序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了1篇的新技術(shù)在房地產(chǎn)估價中的運用樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。

“智能化時代”以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、機器學習、人工智能、3D技術(shù)等新技術(shù)手段為主要特征，許多行業(yè)開始嘗試使用新技術(shù)，以提高行業(yè)工作效率和智能化水平。隨著“智能化時代”的到來，房地產(chǎn)估價領(lǐng)域的相關(guān)理念、技術(shù)和方法也將隨著發(fā)生實質(zhì)性變化。本文將從房地產(chǎn)估價數(shù)據(jù)獲取、房地產(chǎn)估價技術(shù)手段、房地產(chǎn)估價理論方法三個方面，總結(jié)新技術(shù)在房地產(chǎn)估價領(lǐng)域中的應用現(xiàn)狀，從而為提升我國房地產(chǎn)估價質(zhì)量和效率提供參考和借鑒。

一、房地產(chǎn)估價數(shù)據(jù)獲取

房地產(chǎn)估價涉及的數(shù)據(jù)形式多樣、內(nèi)容豐富、量大而雜，包括宏觀、一般、區(qū)域、個別因素等一系列數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)形式來看，不僅包括空間數(shù)據(jù)(與位置相關(guān)的數(shù)據(jù))，也包括屬性數(shù)據(jù)(屬性特征);從數(shù)據(jù)內(nèi)容來看，不僅包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);從數(shù)據(jù)量來看，房地產(chǎn)估價涉及到規(guī)劃、國土、建設(shè)、環(huán)境、交通、發(fā)改等政府部門數(shù)據(jù)，也涉及到房地產(chǎn)企業(yè)、中介機構(gòu)、評估咨詢公司數(shù)據(jù)。因此，對于房地產(chǎn)估價來說，海量數(shù)據(jù)獲取是首先要解決的問題。大數(shù)據(jù)是指對于無法用普通工具獲得、分析、處理和管理的數(shù)據(jù)，需要采用一種新模式來進行處理，這種模式具有種類多、速度快、容量大、價值高的特點(鄭曉俐，2016)。云計算的出現(xiàn)，實現(xiàn)了短時間內(nèi)大量數(shù)據(jù)的存儲和處理，而網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的發(fā)展，則為自動獲取網(wǎng)絡(luò)上房地產(chǎn)估價相關(guān)數(shù)據(jù)提供了方法，使獲取公開房地產(chǎn)估價數(shù)據(jù)更加高效快捷。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，聶竹青等(2016)提出了基于HBase的房地產(chǎn)評估大數(shù)據(jù)整合策略，為房地產(chǎn)評估大數(shù)據(jù)的整合提供了基本思路。

二、房地產(chǎn)估價技術(shù)手段

(一)GIS在房地產(chǎn)估價中的應用

GIS是地理信息系統(tǒng)的簡稱，隨著計算機圖形學的發(fā)展，傳統(tǒng)二維GIS已經(jīng)逐步向三維GIS轉(zhuǎn)變，利用三維GIS進行房地產(chǎn)估價將顯得更加直觀和便利。GIS在房地產(chǎn)估價中的應用主要有三個方面:一是基于GIS構(gòu)建房地產(chǎn)估價信息系統(tǒng)。目前多數(shù)房地產(chǎn)估價軟件是基于GIS進行開發(fā)，隨著WEBGIS的出現(xiàn)，楊朝暉等(2008)構(gòu)建了基于開源WEBGIS的網(wǎng)絡(luò)房地產(chǎn)估價系統(tǒng)，為房地產(chǎn)估價的信息化、可視化和自動化提供了良好平臺;二是GIS在市場比較法中的應用。市場比較法涉及到估價對象與估價案例各種因素的比較，傳統(tǒng)應用時往往以估價師的主觀經(jīng)驗判斷為依據(jù)，王秀麗等(2011)基于GIS技術(shù)進行市場比較法各因素的比較，發(fā)現(xiàn)該技術(shù)可以明顯增加評價結(jié)果的客觀性和穩(wěn)定性;三是使用GIS主題爬蟲技術(shù)對WEB端的房地產(chǎn)估價數(shù)據(jù)進行自動采集，董浩然等(2016)基于GIS主題爬蟲，實現(xiàn)了房地產(chǎn)估價的智能化評估，有效提高房地產(chǎn)估價機構(gòu)的工作效率。

(二)BIM在房地產(chǎn)估價中的應用

隨著三維技術(shù)的應用與發(fā)展，在房地產(chǎn)估價中采用BIM技術(shù)也成為可能。目前，BIM技術(shù)在房地產(chǎn)估價中主要應用于房地產(chǎn)成本法估價的改進，傳統(tǒng)方式在使用成本法估價時，主要通過外業(yè)實地踏勘，再結(jié)合估價師的經(jīng)驗進行分析，因此受估價師人為主觀影響較大。同時，傳統(tǒng)成本法估價的效率不高。如果引入BIM技術(shù)，則可以利用計算機技術(shù)實現(xiàn)建筑物工程量的精確測算，并能夠?qū)Ψ课莸恼叟f信息進行智能化管理，從而克服傳統(tǒng)方法過多依賴估價師主觀判斷和效率低下的問題。熊偉(2016)提出了基于BIM和GIS的房地產(chǎn)成本法估價方法，該方法結(jié)合了GIS技術(shù)強大的數(shù)據(jù)管理和空間分析功能及BIM技術(shù)的特點，首先評估得到區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格化的市場地價，再利用BIM技術(shù)實現(xiàn)對建筑物成本的智能計算，從而得到房地產(chǎn)價格，該方法使得成本法估價效率和精度大大改善。

三、房地產(chǎn)估價理論方法

關(guān)于房地產(chǎn)估價理論與方法，學術(shù)界主要致力于兩方面研究:一是采用新方法對傳統(tǒng)房地產(chǎn)估價方法進行改進，二是嘗試將新的數(shù)學或者統(tǒng)計學方法應用于房地產(chǎn)估價。

(一)對傳統(tǒng)房地產(chǎn)估價方法的改進

傳統(tǒng)的房地產(chǎn)估價方法主要有三種:市場比較法、收益法和成本法，這三種方法有明確的理論基礎(chǔ)作為支撐，且經(jīng)過長時間的實踐，方法體系和應用都已十分成熟。但是傳統(tǒng)評估方法亦有缺點，其應用主要針對具體個案評估，效率比較低下，智能化程度不高，且易受估價師主觀經(jīng)驗判斷影響?，F(xiàn)階段對傳統(tǒng)方法的改進主要體現(xiàn)在:(1)采用模糊數(shù)學理論。模糊數(shù)學是一種用于處理模糊性現(xiàn)象的數(shù)學理論，一是可解決部分房地產(chǎn)價格影響因素無法準確量化的問題;二是在采用GIS空間分析技術(shù)實現(xiàn)對市場案例篩選與管理的同時，可以運用模糊貼進度方法和模糊綜合評判方法實現(xiàn)房地產(chǎn)價格的計算(黃海，2009);三是在引入OWA算子對主要特征因素權(quán)重進行賦值時，結(jié)合模糊數(shù)學對傳統(tǒng)市場比較法進行改進，將有效改善評估精度(李寶強等，2016)。(2)采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法?；疑P(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計分析方法，蔡璐等(2012)利用該方法確定比較案例與待估案例的幾何形狀相似程度，通過關(guān)聯(lián)系數(shù)及關(guān)聯(lián)度的計算，對影響因素指標值進行排序，從而確定最佳的比較案例;紀蕾等(2017)采用灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)合三標度層次分析法對傳統(tǒng)市場比較法進行了改進，提高了市場比較法評估的準確性，同時，還基于灰色關(guān)聯(lián)和Shapley值賦權(quán)對房地產(chǎn)市場比較法進行改進，對比準價格進行處理，解決了房地產(chǎn)可比案例選擇的隨意性以及權(quán)重確定受人為主觀影響的問題。(3)引入熵權(quán)系數(shù)法。熵原本是熱力學概念，后來香農(nóng)通過引入信息論，熵開始在經(jīng)濟社會學領(lǐng)域廣泛應用。馬靖忠(2011)采用熵權(quán)系數(shù)法對房地產(chǎn)比較法進行改進，通過熵值確定待估案例與交易實例之間的貼進度，從而進行估價。(4)其他數(shù)學與統(tǒng)計學方法。自適應過濾法是一種時序分析預測方法，吳開微(1998)首次將該方法引入到房地產(chǎn)估價中，建立以市場比較法為基礎(chǔ)的房地產(chǎn)估價模型;VIKOＲ方法是一種模糊多準則的決策方法，為了使房地產(chǎn)市場比較法應用更加科學、方便，劉鴻雁等(2012)提出了基于VIKOＲ算法的多屬性決策方法;貝葉斯判別也是多元統(tǒng)計分析的一種方法，它根據(jù)最小風險代價或最大似然比判決，即貝葉斯準則進行判別分析，應用貝葉斯判別法，可以實現(xiàn)房地產(chǎn)交易案例的自動篩選(程越，2017)。

(二)房地產(chǎn)估價新方法的應用

近年來，隨著計算機科學技術(shù)和數(shù)學統(tǒng)計學的發(fā)展，新評估方法也在不斷出現(xiàn)，新方法運用最廣泛的便是特征價格模型，特征價格模型有一定的理論基礎(chǔ)，但該模型未考慮不同區(qū)域影響因素的差異性，忽略了區(qū)域房地產(chǎn)價格存在的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性等空間特性，評估結(jié)果的準確性尚需進一步改善。在房地產(chǎn)估價學術(shù)研究領(lǐng)域，目前出現(xiàn)的房地產(chǎn)估價新方法還有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、適應估價技術(shù)及除多元線性回歸以外的一些更加靈活的方法，如非參數(shù)回歸、地理加權(quán)回歸等。針對房地產(chǎn)估價新方法的不足，也有許多學者對其進行了改進。主要體現(xiàn)在:(1)針對傳統(tǒng)特征價格模型未考慮房地產(chǎn)價格空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性，容易出現(xiàn)模型遺漏變量或者模型變量出現(xiàn)誤設(shè)的現(xiàn)象，紀益成等(2015)在傳統(tǒng)特征價格模型的基礎(chǔ)上，提出了基于空間誤差模型的房地產(chǎn)評估模型，克服傳統(tǒng)特征價格模型未能考慮空間特性的弊端。(2)針對傳統(tǒng)適應估價技術(shù)未考慮空間位置對房地產(chǎn)價格的影響，張然等(2013)提出了一種基于空間位置分析的商業(yè)房地產(chǎn)適應性估價技術(shù)，使適應估價技術(shù)應用更加準確。(3)針對支持向量機參數(shù)不易確定、收斂速度慢等問題，于秀雪等(2013)提出了基于蟻群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機的房地產(chǎn)估價模型，用以改進支持向量機方法，使其更適用于房地產(chǎn)估價。(4)針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量樣本及容易出現(xiàn)局部最優(yōu)的問題，王晞(2013)用遺傳算法改進了傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估價方法，使模型具有更好的去噪能力，弱化了計算過程中的個別偏差對評估結(jié)果的影響。(5)針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的不足及房地產(chǎn)估價模型的非線性特征，莫連光等(2013)綜合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集和遺傳算法的優(yōu)點，提出了基于三者的房地產(chǎn)估價模型，使優(yōu)化后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具備更好的非線性處理能力及更好的仿真能力;丁鴿等(2014)在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，采用優(yōu)化后的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進行了改進，使得新方法具有更好的非線性處理能力和穩(wěn)定性，預測效果相比之前有很大提升;呂霽(2014)則基于遺傳算法，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的房地產(chǎn)評估預測模型。(6)針對一般平差模型對現(xiàn)有數(shù)據(jù)利用效率不高，且當存在不同的觀測值時，不同觀測值隨機模型是否合理將會影響模型的效果等問題，耿繼進等(2014)提出了基于方差分量估計建立房地產(chǎn)整體估價價格體系的新方法，該方法的可靠性和精確度都有很大提升。(7)GMDH是一種基于生物學進化論的演化方法，能夠根據(jù)設(shè)定規(guī)則從候選集中篩選出最優(yōu)模型，焦譽(2008)將GMDH模型應用于房地產(chǎn)估價，證明了該模型的實用性，彌補了傳統(tǒng)方法的不足。

四、結(jié)論與建議

計算機輔助批量評估技術(shù)的發(fā)展，不僅提高了評估的準確性和效率，還有效降低了評估成本，促進評估機構(gòu)不斷轉(zhuǎn)型升級(郭慶瑤，2015)。在國民經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展時期，還需要從以下方面加強新技術(shù)在房地產(chǎn)估價中的應用。

(一)加強各種新技術(shù)應用集成，整體提升房地產(chǎn)估價智能化水平

隨著人工智能的進一步發(fā)展及應用的普及，運用各種新的科學技術(shù)手段提升房地產(chǎn)估價智能化水平，從接受委托智能化到完成現(xiàn)場踏勘智能化、從房地產(chǎn)估價數(shù)據(jù)獲取的智能化到房地產(chǎn)估價模型的智能化、從評估報告生成的智能化到審核的智能化，最終實現(xiàn)房地產(chǎn)估價整體服務的智能化，是智能化時代房地產(chǎn)估價的發(fā)展趨勢，也是我國經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的必然要求。

(二)加強房地產(chǎn)估價新理論方法研究，提高房地產(chǎn)估價的準確性

各種技術(shù)手段只是輔助工具，房地產(chǎn)估價不能僅僅依賴于技術(shù)手段和工具，更重要的是在采用新技術(shù)手段的同時，加強房地產(chǎn)估價基礎(chǔ)理論和方法模型的研究，使房地產(chǎn)估價更具科學性和合理性，更能夠反映房地產(chǎn)價格形成的內(nèi)在規(guī)律，更能夠體現(xiàn)因各種自然和社會經(jīng)濟特征不同而形成的價格差異，而不能單從數(shù)據(jù)出發(fā)，忽略了房地產(chǎn)估價的實際意義。

(三)政府部門應進一步強化信息化水平，提升房地產(chǎn)整體評估效率

2018年3月，《政府工作報告》提出要健全地方稅體系，穩(wěn)妥推進房地產(chǎn)稅立法;2018年6月，自然資源部宣布不動產(chǎn)登記已實現(xiàn)全國聯(lián)網(wǎng)，可見我國房地產(chǎn)稅相關(guān)工作正在推進中。目前，其他國家基本上都是按評估價作為房產(chǎn)稅計稅依據(jù)，如何實現(xiàn)房地產(chǎn)整體評估是現(xiàn)階段亟待解決的問題。當前我國已實現(xiàn)房地產(chǎn)整體批量評估的城市依然鳳毛麟角，因此，地方政府應繼續(xù)強化信息化水平，加強新技術(shù)在房地產(chǎn)估價中的應用，從而提升房地產(chǎn)整體估價的效率，為將來實行房地產(chǎn)稅征收奠定基礎(chǔ)。