再创佳绩｜中估联数据投稿论文获上海估价师协会征文二等奖！
对房地产大数据利用和挖掘的研究成果
荣获2017年上海市估价师协会征文比赛二等奖！
（二等奖中排名第一，一等奖空缺）
《基于大数据的房地产价格风险评价研究
——以上海区域房地产价格风险评价为例》
作者：颜莉、李超、余燕清
2017年12月11日，以“房地产估价——新形势下的深化和拓展”为主题的上海市房地产估价师协会2017学术年会在上海绿地万豪酒店召开，并公布了2017年度论文获奖名单。
中估联数据投稿论文《基于大数据的房地产价格风险评价研究——以上海区域房地产价格风险评价为例》以理论创新结合房地产大数据的实际应用，为估价行业在新形势下发展提供方向，获得上海估价师协会2017年度论文评选二等奖！
以下内容节选择论文要点：
摘要
新常态的经济环境下，2016年以来，各地房地产市场价格经历了又一轮上涨行情以及更为严厉的房地产调控。在房地产市场高企的背景下：
各个城市和区域的房地产市场价格风险情况如何？
这些风险如何量化？
都是值得估价行业研究的问题，这些问题不仅关系房地产市场稳定，也关系到金融行业的平稳发展。
本文采用大数据理念，运用不同层面的数据，分城市、区域，利用熵值法、主成分分析等对房地产价格风险进行综合评价，以上海的多个区县为例，得出各个区县的房地产价格风险评级结果，将为政府、金融机构和开发商提供决策支持。
论文导读：
1、什么是基于大数据房地产价格风险评价？
2、如何利用大数据对房地产价格风险进行评级？
3、区域房地产价格风险评级考量了哪些因素？
4、区域风险评级究竟有什么用？
一、什么是基于大数据房地产价格风险评价？
本文风险量化分析思路采用实际房地产价格与房地产价值的偏离程度进行分析，与传统的分析方法不同之处在于采用大数据理念，重全体轻抽样、重效率轻绝对精确、重相关轻因果，对房地产价格风险进行分析，运用不同层面的数据分城市、区域和楼栋等几个层次对房地产价格风险进行综合评价。
在房地产大数据条件越来越成熟的情况下，房地产价格风险评价必须借助大数据的挖掘和分析技术，将海量的数据转化为有洞察力、决策力和有价值的知识，正确评价房地产价格风险。专家经验在庞杂的市场和数据面前很难给出系统的客观的评价，但专家却也是不可或缺的，估价师可以发挥他们擅长之处，这也是大数据无能为力的地方，大数据无法精准地考虑所有方面的数据，这个时候估价师可以给出合理的反馈。对房地产价格风险评价进行验证和反馈，有助于评价模型进一步的优化。
二、如何利用大数据对房地产价格风险进行评级？
1、基本思路
利用大数据进行房地产价格风险评价的基本思路为前期的房地产市场风险分析研究和风险评价指标体系设计，中期的数据采集和模型选择与评估，后期的运算、测试、验证与结果的反馈、调整。
2、考虑因素
3、创新方法
传统估价理论与熵值法、主成分分析法以及地理信息系统专业知识相结合，用于区域风险评级的衡量。
三、区域风险评级究竟有什么用？
将结果分为A、B、C、D、E五个档次，即区县综合评价结果，上海相应评级结果如下：
该结果参考了专家打分法的结论，上海各区中，金山、崇明成熟度一般，距离繁华地区较远，风险大小也属于全国平均水平。奉贤的风险水平要低于金山、崇明。但生活配套、相关设施还有进一步提升的空间，综合评价为B。松江最近几年发展很快，相关配套不断升级，轨道交通、公交线路，道路建设，极大的方便了该区域居民，综合评价为A。中心城区和半中心半郊区的浦东新区，配套成熟，其综合评价和分项评价全部为A，是低风险的区域。
通过这样直观评级结果，风险评级可应用的领域包括：第一，银行押品服务，有贷前的展业地区选取，贷中的乘数调整和贷后的押品整体监控；第二，互联网金融服务，快速高效的押品咨询。未来不仅可以为金融端提供服务，为政府、开发商、券商提供专业的房地产价格风险咨询和预测方案，也可以作为房地产估价师为客户提供价格波动判断时的总体把握依据等。
点击“阅读原文”了解更多区域风险评级详情！
注：本文由中估联中估联-中国房地产估价数据中心小岚原创，如需转载请联系房地产数据中心，转载文章需在文章前写明作者、公司及转载来源，违者必究。
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