【摘 要】
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为了合理确定成都的二手房价格,并且提高评估过程的精度,本文以特征价格法为立足点,从消费者需求角度予以分析,利用多元回归对房价影响因素进行结构分析,使得研究结果更加直
【机 构】
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西南财经大学 四川 成都 611100
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为了合理确定成都的二手房价格,并且提高评估过程的精度,本文以特征价格法为立足点,从消费者需求角度予以分析,利用多元回归对房价影响因素进行结构分析,使得研究结果更加直观易懂,并且引入机器学习中的bp神经元网络方法来对成都的二手房价格构建模型、 进行评估.构建模型的过程包括:数据的采集和预处理、 变量的选取、 虚拟变量的设定、 多元回归方程的拟合和检验及结果分析以及BP神经网络的模型建立、 参数设定和结果分析.最终的模型构建结果表明,房屋的内部因素如卧室数量、 客厅数量以及楼层和房屋的区位因素,包括所在城区、 距离地铁远近、 距离商圈远近以及是否学区是影响二手房价格的主要因素.
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