优化的Rough Set综合评价算法在房地产开发和销售中的应用

将优化的Rough Set综合评价算法属性的同分辨能力数引入到粗糙集评价,增加了评价的客观性,优化了评价算法,对于房地产开发的决策和综合评价有辅助作用。     

深圳市房地产信息系统框架研究

从深圳市房地产管理信息化建设的现状出发,提出建立全市基本楼盘表数据库和房屋基础空间数据库,并以此为基础建立空间数据与业务数据统一管理的三层架构的数据库。利用GIS、MIS、OA、WFS(工作流)等技术,实现房产测绘管理、房地产市场交易、房产产权登记、物业管理、租赁管理以及政策性住房管理等跨部门业务集成统一的房地产信息化平台,构建协同办公体系,促进相关业务之间信息畅通,形成房产资源信息共建、共享体系。     

房地产估价实务课程理实一体化改革探讨

为培养适应房地产估价行业发展的高端技能型估价人才,对"房地产估价实务"课程进行理实一体化改革势在必行.在分析课程改革的行业及专业背景基础上,基于房地产估价员岗位内容及培养目标,从课程设计、教学内容、教学方式及考核方法等方面对"房地产估价实务"课程理实一体化改革进行了探讨.     

基于空间位置分析的商业房地产适应性估价技术

如何对商业房地产实施批量评估是目前国际上房地产评估领域的热点问题.为了实现高精度、低成本的评估目标,引入计量经济学和工程科学领域的适应估计技术,结合空间分析相关方法,提出商业房地产适应性估价模型,以期充分体现影响商业房地产价格的各项实体因素和区位因素,进而对其进行系统、科学、客观地批量评估.最后,以深圳市商业房地产为例进行实证分析,检验结果表明该技术较传统方法而言,无论是评估结果本身的准确性,还是评估结果间的公平性和一致性,均有较大提高,符合房地产税基评估要求,具有较高的推广价值.     

浅析中小型房地产企业期间费用的控制

本文阐述了期间费用的含义、分类,介绍了现在中小房地产企业期间费用的现状,然后分析了其存在的问题,例如企业领导层对期间费用重视程度不够、销售费用、管理费用、财务费用控制不善等,最后提出了相应的对策,例如提高管理层对期间费用的重视程度、提高财会人员素质、建立期间费用控制的规章制度和方法等。     

养老地产混合式运营模式研究

随着我国老年人口数量的不断上升,中国老人的养老问题收到了地产界的关注,纷纷投入其中,养老地产应运而生.本文以借鉴国外的养老地产运营模式为切入口,提出中国养老需结合本国国情采取混合式运营模式.     

高职房地产专业经纪人才培养模式的实践与探索

高职房地产专业人才培养面向市场进行＂校企合作、工学结合＂,是适应行业企业发展需要,培养高端技能型人才的必然选择.对万向职业技术学院与房地产经纪行业校企合作人才培养模式进行了分析探讨,提出了改进房地产专业校企合作人才培养的有关建议.     

基于跳跃-扩散期权实物定价模型的房地产泡沫测定

利用跳跃-扩散过程的实物定价模型测定房地产的基础价格,并在此基础上厘定房地产泡沫的临界值,建立房地产泡沫的测定模型,以北京市住房价格为例,判断北京市房地产的泡沫状况,为房地产宏观调控提供参考.     

高职高专地籍与房产测量课程教学改革思考

“就业导向、工学结合”已成为高等职业教育人才培养模式改革的重要切入点,这给作为主干专业课程的“地籍与房产测量”教学带来全新的课题.为了构建适应这种新形势的教学模式,分别从教材建设、教学内容、教学手段、实践教学和考试形式5个方面进行了探索.     

Mass appraisal of residential apartments: An application of Random forest for valuation and a CART-based approach for model diagnostics

To the best knowledge of authors, the use of Random forest as a potential technique for residential estate mass appraisal has been attempted for the first time. In the empirical study using data on residential apartments the method performed better than such techniques as CHAID, CART, KNN, multiple regression analysis, Artificial Neural Networks (MLP and RBF) and Boosted Trees. An approach for automatic detection of segments where a model significantly underperforms and for detecting segments with systematically under- or overestimated prediction is introduced. This segmentational approach is applicable to various expert systems including, but not limited to, those used for the mass appraisal.