什么是长期趋势法
长期趋势法

• 简单移动平均法又叫算术移动平均法。其预测步骤如下: • (1)计算房地产时间序列的各期简单移动平均数。
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第五节 移动平均法
• 当移动周期n为奇数时,一次便得到趋势值;若n采用偶数项时,需 再进行二次项移动平均。因采用偶数项移动平均法计算较复杂,通常 采用奇数项移动平均。
• 从公式中可以看出,用指数修匀法进行预测的关键在于a值的确定。 一般认为,a的数值可以通过试算来确定。指数修匀法也称指数平滑 法,修匀常数也称平滑指数,修匀常数越小,说明前期预测值在本期 预测值中所占比重越大,说明越平滑。
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• 长期趋势法是根据房地产价格在过去和现在较长时期内形成的变动规 律做出判断,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,并假定过去形成的趋势 在未来继续存在。
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第一节 长期趋势法的基本原理
• 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。
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第三节 平均增减量法
• 如果房地产价格时间序列的逐期增减量大致相同,也就是时间序列显 示出大致等差数列的特性,那么就可以采用最简便的平均增减量法进 行预测。其计算公式如下:
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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,可以采用平均发 展速度法实行预测。其计算公式为:
第八章 长期趋势法
• 第一节 长期趋势法的基本原理 • 第二节 数学曲线拟合法 • 第三节 平均增减量法 • 第四节 平均发展速度法 • 第五节 移动平均法 • 第六节 指数修匀法
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第一节 长期趋势法的基本原理
• 一、长期趋势法的含义
长期趋势和季节变动分析(14)

最小平方法计算表(奇数项)
y
ty
t2
Yt
2.1 -10.5 25 2.142
2.3 -9.2 16 2.239
2.5 -7.5 9 2.336
2.6 -5.2 4 2.433
2.4 -2.4 1 2.530
2.3
0
0 2.627
2.6 2.6
1 2.724
2.8 5.6
4 2.821
3.0 9.0
9 2.918
季度
一
二
三
四
表5-2季6采平用均序产时量平均8数2.构3 成的新86数列能87明.7显反映9该4.企7 业产量 呈上升趋势。
(二)移动平均法
从时间数列的第一项开始,按一定项数求序时平均 数,然后每次向后推移一项计算一系列序时平均数从而 形成一个新的时间数列。通过移动平均使原数列的长期 趋势显现。如表5-27所示。
表5-35 某地游客人数季节比率计算表(单位:十万人)
2002年 2003年 2004年 2005年 各季平均数 季节比率%
一季 1.8 2.0 2.5 3.0 2.325 35.87
二季 8.0 11.0 14.0 15.2 12.05 185.93
三季 6.0 7.0 8.0 9.5 7.625 117.65
1 2.1 3.8 4.3 4.5 14.7 3.675 37.93
2
2.5 3.7 3.8 4.0 14.0 3.500 36.12
3 5.5 8.3 6.5 4.2 24.5 6.125 63.21
4 8.6 10.0 10.6 11.0 40.2 10.050 103.37
5 17.6 19.3 21.9 20.0 78.8 19.700 203.30
课程资料:价方法及其运用(二)

第八节长期趋势法【长期趋势法适用的估价对象和具备的条件】(二级考点)1.长期趋势法是运用预测科学的有关理论和方法,根据房地产在未来较长时期内获得收益的变动规律,推测和判断房地产价格的方法。
()(2011年题库)【答案】×【题库解析】长期趋势法是运用预测科学的有关理论和方法,根据房地产价格在过去和现在较长时期内形成的变动规律,推测、判断房地产的未来价格的方法。
2.在房地产估价中,长期趋势法运用的假设前提是()。
(2006年题库)A.过去形成的房地产价格变动趋势在未来仍然存在B.市场上能找到充分的房地产历史价格资料C.房地产在过去无明显的季节变动D.政府关于房地产市场调控的有关政策不会影响房地产的历史价格【答案】A【题库解析】A项是长期趋势法运用的假设前提,B项是长期趋势法估价需要具备的条件,C项是长期趋势法适用的估价对象。
2017年教材将长期趋势法适用的估价对象的说法调整为:长期趋势法适用的估价对象是价值、价格有一定变动规律的房地产。
【直线趋势法】(二级考点)1.用直线趋势法预测甲类房地产的价格变化趋势为V甲=1480+80i,乙类房地产的价格变化趋势为V乙=1500+60i,该两类房地产的价格增长潜力相比()。
(2010年题库)A.甲类房地产比乙类房地产强B.乙类房地产比甲类房地产强C.该两类房地产强弱程度相同D.该两类房地产强弱程度不可比【答案】A【题库解析】i前常数b是直线的斜率,斜率越大则直线越陡,故甲类房地产比乙类房地产的价格增长潜力强。
可以通过画坐标轴图进行直观分析和判断。
2.利用直线趋势法对某类商品住宅2004~2013年的平均价格进行分析,拟合成一直线趋势方程Y=3522+385X,其中Y为商品住宅价格,X为时间,且∑X=0。
经验证该方程拟合度较高,则利用该方程预测该类商品住宅2014年的平均价格为()元/㎡。
(2014年题库)A.5447B.5832C.6987D.7757【答案】D年份时间X2004 (1)-92005 (2)-72006 (3)-52007 (4)-32008 (5)-12009 (6)12010 (7)32011 (8)52012 (9)72013 (10)9总计0【题库解析】∑X=0,n=10为偶数,以中间两项相对称,取X的间隔为2,前者依次为-1,-3,-5,…,后者依次为1,3,5,…。
长期趋势预测法

(二)特点
1.调整预测值旳能力 2.预测值中包括旳信息量比一次移动平均法预测值 中丰富得多。
3.加权特点
平滑系数a旳选择需要考虑以下几种方面:
(1) a值越小,对序列旳平滑作用越强,对时 间序列旳变化反映越慢,因而序列中随机波动较 大时,为了消除随机波动旳影响,可选择较小旳 a,使序列较少受随机波动旳影响; a值越大, 对序列旳平滑作用越弱,对时间序列旳变化反映 越快,因而为了反映出序列旳变动状况,可选择 较大旳a,使数据旳变化不久反映出来。
三、参数旳求解措施
最小平措施: 用高等数学求偏导数措 施,得到下列联立方程组:
y Na b t
ty a t b t 2
为使计算以便,可设t:
奇数项:, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 偶数项:, 5, 3, 1, 1, 3, 5,
这么使
t
y 0,即上述方程组可简化为:
指以预测对象近来一组历史数据(实际值)旳平均值直接 或间接地作为预测值旳措施。
一、一次移动平均法旳概念、特点和模型 1.概念:是直接以本期(t期)移动旳平均值作为下期
(t+1)预测值旳措施。 2.特点: 1)预测值是离预测期近来旳一组历史数据(实际值)
平均旳成果。 2)参加平均旳历史数据旳个数(即跨越期数)是固
3、是移动平均法旳高级形式,能克服一次移动法 旳不足,提升预测效果。
四、二次移动平均法旳模型及其应用
(二)二次移动平均法旳应用
例:我国Y1~Y23年出口某商品到德巴 伐利亚州旳销售量为下表(2)栏所示,试 用二次移动平均法(n取3)计算Y6~ Y23年销量旳理论预测值,并预测Y23年 旳销量。
比较一下表中第(8)栏旳预测值与第 (2)栏实际值旳差别,Y6~Y23年5年 旳均方误差仅为7.48,这阐明对于斜坡型 历史数据,用二次移动平均法进行预测远 比一次移动平均法精确。
决策与预测名词解释

1确定型决策:是指决策的自然状态是一种既定的情况,即在已知未来可能发生的情况的条件下,根据每一个行动方案只能产生的唯一的结果,选择最优方案。
2风险性决策:是指决策的自然状态是非确定的,但各种自然状态可能发生的概率是可以客观地确定的情况下,选择最优方案。
3非确定性决策:是指决策的自然状态是非确定的,并且各种自然状态可能发生的概率无法确定的情况下,选择最优方案。
4定量决策:是决策者将有关经济问题模型化,通过数学模型加以分析、判断,对未来行动所作出的决定。
5趋势比率法:是根据历史上各期的实际值,首先建立趋势预测模型,求得历史上各期的趋势值,然后以实际值除以趋势值,进行同月(季)平均,计算季节指数,最后用季节指数和趋势值结合来求预测值的方法。
6平均数趋势整理法:是根据时间序列建立趋势变动模型;然后根据时间序列值与趋势值的比值计算各年同月(季)平均数,据此求出季节指数;最后根据趋势变动模型和季节指数建立趋势季节模型进行预测。
7指数平滑法指借助平滑技术消除时间序列中高低突变数值,得出一个趋势数列,据此对未来发展趋势的可能水平做出评估.8移动平均法:用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量等的一种常用方法.9长期趋势:是指伴随着经济的发展,在相当长的持续时间内,单方向的上升、下降或水平变动的趋势10数学模型:是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的简化的结构11回归分析预测法:是根据一元线性回归模型中单一自变量的变动来预测因变量平均发展趋势的方法。
12专家评估法: 在定量和定性分析的基础上,以打分等方式做出定量评价,其结果具有数理统计特性。
其最大的优点在于,能够在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下,可以做出定量估计。
13定量经济预测:一非确定型决策问题一般需要具备什么条件?1.存在决策者希望达到的一个明确目标(收益最大或损失最小);2.存在两个或两个以上的自然状态;3.有两个或两个以上的行动方案可供决策者作出选择;4.不同的行动方案在不同状态下的损益值可以计算出来。
什么叫趋势法

什么叫趋势法
趋势法是一种统计分析方法,用于分析时间序列数据中的趋势和周期。
它可以帮助我们了解数据的长期趋势,预测未来的发展和变化。
趋势法的基本原理是通过识别和拟合数据中的趋势线来描述数据的演变过程。
其中,趋势是指数据在长期内呈现的持续上升或下降的倾向,而周期是指数据在短期内呈现的重复性变化。
趋势法的具体步骤如下:
1. 数据收集:首先,收集和整理相应的时间序列数据,确保数据的准确性和连续性。
时间序列数据可以是经济指标、销售数据、气象观测数据等。
2. 数据分析:接下来,对数据进行分析,包括描述性统计和图表分析。
通过绘制数据的散点图、折线图或柱状图,可以看出数据的趋势和周期性变化。
3. 趋势线拟合:然后,使用适当的数学方法来拟合趋势线。
常用的拟合方法有最小二乘法和指数平滑法。
最小二乘法通过最小化观测值与拟合值之间的差异来确定趋势线的参数,而指数平滑法则通过加权平均的方式来估计趋势线。
4. 趋势分析:接着,对拟合的趋势线进行分析。
通过判断趋势线的斜率和拟合程度,可以确定趋势的方向和强度。
如果趋势线是上升的,则数据呈现增长趋势;如果趋势线是下降的,则
数据呈现减少趋势。
5. 预测未来:最后,利用趋势线对未来的数据进行预测。
根据趋势线的方向和拟合程度,可以推断未来数据的发展趋势。
然而,预测结果可能存在误差,因此需要结合其他因素来进行综合判断。
总之,趋势法是一种常用的统计分析方法,用于分析时间序列数据的趋势和周期。
通过拟合趋势线和预测未来数据,可以帮助我们更好地理解数据的演变过程,并做出相应的决策和规划。
长期趋势的测定方法

长期趋势的测定方法长期趋势的测定方法是分析和预测某一现象、市场或经济指标在较长时间段内的变化趋势和方向。
长期趋势的测定方法主要包括趋势线分析、回归分析、时间序列分析和结构性分析等。
首先,趋势线分析是一种常见的长期趋势测定方法。
它通过绘制价格或指标的趋势线来揭示长期趋势。
趋势线分析的基本原理是利用价格或指标的历史数据,找到关键的高点和低点,然后以直线或曲线的形式描绘出来。
通常,趋势线可以分为上升趋势线、下降趋势线和横向趋势线三种类型。
通过观察趋势线的斜率和方向,可以判断价格或指标的长期趋势。
其次,回归分析也常用于长期趋势的测定。
回归分析可以通过统计方法,建立一个数学模型来描述价格或指标与其他相关变量之间的关系,从而预测长期趋势。
回归分析的基本原理是在已知的数据集上,寻找最佳的回归方程,通过拟合曲线来确定长期趋势。
回归分析通常会考虑多个因素的影响,如市场供求关系、宏观经济因素等。
通过回归分析,可以量化各个变量的影响程度,并用来预测长期趋势的变化。
第三,时间序列分析也常用于测定长期趋势。
时间序列分析是通过分析一系列时间上连续的数据,揭示数据的长期趋势和季节特征。
时间序列分析一般包括自相关性分析和移动平均法。
自相关性分析通过计算价格或指标的自相关系数,识别出长期趋势的变化。
移动平均法使用滑动窗口的方法,计算一定时间范围内的平均值,从而得到长期趋势的变化。
时间序列分析在金融市场和经济领域有着广泛的应用,可以有效地识别长期趋势。
最后,结构性分析也是测定长期趋势的一种方法。
结构性分析是通过研究市场或经济系统中的内在结构和关联关系,揭示长期趋势的形成机制和规律。
结构性分析的基本原理是将市场或经济系统分解为不同的因素和因子,通过研究各个因素之间的关系,来理解长期趋势的变化。
结构性分析通常需要借助于宏观经济学的理论和模型,以提高对长期趋势的理解和预测。
综上所述,长期趋势的测定方法可以通过趋势线分析、回归分析、时间序列分析和结构性分析等多种方法来实现。
长期趋势预测法

四、实例应用
解程序如下:
将参数值代入公式
第六节 指数曲线模型预测法
一、概念:是根据预测对象具有指数曲线变动 趋势的历史数据,拟合成一条指数曲线,通过 建立指数曲线模型进行预测的方法。
二、模型、特征、适用性 1.模型:
图形为:
2.特征:令t = 1,2,3,……,n,便可得 到相应的预测值和环比系数(即逐期增长 率)见下表:
1、乘法模型:
Y=T×S×C×I 式中:T为绝对数,与历史数据Y的计量单位相同, S、C、I为相对数,分别表示季节变动、循环变动、 不规则变动系数,一般以百分比表示。
2、加法模型:
Y=T+S+C+I 均为绝对数,与Y的计量单位相同。 实际中应用较多的是乘法模型。 (三)时间序列的分解分析 时间序列的分解就是按照时间序列的分析模型, 测定出各种变动形态的具体数值。下面以时间序 列的两种常态现象为例予以说明。
三、参数的求解方法 最小平方法: 用高等数学求偏导数方 法,得到以下联立方程组: y Na b t
ty a t b t
为使计算方便,可设t:
2
, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, 奇数项: , 5, 3, 1, 1, 3, 5, 偶数项: y Na 这样使 t 0 ,即上述方程组可简化为:
ty b t
2
由联立方程也可直接推 导出: b a n ty t y ty 2 2 2 n t ( t ) t y bt
y
n
b
t
n
y
n
( t 0)
例:某企业Y2~Y6年出口某商品到德慕尼黑销售情况如下 表所示,试用最小平方法求参数并预测Y7、Y8年销售额。
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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
标准深度
区段1
区段2
2.3路线价的评估
在初步划定的区段内,依据特定规则选取若干交易样点 --- 利用宗地 地价评估方法计算样点地价------利用中位数、众数、算术平均等数 学方法计算区段价(路线价)。 具体步骤:1)地价实例的调查 以近年内土地交易、租赁以及房屋交易、租赁样本为主要调查对象。 要求:数量适当,分布均匀。 2)样点地价计算
长期趋势法和路线价法
一、长期趋势法
1、长期趋势法基本原理
2、长期趋势法适用范围 3、长期趋势法评估步骤 4、长期趋势法主要模式
平均增减量法
平均发展速度法
线性趋势法
长期趋势法是将统计学和预测学的基本原理与方法运用到房
地产价格评估中而产生的一种评估方法。它以房地产过去的价格 资料为依据,找出其中变化的规律,从而推测出房地产在将来某 个时点的价格。可以简单地理解为统计过去的资料,预测未来的 价格。 1、基本原理 我们将随时间变化的房地产价格看成是一个时间数列,在较 短时间内会上下变动,不易找出规律,但从较长时间看,还是能
1.4涉及的有关概念
标准宗地( standard lot)城市的一定区域中,根据街道状 况、公共设施接近状况、房屋的疏密程度等条件划分区域,从区 域中沿主要街道的宗地中选定的深度、宽度、形状等在区域中属 标准的土地称为标准宗地。 基准地价中常用这个概念,无论是路线价还是其他用途用
地的基准地价其实质都是所选定的标准宗地的价格。建立修正指
2.4路线价等级的划分
根据区段地价结果划出等级: 1)将地价区段按地价高低排序 1)做区段地价的频率直方图或散点图,选取密集区为一个等级。 2)同一地价等级内的各区段地价进行众数、算术平均等,得出级 别价。
区段价
区段
上图中,在红线分割处,地价的差异明显,因而将上述区段分 为三个等级。每一个等级的级别价等于该级别内区段价的中位 数、众数或算术平均。
超出里地线时土地利 用将不受道路的影响
里地 里地线 表地
深度修正指数:又称为深度指数,深度百分率等。 是反映一块土地中各个部分的临街深度与其价值变换关系的 系数。
2、 路线价及其修正指数体系的建立 2.1建立基本程序
①划分路线价调查区段(地价区段的初步划分)---②设定 标准深度 ----③交易案例(样点)收集及处理 ---④- 计算宗地价 格(样点地价)---⑤划分地价区段(最终的划分)----⑥计算区 段地价-----⑦划分地价等级---⑧编制深度修正指数表及其他。
年份 1997 房地产价格的实际价值 560 逐年上涨速度(%) 房地产价格的趋势值
1998
1999 2000 2001
675
820 985 1200
120.5
121.5 120.1 121.8
678
820 992 1200
(3)线性趋势法 以最常用的直线趋势法为例子
价格 Y
X时间
根据上图上点子的分布情况,在数学上建立一个坐标轴,判断自变 量X,与因变量Y之间的关系接近于直线关系,我们设这条直线方程 为:
数,正是因为需要通过将待估宗地与标准宗地比较并进行修正。 标准宗地是拟定的,可以不是实际存在的,但又是最贴近
实际宗地情况的。
路线价区段:以街道为单位,将宗地接近性大致相等,土 地使用价值基本一致的地段作为路线价评估区域,并称为路线价
ห้องสมุดไป่ตู้区段。
里地线:随着土地离道路距离增加,价值减少,价值减
少至0的深度的连线称为里地线。
A1
A2
B1
B2
1.3基本公式
宗地总价=路线价×宗地面积×深度修正率×其他条件修正 率
从基本公式可以看出,若利用路线价估价:
1)求出城镇主要商业街道的路线价; 2)建立相应的路线价修正指数;
3)利用上述公式求算宗地地价
其中第1)2)两步骤通常是城镇基准地价评估工作的成果, 即以路线价为商业用地的基准地价表现形式。所以以上两步骤的 求取与城镇基准地价评估过程有一定的相似之处,在此详细的介 绍,有意于对基准地价评估工作整体思路的认识。
式中
V(A1),V(A2),…,V(An)——分别为相应地块Al,A2,
…,An的地价。
2.5.2深度系数表
根据各单位地块的价格 V(A1) , V(A2) , …… , v(A 。 ) 可求得各 地块价格的百分率,并以此确定深度系数。按照标准地块的深 度系数,可制订深度系数表,如表8-1所示。深度系数表,又称 深度百分率表是详细列出一地块中临街距离不同部分的所占的 价格比例。 深度系数表通常可列出多种不同特征的深度系数,一般包括如 下4种: (1)单独深度系数是每一单位地块的深度系数。一般临街距离越 近,深度系数值越大,但有—定的规律性。不同国家,不同地 区甚至不同城市有不同的制订深度系数的规则。 单独深度系数的特征是:
例子:需要预测某宗房地产 2002 年的价格,已知该类房地产 19972001年价格及其上涨额如下表。 年份 1997 房地产价格的实际值 681 逐年上涨额 房地产价格的趋势 值
1998
1999 2000 2001
713
746 781 815
32
33 35 34
714.5
748.0 781.5 815.0
3、评估步骤 (1)广泛收集资料 拥有的历史资料的时期越长越正确,越可靠,因为只有长 期趋势才可以消除房地产短期上下波动和异常波动带来的影响 。 (2)整理资料 将上述资料化为同一标准(如为单价或楼面地价) 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。
价格 Y
X时间
(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时间变化而出现的 变动规律,得出一定的模式。 (4)以此模式去推测、判断估价对象在估价时点的价格。
Y=a+bx
式中的a,b都是未知的常数,如果能确定a,b 的值,直线的位置就可 以确定了。
a,b的值可以用最小二乘法公式来求:
通过最小二乘法,可求取到所有点距离的值最小时a,b的值。书189
二、路线价法
1、路线价法概述
建立基本程序
划分区段、设定标准深度
2、路线价及其修正指数体系的建立
路线价的评估 路线价等级的划分
从上表中可以知,该类房地产97-2001年逐年价格上涨额大致相同。 逐年上涨平均额为: d=(32+33+35+34)/4=33.5(元/平方米) 则利用上述资料,若求取2003年的价格=681+33.5*6=882
(2)平均发展速度法 如果房地产价格时间序列的逐期发展速度大致相同,就可 以计算其逐期发展速度的平均数。 公式: Vi=P0×ti T=(Pn/P0)1/n
4、长期趋势法主要模式
(1)平均增减量法 如果房地产价格时间序列的逐期增减量大致相同,可以用最简
便的平均增减量法进行预测。
Vi=P0+d * i d =[(P1-P0)+(P2-P1)+……+(Pi-Pi-1)+……+(Pn-Pn-1)] / n d=(Pn-P0)/n Vi-------第 i期房地产价格的趋势值 i ------所对应的时期序数,=1,2,…,n; P0------基期增减量平均数; d------逐期增减量的平均数; Pi-------第i 期房地产价格的实际值; n ------末期所对应的时期序数。
计算落入某区段内的所有样点的地价,然后通过数据检验,剔除 异常样点(个别性、交易随机性)。
经过数据检验,该 样点被剔除 600 860 910 840
670
720
则 整 个 区 段 的 价 格 为 ( 600+860+670+720+840)/5=738
3)利用中位数、众数、算术平均等数学方法计算区段价
a1 a 2 a n
式中 a1——临街最近的第一单位地块的深度系数; a2——地块中最后一单位地块的深度系数。