Definisi Model Penilaian Otomatis (MAV)

Apa itu Model Penilaian Otomatis (MAV)?

Automated Valuation Model (MAV) adalah istilah untuk layanan yang menggunakan pemodelan matematika atau statistik yang dikombinasikan dengan database properti dan transaksi yang ada untuk menghitung nilai real estat. Mayoritas model penilaian otomatis membandingkan nilai properti serupa secara bersamaan.

Banyak penilai, dan bahkan institusi Wall Street, menggunakan AVM ini untuk menilai properti tempat tinggal. AVM siap pakai juga tersedia di situs daftar real estat seperti Zillow dan Trulia.

Poin penting untuk diingat

  • Automated Appraisal Models (AVMs) adalah model penetapan harga berbasis perangkat lunak yang digunakan di pasar real estat untuk menilai properti.
  • AVM lebih efisien dan konsisten daripada penilai manusia, tetapi mereka juga hanya akurat untuk data di belakangnya, yang berarti mereka bisa ketinggalan zaman atau salah.
  • Penyedia AVM mencakup platform komersial seperti CoreLogic, Freddie Mac, dan Equifax, serta situs konsumen gratis seperti Zillow dan Trulia.

Bagaimana cara kerja model penilaian otomatis (AVM)?

Laporan Automated Appraisal Model (MAV) didorong oleh teknologi, termasuk algoritme kepemilikan, dan dapat diperoleh dalam hitungan detik oleh pemberi pinjaman dan agen. Mereka biasanya berisi model hedonis (sejenis analisis regresi statistik) dan indeks penjualan berulang, yang keduanya ditimbang dan dianalisis untuk menghasilkan perkiraan harga. AVM biasanya mencakup nilai penilai pajak, semua informasi relevan tentang properti yang dipermasalahkan, seperti riwayat penjualannya, dan analisis penjualan properti serupa.

Mereka juga digunakan untuk mendukung penjaminan pinjaman hipotek dan ekuitas rumah, keputusan pembiayaan kembali serta untuk membantu dalam mitigasi kerugian dan aktivitas manajemen risiko kredit seperti pasar mark-to-market untuk aset real estat dalam portofolio investasi institusional. Sementara MAV pada awalnya digunakan untuk menilai real estat perumahan, penggunaannya telah menyebar ke jenis lain, termasuk real estat komersial.

Penyedia (AVM) menyediakan layanan mereka untuk berbagai klien, termasuk agen dan broker real estat, pemberi pinjaman hipotek, dan lembaga keuangan utama. Penyedia AVM utama termasuk CoreLogic, Federal Home Loan Mortgage Corporation (Freddie Mac), VeroValue, dan Equifax. Masyarakat dapat menggunakannya melalui situs real estate gratis untuk konsumen.

Alat penilaian real estat online Zillow yang populer, “Zestimate”, adalah jenis AVM yang terkenal.

Keuntungan dan Kerugian Model Penilaian Otomatis (AVM) di Real Estat

Terlepas dari penggunaannya yang luas saat ini, AVM telah memicu beberapa perdebatan, terutama tentang bagaimana mereka dibandingkan dengan penilaian tatap muka tradisional.

Manfaat AVM

Keuntungan menggunakan AVM dibandingkan penilaian fisik serupa dengan sistem otomatis apa pun dibandingkan upaya manusia. Pada dasarnya, mereka menghemat waktu, uang, dan tenaga. Mereka dapat melakukan banyak perhitungan dan perbandingan dalam hitungan detik, dan mereka tidak perlu melakukan perjalanan fisik untuk melihat properti atau properti serupa (‘com' menjadi faktor kunci saat mengevaluasi dan menentukan harga properti). ‘properti tertentu).

Semua ini mengurangi biaya evaluasi satu properti atau beberapa properti. AVM sangat berguna untuk menilai nilai seluruh portofolio real estat. Setelah dikonfigurasi, AVM dapat dioperasikan dengan murah.

Selain lebih murah dan lebih cepat, algoritme tidak rentan terhadap kesalahan manusia atau penyimpangan. Sebagai robot objektif, mereka menghilangkan bias dan subjektivitas dari persamaan. Jadi risiko penipuan atau kesalahan penetapan harga yang disengaja lebih kecil, meskipun tentu saja program komputer dapat diretas atau dimanipulasi.

Makalah konferensi tahun 2017, “Automated Valuation Models (AVMs): A Brave New World?” Oleh George Andrew Matysiak dari Krakow University of Economics, merujuk pada penelitian lain dalam mengatasi kekuatan juga. bahwa kekurangan dari model ini. “Ada sedikit bukti kuat yang tidak memihak tentang keakuratan AVM yang tersedia secara komersial di domain publik,” tulis makalah itu. “Meskipun tingkat presisi rata-rata tinggi, penilaian berdasarkan statistik bisa sangat keliru dan harus dilengkapi dengan penilaian profesional.”

Kekurangan AVMVM

Agar AVM berfungsi dengan baik, diperlukan data berkualitas tinggi yang cukup untuk dapat mewakili. Di sinilah letak kerentanannya.

Kerugian AVM yang paling sering dikutip adalah bahwa, dalam menentukan nilai, mereka tidak (dan tidak dapat) memperhitungkan kondisi sebenarnya dari properti tersebut. Mereka hanya menganggap kondisi rata-rata, yang mungkin atau mungkin tidak benar. Mereka tidak dapat mencatat detail atau variasi dalam kondisi.

AVM bagus untuk perbandingan, tetapi bagaimana jika ada kelangkaan data real estat atau transaksional yang sebanding? Untuk alasan ini, properti yang baru dibangun sangat sulit untuk dinilai dan AVM, karena agak literal, cenderung kurang imajinasi untuk menghasilkan sesuatu yang dapat berfungsi sebagai tiruan. Dan karena AVM bekerja berdasarkan faktor-faktor yang diketahui (catatan sejarah), ia melewatkan hal-hal tak berwujud yang dapat menambah atau mengurangi perkiraan.

Terakhir, AVM hanya dapat bekerja dengan data yang disediakan untuknya, dan selalu ada risiko salah memasukkan data. Informasi yang dimilikinya mungkin juga sudah ketinggalan zaman, membuat AVM tidak dapat diandalkan di pasar real estat yang berubah dengan cepat.

Garis bawah

Penyedia terkemuka model penilaian otomatis memuji akurasi, cakupan komprehensif, dan penghematan waktu mereka. AVM berurusan dengan rata-rata. Oleh karena itu mereka sangat efektif di mana stok bangunan sangat umum. Di area dengan rentang jenis dan gaya yang lebih besar, mereka mungkin kurang tepat dan berguna.

Meskipun penggunaannya semakin meningkat, AVM belum menggantikan perkiraan penilaian manusia, paling tidak karena sebagian besar pemberi pinjaman hipotek memerlukan penilaian properti yang dipersonalisasi untuk dilakukan oleh penilai bersertifikat, secara langsung. Karena kekhawatiran tentang keakuratannya, beberapa peserta industri menyarankan untuk melihat hasil beberapa AVM untuk mendapatkan gambaran yang lebih lengkap dan meningkatkan kepercayaan pada laporan mereka.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *