房地产估价机构诚信评价体系研究——兼论基于AHP-BP神经网络的诚信评价模型

窦艳杰

天津国土资源和房屋职业学院，天津300270

房地产估价机构诚信评价体系研究
——兼论基于AHP-BP神经网络的诚信评价模型

窦艳杰

天津国土资源和房屋职业学院，天津300270

房地产估价行业作为房地产产业链中的一个重要组成部分，对于促进房地产业的健康发展起着举足轻重的作用。然而，近年来房地产估价行业在诚信建设方面暴露出很多问题，严重阻碍了房地产估价行业的正常发展。因此，以房地产估价机构作为研究对象，构建一套科学全面的房地产估价机构诚信评价体系，并运用层次分析法和BP神经网络建立诚信评价模型，以期为房地产估价行业诚信评价提供一种新的思路。

房地产估价机构；诚信评价；层次分析法；BP神经网络

一、引言

自从我国实施城镇住房制度改革以后，房地产行业得到了快速发展，在市场经济中发挥着不可替代的作用。与此同时，房地产估价行业也迅速发展起来，房地产估价师的队伍逐渐壮大、房地产估价法规逐渐健全、房地产估价标准日趋完善，在保障房地产公平交易、降低房地产信贷风险等方面起着重要的作用。然而，在房地产估价行业发展过程中存在一些亟待解决的问题，其中诚信问题尤为突出。

目前房地产估价行业在诚信方面暴露出很多问题，如一些房地产估价机构为了迎合客户的需要，高估抵押房产价值，骗取银行贷款；业务操作简单化，违背操作流程；为了提高工作效率，伪造查勘照片；超越资质等级业务范围承接估价业务；通过给予回扣、低收费等方式获取业务；估价人员缺乏职业操守，不重视估价报告质量，这些都严重影响了房地产估价行业的健康发展。因此，加强房地产估价机构诚信建设是一个急需解决的问题。本文在进行问卷调查和专家咨询的基础上，建立了房地产估价机构诚信评价指标体系，并提出了一种基于AHP-BP神经网络的房地产估价机构诚信评价模型，试图为房地产估价行业诚信评价领域提出一个新的思路。

二、企业诚信评价研究综述

随着当今社会诚信问题的日益突出，有关企业诚信评价的研究越来越多，已经成为学者们关注的一个热点问题，并且已经取得了丰硕的研究成果。

（一）企业诚信评价体系的研究现状

目前我国很多行业都开展了诚信评价工作，如工程咨询行业、工程监理行业、旅游行业、建筑行业、物流行业等，已经形成了相应行业的诚信评价体系。姚延波、焦彦等人构建了一个包括诚信事实、诚信绩效、诚信努力3个一级指标、金融诚信、服务诚信、企业经营绩效、企业商誉等10个二级指标、银行信用等级评估、有效旅游投诉、商业责任纠纷等32个三级指标的旅游企业诚信评价体系，并采用层次分析法确定了该指标体系的权重。郑磊、李茜、赵伟光结合建设工程监理企业诚信的内涵及工作流程，从企业素质、诚信记录、投标诚信、履约诚信和诚信环境5个大项，企业资质等级与工程业绩、人员素质、资质申请材料真实性、违法转包分包等34个小项方面出发建立了工程监理企业诚信评价体系。彭佃欣、周长银结合目前国内食品企业的诚信现状，构建了食品企业诚信评价指标体系，该体系包括企业基本状况、企业财务状况、企业质量诚信保障能力、企业社会责任4个一级指标，企业法人信用、企业诚信记录、企业财务制度等21个二级指标。张瑞光结合港口生产特点以及港口企业经营管理现状，提出了一个包括经营秩序、安全生产、港口设施维护等6个一级指标和资质管理、企业标准化一级港口设施维护等30个二级指标的港口企业诚信经营评价指标体系，并给出了相应的实施要点。

通过研究发现，目前很多行业都相继进行了诚信评价活动，而关于房地产估价行业诚信评价的研究却处于空白。因此，建立一套科学完善的房地产估价机构诚信评价体系是一个值得探讨的问题。

（二）企业诚信评价方法的研究现状

在各行各业开展企业诚信评价活动的过程中，提出了很多用于企业诚信评价的模型和方法，目前用得比较多的方法有层次分析法、模糊综合评价法、嫡权法、灰色预测法、功效系数法等。郭炳宝、朱胜雪在利用层次分析法确定各个指标权重的基础上，构建了二级模糊综合评价模型对物流企业进行诚信评价，并对整个评价过程进行分析。李智伟将嫡权法运用到仓储物流企业诚信评价工作中，通过嫡权法确定了各个诚信评价指标的权重，并结合实例证明了该方法的有效性。侯彩虹，李红霞在构建海关企业诚信评价体系的基础上，借助层次分析法确定了各个指标的权重，并运用灰色模糊决策法建立了海关企业诚信评价模型。汤小凝在构建监理企业诚信评价指标体系的基础上，运用层次分析法确定了各个指标的权重，结合模糊数学理论建立了监理企业诚信评价模型，并详细介绍整个评价流程。

综上，用于企业诚信评价的各种方法都有自己的特点和相应的适用范围，不能将其他领域的评价方法直接移到房地产估价行业诚信评价中来。因此，结合房地产估价行业自身的特点，本文将层次分析法与BP神经网络结合，建立一种基于AHP-BP神经网络的房地产估价行业诚信评价模型。

三、房地产估价机构诚信评价体系

（一）房地产估价机构诚信评价体系

为了构建科学、全面、实用的房地产估价机构诚信评价体系，依据目标针对性、层次合理性、系统整体性等原则，在借鉴国内相关行业诚信评价体系的基础上，结合房地产估价行业诚信建设的发展现状，通过听取行政主管部门及房地产估价机构相关人员意见的基础上，最终本文形成了房地产估价机构诚信评价指标体系，具体见表1。

表1　房地产估价机构诚信评价指标体系

（二）房地产估价机构诚信评价指标的内涵

结合房地产估价行业的特点及诚信建设的实际情况，本文从四个方面对房地产估价机构进行诚信评价，分别是：企业素质、员工素质、经营能力和信用记录，每个方面又包括几个具体的指标，具体内涵如下。

1.企业素质。企业素质是指房地产估价机构独立完成业务的能力和素质，它是决定房地产估价机构诚信水平的重要因素之一。企业素质包括企业资质等级、注册资金、从事估价行业的时间、员工人数四个方面。企业资质是指房地产估价机构取得的资质等级，即一级、二级、三级或暂定三级，一般来讲资质等级高的房地产估价机构拥有健全的组织机构、完善的档案管理制度和严格的质量保证体系，这些都是提高诚信水平的保证；注册资金是指企业股东实际缴付的出资数额，数额越大企业失信的代价越高；在激励的市场竞争背景下，从事估价行业的时间越长意味着该估价机构占有的市场份额较大，这也是企业较高诚信水平的体现；员工人数是反映企业规模的最主要指标。

2.员工素质。员工素质是指房地产估价机构完成估价业务所需要的管理人员和估价人员的品质、知识和技能，它是决定房地产估价机构诚信水平的重要因素之一。员工素质主要包括注册房地产估价师人数和本科以上员工比例两个方面。注册房地产估价师人数是指企业内员工取得注册房地产估价师资质的人数，一般来讲取得注册房地产估价资质的人数越多，代表该机构的估价业务技术水平越高、经验越丰富，这些是提高估价报告质量的重要保障；本科以上员工比例是指机构内拥有大学本科或本科以上学历的员工占全体员工的比例，该比例越高说明该估价机构员工的学习能力比较强，意味着劳动力的增值潜力较大。

3.经营能力。经营能力是指房地产估价机构在房地产估价领域开展其业务时的经营、运营能力，它是房地产估价机构诚信表现的重要基础和保证。经营能力主要包括主营业务收入、评估总价值和评估总建筑面积三个方面。主营业务收入是指估价机构一年内从事房地产估价活动所产生的基本收入；评估总价值和评估总建筑面积分别是指估价机构一年内评估的所有估价对象的总价值和总建筑面积，这些都是企业拥有较强市场竞争力的重要表现。

4.信用记录。信用记录指包括政府、客户、同行在内的社会各界对房地产估价机构信用状况的反映情况，它是房地产估价机构诚信水平的具体体现。信用记录主要包括信用不良记录次数和信用良好记录次数两个方面，房地产估价信用档案系统中详细记录着全国各个估价机构的信用良好和不良记录。

四、房地产估价行业诚信评价模型

（一）理论概述

1.层次分析法。层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是20世纪70年代由美国运筹学家T.L.Satty等人提出的一种方法，这种方法特别适用于那种具有多目标、多层次的复杂系统的决策问题，目前已经在很多领域得到了广泛应用。运用层次分析法求解决策问题的基本步骤如下。

（1）建立递阶层次结构。根据影响房地产估价机构诚信系统的主要因素建立递阶层次结构体系，即目标层、准则层和指标层。同一层次的元素作为准则，上一层次对下一层次的全部元素或部分元素起支配作用，最后形成自左而右（如表1所示）的逐层支配关系的递阶层次结构。

（2）构造判断矩阵。在建立递阶层次结构以后，相邻层的隶属关系就己经确定，此时可以在各层因素中进行两两比较，构造出判断矩阵。

（3）计算各层中因素的权重。针对某一准则，各元素的权重向量为w=［w1，w2，L，wn］T，可以通过求解下列方程得到各层中因素的权重w

Aw=λmaxw

式中A为判断矩阵，λmax是矩阵A的最大特征值。

（4）一致性检验。求出w后，还要对该权重值的合理性和可靠度进行验证。若没能通过一致性检验需要调整判断矩阵，使其具有合理的一致性。

（5）计算评价结果。计算由各个指标的权数及相应指标值组成的线性加权函数即可得出各个评价单元的最终结果，公式如下：

F=∑xi×wi

式中xi为各指标的得分，wi为各指标的权数

2.BP神经网络。反向传播神经网络（Back Propagation，简称BP）是人工神经网络的一种典型算法，该算法是1985年由Rumelhart科研小组首次提出的，目前已经在模式识别、分类、预测等很多领域得到了广泛应用。BP神经网络是由输入层、隐含层和输出层组成，相邻两层的神经元之间实现全连接，而每层各神经元之间没有直接联系。

BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播组成，具体过程如下：

（1）信息正向传输。本文以一个三层BP神经网络为例，包括输入层X，隐含层S和输出层Y，其中隐含层各个节点的初始输入值为

式中wij为输入层与隐含层的连接权值，θj为隐含层各节点的输出阈值，p为隐含层的节点总数。

通过S型传递函数计算隐含层的输出值，并将其传递给输出层

yj=f（sj）

（2）误差信号反向传输。实际输出值y与目标输出值d的误差为：

（3）权值、阈值的调整。将计算出的误差值与设定的误差值进行比较，如果误差值小于设定的误差值则说明训练成功；如果计算出的误差值大于设定的误差值，则需要通过调整权值和阈值来降低误差，如此反复进行，直至达到设定的误差为止。

（二）房地产估价行业诚信评价模型

基于上述理论，本文提出了基于AHP—BP神经网络的房地产估价机构诚信评价模型，该模型的框架如图1所示。

图1　房地产估价行业诚信评价模型框架

1.原始数据搜集。根据房地产估价机构诚信评价体系有目的地搜集全国各估价机构的数据，本文主要通过查阅《房地产估价信用档案系统》、地方房地产估价师协会（学会）网站以及各房地产估价机构的网站搜集评价体系中涉及的相关数据。

2.数据归一化处理。为了消除各评价指标不同量纲和区间取值范围的影响，利用极差标准化法对各指标数值进行归一化处理，处理后的数值将位于［0，1］区间内，这些数值将作为BP网络的输入数据。

3.评价单元综合值的确定。运用AHP确定诚信评价体系中各层级指标的权重，利用线性加权函数计算出各个评价单元的综合值，由于上一步已经对各个指标值进行了归一化处理，因此综合值也将位于［0，1］区间内，这些数值将作为BP网络的输出数据。

4.训练样本和测试样本的选取。结合所搜集的房地产估价机构数据，从中选择一部分作为BP神经网络模型的训练样本，大约占到样本总量的70% -80%，将剩余的20%-30%作为测试样本。

5.BP神经网络模型的构建。结合房地产估价行业诚信评价工作的特点，确定BP神经网络的层数、输入层神经元数目、输出层神经元数目、隐含层神经元数目、传递函数、训练函数、学习函数等参数。

6.模型训练。设定网络权值和阈值、训练步长、训练次数、训练目标误差精度等参数进行BP神经网络模型训练。如果训练误差满足精度要求则说明训练成功，否则需要重新检查样本、调整权值阈值降低误差，直至达到训练成功为止。

7.模型测试。利用提前选定的测试样本对训练好的神经网络进行检测，根据具体的检测误差来判断构建的神经网络模型是否满足房地产估价机构诚信评价的需要，如果不能满足重新进行训练和测试，直至满足要求为止。

8.房地产估价机构诚信评价。将待评估的房地产估价机构的指标数值输入训练好的神经网络，计算评估结果。

（三）实例分析

按照上述模型，笔者从全国选取了20家房地产估价机构的真实数据作为样本（限于篇幅数据略），对所有数据进行归一化处理使其位于［0，1］区间内，根据线性加权函数计算20个估价机构的评价综合值，将前15个数据作为训练样本，余下5个作为测试样本。

结合房地产估价机构诚信评价体系，确定采用三层BP神经网络，输入层神经元12个，输出层神经元1个，隐含层神经元8个。隐含层和输出层的传递函数分别选用S型正切函数tansig和对数函数logsig。网络训练函数选用traingdx，网络学习函数选用learngd。

net=newff（P，T，8，｛'tansig'，'logsig'｝，'traingdx'，'learngd'）

在训练之前，设置网络的训练参数：训练次数50000，训练目标0.001，学习速率0.1。应用Matlab2014a软件，经过145次训练后，网络性能达到了要求，具体训练结果如图2所示：

此外，本文选择了余下5个样本对BP网络进行测试，测试结果为预测值与真实值之间的误差（两者之差的绝对值testterrt）并绘制测试误差曲线，如图3和图4所示。

图2　网络训练结果

图3　网络测试结果

图4　网络的测试误差

从上述结果可以看出，BP神经网络的预测值与真实值之间的误差非常小，所有误差都控制在5%以内，能够满足应用要求，因此，BP神经网络模型能够很好地对房地产估价机构诚信状况进行评价，评价结果的可信度较高。

五、结语

本文在分析房地产估价行业诚信现状的基础上，探讨了衡量房地产估价机构信用等级的影响因素。同时，借鉴了其他行业企业诚信评价指标体系，构建了一套科学合理的房地产估价机构诚信评价指标体系，并提出了一种将层次分析法和BP神经网络相结合的房地产估价机构诚信评价模型，并通过实例验证了该模型的有效性和合理性，为房地产估价行业诚信评价工作开辟了一个新的思路。

［1］姚延波，焦彦，胡宇橙，李彬彬.我国旅游企业诚信评价指标体系的构建［J］.天津师范大学学报（社会科学版），2013，（6）：30-34.

［2］郑磊，李茜，赵伟光.建设工程监理企业诚信评价研究［J］.工程管理学报，2014，（8）：148-152.

［3］彭佃欣，周长银.基于模糊综合评价法的食品企业诚信状况分析［J］.佳木斯大学学报（自然科学版），2013，（5）：415-424.

［4］张瑞光.港口企业诚信评价指标体系及其量化标准研究［J］.港口经济，2014，（6）：30-33.

［5］郭炳宝、朱胜雪.基于AHP的物流企业诚信评价［J］.物流与信息，2008，（1）：79-81.

［6］李智伟.熵权法下仓储物流企业的诚信评价［J］.物流技术，2014，（10）：285-286.

［7］侯彩虹，李红霞.基于灰色模糊决策法的海关企业诚信评价［J］.统计与决策，2012，（17）：175-177.

［8］汤小凝.基于AHP模糊理论的监理企业诚信评价［J］.福建建材，2010，（4）：110-111.

责任编辑：王春艳董跃进

Study on Integrity Evaluation for Real Estate Evaluation Institution——Concurrently Discuss on Integrity Evaluation Model Based on AHP-BP ANN

DOU Yan-jie
（Tianjin Land Resources and House Vocational College，Tianjin 300270）

Real estate evaluation institution，as the important part of the industry chain，has played a significant role in the healthy development of real estate industry.However，there are many problems on integrity construction existing in the evaluation institution，which have barried the development of the industry.Therefore，taking the evaluation institution as the research object，the author established an all-round and scientific integrity evaluation model by using AHP in order to offer a new thinking for the integrity evaluation.

real estate evaluation institution；integrity evaluation；AHP；BP-ANN

F224.9

A

2095－5537（2015）05－00023－05

2015-09-12

窦艳杰（1984-）女，汉族，天津市人，天津国土资源和房屋职业学院讲师。研究方向：工程经济、房地产。