[发明专利]普通商品住宅价格指数计算方法、终端设备及存储介质在审
| 申请号: | 202010825998.4 | 申请日: | 2020-08-17 |
| 公开(公告)号: | CN111950914A | 公开(公告)日: | 2020-11-17 |
| 发明(设计)人: | 周昊;吝涛;张国钦;黄国成;罗斓 | 申请(专利权)人: | 中国科学院城市环境研究所;图智策划咨询(厦门)有限公司;周昊 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/16 |
| 代理公司: | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司 35218 | 代理人: | 何家富 |
| 地址: | 361021 福*** | 国省代码: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 普通 商品住宅 价格指数 计算方法 终端设备 存储 介质 | ||
1.一种普通商品住宅价格指数计算方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:将发布商品住宅销售价格指数时的三个面积段进行进一步细分,采集细分后的多个面积段的本期和上期的成交数据;
S2:根据每个面积段的本期和上期的成交数据,分别计算本期和上期对应统计点的成交均价:
其中,j表示统计点,k表示面积段,表示k面积段在第j个月的成交均价,表示k面积段在第n个月的成交总面积,表示k面积段在第n个月的成交总金额;
S3:根据每个面积段的每个统计点的本期和上期成交均价,计算每个面积段的每个统计点的本期较上期的面积段价格指数:
其中,表示k面积段在第j个月的价格指数,表示k面积段在本期的第j个月的成交均价,表示k面积段在上期的第j个月的成交均价;
S4:对每个面积段的所有统计点计算得到的面积段价格指数进行筛选,得到每个面积段的多个优选价格指数;
S5:根据每个面阶段的多个优选价格指数计算每个面积段的最优价格指数Rk;
S6:根据每个面积段的最优价格指数,计算普通商品住宅价格指数R:
R=∑(Rk*Pk)
其中,Pk表示k面积段的计算权重,Sk表示k面积段的成交面积,Mk表示k面积段的成交金额。
2.根据权利要求1所述的普通商品住宅价格指数计算方法,其特征在于:步骤S1中细分为8个面积段,分别为:60m2及以下、60-80m2、80-90m2、90-100m2、100-120m2、100-144m2、144-180m2和180m2以上。
3.根据权利要求1所述的普通商品住宅价格指数计算方法,其特征在于:统计点包括1个月、3个月、6个月、9个月、12个月、15个月、18个月、21个月和24个月。
4.根据权利要求1所述的普通商品住宅价格指数计算方法,其特征在于:步骤S5中最优价格指数为多个优选价格指数的算数平均、几何平均、调和平均、平方平均中的一种。
5.根据权利要求1所述的普通商品住宅价格指数计算方法,其特征在于:针对每个面积段所有统计点计算得到的面积段价格指数的筛选方法为:根据下列四个筛选条件依次筛选,直到筛选出要求数量的价格指数;
(1)选出小于1.01且大于0.99的价格指数;
(2)选出小于1.02且大于0.98的价格指数;
(3)选出小于1.05且大于0.95的价格指数;
(4)采用评估的方式计算该面积段价格指数,具体为:计算该面积段对应区域包含当前月份在内的最近的6个月中每月成交均价的平均值与12个月前同期6个月中每月成交均价的平均值的商值,再对计算的商值开12次方,得到评估结果。
6.根据权利要求5所述的普通商品住宅价格指数计算方法,其特征在于:当每一个筛选条件中筛选出来的价格指数的个数大于阈值时,则进一步细化该筛选条件的筛选范围。
7.一种普通商品住宅价格指数计算终端设备,其特征在于:包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~6中任一所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1~6中任一所述方法的步骤。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理





