[發明專利]房屋價值預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201811290365.7
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109523068A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 劉卉;楊堅;董文飛;韓丹;王婷;黎韜
• 申請（專利權）人: 平安直通咨詢有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/16
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 王寧

1.一種房屋價值預測方法，所述方法包括：

獲取根據待預測區域房屋價值歷史數據構建的房價前瞻預測因子體系；

根據房價前瞻預測因子體系，提取影響房屋價值的指標以及房屋價值指數；

對提取的指標和房屋價值指數進行量化和標準化，從量化和標準化后的指標和房屋價值指數中篩選出預設規則的變量和樣本；

以待預測區域房屋價值指數為預測目標，以篩選出的變量和樣本為訓練數據，構建房價前瞻預測模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取根據待預測區域房屋價值歷史數據構建的房價前瞻預測因子體系之前，還包括：

獲取各區域房屋價值歷史數據；

從所述各區域房屋價值歷史數據中提取影響房屋價值的指標以及房屋價值指數；

根據提取的影響房屋價值的指標以及房屋價值指數，更新初始房價前瞻預測因子體系，得到房價前瞻預測因子體系集合，所述房價前瞻預測因子體系集合中包括有不同區域的房價前瞻預測因子體系，房價前瞻預測因子包括主因子、附屬于所述主因子的從因子、附屬于所述從因子的次因子以及表征所述次因子的指標，所述主因子包括宏觀經濟指標主因子、中觀經濟指標主因子、城市規劃主因子、輿論影響主因子以及政策法規主因子；

所述獲取根據待預測區域房屋價值歷史數據構建的房價前瞻預測因子體系包括：

識別待預測區域，根據所述房價前瞻預測因子體系集合，獲取待預測區域的房價前瞻預測因子體系。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對提取的指標和房屋價值指數進行量化處理之前，還包括：

識別提取的指標和房屋價值指數中主觀因素；

針對所述主觀因素分別建立獨立的模型，在所述獨立模型中將主觀因素對應情況劃分為多種類型；

針對每種類型情況設定明確的判定條件，并且針對每種類型不同判定結果分別賦值對應的指標值，得到賦值規則；

對提取的指標和房屋價值指數進行量化處理包括：

根據所述賦值規則，對提取的指標和房屋價值指數進行量化處理。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對提取的指標和房屋價值指數進行標準化處理包括：

根據預設的缺失值填補規則，對所述指標中存在缺失的指標進行缺失值填補，得到缺失值填補完畢的數據集；

針對缺失值填補完畢的數據集，根據預設的指標變頻規則，對指標進行變頻處理；

根據變頻處理后的指標，確定指標對應的衍生指標；

對所述衍生指標進行指標轉化，將指標轉化后的所述衍生指標及對應的變頻處理后的指標進行合并，得到標準化處理后的指標。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預設的缺失值填補規則為：對于缺失率小于或等于預設閾值的指標，根據指標性質及指標缺失情況，對存在缺失值的指標進行缺失值填補；對于缺失率大于所述預設閾值的指標予以剔除。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述對指標進行變頻處理包括：

獲取指標中的季度指標和年度指標；

將所述季度指標和所述年度指標通過線性插值的方法轉化為月度數據。

7.一種房屋價值預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

因子體系獲取模塊，用于獲取根據待預測區域房屋價值歷史數據構建的房價前瞻預測因子體系；

數據提取模塊，用于根據房價前瞻預測因子體系，提取影響房屋價值的指標以及房屋價值指數；

數據處理模塊，用于對提取的指標和房屋價值指數進行量化和標準化，從量化和標準化后的指標和房屋價值指數中篩選出預設規則的變量和樣本；

模型構建模塊，用于以待預測區域房屋價值指數為預測目標，以篩選出的變量和樣本為訓練數據，構建房價前瞻預測模型。