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基于BP神经网络的房地产价格评估研究

基于BP神经网络的房地产价格评估研究
—以南安市为例

摘要
随着我国住房福利制度的取消和住房分配货币化的实行，房地产市场日趋活跃，
房地产业已成为国民经济的重要组成部分，而与之相关的房地产估价业务应运而
生，并迅速发展壮大，在推动房地产价格正常化，保障房地产公平交易，建立健
康的房地产市场体系和公正合理的交易秩序中扮演着越来越重要的角色。我国房
地产估价方法的研究和应用尚处于探索阶段，现行的估价方法注重经验和艺术，
而很少建立数学模型进行定量化评估，因而寻找一种科学、合理的定量评估方法
具有重要的现实意义和理论意义。
根据房地产估价的特点，在前人研究的基础上，借助神经网络极强的非线性动态
处理问题的能力，将其引入房地产价格评估领域，创建了基于神经网络的房地产
价格评估模型，利用神经网络超强的自学习能力，从大量成交案例中发现并掌握
房地产影响因素与其成交价格之间复杂的客观规律。在神经网络房地产估价模型
的实现中，借助MATLAB神经网络工具箱提供的各功能函数，对应用于房地产估
价的BP网络和RBF网络进行设计并优化，城北租房用市场调研得到的真实成交
案例对网络进行训练和验证，两种网络模型都得到了较好的预测结果，在对训练
和验证结果分析的基础上，对两种神经网络估价模型进行了对比分析，指出了两
种网络各自的优缺点以及改进措施。最后，在将神经网络引入房地产价格评估领
域思路的基础上，提出了创建房地产价格评估系统，开发专业的可视化软件，提
高估价工作效率、降低估价成本，以更好地为房地产开发、经营和管理服务。

关键词：房地产估价，BP神经网络，价格评估模型，MATLAB评估应用

一、主要介绍工业、商住房地产特征及其价格特征，分析其价格的主要影响因素。

（一）、房地产价格的形成及其特征
1、房地产价格的形成
房地产价格是房地产经济中的一个核心问题，它关系到房地产所有权和使用
权在经济上的实现，房地产市场运行秩序和房地产资源的优化配置。它是指在开

发、建设、经营房地产过程中，所耗费的全部社会必要劳动形成的价值与土地所
有权价格综合的货币表现。从房地产估价的角度研究房地产价格，可定义为:房
地产价格是和平的获得他人的房地产所必须付出的代价，通常使用货币来表示，
但也可以用实物、劳务等其他方式偿付。这主要是从现象上把握房地产价格的“数
量，房地产之所以具有价格，是由房地产的效用、房地产的相对稀缺以及对房地
产的有效需求共同作用而形成的。在现实生活中，交易对象和时间的不同，房地
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产价格呈现不同的变化，都是由于这三者的程度不同及其变化而引起的。
2、房地产价格的特征
房地产是一种极其复杂的商品，因此，房地产价格除与其他一般商品价格都具有
以货币形式表示价值、都受供求关系影响制约、质优价高等共性外，还有一般商
品价格所不具有的特性。
2.1、房地产价格具有明显的区位性。
房地产价格受房地产所处地理位置的影响很大，沿海和内地、南方和北方、城市
和农村、大都市和小城镇，他们所处的土地条件、环境气候、基础设施以及经济
发展水平等方面的不同，房地产价格在市场上表现为同质量而不同价格的区域特
性，即使在同一城市内部，建筑结构、使用性质完全相同的房屋，只是由于建筑
地段的差异，其价格也往往有很大的差别。
2.2.房地产价格实质上是关于房地产权属利益的价格。
由于房地产的自然地理位置的不可移动性，因此在房地产的交易中只是房地产权
属的转移。山房地产转移的权属利益不同，价格也就不同，如:所有权价格、使
用权价格、租赁权价格等。
2.3.房地产价格既有交换价格，也有使用代价的租金。
房地产由于价值量大，寿命长，出现了买卖和租赁两种交易方式，因此房地产同
时有两个价格，一是其本身有一个价格，经济学上称为源泉价格，即这里的交换
代价的价格;另一个是使用它一定时间的价格，经济学上成为服务价格，即这里
的使用代价的租金。
2.4.房地产价格通常是个别形成，容易受交易者的个别因素的影响。
首先是由土地位置的差异决定的每一块土地的位置、地形、环境等因素千差万别，
因而价格也会出现差异。其次房地产的独一无二性使房地产价格一般随着交易的
需要而个别形成，并容易受买卖双方的个别因素(如偏好、讨价还价能力、感情
冲动等)的影响。
2.5.房地产价格具有趋升性。
即房地产商品的增值性。这是从房地产价格变化的总体趋势来说的，是呈“螺旋
形”的，也就是说，房地产价格的上升不是直线性的，而是“波动”的。
（二）房地产价格的影响因素分析
房地产价格的高低是由众多影响因素综