【摘 要】
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近些年来,商业写字楼成为大量企业集聚的办公场所,高端写字楼对于企业而言,不仅是办公场地,也是企业品牌的一张名片,同时,企业的发展,入驻企业的层次也进一步影响着写字楼的口碑及资产价值。而对于写字楼的租金定价、空置率控制对写字楼运营商们极其重要。合理的租金不仅使得写字楼能吸引更多的租户,同时也可使得单元空置率下降,加快资本回收,从而更好地达到经营提效。租金的提前预测,在很大程度上为运营商提供坚实的决策
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近些年来,商业写字楼成为大量企业集聚的办公场所,高端写字楼对于企业而言,不仅是办公场地,也是企业品牌的一张名片,同时,企业的发展,入驻企业的层次也进一步影响着写字楼的口碑及资产价值。而对于写字楼的租金定价、空置率控制对写字楼运营商们极其重要。合理的租金不仅使得写字楼能吸引更多的租户,同时也可使得单元空置率下降,加快资本回收,从而更好地达到经营提效。租金的提前预测,在很大程度上为运营商提供坚实的决策依据,便于其及时调整写字楼的规划战略和决策,受此启迪,本文结合厦门及其他区域众多写字楼盘数据,提出对写字楼租金预测相关研究。梯度提升树回归树（Gradient Boosting Regression Tree）是决策树模型的一种,在决策树模型的基础上利用集成学习法进行演变,因其高预测精度而被广泛运用于预测问题。本文通过对厦门写字楼的市场分析及近年文献中关于租金价格的内外部影响因素进行归纳总结,并采访写字楼行业多位资深高管的经验,利用已开业项目过去一年的经营数据及相关外部数据作为样本集,其中80%的样本集作为训练集对模型进行训练,剩余的20%作为测试集,检测模型的精准度,结果输出平均误差率达到2.11%。最后得出结论,利用梯度提升回归树为经营性写字楼的租金定价具有很强的参考性。
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