现代方法利用基于大规模地籍估值的机器学习技术，构建可解释的房地产市场模型

《Land Use Policy》：Modern approaches to building interpretable models of the property market using machine learning on the base of mass cadastral valuation

土地 parcels和flats的房地产估值模型构建与对比研究。提出线性回归结合克里金法的空间处理方法适用于土地估值，而RuleFit方法（随机森林生成规则+线性回归）有效解决flats空间重叠问题。通过对比发现可解释模型与随机森林预测精度相当，但前者更符合法律要求。研究系统阐述机器学习在房地产估值中的应用全流程，重点解决数据噪声、空间异质性及特征工程难题。

　　
房地产估值模型的可解释性探索与实践——以俄罗斯远东地区为例

一、研究背景与核心挑战
房地产估值作为衡量市场价值的关键环节，在税务管理、城市规划等领域具有重要作用。当前传统估值方法（如比较法、成本法）存在效率低、覆盖范围有限等问题，而机器学习模型虽能提升预测精度，却面临可解释性不足的实践困境。特别是在法律税务等需要严格透明决策的场景中，如何平衡模型精度与解释性成为核心挑战。

二、数据预处理的关键环节
（一）数据质量保障体系
研究团队针对俄罗斯远东地区（面积相当于2个保加利亚）的特殊性，建立了多维数据清洗机制。通过空间地理编码将离散地址转化为统一坐标系，结合拓扑关系处理解决建筑群空间重叠问题。针对2010-2023年间采集的42万条交易数据，采用动态阈值算法识别异常值：对于土地 parcel 数据，通过构建空间自相关矩阵检测异常地块；对于住宅楼栋数据，采用聚类分析识别孤立交易案例。实验表明，该方法将数据有效利用率从67%提升至89%。

（二）特征工程创新实践
1. 空间特征构建：基于图论中的节点中心性理论，开发了"交通网络可达性指数"，整合了道路密度、公共交通覆盖度等12项空间参数
2. 时间序列特征：引入区域经济周期系数，量化GDP增长率、人口流动率等宏观经济指标的影响
3. 特征交互挖掘：通过决策树模型自动提取特征组合规则，建立"建筑年代×社区等级"等23种复合指标

三、可解释性建模方法体系
（一）土地 parcel估值模型
采用回归-克里金融合模型（Regression-Kriging Hybrid Model, RKHM），该模型具备双重优势：
1. 线性回归层提供基础解释框架，可量化道路距离、土地面积等核心指标的贡献度
2. 克里金插值通过空间协方差矩阵捕捉地理规律，将残差误差降低42%
模型验证显示，在控制变量法（CVM）对比测试中，RKHM的RMSE值（2.87万卢布）较传统线性回归（4.12万卢布）提升31%，同时保持R2系数达0.89的较高解释度。

（二）住宅楼栋估值体系
针对多单位共享空间坐标的特殊性，开发RuleFit改进算法：
1. 随机森林阶段：构建包含空间特征、建筑属性、市场动态的300棵决策树
2. 规则生成阶段：提取前15%特征组合（如"距离商业区＜500米+精装修"）
3. 线性映射阶段：采用L1正则化约束规则权重，确保模型可逆推导
该方案在处理12,000条住宅数据时，既保留了空间自相关特性，又使规则解释性提升67%，验证集的MAPE值控制在8.3%以内。

四、与传统模型的对比分析
（一）可解释性维度对比
1. 线性回归模型：特征系数绝对值之和为1.32，但无法捕捉空间异质性
2. RuleFit模型：生成平均8.7条可解释规则，其中75%规则包含≤3个特征
3. 随机森林：前向特征重要性排序显示空间特征占比达63%，但具体贡献路径不透明

（二）法律合规性测试
在模拟法庭评估中，RKHM模型生成的空间权重分布图获得83%的法官认可，而SHAP值解释的随机森林模型因存在特征交互项（如"朝向×楼层"非线性关系）导致解释失败案例增加41%。

五、实践应用与政策启示
（一）实施效果评估
1. 土地 parcel估值：使区域评估误差率从18.7%降至7.2%
2. 住宅楼栋估值：实现95%以上交易案例的规则解释覆盖率
（二）政策建议框架
1. 建立动态特征权重调整机制，适应区域经济周期变化
2. 开发"空间-属性"双维度解释报告模板
3. 制定机器学习模型备案标准，明确特征贡献阈值（建议≥5%）

六、技术局限性与发展方向
当前模型面临三大挑战：① 边缘地区数据稀疏性（覆盖率不足60%）② 特征间多重共线性（VIF值最高达8.3）③ 法律解释时效性（需每季度更新规则库）。未来研究建议：1）融合迁移学习提升小样本区域建模能力；2）开发可视化交互系统增强决策者理解；3）建立特征贡献的司法审查标准。

本研究为中俄边境地区房地产估值提供了可复制的解决方案，其核心价值在于：
1. 空间经济模型：将地理信息系统（GIS）与计量经济学有机结合
2. 动态解释机制：规则库每季度更新适应市场变化
3. 多级验证体系：包含数据清洗（3级）、特征筛选（5级）、模型验证（2级）全流程质量控制

该成果已应用于俄罗斯滨海边疆区2023年度土地税评估，使整体评估效率提升40%，同时将法律争议率降低至0.8%以下，为跨境经济合作区的资产估值提供了新范式。