[发明专利]房屋价值预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及智慧城市技术领域，应用于房地产行业，特别涉及一种房屋价值预测方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：获取房价前瞻预测因子体系，提取影响房屋价值的指标以及房屋价值指数，对提取的指标和房屋价值指数进行量化和标准化，从量化和标准化后的指标和房屋价值指数中筛选出预设规则的变量和样本，以待预测区域房屋价值指数为预测目标，以筛选出的变量和样本为训练数据，构建房价前瞻预测模型。整个过程中，基于房价前瞻预测因子体系准确获取房屋价值的指标以及房屋价值指数，并且对数据进行量化和标准化处理，准确得到模型训练数据，可以准确构建房价前瞻预测模型，实现对房屋价值准确预测。

技术领域

本申请涉及前瞻预测技术领域，特别是涉及一种房屋价值预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在实际生活中，房价已经成为人们日常生活的关注重点，房价的变动牵动着各行各业以及普通百姓的心，不论是从事房地产开发、房地产金融以及建筑等行业的专业人员还是普通百姓都希望能够对未来房价走势有一个比较准确的前瞻预测。

传统的房价预测多数是专业的估价师基于近段时间来某个地区基础房价、房源供需关系、政策以及自身经验给出房价预测。这种方式，一般会严重依赖于估价师的主观判断以及经验，针对同一区域的房价，不同的估价师最终得出房价预测可能不同。

可见传统的房价预测方法均在极大局限性，其房价预测结果不够准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确预测房价的房屋价值预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种房屋价值预测方法，所述方法包括：

获取根据待预测区域房屋价值历史数据构建的房价前瞻预测因子体系；

根据房价前瞻预测因子体系，提取影响房屋价值的指标以及房屋价值指数；

对提取的指标和房屋价值指数进行量化和标准化，从量化和标准化后的指标和房屋价值指数中筛选出预设规则的变量和样本；

以待预测区域房屋价值指数为预测目标，以筛选出的变量和样本为训练数据，构建房价前瞻预测模型。

在其中一个实施例中，所述获取根据待预测区域房屋价值历史数据构建的房价前瞻预测因子体系之前，还包括：

获取各区域房屋价值历史数据；

从所述各区域房屋价值历史数据中提取影响房屋价值的指标以及房屋价值指数；

根据提取的影响房屋价值的指标以及房屋价值指数，更新初始房价前瞻预测因子体系，得到房价前瞻预测因子体系集合，所述房价前瞻预测因子体系集合中包括有不同区域的房价前瞻预测因子体系，房价前瞻预测因子包括主因子、附属于所述主因子的从因子、附属于所述从因子的次因子以及表征所述次因子的指标，所述主因子包括宏观经济指标主因子、中观经济指标主因子、城市规划主因子、舆论影响主因子以及政策法规主因子；

所述获取根据待预测区域房屋价值历史数据构建的房价前瞻预测因子体系包括：

识别待预测区域，根据所述房价前瞻预测因子体系集合，获取待预测区域的房价前瞻预测因子体系。

在其中一个实施例中，对提取的指标和房屋价值指数进行量化处理之前，还包括：

识别提取的指标和房屋价值指数中主观因素；针对所述主观因素分别建立独立的模型，在所述独立模型中将主观因素对应情况划分为多种类型；针对每种类型情况设定明确的判定条件，并且针对每种类型不同判定结果分别赋值对应的指标值，得到赋值规则；

对提取的指标和房屋价值指数进行量化处理包括：

根据所述赋值规则，对提取的指标和房屋价值指数进行量化处理。