第10章 长期趋势法及其运用
时间序列长期趋势分析

时间序列长期趋势分析时间序列长期趋势分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行统计和分析,以确定其长期变化趋势以及预测未来可能的发展方向。
对于许多时序数据,了解长期趋势具有重要的实际意义,可以帮助我们做出正确的决策和规划。
本文将围绕时间序列长期趋势分析展开,介绍相关概念、算法和实际应用等。
时间序列的长期趋势可以反映数据随时间变化的总体趋势,通常是在时间的长期尺度上进行分析和预测。
在实际应用中,长期趋势分析常常涉及到经济数据、气候数据、人口统计数据等各种类型的时间序列数据。
例如,我们可以通过分析股市指数的时间序列数据,了解股市的长期发展趋势,以及判断其未来的走势。
长期趋势分析的第一步是对时间序列数据进行可视化。
通过绘制时间序列图,我们可以直观地观察到数据的总体变化趋势。
如果数据呈现明显的上升或下降趋势,我们可以初步判断时间序列存在长期趋势。
然而,由于时间序列数据通常具有随机性和周期性,单纯的可视化无法完全揭示其长期趋势。
因此,我们需要采用一些统计方法来分析和确定长期趋势。
一种常用的方法是线性回归。
通过拟合一条线性回归线,我们可以估计出长期趋势的斜率和截距,从而得出数据的长期变化趋势。
线性回归分析的核心是最小二乘法,即找到使观测值与回归直线的残差平方和最小的斜率和截距。
最小二乘法可以帮助我们确定最好的拟合直线,并提供回归系数的统计显著性检验。
然而,线性回归方法只适用于具有线性关系的时间序列数据。
对于非线性时间序列数据,我们需要使用其他方法来分析长期趋势。
一种常见的方法是指数平滑法。
指数平滑法通过对数据进行平滑处理,得到一条平滑的曲线来反映长期趋势。
指数平滑法基于加权平均的思想,较大权重给予最近的观测值,较小权重给予较早的观测值。
通过递推计算,我们可以得到平滑系数,并使用平滑系数来预测未来的趋势。
除了线性回归和指数平滑法,还有一些其他的方法可以用于长期趋势分析。
例如,移动平均法可以通过计算不同时间段内数据的平均值,来观察长期趋势的变化。
房地产估价课程第10章趋势法101

趋势值
714.5 748.0 781.5
815.0
D=(32+33+35+34)/4=33.5(元/M2) V5=681+33.5X5=848.5 (元/M2)(2002年价格房)地产估价
§10-4 平均发展速度法
1、运用条件
房地产价格的变动过程是持续上升(下)的, 且上升(下降)的速度大致相同。
房地产估价
§10-2 数学曲线拟合法
直线趋势法将预测对象作为因变量y(房地 产价格),主要影响因素为自变量x(时 间),则一元线性回归分析预测模型为
Y=a+bx 用最小二乘法求解 当∑X=0时a=∑Y/N b=∑XY/∑X2
房地产估价
某类房地产1993-2001年的价格如下表(元/M2)
为 Y=a+bX=3522.22+385X 根据这个方程式预测该类房地产2002年的价
格为 Y=3522.22+385X5=5447.22(元/M2)
房地产估价
§10-3 平均增减量法
1、运用条件
房地产价格的变动过程是持续上升(下 降)的,且上升(下降)的数额大致接
近。
时间序列呈等差数列变化 2、公式
有长期变化趋势。(2)评估成本较低。 (3)评估程序简单。(4)避免一些争论。
房地产估价
长期趋势法的缺点在于: (1)在房地产市场不完善或缺乏较长期的历史价格资
料的地区无法使用此法。 (2)估价结果的准确程度依赖于历史价格数据选取的
时间长短。 (3)估价结果带有预测性,只考虑了房地产价格的过
去与未来的关系,忽略价格变化的因果关系。 (4)趋势法比较适合对某类房地产价格总体水平的预
时间序列呈等比数列变化 2、公式 Vi=P0*ti t= n
长期趋势预测法

长期趋势预测法第10章长期趋势预测法引言趋势预测技术是把预测对象( )看作时间趋势预测技术是把预测对象(y )看作时间的函数的函数即以自然数顺序排列的时间为即以自然数顺序排列的时间为 y f t 自变量,预测目标(对象)为因变量,建立预测自变量,预测目标(对象)为因变量,建立预测模型的一种技术。
其模型的建立依赖于预测对象模型的一种技术。
其模型的建立依赖于预测对象随时间顺序变化的历史值。
依据预测对象变化趋随时间顺序变化的历史值。
依据预测对象变化趋势的不同特点,有多种模型曲线模拟其变化特势的不同特点,有多种模型曲线模拟其变化特征。
征。
市场调研与预测 2 本章的主要内容第一节直线拟合法直线拟合法第二节二次曲线拟合法二次曲线拟合法第三节指数曲线拟合法指数曲线拟合法第四节修正指数曲线拟合法修正指数曲线拟合法第五节戈珀资曲线拟合法戈珀资曲线拟合法第六节逻辑曲线拟合法逻辑曲线拟合法第七节趋势预测模型的选择方法趋势预测模型的选择方法市场调研与预测 3第一节直线拟合法(一) 1、预测模型及其特征预测模型: y a bt y 其中: y——为预测值 t——为时间 a,b——模型参数 t 特征:预测目标的一级增长量为一常数b。
y a bt 1 a bt t t 1 1 b 也可近似为: y b 预测的关键是确定参数a、b,有两种参数确定的方法。
预测的关键是确定参数a、b,有两种参数确定的方法。
市场调研与预测 4(1)分组平均法(一) 原理:找到一条能使实际值和理论值的偏差代数和等于零的直线作为预测模型。
原理:找到一条能使实际值和理论值的偏差代数和等于零的直线作为预测模型。
y y y a bt y a bt 0 上式可以转化为: y na bt 将此拆分为一个方程组 : yi n1a b ti n n1 n2 y 1 a bt 1 1 1 yi n2 a b ti 分别除以 n1 n2 y 2 a bt 2 2 2 此方法关键:把各历史数据按时间顺序分为前半部分和后半部分( n为奇数时,此方法关键:把各历史数据按时间顺序分为前半部分和后半部分( n为奇数时,去掉最前面一个数据),分别计算出这两部分的平均点(简单算术平均值),去掉最前面一个数据),分别计算出这两部分的平均点(简单算术平均值),由这两个平均点确定的直线即为预测模型。
房地产估价课程第10章趋势法101

SOS§10-1长期趋势法的原理一、长期趋势法的概念y房地产估价的长期趋势法,简称趋势法,亦称时间序列分析法、外推法或历史延伸法,是将统计学与预测学的基本原理和方法运用到房地产价格评估中而产生的一种评估方法。
其依据某类房地产价格的历史资料和数据将其按时间顺序排列成时间序列,通过一定的数学统计方法,找岀其中的变化规律,预测其价格的变化趋势,再进行类推或延伸,作出对这类房地产价格在估价时点比较肯定的推测与科学的判断,从而估算出这类房地产价格。
三、长期趋势法的特点及评价'(1)按时间序列排列的房地产价格不一定存在单一的规律性。
①长期变动趋势。
②循环变动趋势。
③不规则变动趋势。
④季节性变动趋势。
(2)长期趋势法忽略了影响房地产价格的因果关系。
(3)常和其他估价方法结合使用。
长期趋势法的优点在于:(1)适用范围较广,因为房地产价格的变动一般都具有长期变化趋势。
(2)评估成本较低。
(3)评估程序简单。
(4)避免一些争论。
sSFttm W ■^期趋势法的缺点在于:(1)在房地产市场不完善或缺乏较长期的历史价格餐y料的地区无法使用此法。
(2)估价结果的准确程度依赖于历史价格数据选取的时间长短。
(3)估价结果带有预测性,只考虑了房地产价格的过去与未来的关系,忽略价格变化的因果关系。
(4)趋势法比较适合对某类房地产价格总体水平的预计,如果用于对某幢房屋建筑物或某块土地的估价,往往会使估价结果偏离实际。
(5)预测的准确性易受偶然因素或政策因素的影响。
四、长期趋势法的用途(1)用于收益法中对未来纯收益等的预测。
(2)用于假设开发法中预测未来开发完成后的房地产价格。
(3)用于市场比较法中对可比实例价格进行交易日期调整。
(4)用于比较、分析两宗(类)以上房地产价格的发展趋势或潜力。
(5)用于填补某些房地产价格历史资料的不完整的缺四、长期趋势法运用的步骤(1)收集房地产价格的历史数据,鉴别、剔除或修正某些不正常的价格资料。
《长期趋势法》PPT课件_OK

8 2180 2186.7 +3.4 +4.5
9 2210 2206.7 +20.0 +11.1
10 2230 2216.7 +10.0 +12.2
11 2210 2223.3 +6.6
12 2230
移动期为5 平均值 变动 平均
趋势 趋势值
2160
2180 +20
2190 +10
2190
0
+7.6
6
2)缺点: • 忽视价格变化的因果关系,估价结果具有预测性; • 房地产市场不完善的地区无法使用这一方法; • 估价结果准确程度取决于价格数据选取的时间; • 准确性易受认为因素影响。
7
6.2 简易平均趋势法
6.2.1 算术平均法 1)估价公式 2)基本形式 3)具体应用
8
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
2003 3700 0.07 259 3 11100 4 14800
2004 4000 0.17 680 4 16000 8 32000
2005 4200 0.71 2982 5 21000 16 67200
合计
1 4098 15 58700 31 124600
13
6.3 移动平均趋势法
6.3.1 简单移动平均法
25337.7 9 2111.5
6.2.2 几何平均法 1)估价公式 2)基本形式 3)具体应用
10
年份
2001 2002 2003 2004 2005
房地产价格实际值 (元/m2) 2500 2812.5 3192.19 3581.64 4075.91
逐年上涨速度 (%)
什么是长期趋势法

2.2划分区段、设定标准深度
划分区段的依据:土地使用价值、土地条件大致相同
①划分路线价调查区段(地价区段的初步划分) ⑤划分地价区段(最终的划分) 其中①为区段的粗略划分,经调查后,结合调查的交易样点地价 分布情况,最终划定区段⑤。 ②设定标准深度 标准深度通常取路线价区段内临街各宗地的深度众数。
a1 a a 2 a n a1 a 2 1 2 n
平均深度系数是依次平行各小单位地块的深度系数的平均值。 (4)加权平均深度系数是由平均深度系数加权后求得。设权数为 t,其值是使标准地块中离街道最远(也就是以里地线为界)的单
位地块的深度系数为100,即
构成某种发展趋势的,因此,根据这一数列变动的方向和强弱程
度进行外延和类推,去预测下一时期房地产价格的水平,这也是 预测学的一般原理
2、适用对象和用途 运用长期趋势法评估的房地产价格,一是要求拥有估价对象 或类似房地产的较长时期的历史价格资料;二是要求所掌握的历
史价格资料真实可靠。
长期趋势法主要用于对房地产未来价格的推测、判断。 如用于假设开发法中预测未来开发完成后的房地产价值; 用于收益法中对未来净收益等的预测; 用于比较法中对可比实例价格进行交易日期修正; 用来比较分析两宗以上房地产价格的发展趋势或潜力; 用来填补某些房地产历史价格资料的缺乏等。
2.5.1深度修正
深度系数
深度系数,又称深度指数,深度百分率等,是反映一块地块中 各部分的临街深度与其价值变化关系的系数。 一地块临街道位臵近的部分与临街远的部分相比,其使用更方 便,使用效率高,尤其是对于商业及其他营业性活动,临街的远
近的使用效率更加明显。因此,在城市中,任何临街地块如按平
行临街街道划分成若干部分,则各部分的使用效率就不同,其相 应的价格也不同。价格的变化规律是价格随着临街距离增加而递
长期趋势分析的作用

长期趋势分析的作用长期趋势分析是一种研究市场发展的重要方法,通过研究历史数据和趋势,可以帮助人们了解市场的演变规律,预测未来的发展趋势,并为决策者提供参考依据。
下面将从以下四个方面分析长期趋势分析的作用。
第一,长期趋势分析可以帮助人们了解市场的演变规律。
市场经济是一个复杂而动态的系统,受到众多因素的影响,如政策环境、经济形势、社会变化等。
通过长期趋势分析,可以将这些因素与市场的发展联系起来,揭示市场演变的规律性。
例如,通过对历史数据的分析,可以发现某个市场在某个时期呈现明显的增长或下降趋势,从而得出这种趋势的原因和影响因素。
在了解这些规律的基础上,人们可以更好地应对市场的变化,把握机遇,规避风险。
第二,长期趋势分析可以帮助人们预测市场的未来发展趋势。
通过对历史数据的分析,可以得出市场发展的趋势。
这些趋势可以是周期性的、季节性的,也可以是长期的、中期的或短期的。
例如,某个行业在过去几年一直呈现增长的趋势,那么可以预测未来几年该行业仍然有望保持增长。
在预测市场趋势时,还可以结合其他因素进行分析,如宏观经济形势、政策变化、科技进步等,从而得出更准确的预测结果。
基于对未来趋势的预测,决策者可以调整策略,规划企业的发展方向,提前布局,赢得竞争优势。
第三,长期趋势分析可以帮助人们理性投资。
投资是一个风险与回报相互关联的行为,而长期趋势分析可以帮助投资者更好地理解市场,把握投资机会。
通过对历史数据的分析,投资者可以了解某个资产或行业的长期表现,并根据长期趋势进行投资决策。
例如,某个股票在过去几年一直呈现稳定增长的趋势,那么投资者可以考虑买入该股票。
长期趋势分析还可以帮助投资者判断市场的周期性波动,避免在市场高点买入,低点抛售,从而提升投资回报率。
第四,长期趋势分析可以帮助人们制定企业发展战略。
无论是新兴企业还是传统企业,都需要制定长远的发展战略。
通过长期趋势分析,企业可以了解市场的整体发展趋势,抓住市场的脉搏。
长期趋势法

• (2) 修匀系数取不同的值,可以改变权数。在系数取较大值时,价格的最近变化趋势能迅速 地反映在指数移动平均值中;而在系数取较小值时,指数移动平均值则接近于算术平均值。
• 3.修匀系数α的确定 • 修匀系数α是0至1之间的正数,尽管数据不大,但对估价额的影响却不小,因此,确定修匀系
数α是指数修匀法的关键。修匀系数α的确定原则,需要根据指数修匀法即估价额的不同要求 进行相应的取值。
• 式中: —房地产价格的趋势值; • —基期房地产的价格; • —平均发展速度; • 其他字母含义同前。
• 1.2.3加权平均法 • 就是根据对估价对象房地产影响程度的不同,对不同
时期的房地产价格赋以不同的权数,然后计算其平均值, 作为估价对象房地产的价格。主要有两种表达方式,一 是绝对数(频数)表示,另一个是用相对数(频率)表 示。
1.2 简易平均趋势法
• 是以房地产价格资料的平均数为基础,来确定估价 对象房地产价格的一种估价方法。它属于趋势法中 最简单的一种数学方法,较为常用的简易平均法, 有算术平均法、几何平均法和加权平均法等。
• 1.2.1算术平均法 • 算术平均法,就是将房地产价格之和除以期数,求
得平均数,以此作为估价对象房地产的价格。用公 式表达为:
• 例8-5 2008年12月份某商品房的单方价格的估价额为3 750 元,实际价为3 820元,当α=0.6时,则2009年1月份该商品 房的修匀价格估计为:
1.5 长期趋势法的其他方法
• 1.5.1数学曲线拟合法
• 常用的线性趋势法有直线趋势法、指数曲线趋势法和二次抛物线趋势 法
• 运用直线趋势法的前提是估价对象或类似房地产历史价格的时间序列 散点图,表现出明显的直线趋势,它的函数表达式为:
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房地产估价理论与方法精讲班第43讲讲义第一节一、大纲要求考试目的本部分的考试目的是测试应考人员对长期趋势法的含义、理论依据、适用的估价对象、估价需要具备的条件、估价的操作步骤、几种主要长期趋势法的内容以及长期趋势法的主要作用等的了解、熟悉和掌握程度。
考试要求1.了解长期趋势法概述;2.熟悉数学曲线拟合法;3.熟悉平均增减量法;4.熟悉平均发展速度法;5.了解移动平均法;6.了解指数修匀法;7.掌握长期趋势法的作用。
二、内容讲解第十章长期趋势法及其运用本章介绍长期趋势法的含义、理论依据、适用的估价对象、估价需要具备的条件、估价的操作步骤、几种主要长期趋势法的内容以及长期趋势法的主要作用。
第一节长期趋势法概述一、长期趋势法的含义长期趋势法是运用预测科学的有关理论和方法,特别是时间序列分析和回归分析,来推测、判断房地产未来价格的方法。
简要地说,预测就是由已知推测未知,由过去和现在推测未来。
二、长期趋势法的理论依据房地产价格通常波动,在短期内难以看出其变动规律和发展趋势,但从长期来看,会呈现出一定的变动规律和发展趋势。
因此,当需要评估(通常是预测)某宗(或某类)房地产的价格时,可以搜集该宗(或该类)房地产过去至现在较长一段时期的历史价格资料,并按照时间的先后顺序将这些历史价格编排成时间序列,从而找出该宗(或该类)房地产的价格随着时间的变化而变动的过程、方向、程度和趋势,然后进行外延或类推,这样就可以作出对该宗(或该类)房地产的价格在估价时点(通常为未来)比较肯定的推测和科学的判断,即评估(预测)出了该宗(或该类)房地产的价格。
三、长期趋势法适用的估价对象和条件长期趋势法是根据房地产价格在过去至现在较长时期内形成的变动规律作出判断,借助历史统计资料和现实调查资料来推测未来,通过对这些资料的统计、分析得出一定的变动规律,并假定其过去形成的趋势在未来继续存在。
因此,长期趋势法适用的估价对象是价格无明显季节波动的房地产,估价需要具备的条件是拥有估价对象或类似房地产过去至现在较长时期的历史价格资料,并且要求所拥有的历史价格资料真实、可靠。
拥有越长时期、越真实的历史价格资料,作出的推测、判断就会越准确、可信,因为长期趋势可以消除房地产价格的短期波动和意外变动等不规则变动。
四、长期趋势法估价的操作步骤运用长期趋势法估价一般分为下列4个步骤:①搜集估价对象或类似房地产的历史价格资料,并进行检查、鉴别,以保证其真实、可靠;②整理上述搜集到的历史价格资料,将其化为同一标准(如为单价,土地还有楼面地价。
化为同一标准的方法与市场法中“建立比较基准”的方法相同),并按照时间的先后顺序将它们编排成时间序列,画出时间序列图;③观察、分析这个时间序列,根据其特征选择适当、具体的长期趋势法,找出估价对象的价格随着时间的变化而出现的变动规律,得出一定的模式(或数学模型);④以此模式去推测、判断估价对象在估价时点的价格。
长期趋势法主要有数学曲线拟合法、平均增减量法、平均发展速度法、移动平均法和指数修匀法。
下面分节进行简要介绍。
第二节第二节数学曲线拟合法数学曲线拟合法主要有直线趋势法、指数曲线趋势法和二次抛物线趋势法。
这里仅介绍其中最简单、最常用的直线趋势法。
运用直线趋势法估价,估价对象或类似房地产历史价格的时间序列散点图,应表现出明显的直线趋势。
在这种条件下,如果以Y表示各期的房地产价格,X表示时间,则X为自变量,Y为因变量,Y依X而变。
因此,房地产价格与时间的关系可用下列方程式来描述:Y=a+bX在上述公式中,a,b为未知参数,如果确定了它们的值,直线的位置也就确定了。
a,b的值通常是采用最小二乘法来确定。
根据最小二乘法求得的a,b的值分别如下:在上述公式中,n为时间序列的项数;∑X,∑X2,2Y,∑XY的值可以从时间序列的实际值中求得。
在手工计算的情况下,为了减少计算的工作量,可以使∑X=0。
其方法是:当时间序列的项数为奇数时,设中间项的X=0,中间项之前的项依次设为-1,-2,-3,…,中间项之后的项依次设为1,2,3,…;当时间序列的项数为偶数时,以中间两项相对称,前者依次设为-1,-3,-5,…,后者依次设为1,3,5,…。
[例10—1]某城市某类商品房1999~2007年的价格如表10—1第3列所示。
试利用最小二乘法拟合—直线趋势方程,并用该方程预测该城市该类商品房2008年和2009年的价格。
某城市某类商品房1998~2007年的价格(元/㎡)表10—1解]令∑X=0。
已知,2=9为奇数,故设中间项的X=0,则X的值见表10—1第2列。
计算∑Y,XY,∑XY,X2和∑X2的值分别见表10—1第3、4、5列。
求取a,b如下:因此,描述该类商品房价格变动长期趋势线的方程为:Y=a+bX=3522.22+385.00X根据该方程计算的1999~2007年该类商品房价格的趋势值见表10—l第6列。
预测该城市该类商品房2008年的价格为:Y=3522.22+385.00X=3522.22+385.00×5=5447.22(元/㎡)预测该城市该类商品房2009年的价格为:Y=3522.22+385.00X=3522.22+385.00×6=5832.22(元/㎡)第三节第三节平均增减量法当房地产价格时间序列的逐期增减量大致相同时,可以采用更简便的平均增减量法进行预测。
计算公式如下:式中V i——第i期(可为年、半年、季、月等,下同)房地产价格的趋势值;i——时期序数,i=1,2,…,n;P o——基期房地产价格的实际值;d——逐期增减量的平均数;.P i——第i期房地产价格的实际值。
[例10—2]需要预测某宗房地产2008年、2009年的价格。
通过市场调研,获得该类房地产2003~2007年的价格并计算其逐年上涨额如表10—2第2、3列所示。
某类房地产2003~2007年的价格(元/㎡)表10—2[解]从表10—2可知该类房地产2003~2007年价格的逐年上涨额大致相同。
因此可以计算其逐年上涨额的平均数,并用该逐年上涨额的平均数推算各年价格的趋势值。
该类房地产价格逐年上涨额的平均数计算如下:例10—2采用逐年上涨额的平均数计算的趋势值(见表10—2第4列),基本都接近于实际值。
但需要注意的是,如果逐期上涨额时起时伏,很不均匀,也就是说时间序列的变动幅度较大,则计算出的趋势值与实际值的偏离也随之增大,这意味着运用这种方法预测的房地产价格的准确性随之降低。
运用平均增减量法进行预测的条件是,房地产价格的变动过程是持续上升或下降的,并且各期上升或下降的数额大致接近,否则就不适宜采用这种方法。
由于越接近估价时点的增减量对估价越重要,所以如果能用不同的权重对过去各期的增减量予以加权后再计算其平均增减量,就更能使评估价值接近或符合实际。
至于在估价时究竟应采用哪种权重予以加权,一般需要根据房地产价格的变动过程和趋势以及房地产估价师的估价经验来判断确定。
对于例10—2的逐年上涨额,可以选用表10—3的各种不同权重予以加权。
表10—3的权重是根据一般惯例进行假设的。
表10—3例10—2的逐年上涨额如果采用表10—3的第二种权重予以加权,则其逐年上涨额的加权平均数为:d=320×0.1+330×0.2+350×0.2+340×0.5=338(元/㎡)采用这个逐年上涨额的加权平均数预测该宗房地产2008年的价格为:Vi=P0+d×iV5=6810+338×5=8500(元/㎡)房地产估价理论与方法精讲班第44讲讲义第四节第四节平均发展速度法当房地产价格时间序列的逐期发展速度大致相同时,就可以计算其逐期发展速度的平均数,即平均发展速度,采用该平均发展速度进行预测。
计算公式如下:式中t——平均发展速度。
[例10—3]需要预测某宗房地产2008年、2009年的价格。
通过市场调研,获得该类房地产2003~2007年的价格并计算其逐年上涨速度如表10—4第2、3列所示;某类房地产2003~2007年的价格(元/㎡)表10—4[解]从表10—4可知该类房地产2003~2007年价格的逐年上涨速度大致相同,因此可以计算其平均上涨速度,并用其推算各年价格的趋势值。
该类房地产价格平均发展速度计算如下:运用平均发展速度法进行预测的条件是,房地产价格的变动过程是持续上升或下降的,并且各期上升或下降的幅度大致接近,否则就不适宜采用这种方法。
与平均增减量法类似,由于越接近估价时点的发展速度对估价越重要,所以如果能用不同的权重对过去各期的发展速度予以加权后再计算其平均发展速度,就更能使评估价值接近或符合实际。
至于在估价时究竟应采用哪种权重予以加权,一般需要根据房地产价格的变动过程和趋势以及房地产估价师的估价经验来判断确定。
第五节第五节移动平均法移动平均法是对原有价格按照时间序列进行修匀,即采用逐项递移的方法分别计算一系列移动的时序价格平均数,形成一个新的派生平均价格的时间序列,借以消除价格短期波动的影响,显现出价格变动的基本发展趋势。
在运用移动平均法时,一般应按照房地产价格变化的周期长度进行移动平均。
在实际运用中,移动平均法有简单移动平均法和加权移动平均法之分。
一、简单移动平均法某类房地产2007年1~12月的价格如表10~5第2列所示。
由于各月份的价格受某些不确定因素的影响,时高时低,变动较大,如果不予以分析,则不易显现其发展趋势。
如果把若干个月的价格加起来计算其移动平均数,建立一个移动平均数时间序列,就可以从平滑的发展趋势中明显地看出其发展变动的方向和程度,进而可以预测未来的价格。
某类房地产2007年1~12月的价格(元/㎡)表10—5在计算移动平均数时,每次应采用几个月来计算,需要根据时间序列的序数和变动周期来确定。
如果序数多、变动周期长,则可以采用每6个月甚至每12个月来计算;反之,可以采用每2个月或每5个月来计算。
对于上述房地产价格,采用每5个月的实际值计算其移动平均数。
具体的计算方法是:把1~5月的价格加起来除1以5得6840元/㎡,把2~6月的价格加起来除以5得6940元/㎡,把3~7月的价格加起来除以5得7040元/㎡,依此类推,计算结果见表10—5第3列。
然后根据每5个月的移动平均数计算其逐月上涨额,计算结果10—5第4列。
如果需要预测该类房地产2008年1月的价格,则计算方法如下:由于最后一个移动平均数7620对应的时间是2007年10月,与2008年1月相差3个月,所以预测该类房地产2008年1月的价格为:7620+120×3=7980(元/㎡)二、加权移动平均法加权移动平均法是将估价时点之前每若干时期的房地产价格的实际值经过加权之后,再采用类似于简单移动平均法的方法进行趋势估计。