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关于改进房地产市场比较法比准价格求取公式的思考

来源: 编辑: 2008/07/14 19:53:05  字体:

  市场比较法是最常用的房地产估价方法之一,即通过市场调查,选择几个与对象房地产类似的近期交易的房地产作为参照对象,然后对参照对象已知的价格进行必要的修正,从而求得对象房地产价格。其主要包括“实例的收集、调整项及调整系数的确定、实例比准价格的求取并最终确定估价对象的价格”三个阶段,其中比准价格的准确性直接影响到估价结果的可靠性及合理性。目前,在估价实践中关于比准价格的求取主要依据两种模式:一种是调整系数连乘模式;另一种是调整系数累加模式。两者的公式如下:

  对象房地产价格(P)=可比实例价格×交易情况修正系数×交易日期修正系数×区域因素修正系数×个别因素修正系数公式(1)

  对象房地产价格(P)=可比实例价格×(1+交易情况修正系数+交易日期修正系数+区域因素修正系数+个别因素修正系数)公式(2)

  式(2)中的系数为百分率系数,取值在-1~1之间,而式(1)中的系数为[1+式(2)中的系数]

  一、关于模式的合理性与准确性的质疑

  对于上述两个公式,其运算结果是否能够较为可靠、合理地反映出估价对象的价格,笔者认为不尽然,至少存在以下几个方面的问题:

  1.两个公式都存在重复调整的可能。上述公式的运用,关键是各个调整系数的确定,而各个调整系数的确定是以影响可比实例及对象房地产价格的差异因素为基础。由于影响房地产价格的某些因素之间具有很强的相关性及依存性,对某项差异因素的调整可能有一部分已包括在另一项目的调整之中。例如:在某房地产估价中,若对象房地产与可比实例之间存在面积和区域位置两项影响价格差异的因素,因为面积与位置两因素之间具有较强的相关性,若同时调整区域位置因素及面积因素的影响,则就可能高估了实际差异。下面运用统计学的相关知识对一组实例进行分析,从而进一步证明这一现象的存在及其对估价结果的影响。

  2.公式(1)中调整系数的基数已经发生了变化。运用市场法对可比实例进行调整时,其调整额的大小及准确性取决于两个因素,一是各调整系数的大小与合理性,另外一个就是调整基数的正确选择。根据市场比较法的定义和运用的方法,估价时是将可比实例与对象房地产进行比较分析,找出两者之间的差异因素,然后据各因素的差异程度确定其修正系数。在对各个因素进行修正(交易日期修正除外)时,其有一前提假设就是两者之间没有其他因素的差异。既然在各调整系数的确定过程中是假定不存在其余的差异因素,那么每一项调整的调整基数就应该是可比实例未经修正的价格,即“某一项调整额=可比实例价格×对应的调整系数”。对于公式(1),我们可很容易的发现基数被改变的问题,这使得估价结果存在较大的误差。

  3.由于估价人员的经验不丰富以及资料不充分等一些原因的存在,任何一项调整系数的确定都存在一定的误差,并且误差可能为正也可能为负。对于公式(2)中括号里面把各系数相加而得到净调整系数,我们并不能假设各系数不同方向的误差能够相互抵消,由此也就造成了估价结果的偏差,假如各系数的误差同向,那么调整系数项越多偏差也就越大。

  4.据市场比较法中“交易日期的修正”的涵义,其目的是消除时间因素对房地产价格的影响,把对象房地产在过去某个时点的价格转换成估价时点的价格,其修正对象应该是“对象房地产在过去某个时点的价格”,即可比实例经过其它一系列因素修正后的价格。因此公式(2)中以可比实例的交易价格作为交易日期修正的基数是不合理的。

  二、改进的建议

  不管是运用公式(1)还是公式(2),作为计算公式,其获得较为合理的结果的关键就是充分考虑各调整因素之间的相关性,合理的选取调整项目、确定调整系数以及恰当的选取调整基数,基于以上分析,笔者认为:

  1.在公式中考虑各调整系数的权重以及正确进行交易日期修正:一方面尽可能多的收集可比实例,然后运用统计学知识对其进行分析(如相关性分析和回归分析等),以获得各影响因素对价格的相关系数,以此来判定各差异因素对房地产价格的影响程度,并在公式中以权重反映出来;另一方面就是要正确的理解交易日期修正的涵义,正确的进行交易日期修正。考虑这两者,公式(2)则应修改为

  对象房地产价格(P)=可比实例的价格×(1+情况修正系数*R1+区域因素修正系数*R2+个别因素修正系数*R3)×交易日期修正系数

  式中R1、R2、R3分别为对应系数的权重。

  2.充分考虑修正因素之间的相关性造成的重复调整的可能以及调整系数在确定过程中的误差如上文实例分析中所述,通过对大量实例进行统计分析,确定误差的大致范围,然后在价格计算公式中增加一误差调整项予以调整。

  3.估价人员在估价时所考虑的项目因素在市场买卖双方对其价值各有不同的看法,因此,每一笔房地产在市场上的价格应以“一定的水平、一定的范围”来反映较为合理。

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