比实例,提Р高了房地产评估价格的精度。Р(2)引进层次分析法。斩海亮(2000),利用层次分析法(AHP)试图解Р决目前在估价实务中,估价对象与实例房地产的因素比较时常用的定性法和打Р分法带有很大的随意性和主观性、不够科学公正的问题。但是由于原始数据仍Р采取专家打分法获得,使得比较结果仍掺杂主观性。张杰(2000)对影响估价Р方法选择的因素进行了分析,应用层次分析法进行估价的同时,还采用定量的Р方法确定了不同估价方法的权重,得到较为合理的估价结果。Р(3)人工神经网络技术。张协奎(2004),较系统地研究了房地产估价的Р理论、方法与应用,内容包括传统房地产估价方法的系统分析、基于人工神经Р网络的建筑物成新度和土地资本化率评估、基于模糊数学的市场比较法、基于Р灰色系统理论的假设开发法以及房地产估价方法的综合应用一一基准地价评Р估。杨黎萌,刘开第(2004),吴劲军(2004),将改进型人工神经网络技术用Р四川大学硕士学位论文Р于房地产估价,通过在识别阶段对训练样本分类正确率问题的讨论,提出运用Р欧氏距离对网络的识别系统进行改进的方法。Р在传统估价方法的操作细节改进方面,金建清(2001),在对房地产估价成Р本法应用中房地产价格构成、成本法参数确定原则进行分析后,提出了成本法Р参数确定的方法,增强了成本法在房地产估价中的可操作性和实用性。战松等Р(2005),分析确定房地产投资报酬率的排序插入法、投资组合法、安全利率加Р风险调整法的利与弊,指出了影响投资报酬率的因素,为改进收益法中确定投Р资报酬率提供了一些有价值的参考。施金亮(2005),从技术上对市场比较法中Р的因素修正系数做出分析、判断,并辅以应用实例验证出估价结果的准确性有Р所提高。郭蜻(2005),利用概算指标、类似工程施工图预算指标及平方(立方)英Р尺经济指标,通过时间、地区和结构差异修正,计算出估价对象在估价时点的
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