浅谈西安市住宅房地产销售定价方法研究

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1、西北工业大学硕士学位论文西安市住宅房地产销售定价方法研究姓名：胡波申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：刘建民20070301摘要改革开放以来，随着经济体制改革的不断深入发展，以住宅为主的房地产业正逐步成为我国的支柱产业。住宅房地产销售定价是影响房地产业发展的一个重要因素，是调节房地产经营、促进房地产经济迅速发展的有力杠杆。因此，确定有效的住宅房地产销售定价方法，对开发商在竞争中处于有利地位，对我国的房地产业健康发展，都具有十分重要的意义。房地产企业在制定住宅销售价格时，通常采用成本导向定价法、需求导向定价法、竞争导向定价法和市场比较法。由于住宅房地产销售定价受到多个因素共同影响，并

2、且各因素之间有着复杂的关系，因此住宅房地产销售定价属于具有高度不确定地非线性系统。成本、需求和竞争导向定价法从个别影响因素入手，不能全面和本质地反映住宅房地产销售定价系统的内在结构和复杂特性；虽然市场比较法是从多个影响因素入手，但是在应用这种方法时需要进行情况修正、地区因素与个别因素比较等，带有较强的主观性。因此，传统的定价方法在实际应用中效果并不理想，寻求合理的定价方法是一个亟待解决的问题。人工神经网络模拟人的大脑活动，具有并行分布处理、非线性映射和柔性网络结构，以及高度的容错性、自组织、自适应和自学习功能，适于非线性问题的研究，已被广泛应用于各行业中。本文尝试将神经网络技术应用于住宅

3、房地产销售定价之中，建立基于BP神经网络的住宅房地产销售定价方法。论文以西安市住宅房地产为研究对象，在大量的资料和市场统计的基础上，运用神经网络的原理，研究并建立了基于BP神经网络的住宅房地产销售定价方法。在第一章中，详细的介绍了传统定价方法与其不足之处，并对神经网络引入住宅房地产销售定价领域的可行性进行了研究；在第二章中，对神经网络和模糊数学的基本理论知识进行了全面的介绍，并且对与建模相关的BP神经网络和格贴近度知识进行了详细的分析；在第三章中，对影响住宅房地产销售定价的因素进行了全面分析；在第四章中，构建影响因素指标体系框架，将指标体系框架与神经网络结合建立住宅房地产销售定价模型，并

4、制定调价方法；在第五章中，以西安市某楼盘为例，对基于BP神经网络的住宅房地产销售定价方法进行检验和分析；在第六章中，运用递阶分析法对西安市住宅房地产销售定价影响因素进行敏感性分析；第七章总结了全文的研究结果，并讨论了有待继续研究的问题。关键词：住宅房地产，BP神经网络，销售定价，格贴近度AbstractWiththedevelopmentofeconomicsystemref0Hn，there“estaterelyingmainlyonhouseisgraduallybecomingoneofthepillarindustriesofourcoumry．Realestatesalepri

5、cingofthehouseisoneof也eimportantfactorsinnuencingtherealestatedevelopment，andalsoastrongleverregulatingrealestatemallagemem，pmmotingtheeconomyof也erealestatetodeveloprapidly．Acorrectrealestatesalepricingofthehousemethodisconn肌edhaSimponalltmeaningstothedeveloperintllecompetitiona11dthehealthydevel

6、opmentOffealestateindustryofoIlrcountry．Whilerealestateenterprisesmakesalepricingofthehouse，itusuallyadoptsthecost，thercquirementanddemaIld，t11ecompetitionorthecomparativemarkettoleadthemethodofsalepricing．Realestatesalepricingofmehouseisinnuencedtogetherbyalotoffactors，aIldtllereiscomplicatedrel

7、ationbet、veenthem．Itisahi曲lyuncertajnnon一】inearsysfem．ThetraditionalsalepricjngmethoddecidethesalepfjceoIlly丘omaspecificinnuellcefactor，aIldttleinheremstmcturcaIldcomplicatedcharacteristicofmesalepricingsystemofthereal