收益还原法在房地产估价工作中的应用与改进

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1、收益还原法在房地产估价工作中的应用与改进摘要：针对以往收益还原法估价工作中对未来收益预测的定量分析不足的缺点，构建了利用模糊贴近度分析及灰色预测为主要方法的估价实例选取――未来收益预测模型。并结合实例介绍该方法在实际工作中的应用。中国4/vie　　关键词：房地产估价;收益还原法;模糊贴近度;灰色预测　　中图分类号：F293.3文献标识码：A：1673-1069（2017）01-47-2　　0引言　　收益还原法作为房地产估价的三大基本方法之一，是估价工作中大量采用的估价方法，特别是对一些有收益但交易少的房地产（如工厂、酒店、宾馆等）项目收益还原

2、法有着其他方法无可比拟的适用性。然而目前收益还原法估价时，确定今后合理纯收益流量都是通过用以往若干年估价对象或类似房地产的收益进行简单算术平均及修正得到，这样的收益流不能体现收益的发展趋势，与收益还原法估价的基本原则是相悖的;有些估价案例也对今后的未来收益进行了预测，但是这类案例所做的预测都是建立在个人经验的基础上，带有较强的主观色彩和个人因素。为解决这一问题，作者结合模糊数学贴近度原理及灰色系统理论，针对收益还原法建立了一个估价实例选取――未来收益预测的模型。　　1模型的建立　　该模型的思路为：估价人员收集各年类似与待估对象的房地产资料（每

3、年至少四个），利用每一年的类似实例相关资料求取它与待估对象的贴近度，并选取贴近度最大的三个类似实例加权计算历史收益，得到每一历史年的收益后确定历史收益流;再根据历史收益流建立GM（1，1）模型，对未来收益进行预测。　　1.1确定历史收益　　在待估对象某一历史年中选取m个实例T1，T2，……Tm。并建立模糊贴近度评价指标{u1，u2，……，un}，在类似实例和待估对象中选取单项条件最好的赋予隶属度1，并通过专家评分确定其他单项的隶属度，得到以下隶属函数：　　<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-1.jp

4、g>　　<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-2.jpg>。以贴近度公式<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-2.jpg>　　<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-2.jpg>求取各类似实例与待估对象的贴近度<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-2.jpg>，贴近度，取贴近度最大的三个作为比准实例来求取加权系数，并计算合理纯收益。　　①对于出租型房

5、地产，求取加权系数时，将比准实例的贴近度按大小赋予α1，α2，α3，其中α1>α2>α3，各比准实例的加权系数为ρi=i=1，2，3。第i历史年的历史收益为：Po（0）（i）=1（v1ρ1+v2ρ2+v3ρ3）・S・（1*l%），vi（i=1，2，3）为αi对应的比准实例每平方米的年收入，S为待估对象的实际建筑面积，l为该年这类出租型房地产的空置率。　　②对于直接经营型房地产，求加权系数时，将比准实例的贴近度按大小赋予α1，α2，α3，其中α1>α2>α3，各比准实例的加权系数为ρi=・i=1，2，3。　　第i历史年的

6、历史收益为：Po（0）（i）=1（v1ρ1+v2ρ2+v3ρ3+・v），vi（i=1，2，3）为αi对应的比准实例该年的历史纯收益，v为待估对象该年的历史纯收益。　　通过以上介绍之方法计算待估对象n年前的历史纯收益，形成待估对象的历史收益流：Po（0）（i）={po（0）（1），po（0）（2），……，po（0）（n）}。　　1.2建立GM（1，1）预测模型　　对以上P0（0）做一次累加建立它的1-AGO序列：　　<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-3.jpg>，令<E：＼123＼中小企

7、业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-4.jpg>。拟建GM（1，1）如下：<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-5.jpg>。当P0（0）满足准光滑性，P0（1）满足准指数规律时则可以根据最小二乘原理求出模型参数列<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-6.jpg>，从而确定GM（1，1）模型式：<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-7.jpg>。根据模型计算得到模拟值，并检验误差

8、，当误差不大时就可利用模型进行预测。　　利用模型计算未来5年的合理纯收益，<E：＼123＼中小企业管理与科技・上旬刊201701＼1-197＼83-8.jpg