模糊数学方法在学区房价格估算中的应用研究
学区房作为特殊的房地产，其房价的影响因素有很多，也不同于普通房地产。本文研究了淮安市清浦区淮安市淮阴师范学院附属小学对应的学区房——恒荣国际广场，金发豪苑，淮安苏宁生活广场，这三个地方。一般情况下，研究房地产房价的方法主要有四种（1）市场比较法（2）收益还原法（3）成本估算法（4）假设开发法。其中最经常使用的，最成熟的是市场比较法。但使用市场比较法的时候，可比实例可以大量随意选取，在估价的时候，估价人员存在主观判别问题，将模糊数学方法与市场比较法相结合的思想可以很好地解决这样的问题。首先是使用模糊数学里的模糊识别确定可比实例，其次将待估学区房与可比实例的贴近度转化成权重，最后确定待估学区房的房价。使用模糊数学的方法引入市场比较法中，使估价结果更加准确。关键词 学区房，市场比较法，模糊数学，权重
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
1.3 研究内容 2
1.4 研究方法 3
二 国内外研究现状 3
2.1 国外对于学区房房价估算方法的研究现状 3
2.2 我国对于学区房房价估算的研究现状 4
三 市场比较法和模糊数学概述 6
3.1 市场比较法的概念 6
3.2 模糊数学 8
四 实际应用 10
结 论 19
致 谢 20
参 考 文 献 21
附录： 23
学区房问卷调查 26
引言
1.1 研究背景
近年来，我国的国民经济显著增长，生活水平也显著提高，人口的增多，人们的住房也成为社会主要难题之一，而学区房作为一类特殊的房产，其价格的评估也有异于普通的房产。与此同时，人们的精神文化需求日益增长，对于他们的子女的教育问题也越来越重视，希望自己的子女能够不输在起跑线上，孟母三迁的例子也不在少数，很多家长为了能让自己的孩子能上重点学校，不惜花更多的钱去购买学区房。
那么学区房的定义是什么呢？学区房的定义就是：由教育行政部门或学校自身规定的区域或街道的住房，购房者本人的儿女可以根据就近原则择校上学。学区房与就近原则的招生 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
政策息息相关，我国义务教育法第九条规定：地方各级人民政府应当合理设置和分配小学或初中的学区，使学生能够就近入学。淮安市也制定出了就近入学的类似原则。这样的规定就导致了学生父母为孩子的学习，不让自己的孩子输在起跑线，绞尽脑汁去购买学区房，同时也让房产商们，炒作自己的楼盘，疯狂抬价。
自己的孩子能够上到好的学校，是每个家长望子成龙，望女成凤的急切渴望，他们觉得能够让自己的孩子不输在起跑线，为了能够让自己的孩子能够从小接受好的教育，不惜花重金从幼儿园开始购买学区房。这种心理一定程度上也助推了房产商们的“炒作”行为，他们纷纷打着“学区房”招牌宣传自己的楼盘。为了防止今后家长们购买学区房被房产商们忽悠，所以研究学区房价格的影响因素迫在眉睫，利用模糊数学的知识和市场比较法相结合，更好的估算学区房的房价。[13]
研究意义
目前，人们对于房价的估算一共有四种方法：（1）市场比较法（2）收益还原法（3）成本估算法（4）假设开发法。其中，收益还原法是按照房地产未来的收益来估计房价的做法，成本估算法是指建造成本加上各项税费和正常的利润就是房价，假设开发法是预先估计房价，然后再决定是否开发 [2]。市场比较法在后面会详细介绍。
但是这种估算过程是存在主观因素的，可比实例可以大量随意选择，估价人员也可以根据自己的主观来判断学区房的房价，所以往往存在较大的误差。但如果将模糊数学里的知识——贴近度，权重，模糊模型识别，模糊综合评判决策等运用到对学区房估价中，可以很好地解决了市场比较法评估学区房房价的难题。首先是使用模糊数学里的模糊识别确定可比实例，其次将待估学区房与可比实例的贴近度转化成权重，最后确定待估学区房的房价。使用模糊数学的方法引入市场比较法中，使估价结果更加准确。【14】
1.3 研究内容
主要研究的内容为影响学区房房价的因素，研究对象为淮安市清江浦区的学区房。因素如下表：
评估对象
一级指标
二级指标
学区房的情况
个别因素
住房面积
装修程度
建筑年龄
房屋质量
政策
学校规模
学校排名
教学质量
区域因素
医疗
购物
健身娱乐
交通
房源距离
绿化程度
环境因素（噪音）
1.4 研究方法
本文先以市场比较法为切入点，来估算学区房房价，再将模糊数学方法与市场比较法相结合，来更加精确的估算学区房房价。
但是这样的比准价格存在着模糊性，所以如果采用模糊数学贴近度，隶属函数，择近原则等原理，将模糊数学方法与市场比较法相结合，建立模糊数学模型，改进估算学区房房价的精确度。
二 国内外研究现状
2.1 国外对于学区房房价估算方法的研究现状
David Clark and Willian Herrin在《The Impact of Public School Attributes on Home Sale Prices in California》中，以加利福尼亚的费雷斯诺学区房的研究数据为基础，他认为影响学区房房价的因素有五个：（1）房屋结构，（2）邻里特征，（3）学校距离，（4）学校特点，（5）建筑年龄。David Clark and Willian Herrin首先利用统计软件进行检验，其次是投入变量，最后产出变量，说明了产出变量的重要性小于投入变量，并且David Clark and Willian Herrin认为，通过控制房屋的结构，可以对住房的价格产生巨大影响。 [19]
Sedgley.Willians,and Derrick 在《The Effect of Educational Test Scores on House in A Model With Spatial Dependence》一文研究的是教育考试成绩的影响在空间模型相关性，Sedgley.Willians,and Derrick对多个学校分析，利用特征价格模型，得出SAT（SAT（Scholastic Aptitude Test）指的是学术能力评估测试，或者成为美国的高考）的成绩对房价影响很大。[20]
Jud在《A Further Note on Schools And Housing Values》中，以洛杉矶旧金山市区数据为基础，对学区房价格的评估。文章分析结果说明，一直关注学校质量，学校规模，教学质量，学校排名的美国父母更倾向于学生的阅读成绩较高的学区房，并且，Jud认为，学校投入的多少与学校的质量和学生的阅读成绩没有多少关系。[22]
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 1
1.3 研究内容 2
1.4 研究方法 3
二 国内外研究现状 3
2.1 国外对于学区房房价估算方法的研究现状 3
2.2 我国对于学区房房价估算的研究现状 4
三 市场比较法和模糊数学概述 6
3.1 市场比较法的概念 6
3.2 模糊数学 8
四 实际应用 10
结 论 19
致 谢 20
参 考 文 献 21
附录： 23
学区房问卷调查 26
引言
1.1 研究背景
近年来，我国的国民经济显著增长，生活水平也显著提高，人口的增多，人们的住房也成为社会主要难题之一，而学区房作为一类特殊的房产，其价格的评估也有异于普通的房产。与此同时，人们的精神文化需求日益增长，对于他们的子女的教育问题也越来越重视，希望自己的子女能够不输在起跑线上，孟母三迁的例子也不在少数，很多家长为了能让自己的孩子能上重点学校，不惜花更多的钱去购买学区房。
那么学区房的定义是什么呢？学区房的定义就是：由教育行政部门或学校自身规定的区域或街道的住房，购房者本人的儿女可以根据就近原则择校上学。学区房与就近原则的招生 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
政策息息相关，我国义务教育法第九条规定：地方各级人民政府应当合理设置和分配小学或初中的学区，使学生能够就近入学。淮安市也制定出了就近入学的类似原则。这样的规定就导致了学生父母为孩子的学习，不让自己的孩子输在起跑线，绞尽脑汁去购买学区房，同时也让房产商们，炒作自己的楼盘，疯狂抬价。
自己的孩子能够上到好的学校，是每个家长望子成龙，望女成凤的急切渴望，他们觉得能够让自己的孩子不输在起跑线，为了能够让自己的孩子能够从小接受好的教育，不惜花重金从幼儿园开始购买学区房。这种心理一定程度上也助推了房产商们的“炒作”行为，他们纷纷打着“学区房”招牌宣传自己的楼盘。为了防止今后家长们购买学区房被房产商们忽悠，所以研究学区房价格的影响因素迫在眉睫，利用模糊数学的知识和市场比较法相结合，更好的估算学区房的房价。[13]
研究意义
目前，人们对于房价的估算一共有四种方法：（1）市场比较法（2）收益还原法（3）成本估算法（4）假设开发法。其中，收益还原法是按照房地产未来的收益来估计房价的做法，成本估算法是指建造成本加上各项税费和正常的利润就是房价，假设开发法是预先估计房价，然后再决定是否开发 [2]。市场比较法在后面会详细介绍。
但是这种估算过程是存在主观因素的，可比实例可以大量随意选择，估价人员也可以根据自己的主观来判断学区房的房价，所以往往存在较大的误差。但如果将模糊数学里的知识——贴近度，权重，模糊模型识别，模糊综合评判决策等运用到对学区房估价中，可以很好地解决了市场比较法评估学区房房价的难题。首先是使用模糊数学里的模糊识别确定可比实例，其次将待估学区房与可比实例的贴近度转化成权重，最后确定待估学区房的房价。使用模糊数学的方法引入市场比较法中，使估价结果更加准确。【14】
1.3 研究内容
主要研究的内容为影响学区房房价的因素，研究对象为淮安市清江浦区的学区房。因素如下表：
评估对象
一级指标
二级指标
学区房的情况
个别因素
住房面积
装修程度
建筑年龄
房屋质量
政策
学校规模
学校排名
教学质量
区域因素
医疗
购物
健身娱乐
交通
房源距离
绿化程度
环境因素（噪音）
1.4 研究方法
本文先以市场比较法为切入点，来估算学区房房价，再将模糊数学方法与市场比较法相结合，来更加精确的估算学区房房价。
但是这样的比准价格存在着模糊性，所以如果采用模糊数学贴近度，隶属函数，择近原则等原理，将模糊数学方法与市场比较法相结合，建立模糊数学模型，改进估算学区房房价的精确度。
二 国内外研究现状
2.1 国外对于学区房房价估算方法的研究现状
David Clark and Willian Herrin在《The Impact of Public School Attributes on Home Sale Prices in California》中，以加利福尼亚的费雷斯诺学区房的研究数据为基础，他认为影响学区房房价的因素有五个：（1）房屋结构，（2）邻里特征，（3）学校距离，（4）学校特点，（5）建筑年龄。David Clark and Willian Herrin首先利用统计软件进行检验，其次是投入变量，最后产出变量，说明了产出变量的重要性小于投入变量，并且David Clark and Willian Herrin认为，通过控制房屋的结构，可以对住房的价格产生巨大影响。 [19]
Sedgley.Willians,and Derrick 在《The Effect of Educational Test Scores on House in A Model With Spatial Dependence》一文研究的是教育考试成绩的影响在空间模型相关性，Sedgley.Willians,and Derrick对多个学校分析，利用特征价格模型，得出SAT（SAT（Scholastic Aptitude Test）指的是学术能力评估测试，或者成为美国的高考）的成绩对房价影响很大。[20]
Jud在《A Further Note on Schools And Housing Values》中，以洛杉矶旧金山市区数据为基础，对学区房价格的评估。文章分析结果说明，一直关注学校质量，学校规模，教学质量，学校排名的美国父母更倾向于学生的阅读成绩较高的学区房，并且，Jud认为，学校投入的多少与学校的质量和学生的阅读成绩没有多少关系。[22]
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