【摘 要】
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改革开放以来,我国房地产业发展迅猛,在国民经济中扮演着愈来愈重要的角色。随着城市化和城镇化的稳步推进,土地供应量逐渐减少,房价持续攀升。住房关乎国计民生,新房房价过高使得对住房具有刚需的普通购房者开始关注二手住房,于是二手房市场逐步发展,并逐渐成为房地产业的重要组成部分。随着国家一系列“稳房价”措施的实施,如何科学合理地对二手房的价值进行评估受到了社会各界的广泛关注。由于二手房价值影响因素多而复杂
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改革开放以来,我国房地产业发展迅猛,在国民经济中扮演着愈来愈重要的角色。随着城市化和城镇化的稳步推进,土地供应量逐渐减少,房价持续攀升。住房关乎国计民生,新房房价过高使得对住房具有刚需的普通购房者开始关注二手住房,于是二手房市场逐步发展,并逐渐成为房地产业的重要组成部分。随着国家一系列“稳房价”措施的实施,如何科学合理地对二手房的价值进行评估受到了社会各界的广泛关注。由于二手房价值影响因素多而复杂,因素之间关系的不确定使传统的评估方法在二手房估价中受到限制,因此构建更为有效的房价影响因素指标体系、建立更为科学的评估模型就显得尤为重要。本文首先对研究背景、研究意义、研究方法及内容进行了介绍,对相关文献进行综述。其次,对住宅类二手房相关概念和理论基础进行了详细阐述,在对估价方法进行分析后,决定选择粗糙集-BP神经网络（Rough Set-Back Propagation Neural Network,以下简称RS-BPNN）模型对住宅类二手房进行评估。接下来以二手房相关理论为基础,选取户型等21个指标构建住宅类二手房估价指标体系;根据RS-BPNN相关理论,以粗糙集的属性约简和Matlab神经网络工具箱为基础构建RS-BPNN估价模型,以重庆市渝北区为例进行实例分析。为验证模型的有效性,将该模型的评估结果与传统BP神经网络模型的评估结果、市场法的评估结果进行对比分析,结果表明,在以上三个模型中,RS-BPNN模型的精确度最高,BPNN模型次之,而市场法的精确度最低,从而证明了RS-BPNN模型在住宅类二手房估价中的有效性和评估结果的可靠性。因此,本论文的研究对房地产估价方法的改进具有一定的参考意义。
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