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推荐会议:2024第十七届总工之家学术年会暨绿色地产与既有建筑节能改造技术融合创新发展论坛
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【课程背景】 房地产行业已发展到高投入、高风险的“白银时代”,竞争日趋激烈,作为开发企业没有稳健的土地价值测算体系,就不能快速准确评判土地的真正价值,没有正确的土地精算方法,就不能做到土地成本最优化、效益最大。 “土地效益精算法”根据土地控规条件、栋型条件、价格信息、成本预处理等基础信息,运用空间解析、线性代数、偏微积分的数学方法,结合实战经验总结出来的适合拿地阶段、策划阶段、方案阶段的人工智能算法。 总体来说,“土地效益精算法”是一套把一块土地上的房地产开发价值发挥到最大化的精算方法,核心理念为土地效益最大化,帮助房地产企业在白银时代合理利用有限的土地资源实现利润最大化目标,在拿地阶段、策划阶段、方案设计阶段等多个成本管控阶段加大土地利润测算力度,引入人工智能计算引擎,结合多种数学方法、图形引擎计算方法进行综合遍历,暴力破解,逐一比较,先算后画,穷尽计算,科学理性,实现快速精准发现最大利润方案的目标。 【课程收益】 1、帮助房企构建先进的土地价值测算体系,对土地价值做出快速准确的推算 2、有助于房企制定科学合理的拿地策略,轻松拿地,实现土地效益最大化 3、有助于房企建立完善的拿地风控机制及预警能力,力争拿地环节“零风险” 4、提高房地产企业相关部门人员的决策能力,培养统观全局和系统思考的能力 5、从土地现场勘察、信息收集、尽职调查、风险评估、市场与产品分析等流程的规范化和精细化的纵深研究,建立完善的土地经济指标测算模型,进行系统的土地经济指标测算 【课程对象】 1、房企董事长、总裁、总经理、区域总、城市总、项目总等决策层及高管领导 2、房企战略发展、投资拓展、法务、财务、营销、工程、设计、成本等专业部门领导及业务骨干成员 【课程大纲】 第一部分:规划决策标准与方法 一、理性决策 1、城市美学优先 2、内部需求至上 3、开发效益最大 二、常规方法与精算法 1、传统土地估价方法 2、传统强排--试错法 3、传统方案不能穷尽 4、传统方案的局限 5、最优解必定存在 6、土地效益精算法--有的放矢 第二部分:土地效益精算法 一、土地控制条件 1、名义土地技术指标 2、有效土地技术指标 3、有效规划面积计算方法 4、松紧系数 5、退线紧缩系数 6、土地的廓形系数 二、栋型条件 1、“栋型”的概念 2、栋型三指标 3、栋占地面积计算方法 4、栋建筑指标 5、栋型指标经验值 6、栋型的单位土地毛利润 7、栋按土地平均毛利润 8、栋单位土地毛利润 9、配比算前成本分类 三、空间解析方法 1、简单的情形 2、仅有一个栋型容积率大于小区容积率 3、有两个栋型容积率大于小区容积率 4、建筑指标上限或下限 四、售价、成本预处理 1、计算成本(考虑资金时间因素) 2、市调在售价≠市场认可价 3、市场信息量化因素 4、市场信息量化数据 5、配比算前成本分类 第三部分:规划最优指标规律 一、实例:万科未来城 二、同容、同密比较 三、最优方案的栋型数 四、放弃容积率的条件 第四部分:效益与单体设计优化 一、低多层住宅中庭的经济性 二、单体优化之平面廓形 三、单体优化之立面剖面 四、联排单元数问题 第五部分:效益与单体组合布置 一、高效益布置总图 1、小楼间距处理方法 2、增容方法 3、功能和楼高布置 案例分析:绍兴金地蘭悦 二、栋型的配前比选 1、通用结论 2、等价结论 3、Excel 实用速算表 第六部分:工作组织与协调 一、工作组织 1、工作流程 2、各部门提供信息 3、工作组织 4、各阶段各部门参与度 二、精算法的应用 1、土地精算法的用途 2、单次配比计算 3、配比计算在设计过程中的循环 4、配比计算用于设计过程利润监控 第七部分:人工智能计算辅助决策 一、人工智能计算穷举排列法 1、建立人工智能数据模型 2、人工智能涉及算法 3、人工智能穷举排列算法实例 二、土地效益精算法修正因素 1、考虑更多维度的建筑指标 2、场地方向的影响 3、日照因素的影响 4、裙楼形态影响 案例分析:无锡中建溪岸官邸 三、联排面宽问题 案例分析:南京某住宅公寓 四、扩展的各种问题 五、土地效益精算法的现状和展望 1、土地效益精算法的现状 2、土地效益精算法的展望 第八部分:案例研讨 案例1 :如何在2 个小时内, 测算出“ 拿地曲线” 和可摘地价格, 出具拿地方案、做投资决策? 案例2:如何在半个小时内,快速做出产品配比方案,并实现利润最大化? 案例3:叠拼增加地下室夹层研讨 案例4:赠送中庭研讨 案例5:首层做架空花园研讨 案例6:一栋中的单元数问题研讨 案例7:底商选择研讨 |
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票种名称 | 价格 | 原价 | 票价说明 |
会务费 | ¥4800 | ¥ | (含讲师费、场地费、讲义费、茶歇费等),会务组提供酒店代订服务,如需住宿请说明,会务组统一安排,费用自理。 |
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