Die Subjektiewe Waardebeheerbenadering


Subjektiewe benadering tot waardevermindering

Verkoopsvergelykingbenadering: Subjektiewe waardebeperking, of kortliks SVC, is 'n term wat ek aan die volgende metode vir die verkoopvergelykingbenadering gee. Die metode is ontwerp om waardeerders waardevrae te kan lewer met 'n baie hoër mate van presisie as met standaardmetodes, deur:

  1.  Gebruik 'n regressiehulpmiddel van hoë gehalte, soos Salford Systems MARS of R-Language Earth.
    
  2.  Beheer van die totale aanpassings vir subjektiewe of kwalitatiewe kenmerke deur middel van 'n multi-stadium regressie- en tellingproses.

algemene

SVC is 'n manier om die oor- en onderwaardering van subjektiewe kenmerke wat die subjektiewe toekenning van tellings aan subjektiewe eienskapskenmerke soos uitsig, toestand en kwaliteit bevat, te beperk of te beperk.   

Die prosedure kan in drie fases verdeel word:

Fase I

Die eerste fase van die SVC-metode is om 'n regressie-instrument van hoë gehalte te gebruik, soos MARS van Salford Systems of aarde van R-Language, om soveel as moontlik van die prysafwyking te modelleer, gebaseer op objektiewe kwantitatiewe kenmerke, tipies verskaf deur belastingaanklaer en MLS-data, soos bruto leefarea (GLA), lotgrootte, kamergroottes en tellings, tipe dak , tipe fondament en ligging. Hierdie metode werk die beste as hierdie aanvanklike regressiemodel ten minste 70-80% van die prysafwyking op grond van sulke data uitmaak. Laer waardes is egter beslis bruikbaar - ten koste van die akkuraatheid. Waardeerders doen eenvoudig die beste wat hulle kan met die gegewens wat hulle het. Daar kan aangevoer word dat regressie net so goed of beter is as enige ander beskikbare metode, selfs in die ergste gevalle.

Fase II

Daar word aanvaar dat die oorblywende prysafwyking, die verskil tussen die werklike verkoopprys en die skatting wat deur die regressiemodel, die residueel genoem word, die gevolg is van veranderlikes wat óf onbekend is óf deur subjektiewe oordeel bepaal moet word. Die belangrikste van laasgenoemde groep veranderlikes is die kwalitatiewe. Hierdie kwalitatiewe veranderlikes het waardes wat slegs deur subjektiewe oordeel voorgestel kan word, aangesien dit nie objektief gemeet kan word met behulp van algemeen aanvaarde wetenskaplike metingstandaarde nie. Ons kan byvoorbeeld die toestand van 'n huis beoordeel op grond van die persentasie huise in die vakbuurt wat ons subjektief as 'n slegter toestand beskou; en met hierdie puntemetode kan ons 'n telling van 0-100%gee, afgerond tot die naaste heel persent. Dit is egter dikwels so dat meer akkuraatheid vereis word, en ek gebruik gewoonlik 0.0-100.0%. Laasgenoemde gevalle kom voor wanneer ons te doen het met eiendomme naby die onderkant of bokant van die waardekurwe, waar die helling steil is, en waardes vinnig verander met geringe variasies in die telling. Byvoorbeeld, 'n woonbuurt met ouer huise het moontlik slegs 2% in die kategorie 'fixers'. 'N Huis met 'n telling van 1.5 benodig matige herstelwerk ter waarde van $ 20,000, terwyl 'n huis met 'n telling van 0.4 net so goed gesloop kan word teen 'n koste van $ 250,000. Net so het huise wat "oorgebou" is met duur funksies dikwels die waardes wat die hoogste 1% van die tellings die hoogte inskiet.

Die res is 'n enkele hoeveelheid en is 'n mandjiewaarde vir al die veranderlikes of funksies wat nie in die regressiesagteware ingevoer word nie. Al die verkope wat deur die regressie -sagteware ontleed word, kan volgens hul residu's ingedeel word deur die ramings van die fase I -model af te trek van hul verkooppryse. (As 'n mens 'n groter akkuraatheid wil hê, kan hy die verkooppryse "masseer" om koperkonsessies te verwyder, maar dit sal baie werk wees as daar byvoorbeeld 300 verkope is om te ontleed. min verkope met sulke toegewings in die mark, is dit moontlik moontlik, afhangende van of hierdie inligting betroubaar deur die MLS gemerk word.)

Die ranglyste kan met persentasie bo of onder in die posisie behaal word. As ons die persentasie hieronder sou gebruik, sou die telling met die grootste negatiewe residu 'n telling van 0 kry en die met die hoogste telling 99, gebaseer op 'n heelgetal van 0-99. (U kan hierdie telling meer akkuraat maak deur 0.0-99.9 te gebruik.)

Vervolgens kan die regressie uitgevoer word teen die res telling as die enkele voorspeller veranderlike teenoor die verkoop residu om 'n model vir die residue te kry. Dit is eintlik net 'n funksie van telling teenoor res. As u die prys wat deur die fase 1 -model voorspel word, byvoeg by die res wat deur die res -telling voorspel word, moet u die verkoopprys van die vergelykbare verkope baie naby kom. En as u dit toepas op u skatting van die res -telling vir die vak - behoort u 'n baie goeie skatting vir die hipotetiese verkoopprys van die eiendom te hê.

Fase III

Die twee bogenoemde modelle kan in 'n enkele model gekombineer word en in 'n rekenaarprogram gekodeer word vir berekening. Ses tot 'n dosyn of so komposisies, indien dit redelik soortgelyk is aan die onderwerp, kan saam met die waardes van die onderwerpfunksie op die rekenaar ingevoer word om die aanpassings en aangepaste verkooppryse te bereken, wat op hul beurt gemiddeld is om 'n geskatte verkoopprys vir die onderwerp. Daar moet die opsie wees om die vergelykbare verkope te weeg met die mate van ooreenkoms met die onderwerp as dit sinvol is.

Laaste kwessies

Vanweë verslagdoeningsvereistes kan dit nodig wees om die residue in komponentwaardes te verdeel. In die besonder moet die toestand, kwaliteit en aansig moontlik geskei word. Die manier waarop dit gedoen word, is grootliks die diskresie van die waardeerder. Die beperking is dat vir elke vergelykbare verkoop die aanpassings vir die kwalitatiewe veranderlikes moet optel by die res. 'N Huis met 'n gemiddelde telling in hierdie kenmerke het 'n residu naby 0. Dus verwag ons dat, as die eienskappe van die gemiddelde afwyk, die res positiewer word (vir bogenoemde eienskappe) of meer negatief (vir minderwaardige eienskappe). As 'n vergelykbare verkope dus 'n res van -50,000 het, in 'n gemiddelde toestand is en van 'n gemiddelde gehalte is, met 'n swak uitsig, kan ons verwag dat al die $ 50,000 aan die swak uitsig toegewys word. Dit maak nie regtig saak hoe die $ 50,000 aan verskillende kwalitatiewe funksies versprei word om die finale aangepaste waarde te bereken nie. Die wiskunde verseker dat die aangepaste waarde dieselfde bly. Die verspreiding gee egter 'n verduideliking aan die leser van die beoordeling waarom die aangepaste prys is wat dit is.

'N Interessante probleem is hoe die geraamde res van die onderwerpeiendom verdeel word. Aangesien die waardeerder die onderwerp geïnspekteer het, is hy in 'n goeie posisie om 'n redelike verdeling van die geskatte residu oor die beskikbare 'oorblywende kenmerke' te maak.

Vertaal »