面向房產(chǎn)稅的住宅批量估價(jià)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)分析
雖然優(yōu)勢中提到了模型的擬合精度較高，但這種精度的要求卻是依賴(lài)于模型研究的基本單位，以下是小編J.L為大家分享的關(guān)于面向房產(chǎn)稅的住宅批量估價(jià)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)之論文范文。
一、引言
為了優(yōu)化地方財政收入結構和抑制住房投機需求，重慶和上海兩地在2011年1月成為全國首批試點(diǎn)城市，對居民開(kāi)始征收房產(chǎn)稅。當前這兩個(gè)試點(diǎn)城市主要針對增量房征稅，以市場(chǎng)交易價(jià)格為征稅依據。目前，房地產(chǎn)最基本的估價(jià)方法有市場(chǎng)比較法、收益法和成本法。由于市場(chǎng)比較法的估價(jià)原理能更好的體現房地產(chǎn)市場(chǎng)情況，所評估的指標參數能夠通過(guò)交易市場(chǎng)直接獲得，且評估結果更加的科學(xué)準確，因此它成為最重要、最常用的房地產(chǎn)估價(jià)方法之一，也成為房地產(chǎn)批量估價(jià)方法的基礎。本文對以市場(chǎng)比較法為基礎的幾種常用住宅批量估價(jià)方法進(jìn)行研究，比較其優(yōu)缺點(diǎn)，為我國建立和完善住宅批量估價(jià)系統提供參考。
二、基于模糊數學(xué)的住宅批量估價(jià)方法
(一)估價(jià)原理。自然界中，精確數學(xué)無(wú)法描述廣泛存在的模糊現象。而人類(lèi)能夠通過(guò)模糊的思維和語(yǔ)言進(jìn)行信息的表達，再通過(guò)大腦進(jìn)行理論的分析和推導，最終做出決策。模糊數學(xué)就是模仿人類(lèi)思維的過(guò)程，運用數學(xué)方法對模糊現象進(jìn)行研究和處理�；谀：龜祵W(xué)的住宅評量估價(jià)方法，通過(guò)運用模糊數學(xué)理論來(lái)解決可比實(shí)例的選擇問(wèn)題。它以貼近度為依據，從若干個(gè)交易實(shí)例中選擇貼近度大，即與待估房地產(chǎn)最相似的交易實(shí)例作為可比實(shí)例。
(二)估價(jià)步驟
(1)提取估價(jià)對象的特征因素。在影響房地產(chǎn)價(jià)格的眾多因素中，各因素對估價(jià)目的不同的房地產(chǎn)的影響有一定的差別，結合專(zhuān)家意見(jiàn)對主要的特征因素進(jìn)行提取。
(2)確定特征因素隸屬函數值。隸屬函數是表示某些因素隸屬于某種特征的函數，其取值在0和1之間。當函數值越近似于1，則說(shuō)明隸屬度越大，反之隸屬度較低。特征因素主要有兩類(lèi)：一類(lèi)是難以量化的模糊指標(如交通狀況等);第二類(lèi)則是容易得到的確切量化指標(如面積等)。軟指標隸屬函數值的確定可用類(lèi)比法建立隸屬函數，并通過(guò)實(shí)地考查勘測來(lái)確定。
(3)計算貼近度。貼近度是描述兩模糊子集之間彼此相近程度的概念，取值范圍在[0，1]區間。同樣，當貼近度越近似于1，則說(shuō)明兩模糊子集越相近，反之貼近度較低。設A與B為論域U的模糊子集，則
A○B=(A()∧B())=(A()∧B())(公式1)
公式1稱(chēng)為A與B的內積。
A⊕B=(A()∨B())=(A()∨B())(公式2)
公式2稱(chēng)為A與B的外積。
σ(A，B)=(1/2)[A○B+(1-A⊕B)](公式3)
公式3稱(chēng)為A與B的貼近度。
按式(公式1)～(公式3)計算待估房地產(chǎn)與可比實(shí)例貼近度。
(4)計算待估房地產(chǎn)價(jià)值。先計算各交易實(shí)例特征因素的隸屬函數值，提取特征因素，再通過(guò)計算待估房地產(chǎn)與各交易實(shí)例的貼近度得出待估房地產(chǎn)的估價(jià)結果。
(三)優(yōu)缺點(diǎn)分析
1、優(yōu)點(diǎn)分析
(1)實(shí)例選擇和權重確定更加客觀(guān)�；谀：龜祵W(xué)的住宅批量評估方法引入貼近度概念來(lái)選取可比實(shí)例，并將待估房地產(chǎn)與可比實(shí)例的貼近度轉化成權重，減少了個(gè)人情感色彩對可比實(shí)例選擇和權重確定產(chǎn)生的影響。這種方法對可比實(shí)例的選擇和權重的確定比傳統方法更加客觀(guān)，科學(xué)。
(2)能更好地評價(jià)定性因素。定性因素難以量化，具有模糊性，基于模糊數學(xué)的住宅批量評估方法在處理這類(lèi)具有“模糊”性質(zhì)的因素時(shí)，通過(guò)類(lèi)比法建立隸屬函數，使其量化成統一標準數字描述，是解決這類(lèi)問(wèn)題的最有效方法。
2、缺點(diǎn)分析
(1)特征因素的確定受人為因素影響。特征因素較多，估價(jià)人員在進(jìn)行主要特征因素的選取時(shí)往往是參照估價(jià)條例及經(jīng)驗進(jìn)行主觀(guān)判斷。同時(shí)對于難以量化的軟指標，雖能通過(guò)類(lèi)比法建立隸屬函數，但其隸屬函數值的最終確定仍受估價(jià)人員的人為影響。
(2)模型對可比實(shí)例要求高。本方法需要有大量具體的實(shí)例以供選擇，并且原則上要求所選取的實(shí)例與待估對象的交易時(shí)間越近越好，這樣才能保證估價(jià)結果的精確度。但我國目前在房地產(chǎn)交易信息統計以及公開(kāi)方面還有所欠缺，房地產(chǎn)市場(chǎng)管理體系不夠完善，房地產(chǎn)交易登記常出現陰陽(yáng)合同等，導致選取的符合要求的可比實(shí)例數量有限，進(jìn)而可能影響估價(jià)結果的精確度。
三、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的住宅批量估價(jià)方法
(一)估價(jià)原理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一種通過(guò)模擬動(dòng)物神經(jīng)功能和結構特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的數學(xué)模型。尤其適合需要同時(shí)處理多因素和不精確的信息問(wèn)題。而房地產(chǎn)價(jià)格受許多因素的印象，同時(shí)某些特征因素和房地產(chǎn)價(jià)格之間著(zhù)非線(xiàn)性問(wèn)題。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )運用到房地產(chǎn)估價(jià)當中是科學(xué)合理的。
(二)估價(jià)步驟
(1)輸入待估房地產(chǎn)信息。選取與估價(jià)相關(guān)的房地產(chǎn)信息，例如小區名稱(chēng)、位置、面積等。(2)對主要的特征因素進(jìn)行量化。通過(guò)建立指標體系選取主要影響因素，并咨詢(xún)專(zhuān)家進(jìn)行量化打分，將主要的特征影響因素進(jìn)行輸入。(3)確定樣本。選取一定數目與待估房地產(chǎn)相類(lèi)似交易可比實(shí)例。其中70%作為訓練樣本，剩下的樣本用于檢測。為了有利于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練，待樣本確定后，按照一定的規則，將樣本的輸入、輸出轉化為0到1區間的值。(4)建立模型。確定模型的基本參數。(5)模型訓練。即網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習過(guò)程。首先設置訓練參數，再用選取的訓練樣本對建立好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行訓練。(6)模型檢測。通過(guò)測試樣本得到樣本檢測誤差，判斷模型是否滿(mǎn)足要求。如不滿(mǎn)足，應從新訓練，直到符合要求。(7)估價(jià)。輸入待估對象的影響因素值，得到它的評估價(jià)格。
(三)優(yōu)缺點(diǎn)分析
1、優(yōu)點(diǎn)分析�；谏窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò )的住宅批量評估方法的最大優(yōu)點(diǎn)在于權重確定更加客觀(guān)。網(wǎng)絡(luò )通過(guò)樣本學(xué)習，系統將自動(dòng)得出各特征因素與房地產(chǎn)價(jià)格之間關(guān)系的權數，從而克服了人工確定權重的主觀(guān)隨意性。
2、缺點(diǎn)分析
(1)模型對樣本要求高。構建房地產(chǎn)估價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型其訓練需要大量樣本數據，對房地產(chǎn)市場(chǎng)的要求高，需要該地區房地產(chǎn)交易信息管理相當完善，并能收集足夠的有效的交易案例，否則模型的精準度難以保證。
(2)人為主觀(guān)影響因素較大。由于特征因素的量化的前提是特征因素的提取，而特征因素構建的價(jià)格指標體系采用評估人員經(jīng)驗選取以及專(zhuān)家打分等方法進(jìn)行的，這個(gè)過(guò)程有較強的主觀(guān)性，從而影響估價(jià)結果的科學(xué)性和準確性。
(3)估價(jià)結果的時(shí)點(diǎn)效應需進(jìn)一步修正。由于房地產(chǎn)估價(jià)具有較強的時(shí)效性，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )估價(jià)方法無(wú)法對時(shí)點(diǎn)進(jìn)行修正，還需參照一般的市場(chǎng)比較法進(jìn)行二次修正。
(4)應用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法收斂速度太慢。影響房地產(chǎn)價(jià)值的因素眾多，其中很多因素有較強的時(shí)效性，因此在市場(chǎng)交易環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，模型的更新需要大量的訓練時(shí)間，對于把握市場(chǎng)變化的效率不高。
四、基于多元回歸模型的住宅批量估價(jià)方法
(一)估價(jià)原理。多元回歸分析是目前在國外批量評估中占主流的校準技術(shù)。其基本原理是：在大量樣本的基礎上，通過(guò)對變量、誤差的假定，依靠最小二乘法來(lái)擬合因變量與自變量關(guān)系，從而建立數學(xué)模型。線(xiàn)性回歸模型的代表是效用函數(Hedonic Model)。
P=βo+∑βiXi+ε(公式4)
式中：P—住宅價(jià)格;
βo—回歸常數項，即除住宅特征變量外其他影響商品住宅價(jià)格的常量之和;
βi—回歸系數，即特征變量的特征價(jià)格;
Xi—特征變量，如區域、面積、樓層、結構等;
ε—隨機誤差，一般隨機誤差不具有經(jīng)濟意義。
(二)估價(jià)步驟
(1)確定估價(jià)對象。批量估價(jià)的房地產(chǎn)應是具有相同或相似特點(diǎn)的，對區域內存在個(gè)別差異的特殊房地產(chǎn)應對其進(jìn)行個(gè)案估價(jià)。
(2)市場(chǎng)區域的劃分。區位因素對房地產(chǎn)估價(jià)的影響較為突出，合理地劃分市場(chǎng)區域是批量估價(jià)的重點(diǎn)工作，不但提高了房地產(chǎn)的相似程度，提高估價(jià)的準確度，同時(shí)也簡(jiǎn)化了估價(jià)難度。
(3)確定特征因素。對于房地產(chǎn)批量估價(jià)而言，特征因素的選取最為關(guān)鍵，選取共同的、相關(guān)的特征因素對提高模型準確度至關(guān)重要，對于個(gè)別的特征因素可以進(jìn)行單獨估價(jià)。
(4)模型設定。本文以住宅為研究對象設定模型，將住宅的價(jià)格作為因變量，將影響住宅價(jià)格的各個(gè)特征因素作為自變量。使用多元回歸模型，借助計算機技術(shù)輔助完成模型的建立。
(5)模型校準。特征因素對房地產(chǎn)價(jià)格的影響程度即模型中的自變量系數，對模型中不符合估價(jià)要求的自變量系數進(jìn)行剔除并對模型進(jìn)行校準。
(6)模型應用。將評估對象特征因素量化后的值輸入函數模型，得到估價(jià)結果。
(7)檢測批量評估結果。通過(guò)評估價(jià)值和市場(chǎng)價(jià)值的實(shí)際比對得出批量估價(jià)的質(zhì)量，即評估水平。
(三)優(yōu)缺點(diǎn)分析
1、優(yōu)點(diǎn)分析
(1)房地產(chǎn)的批量評估快速精準。多元回歸模型的優(yōu)勢在于其使用最小二乘法原理，通過(guò)多重共線(xiàn)性及各回歸參數的檢驗和剔除，得出擬合優(yōu)度最高的線(xiàn)性模型，從而提高估價(jià)模型的精度，能夠滿(mǎn)足大批量房地產(chǎn)的快速精準評估。
(2)模型的經(jīng)濟解釋力強。由于每一個(gè)回歸系數能夠體現各特征因素對房地產(chǎn)價(jià)值的影響，并對不顯著(zhù)變量進(jìn)行剔除，有利于決策者根據不同參數把握市場(chǎng)情況，進(jìn)行相關(guān)調控(比如規劃、需求刺激/抑制等)，同時(shí)模型參數對于樓盤(pán)開(kāi)發(fā)、城市發(fā)展等方面，也具有重要參考意義。
2、缺點(diǎn)分析
(1)模型的精度受研究基本單位影響大。雖然優(yōu)勢中提到了模型的擬合精度較高，但這種精度的要求卻是依賴(lài)于模型研究的基本單位，比如樓幢、小區、片區、行政區等�；締挝环秶叫�，模型的擬合精度也越高，反之越低。如果基本單位范圍越小，時(shí)間成本、人力成本和對樣本的質(zhì)量要求會(huì )比較高。如果基本單位范圍越廣，對于樣本的參數要求就越高，調查成本也越高。
(2)模型更新頻繁。該方法是建立在各種因素的基礎上，參數則需要進(jìn)行修改。該模型適合于交易活躍的城市。對于交易不活躍的城市，參數修改的參考實(shí)例不足，導致方法的局限性很大。
五、結束語(yǔ)
通過(guò)上述分析，可以看出現有的三種住宅批量估價(jià)方法各有利弊，且適用的范圍及對象有所區別，不能相互完全替代，因此有必要對這些方法進(jìn)行改進(jìn)并進(jìn)行組合運用，從而提高其估價(jià)的準確度。
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