OWA算子賦權新方法及其在房地產價格預測中的應用

房地產價格評估工作是我國房地產開發(fā)事業(yè)發(fā)展過程中的重要問題,本文圍繞房地產估價工作的開展方法問題,以基于特征價格的房地產評估新方法為例,選取兩個具體角度展開了簡要論述。

房地產業(yè)是我國的支柱產業(yè),由于其有投資大、回收期長、風險大等特點,所以,其項目評估的方法是項目決策準確與否的關鍵所在。文章介紹了幾種比較新的評估方法,如系統(tǒng)科學法、數理統(tǒng)計法、實物期權法,并結合工作實際,重點分析了實物期權法,旨在為房地產項目決策提供新的理念和思路。

本文先對房地產行業(yè)的項目評價方法進行總結分類,然后結合學科角度的分類來討論了三種不同學科的評估方法,最后重點討論了風險項目投資評估新方法:rov法(實物期權法),并分析了各類方法優(yōu)劣,給出了一些建議,以期給房地產項目的評估提供科學參考。

本文運用非參數統(tǒng)計中的最小中位數二乘回歸技術和傳統(tǒng)統(tǒng)計學中的最小二乘估計,對近年來我國城鎮(zhèn)居民的可支配收入指數與我國商品房銷售價格指數的關系進行了實證分析,并通過擬合圖形來比較兩種方法的優(yōu)劣。

預扣租賃儲備金——租賃土地房地產價格評估的新方法

市場比較法在房地產估價方法中占有相當重要的地位，在房地產市場較發(fā)達的西方國家和我國南方沿海地區(qū)各大城市中被廣泛采用．研究如何提高其估價的準確性和客觀公正性對房地產估價行業(yè)具有重要的意義。本文針對市場比較法在應用過程中存在的諸如可比實例選取等問題和難點進行討論．結合房地產價格特點以及市場比較法的原理、步驟，用綜合集成賦權法對指標因素賦權，從而提高了市場比較法在應用過程中的準確性和客觀性。

房地產評估活動是市場主體決策與交易行為達成的重要環(huán)節(jié),正確有效的評估活動基于并依賴于科學合理的評估方法的運用。在系統(tǒng)梳理了房地產評估中的各類方法后,在比較和剖析傳統(tǒng)評估方法局限性的基礎上,對人工神經網絡法、特征價格法、空間分析法、模糊邏輯法及自回歸單整移動平均法(arima)等前沿評估方法及其原理進行介紹,并通過相關案例引用及實證分析揭示其應用性,力爭為客觀評價房地產價格提供有效評估工具和奠定堅實理論基礎。

房地產評估活動是市場主體決策與交易行為達成的重要環(huán)節(jié),正確有效的評估活動基于并依賴于科學合理的評估方法的運用。在系統(tǒng)梳理了房地產評估中的各類方法后,在比較和剖析傳統(tǒng)評估方法局限性的基礎上,對人工神經網絡法、特征價格法、空間分析法、模糊邏輯法及自回歸單整移動平均法(arima)等前沿評估方法及其原理進行介紹,并通過相關案例引用及實證分析揭示其應用性,力爭為客觀評價房地產價格提供有效評估工具和奠定堅實理論基礎。

特征價格法(hedonicmethod)是將房地產價格變動中的質量特征因素進行分解,以顯現出各項特征的隱含價格。并從價格的總變動中逐項剔除質量特征變動的影響,達到僅僅反映純價格變動的目的。本文通過雙重imputation過程估計缺失價格和剔除異常值的影響,解決了可比性問題,并增強了hedonic模型的穩(wěn)定性。

利用差別矩陣的差別元素的重要度的思想給出了信息系統(tǒng)屬性的重要度,然后利用該重要度給出了信息系統(tǒng)中屬性的權重,再由屬性的權重給出了將信息系統(tǒng)轉化成決策機構表的方法。在此基礎上,利用正區(qū)域的大小作為屬性選擇標準,給出決策樹的生成算法。將該算法運用到產品銷售預測過程中,獲取了一些較合理的簡潔規(guī)則。

旅游房地產業(yè)是新興的高風險行業(yè),投入和回報存在極大的不確定性.本文通過分析旅游房地產投資特征,認為傳統(tǒng)凈現值法不適合旅游房地產的投資決策.為此,引入實物期權理論,指出旅游房地產投資中的期權特征和類型.最后,列舉實例說明實物期權理論在旅游房地產投資中的實際運用.

房地產行業(yè)對于推動我國經濟的快速發(fā)展起到了不可替代的作用,但是我國的房地產行業(yè)的管理水平按照國外的一些發(fā)達國家還存在著較大差距,制約著房地產行業(yè)朝著更高的方向發(fā)展.本文針對如何實現房地產行業(yè)的創(chuàng)新管理,至于摸索出一條符合我國房地產行業(yè)科學發(fā)展的道路.

通過引用模糊數學理論中隸屬度和貼近度等概念,對房地產的交易實例進行初步模糊數學先驗選擇,再對可比案例和待估對象進行綜合模糊評價,最后得出待估對象的價格.

針對發(fā)明問題解決理論(triz)方法與仿生學的優(yōu)缺點,提出基于triz與仿生學相結合的仿生創(chuàng)新設計方法。采用該方法,針對傳統(tǒng)止回閥如球形止回閥、對夾式止回閥等流阻系數大的缺點,設計出一種新型的金字塔型多瓣止回閥,當流體正向流動時,閥瓣打開并位于流道側面;當流體回流時,閥瓣關閉處于斜立狀態(tài),因此可以有效地減少閥瓣開關行程,并減小對流體的阻力與作用時間,降低了流阻系數。實驗證明:該止回閥閥門的流通能力很強,能起到一定的節(jié)能作用。

[碩士]特征價格理論在房地產價格指數編制中的應用——【學位年度】2007　　【摘要】　　房地產價格指數是反映不同時期房地產市場價格水平的變化趨勢和程度的相對數量指標，是所謂的“純價格指數”。即價格指數只反映由市場供求變化和貨幣購買力所引起的價格...

組合預測理論與建模技術對于信息不完備的復雜經濟系統(tǒng)有一定的實用性,鑒于房地產價格的復雜性和非線性的特征,利用成都房地產價格的歷史數據,分別采用改進的灰色預測模型、rbf神經網絡模型建立了成都房地產價格的單項預測模型,并對單項預測模型的優(yōu)缺點進行了比較分析。采用標準差法進行權重分配,將兩個模型進行組合,建立了成都房地產價格的組合預測模型。運用該模型對成都未來5年的房地產價格進行了預測。

灰色預測法是一種對含有不確定性因素的系統(tǒng)進行預測的方法。應用灰色預測理論的基本原理,建立灰色預測模型的過程及求解方法,并以2001—2006年江蘇省的平均房地產價格為統(tǒng)計資料,運用gm(1,1)模型進行預測,取得了較好的預測效果。

要對非線性趨勢房地產價格指數進行預測,就必須利用模擬非線性的模型,采用bp人工神經網絡的改進算法,建立了基于bp神經網絡的房地產價格指數預測模型。結果表明:該模型預測精度較高,能較好地反映房地產價格指數內在變化規(guī)律。

隨著房地產價格指數的作用充分顯現,探求預測房地產價格指數的有效方法是需深入研究的方向。該文以中房上海住宅價格指數為例,首先對房地產價格指數序列性質進行分析,表明房地產價格指數是具有非線性特征的非平穩(wěn)時間序列。采用小波神經網絡對房地產價格指數進行預測,并將預測結果與指數平滑法和rbf神經網絡預測做了對比。采用matlab對擬合和預測過程進行仿真。結果指標表明,在大樣本數據的情況下,采用小波神經網絡對房地產指數進行預測能夠獲得較好的效果。

本文簡要介紹了灰色預測方法ｇｍ（１．１）模型的構造與模型檢驗。利用１９９８年１～６月中國房地產北京指數建立了北京市房地產價格指數預測模型。經模型檢驗，該模型預測，精度等級為一級，預測模型可靠。

文章首次提出一種與adf檢驗相結合的更加簡便易行的長記憶性判斷方法。給出了一套將長記憶參數d的初估計與近似極大似然估計相結合,將時間序列長記憶分析與短記憶分析相結合的系統(tǒng)性的建模思路。利用中國房地產價格指數,進行了時間序列長記憶性判斷以及arfima建模的實證研究,并證明了該模型與其它模型相比較所體現的優(yōu)越性。

巖體加固新方法應用——巖體的灌漿、地下水排水和錨固，統(tǒng)稱其為巖體加固?！　〗涍^工程加固的巖體，統(tǒng)稱為工程巖體?！　〗涍^內外動力作用后的天然巖體內，形成了許多結構面，以致于常不能滿足工程要求，使用優(yōu)選孔向、孔口間距和孔排距的巖體加固新方法，對...