一种土地价值评估方法及装置与流程

1.本发明涉及地价评估技术领域，具体涉及一种土地价值评估方法及装置。


背景技术：

2.目前,常规的数据土地分析方法都基于土地供给、周边楼盘,周边配套等常规数据进行模型构建分析,从而达到预测土地价格的效果，通过执行现有的土地分析方法所分析的是土地本身的价格，而当土地被用作房地产项目时，预测土地本身的价格只是房产项目的初始环节，仅预测土地价格无法体现土地被用作房地产项目时的价值。


技术实现要素：

3.因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的土地价格预测方法无法体现土地被用作房地产项目时的价值的缺陷，从而提供一种土地价值评估方法及装置。
4.本发明第一方面提供了一种土地价值评估方法，包括：确定目标宗地的地块价格影响因子和房价影响因子；根据目标宗地所属区域的历史数据中地块价格影响因子取不同值时对应的各地块的地块价格，以及目标宗地的地块价格影响因子的取值，形成地价修正系数；确定目标宗地所属区域以及目标宗地的用途，根据目标宗地所属区域中与用途对应的基准地价、地价修正系数，确定目标宗地的土地成本；将目标宗地的房价影响因子的取值输入至预设房价预测模型中，得到目标宗地的房价预测值；根据目标宗地的开发数据及销售数据，得到目标宗地的开发成本；根据土地成本、房价预测值、开发成本计算目标宗地的综合价值。
5.可选地，在本发明提供的土地价值评估中，确定目标宗地的地块价格影响因子，包括：获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同地块在不同时期的地块价格，以及各地块在不同时期的设施服务数据、轨迹数据，设施服务数据中包括多种设施因素和各设施因素的取值，轨迹数据中包括多种人口空间流动因素和各人口空间流动因素的取值；将不同地块在不同时期的地块价格分别与设施服务数据中的各设施因素和轨迹数据中的各人口空间流动因素进行相关性分析，计算地块价格与各设施因素和各人口空间流动因素的相关系数；将与地块价格的相关系数满足预设条件的设施因素和人口空间流动因素确定为地块价格影响因子。
6.可选地，在本发明提供的土地价值评估中，确定目标宗地的房价影响因子，包括：获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同房产的房产价格，以及各房产的属性信息、设施服务数据，设施服务数据中包括多种设施因素和各设施因素的取值，属性信息中包括多种属性因素和各属性因素的取值；将不同房产的房产价格分别与设施服务数据中的各设施因素和属性信息中的属性因素进行相关性分析，计算房产价格与各设施因素和各属性因素的相关系数；将与房产价格的相关系数满足预设条件的设施因素和属性因素确定为房价影响因子。
7.可选地，在本发明提供的土地价值评估中，通过如下公式确定目标宗地的土地成
本：v＝s
×
v0×
(1
±
∑k
i
)
×
k
j
，其中，s表示目标宗地的面积，v0表示目标宗地所属区域中与用途对应的基准地价，ki表示根据第i个地块价格影响因子形成的地价修正系数，kj表示其他修正系数。
8.可选地，在本发明提供的土地价值评估中，根据土地成本、房价预测值、开发成本计算目标宗地的综合价值，包括：综合价值＝(房价预测值
‑
土地成本
‑
开发成本)/(土地成本+开发成本)。
9.本发明第二方面提供了一种土地价值评估装置，包括：相关性分析模块，用于确定目标宗地的地块价格影响因子和房价影响因子；地价修正系数计算模块，用于根据目标宗地所属区域的历史数据中地块价格影响因子取不同值时对应的各地块的地块价格，以及目标宗地的地块价格影响因子的取值，形成地价修正系数；土地成本计算模块，用于确定目标宗地所属区域以及目标宗地的用途，根据目标宗地所属区域中与用途对应的基准地价、地价修正系数，确定目标宗地的土地成本；房价预测模块，用于将目标宗地的房价影响因子的取值输入至预设房价预测模型中，得到目标宗地的房价预测值；开发成本计算模块，用于根据目标宗地的开发数据及销售数据，得到目标宗地的开发成本；综合价值评估模块，用于根据土地成本、房价预测值、开发成本计算目标宗地的综合价值。
10.可选地，在本发明提供的地价值评估装置中，相关性分析模块包括：第一数据获取子模块，用于获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同地块在不同时期的地块价格，以及各地块在不同时期的设施服务数据、轨迹数据，设施服务数据中包括多种设施因素和各设施因素的取值，轨迹数据中包括多种人口空间流动因素和各人口空间流动因素的取值；第一相关性系数计算子模块，用于将不同地块在不同时期的地块价格分别与设施服务数据中的各设施因素和轨迹数据中的各人口空间流动因素进行相关性分析，计算地块价格与各设施因素和各人口空间流动因素的相关系数；地块价格影响因子确定模块，用于将与地块价格的相关系数满足预设条件的设施因素和人口空间流动因素确定为地块价格影响因子。
11.可选地，在本发明提供的地价值评估装置中，相关性分析模块包括：第二数据获取子模块，用于获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同房产的房产价格，以及各房产的属性信息、设施服务数据，设施服务数据中包括多种设施因素和各设施因素的取值，属性信息中包括多种属性因素和各属性因素的取值；第二相关性系数计算子模块，用于将不同房产的房产价格分别与设施服务数据中的各设施因素和属性信息中的属性因素进行相关性分析，计算房产价格与各设施因素和各属性因素的相关系数；房价影响因子确定子模块，用于将与房产价格的相关系数满足预设条件的设施因素和属性因素确定为房价影响因子。
12.本发明第三方面提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，从而执行如本发明第一方面提供的土地价值评估方法。
13.本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行如本发明第一方面提供的土地价值评估方法。
14.本发明技术方案，具有如下优点：
15.本发明提供的土地价值评估方法及装置，在确定目标宗地的地块价格影响因子和
房价影响因子后，根据目标宗地的地块价格影响因子的取值确定目标宗地的土地成本，根据目标宗地的房价影响因子的取值计算目标宗地的房价预测值，还根据目标宗地的开发数据即销售数据计算了目标宗地的开发成本，最终根据目标宗地的土地成本、开发成本、房价预测值计算了目标宗地的综合价值，通过实施本发明，既能准确识别目标宗地的土地成本，并且，结合房价预测值、开发成本、土地成本能对目标宗地在实际应用中的真实价值作出准确评价。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
17.图1为本发明实施例中土地价值评估方法的一个具体示例的流程图；
18.图2为本发明实施例中土地价值评估装置的一个具体示例的原理框图；
19.图3为本发明实施例中计算机设备的一个具体示例的原理框图。
具体实施方式
20.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.在本发明的描述中，需要说明的是，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
22.本发明实施例第一方面提供了一种土地价值评估方法，如图1所示，包括：
23.步骤s10：确定目标宗地的地块价格影响因子和房价影响因子。地块价格影响因子是指与地块价格的相关密切程度较高的因素，房价影响因子是指与房产价格的相关密切程度较高的因素。
24.步骤s20：根据目标宗地所属区域的历史数据中地块价格影响因子取不同值时对应的各地块的地块价格，以及目标宗地的地块价格影响因子的取值，形成地价修正系数。
25.在一可选实施例中，在不同区域内，对于不同用途的土地都有其对应的基准地价，但是，由于基准地价是该区域内的平均价，而不同的地块都具有其独特性，平均价无法体现真实的地块价格，因此，为了得到目标宗地的更准确的地块价格，通过目标宗地的地块价格影响因子的取值形成了地价修正系数，用于对基准地价进行修正。
26.在一可选实施例中，在根据地块价格影响因子形成地价修正系数时，先根据历史数据中地块价格影响因子取不同值时对应的各地块的地块价格构建地块价格影响因子与地块价格之间的关联函数，然后，将目标宗地的地块价格影响因子的取值输入至关联函数中，得到地块价格影响因子对应的修正系数。
27.步骤s30：确定目标宗地所属区域以及目标宗地的用途，根据目标宗地所属区域中与目标宗地的用途对应的基准地价，以及地价修正系数，确定目标宗地的土地成本。
28.在一可选实施例中，在对基准地价进行修正时，除根据各地块价格影响因子构建
与各地块价格影响因子对应的地价修正系数外，还根据估价日期、容积率、土地使用年限等共同构建了其他修正系数，利用各地块价格影响因子对应的各地价修正系数和其他修正系数共同对基准地价进行修正。
29.在一可选实施例中，在计算土地成本时，在根据地价修正系数和其他修正系数对基准地价进行修正后，将修正后的基准地价与目标宗地的面积相乘，得到目标宗地的土地成本：
30.v＝s
×
v0×
(1
±
∑k
i
)
×
k
j
，
31.其中，s表示目标宗地的面积，v0表示目标宗地所属区域中与目标宗地的用途对应的基准地价，k
i
表示根据第i个地块价格影响因子形成的地价修正系数，k
j
表示其他修正系数。
32.步骤s40：将目标宗地的房价影响因子的取值输入至预设房价预测模型中，得到目标宗地的房价预测值。
33.在一可选实施例中，计算目标宗地的房价预测值时，所使用的预设房价预测模型可以为决策树回归分析模型，并且，当决策树的最大深度为7时，模型结果达到最优，此时通过决策树回归分析模型对房产价格的预测准确性约为90％。
34.在一可选实施例中，采用多元线性回归模型预设房价预测模型时，一般形式为：
35.y＝β0+β1x1+
…
+β
p
x
p
+∈
36.y为因变量，x为自变量，上式中共有p个自变量和一个常数项
37.如果自变量经过标准化处理，y的期望值与自变量的函数关系如下(多元总体线性回归方程)
38.e(y)＝β0+β1x1+
…
+β
p
x
p
39.步骤s50：根据目标宗地的开发数据及销售数据，得到目标宗地的开发成本。
40.在一可选实施例中，可以根据已有房产项目的开发数据及销售数据，以及各开发过程对应的成本，建立成本模型，然后将目标宗地的开发数据及销售数据输入到成本模型中，得到目标宗地的开发成本。
41.在一可选实施例中，地块开发过程包括土建、建安、销售等，在对已有房产项目进行分析时，可以根据已有房产项目中不同的土建规模、建安规模、销售策略，将土建、建安、销售分别划分为多种等级，并根据已有房产项目的开发数据、销售数据，以及对应的开发成本，得到不同等级的土建、建安、销售分别对应的开发成本，在计算目标宗地的开发成本时，将目标宗地的开发数据中的土建规模和建安规模对应至相应的土建等级和建安等级，将目标宗地的销售数据中的销售策略对应至相应的销售等级，根据与开发数据及销售数据相对应的土建等级、建安等级、销售等级计算得到目标宗地的开发成本。
42.步骤s60：根据土地成本、房价预测值、开发成本计算目标宗地的综合价值。
43.在一可选实施例中，目标宗地的综合价值＝(房价预测值
‑
土地成本
‑
开发成本)/(土地成本+开发成本)。
44.本发明实施例提供的土地价值评估方法，在确定目标宗地的地块价格影响因子和房价影响因子后，根据目标宗地的地块价格影响因子的取值确定目标宗地的土地成本，根据目标宗地的房价影响因子的取值计算目标宗地的房价预测值，还根据目标宗地的开发数据即销售数据计算了目标宗地的开发成本，最终根据目标宗地的土地成本、开发成本、房价
预测值计算了目标宗地的综合价值，通过实施本发明实施例，既能准确识别目标宗地的土地成本，并且，结合房价预测值、开发成本、土地成本能对目标宗地在实际应用中的真实价值作出准确评价。
45.在一可选实施例中，在上述步骤s10中，确定目标宗地的地块价格影响因子的步骤，包括：
46.首先，获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同地块在不同时期的地块价格，以及各地块在不同时期的设施服务数据、轨迹数据，设施服务数据中包括多种设施因素和各设施因素的取值，轨迹数据中包括多种人口空间流动因素和各人口空间流动因素的取值。
47.由于不同区域内的地块差异较大，其他区域中的地块价格参考价值比较小，通过目标宗地所属区域的历史数据能够快速且准确地确定目标宗地的地块价格影响因子。
48.在一可选实施例中，设施服务数据中的设施因素如下表1所示：
49.表1
[0050][0051][0052]
设施服务数据中所包含的各设施因素的取值，可以为各地块周边所具有的各设施的数量，也可以为各设施与地块之间的距离。
[0053]
在一可选实施例中，轨迹数据中的人口空间流动因素如下表2所示：
[0054]
表2
[0055][0056][0057]
人口空间流动因素的取值，包括与各人口空间流动因素对应的各使用信息的值。
[0058]
在获取到历史数据后，将不同地块在不同时期的地块价格分别与设施服务数据中的各设施因素和轨迹数据中的各人口空间流动因素进行相关性分析，计算地块价格与各设施因素和各人口空间流动因素的相关系数：
[0059][0060]
其中，i表示第i个样本，n表示观测数值个数，x
i
表示第i个地块价格数据，y
i
表示第i个因素的取值。
[0061]
最后，将与地块价格的相关系数满足预设条件的设施因素和人口空间流动因素确定为地块价格影响因子。
[0062]
在一可选实施例中，可以根据相关系数将各因素与地块价格的相关性划分为以下三类：
[0063]
低度相关:0<＝|r|<0.3；
[0064]
中度相关:0.3<＝|r|<0.8；
[0065]
高度相关:0.8<＝|r|<＝1；
[0066]
在一可选实施例中，可以将与地块价格高度相关的因素确定为地块价格影响因子，即，当计算得到的设施因素或人口空间流动因素与地块价格的相关性系数的绝对值大于或等于0.8时，将该因素确定为地块价格影响因子。
[0067]
在一可选实施例中，地块价格影响因子包括：
[0068]
一般因素：人口、土地政策、土地供给等；
[0069]
区域因素：地块位置、周边基础设施条件、规划限制、环境质量等；
[0070]
地块本身因素：面积、形状、开发程度、土地利用状况、规划条件等。
[0071]
在一可选实施例中，在上述步骤s10中，确定目标宗地的房价影响因子的步骤，包括：
[0072]
首先，获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同房产的房产价格，以及各房产的属性信息、设施服务数据，设施服务数据中包括多种设
施因素，以及各设施因素的取值，属性信息中包括多种属性因素，以及各属性因素的取值。对于历史数据的选取以及设施服务数据的相关内容见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0073]
在一可选实施例中，各房产的属性信息如下表3所示：
[0074]
表3
[0075][0076]
房产的属性信息中属性因素的取值，包括与各属性因素对应的使用信息的值。
[0077]
在获取到历史数据后，将不同房产的房产价格分别与设施服务数据中的各设施因素和属性信息中的属性因素进行相关性分析，计算房产价格与各设施因素和各属性因素的相关系数。
[0078]
最后，将与房产价格的相关系数满足预设条件的设施因素和属性因素确定为房价影响因子。关于计算相关性系数，以及预设条件的相关内容见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0079]
在一可选实施例中，在获取目标宗地所属区域的历史数据和目标宗地的相关数据后，由于数据来源多，数据类型繁杂，需要对各数据进行清洗，以保证数据质量与可靠性。对数据进行清洗时包括但不仅限于如下几个部分：
[0080]
1)数据完整性：对于缺失数据，通过前后比对或其他数据比对进行补全；
[0081]
2)数据唯一性：去除重复记录，只保留一条有效记录；
[0082]
3)数据权威性：使用权威渠道来源数据；
[0083]
4)数据合法性：对各类型数据进行合法规则验证，去除异常值。
[0084]
基于清洗后的数据对目标宗地的价值进行综合评估，得到的评估结果更准确。
[0085]
本发明实施例还提供了一种土地价值评估装置，如图2所示，包括：
[0086]
相关性分析模块10，用于确定目标宗地的地块价格影响因子和房价影响因子，详细内容参见上述实施例中对步骤s10的描述，在此不再赘述。
[0087]
地价修正系数计算模块20，用于根据目标宗地所属区域的历史数据中地块价格影响因子取不同值时对应的各地块的地块价格，以及目标宗地的地块价格影响因子的取值，形成地价修正系数，详细内容参见上述实施例中对步骤s20的描述，在此不再赘述。
[0088]
土地成本计算模块30，用于确定目标宗地所属区域以及目标宗地的用途，根据目标宗地所属区域中与用途对应的基准地价、地价修正系数，确定目标宗地的土地成本，详细内容参见上述实施例中对步骤s30的描述，在此不再赘述。
[0089]
房价预测模块40，用于将目标宗地的房价影响因子的取值输入至预设房价预测模型中，得到目标宗地的房价预测值，详细内容参见上述实施例中对步骤s40的描述，在此不再赘述。
[0090]
开发成本计算模块50，用于根据目标宗地的开发数据及销售数据，得到目标宗地的开发成本，详细内容参见上述实施例中对步骤s50的描述，在此不再赘述。
[0091]
综合价值评估模块60，用于根据土地成本、房价预测值、开发成本计算目标宗地的综合价值，详细内容参见上述实施例中对步骤s60的描述，在此不再赘述。
[0092]
本发明提供的土地价值评估装置，在确定目标宗地的地块价格影响因子和房价影响因子后，根据目标宗地的地块价格影响因子的取值确定目标宗地的土地成本，根据目标宗地的房价影响因子的取值计算目标宗地的房价预测值，还根据目标宗地的开发数据即销售数据计算了目标宗地的开发成本，最终根据目标宗地的土地成本、开发成本、房价预测值计算了目标宗地的综合价值，通过实施本发明实施例，既能准确识别目标宗地的土地成本，并且，结合房价预测值、开发成本、土地成本能对目标宗地在实际应用中的真实价值作出准确评价。
[0093]
在一可选实施例中，相关性分析模块10包括：
[0094]
第一数据获取子模块，用于获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同地块在不同时期的地块价格，以及各地块在不同时期的设施服务数据、轨迹数据，设施服务数据中包括多种设施因素，以及各设施因素的取值，轨迹数据中包括多种人口空间流动因素，以及各人口空间流动因素的取值，详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0095]
第一相关性系数计算子模块，用于将不同地块在不同时期的地块价格分别与设施服务数据中的各设施因素和轨迹数据中的各人口空间流动因素进行相关性分析，计算地块价格与各设施因素和各人口空间流动因素的相关系数，详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0096]
地块价格影响因子确定模块，用于将与地块价格的相关系数满足预设条件的设施因素和人口空间流动因素确定为地块价格影响因子，详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0097]
在一可选实施例中，相关性分析模块10包括：
[0098]
第二数据获取子模块，用于获取目标宗地所属区域的历史数据，历史数据中包括目标宗地所属区域中不同房产的房产价格，以及各房产的属性信息、设施服务数据，设施服务数据中包括多种设施因素，以及各设施因素的取值，属性信息中包括多种属性因素，以及各属性因素的取值，详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0099]
第二相关性系数计算子模块，用于将不同房产的房产价格分别与设施服务数据中的各设施因素和属性信息中的属性因素进行相关性分析，计算房产价格与各设施因素和各属性因素的相关系数，详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0100]
房价影响因子确定子模块，用于将与房产价格的相关系数满足预设条件的设施因素和属性因素确定为房价影响因子，详细内容参见上述实施例中的描述，在此不再赘述。
[0101]
本发明实施例提供了一种计算机设备，如图3所示，该计算机设备主要包括一个或多个处理器71以及存储器72，图3中以一个处理器71为例。
[0102]
该计算机设备还可以包括：输入装置73和输出装置74。
[0103]
处理器71、存储器72、输入装置73和输出装置74可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
[0104]
处理器71可以为中央处理器(central processing unit，cpu)。处理器71还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，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、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。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。存储器72可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据土地价值评估装置的使用所创建的数据等。此外，存储器72可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器72可选包括相对于处理器71远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至土地价值评估装置。输入装置73可接收用户输入的计算请求(或其他数字或字符信息)，以及产生与土地价值评估装置有关的键信号输入。输出装置74可包括显示屏等显示设备，用以输出计算结果。
[0105]
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的土地价值评估方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read
‑
only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid
‑
state drive，ssd)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0106]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。