随着我国老年人口的不断增加,我国的养老模式也在发生转变。作为一种新型的养老模式的出现和引入,住房反向抵押贷款,即以房养老对于缓解我国所面临的“养老危机”将起到重大意义。本文通过运用比较借鉴研究方法、理论分析研究方法、系统分析研究方法等相关的研究方法,从我国养老目前面临的困境入手,研究在我国推出住房反向抵押贷款这种新型养老模式的理论意义和实践意义.以房养老产品的成功设计,是以房屋价值评估为基础的。以房养老一旦成功开展,就需要能够实现批量评估的更加高效准确的房地产价值评估方法。本文利用MATLAB神经网络工具箱,结合房地产估价方法中的市场比较法,采用模拟训练的方法,建立了BP神经网络估价模型。在具体操作中,首先在通过链家地产、搜房网等二手房交易机构寻找可比案例,然后通过专家打分的方法,选择11个影响房地产价格的重要指标并进行量化。本文一共找了35例二手房交易样本。在35个样本中,中1到30号为训练样本,用于模拟神经元训练。神经网络工具箱能够对输入数据进行自动匹配、逼近函数。经过反复训练以及迭代误差分析,直至误差减少到期望水平停止训练,此时,影响房价的非线性函数关系基本形成。接下来就是用31至35号交易样本作为测试样本,检验模型的准确度。结果表明,用BP神经网络模拟出的股价模型准确度较高。最后对案例中的待估房产相关指标进行量化输入模型中,得出待估房产相对可靠的市场价值。算出房价之后,带入两种住房反向抵押贷款产品定价方式,得出贷款额。