导读:本文包含了价格评估模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:房价评估,HEDONIC模型,随机森林,神经网络
价格评估模型论文文献综述
陈万成,戴浩然,金映含[1]（2019）在《基于数据挖掘方法的HEDONIC房屋价格评估模型——以美国城市西雅图为例》一文中研究指出【目的】依据HEDONIC理论,利用不同类型特征构建商品房价格评估模型,为房屋价格评估工作提供一个效率更高、成本更低、准确性更高的解决方案。【方法】利用空间分析方法,对预处理后的数据构造并选取重要特征,基于随机森林、神经网络以及KNN建立融合模型。【结果】分析西雅图2014年至2015年商品房价格评估结果可以得出:该模型明显优于线性HEDONIC模型,准确度提升11.20%,较为可靠。【局限】选取样本数据时,时间截面并不完全一致,导致模型存在潜在缺陷;由于市场环境不同等多种因素,将该模型运用于中国房屋价格的评估可能会存在偏差。【结论】本文提出的融合模型是一种较为可靠的房屋价格评估模型。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2019年05期）
陈言凤[2]（2019）在《基于Hedonic模型的二手房价格评估系统的设计与实现》一文中研究指出伴随着二手房交易市场的蓬勃发展,对二手房估价业务的关注度也越来越高。当前国内外对智能的二手房估价系统的研究不多,传统估价方法过于依赖房产评估人员的主观经验,缺少切实的评估依据,也很少建立合适的数学模型来定量评估房产价格。因此,我们引入了能将二手房的各种客观条件作为估价因素,带入Hedonic模型,建立二手房估价系统来解决这些问题。本文介绍了房产估价和Hedonic模型的国内外发展现状,在比较了叁种常用的房产估价方法后,结合了二手房估价特点,选择市场法作为二手房价格评估的基础,之后对Hedonic模型进行了简单介绍,从影响二手房价特征因素的方面入手,将住宅特征划分为区位特征、建筑特征、邻里特征叁大类,在这基础上进行细分,初步选出了12个特征变量和其量化标准,并对Hedonic模型的线性函数形式、线性-对数函数形式、半对数函数形式和对数函数形式等四种不同形式的模型进行检验,结果表明半对数函数形式的Hedonic模型和数据的拟合性最好,然后对已经量化好的12个特征回归系数显着性t进行检验,得到评估模型的回归系数,建立二手房估价Hedonic模型。在确定了二手房价格评估模型的基础上,分析了系统的功能需求、非功能需求和系统业务流程,采用C#作为开发语言,前端框架使用Ext.JS,数据库使用SQL Server,结合ECharts等多种技术,根据系统体系结构和业务流程,设计并实现了基于Hedonic模型的二手房价格评估系统。本系统包括了系统管理、估价基础信息、房源信息采集、房源价格评估、房价影响因素分析等五个功能模块。本文对系统的需求分析、系统设计、数据库设计以及系统功能操作等方面进行了设计和实现,还对系统的运行情况进行测试,最后对本系统中存在的问题进行总结并对系统进一步扩展做出了自己的展望。(本文来源于《安徽工业大学》期刊2019-04-10）
孙延[3]（2018）在《基于价格评估模型的旧机动车交易服务系统构建》一文中研究指出针对当前旧机动车市场在价格评估方面缺乏客观和科学性,结合当前旧机动车车辆评估的相关方法,提出一种基于C/S的专业旧机动车价格评估系统。结合系统的功能需求,将系统功能模块分为车辆评估、评估指标管理、系统管理、基本信息管理等模块,然后采用C/S架构对系统架构进行整体搭建;为提高旧机动车评估的客观性,从车身外观、发动机舱、启动项目、路试情况、车辆底盘、驾驶舱等角度对机动车进行综合评估,然后通过重置成本法对机动车价格进行计算;根据以上的功能,对数据库的E-R关系图进行构建,并通过开发环境搭建,给出了部分车辆评估等开发界面,从而验证了该系统在旧机动车价格评估方面的可行性。(本文来源于《信息技术》期刊2018年12期）
张远森[4]（2018）在《基于神经网络的二手车价格评估模型》一文中研究指出随着我国汽车市场的发展,汽车保有量不断增加。个体消费观念的转变也让购买使用二手车的行为逐步被消费者接受,二手车市场也随之更加繁荣。然而由于没有一个科学的二手车价格评估体系,影响了二手车产业链的健康发展。为了使得二手车电商、车辆制造企业以及金融机构进行快速准确的给二手车定价、评估资产风险、制定营销补贴政策,迫切需求一种更科学更准确的估价模型。本文首先介绍了当前国内外二手车市场的背景,并确定了全文的研究路线。通过对当前二手车市场价格评估研究以及所常用方法进行分析,最终采用了人工神经网络来建立二手车估价模型。本文从宏观和微观两个角度分析二手车价格的影响因素。宏观角度分为政策因素、社会因素、经济因素、技术因素四个方面分析对二手车价格的影响。微观角度主要从车辆本身的属性,即车型参数、车况因素、区域因素分析对二手车价格的影响。本着数据可得且能够反映影响因素的原则,最终选取了十二个数据字段作为二手车价格评估模型的输入数据。相关的原始数据基于二手车B2C电商车王认证二手超市网站的二手车交易数据,同时采用中汽中心的汽车车型参数数据和保有量数据对其进行补充。之后采用人工神经网络方法进行建模,完成模拟训练,输出结果。而后又基于多元线性回归方法进行二手车价格评估方法的建模。由于人工神经网络方法能够很好的解决非线性问题,二手车价格预测问题中输入的数据维度又较高,最终人工神经网络模型相较多元线性回归模型得到了更好精度的输出结果。本文基于人工神经网络方法建立了良好的二手车价格预测模型,为二手车市场交易提供一个很好的价格指导,为规范二手车市场、保护消费者权益贡献了力量。(本文来源于《天津大学》期刊2018-04-01）
陈胜,关蓉,牛春丽[5]（2018）在《基于广告文本诉求特征提取的住宅价格评估模型》一文中研究指出广告文本的诉求信息是商品住宅价格的重要影响因素,通过文本挖掘对非结构化的广告文本内容开展诉求特征提取,可为住宅价格评估提供新的研究途径和方法。以西安市二手房的抽样数据为例,利用文本挖掘技术对商品住宅广告文本中的诉求特征进行提取,采用线性回归以及回归树、Bagging、随机森林、Boosting等四种机器学习方法,构建商品住宅价格评估模型,通过交叉验证技术开展模型评价。基于文本挖掘提取了住宅广告中所包含的交通、区位、户型、家装、价格、车位、产权等七方面诉求特征,结合机器学习模型可以获得更有效的商品住宅价格评估模型。(本文来源于《统计与管理》期刊2018年03期）
陈凯,旷世芳,宋青[6]（2017）在《基础设施及公益性建设项目征地补偿价格评估模型研究》一文中研究指出如何评估征地补偿价格的合理性,一直是国家相关部门制定政策和学者研究征地管理制度的关注点,也是投资建设单位及造价管理部门的重要课题。本文基于政府统一年产值补偿标准,借鉴市场比较法、收益还原法、净现值法进行多途径测算征地补偿价格,引入弹性系数和风险系数,构建征地补偿价格评估模型。以电力基础设施建设中的变电站征地项目说明模型建立方法,并对模型进行应用实证。构建的评估模型使征地补偿的刚性标准与弹性标准相结合,可为征地工作中有效的兼顾公平与效率提供途径,为征地补偿费用的编制、审核及评估提供计价及评审依据。(本文来源于《工程造价管理》期刊2017年06期）
高攀[7]（2017）在《人工神经网络模型在住宅类二手房价格评估中的应用研究》一文中研究指出改革开放以来,我国经济高速发展,取得了令人瞩目的成就,而房地产业在国民经济中所扮演的角色尤为重要。与此同时,房地产估价业务也应运而生,并且迅速发展壮大,在促进房地产交易价格正常化,保障房地产业公平交易,建立有序的房地产市场和维护公平合理的交易秩序等方面发挥着重要作用。我国在房地产价格评估方面的研究和应用目前尚且处于探索阶段,而现行的传统估价方法过于依赖评估人员的主观经验,缺少准确的评估依据,也很少建立数学模型对房价进行定量评估,因而寻找一种更为科学、合理的定量评估方法对于促进房地产业的发展具有重要的理论意义和现实意义。本文试图利用人工神经网络学习能力和非线性映射能力较强的特点,将神经网络模型引入到二手房价格评估过程中,建立适用于重庆市巴南区的二手房价格评估神经网络模型,以期能够简化程序,提高评估结果的准确性,促进房地产估价行业的发展。本文首先在阅读大量文献的基础上对二手房价格影响因素及现有传统评估方法进行了梳理,分析了一般因素、区域因素和个别因素等叁类影响房地产价格的因素,并介绍了比较法、成本法以及收益法的相关理论基础及各种方法的优缺点。其次,介绍了人工神经网络相关理论基础,神经网络模型的含义、操作方法、优势分析以及不足和改进,并结合人工神经网络的特性将其引入到二手房价格评估过程中。最后,通过对重庆市房地产行业发展现状的分析,建立了重庆市二手房价格评估指标体系,通过收集重庆市巴南区近期二手房交易实例及相关资料,建立了二手房估价神经网络模型,并运用Matlab软件进行模型估价和检验进行实证分析,将通过检验的神经网络模型和传统估价方法分别对同一套二手住宅进行评估,验证了人工神经网络模型在二手房价格评估中的有效性。(本文来源于《重庆理工大学》期刊2017-03-24）
章光东,陈家庚,魏俊奎[8]（2016）在《电网废旧物资价格评估机制及估值模型》一文中研究指出废旧物资价格评估对国家电网公司电子商务平台集中竞价处置至关重要。在分析废旧物资估值特点的基础上,基于相关性分析、回归预测法、主成分分析法和时间序列分析,提出废旧物资评估价格机制和叁种估值模型,并通过真实交易数据的案例来检验模型的应用效果,实验表明叁种模型的评估效果优于传统方法,具有较高的应用价值。(本文来源于《价格月刊》期刊2016年08期）
高园,郭彦颖,田国锋,田文苓,及凤云[9]（2015）在《基于特征价格模型的沧州市二手房价格评估》一文中研究指出本文运用特征价格模型,以沧州市二手房为研究对象,调查收集沧州市主城区二手房交易数据,运用SPSS19.0软件对调查数据进行分析,得出影响二手房价格的特征变量数据,构建沧州市二手房价格估价模型。(本文来源于《中国市场》期刊2015年35期）
郭庆瑶[10]（2015）在《哈尔滨市住宅房地产交易价格评估模型研究》一文中研究指出从2010年至今,越来越多的数据证实了住宅房地产这种特殊商品,在交易过程中的价格是不断攀升的,大量房地产市场价值的评估有赖于一个便捷有效、客观公正的批量评估技术,为了惠及民生保障房地产市场健康有序、稳定持续的发展,中国政府准备效仿西方国家的评估实践,准确可靠地计算出住宅房地产的交易价值,由此对交易过程中的房屋征收房产税；于是,2011年国务院、国家税务总局(以下简称国家税总)发布文件决定针对住宅房地产交易价格进行测算并征收房产税,上海、重庆两地被划为试点并率先开始对住宅类房地产征收房产税。以上房地产税的征收依据都是按照住宅房地产的评估值作为征收依据的,这将会产生大量对应税住宅房地产的评估需求,然而,对每一个住宅房地产进行单独评估,虽然考虑到了住宅的个性化需求,但耗时费力,成本极高,得不偿失。于是在这种背景下,全国范围内运用批量评估对房地产交易价值进行评估势在必行。在中国中等城市占据大多数,因此选取具有代表性的中等城市哈尔滨市为例研究房地产税基批量评估。哈尔滨市在这方面的鲜有涉猎,此项研究极大地丰富中国在此类地区理论上的研究。在实践上,一方面,能够为哈尔滨市的住宅类房地产交易价格的计算提供思路,为黑龙江省中等城市提供借鉴意义。另一方面,对房地产税基批量评估的研究,解决税基评估问题,有利于提高税基评估的效率,减少偷税情况的发生并推动我国房地产税收改革。鉴于批量评估系统对哈尔滨市房地产交易价格的测算、房产税税基的评估的重要作用,论文从房地产估值方面入手,通过梳理国内外文献和实践成果,将研究重点放在了价值评估模型的建立上,这也是批量评估系统的关键技术部分,论文搜集整理评估模型所需要的住宅房地产价格影响因素的特征数据和实际交易数据,构建了适合哈尔滨市住宅房地产交易价格的特征价格模型,并对模型进行了检验和校准,同时也进行了房地产特殊因素的调整,不断对模型进行修正与完善,论文提出了行政、技术、争议处理方面的保障措施,以确保该特征价格模型可以在整个系统中顺利应用。(本文来源于《哈尔滨商业大学》期刊2015-05-07）
价格评估模型论文开题报告
（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：
伴随着二手房交易市场的蓬勃发展,对二手房估价业务的关注度也越来越高。当前国内外对智能的二手房估价系统的研究不多,传统估价方法过于依赖房产评估人员的主观经验,缺少切实的评估依据,也很少建立合适的数学模型来定量评估房产价格。因此,我们引入了能将二手房的各种客观条件作为估价因素,带入Hedonic模型,建立二手房估价系统来解决这些问题。本文介绍了房产估价和Hedonic模型的国内外发展现状,在比较了叁种常用的房产估价方法后,结合了二手房估价特点,选择市场法作为二手房价格评估的基础,之后对Hedonic模型进行了简单介绍,从影响二手房价特征因素的方面入手,将住宅特征划分为区位特征、建筑特征、邻里特征叁大类,在这基础上进行细分,初步选出了12个特征变量和其量化标准,并对Hedonic模型的线性函数形式、线性-对数函数形式、半对数函数形式和对数函数形式等四种不同形式的模型进行检验,结果表明半对数函数形式的Hedonic模型和数据的拟合性最好,然后对已经量化好的12个特征回归系数显着性t进行检验,得到评估模型的回归系数,建立二手房估价Hedonic模型。在确定了二手房价格评估模型的基础上,分析了系统的功能需求、非功能需求和系统业务流程,采用C#作为开发语言,前端框架使用Ext.JS,数据库使用SQL Server,结合ECharts等多种技术,根据系统体系结构和业务流程,设计并实现了基于Hedonic模型的二手房价格评估系统。本系统包括了系统管理、估价基础信息、房源信息采集、房源价格评估、房价影响因素分析等五个功能模块。本文对系统的需求分析、系统设计、数据库设计以及系统功能操作等方面进行了设计和实现,还对系统的运行情况进行测试,最后对本系统中存在的问题进行总结并对系统进一步扩展做出了自己的展望。
（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。
价格评估模型论文参考文献
[1].陈万成,戴浩然,金映含.基于数据挖掘方法的HEDONIC房屋价格评估模型——以美国城市西雅图为例[J].数据分析与知识发现.2019
[2].陈言凤.基于Hedonic模型的二手房价格评估系统的设计与实现[D].安徽工业大学.2019
[3].孙延.基于价格评估模型的旧机动车交易服务系统构建[J].信息技术.2018
[4].张远森.基于神经网络的二手车价格评估模型[D].天津大学.2018
[5].陈胜,关蓉,牛春丽.基于广告文本诉求特征提取的住宅价格评估模型[J].统计与管理.2018
[6].陈凯,旷世芳,宋青.基础设施及公益性建设项目征地补偿价格评估模型研究[J].工程造价管理.2017
[7].高攀.人工神经网络模型在住宅类二手房价格评估中的应用研究[D].重庆理工大学.2017
[8].章光东,陈家庚,魏俊奎.电网废旧物资价格评估机制及估值模型[J].价格月刊.2016
[9].高园,郭彦颖,田国锋,田文苓,及凤云.基于特征价格模型的沧州市二手房价格评估[J].中国市场.2015
[10].郭庆瑶.哈尔滨市住宅房地产交易价格评估模型研究[D].哈尔滨商业大学.2015