Автоматизированная модель оценки (AVM) - это название, данное службе, которая может предоставлять оценку недвижимости с использованием математического моделирования в сочетании с базой данных. Большинство AVM вычисляют значение свойства в определенный момент времени, анализируя значения сопоставимых свойств. Некоторые также принимают во внимание текущие цены предложения, предыдущие оценки сюрвейеров, исторические изменения цен на жилье и вводимые пользователем данные (например, количество спален, улучшения собственности и т. Д.). [1]
Оценщики, специалисты по инвестициям и кредитные организации используют технологию AVM при анализе жилой недвижимости. AVM - это отчет об оценке жилого фонда, который можно получить за несколько миллисекунд. Это отчет, основанный на технологиях. Продукт автоматизированной технологии оценки является результатом анализа общедоступных данных и компьютерной логики принятия решений, объединенных для обеспечения расчетной оценки вероятной стоимости жилой недвижимости. AVM использует комбинацию двух или более типов оценки, но чаще всего это гедонистическая модель и индекс повторных транзакций. Результату каждой модели присваивается оценка достоверности, которая затем взвешивается по этой оценке, анализируется и затем сообщается как окончательная оценка стоимости на основе указанной даты.
AVM обычно включает:
- Ориентировочная рыночная стоимость (капитальная стоимость или арендная стоимость) отдельной жилой недвижимости.
- Информация о предметной собственности и недавняя история подобных свойств.
- Сравнительный анализ продаж одинаковых объектов недвижимости.
- В настоящее время активно продается подобная недвижимость.
В конце 1990-х годов в США эта технология использовалась в основном институциональными инвесторами для определения риска при покупке обеспеченных ипотечных кредитов. ПТрМ получили распространение в Великобритании в начале 2000-х с появлением UKValuation и Hometrack.
Преимущества
AVM все чаще используются ипотечными кредиторами, чтобы определить, сколько может стоить собственность, чтобы они могли ссудить ее под оценку. Преимущества использования AVM по сравнению с традиционными оценками состоят в том, что они экономят время, деньги и ресурсы (например, отсутствуют транспортные требования), что снижает стоимость оценки собственности. Многие AVM можно использовать 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 удаляют человеческий фактор из процесса оценки и полагаются на объективность компьютера, 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 производимая оценка предполагает среднее состояние, которое может не отражать текущую реальность. Покупателям, которые полагаются на заявку на ипотеку, обеспеченную AVM, необходимо будет получить отдельную консультацию, чтобы установить истинное состояние собственности. Недвижимость в новостройках особенно сложно оценить из-за отсутствия сопоставимых свойств и исторических данных; тем не менее, преимущество AVM 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 необходимо опираться 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 в больших многоквартирных домах, 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, хотя геодезисты также ограничены с точки зрения актуальности данных. Таким образом, это хороший источник данных, но он все же не учитывает изменения текущих рыночных условий.
AVM использовались ипотечными кредиторами во все большем количестве за последние 15 лет, и они особенно эффективны там, где жилищный фонд очень типичен, например, в новых жилых комплексах. В районах с большим разнообразием типов и стилей собственности он гораздо менее эффективен. Большинство ссуд с высоким соотношением ссуды к стоимости потребуют физического осмотра, а ссуды с более низким риском или ссуды оцениваются с помощью AVM. [4]
Рекомендации
- ^ Кок, Нильс; Копонен, Эйя-Леена; Мартинес-Барбоса, Кармен Адриана (30 сентября 2017 г.). «Большие данные в недвижимости? От ручной оценки к автоматической оценке» . Журнал управления портфелем . 43 (6): 202–211. DOI : 10,3905 / jpm.2017.43.6.202 . ISSN 0095-4918 .
- ^ Дауни, М.Л. и Робсон Г. (2007) Автоматизированные модели оценки: международная перспектива. п. 32 Совет ипотечных кредиторов , Лондон, ISBN 1-905257-12-0 .
- ^ Mitropoulos, A., Wu, W. & Kohansky G. (2007) Критерии для автоматизированных моделей оценки в Великобритании. Fitch Ratings. п. 1 Совет ипотечных кредиторов , Лондон, ISBN 1-905257-12-0 .
- ^ https://www.melbournepropertyvaluation.com.au/automated-valuations/
Источники
- Дауни, М.Л. и 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 транзакций RMBS в Великобритании. Standard and Poor's.
- Дуглас Зайлер: (Брокер по недвижимости)