大數據時代對于商業地產估價的影響研究

周丹 郭化林

摘 ? 要：數據是房地產估價師進行價值評估的核心要素，大數據時代的到來，不僅為房地產行業提供了海量數據，更重要的是對于數據估價處理方式的改變。本文主要從數據的時效性，價值量化，評估方法，和批量評估四大方面探討了大數據時代對于房地產估價的影響。房地產估價機構通過海量數據提高估價結果準確性，增加房產價格走勢預測判斷的精準性，促進房地產行業的可持續發展。

關鍵詞：大數據時代;數據;房地產估價;影響

一、緒論

全球著名的咨詢公司“麥肯錫”首次將大數據時代這個概念帶入人們的視線。英國作家維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》這本書里，明確指出大數據時代的到來開啟了新的信息時代的歷史轉型。2014年6月，全球最大的專業住宅開發商萬科和全球最大的中文搜索引擎百度跨界合作，進一步向我們展示了大數據時代的到來。我們不能純粹的將大數據理解為“大量的數據”，而是一種新的思維方式的轉變，在大數據時代這個大的環境背景下，房地產行業要想探索大數據背后所蘊含的巨大商業價值，關鍵是如何利用這些大數據對房地產價格趨勢進行預測和判斷，并最終實現自身經濟利益最大化。

二、“大數據”相關概述

大數據（Big data）的概念是相對于傳統數據來講的，字面意思來說，是海量的數據，超出了一般數據的規模。也可以將之具體定義為伴隨著物聯網（The Internet of things ）云計算（cloud computing ）的產生，基于大數據時代信息資源共享，通過云計算的數據處理模式，實現信息的組合處理，以滿足所需的任何信息。數據的核心在于預測，大數據時代對于房地產估價最深遠的影響是，通過海量數據運用，改變其原有數據處理模式，結合現代的信息處理方式，提高預測的準確性和精確性。

大數據的特征，我們可以將其定義為“4V+2”，大數據時代之前關注于分析有限數據之間的因果關系，現在更加關注于海量數據之間的相關關系，通過計算機信息處理系統，對房地產價格進行有效的分析預測。最后，原有的定性分析以及對房地產價值量化的初步探索早已不能滿足房地產行業發展的需求，大數據時代的到來，數據預測可完全量化，對于數據的處理不再局限于個體樣本，而是總體樣本預測分析，不僅滿足各方面對數據要求，而且能夠還原事實真相。“4V”特征如表1所示。

表1 ?大數據的“4V”特征

三、大數據對于房地產估價的影響分析

一般來說，房地產估價師的工作是通過對房地產歷史數據的分析，預測房地產價格，分析房地產價格走勢，通過對價格走勢的判斷，為房地產行業的發展指明方向。本文主要從以下四個方面闡述大數據時代對于房地產估價的影響：

1.數據來源的時效性提高。傳統的數據來源分為四大類，都有其各自的優缺點。對于數據的收集房地產估價師一般會采用政府統計數據和通過專業數據機構的購買獲取，一定程度上可以滿足真實性的要求，但無法避免數據的滯后性，房地產行業的特殊性，導致數據及時性特征對于房地產行業來說至關重要，利率的變化，國家宏觀調控政策的出臺都會大幅度影響房地產價格，房地產行業瞬息萬變，通過傳統渠道獲取最新的房產價格數據也比真實情況延遲幾個月，數據的滯后性，大大降低了房地產價格預測的準確性，這也是一直以來困擾房地產估價師最大的問題。大數據時代的到來，海量數據應運而生，通過建立房地產信息數據庫，數據來源拓寬，不僅成本降低，而且又能有效解決數據滯后性問題，可以第一時間將所獲取的數據信息存入數據庫，通過數據資源共享，有效地避免了傳統數據來源的弊端，數據時效性提高，房地產估價師可以掌握最新最快的房地產信息，為評估房地產價值做好準備。房地產行業傳統數據來源如表2所示：

表2 ?傳統的4大數據來源

2.房地產價值的量化轉變。對于房地產行業來說，期初對于房地產價格走勢判斷只能依賴于少量的數據，雖然房地產估價師會盡可能的剔除一些明顯脫離樣本均值的數據，這也僅依賴于房地產估價師的個人經驗和職業判斷，或者一些簡易軟件，評估價值受到個人主觀因素的影響，無法從根本上杜絕結果偏差這一必然性問題，更無法對房地產的價格總體趨勢做出最本質且符合現實的預測判斷，脫離估價的始因，不能反映房地產的真實價值，違背了房地產估價師的初衷。從樣本數據到總體數據分析的轉變，數據種類的多樣性，便于房地產估價師對所評估房地產價值的實體還原，而不是僅僅依賴于次生的二手房數據，二手房數據具有滯后性遠遠不能滿足房地產估價師對于數據及時性的要求，通過對房地產物理，時間，地理，人文等方面綜合因素的梳理，從所評估房地產所處的三維系統中搜尋所有對房地產價值的影響因素，最終實現對所評估房地產價值的量化估計，估價不是房地產行業的最終目的，而是通過對價格走勢的預測判斷，為房地產企業未來的發展方向指明道路，讓其在復雜多變的外部宏觀環境的管制下，理性良性發展，少走彎路，為促進整個經濟形勢的可持續發展做出自己的一份貢獻。

3.通過估價參數數據庫的設立，提高估價結果的精確性。通常情況下，房地產估價師在估價過程中需要做的是，基于自己的職業判斷，對于評估中最常用的三大方法，成本法、收益法和市場比較法的運用，或由其三大常規方法所衍生出來的其他方法的靈活應用。

（1）成本法。簡而言之，成本法主要根據歷史數據計算估價對象的重置成本，通過重置成本減去折舊得出評估對象的價值。房屋建筑折舊率的確定是房地產估價師使用成本法的關鍵問題，某種程度上可以說，成本法下建筑物折舊率取值問題決定了房地產價值的大小，折舊率微妙的變動對于房地產價值有著巨大的影響。一般而言，折舊率的大小依賴于估價師的職業判斷，事實上再專業的估價師也擺脫不了個人主觀因素的制約。大數據時代的到來，通過對海量數據本身的分析，建立房地產現狀與房地產重置價格關系因式，在客觀合理的基礎上，結合估價師的職業判斷，基于房地產事實還原對折舊率進行更加理性的提取。

（2）收益法。一般情況下，房地產估價中對于收益法的應用，主要集中于收益性房地產。收益性房地產的估價，關鍵在于資本化率和租金的確定。收益法估價中最關鍵的參數是資本化率的選取問題，從市場上直接調研取得的資本化率具有可信性和及時性特征，但是往往這種樣本數據來源十分困難。大數據時代，基于海量數據的對比分析，通過數據之間相關關系的研究，計算出所需要的資本化率，數據來源不僅方便，而且是基于對收益性房地產的價值還原。關于租金問題，通過對大量租金數據的對比分析，判斷租金的變化趨勢，才能更加準確預測收益性房產價值。

（3）市場比較法。市場比較法是房地產估價中最為常用的首選方法，主要將評估對象和近期交易相似的房地產估價實例進行對比，對評估實例的相關要素進行修正，估計出評估對象的價值。市場比較法又稱之為交易實例比較法，某種意義上可以說，交易實例選取的恰當與否是市場比較法應用成敗的關鍵。對于可比實例的選取，一般情況下主要從類似交易實例中選取十個左右，經過篩選最終確定最符合條件的三個可比實例，經過因素調整得出評估對象價值。這種方法是有嚴重缺陷的，十個交易案例明顯不能滿足實際情況的需求。同一個樓盤，采光，樓層，通風條件的不一致都會導致房地產價值的巨大差異。大數據時代，關于交易實例的選擇可通過數據庫篩選查詢，快速方便。對于可比實例的因素調整，例如，我們可以通過千千萬萬同一樓層之間的房地產價值的歷史數據分析判斷出樓層和房價的相關關系，通過海量數據之間的對比關系，然后將這些關系細分，最終提煉出同一樓層之間的價格系數調整值。對于同一地區房地產交通便捷度的調整系數，可以通過海量數據對該地區某一時刻公交，地鐵，出租車班次的統計，分析車流量與房產價格的相關關系，確定出房地產交通便捷度系數調整值。

4.有助于提高房地產批量評估的效率。縱觀國外房產評估的發展模式，從最初的人工評估，到CAMA（計算機輔助批量評估）技術，再到AVM（自動評估技術），到現在流行的GIS（地理信息系統）和WEB（云存儲）相結合的評估模式，這些都是與其房地產行業的發展水平相適應的評估模式。大數據時代的到來，物聯網，云存儲在我國的迅速發展，我們需要探索的是適合我國房地產批量評估特殊性發展需求的評估模式，我們能夠將海量數據與WEB相結合，輔助于CAMA技術，通過數據共享，建立房地產數據信息處理系統，結合我國房地產行業發展的實際情況，才能真正提高我國房地產批量評估的效率，加快與國際接軌的步伐。

四、結論

大數據時代的到來，給房地產行業帶來新的機遇和挑戰。海量數據為房地產估價的準確性提供了保障，如何及時有效的駕馭和利用這些海量數據，并迅速的對這些數據進行反饋是房地產行業所面臨的挑戰，也是急需解決的問題。房地產行業可以通過海量數據與現代信息技術的結合，建立房地產信息處理數據庫，通過信息共享，預測判斷房地產價格走勢，才能為房地產行業未來發展道路保駕護航。

參考文獻：

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[4]柴強.房地產估價7版（修訂本）[M].2012，3

作者簡介：周丹 （1990- ?），女，研究生，主要研究資產評估理論與實務;郭化林（1961- ?），男，教授，碩士研究生導師，主要研究資產評估、教育成本控制