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时间:2018-11-23
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1、神经网络基础上房地产评估时资本化率算法研究-->房地产专业硕士毕业论文润色:基于神经网络的房地产评估中资本化率算法研究基于神经网络的房地产评估中资本化率算法研究摘要本论文的研究对象是房地产估价中收益还原法使用的重要参数资本化率。资本化率在收益还原法中有着重要的作用,资本化率的微小变动会对评估结果产生巨大的改变。又由于影响资本化率的因素较多,目前确定资本化率的方法存在资本化率界定误差大、收集数据困难、主观性很强和评估的结果缺乏可比较性等特点。这些使得资本化率成了房地产评估风险产生的主要因素之一。因此资本
2、化率的确定直接影响收益型房地产估价的准确性,间接影响资产重组和结构调整的合理性,影响房地产交易各方当事人的合法权益,影响房地产市场的规范性,影响房地产融资风险、房地产税的征管工作等各方面;而且目前,对资本化率的确定方法并不统一,有着多种做法,有时这些做法的估价结果相差极大。因此,对资本化率进行深入研究是非常有必要的。本文提出一个基于神经网络模型的方法来确定特定对象的资本化率,并在财务报表披露的财务数据的基础上,建立了神经网络模型用来描述次年利润率、公司初始利润率、贷款利率、物价指数以及公司资产结构存在
3、的函数关系,进而求得了最终资本化率。最后本文发现神经网络模型有较好的效果,但是从相对误差上,效果不是很好,又基于神经网络分类的思想本文提出了模型的改进方向。关键词:资本化率;神经网络;BP算法;预期收益率AbstractThepaperstudiesontheissuesofcapitalizationrateostimportantparameterintheineapproachofpropertyestimation.Thecapitalizationplaysveryimportantrole
4、intheestimationapproach.Itssmallfluctuationationresults.Butbecausethefactorsareplicated,themethodtogettheexactresulthasmanydefects,suchasbigerrorindefinition,difficultiesindatacollection,theeffectofsubjectivityandthelackofparability.Italsomakesthecapita
5、lizationratebethemainfactorofestimationrisk.Theestimationofcapitalizationratedirectlyaffectstheaccuracyofthepropertyestimationandindirectlyaffectstherationalityofcapitalizationrestructuring.Itconcernsthelegalrightsinrealestatetransaction,thecriterionofr
6、ealestatemarket,thefinancingriskandsoon.Butbynoethodsarenotcentralized.Bythedifferentmethod,theestimationresultdifferslargely.Soitmeansalotinfurtherresearchofcapitalizationrate.Thispaperproposesaneethodincapitalizationrateestimationbasedontheneuralodel.
7、Inthebasisofthefinancialdataonthefinancialstatements,theneuralodelisestablishedtodescribetheearningsrateperyear,theoriginalearningrateofthepany,debtrateandpriceindex.Thefunctionbetationresultcanbestresstheaccuracyintheneethod.Buttherelativeerrorisstilll
8、arge.Thepromotiondirectionhasbeenproposedinthefurtherresearch.Key;EarningRate目录目录I摘要IIIAbstractIV第一章绪论11.1选题背景和研究意义11.1.1选题背景11.1.2研究意义21.2相关领域的国内外研究综述31.2.1国外研究现状31.2.2国内研究现状71.3本文的研究内容与创新之处91.3.1研究内容91.3.2创新之处9第二章房地产评估中资本化率计算的理
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