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回帰分析を使用した不動産評価–チュートリアル

エグゼクティブサマリー

回帰分析は、不動産評価のためのより科学的なアプローチを提供します

伝統的に、資産を評価するための3つのアプローチがあります：比較可能な売上高、収入、およびコスト。
回帰モデルは、より柔軟で客観的な代替手段を提供します。また、モデルが作成されると自律的になり、不動産起業家がコアコンピタンスに集中できるようになるプロセスでもあります。
モデルは、平方フィートや寝室の数など、プロパティの値への影響をテストする多数の変数を使用して構築できます。
回帰は特効薬ではありません。変数に自己相関や多重共線性が含まれている、または変数間の相関が疑似であるという危険性は常にあります。

例：ペンシルベニア州アレゲニー郡の回帰評価モデルの構築

モデルに入力するために電子的にアクセスできる不動産情報はたくさんあります。政府機関、専門のデータプロバイダー、およびマルチプルリスティングサービスは、そのような3つのソースです。
最初のデータダンプでは、不規則な情報セットがないことを確認するために、ある程度のクリーニングが必要です。たとえば、私たちのサンプルでは、公正な市場価値の結果を歪めないように、贈り物として譲渡された家は削除されました。
SPSSは、データの10％からのランダムサンプルを使用して、不動産価値を最も予測するものとして次の5つの変数を返しました。
- 1〜19位の建設品質に基づくグレード（1 =非常に悪い、19 =非常に良い）
- 完成したリビングエリア
- エアコン（はい/いいえ）
- ロットサイズ
- 体調や修理状態のグレードは1〜8位
結果のテストは重要であり、自己相関にはダービン-ワトソン検定を使用し、不均一分散性にはブロイシュ-ペイガン検定を使用します。私たちのモデルでは、わずかな不均一分散傾向がありました。これは、一部の変数の変動性が値の全範囲にわたって等しくないことを示しています。

回帰ベースの不動産分析はあなたのビジネスに役立ちますか？

不動産の評価の他に、不動産内の回帰分析は他の分野で特に有益です。
- テストは過去の取引のパフォーマンスを返します
- 定価と賃貸料の価格分析
- 住宅の購入者とテナントの人口統計学的および心理学的分析
- ダイレクトマーケティングのターゲットを特定する
- マーケティングキャンペーンのROI分析
さらに、回帰モデルを構築する候補者を評価するときは、初日から世界を約束する人たちに注意してください。ロバスト回帰モデルの構築は反復プロセスであるため、代わりに、自然に好奇心が強く、その場で考えることができる（つまり、思考プロセスでブレインティーザーに答えることができる）人々に焦点を当てます。

不動産ではあまりにも頻繁に、評価のプロセスは親指をしゃぶるという大げさな運動として出くわす可能性があります。全米リアルター協会加入者がやって来て、ことわざのタイヤを蹴ってから、「定量的」な洞察がほとんどない推定値を生成します。多くの人にとって、家は生涯で最大の金融投資になることを考えると、おそらく、所有する財産がもたらす感情的な愛着によってプロセスが悪化します。

しかし、この狂気には方法があります。まあ、正確には3つ。

プロパティはどのように評価されますか？

ザ・同等の販売アプローチは住宅用不動産で最も一般的であり、対象不動産の価値を決定するために同様の不動産の最近の販売を使用します。「コンプ」の販売価格は、対象物件との差異に応じて調整されます。たとえば、同等の物件に追加のバスルームがある場合、バスルームの推定値が観測された販売価格から差し引かれます。

商業用不動産はより異質であると考えられているため、同等の販売アプローチはあまり使用されません。ザ・収入アプローチ、資産の本源的価値はすべての割引キャッシュフローの合計に等しいという概念に基づいて、2つの方法でより一般的に適用されます。

年金の現在価値と同様に、直接資本法不動産の純営業利益（NOI）を「キャップレート」を使用して値を設定します。キャップレートには、暗黙の割引率と純営業利益の将来の成長率が含まれます。
ザ・割引キャッシュフロー法一定期間における将来のキャッシュフローの現在価値を、以下を使用して見積もられた最終価値とともに提供します。ターミナルキャップレート。

最後のテクニックは原価法、同一の土地を取得し、対象不動産のレプリカを構築するコストに基づいて価値を見積もります。次に、プロジェクトのコストは、現在の状態に基づいて減価償却されます。陳腐化サブジェクトプロパティの。同等の販売アプローチの調整と同様に、目標は対象不動産を厳密に一致させることです。コストアプローチは、他の2つのアプローチよりも使用頻度が低くなります。

すべての従来の不動産評価方法は、評価に使用されるインプットの選択により、主観的です。たとえば、キャップレートの選択は、プロパティの評価に大きな影響を与えます。NOIが100万ドルのプロパティを評価する場合、キャップレートが4％増加すると（6％から10％に）、プロパティは40％増加します（下のグラフ）。

キャップレートは不動産評価に不釣り合いな影響を及ぼします

不動産評価で回帰モデルを使用する利点

不動産評価に回帰モデルを使用することには多くの利点があります。小売業界はその使用を受け入れていますサイト選択、しかし、不動産業界は、ほとんどの場合、その潜在的な利点を見落としています。回帰分析は、大量のデータを分析するのに特に適しています。国内のすべての地元の不動産市場についての深い知識を持つことは事実上不可能ですが、回帰モデリングは検索を絞り込むのに役立ちます。

1.柔軟性

回帰モデリングを使用する最大の利点は、その固有の柔軟性です。他のモデルとは独立して、またはそれらと連携して機能します。

最も直接的なアプローチは、既存の販売データを使用して、モデルへの出力として対象不動産の価値を予測することです。地方、州、および連邦政府機関からの無料データのソースは多数あり、プライベートデータプロバイダーで補完することができます。

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もう1つのオプションは、回帰モデルを使用して、他の従来の評価方法の入力をより正確に予測することです。たとえば、多目的商業プロジェクトを分析する場合、開発者は1つのモデルを作成して小売スペースの平方フィートあたりの売上を予測し、別のモデルを作成して住宅コンポーネントの賃貸料を予測できます。これらは両方とも、評価のための所得アプローチへのインプットとして使用できます。

2.客観的アプローチ

健全な統計原則を使用すると、評価に対してより客観的なアプローチが得られます。回避するための最良の方法の1つです確証バイアス、これは、人々が既存の意見を確認する情報を探したり、それと矛盾する新しい情報を拒否したりしたときに発生します。私が小売業者が新しい店舗の売上を予測するためのモデルを構築したとき、多くの小売業者が競合他社の近くにいることで利益を得ていることを知って、彼らはしばしば驚いていました。実際、最大の競争相手であることが多いウォルマートとのコロケーションは、私のモデルで使用される最も一般的な変数の1つでした。既存の偏見に依存することは、機会を逃すことにつながる可能性があり、さらに悪いことに、すぐ近くに災害を隠す可能性があります。

統計的評価の客観的な利点のいくつかは次のとおりです。

統計分析を使用すると、モデル内の個々の要因の統計的有意性（信頼性）を判断できます。
一方シナリオまたは感度分析により、従来の方法での入力の変更に関する一般的なアイデアが得られます。元の予測の精度についてより良いアイデアを提供するのではなく、複数の予測を行うことに似ています。一方、回帰モデルを構築すると、特定の結果に基づいて結果の範囲がどのようになるかがわかります。信頼水準。

回帰モデルは、精度のチェックが組み込まれているという点で独特です。全母集団のサンプルでモデルを構築した後、サンプル外のデータでモデルを使用して、可能性を検出できます。サンプリングバイアス。

3.コアコンピタンスに固執する

従来の評価方法はすべて、選択バイアス。同等のプロパティを選択する場合、最良の結果を選択し、それらがプロジェクトに最も似ていると想定するという罠に陥るのは非常に簡単です。所得アプローチの収益率など、変数の予測にも重点が置かれています。この予測の必要性を排除することは、多くの不動産投資家にとって魅力的である可能性があります。そのため、回帰ベースの評価が有用なアプローチです。

回帰分析の潜在的な問題

を引用するジョークの量さまざまなパーセンテージ構成されている統計の多くは、それ自体が冗談です。私たちはほぼ毎日、新しい調査研究の結果に関するメディアの見出しに襲われています。その多くは、昨年発表された調査と矛盾しているようです。サウンドバイトの世界では、研究者が採用した方法の厳密さについて議論する時間はありません。

回帰分析には多くの種類がありますが、最も一般的なのは線形回帰です。モデルが有効であると見なすために違反してはならない線形回帰に関する特定の仮定があります。これらの仮定に違反すると、入力とモデル全体の予測力を計算する統計的検定が歪められます。

線形回帰の仮定

入力（独立変数）と出力（従属変数）の間には線形関係が必要です。たとえば、家の暖房された平方フィートとその全体的な値の間には線形関係があると想定できます。ただし、収穫逓減により、関係が非線形であり、生データの変換が必要であることがわかりました。

線形および非線形の関係回帰の例

独立変数はランダムであってはなりません。簡単に言えば、モデル内の各独立変数の観測値は固定されており、測定に誤差がないと想定されています。たとえば、アパートの建物の価値をモデル化するためにユニット数を使用している場合、サンプルデータのすべての建物には、モデルの作成方法に関係なく、変更されない固定数のユニットが含まれます。

モデルの「残差」（つまり、モデルの予測結果と実際の観測値の差）の合計は0になります。つまり、使用するモデルは最適な線を表します。

モデルは、各独立変数のすべての観測値に対して正確である必要があります。平方フィートに基づいて住宅の価値を予測した場合、1,500平方フィート未満の住宅の値を予測するのに非常に正確であれば、このモデルは使用したくありませんが、3,000平方フィートを超える住宅には大きな誤差がありました。平方フィート。これは不均一分散として知られています。

不均一分散性と等分散性の例

不動産業界を見るときの線形回帰の最も一般的な問題の1つは、観測間の残余誤差の相関です。これは、パターンのないホワイトノイズと考えることができます。ただし、残差にパターンがある場合は、調整が必要になる可能性があります。この問題を概念化することは困難ですが、これが不動産業界で懸念される2つの主要な領域があります。

1.自己相関

長期間の観測に基づいてモデルを構築することは、現在の値を予測するには不適切です。平均宿泊料金を独立変数として使用して、ホテルのプロパティの値を予測するモデルを作成したとします。客室料金は時間の経過とともに一貫して上昇しているため、この変数の予測力は誤解を招く可能性があります。統計的には、自己相関モデルでは考慮されない、時間の経過とともに正の傾向（つまりインフレ）を示す観測された平均客室料金の間。住宅用不動産で最も広く使用されている従来の比較可能な販売アプローチは、最新のデータのみを使用することでこの問題を排除します。商取引の数がはるかに少ないため、この時間制限により、同等の販売アプローチが無効になることがよくあります。ただし、自己相関の問題を克服できる線形回帰を使用する手法があります。

クラスター効果は、不動産評価のモデル化においても重要な課題です。これは次のように考えることができます空間的自己相関。この問題を考える最も簡単な方法は、高速道路の両側にある2つの近隣（AとB）の住宅の価値を予測するモデルを構築することを想像することです。全体として、モデルは値の予測にうまく機能する可能性がありますが、残余誤差を調べると、パターンがあることがわかります。近隣Aの住宅は一般に約10％過大評価されており、近隣Bの住宅は約10％過小評価されています。モデルを改善するには、このクラスター効果を考慮するか、近隣ごとに1つのモデルを構築する必要があります。

2.多重共線性

理想的には、モデル内の変数は相互に相関しません。既知のこの問題は多重共線性。地域のモールを評価するモデルへの入力として平方フィートと駐車場の数の両方を使用すると、多重共線性が示される可能性があります。計画コードでは、商業スペースの平方フィートに基づいて特定の数の駐車場が必要になることが多いため、これは直感的です。この例では、変数の1つを削除すると、予測力を大幅に低下させることなく、調整済みモデルをより正確に評価できます。

その他の考慮事項

観察されたデータを使用することは、あらゆる経験的アプローチの中核ですが、過去の結果が常に将来を予測するとは限らないことを覚えておくことが重要です。不動産のような流動性の低い資産は、景気循環の変化に対して特に脆弱です。特定の変数の予測力は、現在の経済状況に基づいて変化する可能性があります。この問題は線形回帰に固有のものではなく、従来のアプローチでも見られます。

相関関係は因果関係と同じではありません。モデル構築の目的は、有効な予測を行う有用な変数を見つけることです。あなたは用心しなければなりません疑似相関。あることを知って驚くかもしれません非常に強い相関メイン州の離婚率とマーガリンの一人当たりの消費量の間。ただし、将来のマーガリンの売り上げを予測しようとしている場合は、メイン州の離婚データを使用しても意味がありません。

回帰による不動産評価の実際の例

この知識を実際に適用して、最初から最後まで線形モデルを構築しましょう。この例では、一戸建て戸建住宅の価値を予測する不動産評価モデルの構築を試みます。ペンシルベニア州アレゲニー郡。アリゲイニー郡の選択は恣意的であり、実証された校長はどの場所でも機能します。 Excelを使用し、 SPSS 、これは一般的に使用される統計ソフトウェアです。

データの検索

品質データを見つけることは、正確なモデルを構築するための最初のステップであり、おそらく最も重要です。「ガベージイン、ガベージアウト」というフレーズを聞いたことはありますが、完璧なデータセットはないことを覚えておくことが重要です。私たちが快適に仮定できる限り、これは問題ありませんサンプルデータ全人口の代表です。不動産データの主なソースは3つあります。

最初の、そしてしばしば最良のデータソースは政府機関から来ています。このデータの多くは無料または比較的低コストです。多くの企業は、無料で簡単に入手できるデータに対して料金を請求するため、データを購入する前に、必ずインターネットをざっと見てください。多くの場合、Web検索では、探している郡または市を検索し、「税務査定人」、「税務査定」、「不動産記録」、「証書検索」などの単語を検索して結果を得ることができます。地理情報システム（GIS）部門は、多くのコミュニティで最も見過ごされている部分の1つです。多くの場合、他のさまざまな地方機関から収集されたデータの多くがあります。不動産開発者として、私はしばしば彼らの助けを借りて、開発用の新しい物件を見つけるのに役立つモデルを構築するために使用した高品質のデータを見つけました。経済開発組織優れたデータソースにもなります。
営利目的のベンダーは別のオプションです。これらは、複数の領域にわたるデータを探している場合に特に役立ちます。彼らのデータに多額のお金を払う前に、必ず宿題をしてください。完全性の点で誤解を招く可能性があるため、サンプルデータセットだけに依存しないでください。利用可能なデータについて不明な点がある場合は、担当者に直接お問い合わせいただくか、返金保証についてお問い合わせください。
最後に、ローカルのマルチプルリストサービス（MLS）は非常に貴重なリソースです。ほとんどの物件は、MLSのメンバーである不動産業者を通じて販売されています。通常、MLSのメンバーは、すべてのリストをローカルシステムに配置する必要があります。残念ながら、MLSへの参加には多くの制限があり、データアクセスのコストは非常に高くなる可能性があります。また、データを使用する際に利用規約に違反しないようにし、潜在的な責任を負わないようにすることも重要です。

この例では、以下から提供された無料のデータのみを使用します。ペンシルベニア州西部地域データセンターそしてその米国国勢調査局。ザ・アレガニー不動産販売データは、販売価格を従属変数（Y変数）として使用した観測のベースファイルを提供します。また、を使用して変数をテストしますウォークスコアそれぞれについて国勢調査区そして税務査定情報。

不動産モデルを作成するときに持つ非常に便利な変数の1つは、各住所の緯度と経度です。このデータは、住所を使用して緯度と経度を割り当てるジオコーダーを介して取得できます。ザ・シラミ。国勢調査オフィスジオコーダーまた、人口統計を集計するために一般的に使用される各場所の人口調査区を特定し、サイコグラフィック情報。

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新しい変数の分析、変換、および作成。

データソースを選択したので、データの品質を調べる必要があります。データ品質をチェックする最も簡単な方法は、いくつかの主要な変数の度数分布表を実行することです。欠落または破損したエントリが多数ある場合は、データをさらに調査する必要があります。次の表は、216,498レコードのうち1つだけが、販売ファイルに欠落している郵便番号を持っており、99999や1X＃45のような誤った郵便番号がないことを示しています。これは、これが高品質のデータセットであることを示している可能性があります。

エラーテーブル

にデータディクショナリ利用可能な場合は優れたリソースです。各変数が何を測定しているか、および変数の可能なオプションについて説明します。私たちのデータには、郡で行われた各販売の分析が含まれています。これは、特に生の証書レコードを扱う場合に重要な情報です。すべての不動産取引は、法律によって執行可能であるために記録されなければなりませんが、すべての譲渡が不動産の真の公正市場価値を反映しているわけではありません。たとえば、2人の家族間の販売は、贈り物の形として、または次のような高い取引コストの支払いを回避するために、市場価格を下回る可能性があります。証書切手。幸いなことに、地方自治体は、現在の市場価値を代表していないと思われる譲渡を明確にマークしているため、「有効な販売」を反映した記録のみを使用します。これらの売上は、トランザクションの総数の約18％しか占めておらず、分析に使用する前にデータを理解することがいかに重要であるかを示しています。私の経験に基づくと、この比率は証書の記録を分析するときに非常に一般的です。「無効な販売」を含むモデルを作成した場合、最終結果が歪む可能性が高くなります。

次に、評価データとウォークスコアを販売ファイルに追加します。これにより、モデルに使用する単一のテーブルが得られます。この時点で、変数を分析して、線形回帰に適しているかどうかを確認する必要があります。以下は、さまざまなタイプの変数を示す表です。

回帰の変数テスト

私たちのファイルには、近隣や郵便番号など、順序の感覚なしにデータを分類するいくつかの公称値が含まれています。公称値は、なしの線形回帰には不適切です。変換。建設の品質、物件の現在の状態などを評価するいくつかの順序変数もあります。順序データの使用は、各ランクが等間隔であると合理的に想定できる場合にのみ適切です。たとえば、データには19の異なる分類（A +、A、A-など）のグレード変数があるため、これらのグレードは等間隔である可能性が高いと安全に想定できます。

モデルで使用する前に変換する必要のある変数もいくつかあります。に変換できる1つの公称値ダミー変数テスト用は、冷暖房変数です。エアコンのないすべてのプロパティとエアコンのあるプロパティの変数を0に設定します。また、表示するには、文字のグレードを数値に変換する必要があります（0 =最悪、1 =良い、2 =最高）。価格と線形関係がある場合。

ノードjsとPythonのパフォーマンス

最後に、すべての観測値を使用することが適切かどうかを判断する必要があります。一戸建て戸建住宅の価値を予測して、すべての商業用不動産、コンドミニアム、タウンホームをデータから除外できるようにします。また、自己相関の潜在的な問題を回避したいので、これが発生する可能性を制限するために、2017年の売上のデータのみを使用します。無関係なレコードをすべて削除したら、テストする最終データセットを用意します。

サンプルと変数の選択

正しいサンプルサイズを選択するのは難しい場合があります。学術資料の中には、提案されている最小限の数とさまざまな経験則が幅広くあります。私たちの調査では、全体の人口が非常に多いため、サンプルを十分に確保することを心配する必要はありません。代わりに、サンプルが非常に大きいため、ほとんどすべての変数に統計的有意性モデルで。最終的に、レコードの約10％がモデリング用にランダムに選択されました。

変数選択は、統計ソフトウェアがなければ、プロセスの最も難しい部分の1つになる可能性があります。ただし、SPSSを使用すると、線形回帰に適していると判断した変数の組み合わせから多くのモデルをすばやく構築できます。 SPSSは自動的に変数を除外する統計的有意性のしきい値に基づいて、最良のモデルのみを返します。

モデルの構築と結果の確認

サンプルデータから、SPSSは5つのモデルを作成しました。最も予測的だったモデルには、次の5つの変数が含まれていました。

1〜19位の建設品質に基づくグレード（1 =非常に悪い、19 =非常に良い）
完成したリビングエリア
エアコン（はい/いいえ）
ロットサイズ
体調または修理状態のグレードは1〜8位（1 =居住不能、8 =優秀）

SPSSの結果を見てみましょう。私たちの主な焦点は、最初は R二乗値これは、従属変数（価格）の分散の何パーセントが回帰によって予測されるかを示します。可能な限り最良の値は1であり、このモデルの結果は非常に有望です。モデルの精度を測定する推定値の標準誤差は、73,091ドルと非常に高いように見えます。ただし、これをモデルの販売価格の標準偏差（$ 160,429）と比較すると、誤差は妥当であるように見えます。

回帰出力1

モデル5には許容可能な標準誤差があり、ダービン-ワトソン検定に合格しています

SPSSには、を使用して自己相関をテストするための組み込み機能があります。ダービン-ワトソン検定。理想的には、値は0から4のスケールで2.0になりますが、値1.652でアラームが発生することはありません。

次に、モデルの結果をテストして、不均一分散の証拠があるかどうかを判断します。 SPSSの組み込み機能はありませんが、これを使用します大きい Ahmad Daryantoによって書かれ、Breusch-Pagan検定とKoenker検定を使用できます。これらのテストは、下のグラフの有意水準（Sig）が.005未満であるため、モデルに不均一分散が存在することを示しています。私たちのモデルは、線形回帰の古典的な仮定の1つに違反しています。ほとんどの場合、問題を排除するために、モデル内の変数の1つを変換する必要があります。ただし、これを行う前に、不均一分散が独立変数の予測力にどのような影響を与えるかを確認することをお勧めします。の使用を通じて大きい Andrew F. Hayesによって開発されたもので、独立変数の調整済み標準誤差と有意水準を確認できます。

回帰出力2

モデルには不均一分散が存在しますが、さらなるテストでは、それが独立変数に影響を与えないことが示されています

さらにテストを行うと、モデルの不均一分散を考慮した後、独立変数が統計的に有意なままであることがわかります。したがって、今のところ、必ずしもそれを変更する必要はありません。

モデルをテストして改良する

最終テストとして、元のサンプルの一部ではなかったすべての販売記録をモデルでスコアリングします。これは、モデルがより多くのデータセットでどのように機能するかを確認するのに役立ちます。このテストの結果は、推定値の決定係数と標準誤差が大きなデータセットで大幅に変化しなかったことを示しています。これは、モデルが期待どおりに機能することを示している可能性があります。

回帰出力3

モデルを完全なデータセットに適用すると、サンプルとの整合性が示され、同様の決定係数と標準誤差の値が観察されます

実生活でサンプルモデルを使用する場合は、データをさらにセグメント化して、より正確な複数のモデルを作成するか、この単一モデルの精度を高めるために追加のデータを探します。これらの手順により、モデルに存在する不均一分散も削除される可能性があります。 100万人を超える郡の住宅の価値を予測するために単一のモデルを使用しようとしたという事実に基づいて、わずか数時間で「完璧な」モデルを構築できなかったのは当然のことです。。

結論

私たちの目標は、一戸建て戸建住宅の価値を予測するモデルを構築することでした。私たちの分析は、妥当な精度でその目標を達成したことを示していますが、私たちのモデルは理にかなっていますか？

私たちのモデルを説明すると、家の価値は、区画のサイズ、家の平方フィート、建設の品質、現在の修理状況、およびそれが持っているかどうかに依存していると言えます空調。これは非常に合理的なようです。実際、私たちのモデルを従来の評価方法と比較すると、土地を取得し、現在の陳腐化の状態に合わせて調整された新しい建物を建設するコストを追加するコストアプローチと非常に似ていることがわかります。ただし、この類似性は、回帰句を使用する場合、疑似相関である可能性があります。

通常、コストアプローチはのみ古い物件の減価償却の適切な方法を決定する際に問題があるため、新しい物件の評価に推奨されます。このモデルを使用して、あらゆる年齢のプロパティに役立つ同様の戦略を作成しました。実際、年齢を独立変数としてテストし、プロパティ値に統計的に有意な影響を与えないと結論付けました。

ビジネスに回帰分析を使用する

うまくいけば、これまでに、回帰分析の基本をよりよく理解できたはずです。次の質問は：それはあなたのビジネスを助けることができますか？これらの質問のいずれかに「はい」と答えた場合は、回帰分析をツールとして使用することでメリットが得られる可能性があります。

価値を決定したり、予測を行ったり、特定の市場を分析したりするための、より科学的なアプローチが必要ですか？
広い地域、地域、さらには全国の潜在的な不動産投資を特定するためのより良い方法をお探しですか？
あなたの商業用不動産プロジェクトのために大規模な小売業者、レストラン、またはホスピタリティ企業を引き付けることを目標としていますか？
新しいデータポイントをプロセスに組み込むことで、意思決定プロセスを改善できる可能性があると思いますか？
バイヤーと投資家のためのマーケティングへの投資の見返りについて心配していますか？

上記のモデル例は、不動産で回帰モデリングを使用することの価値を簡単に示しています。データを収集してモデルを構築するのにかかった2〜3時間は、その潜在能力を十分に発揮するにはほど遠いものです。実際には、不動産業界では、不動産評価以外にも、次のようなさまざまな用途があります。

価格分析定価とレンタル料金について
人口統計およびサイコグラフィック住宅のバイヤーとテナントの分析。
ダイレクトマーケティングのターゲットを特定する
マーケティングキャンペーンのROI分析

地理空間モデリングでは、回帰分析の原則と、不動産で最も重要な3つの要素（場所、場所、場所）を組み合わせて使用します。住宅開発者として8年間働いていることは、地理空間モデリングの力を証明することができます。使用する ArcGIS 、販売データ、区画マップ、およびを組み込むことができました。対処するノースカロライナの山での開発に理想的なプロパティを見つけるためのデータ。

私の経験によると、不動産のお金のほとんどは、プロジェクトの開発ではなく、買収で作られています。できる他の人が逃している機会を特定する不動産において大きな競争上の優位性になる可能性があります。地理空間分析は、大企業が長年利用してきたものですが、中小企業は見落としがちです。

ビジネスに適した分析パートナーを特定する方法

統計を好きな科目として評価する人はほとんどいません。実際、全体として、人々は基本的なことさえ理解するのが非常に苦手です確率。この意見に疑問がある場合は、ラスベガスまたはマカオに旅行してください。残念ながら、これにより、プロセスに回帰分析を実装するためのアドバイスを探しているときに、誰を信頼するかを決定することが困難になる可能性があります。潜在的な候補者を評価するときに探すべきいくつかの重要な事柄があります

人々は確率を判断するのが苦手ですが、直感は実際にはむしろ良い嘘発見器で。 すべての質問に答えるモデルを構築できると主張する人には、非常に懐疑的である必要があります。結果の保証を信用しないでください。うまくいけば、この記事は、回帰分析が経験的観察と健全な科学に基づいているという事実を説明しています。特定の事柄が他の事柄よりも予測しやすいのは常に事実です。 A 信頼できるアドバイザー彼らがあなたが探している答えを見つけることができないとき、彼らはオープンで正直になります、そして彼らはそこにないものを見つけようとしてあなたの予算を使い果たしません。

キャプテンカークの代わりにスポック氏を探してください。 健全な調査は優れたマーケティングツールになり得ますが、非常に多くの場合、人々は疑似調査の気配があり、それをバックアップするロジックがないセクシーなマーケティング資料にお金を払います。当然、より分析的な人もいますが、優れた分析スキルは実践から生まれます。理想的には、ビジネスのデータを分析するために雇う人は誰でも、さまざまな問題の解決策を見つけた経験があるでしょう。焦点が狭い人は、特に彼らの経験があなた自身の経験を厳密に反映している場合、集団思考の影響を受けやすくなる可能性があります。

彼らの推論能力を実証するのに役立つ質問でその場で潜在的な候補者を置きます。 今は行動の質問だけに頼る時ではありません。理想的な候補者は、既知の情報を戦略的に使用して、複雑な問題に対する答えを合理的に見積もることができます。「エンパイアステートビルにいくつのテニスボールを入れることができますか？」などの論理的推論の質問をします。