基于大數(shù)據(jù)的住宅自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)的構(gòu)建

1、基于大數(shù)據(jù)的住宅自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)的構(gòu)建侯純濤 徐萍萍【摘要】本文提出了基于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持下，以住宅小區(qū)為評(píng)估單位，批量實(shí)現(xiàn)住宅房屋自動(dòng)評(píng)估的思路和數(shù)學(xué)模型，同時(shí)對(duì)模型中的常用評(píng)估參數(shù)的實(shí)現(xiàn)提出了見(jiàn)解，最后對(duì)自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)的功能架構(gòu)做了初步的探究?！娟P(guān)鍵字】大數(shù)據(jù)；住宅；自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)一、引言21世紀(jì)以來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，人類迎來(lái)一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。在此背景下，大數(shù)據(jù)（Big Data）及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）等相關(guān)概念也應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)在各個(gè)領(lǐng)域都開(kāi)啟了一場(chǎng)革命，已成為各行業(yè)轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動(dòng)力。在中國(guó)著名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)家馬云看來(lái)，“未來(lái)最大的能源是數(shù)據(jù)”， “未來(lái)

2、30年大數(shù)據(jù)將重新定義變革和行業(yè)”房地產(chǎn)估價(jià)行業(yè)是一個(gè)與數(shù)據(jù)息息相關(guān)的行業(yè)。從評(píng)估技術(shù)的角度來(lái)看，無(wú)論是房地產(chǎn)市場(chǎng)的分析，還是估價(jià)中選用交易案例、資本化率的確定等，均離不開(kāi)大數(shù)據(jù)的支持。目前，由于商品房交易市場(chǎng)的活躍，海量的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)交互共享，房地產(chǎn)交易中心及房地產(chǎn)中介機(jī)構(gòu)中每天也產(chǎn)生大量的交易數(shù)據(jù)和掛牌數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)生為房地產(chǎn)估價(jià)的大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供了較為成熟的條件。在眾多的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)中，又以住宅相關(guān)數(shù)據(jù)最多。故而筆者從住宅評(píng)估為切入點(diǎn)，探討大數(shù)據(jù)在實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)中的應(yīng)用。房地產(chǎn)自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)是在大數(shù)據(jù)的支持下，脫離人工干預(yù)的或者只有少量人工干預(yù)的，實(shí)現(xiàn)批量的、精確的、

3、自動(dòng)的估價(jià)系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)的發(fā)展已經(jīng)為房地產(chǎn)自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)提供了可能。自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)在金融、稅務(wù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。二、基本思路和數(shù)學(xué)模型傳統(tǒng)的估價(jià)程序，包括受理估價(jià)委托、搜集估價(jià)所需資料、選用估價(jià)方法進(jìn)行測(cè)算、撰寫估價(jià)報(bào)告等主要過(guò)程，這種方式需要估價(jià)師對(duì)估價(jià)過(guò)程的各細(xì)節(jié)進(jìn)行完全的掌控，從估價(jià)案例的選取，到評(píng)估參數(shù)的確定，都需要估價(jià)師親自確定，這種精細(xì)化、小作坊式的作業(yè)方式難以適用于自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)的快速、自動(dòng)、批量計(jì)算的要求。目前，由于住宅交易市場(chǎng)的活躍，互聯(lián)網(wǎng)上與交易中心存在大量的可利用的房屋價(jià)格交易數(shù)據(jù)。對(duì)這些交易數(shù)據(jù)有目的的搜集、分析，提取主要的評(píng)估參數(shù)，簡(jiǎn)化評(píng)估過(guò)程，輔助計(jì)算機(jī)編程技

4、術(shù)，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化評(píng)估。在大數(shù)據(jù)的支持下，可以以住宅小區(qū)為基本單位，吸取傳統(tǒng)評(píng)估方法中的比較和基準(zhǔn)價(jià)格調(diào)整的思想，簡(jiǎn)化評(píng)估過(guò)程，以小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格為基礎(chǔ)，經(jīng)過(guò)因素調(diào)整得到小區(qū)內(nèi)各房屋的價(jià)格。用數(shù)學(xué)公式表示為：上述公式中：-待估房屋的價(jià)格 -小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格 -區(qū)位因素修正 -個(gè)別因素修正 -時(shí)間修正系數(shù)分別為區(qū)位因素和個(gè)別因素修正系數(shù)，假設(shè)有n個(gè)區(qū)位修正系數(shù)，修正值分別為，采用累積的方式，則。同理，假設(shè)有m個(gè)個(gè)別因素修正系數(shù)，修正值分別為，則。如前文分析，住宅小區(qū)內(nèi)房屋價(jià)格的評(píng)估簡(jiǎn)化為小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格P、區(qū)位因素修正、個(gè)別因素修正、時(shí)間修正系數(shù)四個(gè)因素的確定過(guò)程，而這四個(gè)修正因素的確定，可以在大數(shù)據(jù)的支持

5、下，采用回歸分析等數(shù)學(xué)方法得到，下文將詳細(xì)論述。三、小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格（一）、內(nèi)涵所謂“小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格”，是指在住宅小區(qū)中，選取某一“條件居中”的房屋在價(jià)值時(shí)點(diǎn)的市場(chǎng)價(jià)格。它是其他房屋評(píng)估時(shí)的參考價(jià)格，一般選擇住宅小區(qū)中居中位置的樓棟居中樓層的房屋。小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格，對(duì)于不同的建筑類別，選擇的樓層不同。如多層住宅小區(qū)，一般選擇2層-4層的房屋；對(duì)于高層建筑（共N層），選擇N/2或N/2+1的房屋。對(duì)于有多種建筑類別的小區(qū)，如多層和高層樓房混搭的住宅小區(qū)，也可以定義兩個(gè)基準(zhǔn)價(jià)格，分別對(duì)應(yīng)多層樓房和高層樓房。圖1 某典型住宅小區(qū)例如所示的某典型住宅小區(qū)，該小區(qū)由編號(hào)AI 9棟多層建筑組成，可選擇位置居中的樓棟

6、E的3層房屋的價(jià)格作為小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格。（二）、小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格的確定小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格的確定一般有如下兩種方法。（1）通過(guò)近期該小區(qū)大量的成交案例或掛牌案例統(tǒng)計(jì)分析得到。根據(jù)小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格的定義，小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格是小區(qū)內(nèi)“條件居中”的房屋在價(jià)值時(shí)點(diǎn)的市場(chǎng)價(jià)格。所以可以近似的認(rèn)為通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析得到小區(qū)平均價(jià)格等于小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格。需要特別說(shuō)明的是，如果采用的案例是掛牌案例，其價(jià)格一般會(huì)偏高，需要估價(jià)師對(duì)最終的結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。如圖2所示，為某小區(qū)2016年1月至3月成交價(jià)格散點(diǎn)圖，其趨勢(shì)線是一條近似水平的直線，故可認(rèn)為這一段時(shí)間小區(qū)的成交價(jià)格是平穩(wěn)的，可以將這些案例的平均價(jià)格作為小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格。圖2 某住宅小區(qū)3個(gè)月成交價(jià)格

7、散點(diǎn)圖（2）通過(guò)估價(jià)師評(píng)估得到。對(duì)于一些成交較少或者市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)較大的住宅小區(qū)，其基準(zhǔn)價(jià)格需要評(píng)估師評(píng)估得到，數(shù)學(xué)方法可以作為輔助驗(yàn)證的手段。四、區(qū)位修正因素和個(gè)別修正因素由于本系統(tǒng)的評(píng)估模型是以小區(qū)為基本單位，故而可以最大限度的減少房屋價(jià)格的修正因素。需要特別考慮的一些區(qū)位和個(gè)別因素修正如下表：表1 小區(qū)因素修正舉例修正因素備注區(qū)位因素臨路臨景觀如河流、假山等其他如便利店、垃圾站、高壓線等因素造成房產(chǎn)價(jià)值的增減個(gè)別因素建成年代樓層朝向戶型建筑面積其他其他可能的加分項(xiàng)、減分項(xiàng)確定修正因素后，需對(duì)因素指標(biāo)進(jìn)行量化，以構(gòu)建修正體系。區(qū)位修正因素量化。由于以小區(qū)為評(píng)估基本單位，基準(zhǔn)房屋為同小區(qū)的房屋

8、，房屋區(qū)位因素的差異在整體上體現(xiàn)為樓棟之間的差異。因此區(qū)位修正因素的量化有兩種思路。一是按照表一的示例分項(xiàng)目編制修正體系，對(duì)各修正因素分別專家打分，確定最終的修正值；二是整體求取修正系數(shù)，表現(xiàn)為“樓棟比價(jià)關(guān)系”。樓棟比價(jià)關(guān)系的獲得也有兩種方法。一是數(shù)據(jù)分析法。這種方法是利用小區(qū)的歷史成交數(shù)據(jù)，通過(guò)回歸分析的方法，得到棟與棟之間的比價(jià)關(guān)系。二是Delphi打分法。即通過(guò)數(shù)個(gè)資深評(píng)估師打分得到比價(jià)關(guān)系。最終得到的成果如下圖所示（以基準(zhǔn)樓棟的系數(shù)為1）。圖3 區(qū)位修正因素（樓棟比價(jià)關(guān)系）個(gè)別修正因素量化：樓層、朝向等個(gè)別修正因素的獲得也有兩種方法。例如樓層修正系數(shù)的量化。一是通過(guò)歷史成交數(shù)據(jù)回歸分析

9、獲得（如圖4）。采用這種方法，一般選擇交易時(shí)間較集中的一手房成交數(shù)據(jù)。二是參考當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)部門公布的修正系數(shù)（如表2）的參考值，或者專家打分得到。圖4 某住宅小區(qū)樓層和成交價(jià)格的回歸關(guān)系表2 某部門公布的樓層修正系數(shù)（ 多層住宅）總層數(shù)層次一二三四五六七10%0%0%0%0%0%0%22%2%2%2%2%2%31%4%4%4%4%4-1%4%4%4%5-2%2%2%6-3%0%7-4%五、時(shí)間修正系數(shù)經(jīng)過(guò)上述步驟，已建立房地產(chǎn)價(jià)值與各修正因素之間的函數(shù)關(guān)系。時(shí)間修正系數(shù)是從縱向調(diào)整房地產(chǎn)價(jià)格的手段。時(shí)間修正系數(shù)的量化，一方面可以直接參考當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)價(jià)格研究部門定期公布的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，例如上海二手房

10、指數(shù)辦公室（/）定期公布的上海二手房指數(shù)報(bào)告。也可以以小區(qū)為單位，通過(guò)計(jì)算機(jī)分析各時(shí)點(diǎn)的房屋成交案例獲得比價(jià)關(guān)系。六、功能架構(gòu)從系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的角度來(lái)看，住宅自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)的功能架構(gòu)應(yīng)分為四個(gè)層次（圖5）。首先是數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)庫(kù)建庫(kù)是整個(gè)系統(tǒng)的核心部分。數(shù)據(jù)的搜集與整理也是系統(tǒng)運(yùn)行的日常工作。房地產(chǎn)成交數(shù)據(jù)的來(lái)源有多個(gè)途徑，可以使用爬蟲(chóng)軟件從網(wǎng)絡(luò)抓取大量的屬性數(shù)據(jù)和掛牌信息，也可以來(lái)自房地產(chǎn)中介機(jī)構(gòu)及房地產(chǎn)交易中心的共享。原始的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)必要的處理后，構(gòu)成系統(tǒng)的底層核心數(shù)據(jù)庫(kù)。其次是計(jì)算層。計(jì)算層的主要任務(wù)是構(gòu)建數(shù)學(xué)模型，對(duì)底層數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、測(cè)算，得到小區(qū)基準(zhǔn)價(jià)格、修正因素和修正值以及必要的成果校驗(yàn)。再次

11、是基本應(yīng)用層。這一層次是向客戶展示系統(tǒng)功能的部分。是后臺(tái)數(shù)據(jù)的前端體現(xiàn)。應(yīng)包括基本的信息展示、自動(dòng)估價(jià)以及房地產(chǎn)價(jià)格趨勢(shì)分析的功能。最后是功能拓展層。對(duì)于一些有特殊功能需求的用戶，可定制開(kāi)發(fā)符合其要求的功能，也可以與內(nèi)部OA辦公系統(tǒng)相銜接。圖5 住宅自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)功能架構(gòu)七、結(jié)語(yǔ)目前，市面上已經(jīng)有不少公司對(duì)房地產(chǎn)自動(dòng)估價(jià)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)做了有益的嘗試，也有較為成熟的產(chǎn)品出現(xiàn)，在筆者看來(lái)，房地產(chǎn)自動(dòng)估價(jià)系統(tǒng)進(jìn)一步發(fā)展仍存在諸多的難點(diǎn)：（1）國(guó)內(nèi)的房地產(chǎn)成交數(shù)據(jù)開(kāi)放程度不夠。由于國(guó)情的原因，國(guó)內(nèi)大部分的真實(shí)成交數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)交易中心及房地產(chǎn)中介手里，而這些部門的數(shù)據(jù)是不對(duì)外公開(kāi)的，評(píng)估機(jī)構(gòu)要想使用這些數(shù)據(jù)通

12、常需要通過(guò)特別的途徑。筆者建議由政府牽頭，組建市級(jí)的房地產(chǎn)成交數(shù)據(jù)庫(kù)，并有條件的共享給各大評(píng)估機(jī)構(gòu)使用，以進(jìn)一步促進(jìn)房地產(chǎn)交易市場(chǎng)的公開(kāi)化、透明化。（2）目前市面上的房地產(chǎn)自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)雖多，但對(duì)于系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，缺少一個(gè)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)估結(jié)果沒(méi)有公信力，同時(shí)也缺乏有效的監(jiān)管，無(wú)法代替評(píng)估報(bào)告的作用，系統(tǒng)的應(yīng)用受到很大的掣肘。（3）系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)維護(hù)成本較大，單個(gè)中小評(píng)估機(jī)構(gòu)難以承受。據(jù)筆者了解，有興趣開(kāi)發(fā)自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)并不在少數(shù)。但由于系統(tǒng)開(kāi)發(fā)維護(hù)成本較高，且應(yīng)用前景尚不明朗，導(dǎo)致很多中小評(píng)估機(jī)構(gòu)望而卻步。筆者認(rèn)為可以由協(xié)會(huì)牽頭，聯(lián)合中小評(píng)估機(jī)構(gòu)，采用抱團(tuán)的方式分?jǐn)偝杀尽⒖嘉墨I(xiàn)（1）馬云.在2015貴陽(yáng)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)的演講稿.EBOL HYPERLINK /poli