[發明專利]一種基于大數據及智能決策機制的工業地塊估計方法

在審

• 申請號: 201810992001.7
• 申請日: 2018-08-29
• 公開（公告）號: CN108876487A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 韋虎;王潔微
• 申請（專利權）人: 盈盈（杭州）網絡技術有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q50/16
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發明公開了一種基于大數據及智能決策機制的工業地塊估計方法。本發明包括如下步驟：步驟1、確認影響土地價格因素；步驟2、因素數據的采集、轉化、量化和存儲；步驟3、構建模型進行迭代及運算；步驟1所述的確認影響土地價格因素，其中影響因素包括區域因素、交通因素、周邊配套因素、政策因素、歷史成交情況因素五大類；步驟3所述的構建模型進行迭代及運算包括建立特征工程、建立模型和采用XGBoost算法分析土地單價。本發明結合目前最新的大數據及智能估計算法，對土地的價格進行評估，并取得了良好的效果。

技術領域

本發明提出了一種基于大數據及智能決策機制的工業地塊估計方法。

背景技術

隨著社會經濟水平的不斷發展以及城市化、工業化的不斷推進，二級市場的工業土地交易也隨之增加，但是與較為成熟的商業/住宅地塊的估計體系相比，對工業地塊的估價是一直是業內的痛點。

工業地塊的估價具有“三多、兩高、兩少”的特點，具體表現在:個性化因素多、處置方式多樣、開發建設方式多樣；標的金額高、風險因素高；可供參考的依據物少、可供參考的標準少。因此目前工業土地價值估算基本依靠人工+部分傳統估價算法，大致如下：

1、成本法：在求取估價對象土地的價格時,以開發建造估價對象的各項必需費用之和為基礎,加上正常的利潤和應納稅金來確定估價對象土地價格的一種估價方法。成本法的缺點是適用范圍非常窄,只適用于既無收益又很少出現買賣情況的房地產。

2、收益還原法：在求取估價對象土地的價格時,運用某種適當的還原利率,將預期的估價對象土地未來各期的正常收益折算到估價時點上的現值,求其之和來確定估價土地的價格的一種方法。該法缺點是只能用于有收益或潛在收益的房地產的估價,而且需要把握收益率的選取和還原率的確定。

3、市場比較法：將估價對象土堆與在較近時期內已經發生了交易的類似土堆加以比較對照,根據已經發生了交易的類似土地的已知價格,修正得出估價對象土地價格的一種常用的估價方法。

人工利用這幾種方法來進行土地估價時,往往存在以下問題：

1、不同人員在評估過程中因為關注重點不同、考慮因素不同及經驗不同而產生的人工誤差。

2、在短時間內容無法快速、準確、全面獲取地價影響因素和市場信息，無法對不動產中長期價格走勢做出判斷。

3、針對不同項目要求每次通過人工進行全程評估，耗費資源大，時間長、效率低。

4、各項決策信息無法直觀的數字化展示，在推算時很少采用數學模型,人為干擾因素比較多。無為為決策者提供全面的決策依據。

5、成本法、收益還原法、市場比較法等土地估價算法在應用土地估價時存在各種缺陷，而且使用范圍受限。

6、以上幾種算法都是基于西方的土地市場建立，不一定適用于我國的實際情況土地市場。

發明內容

本發明的目的是針對現有技術的不足，提供一種基于大數據及智能決策機制的工業地塊估計方法。本發明匯集全網地塊交易信息的基礎上，對所有可能影響地價的因素進行了提取、轉換、定性和量化計算，結合因子分析FA、XGBoost算法開發工業地塊估價模型并進行實例驗證。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案包括如下步驟：

步驟1、確認影響土地價格因素；

步驟2、因素數據的采集、轉化、量化和存儲；

步驟3、構建模型進行迭代及運算；

步驟1所述的確認影響土地價格因素，其中影響因素包括區域因素、交通因素、周邊配套因素、政策因素、歷史成交情況因素五大類；