,提出了基于空间误差模型的房地产评估模型,克服传统特征价格模型未能考虑空间特性的弊端。(2)针对传统适应估价技术未考虑空间位置对房地产价格的影响,张然等(2013)提出了一种基于空间位置分析的商业房地产适应性估价技术,使适应估价技术应用更加准确。(3)针对支持向量机参数不易确定、收敛速度慢等问题,于秀雪等(2013)提出了基于蚁群算法优化的最小二乘支持向量机的房地产估价模型,用以改进支持向量机方法,使其更适用于房地产估价。(4)针对神经网络需要大量样本及容易出现局部最优的问题,王晞(2013)用遗传算法改进了传统的神经网络估价方法,使模型具有更好的去噪能力,弱化了计算过程中的个别偏差对评估结果的影响。(5)针对人工神经网络存在的不足及房地产估价模型的非线性特征,莫连光等(2013)综合神经网络、粗糙集和遗传算法的优点,提出了基于三者的房地产估价模型,使优化后的人工神经网络方法具备更好的非线性处理能力及更好的仿真能力;丁鸽等(2014)在传统BP神经网络的基础上,采用优化后的广义回归神经网络对其进行了改进,使得新方法具有更好的非线性处理能力和稳定性,预测效果相比之前有很大提升;吕霁(2014)则基于遗传算法,提出了基于BP神经网络和遗传算法的房地产评估预测模型。(6)针对一般平差模型对现有数据利用效率不高,且当存在不同的观测值时,不同观测值随机模型是否合理将会影响模型的效果等问题,耿继进等(2014)提出了基于方差分量估计建立房地产整体估价价格体系的新方法,该方法的可靠性和精确度都有很大提升。(7)GMDH是一种基于生物学进化论的演化方法,能够根据设定规则从候选集中筛选出最优模型,焦誉(2008)将GMDH模型应用于房地产估价,证明了该模型的实用性,弥补了传统方法的不足。
四、结论与建议
计算机辅助批量评估技术的发展,不仅提高了评估的准确性和效率,还有效降低了评估成本,促进评估机构不断转型升级(郭庆瑶,2015)。在国民经济转型发展时期,还需要从以下方面加强新技术在房地产估价中的应用。
(一)加强各种新技术应用集成,整体提升房地产估价智能化水平
随着人工智能的进一步发展及应用的普及,运用各种新的科学技术手段提升房地产估价智能化水平,从接受委托智能化到完成现场踏勘智能化、从房地产估价数据获取的智能化到房地产估价模型的智能化、从评估报告生成的智能化到审核的智能化,最终实现房地产估价整体服务的智能化,是智能化时代房地产估价的发展趋势,也是我国经济和产业结构转型升级的必然要求。(二)加强房地产估价新理论方法研究,提高房地产估价的准确性
各种技术手段只是辅助工具,房地产估价不能仅仅依赖于技术手段和工具,更重要的是在采用新技术手段的同时,加强房地产估价基础理论和方法模型的研究,使房地产估价更具科学性和合理性,更能够反映房地产价格形成的内在规律,更能够体现因各种自然和社会经济特征不同而形成的价格差异,而不能单从数据出发,忽略了房地产估价的实际意义。(三)政府部门应进一步强化信息化水平,提升房地产整体评估效率
2018年3月,《政府工作报告》提出要健全地方税体系,稳妥推进房地产税立法;2018年6月,自然资源部宣布不动产登记已实现全国联网,可见我国房地产税相关工作正在推进中。目前,其他国家基本上都是按评估价作为房产税计税依据,如何实现房地产整体评估是现阶段亟待解决的问题。当前我国已实现房地产整体批量评估的城市依然凤毛麟角,因此,地方政府应继续强化信息化水平,加强新技术在房地产估价中的应用,从而提升房地产整体估价的效率,为将来实行房地产税征收奠定基础。