园林资产评估
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园林资产评估范文第1篇
关键词：森林资源；资产特点；资产评估；评估方法；建议
引言
近几年，随着我国集体林权制度改革的不断推进，使林业资产逐步走向市场化、产业化与规范化。但其中也不乏出现森林资源资产为作为对象转让、出售、银行抵押以及拍卖等经济行为的问题，因此，进行森林资源资产的评估也变得尤为重要。
1 森林资源林木资产评估概述
林木资产就是指林地内作为森林资产的组成部分的所有林木。林木资源在我国占据面积和蓄积方面都被列为林中之寇，林木资产也被叫做立木资产，立木资产又包含活立木和枯立木两种，指的是站立于林地中的尚未砍伐的树木。随着社会经济发展与市场的逐步完善，森林经营中的立木资产交易范围与频率也越来越高，随之而来的林木资产的评估就变得非常重要。林木资产评估中的立木价格对森林经营所获的利润有着直接的影响，其利润的高低，对立木交易的双方同等重要。但由于立木资产在价格估算时，由于各自的计算方法和评估方法都有所不同，准确确定极为困难，还需要结合林木资产的自身特点与评估方法的具体选定及评估结果得出科学合理的评估结论。
2 森林资源林木资产的特点
2.1 生产周期方面
林木资产归类于生物性资源资产，从种植到成才少则几年，多则几十年，生长周期极长。由于受到这种周期生长的影响，使林木产品在供应调配上带来很多困难，再加上森林的经营付出、造林投资需要长时间方可取得回报，投入的资金长期被占用，其经营成本所产生的银行利息很重，这种利率的高低直接影响到经营成本的正常运营。
2.2 经营方面
林木资产具有资源再生的能力，这是生物性资产所具有的共性。这种特有的性质在林木资产的经营中有着很大的作用，但在异龄林木资产中产生的作用是最大的，只要科学合理的经营便可长期甚至永久性地经营下去，因此，在进行评估时，要将这种再生能力给予适当的估计。
2.3 效益方面
林木资产经营目的是以木材为主其他林产品为辅，森林经营中可同时挖掘其生态所产生的效益。如利用森林特有优势进行防风固沙、释放氧气、预防水土流失等，以起到改善人类现有的生存环境。在我国森林资源资产的评估过程中，要做到对木材与林产品在经济效益方面评估的同时也要对其生态方面所产生的经济价值一同进行评估。目前，我国森林资源资产的生态经济效益处于高端时期，为了避免乱砍乱伐，国家对森林的采伐制定了相应的限制条例，而这种限制也将会影响到资产评估的结果。
3 森林资源林木资产评估的必要性
林木资产是森林资源的一部分，其资产的评估更是森林资产资源管理中的重要组成。无论是在森林资源流转的规划上还是对其资源经营者的合法权益上，均起着重要的作用。既能够推动森林资源资产的交易活动循序渐进的进行，又能够对森林资源实现可持续发展起到促进作用；另外，还有利于森林资源依照市场经济的规律对森林资源的开发、利用起到保护作用，使其演变为以根本取代传统的经营方式，从而实现了森林资源向着资产化管理模式发展，促进了森林资源变成资产商品化的经营方式，从根本上深化了林业经济改革制度。因此，森林资源进行资产评估是十分有必要的，具有深远的历史意义和十分重要的现实意义。
4 评估方法现状分析
4.1 林木资产评估
（1）市场价到算法，林木资产评估中的市场价到算法仅适用成熟林或过熟林。它能把林木资产现有的市场情况客观的反应出来，可从市场中直接获取评估参数和评估指标。而评估结论更能准确的反应出市场价格，其结果就非常容易被评估的各方人员所接收和理解。
（2）现行市场法，应用现行市场法一定要合理选择可参照的案例，选定几个适合的评估案例是这种评估方法成功的关键所在。要保障调整参数的正确测定，进行评估的林地尽量保持与案例林状况一直的局面，其交易时间必须以接近评估基准日为准；另外，受到发育不充分的森林资源资产市场的影响，找到一个近期评估案例是很困难的，若以参照以往不同日期的评估案例，就必须以当时物价指数和评估基准日为基础对物价指数进行相应的调整。
（3）收获现值法，所谓收获现值法就是用于中龄林和快成熟的林木用以资产评估时以折现率的计算投资效益的一种方法，进行评估时。要将林木经营成本的前期投入的金额价格扣除，再对调整系数进行测算，并进行实证分析。就拿中龄林木来说，进行收获现值法测算得出的结果可直接反应出林木资产的价值，所得结果非常合理且受到市场的欢迎。
（4）重置成本法，这种方法只适用幼林和未成熟林木的造林地进行资产评估。利用重置成本法进行资产估算时，一定要考虑在林木经营过程中由于技术改良或技术推广时所造成的原有价值的相对减少问题，再加以成本的测算与投资收益的合理确定后与其他方法协调进行方可。
4.2 林地资产评估
（1）现行市场法，此方法是林地资产评估的基本方法。使用该方法最关键的是要选择适当的评估案例，所选的被评估林地条件和参照案例要求林地条件必须相似。但在实际评估过程中寻找与其资产评估相仿的参照案例非常困难，各个参照案例的价格成交时均要做相应的系数调整，现行市场法还要具备能够获取较多交易实例资料的活跃市场，且要保障进行交易的案例合理与真实。
（2）期望价法，利用林地期望价法对林地进行评估时所具备的前提条件是：一是林地属于无限年期的经营方式，永续作业中的林木经营的主伐林龄要相同；二是林地期望价法最适用于薪炭林、疏林地、防护林、灌木林地、采伐迹地与火烧迹地及国家规划中的宜林地林的资产评估，但需要注意的是使用该方法对林地进行评估时的参数确定还缺少客观的参考依据。
（3）年金资本化法，该方法适用于那些年租金相对稳定的林地进行资产评估，其方法计算比较简单，进行估算时仅仅涉及到年平均租金和总投资收益率。但在年平均地租金和投资收益率的计算时，要注意将通货膨胀带来的影响从平均地租租金中扣除，在投资收益率的确定方面也应考虑到这个问题，若在地租租金中没有扣除通货膨胀因素，那么在采取投资收益率时就必须包含通货膨胀。
（4）林地费用法，此方法通常适用于像苗圃类型的林地进行资产评估，最主要方面是用在比较明确的林地购入费且购入后只采取了改良措施而并没有进入经营阶段的林地。但在林地资产中林地购入后单单做了改良而未进行经营的情况甚少，因此，此方法在林地资产评估使用当中用的最少。
5 案例分析
5 结论及建议
森林资源在进行资产评估所选取方法的过程其实就是要求评估人员以遵守客观事实或一定的约束为基础条件对待定资产进行的理论分析、论证、比较的过程。并对资产评估的价值以最大程度上实现其认可度与公允性，其方法的科学合理性是决定评估结果真实、可靠的关键因素。目前，我国森林资源资产的评估当中所选取的评估方法的实证研究非常少，大多数仅仅偏向于资产评估的理论研究上，且这种理论研究也不够规范。建议在今后有关森林资产评估的研究工作中更应重视对其评估方法的实际案例研究，尤其要对我国森林资源中的经济林、防护林和竹林等林木资源的评估方法的选取上与参考应用方面进行深入研究，为以后我国森林资源资产在评估方法科学合理的选择上提供可靠的科学依据。
6 结束语：
近年来，尽管我国的集体林权制度改革在稳步推进。但森林资源资产进行目的性的经济行为也越来越多，如转让、合资、抵押贷款、合作与股份经营等。实践中还存在林权流转与操作不规范，资产评估市场极为混乱，导致我国的国有森林资源在大量流失。现有的资产评估机构尚无法满足快速增长的森林资源资产评估业务需求，森林资源资产评估理论与实践的改革依然任重道远，还需相关人士进行更深一步的探究。
参考文献
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园林资产评估范文第2篇
【关键词】森林；评估；面积
森林资源资产评估，首先要做的就是林地面积的区划界定，而面积的大小直接影响到森林资源资产的评估值，2011年以来，笔者通过多种方法进行区划比较，就林地面积的区划积累了一定的经验，现整理出来供林业工作者借鉴。
1.林地面积区划方法的衍变
在旌德县，林地面积的区划一直沿袭的是利用地形图手工绘制区划，常用的图幅是1：25000或是1：10000的地形图，对照林分，根据自然地形地貌、海拔，以地标物为参照，目测距离进行手绘区划，因技术熟练程度的不同，或是对林地自然地理环境的熟悉程度不同，精确度也不同，因而林地面积误差很大；2010年，旌德县林业局开始引用Global Mapper 14电脑软件，采用卫星航片平面影像判读辅助地形图区划，该种方法大大降低了工作量，提高了面积区划的精准度；2011年以后，林业技术人员开始学习采用天地图（安徽）或谷歌地球软件卫星3D影像判读辅助地形图区划，甚至把地形图与3D影像叠加到一起进行区划，不仅提高了面积的精准度，区划时更加直观、便捷、准确。
2.各种区划方法的优缺点
2.1地形图手绘区划
地形图区划林地面积，需要对林地的地理环境比较熟悉，而且区划技能要比较熟练，否则会因为判读错误致使面积发生很大的偏差。其优点是可以直观了解地形地貌、海拔高度、坡向等因子，缺点是精准度低，区划面积误差大。采用不同比例尺的图幅区划，精确度也不同，1：25000的地形图只能精确到625 m2，1：10000的地形图只能精确到100 m2。林中小面积不同的地类或树种，由于没有明显的地标物做参考，很难在地形图中标注出来，更无法界定面积，只能通过经验进行估算。
2.2卫星航片判读区划
卫星航片判读区划林地面积，我们目前采用的是遥感判读软件Global Mapper 14，即通过电脑把电子版的地形图与卫星航片通过软件叠加后在航片上判读，根据树种颜色的不同，将目的树种林地面积区划出来，标注在地形图上，最小面积可精确到30 m2左右，尽管图幅可以再放大比例，但分辨率太低，边界还是无法界定。该方法的优点是可以把地形图和实景重叠，即可以判断地形地貌、地理坐标，又可以减小面积误差；缺点是卫星航片中影像为平面影像，阔叶树种颜色相同，灌木林地和阔叶乔木林地不容易区分，卫星航片与地形图叠加时两者的位置会有所偏离，因而区划成果在地形图显示的位置与实际位置也会发生偏离，这样的成果图不能作为森林资源资产评估报告的附件。
2.3卫星影像判读区划
卫星影像判读区划可根据个人习惯直接打开网络，选用各省的天地图或是谷歌地球软件，根据卫星航拍的实物3D影像区划面积，最小面积一般可精确到2m2。其优点是，3D影像比较直观，各树种、山体、水域、道路等实物清晰可见，可以在图上直接测量距离，确定地理坐标，也可以通过软件与地形图叠加，位置不会产生偏离，面积误差小；缺点是不能直观直判读海拔、坡度等因子，区划好面积的卫星图片比例尺不好控制，不能按需要的比例尺直接打印，只能通过截图制成图片后再进行编辑，制成直观的PPT图片打印。
3.森林资源资产评估林分面积的确定
森林资源资产评估林分面积的大小对评估值的影响很大，因此林分面积的精准度极其重要。为了降低工作量，提高林分面积的精准度，可以把以上三种方法综合起来运用，这样可以消除每种方法的不足。
3.1地形图的利用
在外业调查时依靠地形图断定需要评估的林地位置，以便做内业时对林地面积进行详细核定。进入林区后，利用地形图等高线参照自然地形地貌，粗略标注需要进行评估的林分界线、树种、面积，特别是要通过山脊分水线、山沟合水线和地标物的大概位置来确定林地位置和界线。
3.2卫星航片的利用
通过Global Mapper 14遥感判读软件，将电子版地形图与卫星航片重叠，先参照纸质地形图上标注的林地位置在电子版地形图区划出来，在卫星航片上反映出来后，再对照卫星航片中显示的地类进行修正，将需要进行评估的林地分别地类进行区划。
3.3卫星3D影像的利用
打开天地图或谷歌地球软件，对比已经区划好林地面积的卫星航片，在3D影像上找到要评估的林地位置，然后将卫星影像图与卫星航片放大到同等比例。由于3D影像图比较清晰直观，地标物、树种可以直接判读，所以可以在影像图上的把林地中所有需要扣除的面积全部区划出来。用在卫星航片上区划的林地面积减去卫星影像图区划出的需要扣除的面积，就可得到精准的森林资源资产评估林地面积。
业务技能比较好的，还可以把卫星航片、3D影像图、地形图在电脑上通过Global Mapper 14重叠，最后反应在地形图上的林地位置、面积更准确，这样区划好的地形图打印出来后可以直接作为森林资源资产评估报告的附件。
4.存在的问题
作为林业工作者，地形图的判读是基本业务，这没有问题，但是Global Mapper 14软件、天地图和谷歌地球软件的应用需要经过专业的培训才能熟练掌握，目前安徽省还没有一套完整的培训资料，旌德地区能全面熟练掌握这些软件的技术人员也是寥寥无几，如果林业主管部门能够组织这方面的技术培训，让广大技术人员都能全面掌握这些技术，特别是开展森林资源资产评估部门的工作人员能掌握这些技术，这将对森林资源规划设计调查和资产的评估有着重要的意义。
另外，由于森林资源是动态变化的，而目前我们所能掌握的网络上的天地图或谷歌地球软件显示的3D影像更新较慢，所以现场调查尤其重要，在实际运用时要先查阅森林资源档案，然后进入林区现场调查，注意森林资源的变化。
5.小结
园林资产评估范文第3篇
批量评估方法是20世纪70年代兴起的评估方法，它是在评估三大基本方法与财产特征数据的基础上，结合数理统计技术和其他相关技术而形成的一种新的评估技术。目前这种评估方法已在欧美一些国家的财产税税基评估和房地产抵押贷款、融资评估中广泛应用。批量评估是对大量处于一定区域的财产样本建模，并利用模型对任何符合模型要求的目标财产进行估价。批量评估技术的应用从最早的农地评估拓展到目前的以征纳从价税为目的的财产评估领域、房地产估价领域，以及抵押贷款、融资等的资产评估实务中。与传统的评估方法比较，批量评估具有快速评估与成本较低的优势。2003年以来，随着集体林权制度改革的不断深入，集体林区的森林资源资产交易日益频繁，随之而来的是对于森林资源资产评估日益增多的需求，由于林权制度改革形成的林农，以户为经营单位的森林资源资产经营面积一般较小，小班个数亦较少，当在某一集中时段对同一地区的大量林农散户小班进行评估时，如按照一般森林资源资产评估的流程，评估工作量将非常大，计算繁琐，从而耗费大量人力、物力、财力且效率低。在市场经济条件下，应提倡“高效率、低成本”，找到一种新途径，能加快森林资源资产的评估速度，降低森林资源资产评估成本，而这也正符合批量评估的初衷，批量评估能够实现低成本、高效率地完成大规模目标资产的价值评估任务，从而为森林资源资产评估提供了新思路和新方法。因此，本文拟将批量评估模型引入森林资源资产评估，并将其应用到森林资源资产评估实践，希望有助于进一步完善森林资源资产评估方法与理论体系，促进森林资源资产化管理进程。
一、国内外研究概况
最早的批量评估思想可以追溯到1919年，当时在西方就有人将统计学的多元回归分析（Multiple Regression Analysis，这也是现今批量评估中主流的校准技术之一）作为一种可行估算技术，应用于农业用地的价值估计实践。其后，尤其是20世纪80年代末90年代初，西方学者围绕着评估三种基本方法在统计、数学环境中的具体实践做了大量的研究，探讨了多元回归分析技术、适应估计技术（又称回馈技术）（Adaptive Estimation Procedure or feedback）、人工神经网络（Artificial Neural Network）等技术在批量评估中的应用。Robert Carbone，Richard L.Longini（1977）利用回馈技术建立了不动产批量评估模型，并用数据检验了评估模型的可行性。Mark，J.，Goldberg，M.A.（1988）回顾了多元回归分析技术在批量评估中应用的相关问题。John D Benjamin， Randall S Guttery，C F Sirmans（2004）分析了多元回归技术在不动产批量评估的应用。Tay，D.P.H.，Ho，D.K.K.（1991/1992）运用人工智能技术对大量的公寓进行批量评估。Borst， R.A.（1992）指出神经网络技术将成为评估体系中建模的主要技术。Borst R.A.（1995）研究了人工神经网络技术在批量评估中的应用。Borst R.A and McCluskey（1996）分析了神经网络技术在不动产批量评估扮演的角色。Tom Kauko（2007）研究了批量评估方法体系，提出将神经网络技术、模糊逻辑技术等应用到财产评估，并与多元回归技术比较，结果表明前者比后者具有更高的拟合精度。
国内有关批量评估的研究尚处于起步阶段，并且主要集中在金融方面。如：耿星（2004）介绍了不动产批量评估的主要步骤：不动产基本描述、市场信息搜集和估价。金维生（2004）介绍了批量评估在加拿大房地产税征管中的作用。陈滨（2005）介绍了金融不良资产批量评估的主要方法：统计抽样法、经验抽样法、分类逐户法和回归模型法。刘扬（2005）提出了计算机辅助批量评估（CAMA，Computer-Aided Mass Assessment）。郭文华（2005）分析了计算机化批量评估系统（立陶宛）核心――不动产批量评估模型的原理和流程。纪益成，傅传锐（2005）回顾了批量评估产生与发展的历程，阐述了其方法原理和主要的操作过程，并采用市场法为理论基础的模型设立和多元回归作为模型的校准技术对实例进行批量评估，研究结果表明，该批量评估模型表现良好。
二、批量评估基础
批量评估方法将三种传统评估方法（成本法、市场法和收益法）纳入其评估模型设定的基础理论框架，但它不是这三种方法的简单组合，而是考虑到了三种基本方法在不同评估环境下，针对不同类型资产时的适用性问题。在构建批量评估模型时，先根据目标评估资产与特定的评估环境选择适用的基本方法理论作为评估模型设定的理论依据，再根据所选择的模型和所能获得的数据，应用现代统计、数学技术与计算机技术等实现传统评估方法，即获得模型中的系数。任何目的和类型的批量评估都应该包括以下步骤（2005 UNIFORM STANDARDS OF PROFESSIONAL APPRAISAL PRACTICE）：
（1）识别待评估资产；
（2）确定资产一致性性状的市场区域；
（3）识别影响市场区域中的价值形成的特征因素；
（4）建立能反映此市场区域中影响价值特征因素相互间的评估模型（模型设定层次）；
（5）校准模型从而确定影响价值的各个特征因素的作用（模型校准层次）；
（6）将模型中所得到的结论应用于待评估资产；
（7）检验批量评估结果。
其中，第2步是指收集那些与待评估资产处于临近地理位置、相近评估日期，具有相同或相似资产特征的资产，这些资产构成待评估资产的一个市场区域。
上述的模型设定和校准阶段其实是一个反复迭代的过程。在进行第6步前，可以先用测试样本检验模型，若输出结果与预期结果不相符合就必须调整模型的设定，再次校准模型，并且重复上述过程直至模型预测达到一定精度。
三、基于多元线性回归的森林资源资产批量评估应用研究――以幼龄林为例
在森林资源资产评估中实现批量评估的关键是建立自动评估模型，一般来说，建立自动评估模型需要经过下面几个关键步骤：（1）进行数据调查，构建正确的统计分析框架；（2）对数据进行描述性分析；（3）建模：在建模当中，首先要选择适当的理论模型，其次根据理论模型，选择变量，最后选择适当的模型形式；（4）模型精度的度量与模型改进。为说明森林资源资产批量评估模型的建立，以下以基于多元线性回归的幼龄林批量评估模型建模为例予以说明。
（一）多元线性回归数学模型与假设
多元线性回归的数学模型为：
式（1）是一个 元线性回归模型，其中有p个自变量。它表明因变量 的变化可由两个部分解释。第一，由 个自变量 的变化引起的 的变化部分，即
；第二，由其他随机因素引起的 的变化部分，即
都是模型中的未知参数，分别称为回归常数和偏回归系数， 称为随机误差，它服从均值为0，方差为 的正态分布。
多元线性回归模型的假设理论：
零均值假设：随机误差 的数学期望为零，即
等方差性假设：所有的随机误差 都有相同的方差， 。
序列独立性假设：任何一对随机误差之间相互独立，
正态性假设：所有的随机误差 服从均值为0，方差为 的正态分布。
不存在多重共线性假设：所有自变量彼此线性无关。
（二）森林资源资产调查与统计分析
为了估计参数、建立森林资源资产批量评估模型，必须收集大量的森林资源数据资料。根据对于森林资源资产评估的影响因子与价值测算过程，在进行建模前主要收集的数据主要有两类：森林资源数据资料和评估的有关经济技术指标。其中森林资源数据资料是最重要的评估模型的输入元素，将直接影响到模型参数的选择和分析方法的采用。采用历史小班数据来鉴别特征因素，构造估算函数，检验推导出的模型的可靠性。当完成必要的森林资源数据调查与相关技术指标资料的收集后，应通过统计分析如专家分析、层次分析法、主成分分析法等以获取影响评估价值的主要森林资源数据因子与经济指标因子，在进行森林资源资产批量评估建模时主要是研究主要特征因素对单位评估值的影响，从而获取包括上述特征因素的评估样本，为建模做准备。例如影响幼龄林单位评估值的主要因素是年龄、平均树高、株数、前三年的营林生产成本，树种；影响中龄林单位评估值的主要因素有：年龄、经营类型（对应主伐年龄）、平均胸径、平均树高、蓄积量、销售价格、直接采伐成本（含短途运输费）、出材率和树种；影响成熟林单位评估值的主要因素有：平均胸径、平均树高、亩蓄积量、销售价格、直接采伐成本（含短途运输费）、出材率和树种。
（三）森林资源资产评估相关数据的描述性统计分析
对于数据的描述性分析实际就是对于数据是否符合建模要求的统计分析，例如在多元回归模型建立之前，必须先检验多元回归分析所具备的前提条件是否满足，这些前提条件包括正态性和线性关系。应注意的是对于每一个单独变量，正态假设在多元分析中是最重要的基础。如果与正态性的要求偏离较大，所得的分析结果将是无效的。以笔者所在专业评估机构福建省福林咨询中心2007年评估实践中所获取的36个幼龄林小班资源数据及其评估结果为基础，结合批量评估建模过程为例说明。
1.正态性检验
由前文的特征因素分析可知，进行幼龄林多元回归批量估算模型研究时考虑的主要因素有：年龄age；平均树高h；株数tr_num；树种（亚变量，离散的）。对上述四个连续变量进行描述性统计结果如表1
上述表1及图1-3表明，年龄age的变化范围为4~10，均值为6.5043；株数tr_num的范围为70~320，均值为166.3248；单位评估值value的变化范围为247.62元/亩~800.00元/亩，其均值为559.9190元/亩，可以看出这些变量更具有正态性，而平均树高h的变化范围为0.2m~15.8m，然而均值为4.1658m，偏度系数为0.902，其偏度系数较大，在未做任何处理之前，就将其运用到模型中，将会严重违反正态化假设。此时，可以对变量作变换，如作平方根、对数变换等，为了使变换后的数据也大于0，对平均树高作平方根变换后得到平均树高的直方图如图4所示。可见，经过数据转换处理后得到的新变量，其正态性有所改善。
2.线性检验
在正态性检验之后，还应该确保因变量与自变量之间的线性关系。线性关系可以通过散点图来判断，在SPSS中生成的散点图，如图5所示。从最后一行可以判断因变量单位评估值和年龄age、株数tr_num的线性关系明显，和平均树高sqh的线性关系不明显。
（四）森林资源资产评估批量评估回归模型建立与假设检验
1.模型建立
根据上述分析与多元线性回归原理，幼龄林批量估算模型可为如下形式：
式中： 分别表示树种、株数、平均树高的平方根；
、 为引入表示树种的亚变量：
=0，=0，表示树种为杉木；
=0，=1，表示树种为马尾松；
=1，=0，表示树种为阔叶树。
在对回归系数进行推导的过程中，采用逐步回归法。先按自变量“重要性”从一个自变量开始逐步引入方程，每引进一个新的变量时，要对新方程中的全部变量再作显著性检验，删除其中不显著的变量，重复此过程，直至没有变量被引入，也没有变量可剔除时为止。在SPSS中采用逐步回归法运算得到最终的多元回归方程如下：
2.幼龄林模型的假设检验
进行多元回归分析的前提是回归模型的假定正确，可以采用残差分析法来评估误差项正态分布假设，以及方差性假设、方差独立性假设的满足情况。
检验残差的正态性：对幼龄林批量评估模型进行残差K-S检验。如果检验结果残差不服从正态性，应考虑修改模型、进行适当变换，或增加新的自变量、剔除异常观察值等方法来补救。经过反复试验，当对株数变量tr_num取自然对数时，模型满足假设。用ltr_num表示经变换后的株数。
再采用新变量后，利用逐步回归进行系数推导。将得到的回归系数代入方程，得到最终的多元回归方程如下所示：
当树种为杉木、阔叶树时，其批量评估模型为：
当树种为马尾松时，其批量评估模型为：
3.修改后的模型假设检验
第一步，正态性检验，直至残差服从正态性分布。
第二步，检验零均值与等方差性，直至等方差性的假设成立。
第三步，检验序列独立性。
经检验，通过变量变换，所建立的模型满足假设，该多元回归模型成立。
（五）模型有效性确认
模型建立完成后，要对其有效性和准确性进行检验，从该地区森林资源资产评估案例数据中选择具有代表性的数据，得到检验样本，将以上幼龄林测试表中参数分别代入相应的多元回归模型，经计算得到相应的单位评估值的预测值，将预测值与实际值进行对比，比较结果。经检验在本案例中，幼龄林批量评估模型对于检验数据的吻合性较高，测试数据实际值与预测值平均绝对误差为23.92，相对误差绝对值最大的不超过10%，模型可应用于该地区幼龄林评估。
四 小结
1.批量评估在国内外的评估实践中已得到广泛的应用，其理论与方法已具有较广泛的应用基础，其快速评估与成本较低的优势同样适用于集体林权制度改革后日益频繁的森林资源交易现状，研究表明，批量评估原理同样适用于森林资源资产评估，将有效提高森林资源大规模目标评估的需要，其应用将为森林资源资产评估提供新思路和新方法。
2.基于多元线性回归的批量评估模型是建立在多元回归分析基础上的，该方法是建立在特定的理论模型基础之上，在使用时有较多的模型限定条件，如：模型都要求变量满足正态性、线性条件，模型必须满足基本假设等。在很多情况下，当数据并不符合线性条件或某个假设时，需要采用模型补救措施，并反复进行残差分析以满足拟合模型的条件，否则将造成拟合的模型质量较差或没有意义，因此如何进行数据的统计分析将是批量评估模型的建模基础。
3.批量评估在我国的应用研究相对较少，尽管本研究结合了笔者及同仁近十年的森林资源资产评估实践，但受森林资源资产评估发展与区域影响，尤其是数据影响，其实际应用还需作进一步的研究与验证，因此本文拟抛砖引玉，以期使批量评估在森林资源资产评估理论与方法领域中得到更多的关注，促进其理论与实践的完善。
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[11]纪益成，王诚军，傅传锐．国外AVM 技术在批量评估中的应用[J]．税基评估，2006，13-17.
[12]纪益成，傅传锐．批量评估：从价税的税基评估方法[J]．中国资产评估，2005，11：5-9.
园林资产评估范文第4篇
2018考研国家线预测：金融
金融、应用统计、税务、国际商务、保险、资产评估复试国家线走势
历年总分走向趋势
审计复试国家线趋势走向
法律(非法学)、法律(法学)、社会工作、警务复试国家线趋势
教育、汉语国际教育复试国家线趋势走向
应用心理复试国家线趋势走向
体育复试国家线趋势走向
翻译、新闻与传播、出版复试国家线趋势走向
文物与博物馆复试国家线趋势走向
建筑学、工程(不含工程照顾专业)、城市规划复试国家线趋势走向
农业推广、兽医、风景园林、林业复试国家线趋势走向
临床医学(除中医照顾)、口腔医学、公共卫生、护理等国家线走势
工商管理、公共管理、会计、旅游管理、图书情报、工程管理国家线走势
专题推荐：
园林资产评估范文第5篇
报考东南大学研究生院的考生请注意，考生关注的2011东南大学研究生分数线、东南大学研究生复试分数线已公布！
为了方便考生及时查询，
学科门类
政治
外语
业务一
业务二
总分
备注
哲学[01]
48
48
90
90
330
生源充足的学科专业可在学校复试基本要求之上，再行划定各专业复试线，具体以各院系公布为准。
考生须达到报考院系专业复试分数线方可参加复试。
经济学[02]
50
50
90
90
365
法学[03]
45
45
90
90
325
教育学[04]（不含体育学）
50
50
180
330
体育学[0403]
40
40
180
320
文学[05]
50
50
90
90
345
艺术学[0504]
45
45
90
90
335
理学[07]
45
45
90
90
310
工学[08]
50
50
85
85
325
工学（照顾学科）
50
50
85
85
315
医学[10]
45
45
170
290
管理学[12]
50
50
90
90
360
应用统计硕士[0252]
48
48
90
90
310
国际商务硕士[0254]
资产评估硕士[0256]
50
50
90
90
350
法律硕士[0351]
45
45
85
85
315
教育硕士[0451]
50
50
90
90
330
翻译硕士[0552]
50
50
90
90
345
建筑学硕士[0851]
工程硕士[0852]
风景园林硕士[0953]
50
50
85
85
325
工程硕士（照顾学科）
50
50
85
85
315
公共卫生硕士[1053]
45
45
170
290
会计硕士[1253]
50
50
120
60
350
工商管理硕士[1251]
45
105
170
公共管理硕士[1252]
旅游管理硕士[1254]
工程管理硕士[1256]
45
100
