[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

本申請涉及智慧城市技術領域，應用于房地產行業，特別涉及一種房屋價值預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質，其中，方法包括：獲取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。整個過程中，基于房價前瞻預測因子體系準確獲取房屋價值的指標以及房屋價值指數，并且對數據進行量化和標準化處理，準確得到模型訓練數據，可以準確構建房價前瞻預測模型，實現對房屋價值準確預測。

技術領域

本申請涉及前瞻預測技術領域，特別是涉及一種房屋價值預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

在實際生活中，房價已經成為人們日常生活的關注重點，房價的變動牽動著各行各業以及普通百姓的心，不論是從事房地產開發、房地產金融以及建筑等行業的專業人員還是普通百姓都希望能夠對未來房價走勢有一個比較準確的前瞻預測。

傳統的房價預測多數是專業的估價師基于近段時間來某個地區基礎房價、房源供需關系、政策以及自身經驗給出房價預測。這種方式，一般會嚴重依賴于估價師的主觀判斷以及經驗，針對同一區域的房價，不同的估價師最終得出房價預測可能不同。

可見傳統的房價預測方法均在極大局限性，其房價預測結果不夠準確。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠準確預測房價的房屋價值預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

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。

在其中一個實施例中，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。

在其中一個實施例中，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。