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批量评估与计算机自动评估相关知识

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汇编整理于2010.10

本文编撰过程中主要参考了**_*资料；纪某某、王某某、傅传锐所撰《国外AVM技术在批量评估中的应用》；XX大学朱聪的硕士论文《物业税税基评估研究》；纪某某、陈某某《 自动评估模型(AVM)在抵押不动产评估和管理中的应用》、王某某译USPAP《美国评估准则》。

本文没有涉及由于网络发展带来的二手房交易媒介开始转向网络发布为主的新情况，目前发布二手房买卖信息的房地产网站众多，主流包括搜房、新浪乐某某、安居客等，运用OLKD垂直搜索技术已能将交易活跃楼盘的挂牌价取得，是为住宅评估的重要参考，信息的公开会带来评估技术的进一步发展。

基础技术研发不拘泥于为纳税服务，涵盖所有区域、所有功能的房屋。

?一、国际相关规范准则介绍

1.《批量评估准则》(Standard on?Mass Appraisal)

国际财产征税评估人员联合会(InternationalAsso- ciation of Assessing Officers，简称IAAO，下同)于2002制定的《批量评估准则》，其批量评估的定义为，批量评估是指在给定时间，使用标准方法，采用共同的数据，并考虑统计检验的对一系列房地产进行评估的过程。

国际评估准则IVSC (2005)定义为“应用系统的、统一的、考虑到统计检验结果和结果分析的评估方法和技术评估多项财产确XX期价值的活动。”

以及USPAP(2006)中对批量评估也有类似的表述。

批量评估一个重要的特性在于它将大量的计量、统计检验等数学工具纳入评估过程。在应用计量工具(特别是多元回归)的时候，批量评估方法认为所要评估的不动产(财产)的价值受到众多的因素的影响，这些因素包括房屋的面积、朝向、建筑结构等不一而足，而通过对已有房屋特征数据及价值数据的分析，可以计算出每一个特征对房屋价值的贡献程度(对应于批量评估计量模型中的各个变量的系数值)。在得到计量模型中的各个变量的系数之后，就可以将需要评估的不动产的各个特征输入模型中，从而在一次评估中对多个不动产的价值进行评估。

2.《自动评估模型规范》(Standard on Automated VluationModels)

IAAO在2003年颁布的《自动评估模型规范》对自动评估模型定义为：自动评估模型是一个建立在数学基础之上的计算机程序，它可以基于对事先已分别收集的有关位置、市场条件、以及不动产的特征等信息进行的市场分析并得到一个市场价值的估计值。

二、相关名词解释

(一)单宗财产评估（Single Appraisal）

单宗财产评估，是指“在同一时间评估一个财产”（IAAO，MassAppraisal of Real Property，2005），即在一次评估中对一个（或一个单位的）应税财产的税基价值进行评估

确定，在一次评估中，其评估对象是单一的这一点上，它与一般资产评估实践是相同的，其评估方法也主要依据市场途径、成本途径以及收益途径这三种资产评估的基本方法。

而批量评估与单宗财产评估的最根本区别在于：其一次评估的对象是一批或一组不动产。正是这样一个根本性的差异，导致批量评估与单宗财产评估在评估指导思想、具体方法、手段、步骤、程序等方面存在较为显著的区别。目前，从各国的不动产税基评估实践来看，批量评估已经成为主流，只有在受到各种因素影响（例如，评估区域中的财产类型差异过大等），导致批量评估效果不佳的时候，才会采取单宗财产评估。

(二)计算机辅助的批量评估(Computer-Assisted Mass Appraisal，简称CAMA)

在批量评估中，根据其是否有计算机辅助可以分为手工批量评估和计算机辅助的批量评估。随着科学技术的进步以及计算机应用的普及，可以说目前在运作的税基批量评估系统均为CAMA系统。

批量评估技术随着近年来计算机技术的飞速进步而得到了迅猛的发展，并且在实践中逐步与地理信息系统(GIS)，人工神经网络(Artificial NeutralNetwork)等技术相结合，显示出与其他学科和技术相融合的趋势。尤其是GIS已经在批量评估中得到了广泛的应用，并且取得了良好的效果，大大节约了税基评估成本，提升了批量评估系统的效率。可以说，GIS与CAMA系统的融合已经成为不可阻挡的趋势。

就技术本质而言，用于CAMA系统中的AVM与用于私人部门的AVM从其创建原理、技术方法、创建过程等来说都是大体相同的，只是在日常的惯例中，通常用CAMA来表示税基评估中的计算机化的评量评估系统，而用AAAVM来指代在各私人部门中所使用的自动化的批量评估实践。

(三)自动评估模型AVM(Automated Valuation Model)

AVM(自动评估模型) 产生于上世纪七十年代，是批量评估方法体系的关键技术，它将批量评估的各个步骤整合到一个计算机评估程序中去，建立一个自动评估模型(AVM)，实际上一个程序化的批量评估过程，是批量评估程序的自动化。AVM的一个与众不同的特征在于它是通过数据建模而获得市场价值的估计值。AVM可以应用于动产、不动产甚至是无形资产的价值评估。目前，应用AVM最多的还是不动产评估领域，其中住宅是最早应用AVM的财产类型。

AVM技术本质就是批量评估的原理与技术，包括各种数理统计方法(如多元回归、概率统计等)、评估的三大基本方法、各种批量评估的技术与方法(如AEP等)等在AVM中都有具体的体现。

AVM可以用于私人部门，也可以用于公共部门。在用于税基评估的时候，通常将AVM嵌入到CAMA系统中，用于不动产的税基评估。而在用于私人部门的时候，例如用于银行、房地产经纪等机构的时候，AVM可以嵌入到各种不同的系统中，为实现各种不同的目的而服务。就技术本质而言，用于CAMA系统中的AVM与用于私人部门的AVM从其创建原理、技术方法、创建过程等来说都是大体相同的，只是在日常的惯例中，通常用CAMA来表示税基评估中的计算机化的评量评估系统，而用AVM来指代在各私人部门中所使用的自动化的批量评估实践。

(四)AVM报告

在AVM应用前，评估师还必须利用测试样本对校准后的模型进行效果检验。最后，评估师必须提供论证报告、使用报告与CAMA/AAAVM报告等三种不同类型的AVM报告。CAMA报告和AAAVM报告是批量评估结果的报告类型，CAMA报告主要用于公共领域的财产类税基批量评估目的，而AAAVM报告用于私人领域的各种商业性活动。

(五)地理信息系统GIS(GeographicInforma-tion System)

《国际GIS字典》中的定义，“GIS是采集，管理，整合，处理，分析以及显示有关地球空间信息数据的计算机系统”

IAAO的《批量评估准则》中对地理信息系统(GIS)的定义为：(1)用于存储，检索，控制和显示空间信息的数据库管理系统。(2)一种计算机化的地图系统，能够将不同层次的基础地图的空间数据(土地信息)和特征数据综合起来

2005年IVSC的《批量评估准则》中在4.0数据收集和系统记录中的4.1中提到“数据记录方式已经从手工的数据记录演变为方便CAMA的复杂的数据库，并且通常包括GIS”。 评估师可以借助地理信息系统GIS来获取各种与评估相关的资料。

在不动产从价税的税基评估中，还可以使用GIS来检验数据。GIS能使正常样本与异常样本将通过不同的颜色在计算机屏幕中得到显示，从而使评估师轻松找到那些不合理的数据。

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(六)时间趋势分析

时间趋势分析是在有关财产特征变量信息较难获得的情况下所采用的预测技术。IAAO于2003界定了四种AVM时间趋势分析工具，即单位价值分析、重复销售分析、销售价格/评估价值趋势分析以及在销售比较模型中加入时间变量等四种。时间趋势分析根据以往的财产评估价值或财产的销售价格推算财产评估基准日的评估价值。而单位价值分析是跟踪每单位价格的变化，销售价格/评估价值趋势分析是跟踪同一日期销售价格与评估价值的变动。这两种方法都能通过图形体现价值变动趋势。重复销售分析是将销售价格间的差异转化为月变动率，并从中计算平均（中位）变动率，这种方法的可靠性依赖于销售的样本多少。而在销售比较模型中加入时间变量的方式可以认为是对多元回归分析的一个转化。这一方式被认为是有着较高精确度的时间趋势分析法。从统计学原理上看，前三种时间趋势分析工具是获取一个关于价值随时间变动的指数，而第四种分析工具则是假定价值存在某种运动趋势，并通过时间变量来反映这种趋势。运用时间趋势分析估计财产价值，必须注意到随着推算日期的拉长，预测的精确度将会降低。

(七)适应估计技术（AEP或称为“反馈”）

适应性估计又称为回馈技术，自20世纪80年代开始被应用于不动产评估，是AVM中的一种校准程序，它可以根据新的评估结果、新的数据等，对模型进行自动化的估计与校准，这一过程贯通整个批量评估。其实现方式是不断利用新的销售信息来调整不动产的价值。适应估计技术是将初始模型得出的价值与销售价格进行不断对比，直到得出AVM中最小误差的系数为止。适应估计技术依赖评估师对模型中能衡量当地市场环境的特征变量的设定能力。目前，通常利用适应估计技术来处理混合模型。

(八)?人工神经网络技术(Artificial Neural Network,简称ANN)

20世纪90年代以来，人工神经网络技术开始被应用于AVM。由于神经网络具有超强的适应能力和学习能力，评估师可在采用直接市场法模型时，利用财产特征变量组成的人工神经网络能提供更加准确、快速的评估服务。

人工神经网络是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统,是理论化的人脑神经网络的数学模型。实际上,它是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络,具有高度的非线性,能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现。。由于房地产的区域因素及个别因素对房地产的影响具有一定的整体性,即使是经验丰富的估价人员也很难判断哪个因素更重要,要确定其重要性(即权重)的大小更是困难。而神经网络的大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力,使它能够适用于处理需要同时考虑多因素和条件、不精确和模糊的信息处理问题。显然,估价人员的经验越丰富,其对数据、资料处理的能力就越强,评估结果就越准确。这种专家大脑的思维方法与神经网络工程的研究正好吻合。根据市场比较法神经网络理论的特点,将人工神***并结合两者的优势,将会产生较好的应用前景。

(九) B—P神经网络

BP网络是反向传播(Back Propagation)。它是一种具有教师信号的多层前向网络,在多层神经网络模型的基础上提出了多层神经网络模型的反向传播学习算法,采用最小均方差学习方式,这是一种最广泛应用的网络。它含有输入层、输出层以及处于输入输出层之间的中间层。中间层有单层或多层,由于它们和外界没有直接的联系,故也称为隐层。在隐层中的神经元也称隐层单元。隐层虽然和外界不连接,但是,它们的状态却影响输入输出之间的关系。

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应用神经网络方法进行房地产估价,可改善传统评估方法的随意性和不确定性,避免估价过程掺杂过多的人为因素,减少主观臆断。该技术方法也存在一定的缺陷,对于其估价特点总结如下:1)神经网络应用于房地产估价,其适用范围很广。对于某类房地产,只要能够在市场上找到该类型一定数量的成交案例,就可以使用此方法。2)采用该方法进行房地产估价是通过对样本案例的学习,寻找房地产价格与其影响因素之间存在的客观规律。可以肯定的是,这种规律是非线性的,所以采用该方法进行估价,可以不用事先假设它们之间服从某种数学关系,一定程度上增强了估价客观性。在采用该方法进行估价时,需要在分析相关影响因素的基础上构建相应类型的价格评估指标体系,并对这些指标按提供的量化标准进行量化,将房地产的实际状况转化为一系列量化指标。3)训练样本的选择、网络拓扑结构的设计以及网络参数的设定对应用神经网络方法进行房地产估价有非常重要的作用,而当某种类型房地产估价的神经网络模型一旦训练成功,就可以对大批量的类似房地产进行快速、准确地估价。

（十）愿望模型（Hedonic Model，又称享乐模型）

是利用财产特征变量与财产市场价值间存在的因果关系而建立的模型。按模型结构中所采用数学方程的不同划分，AVM大致可以分为两大类：一类为Hedoni模型, 另一类模型仅包括时间因素，通常是在财产特征信息不足的情况下，通过跟踪特定时间段内财产价值的变动规律，根据目标财产的过去价值或销售价格外推算其评估基准日的价值

Hedoni模型又可以按照其采用变量的组合形式划分为，加成模型（Additive Model）、乘数模型(MultiplicativeModel)与混合模型(HybridModel)。加成模型就是统计学上的线性回归方程，乘数模型和混合模型属于非线性方程，其形式如下：

/其中:MV表示目标财产的市场价值，Xi表示自变量，Ai为自变量的系数，i=0，1，2，…n

三、AVM技术的主要步骤

先看批量评估的主要步骤。USPAP《准则6——批量评估》（Standard6-Mass Appraisal,2006）中规定批量评估应包括如下七个步骤1、确认要评估的财产；2、根据适用于财产的一贯行为定义市场区域；3、确认影响价值形成的特征；4、建立模型；5、校准模型；6、将模型中所反映出来的结论应用于被评估财产的特征中；7、检查批量评估结果。IVSC（2006）中对批量评估步骤的表述也基本上大同小异。

IAAO的《自动评估模型准则》认为创建与应用AVM的步骤包括如下：

A、确认不动产：确认AVM模型所要评估的不动产的各种情况，例如类型、用途等。

B、假设：确定创建AVM的各种假设，例如不动产的最高最有效使用等。

C、数据管理与质量分析。

D、模型描述。

E、模型校准。

F、模型检验与质量保证。

G、模型应用与检查评估值。

H、分层次：将不动产按照不同的类型进行划分，用于建模与分析。这一步骤中通常还包括划分市场区域。

I、对AVM所得的评估值进行辩护。

对照批量评估的各个步骤，我们可以清楚地看出AVM是自动化的批量评估程序这一本质特性。AVM需要一个包含大量数据信息的数据库(数据的类型根据AVM的应用目的、所采用的方法等有密切的联系。

核心步骤如下：

（一）确定不动产样本的经济域［Economic Aear，***MarketAear)］

所谓经济域是指具有相似特征财产所构成的群体。在不动产从价税税基评估中，这一步骤称为分层(Stratification)，分层包括功能区分和区域区分。

1、功能区分

建议将所有物业分为住宅、商业用房和工业用房三大类，每一种大类再进行细分。以下内容其进行详细阐述。

(1)住宅

住宅建议分为非完全商品住房（ 即，包括政策性住房、居民城镇自建只有房）、普通住宅、高档住宅和别墅。

政策性住房，凡是按国家的房改政策建设、销售的住房，统称为政策性住房，具体包括：按照房改政策向职工出售的公有住房；按照房改政策开发建设的经济适用住房、集资合作建房、公务员小区的住房等。 “政策性住房”具有以下特点：一是在价格上要比商品住宅低30%以上；二是在销售对象上，购房群体一般限定在一个企业内部职工之间进行，而商品房没有这项规定；三是在面积控制标准上有限定，而商品住宅没有限定；四是办理交易发证手续取费上，往往减、免有关税费，而商品住宅没有这些优惠政策。

高档住宅是介于普通住宅和别墅之间的住宅，一般是指小区内部环境、内部配套明显高于区域周边楼盘，价格约比周边均价高30%以上的花园洋房、高档公寓。

别墅分为独栋别墅、组合别墅，组合别墅包括双评、联排及其他非独栋的组合别墅。

?(2)商业用房

商业用房建议分为临街商铺、专业批发市场、办公用房、临时居住物业和娱乐健身休闲用房。

商铺又分为商业区的沿街商铺，商圈范围较大，租赁收入较高。住宅小区沿街商铺如小区配商业设施，商圈范围较小，租赁收入相对较低。办公用房又分为写字楼(分甲级、乙级、普通级别)、公共性服务用房如邮局等。临时居住物业包括招待所、酒店(分星级)和私立医院等。娱乐设施包括建设中心、高尔夫球场等。

(3)工业用房

工业用房包括制造加工用房、仓储物流、功能物业(储物罐、电话交换站、广播电视发送设施等)。

功能分类

住宅

非完全商品房







普通住宅







豪华住房







组合别墅







独栋别墅





商业

临街商业







专业批发市场







办公物业







临时居住物业







娱乐健身休闲





工业

制造加工







仓储物流







功能物业



该功能分区如果不能达到检测要求还可进行三级细分。

2.地域区分

即无论评估模型是基于哪一种评估基本方法，都需要根据不同的区域进行划分，才能得到比较精确的模型。按统一供需圈范围划分，以标的房价格区域影响因素差别不大为原则，可以考虑按当地土地级别或行政区划或通过模糊数学分群，相邻区域应该有明显的地物区分标志，并且运用不同区域的AVM得出的结果有较明显的差异。划***特点，单中心式的XX、XX、XX可划分类别较小，多中心的XX、XX、XX等城市需划分类别多，特殊类单独划分如XX的XX房可以单独作为XX区域。

市场区域的划分是一项结合了评估师的技术、经验、以及判断能力的工作，在客观数据的基础上，评估师更多地还需要结合自身的技术和经验进行划分，通常，还需要进行多次的试验，才能得到比较满意的评估区域划分。当地域分区不能达到检测要求还可进行进一步细分，直至达到检测要求。

评估师应结合模型检验结果，综合决定功能分层和区域分层，提高批量评估的效果和效率。

（二）建模、校准、测试主要流程示意图

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（二）主要数学模型

数学模型的设定是采用AVM技术进行价值评估的核心环节。这是整个批量评估过程中非常关键的一个步骤，模型的质量主要取决于两个方面：所收集的数据的丰富程度与质量；构造模型时所使用的各种技术是否合理、有效，处理是否科学。

模型的设定依据有评估三大基本方法的原理、财产特征以及跟踪财产价值随时间变化趋势的时间系列法等。根据目标财产的类型、评估假设和可获得的数据，确定AVM的结构以及所应用的变量。模型的结构反映了因变量指标（如销售价格，租金或者资本化率等）与其相关自变量之间的因果关系，各种自变量对评估价值的贡献或消极影响通过相关校准系数表现。而要获得正确的系数，就要应用能符合模型结构要求的校准技术。

1.按模型结构中所采用数学方程的不同划分，AVM大致可以分为两大类Hedoni模型和时间趋势模型。

Hedoni模型是批量评估主要模型，包括以下三种计量模型：加法模型、乘法模型、以及混

合模型。这三种模型的基本形式如下：

Ⅰ加法模型：

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其中，Y是因变量(即不动产的税基评估价值) 是自变量(对应于上一步骤中所确定的影响不动产价值的因素，p是自变量的数量，即这些因素的数量)，b0是常数项，通常没有实际的意义， 是自变量的系数(即各个因素对不动产的价值的影响程度)。

Ⅱ乘法模型

在乘法模型中，变量不是与系数相乘，它们或者作为幂(指数)，或者作为

模型中出现的系数的幂，在确定各个变量与系数的关系之后，计算依据这些关系

所得的结果，然后再将它们进行相乘。下面是一个简 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 般或者总体的比率。”(IAAO，Mass Appraisal of RealProperty，2005)。其公式表示如下：

AR=A÷S

其中：A=不动产的评估价值

S=不动产的市场价值

注：这里一般将不动产的成交价格是为该不动产的市场价值

2.离散系数(COD)

评估的离散性包括两个评价指标：离散系数（COD）测量了房地产在其实际价值的各种比率上的评估程度。离散系数等于单个房地产评估比率偏离评估比率中数的绝对值的平均百分比。变异系数（COV）等于评估比率的标准差除以平均评估比率。离散系数的表达式如下：

/

3.价格相关差额（PRD)

价格相关差额(PRD) 为评估的回归倾向性的评价指标，该指标测量了高价值的房地产相对于低价值房地产是否倾向于有较高或较低的评估比率。价格相关差额等于平均评估比率除以评估价值总和与市场价格总和的比值。

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在房地产类型比较均一的评估区域内，评估比率应当为0.90到1.10，离散系数应当小于10.0，价格相关差值为0.98到1.03；在房地产类型不均一的区域内，评估比率应当为0.90到1.10，离散系数应当小于15.0，价格相关差值为0.98到1.03。

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