大数据和GIS的房地产信息体系构建,此文是一篇房地产论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
房地产论文参考文献：
摘 要：在当今大数据时代,各种数据和新技术纷至沓来,使人目不睱接,如何应用好各种数据,这无疑给房地产市场研究带来新的机遇与挑战.简要分析房地产市场参与方的信息需求,探讨大数据的加工技术,针对房地产的参与方的需求提出了可能的产品系列.
关键词：房地产,市场监测,指数,信息技术,批量评估
中图分类号：F293.33文献标识码：A
文章编号：1001-9138-（2015）10-0018-26收稿日期：2015-09-05
房地产市场的变动与国民经济、市民生活均息息相关,市场现状、市场健康程度、市场涨跌、市场未来趋势等无一不是政府、学者和市民关注的焦点.
随着大数据时代的来临,房地产这一关系着国计民生的重要领域也在经历一场新的变革,各类房地产信息与数据充斥着人们的工作与生活.人们对房地产信息准确度的要求亦逐步提高.无论是房屋买卖的微观个体行为,还是政府的宏观调控行为,都需要权威、准确、精细度高的房地产信息,但实际上,目前房地产信息纷繁冗杂,其准确性及可信度均难以令人满意.比如就来说,存在着诸如交易、挂牌、不同估价目的的评估等各种类型的.而就标准来说,也存在着普通住房优惠标准、征地拆迁补偿标准、存量房交易计税参考等诸多标准.房地产信息如此庞大,却很难满足各个群体的真实诉求,其权威性、公正性与准确性也常常受到怀疑,因此构建全新的城市房地产信息体系的要求也日益迫切.
1 房地产信息体系构成
在房地产市场的运行过程中,主要包括以下参与方：政府、开发商、银行、*服务机构和购房者.其中,政府既是土地的供应方,也是市场的管理者,他们需要了解房地产市场供求情况、走势、市场走势及风险等信息；开发商则是土地的需求方,房产的供应方,他们需要了解土地供应和土地、房地产市场供求情况、走势、拟供应区域市场情况和结构特征、同类产品供应情况及、购房者心理预期等信息；银行贷前需要了解市场走势与风险、微观指导,贷后则需要对抵押房地产的市场价值加以评价,因此需要不同时点的房地产信息；对于*服务机构,他们需要为开发商、售房者、购房者、银行及政府提供房地产交易,评估及咨询等服务,因此他们既是房地产信息的生产者,也是使用者,他们需要全面的房地产微观信息；对于购房者,他们需要了解走势、房地产信息和房地产特征信息等.
基于以上分析可以看出,市场参与方所关注的信息既有宏观层面的统计信息、风险评估、市场走势分析,也有微观层面每套房屋的、物理特征、配套情况及房地产区域特点等.因此,可以从宏观层面和微观层面分别建立房地产信息指标体系.房地产市场宏观信息及其来源可归纳如表1所示.
房地产微观信息及其来源可归纳如表2所示.
2 房地产信息体系建立关键技术
在上文所述的房地产宏观信息和微观信息中,一部分可根据基础数据统计得出,一部分需经过计算和分析得出,如房地产指数、市场风险评价、每套房屋、市场走势判断等,而这些信息往往是市场参与者最为关心的部分,本节则主要研究获得这些信息的关键技术.
2.1 房地产全样本指数
早在20世纪60-70年代,国外就开始了对房地产指数（REPI,Real Estate Price Index）的研究,并相继引入了Repeat-Sales模型和Hedonic模型.Hedonic模型又称为“特征值模型”或“可变参数模型”,该模型较好地消除了两个时段之间非市场因素对房地产带来的差异,故受到国内外广大学者及专家的关注.尽管Hedonic模型在房地产领域应用较广,但是该模型最大的困难就是需要大量的房地产特征状态值,如何有效地确定这些状态值是十分重要的.另外,在小样本的情况下,容易产生共线性及空间自相关等问题,同时也存在估计误差.针对Hedonic模型的这些缺陷,一些学者做了进一步研究,从某些方面对Hedonic模型进行了改进,但是应用效果并不明显且比较复杂,因此没有得到广泛应用.
Repeat-Sales模型由Bailey于1963年提出,并结合回归模型构造了房地产指数.但是,直到80年代中期,Repeat-Sales模型才受到业界重视.Repeat-Sales模型不需要大量的房地产特征状态值,但是其对房地产交易的重复性要求较高,通常情况下很难保证一幢房产在两次交易时的同质性.另外,所选择的重复交易的房产不一定具有较好的代表性.这些都大大制约了该模型的应用.在实际操作中,考虑到具体的数据与上述模型的不匹配性,一些学者建立了Hybrid模型.但是,由于综合了多种方法,使得应用复杂化,同时相关方法还不够成熟,故目前实际应用较少.
目前,广泛应用的特征模型和重复交易模型都存在着因交易有限性而不可避免的属性修正或者修正难题,无论采用何种算法或者模型加以改进,这一误差均无法避免.为了解决这一同质性难题,深圳采用全样本评估进行房地产指数的计算,取得了很好的效果.
所谓全样本指数,就是针对研究区域内的所有商品住宅,通过自动估价模型,评估得出每期的单个房产,再对其加权平均得出不同区片、不同类型的房地产均价,并基于此建立的指数.
全样本房地产统计以所有小区为计算基础,楼栋基准价和小区基准价的计算采用多级多重加权计算方法,分别计算出基于面积加权和基于金额加权的水平后,然后再取两者的简单平均值作为小区水平.片区基准价的计算采用特定加权方式计算,最后通过固定权重的片区加权平均计算得出整个城市全样本房价水平.
2.2 数据库技术及主要模型
2.2.1 “地-楼-房”模型
该模型主要用来构建房地产基础数据库,即描述房地产的基本状况和实物状况的数据仓库.无论在全样本房地产指数的计算过程中,房地产自动估价过程中,还是在其他的管理应用中,房地产基础数据都是整个体系中最基础的部分,它明确了研究对象的基本信息,同时也是其他数据（如数据、评估参数数据等）得以发挥作用的主体.
结论：大学硕士与本科房地产毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写房地产方面论文范文。
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