一、房地产估价成本法参数研究（论文文献综述）
杨灿[1]（2020）在《基于LightGBM算法的北京市二手房估价模型研究》文中研究说明随着北京房地产行业步入存量房时代,二手房正逐渐成为交易主体。北京市二手房市场的崛起,使二手房交易频率不断上升,二手房估价作为交易的关键环节而引起重视。精准估算北京市二手房价格对于降低交易风险、保障买卖双方利益、推动房地产健康稳定发展具有重要意义。目前二手房估价模型包括线性回归、神经网络等,但普遍存在计算效率低、预测准确度低等问题。因此,需要对北京市二手房的估价模型进行科学研究。本研究将特征价格理论作为理论支撑,构建基于Light GBM算法的北京市二手房估价模型,并利用网格搜索算法改进模型,旨在高效准确地估算北京市二手房的价格。本文基于网络爬虫技术合理采集北京市二手房数据,采用数据清洗技术删除重复和无关数据、处理异常值和缺失值,并运用数据转换技术完成字段添加和类别转换等操作,得到120772条完整的二手房数据。在传统特征价格理论的指导下,纳入时间特征,从区位、建筑、邻里和时间特征四个方面构建候选指标集。基于包装算法对输入数据进行特征选择,通过多次迭代删除无关和冗余变量,最终保留39个特征,得到最优特征集。基于Light GBM算法构建北京市二手房估价模型,并运用网格搜索算法改进模型,建立改进的Light GBM估价模型。为了验证估价模型的有效性,构建线性回归、BP神经网络、随机森林和XGBoost估价模型进行对比分析。最后,基于北京市二手房的数据,按照4:1随机划分数据集,通过十折交叉验证从决定系数、平均绝对误差、平均相对误差百分比等方面综合评估模型效果。通过对比分析可以发现,Light GBM估价模型以及改进的Light GBM估价模型的模型效果均优于四种对比估价模型,而且基于网格搜索算法改进的Light GBM估价模型的模型性能的预测精度更高,其决定系数为0.961,平均绝对误差为0.32,平均相对误差百分比为4.99%,是一种可以应用于解决北京市二手房估价问题的优秀模型。
陈蕾[2]（2020）在《南昌市中心城区住宅用途标定地价研究》文中研究指明标定地价作为公示地价的一种,可以应用于地价管理、财政核算、税收等方面。近年来,全国各地相继在《标定地价规程》（TD/T 1052-2017）的指引下开展标定地价评估工作。标定地价体系建设对于健全公示地价体系,完善地价管理制度,准确反映国有建设用地使用权出让价格的动态变化、促进土地市场的健康发展和宗地地价评估等方面具有重要作用。本研究以南昌市中心城区为研究区域,住宅用途标定地价为研究对象,以实证分析的方法探索标定区域划分、标准宗地设立、标准宗地评估、标定地价修正体系编制等环节的技术方法、路线和关键要点。首先,在土地级别的基础上,按土地市场的发育程度分区域采用地价水平归纳法或叠加法,并辅以专家评判法对研究区域范围内住宅用地进行均质区域初步划分,初步划分成36个标定区域,然后对初步划分的标定区域开展实地核查,根据各标定区域的土地实际利用情况和有效土地交易样点分布情况,结合专家的意见对部分初步划分的标定区域进行合并或分割,最终划定标定区域35个。其次,在划定的每个标定区域内,筛选1-3宗符合标准宗地设立条件的住宅地价监测点或其他近期交易的土地样点成为备选标准宗地,对46宗备选标准宗地开展实地调查,对比分析同一标定区域备选标准宗地的代表性、确定性、标志性后,择优确定最终的住宅标准宗地35个。接着,采用市场比较法、剩余法评估标准宗地的现状价格,取两种方法评估结果的加权平均值作为标准宗地的价格,此价格即为各标定区域的标定地价。根据规程要求,结合各标定区域的调查成果和专家意见,确定标定区域内影响宗地地价的主要因素,编制标定地价修正体系服务于宗地地价评估。最后,对基于上述方法得出的南昌市中心城区住宅用途标定地价结果的合理性、地价空间特征进行分析,同时与土地定级与基准地价成果进行比较。结果表明:（1）南昌市中心城区35个标准宗地的楼面地价服从正态分布,且楼面地价与地面地价呈正相关关系,标定地价结果较为合理;（2）标定地价的空间分布呈中等程度空间自相关,地价水平呈中间高四周低的趋势,东湖区市中心、红谷滩区凤凰洲、西湖区朝阳新城的标定地价水平最高,青山湖区、红谷滩区红角洲、青云谱区地价水平其次;红谷滩中心区、西湖区市中心、红谷滩区九龙湖的地价水平相对较低,青山湖经开区、南昌县高新区的地价水平相对最低;（3）标定区域的空间分布特征以及标定地价水平高低与土地级别成果较为吻合,但标定地价总体水平高于级别基准地价。
杨帆[3]（2020）在《房地产抵押评估方法的改进 ——以酒店房地产为例》文中进行了进一步梳理近年来我国的贷款业务已逐渐从以信用贷款为主转变成以抵押贷款为主,其中经营性房地产因其将不动产的特性和稳定的收益性结合于一体,而在抵押物的比例中占据重要部分,对于以抵押为目的的经营性房地产的评估就成为了抵押贷款业务中关键的一步。由于我国房地产市场和评估行业都起步较晚,并且自从2007年美国房地产市场引发的次贷危机后,大家也开始越来越重视对于金融风险的防范,故对房地产的抵押评估的讨论存在其必要性。目前我国房地产的抵押评估通常使用传统的市场法、成本法、收益法,得出的评估值并不能够完全体现出抵押业务的风险性以及抵押这一特定评估目的对其价值产生的影响,或高估使得银行等金融机构承担了额外的损害其经济利益的风险,或低估使得资本无法进行最大化的利用,这极大的增加了金融行业的风险性,也阻碍了我国房地产市场和银行等金融行业的发展。本文以经营性房地产中的酒店为例,先是对房地产抵押和房地产抵押评估逐一进行论述和分析,根据抵押房地产评估的特店,再从传统的三大评估方法入手,研究其适用性和局限性,并在原有的评估方法—收益法的基础上,对其进行了改进。本文首先论述了房地产抵押的概念和特点,以及房地产抵押评估依据和涉及到的理论,然后分析了房地产抵押评估的主要评估要素,包括以抵押作为评估目的、价值类型的选择、评估时点的确定和评估原则等,接着分析了抵押经营性房地产评估时的特点以及需要注意的问题,并针对现有的对抵押房地产评估的方法进行研究,发现其适用的情况以及对于抵押目的下的局限性,并以经营性房地产为例在收益法的基础上对其进行了改进,改进之处共分为两点;一是在对收益法中的未来收益额这一参数进行预测时,引入了特征价格模型,收集了同地区同时间同类型经营性房地产的收益额,分析各特征变量与收益额的价格之间存在的线性关系,分析得出特征变量与收益额的线性关系式,将被评估房地产的各变量值代入,可以使得对预期收益额的估算更加客观,减小主观因素的影响;二是针对“收益法得出的评估值就是抵押价值”这一结果进行了改进,引入了抵押风险系数这一概念,构建抵押风险指标体系,使用综合分析法得出抵押风险系数,最终得出抵押评估目的下经营性房地产的评估值。最后以经营性房地产中的酒店作为评估实例,基于整个改进思路对其进行具体估算,详述整个过程,论证了该改进方法具有一定的可行性和可操作性。
张志春[4]（2019）在《房地产估价报告数据挖掘与分析》文中指出为了帮助房地产估价业与时俱进,紧随大数据时代的步伐,本文拟开展数据挖掘与利用,通过从房地产估价业相关的大量原始非结构化数据中挖掘规则来改进估价方法,提高估价人员作业水平,完善房地产估价报告估值体系,使房地产估价机构不但可以及时发现问题,提高报告质量,提升估价技术水平,并且希望能将大数据处理的优势运用到房地产估价行业中,通过房地产估价机构间的行业协作,实现房地产估价数据共享与联合挖掘,有效减少估价作业重复劳动和投入,促进房地产估价行业的快速发展。本文以房地产估价报告案例库及互联网网页为数据来源,使用沈阳教授研发的ROST Content Mining软件和Steve Borgatti教授开发的NetDraw软件进行文本挖掘,从房地产估价报告中挖掘并分析出相应规则,寻求传统的房地产估价方法和文本挖掘方法的结合点,将文本挖掘方法融合到市场比较法、收益还原法、成本法等方法中进行估价,并对基于文本挖掘的三大传统估价方法的实验研究结果进行分析及总结,有效解决了三大传统估价方法所对应的主观性问题。与此同时,本文也将文本挖掘过程中抓取的数据及分析结果建立相应的数据库,以便于再次利用,可以有效减轻估价人员的工作量。
杨飞燕[5]（2019）在《基于蒙特卡罗模拟的商业地产收益法评估》文中指出近年来,我国政府加大了对房地产行业的调控,坚持“房子是用来住的,不是用来炒的”思想,不断落实房地产长效管理机制。今年四月中央政治局会议再提“房住不炒”,并明确指出不将房地产作为短期刺激经济的手段。在住宅市场风云变幻之际,国内各大地产商纷纷开始转向商业地产开发,加快了中国商业房地产的投资增速,以综合性购物中心为代表的新兴市场正在逐渐兴起。面对消费型社会的进一步发展,商业地产也将迎新的机遇与挑战。商业房地产评估作为房地产评估的重要的组成部分,其市场需求也一直处于不断增加的趋势。由于商业房地产的特殊性质,传统的房地产评估方法在实际应用中或多或少面临一些问题,一旦影响房地产价格的各种因素发生较大波动,评估参数往往会随市场波动发生变化,运用传统评估方法的缺陷就会更加凸显,评估结果的误差可能就会超出可接受的正常范围。资产评估专业工作的准确性降低,不仅给房地产企业、银行等相关利益者造成不必要的损失,也会对市场经济的平稳运行造成影响。鉴如此,本文提出了将蒙特卡罗模拟运用于商业地产收益法评估的设想或思路。为此,文章首先分析了几种主要评估方法在商业地产评估中的适用性,通过比较得出收益法是最能体现商业地产价值的评估方法。随后,文章详细阐释了收益法基本参数的确定方法,并在此基础上分析了收益法在实际应用中面临的主要问题。接下来,又对蒙特卡罗模拟应用于商业地产收益法估价的适用性进行了分析,并提出了蒙特卡罗模拟在收益法估价中的应用程序。文章最后,将基于蒙特卡罗模拟改进的收益法应用于保利水城商业广场的评估案例中,通过crystal ball软件进行蒙特卡罗模拟,得到最终的评估结果。通过对评估过程的分析,发现基于蒙特卡罗模拟的收益法在评估时能够更加全面的考虑相关变量的不确定性,评估过程更加贴近市场波动的情况,可以得到更为客观准确的评估结果,具有一定的现实意义和应用价值。
张銮洋[6]（2019）在《基于空间特征法的房地产批量估价研究 ——以西安市雁塔区为例》文中研究表明房地产批量估价一直以来都是学术界关注的重点工作。相较于成本法、市场法和收益法等传统个案估价方法,批量估价方法是一种科学、高效地确认房地产价值的新兴方法。目前,房地产批量估价一般采用特征价格法进行多元回归分析。然而,特征价格法遵循标准计量经济学关于样本相互独立的假设,只能够反映出房地产自身的异质性,忽略了其空间依赖性,以至于应用特征价格模型进行批量估价可能存在结果偏估问题。空间计量经济学打破这一标准假设,充分考虑房地产之间的空间效应,对传统特征价格法的结果偏估问题有所改善,能够提高批量估价结果的精确性和公平性。因此,应用空间特征法对房地产进行批量估价研究具有重要的理论价值和现实意义。本文基于西安市雁塔区2018年8月314个二手房住宅小区挂牌均价数据,选取各住宅小区的建筑特征、区位特征和邻里特征作为控制变量,并引入学区特征作为自变量,对雁塔区房地产价格进行批量评估。首先,利用百度地图的GIS技术对住宅小区的地理坐标、建筑特征、区位特征和邻里特征因素进行量化处理,并将学区特征设置为虚拟变量（重点小学学区房为1,非学区房为0）,建立雁塔区二手房样本数据库,利用Stata15.1软件对样本进行描述性统计分析;其次,构建传统特征价格模型对住房价格进行最小二乘（OLS）估计,由于特征价格模型的函数有多种形式,本文在模型估计前先通过对比各种函数形式的回归结果,选取显着性和拟合效果最优的线性函数形式进行回归;再次,借鉴空间特征法的思路,在传统特征价格模型的基础上引入空间因素对住房价格进行极大似然（ML）再估计;最后,对研究样本中未参与模型回归的50个雁塔区住宅小区样本进行模型质量检验,以检验房地产批量估价方法的科学性和评估结果的准确性。本文通过对雁塔区房地产批量估价的实证分析,得出的主要结论有:（1）采用空间特征法对房地产批量估价可以提高评估结果的精确性和公平性。在实证分析中,通过对传统特征价格模型和空间计量模型的估计结果进行对比发现,无论是统计检验指标还是比率分析检验指标,均表明应用空间特征法进行批量估价的结果更加接近真实房地产价格。（2）雁塔区房地产价格的Moran’s I指数表明其房地产数据存在空间自相关,且最优空间滞后模型的回归结果也再次佐证了该区房价具有强烈的空间自相关性。因此,有必要将空间因素纳入房地产批量估价模型,以期得到更加科学、合理的房地产评估价格。
李梦琼[7]（2019）在《S土地使用权抵押价值评估研究》文中指出在市场经济不断发展的环境下,我国的房地产行业不断茁壮发展,规模不断扩大的同时横向发展多样化,土地市场也愈发成为我国房地产开发企业着重关注的重要方向。近年来,由于土地的体量大且具有超高额收益,以土地抵押作为融资征信措施的信贷融资业务成为常见态势,因此土地抵押的价值评估是进行抵押贷款的重要环节,其土地的抵押估值是抵押活动中资金供需双方配资的重要参考依据。目前市场上常以单纯的收益法、市场比较法、成本法、假设开发法（剩余法）、基准地价法作为主要评估方法,不能在评估的过程中体现出土地抵押的特殊性,这将会在一定范围内限制房地产金融业的发展。本文以土地使用权抵押价值评估理论及常用的评估方法为基础,研究土地使用权在抵押贷款过程中未来可能存在的抵押风险问题,以T房地产开发有限公司拥有的S项目土地土地使用权抵押贷款为研究对象,首先根据土地使用权抵押价值相关理论及抵押价值评估存在的特殊性进行研究分析,结合土地使用权抵押价值评估的特点,运用剩余法和市场法对S土地使用权抵押案例进行抵押贷款价值评估,再通过对土地未来的抵押价值风险进行探讨和分析,运用层次分析法和专家打分法将未来的抵押价值风险因素予以量化并融入评估值中,在最后的评估结论中体现出土地抵押物现行的市场价值、未来市场环境下可能存在风险的不稳定部分以及抵押价值,最终将基于抵押风险评估的估值与案例的市场法和剩余价值法评估结果进行比对分析,并总结基于抵押风险的抵押价值评估结果的优越性,得出基于抵押风险的S土地使用权抵押价值评估的启示及相关结论。本文旨在以案例形式对我国土地使用权抵押价值评估进行分析优化,将抵押价值风险与现行的土地抵押贷款评估相结合,为土地估价人员进行评估实践提供相关参考或借鉴。
俞键[8]（2018）在《基于AMPSO-BP算法和灰色模糊理论的烂尾楼再开发价值评估研究》文中提出随着经济的不断发展,投资烂尾楼的潜力已充分显现。然而由于烂尾楼的特殊性,相关不良资产评估体系尚不完善等原因,我国资产评估规范对烂尾楼再开发价值评估并无明确说明,导致如何评估烂尾楼价值存在较大争议。本文通过比较分析在建工程评估中的几种常用方法,最终选取成本法和假设开发法分别评估烂尾楼再开发价值,并对其有针对性的改进,以便更好适应于烂尾楼价值评估。首先,利用成本法评估烂尾楼再开发价值。建筑工程造价预测是成本法评估烂尾楼再开发价值的重要内容,其准确与否将直接影响项目的投资决策。第一,鉴于BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,通过自适应变异粒子群算法优化BP神经网络,选取工程造价主要影响因素作为建筑工程造价预测指标,构建AMPSO-BP神经网络工程造价预测模型;第二,通过工程实例对比BP神经网络和AMPSO-BP神经网络计算结果,验证了AMPSO-BP预测模型的可行性和准确性;第三,以云南某大型烂尾楼为例,预测建筑工程造价求出烂尾楼开发成本,结合土地取得成本、管理费用、投资利息、开发利润及加固修复费用等参数,对烂尾楼再开发价值进行评估。其次,通过假设开发法评估烂尾楼再开发价值,其重点在于运用市场法评估烂尾楼未来开发完成后的房地产价值,针对传统市场比较法的局限性,本文运用灰色模糊理论对市场比较法进行改进。第一,用层次分析法对影响房地产价值的主要因素进行筛选;第二,通过模糊理论中的贴近度原理选择与待估房地产最接近的可比实例;第三,运用灰色理论中GM（1,N）模型建立房价与各因子的状态关系,评估烂尾楼评估时点时的价格,并运用DGM（1,1,m）模型,构建等时间序列模型预测烂尾楼未来开发完成后房地产价值;然后结合上述模型以云南某大型烂尾楼为例,验证了灰色模糊理论用于评估在评估时点的房地产价值及预测未来房地产价值的可行性,并根据已知烂尾楼未来开发完后房地产价值减去各项参数得出烂尾楼价值。最后,综合成本法和假设开发法的各自优点,取成本法和假设开发法评估结果的平均值作为最终烂尾楼再开发价值。基于以上理论模型为基础,通过实例验证分析得出以下结论:运用改进后的成本法和假设开发法分别评估烂尾楼再开发价值,得到二者之间的评估结果差距非常小,证明了改进后的两种方对烂尾楼再开发价值进行评估的合理性,也更加适用于实物评估。因此,本文结合两者优点,将二者的算术平均值作为最后的评估结果,得出烂尾楼最终的再开发价值为19757.60万元。
韩虎[9]（2018）在《在建工程房地产抵押评估执业风险研究》文中认为房地产业作为第三产业中的支柱,在带动社会发展与经济建设中起着举足轻重的作用,随着房地产行业格局的变化即强者愈强,对其弱者而言,一直以来,抵押贷款始终扮演着房地产开发商融资的重要角色,房地产的价值评估作为抵押贷款的必经渠道,它在在建工程领域更是显得尤为重要。在建工程由于是没有达到最终竣工验收或交付使用形态下的房地产,从熟后的地下地基工程到地上主体结构完工,再到最后的竣工验收,这个时间的跨度很长,随着工程完工率的增加,该工程的评估价值也在随之增加,即完工率与评估价值之间呈线性关系,故,复杂性与特殊性是在建工程评估中本身具有的两大特性。只有客观、公正、科学的对在建工程开发完成后的投入成本与价值进行估算,合理地选取各项技术参数和恰当地选用评估方法,才能比较客观、准确地反映其价值,并通过对抵押物实物状况抵押范围与合法性的认定、权益状况和区位的客观化、估价业务水平、估价方法的应用和房地产市场的客观分析,揭示在建工程房地产评估过程中估价师面临的执业风险。仅仅从研究房地产评估执业人员面临的执业风险角度出发,站在评估估价时点下,充分考虑短期强制处分、标的物本身和未来市场变化等风险因素,深度剖析房地产估价师在评估在建工程房地产过程中因抵押物的实物状况的认定、权益状况和区位的确定、估价业务水平的高低、估价方法的应用和房地产市场的变化而面临的执业风险。在定性分析的基础上,利用层次分析法构建一个多层次的风险指标因素体系和利用模糊数学理论建立一个风险评价模型,对在建工程房地产评估过程中面临的执业风险做一个定量的分析。最后结合一个典型的在建工程房地产评估案例,在对房地产估价师在评估在建工程房地产过程中面临的执业风险做定性与定量相结合分析的基础上,取得了以下四点主要的研究结论:明确了在建工程抵押评估中执业人员面临风险的诱因及其每个诱因对引发风险的影响,进而明确了估价人员在实际评估中规避评估风险的方向;对在建工程的完工进度做了一个简单、科学、合理的划分,根据划分的情况来看,完工率的大小与评估对象的抵押价值是存在线性相关的。在建工程的完工率制约着估价人员面临的执业风险;建立了风险评估体系,明确了风险因子指标与风险评价体系间的关系,使风险从定量上得到了把握;通过在建工程房地产执业风险评价体系与案例分析研究,根据风险评价结果,可以判断一个地区在在建工程房地产抵押评估领域内评估执业风险的高低。
党英群[10]（2017）在《商业地产收益报酬率的案例推理分析研究》文中进行了进一步梳理随着房地产业转型改革发展,房地产估价在市场经济体制的角色日益重要,尤其是商业地产估价越来越频繁的出现在经济交易的舞台。作为国际公认的三种基本估价方法,收益法被更多的使用于商业地产估价中。采用收益法就不得不仔细考虑其基本参数的确定,包括预期净收益、收益年限和报酬率。但在我国实际的估价业务中,报酬率的取值主观性较强,随意性较大。如何科学、合理、有效的确定报酬率是本文研究的目的。本文首先就目前房地产估价中主要程序和基本方法予以分析,保证了收益法对商业地产估价的适用性。其次,就收益法的应用和报酬率确定的常规做法进行阐述,针对通常对报酬率的处理过多依赖主观判断,证据性缺乏的缺陷,提出将人工智能的案例推理模型引入到报酬率确定,并归纳了相应的操作方法,首先使用知识本体理论建立估价知识本体数据库,再结合用户输入的估价对象的相关属性,计算本体概念在语义方面、估价目标案例与源案例的相似程度,最后推理出相似估价案例供用户进行报酬率的确定。本文建立的商业地产报酬率的案例推理模型,为估价案例数据的收集和整理提供新的解决方法,为估价实务的系统化打下基础。同时将先进的计算机技术引入房地产估价中,能够总结估价思维,提炼估价经验,为我国房地产估价的处理给出了新的思路。
二、房地产估价成本法参数研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、房地产估价成本法参数研究（论文提纲范文）
（1）基于LightGBM算法的北京市二手房估价模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统的房地产估价方法 |
| 1.2.2 机器学习在二手房估价的应用 |
| 1.2.3 Light GBM算法的应用 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 2 二手房估价的相关理论与技术基础 |
| 2.1 特征价格理论 |
| 2.1.1 特征价格理论概述 |
| 2.1.2 特征价格理论应用于二手房估价研究 |
| 2.2 网络爬虫技术 |
| 2.2.1 网络爬虫技术概述 |
| 2.2.2 网络爬虫工作流程 |
| 2.3 特征工程 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 特征选择 |
| 2.4 集成学习算法 |
| 2.4.1 Bagging算法 |
| 2.4.2 Boosting算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 北京市二手房估价的特征选择 |
| 3.1 数据采集 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 网络爬虫 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 数据清洗 |
| 3.2.2 数据转换 |
| 3.3 基于包装法的北京市二手房的特征选择 |
| 3.3.1 候选特征集 |
| 3.3.2 基于包装法的特征选择 |
| 3.3.3 最优特征集 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于Light GBM算法的北京市二手房估价模型 |
| 4.1 基于Light GBM算法的估价模型 |
| 4.1.1 直方图算法 |
| 4.1.2 直方图算法的改进 |
| 4.1.3 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略 |
| 4.2 基于改进Light GBM算法的估价模型 |
| 4.2.1 网格搜索算法 |
| 4.2.2 Light GBM算法的超参数 |
| 4.2.3 基于网格搜索算法的模型改进 |
| 4.3 对比估价模型 |
| 4.3.1 线性回归模型 |
| 4.3.2 BP神经网络模型 |
| 4.3.3 随机森林模型 |
| 4.3.4 XGBoost模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 北京市二手房估价模型实验结果分析 |
| 5.1 模型评估与验证 |
| 5.1.1 评估指标 |
| 5.1.2 交叉验证 |
| 5.2 北京市二手房估价模型结果分析 |
| 5.2.1 Light GBM估价模型结果分析 |
| 5.2.2 改进的Light GBM估价模型结果分析 |
| 5.2.3 对比估价模型结果分析 |
| 5.3 北京市二手房估价模型对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 链家二手房爬虫代码 |
| 附录 B 特征选择和部分建模代码 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）南昌市中心城区住宅用途标定地价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究技术路线 |
| 2 标定地价及其评估理论的分析 |
| 2.1 标定地价内涵 |
| 2.2 标定地价的特征 |
| 2.3 标定地价的影响因素 |
| 2.4 标定地价的主要作用 |
| 2.5 标定地价的相关理论 |
| 2.6 标定地价的评估方法 |
| 3 技术方法与技术路线 |
| 3.1 标定地价评估的原则和技术路线 |
| 3.1.1 评估原则 |
| 3.1.2 技术路线 |
| 3.2 标定区域划分的方法、原则和技术路线 |
| 3.2.1 划分方法 |
| 3.2.2 划分原则 |
| 3.2.3 技术路线 |
| 3.3 标准宗地设立的条件、原则和技术路线 |
| 3.3.1 设立条件 |
| 3.3.2 设立原则 |
| 3.3.3 技术路线 |
| 3.4 住宅标准宗地估价的方法和技术路线 |
| 3.4.1 市场比较法 |
| 3.4.2 剩余法 |
| 4 研究区域概况与数据来源 |
| 4.1 研究区域概况 |
| 4.1.1 地理位置及行政区划 |
| 4.1.2 自然条件 |
| 4.1.3 交通条件 |
| 4.1.4 社会经济状况 |
| 4.1.5 基础设施条件 |
| 4.1.6 土地与房地产市场状况 |
| 4.2 数据来源 |
| 5 南昌市中心城区住宅用途标定地价评估 |
| 5.1 确定公示范围 |
| 5.2 划分标定区域 |
| 5.2.1 初步划分 |
| 5.2.2 实地核查与调整确定 |
| 5.2.3 编码登记 |
| 5.3 设立标准宗地 |
| 5.3.1 初步选取 |
| 5.3.2 实地核查与比较确定 |
| 5.3.3 编码登记 |
| 5.4 评估标定地价 |
| 5.5 编制修正体系 |
| 6 南昌市中心城区住宅用途标定地价结果分析 |
| 6.1 地价合理性分析 |
| 6.2 地价特征分析 |
| 6.2.1 空间自相关分析 |
| 6.2.2 空间特征分析 |
| 6.3 与级别基准地价对比分析 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）房地产抵押评估方法的改进 ——以酒店房地产为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景及研究意义 |
| 一、选题背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外文献综述 |
| 一、国外文献综述 |
| 二、国内文献综述 |
| 三、文献评述 |
| 第三节 研究方法及结构安排 |
| 一、研究方法 |
| (一)文献检索法 |
| (二)调查研究法 |
| (三)对比分析法 |
| (四)案例分析法 |
| 二、论文结构 |
| 第四节 可能的创新点与不足 |
| 一、可能的创新点 |
| 二、存在的不足 |
| 第二章 房地产抵押价值相关理论概述 |
| 第一节 房地产抵押及房地产抵押评估概述 |
| 一、抵押概念及特点要求 |
| 二、房地产抵押含义及特点 |
| 三、房地产抵押评估主要要素 |
| (一)评估目的 |
| (二)评估原则 |
| (三)评估基准日 |
| (四)价值类型 |
| 第二节 房地产抵押评估的理论基础 |
| 一、效用价值论 |
| 二、区位理论 |
| 三、预期理论 |
| 四、供给需求理论 |
| 第三节 传统方法在经营性房地产抵押评估中的局限性分析 |
| 一、经营性房地产抵押评估的特点 |
| 二、市场法及其局限性 |
| 三、成本法及其局限性 |
| 四、收益法及其局限性 |
| 第三章 基于特征价格模型的预期收益额确定 |
| 第一节 特征价格模型及基本假设 |
| 一、特征模型概述 |
| 二、特征模型基本假设 |
| (一)研究市场具有同质性,酒店具有异质性 |
| (二)特征市场的隐含性 |
| (三)市场是完全竞争市场 |
| 第二节 特征变量的选取 |
| 一、因变量的选择 |
| 二、自变量的选择 |
| (一)建筑物自身因素 |
| (二)区位因素 |
| (三)社会因素 |
| 第三节 特征方程的确定 |
| 第四章 抵押风险系数法的引用 |
| 第一节 抵押风险系数法概述 |
| 一、抵押风险系数法的提出 |
| 二、抵押风险系数的确定 |
| (一)抵押风险系数 |
| (二)抵押风险系数引入的可行性 |
| 第二节 抵押风险系数法的评估思路 |
| 一、抵押经营性房地产的市场价值 |
| 二、抵押风险系数的测算 |
| 三、抵押价值的计算 |
| 第五章 案例分析 |
| 第一节 案例背景 |
| 一、估价对象权益状况 |
| 二、估价对象实物状况 |
| (一)土地实物状况 |
| (二)房屋建筑物实物状况 |
| 三、估价对象区位状况 |
| (一)地理位置 |
| (二)交通状况 |
| (三)环境状况及外部配套设施状况 |
| (四)商业聚集状况 |
| 四、市场背景描述与分析 |
| 第二节 案例评估要素 |
| 一、评估对象 |
| 二、评估时点和价值类型 |
| 三、估价原则 |
| 第三节 抵押风险系数法评估过程 |
| 一、计算抵押房地产的市场价值 |
| (一)选择评估方法 |
| (二)估价技术路线 |
| 二、抵押价值风险系数的计算 |
| (一)构建出评价指标体系 |
| (二)专家确定各因素的权重 |
| (三)各指标进行评分 |
| 三、计算抵押价值 |
| 第四节 抵押评估结果分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 结论 |
| 第二节 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）房地产估价报告数据挖掘与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目标和研究内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法及结构安排 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.3.3 结构安排 |
| 1.4 论文的创新点 |
| 第二章 相关理论及文献综述 |
| 2.1 房地产估价理论 |
| 2.1.1 房地产价格定义 |
| 2.1.2 房地产价格的影响因素 |
| 2.1.3 房地产估价概述 |
| 2.1.4 房地产估价的必要性 |
| 2.1.5 房地产估价的基本方法 |
| 2.1.6 房地产估价国外研究 |
| 2.1.7 房地产估价国内研究 |
| 2.2 文本挖掘 |
| 2.2.1 文本挖掘概述 |
| 2.2.2 文本挖掘国外研究 |
| 2.2.3 文本挖掘国内研究 |
| 2.3 数据库理论 |
| 2.3.1 数据库概述 |
| 2.3.2 建立估价数据库的必要性 |
| 2.3.3 估价数据库国外研究 |
| 2.3.4 估价数据库国内研究 |
| 2.4 综述 |
| 第三章 基于文本挖掘的规则挖掘方法 |
| 3.1 规则挖掘方式的构建 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 规则挖掘方式 |
| 3.2 基于ROSTCM的文本挖掘及分析 |
| 3.2.1 词频分析 |
| 3.2.2 特征词提取 |
| 3.3 基于NetDraw的社会网络分析及可视化 |
| 3.4 基于文本挖掘结果的Web数据整合 |
| 第四章 结果分析 |
| 4.1 基于ROSTCM的市场比较法估价报告文本挖掘及分析 |
| 4.1.1 市场比较法估价报告词频分析 |
| 4.1.2 市场比较法估价报告特征词提取 |
| 4.2 基于NetDraw的市场比较法估价报告社会网络分析及可视化 |
| 4.3 市场比较法估价报告综合分析及实证研究 |
| 4.4 基于ROSTCM的收益还原法估价报告文本挖掘及分析 |
| 4.4.1 收益还原法估价报告词频分析 |
| 4.4.2 收益还原法估价报告特征词提取 |
| 4.5 基于NetDraw的收益还原法估价报告社会网络分析及可视化 |
| 4.6 收益还原法估价报告综合分析及实证研究 |
| 4.7 基于ROSTCM的成本法估价报告文本挖掘及分析 |
| 4.7.1 成本法估价报告词频分析 |
| 4.7.2 成本法估价报告特征词提取 |
| 4.8 基于NetDraw的成本法估价报告社会网络分析及可视化 |
| 4.9 成本法估价报告综合分析及实证研究 |
| 第五章 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（5）基于蒙特卡罗模拟的商业地产收益法评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究思路及方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 商业地产评估概述 |
| 2.1 商业地产的定义及特点 |
| 2.1.1 商业地产的定义 |
| 2.1.2 商业地产的特点 |
| 2.1.3 当前我国商业地产行业的市场现状和发展 |
| 2.2 商业地产价值影响因素 |
| 2.3 商业地产的评估目的及其价值类型 |
| 2.3.1 以产权交易为目的评估 |
| 2.3.2 以财务报告为目的评估 |
| 2.3.3 以抵押为目的的评估 |
| 2.3.4 以投资为目的的评估 |
| 2.4 不同评估方法在商业地产评估中的适用性分析 |
| 2.4.1 成本法的适用性分析 |
| 2.4.2 市场法的适用性分析 |
| 2.4.3 收益法的适用性分析 |
| 第3章 收益法基本参数的确定及其在应用中面临的问题 |
| 3.1 收益法基本参数的确定方法 |
| 3.1.1 预期收益的确定方法 |
| 3.1.2 折现率的确定方法 |
| 3.1.3 收益期的确定方法 |
| 3.2 收益法在实际应用中面临的主要问题 |
| 第4章 蒙特卡罗模拟在收益法估价中的适用性及其应用程序 |
| 4.1 蒙特卡罗模拟的基本原理及其应用领域 |
| 4.1.1 蒙特卡罗模拟的基本思想和原理 |
| 4.1.2 蒙特卡罗模拟的发展及应用 |
| 4.2 蒙特卡罗模拟应用于商业地产收益法估价的适用性 |
| 4.3 蒙特卡罗模拟在商业地产收益法估价中的应用程序 |
| 第5章 基于蒙特卡罗模拟的保利水城商业广场收益法评估 |
| 5.1 评估对象概况及评估说明 |
| 5.1.1 保利水城简介 |
| 5.1.2 评估对象所处城市经济状况和周边消费情况 |
| 5.1.3 保利水城评估说明 |
| 5.2 收益法基本参数的确定及其概率分布 |
| 5.2.1 收益净额的确定 |
| 5.2.2 收益增长率的确定 |
| 5.2.3 折现率的确定 |
| 5.2.4 收益年限的确定和划分 |
| 5.3 评估模型的确定及评估结果的计算 |
| 5.4 基于蒙特卡罗模拟的收益法评估的优势 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 主要研究工作小结 |
| 6.2 研究的不足之处 |
| 6.3 建议与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
| 附表 |
（6）基于空间特征法的房地产批量估价研究 ——以西安市雁塔区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 相关研究评述 |
| 1.3 研究内容及重点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究重点 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 创新与不足 |
| 2 房地产批量估价概述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.2 房地产批量估价理论与原则 |
| 2.2.1 房地产批量估价基础理论 |
| 2.2.2 房地产批量估价原则 |
| 2.3 房地产价格的影响因素 |
| 2.3.1 建筑特征 |
| 2.3.2 区位特征 |
| 2.3.3 邻里特征 |
| 3 房地产批量估价的基本方法 |
| 3.1 传统评估方法 |
| 3.1.1 收益法 |
| 3.1.2 成本法 |
| 3.1.3 市场法 |
| 3.2 特征价格法 |
| 3.2.1 模型的基本方程 |
| 3.2.2 模型的检验方法 |
| 3.3 空间特征法 |
| 3.3.1 空间权重矩阵 |
| 3.3.2 空间自相关检验 |
| 3.3.3 空间计量模型 |
| 3.4 评估方法分析与选择 |
| 4 房地产批量估价的实证分析 |
| 4.1 研究区域样本选择 |
| 4.1.1 雁塔区二手房选择 |
| 4.1.2 雁塔区重点小学选择 |
| 4.2 变量选取与数据处理 |
| 4.2.1 变量选取及量化 |
| 4.2.2 数据来源与说明 |
| 4.2.3 描述性分析 |
| 4.3 基于传统特征价格模型的批量估价 |
| 4.3.1 模型设定 |
| 4.3.2 模型估计与检验 |
| 4.3.3 实证结果分析 |
| 4.4 基于空间计量模型的批量估价 |
| 4.4.1 构建空间计量模型 |
| 4.4.2 基于Moran’s I指数的空间自相关检验 |
| 4.4.3 模型估计 |
| 4.4.4 实证结果分析 |
| 4.5 实证结果比较分析 |
| 4.5.1 统计检验比较 |
| 4.5.2 比率分析检验比较 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）S土地使用权抵押价值评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 抵押价值类型选择 |
| 1.2.2 土地使用权抵押价值评估方法 |
| 1.2.3 抵押价值风险的影响因素 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 土地使用权抵押价值评估研究的基础理论 |
| 2.1 商服用地的理论及特征 |
| 2.1.1 商服用地的概念 |
| 2.1.2 商服用地的主要特征 |
| 2.2 土地使用权抵押价值评估的理论 |
| 2.2.1 土地使用权抵押理论 |
| 2.2.2 土地使用权抵押价值评估理论 |
| 2.2.3 土地使用权抵押价值评估方法理论 |
| 2.3 风险评价的基本理论 |
| 2.3.1 风险评价的基本概念 |
| 2.3.2 风险评价方法理论 |
| 第3章 S土地使用权抵押价值评估的情况分析 |
| 3.1 S基本概况 |
| 3.1.1 登记情况 |
| 3.1.2 权益状况 |
| 3.1.3 土地利用情况 |
| 3.2 S地价影响因素 |
| 3.2.1 一般因素分析 |
| 3.2.2 区位因素分析 |
| 3.2.3 个别因素分析 |
| 3.3 S土地使用权抵押价值评估案例 |
| 3.3.1 评估方法的确定 |
| 3.3.2 剩余法参数设定及评估结论 |
| 3.3.3 市场法参数设定及评估结论 |
| 3.4 S土地使用权价值评估的局限性 |
| 3.5 引入抵押价值风险系数的必要性及可行性 |
| 3.5.1 引入抵押价值风险系数的必要性 |
| 3.5.2 引入抵押价值风险系数的可行性 |
| 第4章 基于抵押价值风险的S土地使用权抵押价值评估 |
| 4.1 S土地使用权抵押风险因素的确定 |
| 4.2 引入S土地使用权抵押价值风险系数 |
| 4.2.1 构建抵押价值风险指标体系 |
| 4.2.2 构建评价体系层次分析结构 |
| 4.2.3 构造评价体系判断矩阵 |
| 4.2.4 设定各级指标的取值范围 |
| 4.3 S土地使用权抵押价值风险系数的计算 |
| 4.3.1 S土地使用权抵押价值风险指标专家打分及检验 |
| 4.3.2 S土地使用权抵押价值风险指标层次总排序表 |
| 4.3.3 S土地使用权抵押价值风险系数的计算 |
| 4.4 基于抵押价值风险的S土地使用权抵押贷款评估值 |
| 4.5 S土地使用权抵押价值评估结果的比较 |
| 4.5.1 抵押价值评估结论对比分析 |
| 4.5.2 基于抵押风险土地使用权评估结论的优势分析 |
| 4.5.3 基于抵押风险的S土地使用权抵押价值评估的启示 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附件A S项目土地抵押风险影响因素调查问卷 |
| 附录B S土地抵押风险二级指标调查问卷 |
| 致谢 |
（8）基于AMPSO-BP算法和灰色模糊理论的烂尾楼再开发价值评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 现实意义 |
| 1.2.2 理论意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 烂尾楼价值评估研究现状 |
| 1.4 研究方法综述 |
| 1.4.1 烂尾楼价值主要评估方法 |
| 1.4.2 烂尾楼价值评估方法存在的问题 |
| 1.4.3 烂尾楼价值评估方法的改进 |
| 1.5 烂尾楼概述及优劣势对比 |
| 1.5.1 烂尾楼概述 |
| 1.5.2 烂尾楼再开发优劣势对比 |
| 1.6 研究主要内容与结构 |
| 第2章 烂尾楼加固修复造价鉴定 |
| 2.1 烂尾楼评估应注意的问题 |
| 2.2 烂尾楼工程质量检测鉴定 |
| 2.2.1 烂尾楼鉴定原则 |
| 2.2.2 检测鉴定的程序及内容 |
| 2.3 烂尾楼加固修复造价鉴定 |
| 2.3.1 制定加固修复方案 |
| 2.3.2 建筑适修性等级划分 |
| 2.3.3 加固定额的选用 |
| 2.3.4 加固修复造价的确定 |
| 2.4 案例分析 |
| 2.4.1 烂尾楼项目概述 |
| 2.4.2 现存质量问题修复方式 |
| 2.4.3 现存质量问题加固修复工程造价评估结果 |
| 本章小结 |
| 第3章 基于AMPSO-BP神经网络的建筑工程造价预测 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 传统工程造价估算方法的局限性及改进方法 |
| 3.1.2 AMPSO-BP模型构建机理 |
| 3.2 BP神经网络概述 |
| 3.3 标准粒子群(PSO)算法概述 |
| 3.4 粒子群算法的改进研究及仿真实验分析 |
| 3.4.1 线性递减权重策略 |
| 3.4.2 自适应变异优化 |
| 3.4.3 基准函数 |
| 3.4.4 几种PSO算法的数值仿真实验与分析 |
| 3.5 AMPSO优化BP神经网络 |
| 3.5.1 AMPSO优化BP神经网络的可行性 |
| 3.5.2 AMPSO优化BP网络的基本方法 |
| 3.5.3 AMPSO-BP神经网络算法的流程 |
| 3.6 基于AMPSO-BP神经网络的建筑工程造价预测模型构建 |
| 3.6.1 建筑工程造价预测指标选取 |
| 3.6.2 建筑工程造价预测指标内涵 |
| 3.6.3 定性特征因素的定量化 |
| 3.6.4 建筑工程造价预测模型构建 |
| 本章小结 |
| 第4章 基于成本法的烂尾楼再开发价值评估 |
| 4.1 烂尾楼项目概述 |
| 4.2 分析说明及样本数据采集与处理 |
| 4.2.1 分析说明 |
| 4.2.2 样本的数据采集与处理 |
| 4.3 神经网络结构的确定 |
| 4.3.1 隐含层节点确定 |
| 4.3.2 输出节点确定 |
| 4.4 AMPSO-BP模型的训练与学习 |
| 4.4.1 模型参数 |
| 4.4.2 模型训练 |
| 4.5 工程造价预测及模型对比分析 |
| 4.6 烂尾楼再开发价值评估 |
| 本章小结 |
| 第5章 基于灰色模糊理论的市场法评估房地产价值 |
| 5.1 概述 |
| 5.1.1 市场比较法面临问题 |
| 5.1.2 市场比较法的灰色模糊建模 |
| 5.2 层次分析法确定各因素指标权重 |
| 5.2.1 层次分析法的含义 |
| 5.2.2 层次分析法的基本步骤 |
| 5.3 影响因素隶属度的确定 |
| 5.3.1 模糊集合理论及概述 |
| 5.3.2 影响因素隶属度的计算方法 |
| 5.4 可比实例的选择及价格修正 |
| 5.4.1 可比实例的选择 |
| 5.4.2 可比实例价格系数修正 |
| 5.5 在评估时点的房地产价格测算建模 |
| 5.5.1 灰色系统理论概述 |
| 5.5.2 GM(1,N)模型测算房地产价格机理 |
| 5.5.3 GM(1,N)模型建立 |
| 5.6 房地产未来市场价格预测 |
| 5.6.1 DGM(1,1,m)模型预测机理 |
| 5.6.2 DGM(1,1,m)模型的建立 |
| 本章小结 |
| 第6章 基于假设开发法的烂尾楼再开发价值评估 |
| 6.1 概述 |
| 6.1.1 开发周期预测 |
| 6.1.2 评估过程 |
| 6.2 层次分析法测算影响因素权重 |
| 6.3 可比实例的选择及价格修正 |
| 6.3.1 影响因素隶属度的确定 |
| 6.3.2 贴进度计算 |
| 6.3.3 交易时间 |
| 6.3.4 土地使用年期修正 |
| 6.4 求取续建完后烂尾楼在评估时点的市场价格 |
| 6.4.1 建立GM(1,N)模型 |
| 6.4.2 建立GM(1,N,x(0))模型 |
| 6.4.3 待估烂尾楼交易情况修正 |
| 6.5 预测烂尾楼未来开发完成后的价格 |
| 6.6 假设开发法估算烂尾楼价值 |
| 6.7 最终估价结果确定 |
| 本章小结 |
| 第7章 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 |
（9）在建工程房地产抵押评估执业风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.1.1 选题的背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究思路、方法及创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 2 在建工程抵押评估理论综述 |
| 2.1 在建工程抵押的相关概念 |
| 2.1.1 在建工程 |
| 2.1.2 在建工程抵押 |
| 2.1.3 在建工程抵押标的物 |
| 2.1.4 在建工程抵押评估 |
| 2.2 抵押标的物的认定 |
| 2.2.1 标的物的开发程度认定 |
| 2.2.2 标的物的权益状况 |
| 2.2.3 标的物的实物状况 |
| 2.2.4 标的物的抵押价值类型 |
| 2.3 在建工程的用途和开发程度的划分 |
| 2.3.1 在建工程的用途 |
| 2.3.2 在建工程开发程度的划分 |
| 3 在建工程房地产抵押评估中的执业风险分析 |
| 3.1 在建工程房地产抵押评估执业风险的含义 |
| 3.2 在建工程抵押评估执业风险的类型 |
| 3.2.1 标的物认定风险 |
| 3.2.2 估价方法应用风险 |
| 3.2.3 房地产市场价值变化风险 |
| 3.3 在建工程房地产抵押评估中执业风险形成机制 |
| 3.3.1 使用权是否完整 |
| 3.3.2 区位和权益状况 |
| 3.3.3 估价方法的选用 |
| 3.3.4 房地产市场的变化 |
| 3.3.5 房地产业发展政策变化 |
| 3.3.6 经济发展变化 |
| 3.4 风险在执业过程中的表现形式 |
| 3.4.1 抵押标的物认定风险的表现形式 |
| 3.4.2 估价方法应用风险的表现形式 |
| 3.4.3 房地产市场价值变化风险的表现形式 |
| 3.4.4 评估报告风险的表现形式 |
| 4 在建工程房地产抵押评估中的执业风险评价 |
| 4.1 在建工程抵押评估执业风险指标的选择与分析 |
| 4.1.1 风险指标选择的针对性与创新性 |
| 4.1.2 风险指标分类 |
| 4.1.3 风险指标定性与定量分析 |
| 4.2 对执业风险进行评价的目的 |
| 4.3 各种风险评价方法的分析与比较 |
| 4.4 构建风险评价方体系法的选取 |
| 4.5 构建风险评价体系 |
| 4.5.1 建立层次结构模型 |
| 4.5.2 运用AHP(层次分析法)求隶属权重集B |
| 4.5.3 确定评判矩阵 |
| 4.5.4 模糊综合评价结果Q |
| 4.5.5 风险评价结果等级评定 |
| 4.5.6 执业风险评价结果准确性判断 |
| 4.6 风险因子指标与风险评价体系的关系 |
| 5 典型案例分析与研究 |
| 5.1 案例分析与研究的目的 |
| 5.2 项目介绍 |
| 5.2.1 项目位置与区位条件 |
| 5.2.2 估价对象权益状况 |
| 5.2.3 估价对象的抵押范围 |
| 5.2.4 评估对象的完工状况 |
| 5.3 A项目在建工程抵押评估技术报告 |
| 5.3.1 估价方法选用 |
| 5.3.2 估价测算过程 |
| 5.3.3 综合确定估价结果 |
| 5.4 案例分析总结 |
| 5.4.1 估价相关问题 |
| 5.4.2 对此评估报告做风险评价 |
| 5.4.3 风险评价结果分析 |
| 5.5 房地产抵押估价风险的防范对策 |
| 5.5.1 明确标的物的情况 |
| 5.5.2 加强对房地产市场的分析 |
| 5.5.3 加强评估人员执业水平 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 局限与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文 |
（10）商业地产收益报酬率的案例推理分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 论文的内容及框架 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线图 |
| 2 房地产评估相关理论概述 |
| 2.1 房地产评估的概念 |
| 2.1.1 房地产评估的基本概念 |
| 2.1.2 房地产评估的原则 |
| 2.1.3 房地产价格的影响因素 |
| 2.2 房地产估价的程序 |
| 2.2.1 明确估价基本事项 |
| 2.2.2 拟定估价作业方案 |
| 2.2.3 搜集估价所需资料 |
| 2.2.4 实地查勘估价对象 |
| 2.2.5 撰写估价报告 |
| 2.3 房地产估价的主要方法 |
| 2.3.1 市场比较法 |
| 2.3.2 成本法 |
| 2.3.3 收益法 |
| 2.3.4 商业地产评估方法适用性分析 |
| 3 基于收益法的商业地产估价模型的实现 |
| 3.1 传统收益法在商业地产估价中的应用 |
| 3.1.1 收益法的估价程序 |
| 3.1.2 收益法的主要公式 |
| 3.1.3 收益法相关参数 |
| 3.2 报酬率的确定方法 |
| 3.2.1 安全利率加风险调整值调整法 |
| 3.2.2 市场提取法 |
| 3.2.3 投资收益率排序插入法 |
| 3.2.4 投资组合法 |
| 3.3 案例推理模型在报酬率确定中的可行性分析 |
| 3.3.1 案例推理的概念 |
| 3.3.2 案例推理的应用步骤 |
| 3.3.3 案例推理在报酬率确定中的实现可能性分析 |
| 4 基于案例推理的报酬率求取模型构建 |
| 4.1 模型构建的准备 |
| 4.1.1 案例数据库信息的收集 |
| 4.1.2 案例数据库信息的提取 |
| 4.2 案例数据的语言表示 |
| 4.2.1 知识本体的概念及构建步骤 |
| 4.2.2 商业地产估价案例的知识表示 |
| 4.2.3 商业地产估价案例的知识本体的建立 |
| 4.3 基于案例推理和模糊贴近度的报酬率求取模型的建立 |
| 4.3.1 基于模糊贴近度的报酬率推理原理 |
| 4.3.2 报酬率的案例推理求解过程 |
| 4.3.3 案例分析 |
| 5 基于案例推理的报酬率求取模型的实现 |
| 5.1 基于案例推理的报酬率求取模型的结构设计 |
| 5.1.1 用户层面 |
| 5.1.2 软件设计层面 |
| 5.1.3 数据库建设层面 |
| 5.2 模型的修正及维护 |
| 5.2.1 问题数据的产生及解决方式 |
| 5.2.2 数据库的维护 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、房地产估价成本法参数研究（论文参考文献）
- [1]基于LightGBM算法的北京市二手房估价模型研究[D]. 杨灿. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]南昌市中心城区住宅用途标定地价研究[D]. 陈蕾. 江西农业大学, 2020(07)
- [3]房地产抵押评估方法的改进 ——以酒店房地产为例[D]. 杨帆. 云南财经大学, 2020(07)
- [4]房地产估价报告数据挖掘与分析[D]. 张志春. 北京化工大学, 2019(02)
- [5]基于蒙特卡罗模拟的商业地产收益法评估[D]. 杨飞燕. 青岛理工大学, 2019(02)
- [6]基于空间特征法的房地产批量估价研究 ——以西安市雁塔区为例[D]. 张銮洋. 江西财经大学, 2019(01)
- [7]S土地使用权抵押价值评估研究[D]. 李梦琼. 湖南大学, 2019(07)
- [8]基于AMPSO-BP算法和灰色模糊理论的烂尾楼再开发价值评估研究[D]. 俞键. 云南大学, 2018(01)
- [9]在建工程房地产抵押评估执业风险研究[D]. 韩虎. 贵州师范大学, 2018(06)
- [10]商业地产收益报酬率的案例推理分析研究[D]. 党英群. 西安建筑科技大学, 2017(06)