一种基于多变量的房地产自动估价方法与流程

1.本发明涉及货物运输技术领域，具体为一种基于多变量的房地产自动估价方法。


背景技术：

2.房地产价格是一个复杂的经济范畴，既包括土地的价格，又包括房屋建筑物的价格，房与地是不可分割的统一体，房地产价格是这个统一物的价格。房屋建筑物是人类劳动的结晶，具有价值，这与一般商品价值的形成是相同的。但是土地是一种特殊商品，却不完全是劳动产品，一方面，原始土地是自然界的产物，并不包含人类劳动在里面，其所以具有价格是因为土地垄断引起的地租的资本化。
3.在进行房地产估价时，往往受评估人员主观因素的影响较大，这在一定程度上影响其评估结果的准确性，为此，我们提出一种基于多变量的房地产自动估价方法。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题在于在进行房地产估价时，往往受评估人员主观因素的影响较大，这在一定程度上影响其评估结果的准确性。
5.本发明采用以下技术方案解决上述技术问题：提供了一种基于多变量的房地产自动估价方法，包括统计单元、房价增长单元、房价距离走势单元、单点房价单元、增长率单元、获取影响因素单元、影响因素评分单元、房价影响百分比、预估房价单元，其中所述统计单元用于收集所在城市房价数据，所述房价增长单元用于统计房价走势，并绘制出房价走势图，所述房价距离走势单元用于统计绘画房价距离走势图，所述获取影响因素单元用于获取影响房价的因素。
6.优选的，所述统计单元中收集房价数据包括房屋价格、房屋对应年份、房屋距市中心距离。
7.优选的，所述房价走势图为二维图，所述二维图通过计算机生成，所述二维图包括五年、十年、二十年三种，所述二维图中房价以市中心房价为标准。
8.优选的，所述房价距离走势图为三维图，所述三维图包括距离、房价、方向，所述三维图利用电脑合成。
9.优选的，所述单点房价单元为使用电脑利用房价增长单元、房价距离走势单元总结出的二维图、三维图并结合所预估房子地点绘画出单点房价走势图，所述增长率单元为根据单点房价走势图计算出单点的房价每年平均增长率,所述房价增长单元、房价距离走势单元的统计方式均基于大数据技术。
10.优选的，所述影响房价因素包括：地段、社会因素、行政与政治因素、房子自身因素、成本因素，所述社会因素包括人口、家庭、城市形成历史、城市化状况、社会治安、文化与时尚，所述行政因素主要是国家或地方在财政、税收、金融、土地、住房、城市规划与建设、交通治安、社会保障等方面的一些制度、法规、政策和行政措施，所述政治因素包括政局安定程度、国与国之间的政治、军事关系，所述房子自身因素包括物业类型、户型、面积、楼层、朝
向、采光、景观、装修、房龄、配套设施，所述成本因素包括土地价格、建安成本、销售费用、管理费用、装修装饰、税费及中介费。
11.优选的，所述影响因素评分单元用于通过获取影响因素单元中各种因素对房屋进行评分，所述评分为专业的房屋估价团队给出，所述房价影响百分比用于对影响因素评分单元中给出的评分和不同的房屋影响因素百分比计算出房价影响率。
12.优选的，所述预估房价单元的计算公式为：a＝b(d(1 cn) 1 cn)，所述计算公式中a为房屋预估价，b为房屋购买价，c为每年平均增长率，n为房屋年龄，d为房价影响率。
13.与现有技术相比，本发明提供了一种基于多变量的房地产自动估价方法，具备以下有益效果：
14.1、该基于多变量的房地产自动估价方法，通过房价增长单元、房价距离走势单元绘制出房价走势图为二维图和房价距离走势图为三维图能够直观的查看房价变化，通过大数据处理方式能够掌握庞大的数据信息，方便统计房价数据，使电脑在总结单点房价走势图时，使走势图更加详细、准确，使得房价每年平准曾长率的计算更加准确；
15.2、该基于多变量的房地产自动估价方法，通过房价评估团队能够准确的对房价影响因素进行评分，并根据影响因素评分计算出房价影响率，使得对于不同用途的房地产，根据不同的因素，得到不同的房价影响率，使得房屋估计更急准确，将得到的数据带入计算公式得到房屋预估价，使得到的房屋预估价更价简便，房价影响因素专业房屋预估团队不作为主要预估房价因素，能够防止主观因素影响房价预估。
附图说明
16.图1为本发明流程示意图。
17.图中：1、统计单元；2、房价增长单元；3、房价距离走势单元；4、单点房价单元；5、增长率单元；6、获取影响因素单元；7、影响因素评分单元； 8、房价影响百分比；9、预估房价单元。
具体实施方式
18.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
19.请参阅图1，一种基于多变量的房地产自动估价方法，包括统计单元1、房价增长单元2、房价距离走势单元3、单点房价单元4、增长率单元5、获取影响因素单元6、影响因素评分单元7、房价影响百分比8、预估房价单元 9，其中统计单元1用于收集所在城市房价数据，房价增长单元2用于统计房价走势，并绘制出房价走势图，房价距离走势单元3用于统计绘画房价距离走势图，获取影响因素单元6用于获取影响房价的因素。
20.本实施例中，统计单元1中收集房价数据包括房屋价格、房屋对应年份、房屋距市中心距离。
21.本实施例中，房价走势图为二维图，二维图通过计算机生成，二维图包括五年、十年、二十年三种，二维图中房价以市中心房价为标准。
22.本实施例中，房价距离走势图为三维图，三维图包括距离、房价、方向，三维图利用电脑合成。
23.具体的，通过统计单元1、房价增长单元2、房价距离走势单元3能够统计出房价走势图和房价距离走势图，使人们能够更加直观的查看房价变化。
24.本实施例中，单点房价单元4为使用电脑利用房价增长单元2、房价距离走势单元3总结出的二维图、三维图并结合所预估房子地点绘画出单点房价走势图，增长率单元5为根据单点房价走势图计算出单点的房价每年平均增长率,房价增长单元2、房价距离走势单元3的统计方式均基于大数据技术。
25.具体的，通过大数据技术能够提高增长率单元5中得到的单点房价左视图更加精确、灵活。
26.本实施例中，影响房价因素包括：地段、社会因素、行政与政治因素、房子自身因素、成本因素，社会因素包括人口、家庭、城市形成历史、城市化状况、社会治安、文化与时尚，行政因素主要是国家或地方在财政、税收、金融、土地、住房、城市规划与建设、交通治安、社会保障等方面的一些制度、法规、政策和行政措施，政治因素包括政局安定程度、国与国之间的政治、军事关系，房子自身因素包括物业类型、户型、面积、楼层、朝向、采光、景观、装修、房龄、配套设施，成本因素包括土地价格、建安成本、销售费用、管理费用、装修装饰、税费及中介费。
27.本实施例中，影响因素评分单元7用于通过获取影响因素单元6中各种因素对房屋进行评分，评分为专业的房屋估价团队给出，房价影响百分比8 用于对影响因素评分单元7中给出的评分和不同的房屋影响因素百分比计算出房价影响率。
28.本实施例中，预估房价单元9的计算公式为：a＝b(d(1 cn) 1 cn)，计算公式中a为房屋预估价，b为房屋购买价，c为每年平均增长率，n为房屋年龄，d为房价影响率。
29.具体的，影响因素单元6、影响因素评分单元7能够对于不同的用途的房地产，根据不同的因素得到不同的房价影响率，且房价影响率不作为房价预评估主要影响因素，防止因评估人员的主要因素，使得房价评估不能准确。
30.工作时，大量收集城市中房屋价格、房屋对应年份、房屋距市中心距离，并将这些数据输入金电脑，利用电脑电脑将这数据分类规划，并生成房价走势二维图和房价距离走势三维图，并根据房子位置结合房价增长单元2、房价距离走势单元3绘制出单点房价走势图，并总结出单点房价每年平均增长率，然后根据房屋所在地段、社会行政因素、行政和政治因素、房子自身因素、成本因素通过专业房屋评估团队根据房屋影响因素进算出房价影响率，然后根据公式a＝b(d(1 cn) 1 cn)，进算出预估房价。
31.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
32.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换
和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。