Ein automatisiertes Bewertungsmodell (AVM) liefert eine Schätzung des Marktwerts für eine betreffende Immobilie zu einem bestimmten Zeitpunkt. Die häufigste AVM-Methode zur Ermittlung eines Werts für die betreffende Immobilie ist die Verwendung der Preise vergleichbarer Immobilien, die kürzlich verkauft wurden. Dies erfolgt in der Regel, indem alle Eigenschaften innerhalb eines bestimmten Abstands zum Objekt identifiziert und anschließend Richtlinien angewendet werden, um diejenigen zu finden, die dem Objekt in Bezug auf Eigenschaften und Standortfaktoren am ähnlichsten sind.
Dies ist eine ähnliche Methode für soziale Netzwerke wie Facebook und LinkedIn: Menschen sind aufgrund der Ähnlichkeit von Beziehungen verbunden. Beispielsweise kann eine Person mit ihren Kollegen oder jemandem verbunden sein, den sie auf einer Konferenz getroffen hat, wobei die Stärke einer Verknüpfung davon abhängt, wie viele Verbindungen sie gemeinsam haben.
Größere Ähnlichkeit… Stärkere Verbindung
Durch die Anwendung dieses Konzepts auf den Wohnungsmarkt ist es möglich, ein Netzwerk von Immobilien aufzubauen – a Netzwerkgraph-Algorithmus. Knoten im Diagramm stellen einzelne Eigenschaften dar, und die Stärke jeder Verknüpfung zeigt die Ähnlichkeit der verbundenen Eigenschaften an. Eine Verknüpfung kann auch auf Faktoren aufgebaut werden, die über die Eigenschaften von Eigenschaften hinausgehen. Betrachten Sie das Beispiel einer Immobilie, die von einem Gutachter für eine andere Immobilie als vergleichbarer Verkauf verwendet wird. es zeigt an, dass die beiden einander ähnlich sind, daher wäre die Verbindung zwischen dem Paar sehr stark.
CoreLogic-Datenquellen können genutzt werden, um ein Netzwerk aller Immobilien in der Nation aufzubauen, wodurch die Auswahl vergleichbarer Immobilien unkompliziert wird. Die besten sind diejenigen mit der stärksten Zugehörigkeit zum Thema. Die beigefügte Abbildung eines Netzwerkgraphen zeigt eine Verbindung zwischen einem Subjekt (roter Knoten) und seinen „Vergleichbaren“ (blaue Knoten). Alle Verbindungen sind entweder direkt oder indirekt miteinander verbunden.
Für eine bessere Konzeptualisierung eines Netzwerkdiagramms sollten Sie diese miteinander verbundenen Datenpunkte in einem ausgewählten Bereich in Google Maps platzieren. In diesem Beispiel stellt der rote Stift die Subjekteigenschaft dar, rosa Kreise zeigen vergleichbare Eigenschaften an, die zuvor von einem Gutachter verwendet wurden, und blaue Stifte sind ideale Vergleiche, die durch den CoreLogic-Netzwerkgraph-Algorithmus identifiziert wurden.
Bei der Analyse der Karte wird zunächst festgestellt, dass der CoreLogic-Algorithmus alle Vergleichsdaten des Bewerters bis auf einen erfasst. Dies ist ein Indikator für den Erfolg der vergleichbaren Auswahl, da niemand eine Nachbarschaft besser kennt als ein lokaler Gutachter. Die zweite Schlussfolgerung ist, dass sich Vergleichswerte in der Regel in derselben Nachbarschaft wie das Subjekt oder in derselben allgemeinen Umgebung wie die zuvor vom Gutachter ausgewählten befinden.
Single Model Methodology ist der beste Ansatz
Die Verwendung eines Netzwerkgraph-Algorithmus zur Auswahl von Vergleichsdaten auf die gleiche Weise wie ein ausgebildeter lokaler Experte ist nur eine der Innovationen, die CoreLogic neu machen Gesamtwert des EigenheimsX. AVM.
Diese kürzlich eingeführte Bewertungslösung nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die auf der Cloud-Technologie basieren. Mithilfe der Einzelmodellmethode zur Unterstützung verschiedener Anwendungsfälle und Märkte müssen Benutzer nur ein Modell validieren, das je nach Anwendungsfall optimiert wird, um unübertroffene Trefferquoten, Genauigkeit und Konsistenz zu erzielen.
Mit Zugriff auf eine Immobiliendatenbank mit mehr als 5,5 Milliarden Datensätzen (täglich aktualisiert), die 99,9% der US-Immobilien erfasst und mehr als 50 Jahre umfasst, bietet THVx erstellt automatisierte Bewertungen, die überall dort verwendet werden können, wo ein aktueller Immobilienwert relevant ist.
Der Beitrag Anwendung des Konzepts von Social-Media-Netzwerken auf die Immobilienbewertung erschien zuerst auf HousingWire.