基于LightGBM模型的二手房价格评估研究
二十一世纪以来，我国二手房市场迅速发展，一线城市二手房市场占比已经超越新房市场，二手房交易越来越普遍。二手房交易过程中，由于买卖双方需求不同以及对二手房价格期望不同等因素，不易确定二手房交易价格，从而使二手房价格评估工作得到高度重视，合理有效的进行二手房价格评估有利于缩短二手房成交周期，完善二手房市场资源配置，保障居民居住需求。目前，在国内二手房交易过程中，经常使用基于专业评估人员人工方式进行价格评估的传统方法，此类方法很难收集大量参考数据，无法批量进行价格评估，专业评估人员经验不同给出的结果也不同，并且经济成本和时间成本都很高。 在此背景下，为了提高对二手房价格评估的效率和准确率，本文应用LightGBM算法建立二手房价格评估模型，并以收集的北京市二手房成交数据进行实证分析，论证基于LightGBM的二手房价格评估模型的可行性。相较于其他二手房价格评估模型，本文建立的评估模型准确性更高，效率更快。 本文的创新点包括两个方面:一方面，是将LightGBM模型应用到二手房价格评估中，以提高二手房价格评估的效率和准确率。传统二手房价格评估方法受到评估人的经验以及工作效率的影响，培养一名合格的评估人员需要经过长期的训练，二手房价格评估引入LightGBM模型能有效提升评估的效率和准确率。另一方面，是构建一套比较完整的二手房价格评估指标体系，尤其是细化了区位与邻里相关指标，并将主观评分指标进行客观量化处理。指标体系中增加了基于互联网环境的影响因素，运用互联网技术收集比较全面的数据，使二手房价格评估更加真实、客观。 基于LightGBM模型的二手房价格评估方法，丰富了二手房价格评估指标体系，经过实证分析满足用户的实际使用需求，并且在一定程度上提升了二手房价格评估的效率和准确性。
二手房市场;价格评估;LightGBM模型;分级指标体系
北京化工大学
硕士
工程管理
余乐安;李艳伟
2020
中文
F299.233.5
2020-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）