万科价格模型——价格制定与价格监测

+
-220 360 -40 -100 -220 ……
=
5,810 5,553 5,623 5,583 5,703 ……
二、万科价格模型（住宅版）——以蓝山为例 2、住宅价格模型的操作实例 （10）调整因子确定（附加值和策略附加） 确定各附加值的单价，原始单价加上附加值后得出初始评估 价，各类附加值的单价可参考： 花园：1500~1700元/m2 家庭娱乐室：1000~1500元/m2 露台：800元/m2 平屋顶：1200~1500元/m2 阳光室/地下采光井/结构平台：1000元/个 此阶段并可能对个别单位独立附加某个系数，对该个别单位的原 始价格的生成作出干预；
0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 ……
维度矩阵
X=
-0.04 -0.08 -0.08 -0.08 -0.08 ……
= X1 X2 X3
一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （3）权重叠加后的维度矩阵：综合系数 综合系数
-0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 0.08 0.08 0.08
-0.016 -0.016 -0.016
-0.016 -0.016 -0.016
360 -40 -100
5,660 5,730 5,690
＝P0×
-0.016 -0.034 -0.034 -0.034 -0.034 ……
+C＝P0×
-0.016 -0.034 -0.034 -0.034 -0.034 ……
维度矩阵是整个价格体系的核心； 其数学依据是“优选法” ； 优选的结果是发现：哪些产品好、哪些产品更 好，哪些产品相对较差； 通过对整个项目的产品的强制排序、甚至对某 个市场上的全部产品进行强制排序，发现产品 的优劣，发现产品的真实价值，并通过价格模 型将其体现在最终的定价中。
-0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 …… 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 ……
一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （2）维度矩阵的示例
单元 楼层 房号 101 201 301 C1 4层 401 102 202 302 402 景观系数 45% 5 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.08 -0.08 -0.08 -0.08 朝向系数 35% 35 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 安静度 20% 20 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08-0.08 -0.08 -0.08 -0.08 ……
（8）确定层差
标准楼层： 楼层 4F 3F 2F 1F 层差公式 P+360 P-40 P-100 P-220
价差 360
400 60 120 0
C=
-40 -100 -220
二、万科价格模型（住宅版）——以蓝山为例 2、住宅价格模型的操作实例 （9）生成原始价格 则房源n的价格
维度矩阵
X=
-0.04 -0.08 -0.08 -0.08 -0.08 ……
一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （3）权重叠加后的维度矩阵：综合系数 权重
x= =
45％ x1％
35％ X2％
20％ X3％
-0.04 -0.04 -0.04
-0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 ……
一、万科价格模型的原理 2、定价原理 设基价为P0，维度一为X1，维度二为X2……； 维度一的权重为x1％，维度二的权重为x2％……； 设层差矩阵为C； 则房源n的价格
一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （1）维度矩阵的原理 价格生成的第一步是对房源n的维度的确定；维度确定的基本原理是： 1）影响房源n价格的主要因素的罗列；例如：景观、日照、园林、是否 靠山、是否靠湖、是否靠马路、人流情况…… 2）各主要因素的分类；影响价格的因素通常可分为3～5大类，例如， 对于住宅，通常的分类为：景观、朝向、安静度 景观、 景观 朝向、安静度； 3）各维度权重的确定；根据产品的特点和市场情况，对各维度的重要 性作出判断，例如，对于蓝山而言，景观、朝向、安静度三者的权重依次为 45％、35％、20％；但对于城市花园而言，权重依次为50％、35％、15％； 因为城市花园是城市项目，而蓝山是郊区项目，在大环境相对“安静”的地 方，客户更在乎所购买产品是否安静； 4）根据设计部提供的产品细节、根据实际爬楼的情况，对维度和维度 的权重进行调整，并根据逐套房源的研究分析情况，确定各维度的分值；并 确定层差；
最高价＝max（Pn） 最低价＝min
（Pn）
一、万科价格模型的原理 4、价格检验子模型 （3）价格检验的示例
二、万科价格模型（住宅版）——以蓝山为例 1、住宅价格模型的三大维度 住宅的三大维度一般是：景观、安静度、朝向； 虽然影响居住品质的因素很多，但归类后，无外乎以上三大类； 层差一般不作为维度之一，因为在本质上，三大维度与基价的关系是相乘的系数 关系，而层差是相加的差价数值关系。 蓝山的三大维度如下：
一、万科价格模型的原理 4、价格检验子模型 （2）价格检验的原理 设Sn为房源n的面积矩阵，则均价
P＝
栋均价
Pn× Sn ∑1……n Sn
P栋1× S栋1 P栋1＝ ∑1……栋1 S栋1 栋
户型均价
P户型 × S户型 户型1 户型1 P户型 ＝ ∑ 户型1 1……户型 S户型 户型1 户型1 户型
二、万科价格模型（住宅版）——以蓝山为例 2、住宅价格模型的操作实例 （7）生成维度矩阵
-0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 -0.04 …… 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 0.08 ……
二、万科价格模型（住宅版）——以蓝山为例 2、住宅价格模型的操作实例
（3）实地考察（爬楼） （4）分析影响售价的主要维度并 确定各维度的权重 一般维度包括景观、朝向、安静度、 户型等，景观主要考虑园林景观，而小 区外的特殊景观可在层差上体现 用百分比确定各维度的权重 （5）根据该批推货的目标均价和 价格拉差，确定纬度的分值范围 维度的分值范围以零为中值，两边的绝 对值相等，如-0.2~0.2 例：目标均价6000元/m2，价格拉差约 1200元/m2，则纬度的分值范围可设为0.1~0.1 （6）实地考察，将各维度分成若 干等级，并确定各等级相应的分 值，结合平面图确定各栋的纬度 分值，制作维度平面图
序：以前的定价方式 1、主要的前模型定价方式 （1）基价－差价法 1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价 3）确定层差 4）制定价格表 5）销售中检验、反馈 （2）基价－系数法 1）确定基价 2）总平面图确定各栋间差价的系数 3）基价与系数相乘，并纵横比较 4）确定层差 5）制定价格表 （3）混合法 以上两种方法的混合 （4）其他方法：竞品价格综合法、无差别定价法、一房一价法、经营计划反推法
万科价格模型（广州）
价格制定与价格检测
定价的第一原则： 定价的第一原则： 最大程度的发现产品的真实价值， 最大程度的发现产品的真实价值，使 产品价格与价值最大程度的接近。 产品价格与价值最大程度的接近。 实现这一原则的数学原理： 实现这一原则的数学原理： 优选法。 优选法。
目录 序：以前的定价方式 一、万科价格模型的原理 1、名词解释 2、定价原理 3、价格生成子模型 4、价格检测子模型 二、万科价格模型（住宅版）——以蓝山为例 1、住宅价格模型的三大维度 2 2、住宅价格模型的操作实例 3、对价格模型结果的修正 三、万科价格模型（商业版）——以城花为例 1、住宅价格模型的四大维度 2、住宅价格模型的操作实例 3、对价格模型结果的修正 四、万科价格模型的评价 1、该模型的特点及优劣 2、进一步需要思考的问题
+C＝P0×
-0.016 -0.034 -0.034 -0.034 -0.034 ……
+
-200 355 -170 -130 -200 ……
=
5,810 5,553 5,623 5,583 5,703 ……
=原始价格 原始价格
一、万科价格模型的原理 4、价格检验子模型 价格检验子模型是对价格生成子模型的验算；根据验算结果，将对价格生成 子模型进行调整，该调整可能会历经几轮方能最终定案。 （1）价格检验的原则 以上原始价格生成后，是否符合我们定价的原则和初衷呢？如何检验以 上定价是否合理呢？有以下几个价格检验的原则： 1）均价检验：检验以上价格生成子模型生成的Pn的均价是否满足公司经营 计划的要求； 2）栋均价检验（产品差异检验）：检验各栋的均价，并比较各栋之间均价差 异与产品品质之间的差异是否吻合？ 3）户型均价检验：检验各种户型之间的均价差异；并根据市场情况（通常是 客户储备情况和周边竞品户型供应量和价格情况）对户型均价作出调整（附 加调整因子）； 4）最高价、最低价检验：对价差幅度的检验，通常同一种住宅类产品的最高 和最低价格的价差一般不超过20％； 5）产品细节个别调整：例如家庭娱乐室面积、地下储藏间（无采光）面积、 地下采光井面积或个数、花园面积、封闭阳台及不封闭阳台个数、平屋顶 （即天面）面积、露台面积、结构平台面积或个数、阳光室个数 ，等。
一、万科价格模型的原理 3、价格生成子模型 （4）价格生成 设 基价为 则房源n的价格
P0
-0.016 -0.016 -0.016
-0.016 -0.016 -0.016
355 -170 -130
5,660 5,730 5,690
＝P0×
-0.016 -0.034 -0.034 -0.034 -0.034 ……