随着普通住房市场的不断发展,市场上逐渐出现了以大规模房屋拆迁以及普通住房资产价值核定为代表的价值评估需求,这些需求的日益递增使得人们对于更高效普通住房批量评估方法的探索在不断深入。同时,随着互联网大数据的不断发展,我国资产评估行业对以互联网大数据、人工智能等新兴技术的重视程度在不断提升,对提高评估工作过程中的客观性,降低评估人员的主观性差异所引起的参数设定缺乏依据的重视程度也在不断提高。这些趋势,使得评估人员在对普通住房的评估过程中的专业性要求上升到了一个新的台阶。然而,从目前来看,我国资产评估行业中对相关参数的设定以及处理上仍然缺乏可行性的理论和相关方法,特别是在普通住房批量评估中区位因素的量化上仍然采用传统的主观性打分等方法,而这些方法大多需要依赖于评估人员自身的专业经验、偏好等因素,进而使得最终的参数设定数额及评估结果因人而异,与资产评估的客观性要求相违背,并且工作效率较低,难以完成大批量评估业务。本文主要解决普通住房批量评估中区位因素的量化问题,通过引入以反距离加权插值法为代表的空间插值技术来提升普通住房区位因素量化及批量评估结果的客观性、准确性、高效性。首先对某地域范围内的普通住房交易案例数据进行获取、清洗,并将这些数据利用反距离加权插值技术构造某地域范围内的普通住房基准房价热力图,并通过所生成的基准房价热力图来确定待评估普通住房的基准房价。其次,对所生成的待评估普通住房所处的基准房价等值线圈内以交通通达度、公园绿化环境、教育教学设施等区位因素数据点进行采集整理,并利用反距离加权插值技术以待评估普通住房及各区位因素数据点之间的距离以基础进行影响性分析,得出各区位因素的量化得分及调整参数,进而实现待评估普通住房区位因素调整后的价值估计数额。通过研究结果发现,反距离加权插值法在普通住房批量评估中区位因素的量化上具有可行性,且该方法能够有效降低评估人员由于主观性差异所引起的评估结果缺乏客观性等问题,使评估结果更接近真实市场交易价格,同时该方法能够借用计算机技术提高评估人员的工作效率。