AI赋能，优化预测
近年来，随着建造成本逐渐成为香港房地产开发预算的核心考量，精准预判市场走势变得至关重要。作为季度性重要指标的投标价格指数（TPI），是反映成本趋势变化的关键参考。然而，传统预测TPI的方法主要依赖专家经验，往往由于人为因素导致结果不一，可扩展性受限，及缺乏透明度。
为此，利比创新研发了AI驱动的TPI预测模型，专为香港建筑市场量身打造。该模型运用机器学习技术，从海量数据中挖掘规律，提供客观、及时且基于实证的行业洞察。
这不仅是一项技术创新，更是引领行业的新标杆。利比凭借先进的数据分析能力与深厚的行业经验，助力开发商和顾问在日益复杂的市场环境中精准研判趋势，以更灵活、更自信的姿态预见未来。
利比的先进投标价格指数预测模型
利比采用广义线性模型（GLM）与相关矩阵分析法，从本地经济、银行业、建筑业及股市投资指标中识别关键领先经济指标，并将其作为预测模型的核心基准。该模型包含三个具有强大方向性影响的主要指标：货币供应量 (Money Supply (M3))、经季节性调整的本地生产总值(Gross Domestic Product (GDP)) 和恒生指数 (Hang Seng Indexes (HSI))。结果表明M3 和 GDP 均与 TPI 呈正相关，但HSI在 TPI 预测模型中呈现出混合关系。
随机森林是一种广泛使用的机器学习方法，可以识别输入特征（属性）与目标结果之间的关系。该模型基于随机森林算法，利用二十年的历史数据，实现了 98% 的出色预测准确率（训练集为99%，测试集为98%），为投标价格预测的可靠性树立了新的标杆（图1）。通过将专家的判断与实证分析相结合，利比的模型能够帮助利益相关者更准确地应对市场不确定性。
(图1：历史数据与模型预测对比)
透明且准确的人工智能
该预测模型旨在确保其决策的清晰性和可预测性。模型采用内在解释（基尼重要性）和事后解释（SHAP）两种方法来验证其可解释性。内在解释源自模型的固有结构或训练过程，而事后解释则使用外部技术对预测结果进行事后分析。这两种方法共同严格评估了模型的解释力，并保证了其可解释性。
为了验证其准确性，该模型已用于预测 2025 年第一季度的利比投标价格指数，预测数值为 2675。之后，利比根据同期收到的投标文件汇编的实际 TPI 数据，对预测结果进行了回溯验证。结果显示出高度的一致性，进一步证明了该模型的可靠性和在实际应用价值。
结论
利比预测模型的成功部署，凸显了数据科学在现代工料测量领域的变革潜力。然而，这仅仅是一个开端。面对日益复杂的市场环境，我们将持续通过创新与优化迭代工具，提供更智能的解决方案，助力行业以清晰的洞察与前瞻性的视野从容应对市场变革。
作者：
詹雯婷 研究经理
罗敬知 工料测量师
掌握前沿成本趋势，探索利比最新发布的《香港建筑成本报告2025年第二季》。
