PDF《网络询价报告》

*A*B*C*D;

P=∑(Pi*权重系数),式中:P-待估标的物估算价格,Pi-待 估标的物比准价格,P'

-可比交易实例价格,A-交易情况修正系数,B-市场状况修正 系数,C-区域因素修正系数,D-个别因素修正系数. 收益法是预测估价对象的未来收益,利用报酬率或资本化率、收益成数将未来收 益转化为价值得到估价对象价格的方法.收益法计算公式:V=a/(r-g)*[1- (1+g)/(1+r)],式中:V-标的物价格,a-标的物年纯收益,r-标的物报酬率,g-收益 年递增率,n-标的物有效使用年限. 决策树模型 (Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决 策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策 分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法. SVM 模型,支持向量机(Support Vector Machine,常简称为 SVM,又名 支持向量网络是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法. 给定一组训练实例,每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个,SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型,使其成为非概率二元线性 4/ 分类器.此外,通过修改目标函数,SVM 也可以用来做回归预测. 多元回归模型,在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回 归.事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来 预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际. 随机森林回归是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的类别是由个别树输 出的类别的众数而定.这个方法则是结合Breimans 的 Bootstrapaggregating 想法和 Ho 的 random subspace method 以建造决策 树的集合. 梯度上升回归树GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法 由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和 SVM一起被认为是泛化能力较强的算法.GBDT 中的树是回归树(不是分类树), GBDT用来做回归预测,调整后也可以用于分类.

(三) 、价格趋势 注:通过已有数据进行趋势整合计算,结果仅供参考.

四、询价结果及结果有效期 本次网络询价结果为:7,187,721 元 本次网络询价结果有效期至:2020年03月28日

五、声明 月份 2018-09 2018-10 2018-11 2018-12 2019-01 2019-02 单价(元/平方米) 73,252 74,874 69,148 70,353 72,644 73,251 5/ 本次网络询价严格按照法律、司法解释规定进行,确保公平公正.本平台对参考 数据的合法性、真实性、准确性负责. 本次网络询价结果在市场情况无较大波动及房地产状况未有较大改变时有效期为 一年(自2019年03月29日起至2020年03月28日止),若房地产市场有较大波动或 超过一年或房地产状况发生变化,需重新进行询价. 本询价结果为依据标的物关键信息,结合京东大数据评估系统计算得出询价结 果,仅供估价参考,京东大数据评估询价平台不对询价结果承担法律责任.

六、网络询价平台的联系方式 (盖章) 2019年03月29日 网址 https://auction.jd.com/sifa.html 客服专线 400-622-9586 公司地址 北京市亦庄经济开发区科创十一街

18 号院京东大厦 6/ ........