基于机器学习的长租公寓租金定价

一、引言
2018年，是长租公寓迅猛发展的一年。随着十九大报告“租购并举”的提出，“长租公寓”成了人们关注的热词。由于住房租赁行业竞争壁垒低，人口租赁需求巨大，各方资本纷纷涌入长租公寓市场，使得市场竞争愈发激烈，长租公寓行业也进入快速增长期。然而，由于缺少相关政策的监管，该行业仍处于粗放的发展初期阶段；经营品类集中度高，经营主体类型多样化，各企业市场占有率低，难以盈利是长租公寓行业该阶段最大的特点。
到2019年上半年，长租公寓在经历过一轮洗牌，在保持高增长的同时逐步提升经营效率。目前有的长租公寓龙头已经将成本控制做到相对成功，因此我们主要通过提升租金收入来提升经营效率。对于租金收入，主要通过价格和出租间天数（即一年中所有房间出租天数的和）共同决定，从以往行业经验来看，两者虽然是反向变动的变量，但由于价格变动幅度相对较小，因此在正常范围内收入和出租间天数整体呈现同向变动。并且，长租公寓的顾客群大多是普通都市白领，房租是该群体在租房时考虑的重要因素。因此，对于待出租房间，进行价格调整使顾客感知价格与房间的使用价值和得到的服务相匹配，从而尽快将空置房间出租，是行业目前提升销售额较为常用快捷的办法。然而，租金价格的调整目前并不存在完全合理的科学模式，而一般由门店管理者进行主观调整。这衍生出两个问题:第一，租金价格的合理性完全依赖于个人水准，有很强的不确定性;第二，将出现总部对门店的管理问题，即对门店运营的考核标准是否体现与公司的目标一致性。
本文拟运用机器学习的方法，即建立一个梯度提升回归树模型，以某长租公寓运营商的经营数据为样本基础，选取内部及外部两方面影响定价的多种因素作为影响定价的参数，并选取目前能使房间较快出租的租金定价，以此作为定价规则训练模型，最后对结果进行分析。该模型能在租金定价时尽可能多的考虑相关因素，借鉴过去的经验，高效地制定出较为合理的价格，不仅帮助长租公寓企业提高出租间天数，而且能为总部对门店的考核提供一个标准。

二、长租公寓行业现状及其租金定价
（一）长租公寓行业
1.行业发展及现状
我国租赁市场起源很早，古时候的客栈就是租赁的一种短期形式。从传统的私人业主出租房，到政府出资的廉租房，再到各种以企业为运营主体的长租公寓，租赁市场发展至今，品类繁多。长租公寓最初的经营者以个体为主，大多是个人业主分散租赁，少数二房东包租自主经营。2010年，互联网创业公司依靠融资开始进入长租公寓市场。之后，中介公司、房地产开发商、酒店管理公司依托原有资源陆续进入该领域。长租公寓慢慢进入公众视野。2018年，在政策红利以及大量的需求刺激下，各路资本杀进该市场。目前市场上运营机构超过500家，长租公寓进入风口期。
长租公寓是依附于存量房的改造升级，并提供适度服务的租赁性公寓，主要客户群是青年白领，以中长期租赁为主。如今，该行业的运营主体主要分为四类：房地产开发商、地产服务中介、酒店运营商以及创业公司。房地产开发商拥有成本优势，地产服务中介拥有房源及租客的信息，酒店运营商能够提供统一高质量的服务，创业公司凭借互联网技术解决信息不对称的痛点，这四类运营商依靠不同的优势进攻市场。虽然目前存在众多的运营者，行业发展迅猛，但市场的整体成熟度较低，正处于抢占市场份额的阶段。
该行业目前仍处于粗放发展初期，未来发展空间巨大。从需求端看，2017年底我国流动人口达到2.44亿人，其中有1.7亿人需要以租房的方式居住。同时租客年龄结构呈年轻化，而青年群体对生活品质有着较高的要求，因此区别于传统租房，提供增值服务的长租公寓仍有很大的市场空间。从供给端看，市场上参与者众多，核心竞争力不强，500家国内规模公寓企业仅占租赁市场份额的2%；同时，该行业缺乏相关的政策规范，没有统一的行业标准，导致市面上的产品良莠不齐，产品服务趋向同质化，距离成熟期还有很长的距离。

本文由《管理会计研究》22年第3期刊登，全文出刊后发布，购买纸刊请点击

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