房地产市场法的价格评估

一.引言

市场法是将估价对象与近期在评估时点交易的类似房地产进行比较，并适当修改和调整这些类似房地产的交易价格，以获得客观合理的价格或价值的方法1。在使用市场法进行评估时，有许多特征因素在概念上没有明确的延伸或难以量化，不能用准确的值来衡量，因此，评估结果具有一定的主观性和模糊性。模糊数学是研究现实世界中许多不明确甚至模糊的问题的数学工具2。为了改善市场法中评估人员主观性造成的偏差，本文将模糊数学理论引入房地产市场法的价格评估。建立基于模糊数学的市场法评估模型。

(1)模糊模式识别模型选择可比实例。

设置已知的房地产数据，A1.A2.A3...An用于表示估计房地产的特征向量。Ti=(Ti1、Ti2.Tim)，中m表示特征向量的数量，Tim表示已交易房地产特征因素的隶属值。可比例的选择必须符合基本可比性，即确保相同的用途。相同的结构。相同的时间。在相同的供求圈3。因此，估计房地产与估计房地产价格差异的主要因素是区域差异和个别因素的差异。找出两者之间的差异程度，并计算出两者的隶属关系。以下应用模糊综合判断来计算区域因素和个别因素的隶属关系。

根据专家确定，区域因素和个别因素集分别为U={x1、x2..、xn}(xi分别代表繁荣程度.交通条件.基础设施完善程度.文化景观因素.环境污染程度等因素)、U'={x'1、x'2..、x'n}(x'i分别代表装修.施工质量.物业管理状况.成新率.户型结构及朝向等因素)。考虑到估价人员有时很难用分数直接表达对某一因素的评价，采用五级评分法建立评价标语V=(v1、v2...v5)(优.优.优.一般.差.差)，数量化为B={10.8.8.6.4.2}。

其中，R(Ri)=R11，R12，..R15。

R21，R22，..R25。

rn1、rn2...rn5、rij=判断第一个因素是第j种情况的专家总数。

将矩阵F和F'元素归一化(除以10)为隶属度Ti和T'i。代入贴近度公式，计算出待估房地产T'i与已估房地产Ti的贴近度α1、α2、αn，按照从大到小的顺序排列，记录为←1、ー2...相应修订后的房地产价格为P1、P2...Pn。一般来说，α≠←。根据择近原则，第一个待估房地产最类似于已估房地产，第二个次之，第三个次之，依次类推，第n个最不相似。当接近度相同时，模糊关系系数的大小可以用来排序4:Txi=mj=1tijmaxni=1tij(4-1)。

（2）调整房地产状况。

1.调整交易日期。

在可比实例的交易日期到估值时间点期间，随着时间的推移，房地产价格可能会上涨和下跌。调整交易日期的关键是通过调查过去不同时间的几种类似房地产的房地产价格，找出这些房地产价格随时间变化的规律，然后调整可比实例交易价格的交易日期。结合价格指数，交易日期数公式为5：

KI1=K*PKP，其中KI1为交易日期修正系数；K*P为估价点的价格指数；KP为案例交易日的房地产价格指数。

2.纠正区域因素。

采用模糊综合评价法修正区域因素。确定区域因素集为U={x1，x2..，xn}(xi分别代表繁荣程度.交通条件.基础公用设施状况.环境状况.人口状况，包括i=1，2...5)；采用五级评分法，建立V={v1，v2..，v5}=(优、优、一般、劣、劣)和数量标准。请对交易实例和待评估对象的因素进行评估和评分。待评估房地产区域因素的单一因素评估矩阵如下:

Ri=R11，R12，..R15。

R21，R22，..R25。

……………

rn1、rn2...rn5、rij=判断第一个因素是第j种情况的专家总数。

最后，交易实例和待估房地产的得分为:SI=ARIBT，区域因素修正系数为:SI2=S待SI。

3.修正个别因素。

个别因素的修正方法与区域因素的修正方法相同，也采用模糊综合评价方法。个别因素集U'=(x'1，x'2..，x'n)(x'i分别代表装修.施工质量.物业管理状况.成新率.户型结构，i=1，2...5)；采用五级评分法建立评价标语集V={v1，v2..，vn}=(优、优、优、一般、劣、劣)。

因此，个别因素的修正系数为：SI3=S‘待S’I(4-4)

修正后的交易实例价格为:P'1=Pi×Ki1×Ki2×Ki3(4-5)3。理论模型的分析及其结论。

设置第一个交易实例价格的算术平均值为P*1，相应交易实例修正后价格为P'i，估价误差为P'i-P*1，第一个交易实例价格的算术平均值为:P*i-1=P*i+←(P'i-P*i)(4-6)。

上述公式是指第一个交易实例价格的算术平均值等于修正第一个交易实例价格的算术平均值。修正方法是增加交易与待估房地产的评估误差和接近度的乘积。上述公式可演变为：

P*i-1=←iP'i+(1-鲶)P*i(4-7)

按照上面的类比，可以得到待估房地产的评估价格:P*0=iP'i+2(1-1)P'2+3(1-1)(1-2)p'3+..+n(1-1)(1-2)..(1-1)P'n+(1-1)(1-2)(1-2)(1-3)...(1-n)P*n(4-8)

从上面的公式（4-8）可以看出，评估对象的评估价格是每个交易实例的评估价格（修正后）的加权平均值。这些权值从大到小逐渐变化为零，并满足归一化条件。所有权重之和等于1，即。

(1-鲶1)+3(1-鲶1)(1-2)+.+(1-1)(1-2)

(1-←n)=1(4-10)

综合(4-8)和(4-10)，可以理解如下，用每个交易实例价格(修正后)的算术平均值P*n来估价房地产，显然精度不够，所以用每个交易实例价格(修正后)和算术平均值之差乘以相应的接近度组成的权值进行调整。相似度高的交易实例权值大，调整效果大；相似度低的交易实例权值小，调整效果小。用相似度控制交易实例的调整显然是合乎逻辑的。

四.结束语

本文分析了房地产估价实践中市场法存在的问题：由于估价人员的主观性，会导致估价结果的偏差。针对这一问题，本文将模糊数学理论引入市场法。首先，使用模糊模式识别模型选择可比实例；其次，利用模糊综合评价模型确定区域因素和个别因素；最后，综合价格采用平滑指数法，得出房地产估价市场法的估价模型，消除估价结果因估价人员主观性而产生的偏差。