Ejendomsværdimodel (AVM)
Vores Analytical Valuation Models (AVM) er vores løbende månedlige evaluering af den aktuelle ejendomsværdi for private boliger og ejendomme i Danmark
Markedsledende model til at estimere værdien på private boliger
Vores ejendomsværdimodel beregner den estimerede ejendomsværdi på en bolig. Den angiver en estimeret ejendomsværdi på mere end 1,6 mio. boliger i Danmark på et performance-niveau, hvor mindst 75 % af boligerne estimeres inden for +/- 20 % af den pris, de faktisk handles til. Modellen består af mange datapunkter, hvilket er med til at sikre præcisionen i estimatet, selv hvis boligen ikke har været handlet i fri handel inden for de seneste år
Vores ejendomsværdimodel
- sikrer dig et uafhængig estimat
- har vurderet og estimeret ejendomsværdien af danske ejerboliger hver måned siden 2009 og er løbende blevet tilpasset og optimeret
- benchmarkes mod internationale standarder
Sådan bruger vores kunder ejendomsværdimodellen
- Som primært opslag for at analysere på ejendomsværdi eller for at kunne segmentere ud fra det hos fx ejendomsmæglere, retail og forsikring
- Som supplerende opslag eller en ekstra validering af modeller til fx risk-modellering og analyser af kreditværdighed i den finansielle sektor
- Som delelement i opbygning af business analytics-modeller
- Til analyser af økonomiske trends i et område til fx retail-branchen
Metoden bag estimatet
Modellen er opbygget af fire modelgrupper, der vægter en boligs karakteristika i kombination med prisudvikling, solgte sammenlignelige boliger i nabolaget og afslagsprocenter i nærområdet
Modellen bygger på store mængder af data, som samles i fire modeller (A, B, C, D). Disse fire modeller samles til sidst i den endelige model, som beregner boligens estimerede ejendomsværdi i en vægtet pris
Det er ikke med
Vores model er baseret på tilgængelige registerdata og statistiske data, samt salgsdata om boliger solgt i alm. fri handel. Boligarealer, der ikke er oplyst i BBR, data om handler, der ikke kan betegnes frie mv., indgår derfor ikke i modellen
Model A
Baseret på lineær regression estimeres en forventet handelspris
Model B
Baseret på smoothing- og forecasting-teknikker estimeres en forventet handelspris baseret på tidligere handler eller på prisudvikling i det geografiske område
Model C
Ved hjælp af GIS-teknikker findes handler i nærområdet , og en sammenlignelig handelspris udvælges
Model D
Ejendomme i udbud estimeres på baggrund af et forventet afslag i udbudsprisen. Model D benytter samme teknikker som Model B
Den vægtede pris vægter boligens karakteristika (model A) i kombination med prisudviklingen (model B), solgte sammenlignelige naboer (model C) og afslagsprocenter i nærområdet (model D). Derudover tager den vægtede pris højde for historiske priser for den pågældende ejendom, samt den generelle stigning og fald i ejendomspriser i det pågældende postnummer
Prøv selv: Slå en adresse op og se, hvordan vi estimerer værdien
Indtast en adresse på en privat ejerbolig i Danmark og se, hvordan vi estimerer adressen ud fra vores model på Dingeo.dk
Kvalitetssikring af modellen
For at sikre kvaliteten i vores vurdering og modellens performance, valideres estimaterne ved at analysere de faktiske, valide handler. For eksempel: Modelestimater for 01-2020 ses i forhold til faktiske handler i perioden 01-02-2020 til 29-02-2020 og så fremdeles
Valideringen er baseret på faktiske handler, hvor der er en markering af, at datakvaliteten på handelsprisen er i orden. For hver handelspris bliver der sat et flag, der indikerer, hvorvidt handelsprisen er valid eller ej ud fra følgende kriterier:
- Handelsprisen er valideret mod udbudspris eller handelsprisen er inden for to standardafvigelser af den gennemsnitlige forskel mellem handelspriser og den offentlige vurdering i et år for den pågældende ejendomstype
- Handelsdato er større end opførelsesår
- Overdragelsesmåden er "fri handel"
Valideringen tager ikke hensyn til forskellige geografiske områder i Danmark, men sammenligner alt. Der er områder, hvor performance er endnu bedre end den gennemsnitlige, og tilsvarende dårligere
Præcisionsflag
Modellens præcision monitoreres løbende og valideres månedligt på basis af reelle salgspriser, for boliger solgt i Danmark. Vi opererer med tre præcisionsintervaller:
Grøn
Inden for 0-10 % afvigelse i den estimerede pris i forhold til den reelle salgspris
Gul
Mellem 10 og 20 % afvigelse i den estimerede pris i forhold til den reelle salgspris
Rød
Mere end 20 % afvigelse i den estimerede pris i forhold til den reelle salgspris
Data om boliger, som reelt er solgt, kombineret med viden om datakvalitet, tilgængelighed og modelpræcision, anvendes desuden til at udarbejde en markør for vores sikkerhed i modellens estimerede markedsværdi. Således vil samtlige boliger, udover at blive beriget med en estimeret markedsværdi, også blive ledsaget af en markør for, hvor sikre vi er på den pris, vi har sat
Denne markør er udarbejdet ved at se på, hvor præcise vi har været i vores estimater på boliger af tilsvarende type og størrelse inden for samme postnummer samt kvaliteten af de tilgængelige data på den pågældende bolig. På den måde vil hver beregnede markedsværdi være ledsaget af tre kategorier for, hvor sikre vi er på vores estimat:
Grøn markør
Mere end 70 % af de solgte boliger i gruppen af boliger af samme type, størrelse og postnummer havde en afvigelse på mindre end 10 % mellem vores estimerede markedsværdi og den faktiske salgspris
Gul markør
Mere end 70 % af de solgte boliger i gruppen af boliger af samme type, størrelse og postnummer havde en afvigelse på mellem 11 og 20 % mellem vores estimerede markedsværdi og den faktiske salgspris
Rød markør
De resterende boliger, hvor kriterierne for grøn og gul markør ikke er opfyldt