灰色关联度分析在批量评估中的应用.pdf

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1、科技通报第31卷第7期Vol.31No.72015年7月BULLETINOFSCIENCEANDTECHNOLOGYJul.2015灰色关联度分析在批量评估中的应用孟庆贺，郭宗逵（南京工业大学土木工程学院，南京211816）摘要：批量评估技术依靠的是详细具体的数据库，在批量评估中，随着时间的推移，很多数据和样本将被统计保存下来。但是，未必所有的样本数据同时具有很高的使用价值。面对以后强大的基础数据库，如何从数据库当中正确选择具有代表性的样本数据作为基础数据，本文利用灰色关联度分析给出了很好的解决

2、方法。关键词：批量评估；基础数据；灰色关联度中图分类号：O29文献标识码：A文章编号：1001-7119（2015）07-0006-03ApplicationofGreyRelationalAnalysisinMassAppraisalMengQinghe,GuoZongkui（1.CollegeofCivilEngineering，NanjingUniversityofTechnology，Nanjing211816，China）Abstract：Massappraisaltechniquer

3、eliesonaspecificdatabaseindetail,astimegoesby,alotofdataandsamplestatisticswillbepreserved.Butnotallofthesampledatahasthehighusevalueatthesametime.Duetotherearealotofdataforselection,howtoselectrepresentativesampledatafromthedatabaseasbasicdatacorrec

4、tly,thispaperproposesagoodsolution,usinggreyrelationalanalysistosolvetheproblem.Keywords：massappraisal；basicdata；greyrelationalanalysis批量评估是指在给定时间，使用标准方法，库中数据的可靠性所决定。采用共同的数据，统一并考虑到对结果进行统计然而，随着时间的推移，很多数据和样本将检验与分析的评估技术与方法，对多种类型的财被统计保存下来。但是，未必所有的样本数据同产所

5、进行的评估过程。时具有很高的使用价值。面对以后强大的基础批量评估的评估效率高，而且运行成本低，数据库，如何从数据库当中正确选择具有代表性主要技术基于房地产评估技术，即市场比较法、的样本数据作为批量评估的计算基础，灰色关联收益法以及还原法三大方法，主要的原理是数学度分析方法给出了很好的解决方法。知识中的数理统计，通过大量数据的搜集和利用，对不动产价值的影响因素进行统计及分析，1关联度的概念构建回归方程，并对其进行分析和判断，最终确定批量评估的评估模型。在批量评估技术的运关联度可以表示为两个事物之间

6、的关联程用中，详实可靠的数据库必不可少，数据的储备度，是对事物之间关联性大小的度量，这些所谓基于待评估不动产各类详细特征的信息。运用的事物可以是系统，也可以是因素等，在数学上批量评估技术对不动产价值进行评估，最终评估关联度则被称之为两个函数的相似程度。系统结果的有效性及真实性直接由前期所建立数据在发展过程中，系统内的因素之间会由于某种原收稿日期：2014-03-18作者简介：孟庆贺（1987-），男，江苏徐州人。E-mail：mqh_01@163.com。第7期孟庆贺等.灰色关联度分析在批量评估

7、中的应用7因而出现相对变化的趋势或情形，这种变化可以标，则第i个被比较数列体现在多个方面，如因素间的大小变化、方向变xi={xi(k)，k=1,2,…,n},(i=1,2,…,m)。化及速度变化等，关联度就是系统变化态势的一这里要注意正向指标和逆向指标的选取，如种度量。如何定义两事物之间关联度的大小，在果第k项指标是正向指标，则x0k就是m个被评价于系统发展过程中两事物之间的相对变化情况，样本第k项指标实际值的最大值；反之，如果是逆倘若两者变化基本一致，那么关联度就大；反之，向指标，则取最小值。

8、两者的关联度就小。如何确定因素之间的关联2.2无量纲化程度，数理统计中已经给出许多的解决方法，例由于评价指标之间的量纲和数量级有所不如回归分析、方差分析等。但是利用以上方法一同，导致各评价指标间不具有直接可比性。所方面需要大量的数据样本，另一方面又要求样本以，必须对各指标进行无量纲化处理，通过一定需要服从某一典型的概率分布，各因素之间要彼的数学变换，最终消除原始变量不同量纲的影此无关，而且各因素数据与系统特征数据之间要响。呈线性关系，有关多因素非典型分布特征的现xi(k)令xij'=,(i=1,