一种新建住宅价格指数计算方法、终端设备及存储介质

摘要

本发明涉及一种新建住宅价格指数计算方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：根据采集的历史住宅基础数据构建基础数据匹配数据库；S2：采集新建住宅备案信息，通过将采集的新建住宅备案信息与基础数据匹配数据库中的内容进行匹配，提取新建住宅备案信息中的特征数据；S3：根据提取的数据进行分类统计；S4：根据分类统计的数据计算每个面积段下每一个项目的价格指数、权重和指数贡献；S5：根据每个项目的指数贡献，计算每个面积段的价格指数；S6：根据每个面积段的价格指数，计算全市新建住宅的价格指数。本发明计算的价格指数完全基于真实成交价格，得到的价格指数可以真实反应市场情况。

说明书

技术领域

本发明涉及住宅价格指数计算领域，尤其涉及一种新建住宅价格指数计算方法、终端设备及存储介质。

背景技术

现有的房地产调控目标为稳地价、稳房价、稳预期。对房地产市场的调控，其中最重要的环节之一就是住房价格的变化。反应住房价格变化最直观的指标就是住房价格指数的变化。其中，商品住宅价格指数，主要包括新建商品住宅价格指数以及二手住宅价格指数。

我国新建商品住宅有一个显著的特点，就是“同质可比”。所谓“同质可比”，就是新建商品住宅绝大多数为楼宇结构，一个小区一个楼盘成片的开发。同一个梯位向上的每一户面积、朝向、户型均一致。当一个新项目取得预售证开盘以后，从开盘的第二个月起，每一种户型就有了比较的依据，换句话说，就可以进行比较确定价格的变化。对于新建商品住宅价格的变动，对于同一个项目来说，一是整体售房折扣发生变化，二是单套房源签约时折扣各有差异。对于这种存在“同质可比”现象的新建商品住宅而言，通过各时期实际备案情况，利用“同质可比”的特点，进行分项目、分产品、分面积段进行精细化比较，就可以得出最准确的新建商品住宅价格指数。

对于商品房价格指数的计算，目前使用最多的主要有“加权平均法”、“重复交易法”以及“特征价格法”。简单的加权平均固然是最原始的计算方法，这种方式不能够适应多变的市场需求，计算得到的价格指数甚至跟房地产市场走势严重脱节甚至相背离。与“重复交易法”相比，“特征价格法”在理论上具有一定的优势，但是，由于特征价格法要求收集每套房产反映房屋特征变量多达十几个、甚至几十个的数据，而且不同城市或同一城市的不同发展阶段，房屋的特征变量差异很大，所以基于特征价格法的房价指数在实践中往往会遇到很多难题，不适合定期发布房价指数。对于“重复交易法”，中国发明专利“CN201710737522.3”提出了“虚拟重复交易模型”，该模型忽略了几个重要的问题：首先，新建商品住宅价格指数是反映所有新建商品住宅的一种指数，不仅包含多层、小高层以及高层，还包括别墅、超高层等，其模型涵盖的住宅产品类型具有局限性，故其反映的价格指数具有局限性；其次，新建商品住宅申请预售以后每一套房源的价格就已经确定，并且每一个项目、每一个小区规划设计各有差异，该专利中提到的不同朝向、位置对价格的影响大多是由开发商通过自身项目考量确定，具有不确定性，故该专利采用的模型对此并不适合；再次，该专利采用的是线性回归以及最小二乘法对价格进行拟合，与真实成交价格仍有出入，需要通过延长样本采集时间及增加样本量才能尽量做到贴近真实数据，故并不适合实时对价格指数进行计算。

为了能够切实做到稳地价、稳房价、稳预期的调控目标，对于新建商品住宅价格指数的计算需要做到实时、准确、可调控、可预测。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种新建住宅价格指数计算方法、终端设备及存储介质。

具体方案如下：

一种新建住宅价格指数计算方法，包括以下步骤：

S1：根据采集的历史住宅基础数据构建基础数据匹配数据库；

S2：采集新建住宅备案信息，通过将采集的新建住宅备案信息与基础数据匹配数据库中的内容进行匹配，提取新建住宅备案信息中的特征数据；

S3：根据提取的数据进行分类统计；

S4：根据分类统计的数据计算每个面积段下每一个项目的价格指数、权重和指数贡献；

S5：根据每个项目的指数贡献，计算每个面积段的价格指数；

S6：根据每个面积段的价格指数，计算全市新建住宅的价格指数。

进一步的，所述基础数据匹配数据库包括但不限于以下内容：所属行政区、地块编号、预售证号、案名和项目名称。

进一步的，步骤S3还包括剔除延迟备案的异常数据。

进一步的，步骤S4的具体计算过程包括以下步骤：

S41：计算每一个楼栋的价格指数：

其中，R

S42：根据每一个项目包含的各楼栋的价格指数，计算每一个项目的价格指数：

其中，P

S43：计算每一个项目的权重和指数贡献；

每个项目的权重λ和指数贡献δ的计算公式分别为

δ

其中，k表示该项目对应的面积段中包含的项目总数，x和o分别表示该项目对应的面积段中的第x和第o个项目，λ

进一步的，设定s≤3，如果三个月内某个梯口未有成交，则该梯口的在对比月的成交均价设定为该楼栋对应的所有梯口在对比月的成交均价的平均值。

进一步的，当项目为第一次入市的新项目或者三个月以上未发生交易的项目，则该项目对应的价格指数的计算方法为：计算该项目对应区域包含当前月份在内的最近的6个月中每月成交均价的平均值与12个月前同期6个月中每月成交均价的平均值的商值，再对计算的商值开12次方。

进一步的，面积段的价格指数为该面积段包含的所有项目的指数贡献之和。

进一步的，全市新建住宅的价格指数的计算包括以下步骤：

S61：根据当月每个面积段的成交面积和成交金额，计算每个面积段的权重：

其中，q表示全市新建住宅中包含的面积段总数，y和w均表示面积段的序号，σ

S62：根据每个面积段的权重，计算每个面积段的指数贡献：

N

其中，N

S63：根据每个面积段的指数贡献，计算全市新建住宅的价格指数U：

一种新建住宅价格指数计算终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例上述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述的方法的步骤。

本发明采用如上技术方案，并具有有益效果：

1、面积段可根据需要进行细分，灵活多样；

2、所有新建商品住宅产品类型均纳入指数计算，可以完全反应市场情况；

3、该计算方法具有实时性，可以实时计算价格指数；

4、计算过程完全基于真实成交价格，得到的价格指数可以真实反应市场情况；

5、不仅可以提供全市新建商品住宅价格指数，可以对任意具有明确地理界线划分的区域价格指数计算。

附图说明

图1所示为本发明实施例一的流程图。

具体实施方式

为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。

现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。

实施例一：

本发明实施例提供了一种新建住宅价格指数计算方法，如图1所示，所述方法包括以下步骤：

S1：根据采集的历史住宅基础数据构建基础数据匹配数据库。

所述基础数据匹配数据库包括但不限于以下内容：所属行政区、地块编号、预售证号、案名和项目名称。

所述基础数据匹配数据库构建目的主要是统计历史上所有获批预售证和项目信息，并且作为数据库，与新建住宅备案信息进行匹配，为新建住宅备案信息提供更多的分类信息。该实施例中的基础数据匹配数据库如表1所示。

表1

S2：采集新建住宅备案信息，通过将采集的新建住宅备案信息与基础数据匹配数据库中的内容进行匹配，提取新建住宅备案信息中的特征数据。

由于采集的新建住宅备案信息可能不包含预售证号等信息，通过与技术数据匹配数据库中的内容进行匹配后，可以提取到这些信息，匹配的过程通常通过项目名称匹配。

所述特征数据为下面价格指数计算中所需用到特征数据。该实施例中包括但不限于以下几种：所属行政区、地块编号、案名、预售证号、项目名称、项目位置、合同坐落、幢名(如：1号楼)、梯位(如：A梯)、总层数、所在楼层、产品类型(高层、别墅)、成交价格、成交面积、成交均价、折扣、面积段、成交日期。

该实施例中以厦门市2020年2月的新建商品住宅备案信息作为实例，表2为匹配完成后的备案信息明细表，由于该月份成交信息量较大，故在此不完全展示成交明细，仅提供示意表。由于国家统计局每月公布的70个大中城市新建商品房价格指数的面积段分类为90m

表2

S3：根据提取的数据进行分类统计。

该实施例中按照分项目、分产品类型、分面积段、分楼栋和分梯口进行分类统计，统计内容包括总套数、总金额、总面积、均价和平均折扣。

为了提高计算的准确性，该实施例还包括剔除延迟备案的异常数据(一般将预售证批准时间超过8年的备案条目剔除，特殊情形除外)。

S4：根据分类统计的数据计算每个面积段下每一个项目的指数、权重和指数贡献。具体计算过程如下：

S41：计算项目一个楼栋的价格指数；

其中，R

成交均价可以通过成交金额与成交面积的比值得到。

S42：根据每一个项目包含的各楼栋的价格指数，计算每一个项目的价格指数：

其中，P

需要说明的是，如果该项目是第一次入市的新项目，或者为三个月以上未发生交易的项目，则需要进行评估，采用评估的结果作为该项目的价格指数。该实施例中采用的评估方式如下：计算该项目对应区域包含当前月份在内的最近的6个月中每月成交均价的平均值与12个月前同期6个月中每月成交均价的平均值的商值，再对计算的商值开12次方，得到评估结果。

S43：计算每一个项目的权重和指数贡献；

每个项目的权重和指数贡献的计算公式分别为：

其中，k表示该项目对应的面积段中包含的项目总数，x和o分别表示该项目对应的面积段中的第x和第o个项目，λ

该实施例中的计算结果如表3～表5所示，其中，表3为90m

表3

表4

表5

S5：根据每个项目的指数贡献，计算每个面积段的价格指数。

第y个面积段的价格指数V

S6：根据每个面积段的价格指数，计算全市新建住宅的价格指数。

全市新建住宅的价格指数的计算过程具体包括以下步骤：

S61：根据当月每个面积段的成交面积和成交金额，计算每个面积段的权重：

其中，q表示全市新建住宅中包含的面积段总数，y和w均表示面积段的序号，σ

S62：根据每个面积段的权重，计算每个面积段的指数贡献：

N

其中，N

S63：根据每个面积段的指数贡献，计算全市新建住宅的价格指数U：

该实施例中各面积段的权重、价格指数以及全市新建住宅的价格指数的计算结果如表6所示：

表6

通过本实施例方法计算得到价格指数结果与国家统计局公布的2020年1月-5月厦门市新建商品住宅价格指数进行对比，结果如表7所示。

表7

需要说明的是，以上只是以某月作为报告期的计算实例，本实施例方法也可以应用于任何报告期的价格指数计算，仅需根据报告期调整统计数据即可。

本发明实施例一通过房源的精细数据对房源进行分类，通过计算各项目在不同时期的价格变动，得到各项目的价格指数贡献，在汇总得到新建商品住宅价格指数。该方法具有实时性，可实时更新指数结果；具有准确性，采取备案价格进行计算，结果即为真实结果；具有可调控性，通过对各项目的指数贡献进行分项目预警，精准调控；具有可预测性，根据设定的调控目标，结合实时的价格指数结果，对未来指数的要求及结果给出预测。本实施例方法具有普适性，不受地域及城市发展的影响，可制成软件或者小程序，也可通过办公软件直接计算，适合管理机构及房地产数据服务机构等使用，尤其适合住房管理部门使用。

实施例二：

本发明还提供一种新建住宅价格指数计算终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明实施例一的上述方法实施例中的步骤。

进一步地，作为一个可执行方案，所述新建住宅价格指数计算终端设备可以是手机、电脑及云端服务器等计算设备。所述新建住宅价格指数计算终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述新建住宅价格指数计算终端设备的组成结构仅仅是新建住宅价格指数计算终端设备的示例，并不构成对新建住宅价格指数计算终端设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述新建住宅价格指数计算终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。

进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述新建住宅价格指数计算终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个新建住宅价格指数计算终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述新建住宅价格指数计算终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。

所述新建住宅价格指数计算终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。

尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。