基于适应估计技术的存量住房价格批量评估模型

摘要：
存量房价格评估是当前房地产市场监管中急需解决的突出问题。本文将适应估计技术引入存量房价格评估中，建立一种新的存量房批量评估方法——城市房地产整体评估法，阐述了该评估方法的基本构建：基准模型负责建立参数修正体系，评估房地产价格；更新模型维护模型参数，校正评估精度；控制模型防止异常波动对参数的影响，保持系统稳定，三者相辅相存，互为一体。
关键字：
城市房地产整体评估；存量住房；批量评估；适应估计技术
一、引言
在我国房地产全面市场化改革的十多年中，我国的房地产市场取得了巨大的发展，房地产交易活动日趋频繁，房地产销售价格以每年大约1O%的速度快速上涨。传统交易计税以房产原值为依据，房产原值并不反映当前房地产的真实价值，不同时期建造的房地产在房产原值上差异较大，税负很不公平，因此，引入国际通行的按批量评估确定房地产计税价格不断受到重视。近年来，不少专家学者对国外批量评估方法作了深入的研究，为我国借鉴国外经验、推动批量评估系统提供了很大帮助。丹东、杭州、扬州等地在存量房批量评估方面也做出了有益的探索和实践。
本文采用适应估计技术（又称回馈技术）的基本思想，提出了一种新的存量住房价格批量评估模型，命名为城市房地产整体评估法。该方法首先在每幢楼宇内挑选一个典型房地产单元作为标准房地产（以下简称标准房），建立整幢房地产与此标准房的修正系数体系，通过更新机制与控制机制，修正系数体系不断完善，直到保持相对稳定，在每个评估周期内通过评估标准房的价格，达到对整幢楼宇的价值评估。整个模型由如下几部分组成：
第一，构建基准模型。基于每幢楼宇选定标准房，建立楼宇其他房地产与标准房的因素修正系数体系，根据市场比较法的基本原理，评估出每幢楼宇所有房地产的价格；



第二，构建更新模型。利用当前的市场交易案例更新基准模型，通过更新修正系数或标准房价格以反映市场随时间的变化趋势，输出更新后的房地产评估价格；
第三，构建控制模型。综合考虑房地产不同时点的评估价格，采用时间序列的平滑预测技术，减小房地产市场的异常波动对评估价格的影响，以保持系统的稳定性，是在更新评估或重新评估阶段启用的模型；
第四，综合基准模型、更新模型和控制模型，检验评估结果并输出。
二、基准模型
基准模型采用市场比较法，关键是建立房地产之间的修正系数，围绕标准房建立初步的参数修正体系，这套系数由楼栋位置系数、楼层修正系数、朝向修正系数与户型修正系数综合得来，考虑了区位、周边环境、楼层、朝向、景观、采光、户型等多方面因素，对可比实例进行修正，求取标准房的评估价格。
SPi= TPi×t%×f%×r%×u%×l%
式中：SPi为标准房的比准价格，TPi为标准房可比实例的交易单价，t，f，r，1分别表示可比实例与标准房之间的交易时间、楼层、朝向、户型以及楼宇位置修正系数。



（一）标准房选取
标准房地产，简称标准房，是指在一幢楼宇内拥有最多共通属性或最多数目的典型房地产，它代表了本楼宇的房地产价格水平。标准房的设定十分重要，它将直接影响批量评估的合理性和准确性，在设定标准房过程中，应综合考虑楼层、朝向、户型、产权等方面因素，详细情况如下：
(1)标准房是整栋楼宇内拥有最多房屋特征的房地产，且不含附加值成分。所谓附加值，是指不包括在主物业楼面面积内、素质稍差的额外楼面面积的价值，例如阁楼、露台、花园及停车库等
(2)高层、小高层或多层有电梯的标准房一般选择在中间楼层，多层无电梯选择在二层。
(3)标准房的户型、朝向是综合考虑的，也不是传统意义上的户型、朝向，而是考虑房屋所在楼栋的某一方位，方位囊括了户型、朝向等多方面特征造成的房地产价格差异。标准房的方位一般选取整幢楼宇内处于中间价位的方位。
(4)标准房其他条件均处于楼宇的一般水平。如标准房的装修水平设定为普通装修，水电气网等配套设施都是健全的，建成后房屋结构没有经过改造。
(5)为了以后可比案例选取与房屋修正的方便，楼盘内同类型楼宇标准房设定尽量保持统一，楼层、方位等特征趋同，减少楼宇标准房之间的价格修正。在设定上已经存在偏差的，应该做适当凋整。
(6)标准房并不是确实存在的，它是一套虚拟的房地产单元。与标准房设定楼层、方位处于相同位置上实际存在的房地产单元与标准房可能存在其他特征上的差异，它们之间的价格并不相等，也存在价格修正。
（二）修正系数体系建立
修正系数表由楼层修正系数、朝向修正系数、户型修正系数与楼宇位置指数综合得来的，充分考虑了楼宇各自的楼层、朝向、景观、采光、户型等众多因素对楼宇内房地产价格差异的影响。楼宇位置指数的引入是为了联系楼盘内部楼宇间的价格关系，将整个楼盘都联系起来。修正系数表并不是通过统一模型、专家经验、行业标准简单得出的，而是通过广泛的实地踏勘，结合真实市场数据，按照楼宇内部实际价格变化规律制作出来的。
1．楼层修正系数
楼层修正，经过现场踏勘和市场数据分析，初步建立楼层调整模型，确立标准房与楼层价格差，计算楼层差系数。
具体楼层价格差根据实际调查而定，受楼盘品质、景观影响较强。旧楼盘的楼层差不明显，新楼盘的楼层差稍大。总楼层数越低，楼层价差越高，总楼层数越多，楼层价差越少。一般而言，楼层价差由高到低的顺序是：多层—小高层—高层。如小区密度较大，当上升到某一楼层后突然视野开阔，楼层差呈现跳跃式上涨。因此，楼层调差一般分为整体调差、分段调差、每层差等。整体调差是指楼宇相邻价格的两层楼层价格差基本相同，呈现线性递增（或递减）趋势，是比较简单的调差方式；分段调差是指楼宇的楼层价格差有两个或两个以上的取值，如在较低楼层有较低的楼层价格差，在较高楼层有较高的楼层价格差；每层调差是指楼宇因楼层产生的价格增长（或降低）并不是线性的，呈现较为复杂的形式，需要采用不同的值来确定每两层之间的价格关系。
2．朝向修正系数
朝向调整系数是一个综合指标，不但考虑了房地产朝向引起的价格差异，还综合考虑了环境景观、采光、噪音等其他影响因素。一般是根据楼盘的具体情况、市场调查情况确定。根据深圳市的区位特征，我们确定了朝向调整的基本原则为：东南>南=>东北=西南>北=西>西北。虽然朝南的住宅一般优于其他朝向（如朝北）的住宅，但当北向面对的是美丽的海景或者江景，北面的住宅就比同楼层南向的住宅价格高，甚至会高出很多；即使是同一朝向的住宅，也会由于建筑结构造成视野、景观的差异而有所不同，如“凹”字型的建筑物，两端的住宅视野明显比中间的要宽广，特别是面对海景、江景时将对价格造成更大的差异。因此，景观一般比朝向优先，有景观的房地产主要考虑朝向，其他情况（如噪音）依据具体情况适当调整。
3．户型修正系数
同一楼盘内部户型差别不大（主要户型产品价格差异5%以内，一般只做朝向、景观等调整，不纳入户型结构调整），则不考虑户型结构所造成的价格差异。
同一楼盘内部户型差别较大（主要户型产品价格差异5~ 1O%，户型结构差异较大，一般做系数调整），测算不同户型的单位之间的价格差距（一般以百分比衡量），以此为依据进行系数调整。
同一楼盘内部户型差别巨大（主要户型产品价格差异10%以上，通常为综合大社区，涉及多层、高层、别墅、洋房等各类产品，一般采取分类统计基准价的方式），分别计算不同产品的标准房价格，系数不做特别设置。
特殊户型调差是指比较常见的底层带花园、顶层复式或带花园、送大面积露台等情况，这种情况通常采取系数调整及重点跟踪的方式，测算特殊户型的单位与标准户型之间的价格差距比（一般以百分比衡量），以此为依据单独就该房屋单位设定调整系数。
4．楼宇位置指数
综合考虑楼宇在楼盘整体价格水平中所处的位置，实际上是楼宇标准房的价格在楼盘中的价格水平，需要考虑的因素包括周边环境（绿化、小区环境等）、安静程度（临街情况、噪音影响等）、舒适程度（如电梯户比等）、生活便利度（交通、购物便捷度等）。
同一楼盘的各栋楼宇之间主要在位置上有所差别，一般情况下，靠路边的价格相对较低，但是靠路边楼栋有较好景观时情况又不同。有些大型小区靠里面的楼栋距离出口较远，交通便利性差，但在小区设计时可能会设置花园、绿地等来使其价值有所保证。
三、更新模型
更新模型的设定及运作过程其实是一个不断逼近市场价值的过程。通过比较评估价格和现有的市场交易案例价格，获得价格偏差值，当偏差值超出规定范围时，应再次应用基准模型进行评估，通过选用新的案例以及新的修正系数来获取更新后的评估价值，直到评估价值和当前市场价值比较得到的价格偏差处于设定的校准范围之内时，一次更新模型运作才真正结束。因此，更新模型的运作使评估的价值更加精准，可以不断提高住宅评估价值的准确度，使其更加贴合真实水平。
上期评估价格与更新时点市场交易价格进行比较时，根据IAA02010年发布的《比率分析标准》，可参照比率分析检验的相关步骤和分析指标，对二者的价格是否存在显著性差异给出判断。下面给出总体比较与分组比较的标准，如果有其中一个不满足标准，则均要启动更新评估模型。
总体水平的比较是针对更新时点的全市住宅交易案例，比率分析的结果若同时满足以下几点：
(l)估价水平：比率分析的估价水平在0.90~1.10之间。
(2)估价一致性：离散系数在5~15之旬，价格相关差在0.98~1.03之间。
则在整体水平上，评估价格在更新时点仍然满足所要求的准确性和一致性，理论上：可以不用启动更新模型；如果其中一点不满足，则需要启动更新模型，直至比率分析结果满足以上条件。
为更为全面详细的分析不同区域和类别的住房房地产，其评估价格与更新时点的市场交易价格之间是否存在显著偏差，分组的比较也是必要的。如果各组之间同时满足以下几点：
(1)多层、高层、别墅类（以及各个行政区域）等每个类别的估价水平在0.90~1.10之间，且与总体水平的差异不超过5%。
(2)多层、高层（以及各个行政区域）的离散系数在5 ~ 15之间，价格相关差在0.98~1.03之间。
(3)别墅类的离散系数在5~20之间，价格相关差在0.98~1.03之间。
则在各个分组水平上，评估价格在更新时点仍然满足所要求的准确性和一致性，可以不用启动更新模型；如果有其中一条不满足，则需要启动更新模型，直至比率分析结果满足以上所有条件。



四、控制模型
控制模型是综合考虑房地产不同时点的评估价格，采用时间序列的平滑预测技术，考虑过去房地产评估价格的时间趋势，减小地产市场的异常波动对评估价格的影响，以保持系统的稳定性。
是否启动控制模型，要先将更新模型的评估结果与利用趋势因子的调整结果进行比较，如果更新模型评估结果与趋势因子调整结果误差低于5%，则直接应用更新模型的评估结果，不启动控制模型；如误差超过5%，则启动控制模型。



五、结论
本文引入适应估计技术，结合国际批量评估的技术标准，构建了全面完善的批量评估体系，用于深圳市存量住房交易计税价格核定工作，完成了深圳市约17万栋、150万套存量住房的价格评估。实践证明，评估结果较为准确，真实地反映了房地产价格。