随着国家房产税政策的不断出台和完善,中国的房产税征收已经进入实质性阶段,而作为税基的房产价格成为税收的关键,采用目前人工的评估方法去完成整个城市的房产评估几乎是不可能的,中国需要类似于西方国家CAMA(计算机辅助批量评估系统)系统的批量评估系统。本文详细介绍了CAMA系统的核心算法——多元回归分析在批量房地产估价中的应用,阐述了多元回分析归算法在目前中国批量房地产估价中的优劣性。同时本文提出的粒子群算法是对当前中国批量房地产估价系统算法的探索,它可以有效避免目前数据资料不足的缺点完成评估工作,是CAMA系统建立之初的临时性解决方案,与此同时它可以为CAMA系统积累原始数据资料,帮助尽快建立中国的CAMA系统。文章用MATLAB实现了此粒子群算法,对兰州市的若干处房地产实例进行评估,评估结果显示粒子群算法能够比较准确的完成少量样本数据条件下的房产评估。虽然此方法还存在一定的局限性,但是应用时间序列分析技术后粒子群算法的局限性可以被大大减小。所以说,采用粒子群算法作为现阶段的批量房产评估系统核心算法是切实可行的。