Автоматизированная модель оценки - Automated valuation model

Автоматизированная модель оценки (AVM) - это название службы, которая может предоставлять оценку недвижимости с использованием математическое моделирование совмещен с базой данных. Большинство AVM рассчитывают стоимость свойства в определенный момент времени, анализируя значения сопоставимых свойств. Некоторые также принимают во внимание предыдущие оценки сюрвейера, исторические цена дома движения и вводимые пользователем данные (например, количество спален, улучшение собственности, так далее.).[1]

Оценщики, инвестиционные специалисты и кредитные учреждения используют технологию AVM в своем анализе жилой недвижимости. AVM - это отчет об оценке жилого фонда, который можно получить за считанные секунды. Это отчет, основанный на технологиях. Продукт автоматизированной технологии оценки является результатом анализа общедоступных данных и компьютерной логики принятия решений, объединенных для получения расчетной оценки вероятной цены продажи жилой недвижимости. AVM обычно использует комбинацию двух типов оценки: гедонистическая модель и индекс повторных продаж. Результаты каждого из них взвешиваются, анализируются и затем сообщаются как окончательная оценка стоимости на основе запрошенной даты.

AVM обычно включает:

  • Ориентировочная рыночная стоимость многих жилых объектов по всей стране.
  • Указание налоговым инспектором стоимости, если таковое имеется.
  • Информация о предметной собственности и недавняя история продаж.
  • Сопоставимый анализ продаж аналогичных объектов.

В конце 1990-х годов эту технологию использовали в основном Инвесторы института для определения риска при приобретении ипотечных кредитов с обеспечением.

Преимущества

AVM все чаще используются ипотечными кредиторами для определения свойство могут быть полезны для того, чтобы они предоставили ссуду под оценку. Преимущества использования AVM по сравнению с традиционными оценками заключаются в том, что они экономят время, деньги и ресурсы (например, отсутствуют транспортные требования), что снижает стоимость оценки собственности. Многие AVM могут быть изготовлены и использованы с небольшими затратами, поэтому также возможен больший выбор методологии оценки. Утверждается, что в отличие от традиционных оценок, результаты AVM не подвержены такому же риску мошенничества, хотя некоторые поставщики могут намеренно или иным образом манипулировать своими системами если характеристики собственности введены неправильно. АВМ исключают человеческий фактор из процесса оценки и полагаются на компьютерную автоматизацию, чтобы устранить человеческую предвзятость и субъективность. [2][3]

AVM особенно полезны при оценке стоимости портфеля недвижимости. Использование автоматизированной модели также может быть полезно для оценки отдельной собственности, если поставщик может предоставить подходящий уровень точности.

Недостатки

Недостатки заключаются в том, что они не принимают во внимание состояние собственности, поскольку физический осмотр собственности не проводится, и поэтому произведенная оценка предполагает среднее состояние, которое может не отражать реальность. Покупатели, которые полагаются на заявку на ипотеку, обеспеченную AVM, должны будут получить отдельную консультацию, чтобы установить истинное состояние собственности. Новостройку особенно сложно оценить из-за отсутствия сопоставимых свойств и исторических данных; тем не менее, преимущество AVM заключается в том, что они используют больший пул сопоставимых устройств и, как таковые, не склонны включать заявленную «премию за новую сборку», хотя для достижения этой цели она будет полагаться на сопоставимые результаты физических проверок. Другие используемые источники данных иногда вводят в заблуждение из-за скрытых стимулов в зарегистрированных продажных ценах (например, Земельный кадастр ). AVM также не очень хорошо работают на больших жилые дома где аспект может иметь значительное влияние на стоимость.

Первоначальная обеспокоенность по поводу эффективности AVM на падающих рынках теперь решена, поскольку наиболее эффективные модели оставались высокоэффективными во время последних спадов, хотя их использование для «ретроспективных оценок» способствовало расточительной деятельности в некоторых областях - это не вина инструменты, но непонимание некоторыми из тех, кто их использует.

Многие AVM также используют транзакционные данные, которые могут отставать от трех до шести месяцев. Это хорошая отправная точка, но она все же не учитывает изменения текущих рыночных условий.

AVM использовались ипотечными кредиторами во все большем количестве за последние 15 лет и особенно эффективны там, где жилищный фонд является очень типичным, например, в новых жилых комплексах. В районах с большим разнообразием типов и стилей собственности это намного менее эффективно. Большинство ссуд с высоким соотношением ссуды к стоимости потребуют физического осмотра, а ссуды с более низким уровнем риска или ссуды будут оцениваться через AVM.[4]

Рекомендации

  1. ^ Кок, Нильс; Копонен, Эйя-Леена; Мартинес-Барбоса, Кармен Адриана (30 сентября 2017 г.). «Большие данные в недвижимости? От ручной оценки до автоматической оценки». Журнал управления портфелем. 43 (6): 202–211. Дои:10.3905 / jpm.2017.43.6.202. ISSN  0095-4918.
  2. ^ Дауни, М. Л., Робсон Г. (2007) Автоматизированные модели оценки: международная перспектива. п. 32 Совет ипотечных кредиторов, Лондон, ISBN  1-905257-12-0.
  3. ^ Митропулос А., Ву В. и Кохански Г. (2007) Критерии для автоматизированных моделей оценки в Великобритании. Fitch Ratings. п. 1 Совет ипотечных кредиторов, Лондон, ISBN  1-905257-12-0.
  4. ^ https://www.melbournepropertyvaluation.com.au/automated-valuations/

Источники

  • Дауни, М. Л., Робсон Г. (2007) Автоматизированные модели оценки: международная перспектива. стр. 10–11 Совет ипотечных кредиторов, Лондон, ISBN  1-905257-12-0.
  • Митропулос А., Ву В. и Кохански Г. (2007) Критерии для автоматизированных моделей оценки в Великобритании. Fitch Ratings.
  • Бахджат-Аббас, Н., Каррон и А.Джонстон В. (2005) Руководство по использованию автоматизированных моделей оценки для операций RMBS в Великобритании. Standard and Poor's.
  • Дуглас Зайлер: (брокер по недвижимости)