大数据时代对于商业地产估价的影响研究

大数据时代对于商业地产估价的影响研究摘要：数据是房地产估价师进行价值评估的核心要素，大数据时代的到来，不仅为房地产行业提供了海量数据，更重要的是对于数据估价处理方式的改变。本文主要从数据的时效性，价值量化，评估方法，和批量评估四大方面探讨了大数据时代对于房地产估价的影响。房地产估价机构通过海量数据提高估价结果准确性，增加房产价格走势预测判断的精准性，促进房地产行业的可持续发展。关键词：大数据时代；数据；房地产估价；影响一、绪论全球著名的咨询公司“麦肯锡”首次将大数据时代这个概念带人人们的视线。英国作家维克托·迈尔一舍恩伯格在《大数据时代》这本书里，明确指出大数据时代的到来开启了新的信息时代的历史转型。2014年6月，全球最大的专业住宅开发商万科和全球最大的中文搜索引擎百度跨界合作，进一步向我们展示了大数据时代的到来。我们不能纯粹的将大数据理解为“大量的数据”，而是一种新的思维方式的转变，在大数据时代这个大的环境背景下，房地产行业要想探索大数据背后所蕴含的巨大商业价值，关键是如何利用这些大数据对房地产价格趋势进行预测和判断，并最终实现自身经济利益最大化。二、“大数据”相关概述大数据(Bigdata)的概念是相对于传统数据来讲的，字面意思来说，是海量的数据，超出了一般数据的规模。也可以将之具体定义为伴随着物联网(TheIntemetofthings)云计算(cloudcomputing)的产生，基于大数据时代信息资源共享，通过云计算的数据处理模式，实现信息的组合处理，以满足所需的任何信息。数据的核心在于预测，大数据时代对于房地产估价最深远的影响是，通过海量数据运用，改变其原有数据处理模式，结合现代的信息处理方式，提高预测的准确性和精确性。大数据的特征，我们可以将其定义为“4V+2”，大数据时代之前关注于分析有限数据之间的因果关系，现在更加关注于海量数据之间的相关关系，通过计算机信息处理系统，对房地产价格进行有效的分析预测。最后，原有的定性分析以及对房地产价值量化的初步探索早已不能满足房地产行业发展的需求，大数据时代的到来，数据预测可完全量化，对于数据的处理不再局限于个体样本，而是总体样本预测分析，不仅满足各方面对数据要求，而且能够还原事实真相。“4V”特征如表1所示。三、大数据对于房地产估价的影响分析一般来说，房地产估价师的工作是通过对房地产历史数据的分析，预测房地产价格，分析房地产价格走势，通过对价格走势的判断，为房地产行业的发展指明方向。本文主要从以下四个方面阐述大数据时代对于房地产估价的影响：1．数据来源的时效性提高。传统的数据来源分为四大类，都有其各自的优缺点。对于数据的收集房地产估价师一般会采用政府统计数据和通过专业数据机构的购买获取，一定程度上可以满足真实性的要求，但无法避免数据的滞后性，房地产行业的特殊性，导致数据及时性特征对于房地产行业来说至关重要，利率的变化，国家宏观调控政策的出台都会大幅度影响房地产价格，房地产行业瞬息万变，通过传统渠道获取最新的房产价格数据也比真实情况延迟几个月，数据的滞后性，大大降低了房地产价格预测的准确性，这也是一直以来困扰房地产估价师最大的问题。大数据时代的到来，海量数据应运而生，通过建立房地产信息数据库，数据来源拓宽，不仅成本降低，而且又能有效解决数据滞后性问题，可以第一时间将所获取的数据信息存人数据库，通过数据资源共享，有效地避免了传统数据来源的弊端，数据时效性提高，房地产估价师可以掌握最新最快的房地产信息，为评估房地产价值做好准备。房地产行业传统数据来源如表2所示：2.房地产价值的量化转变。对于房地产行业来说，期初对于房地产价格走势判断只能依赖于少量的数据，虽然房地产估价师会尽可能的剔除一些明显脱离样本均值的数据，这也仅依赖于房地产估价师的个人经验和职业判断，或者一些简易软件，评估价值受到个人主观因素的影响，无法从根本上杜绝结果偏差这一必然性问题，更无法对房地产的价格总体趋势做出最本质且符合现实的预测判断，脱离估价的始因，不能反映房地产的真实价值，违背了房地产估价师的初衷。从样本数据到总体数据分析的转变，数据种类的多样性，便于房地产估价师对所评估房地产价值的实体还原，而不是仅仅依赖于次生的二手房数据，二手房数据具有滞后陛远远不能满足房地产估价师对于数据及时f生的要求，通过对房地产物理，时间，地理，人文等方面综合因素的梳理，从所评估房地产所处的三维系统中搜寻所有对房地产价值的影响因素，最终实现对所评估房地产价值的量化估计，估价不是房地产行业的最终目的，而是通过对价格走势的预测判断，为房地产企业未来的发展方向指明道路，让其在复杂多变的外部宏观环境的管制下，理性良性发展，少走弯路，为促进整个经济形势的可持续发展做出自己的一份贡献。3．通过估价参数数据库的设立，提高估价结果的精确性。通常情况下，房地产估价师在估价过程中需要做的是，基于自己的职业判断，对于评估中最常用的三大方法，成本法、收益法和市场比较法的运用，或由其三大常规方法所衍生出来的其他方法的灵活应用。(1)成本法。简而言之，成本法主要根据历史数据计算估价对象的重置成本，通过重置成本减去折旧得出评估对象的价值。房屋建筑折旧率的确定是房地产估价师使用成本法的关键问题，某种程度上可以说，成本法下建筑物折旧率取值问题决定了房地产价值的大小，折旧率微妙的变动对于房地产价值有着巨大的影响。一般而言，折旧率的大小依赖于估价师的职业判断，事实上再专业的估价师也摆脱不了个人主观因素的制约。大数据时代的到来，通过对海量数据本身的分析，建立房地产现状与房地产重置价格关系因式，在客观合理的基础上，结合估价师的职业判断，基于房地产事实还原对折旧率进行更加理性的提取。(2)收益法。一般情况下，房地产估价中对于收益法的应用，主要集中于收益性房地产。收益性房地产的估价，关键在于资本化率和租金的确定。收益法估价中最关键的参数是资本化率的选取问题，从市场上直接调研取得的资本化率具有可信性和及时性特征，但是往往这种样本数据来源十分困难。大数据时代，基于海量数据的对比分析，通过数据之间相关关系的研究，计算出所需要的资本化率，数据来源不仅方便，而且是基于对收益性房地产的价值还原。关于租金问题，通过对大量租金数据的对比分析，判断租金的变化趋势，才能更加准确预测收益性房产价值。(3)市场比较法。市场比较法是房地产估价中最为常用的首选方法，主要将评估对象和近期交易相似的房地产估价实例进行对比，对评估实例的相关要素进行修正，估计出评估对象的价值。市场比较法又称之为交易实例比较法，某种意义上可以说，交易实例选取的恰当与否是市场比较法应用成败的关键。对于可比实例的选取，一般情况下主要从类似交易实例中选取十个左右，经过筛选最终确定最符合条件的三个可比实例，经过因素调整得出评估对象价值。这种方法是有严重缺陷的，十个交易案例明显不能满足实际情况的需求。同一个楼盘，采光，楼层，通风条件的不一致都会导致房地产价值的巨大差异。大数据时代，关于交易实例的选择可通过数据库筛选查询，快速方便。对于可比实例的因素调整，例如，我们可以通过千千万万同一楼层之间的房地产价值的历史数据分析判断出楼层和房价的相关关系，通过海量数据之间的对比关系，然后将这些关系细分，最终提炼出同一楼层之间的价格系数调整值。对于同一地区房地产交通便捷度的调整系数，可以通过海量数据对该地区某一时刻公交，地铁，出租车班次的统计，分析车流量与房产价格的相关关系，确定出房地产交通便捷度系数调整值。4．有助于提高房地产批量评估的效率。纵观国外房产评估的发展模式，从最初的人工评估，到CAMA(计算机辅助批量评估)技术，再到AvM(自动评估技术)，到现在流行的GIS(地理信息系统)和WEB(~存储)相结合的评估模式，这些都是与其房地产行业的发展水平相适应的评估模式。大数据时代的到来，物联网，云存储在我国的迅速发展，我们需要探索的是适合我国房地产批量评估特殊性发展需求的评估模式，我们能够将海量数据与WEB相结合，辅助于CAMA技术，通过数据共享，建立房地产数据信息处理系统，结合我国房地产行业发展的实际情况，才能真正提高我国房地产批量评估的效率，加快与国际接轨的步伐。四、结论大数据时代的到来，给房地产行业带来新的机遇和挑战。海量数据为房地产估价的准确性提供了保障，如何及时有效的驾驭和利用这些海量数据，并迅速的对这些数据进行反馈是房地产行业所面临的挑战，也是急需解决的问题。房地产行业可以通过海量数据与现代信息技术的结合，建立房地产信息处理数据库，通过信息共享，预测判断房地产价格走势，才能为房地产行业未来发展道路保驾护航。