Trang chủ

Quy trình làm việc R / earth / C ++ để tính toán điều chỉnh lưới bán hàng

Phát triển mới nhất, Bert Craytor, tháng 2021 năm XNUMX:

Một quy trình công việc mới đã được tạo để tính toán các điều chỉnh thẩm định tài sản dựa trên R / earth / C ++. Lưu ý rằng “trái đất” là phiên bản R của MARS (Đường hồi quy thích ứng đa biến).

Quy trình làm việc này sẽ thay thế việc sử dụng SPM 8.3 của Minitab vốn đã có phí cấp phép tăng 44 lần trong năm qua từ 360 đô la / năm của ông bà tôi trong 15 năm qua lên mức 16,000 đô la / năm tiêu chuẩn. Hầu hết sự tăng giá này liên quan đến việc họ kết hợp MARS vào gói SPM 8.3 lớn hơn thay vì cấp phép riêng lẻ. Bằng cách thực hiện con đường này, MiniTab đã đưa Salford Systems MARS vượt xa tầm với của gần như tất cả 75,000 thẩm định viên ở Hoa Kỳ và nhiều thẩm định viên khác trên toàn thế giới. May mắn thay, có gói R :: earth của Stephen Milborrows, là phần mềm mở miễn phí. Chúng ta sẽ phải xem nó hoạt động như thế nào.

Trong mọi trường hợp, việc chuyển đổi đã bổ sung một số cải tiến, chẳng hạn như tự động hóa hoàn toàn quá trình xử lý đầu vào MLS thông qua tự động gửi tới earth (), phân tích cú pháp tự động đầu ra R :: earth thành bảng tính Excel với các điều chỉnh và tổng hợp các điều chỉnh để Các trường URAR trên mỗi tệp cấu hình mà người dùng có thể sửa đổi để thay đổi:

    • các lĩnh vực được phân tích,
    • kích hoạt tương tác hai chiều so với một chiều,
    • các biến được phép tương tác hai chiều khi người dùng chọn tùy chọn đó và
    • các trường URAR để tổng hợp các điều chỉnh do mô hình chỉ định.

Quy trình làm việc tự động đẩy nhanh đáng kể quy trình thẩm định và cải thiện độ chính xác của việc thẩm định ở một số khía cạnh không liên quan trực tiếp đến MARS.

Các cải tiến về độ chính xác đến từ CQA chính xác hơn đến ánh xạ dư (hoặc chức năng). Hàm này, được viết bằng C ++, thay thế việc tạo hàm thô rahter được thực hiện trước đó thông qua Minitab / Salford-Systems MARS (không thực sự phù hợp với tác vụ này.

Tôi đã sử dụng R Studio để phát triển hệ thống quy trình làm việc mới trong R script và C ++. R Studio cũng được sử dụng để thực thi, mặc dù tôi dự định tạo giao diện người dùng trong C # để quản lý quy trình làm việc. Hệ thống chứa khoảng 1500 dòng cho mã script R và 500 dòng cho mã C ++.

Hệ thống sẽ tạo ra các điều chỉnh URAR cho số lượng doanh số bán hàng so sánh không giới hạn, điều chỉnh tất cả trong phạm vi 0.00001% so với mức trung bình của chúng.

Tôi đã sử dụng biến thể của Phương pháp tiếp cận so sánh doanh số được gọi là

    • Phương pháp tiếp cận chứa đựng giá trị chủ quan (SVCA),
    • Phương pháp Tiếp cận Chứa Giá trị Vô hình (ICVA), hoặc
    • Phương pháp tiếp cận giá trị đóng góp (CVA)

cho quy trình làm việc này. Trong số những cái tên này, có lẽ Phương pháp Tiếp cận Giá trị Đóng góp là chính xác nhất. Mặc dù “Phương pháp tiếp cận chứa đựng giá trị vô hình” nhấn mạnh lợi thế thực sự của phương pháp này, đó là một thuật ngữ chính xác hơn nhiều để ước tính Giá trị thị trường. Tuy nhiên, nhược điểm của mô tả này là giá trị được thu thập thông qua phần dư hồi quy chính xác hơn chứa các đóng góp giá trị của tất cả các các biến không vào phân tích hồi quy Giai đoạn I. Cụ thể hơn, một số biến trong số này có thể hữu hình một phần, mặc dù không thể đo lường được vì nhiều lý do khác nhau. Thuật ngữ CVA hoặc Phương pháp tiếp cận giá trị đóng góp cũng nhấn mạnh rằng việc tính toán các điều chỉnh xảy ra do Đầu tiên tính toán giá trị đóng góp của các đặc điểm tài sản, cộng với giá trị cơ bản điển hình.