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【摘要】大数据背景下的房地产信息资源是一种特殊商品，很难用传统理论来进行定价。因此本文采用价格歧视理论的动态定价，对大数据背景下房地产信息进行定价研究，从而使房地产信息拥有机构通过交易，将房地产信息资产变现，进而推动不同机构数据资产进入资产管理清单，让沉睡的数据资产产生价值，尽可能使数据实现价值的最大化。
【关键词】大数据；房地产信息；定价
一、研究背景
大数据时代的到来，数据的爆炸性增长，使很多机构拥有海量数据。随着各行各业对大数据的挖掘利用，大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖金融、电信、教育、零售等各行各业。大数据的商业化航线已然开通，数据作为企业资产的重要组成部分，其核心价值不断凸显。在大数据环境下，数据资产交易与定价问题的研究，不仅关系到数据资产的盘活套现，是数据价值实现的关键点。作为国民经济支柱产业之一的房地产业，同时也是一个信息密集型行业，正日益受到大数据背景下时代潮流的影响。在“大数据”时代，房地产数据正在以几何倍增式暴涨，“数据即资产”的前景将使拥有房地产数据的政府职能部门、企业、金融机构、网站坐拥丰厚资产。只有通过交易共享，进而“盘活”庞大的数据资源，才能将房地产信息资产变现，实现不同机构之间数据的互连互通，实现价值的最大化。房地产信息的定价，在大数据资产的管理上是一个极具理论意义和现实应用价值的问题，值得开展针对性的深入研究。
二、国内外研究综述
（一）大数据背景下房地产信息的现状
房地产信息是指反映房地产各种活动并为房地产开发、经纪、咨询等活动服务的信息。传统的房地产信息通常为房源信息、客户信息、房地产交易记录、价格行情信息、房地产经纪行业信息等结构化数据。然而，在大数据时代，数据以几何倍增式暴涨，数据总量超过一般计算机可以处理的容量，达到PB级别，而且，数据类型也发生了根本性的变化，原来的可用数据库处理的结构化数据所占比例大大降低，非结构化数据将成为房地产信息的主要组成部分。比如，网络搜索关键词、浏览痕迹、网络平台和社交工具上的只言片语等可以反映购房者的住房意愿、预期和区域偏好的数据，特定售楼处的手机接入基站的数据、大厦电梯的传感器数据等等这些非结构化数据将成为分析和反映房地产行情和热点、趋势和走向的重要数据。
（二）动态定价模型的研究综述
由于数据资源的特殊性，很难对其进行统一的定价。目前，大数据背景下房地产信息资源的定价，大多都是交易者通过第三方交易平台，采用自由定价的方式，因此，动态定价研究是一个有现实意义的解决方案。关于动态定价，现在学者们有两种理解：第一种观点认为动态定价就是在网络环境下差别定价的发展。第二种观点是认为动态定价就是指谈判（议价）和拍卖，不包括差别定价。罗掌华，刘鲁认为动态定价是指价格由买卖双方在交易时进行确定的一种定价机制。供给和需求以及消费者行为等方面的变化表现为价格的实时波动，价格实时波动聚合了参与人的多种信息特征，买方的出价能表明其愿意支付的多少。即本研究界定的动态定价是由买卖双方在交易过程中确定成交价格的定价机制，传统的差别定价机制中的一级差别定价，应当属于这里的动态定价范畴。
20世纪70年代美国航空业提出了收益管理理念， 作为收益管理主要策略之一的动态定价模型成为研究热点， 研究人员建立了大量的动态定价模型并得到了广泛应用。
三、主要研究内容
（一）房地产信息的相关理论综述。
（二）房地产信息的动态定价理论依据。动态定价的理论依据是差别定价理论。
（三）研究房地产信息的动态定价模型。本文通过影响房地产信息价格的因素，构建动态定价模型。
（四）研究用于价格自动谈判的一对一自动谈判的若干关键技术，构造基于自动谈判的动态定价模型。采用自动谈判理论和技术，通过设计自动谈判协议，开发谈判策略等，实现自动的一对一的价格谈判。
四、研究方法
定量分析方法：本文拟采用基于Agent的自动谈判的动态定价系统模型。自动谈判是新兴的研究领域，许多方法、模型都在探索阶段。其中Agent 技术、博弈论、谈判理论、各种优化算法等自动谈判的基础理论、工具都比较成熟。首先分析房地产信息资源的特殊性及特点，构造一般动态定价模型。基于Agent的自动谈判技术的关键是自动谈判的协议设计和Agent谈判策略的开发。接下来结合博弈论研究具有讨价还价能力的一对一自动谈判模型，重点是谈判报价让步策略的开发。最后结合房地产信息的动态定价模型，应用自动谈判技术实现基于自动谈判的房地产信息在线交易的动态定价功能。
五、实际应用价值
（一）通过研究，可以提出一个供信息数据拥有机构与需求方在线自动谈判的模型，方便双方确定相应的成交价格，既保护卖方利益，又可以满足买方的“数据”需求。此外，在线的自动谈判，在一定程度上节约人力成本和时间成本。
（二）大数据背景下的房地产信息的交易机制与定价研究，将房地产信息资产变现，推动不同机构数据资产进入资产管理清单，让沉睡的数据资产产生价值。
参考文献
[1]刘枬，刘小娟.房地产大数据的研究现状和趋势分析[J].建筑经济， 2015（6）， 71-73.
[2]李根道，熊中楷，李薇.基于收益管理的动态定价研究综述[J].会计与财务管理， 2010.04，
[3]VOWLES T M. The effect of low fare air carriers on airfares in the US [J]. Journal of Transport Geography 2000.
[4]YOU PENG SHENG C T. Dynamic pricing of seasonal goods with spot and forward purchase demands [J]. computer and mathematics with applications， 2007， （54）
【关键词】大数据；房地产信息；定价
一、研究背景
大数据时代的到来，数据的爆炸性增长，使很多机构拥有海量数据。随着各行各业对大数据的挖掘利用，大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖金融、电信、教育、零售等各行各业。大数据的商业化航线已然开通，数据作为企业资产的重要组成部分，其核心价值不断凸显。在大数据环境下，数据资产交易与定价问题的研究，不仅关系到数据资产的盘活套现，是数据价值实现的关键点。作为国民经济支柱产业之一的房地产业，同时也是一个信息密集型行业，正日益受到大数据背景下时代潮流的影响。在“大数据”时代，房地产数据正在以几何倍增式暴涨，“数据即资产”的前景将使拥有房地产数据的政府职能部门、企业、金融机构、网站坐拥丰厚资产。只有通过交易共享，进而“盘活”庞大的数据资源，才能将房地产信息资产变现，实现不同机构之间数据的互连互通，实现价值的最大化。房地产信息的定价，在大数据资产的管理上是一个极具理论意义和现实应用价值的问题，值得开展针对性的深入研究。
二、国内外研究综述
（一）大数据背景下房地产信息的现状
房地产信息是指反映房地产各种活动并为房地产开发、经纪、咨询等活动服务的信息。传统的房地产信息通常为房源信息、客户信息、房地产交易记录、价格行情信息、房地产经纪行业信息等结构化数据。然而，在大数据时代，数据以几何倍增式暴涨，数据总量超过一般计算机可以处理的容量，达到PB级别，而且，数据类型也发生了根本性的变化，原来的可用数据库处理的结构化数据所占比例大大降低，非结构化数据将成为房地产信息的主要组成部分。比如，网络搜索关键词、浏览痕迹、网络平台和社交工具上的只言片语等可以反映购房者的住房意愿、预期和区域偏好的数据，特定售楼处的手机接入基站的数据、大厦电梯的传感器数据等等这些非结构化数据将成为分析和反映房地产行情和热点、趋势和走向的重要数据。
（二）动态定价模型的研究综述
由于数据资源的特殊性，很难对其进行统一的定价。目前，大数据背景下房地产信息资源的定价，大多都是交易者通过第三方交易平台，采用自由定价的方式，因此，动态定价研究是一个有现实意义的解决方案。关于动态定价，现在学者们有两种理解：第一种观点认为动态定价就是在网络环境下差别定价的发展。第二种观点是认为动态定价就是指谈判（议价）和拍卖，不包括差别定价。罗掌华，刘鲁认为动态定价是指价格由买卖双方在交易时进行确定的一种定价机制。供给和需求以及消费者行为等方面的变化表现为价格的实时波动，价格实时波动聚合了参与人的多种信息特征，买方的出价能表明其愿意支付的多少。即本研究界定的动态定价是由买卖双方在交易过程中确定成交价格的定价机制，传统的差别定价机制中的一级差别定价，应当属于这里的动态定价范畴。
20世纪70年代美国航空业提出了收益管理理念， 作为收益管理主要策略之一的动态定价模型成为研究热点， 研究人员建立了大量的动态定价模型并得到了广泛应用。
三、主要研究内容
（一）房地产信息的相关理论综述。
（二）房地产信息的动态定价理论依据。动态定价的理论依据是差别定价理论。
（三）研究房地产信息的动态定价模型。本文通过影响房地产信息价格的因素，构建动态定价模型。
（四）研究用于价格自动谈判的一对一自动谈判的若干关键技术，构造基于自动谈判的动态定价模型。采用自动谈判理论和技术，通过设计自动谈判协议，开发谈判策略等，实现自动的一对一的价格谈判。
四、研究方法
定量分析方法：本文拟采用基于Agent的自动谈判的动态定价系统模型。自动谈判是新兴的研究领域，许多方法、模型都在探索阶段。其中Agent 技术、博弈论、谈判理论、各种优化算法等自动谈判的基础理论、工具都比较成熟。首先分析房地产信息资源的特殊性及特点，构造一般动态定价模型。基于Agent的自动谈判技术的关键是自动谈判的协议设计和Agent谈判策略的开发。接下来结合博弈论研究具有讨价还价能力的一对一自动谈判模型，重点是谈判报价让步策略的开发。最后结合房地产信息的动态定价模型，应用自动谈判技术实现基于自动谈判的房地产信息在线交易的动态定价功能。
五、实际应用价值
（一）通过研究，可以提出一个供信息数据拥有机构与需求方在线自动谈判的模型，方便双方确定相应的成交价格，既保护卖方利益，又可以满足买方的“数据”需求。此外，在线的自动谈判，在一定程度上节约人力成本和时间成本。
（二）大数据背景下的房地产信息的交易机制与定价研究，将房地产信息资产变现，推动不同机构数据资产进入资产管理清单，让沉睡的数据资产产生价值。
参考文献
[1]刘枬，刘小娟.房地产大数据的研究现状和趋势分析[J].建筑经济， 2015（6）， 71-73.
[2]李根道，熊中楷，李薇.基于收益管理的动态定价研究综述[J].会计与财务管理， 2010.04，
[3]VOWLES T M. The effect of low fare air carriers on airfares in the US [J]. Journal of Transport Geography 2000.
[4]YOU PENG SHENG C T. Dynamic pricing of seasonal goods with spot and forward purchase demands [J]. computer and mathematics with applications， 2007， （54）