【摘 要】
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我国房地产行业蓬勃发展,传统的价格评估方法已不能满足市场日益增长的二手房评估需求.本文设定组合评估模型评估城市二手房价格:首先,运用lasso回归筛选出城市GDP、城市常住
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我国房地产行业蓬勃发展,传统的价格评估方法已不能满足市场日益增长的二手房评估需求.本文设定组合评估模型评估城市二手房价格:首先,运用lasso回归筛选出城市GDP、城市常住人口数、房地产开发投资对城市房地产总体均价产生显著影响的变量,将这三个变量所蕴含的时间因素以及政策因素通过lasso回归传导至城市房地产总体均价,借助灰色预测方法得出这三个关键变量未来几年的数值,依旧使用lasso回归,构建城市房地产均价的预测模型.其次,运用行政加权法,对不同行政区域赋予不同权重.再次,运用随机森林模型建立特定经济环境下二手房屋特征价格评估模型,经过检验,该随机森林模型符合房地产估价规范中要求的误差范围.最后,整合以上三个模型,建立可以估算不同经济环境、不同区域、不同二手房屋价格的组合评估模型,通过实例分析,本文发现:该组合评估模型对二手房的评估效果良好.
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