JP5728317B2 - 評価額算出プログラム,評価額算出方法,及び評価額算出装置 - Google Patents
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Description
格差率は、各項目について、評価対象地と各事例との差異を数値化したものである。図12では、格差率は、例えば、評価対象地を±0%として、以下のように百分率で数値化されている。街路条件の格差率は、対象地の前面道路の幅員(5m)から1m広くなる毎に+1%、1m狭くなる毎に−1%(「▲1%」と表記)の値とする。交通接近条件の格差率は、評価対象地の最寄り駅(A駅)までの距離(500m)から100m近づく毎に+1%、100m遠のく毎に−1%となる値とする。
地域格差は、評価対象地に対する各事例の評価を比率で示したものである。地域格差は、各項目の格差率を合計した値に基づいて求められる。各項目の格差率を合計する方法と
しては、総和又は相乗積のいずれを用いてもよい。項目が個別的要因のみである場合には、各項目の格差率の合計値は、個別格差と称されることもある。
各事例について、各事例の実際の土地単価と地域格差との比率計算を行って、評価対象地の土地単価の試算値を算出する。すなわち、各事例の実際の土地単価に地域格差の逆数を乗じて評価対象地の土地単価の試算値を算出する。図12に示される例では、事例1−3のそれぞれについて、評価対象地の土地単価の試算値が算出される。
各事例について求められた試算値から比準価格(評価額)を算出する。例えば、比準価格(評価額)は、各事例について求められた試算値の平均値や中央値等によって求められる。図12では、対象地の土地単価の比準価格(評価額)は、各事例について求められた試算値の平均値として求められている。
出されたのか明確ではない。すなわち、統計学を理解していなければ計算過程や意味が理解できず、結果(表示価格帯)だけが提示されることになる。また、重回帰分析を用いて算出された予測値は正規分布するため、実勢価格水準と乖離した値になる可能性がある。
を算出し、評価額算出部は、事例としての複数の不動産物件それぞれについて、事例としての不動産物件の取引額に評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、事例としての複数の不動産物件それぞれに対する算出された値の平均値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するようにしてもよい。また、本発明の態様の一つである評価額算出プログラムでは、選択部は、第1の記憶手段から、事例として複数の不動産物件を選択し、要因比率算出部は、事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率を算出し、比率算出部は、事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、評価額算出部は、事例としての複数の不動産物件それぞれについて、事例としての不動産物件の取引額に評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、事例としての複数の不動産物件それぞれに対する算出された値の中央値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するようにしてもよい。これによって、事例としての複数の不動産物件から評価対象の不動産物件の評価額を算出することができるので、評価額の精度が高まる。
ための第1の係数群と、事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する差分の比率を算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについての評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出する比率算出部と、第1の記憶手段に保持される事例の不動産物件の取引額に、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を評価対象の不動産物件の評価額として算出する評価額算出部と、を備える。
図1は、不動産物件の賃料評価額算出システムの構成例を示す図である。第1実施形態における賃料評価額算出システム100は、評価対象物件と価格形成要因が類似する複数の事例の実際の賃料から評価対象物件の賃料の評価額を算出するためのシステムである。価格形成要因は評価対象物件の評価額に影響を及ぼす要因であって、例えば、地域要因と個別的要因とがある。
4とを含む。ネットワーク5は、例えば、インターネットや携帯電話網等の公衆のネットワークであってもよいし、企業等の組織によって管理されているプライベートなネットワークであってもよい。
図2は、賃料算出サーバ10のハードウェア構成の例を示す図である。賃料算出サーバ10は、プロセッサ101,主記憶装置102,入力装置103,出力装置104,補助記憶装置105,可搬記録媒体駆動装置106,及びネットワークインタフェース107を備え、これらがバス109により互いに接続されている情報処理装置である。情報処理装置は、例えば、賃料算出の為の専用のコンピュータである。
OSや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置102にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。
セッサ101は、補助記憶装置105に保持される賃料評価額算出プログラムの実行を通じて、事例選択部11,モデル選択部12,格差算出部13,試算値算出部14,及び、評価額算出部15として動作する。
が登録されている(jは0を含む正の整数)。
明変数と価格形成要因とは、以下のように対応付けられて設定される。
X0:最寄駅
X1:専有面積
X2:経過年数
X3:構造が堅固
X4:最寄駅からの距離
X5:バス便
X6:所在階
X7:無料駐車場有
定数項は、説明変数には含まれない要因である。ただし、第1実施形態では、便宜的にX0として扱う。このように設定した場合、定数項は
で示される。したがって、図4に示される例の場合、最寄駅毎にモデルを構築するため、定数項は最寄駅に対応し、最寄駅はモデル構築条件に対応する。なお、X0は便宜的に設
定したものであるため、X0には常に1が代入される(X0=1)。説明変数に設定される価格形成要因には、例えば、構造のように数値ではないものが含まれる。数値ではない価格形成要因については、予め、各値について数値が割り当てられており、対応する数値が説明変数に代入される。例えば、価格形成要因の構造では、鉄骨造、鉄筋造、鉄骨鉄筋コンクリート造等の堅固な構造の場合は1、それ以外の構造の場合は0が説明変数X3に代
入される。例えば、価格形成要因のバス便では、バス便の場合には1、バス便ではない場合には0が説明変数X5に代入される。例えば、価格形成要因の無料駐車場有では、無料
駐車場がある場合には1、無料駐車場がない場合には0が説明変数X7に代入される。ま
た、数値である価格形成要素についても、そのままの値を説明変数に代入するようにしてもよいし、値を別の値に変換して説明変数に代入してもよい。例えば、価格形成要因の最寄駅からの距離では、100mを、Log100≒4.605の様に対数をとって説明変
数X4に代入してもよい。
図2は、クライアント端末2のハードウェア構成の例を示す図である。クライアント端末2は、プロセッサ201,主記憶装置202,入力装置203,出力装置204,補助記憶装置205,可搬記録媒体駆動装置206,及びネットワークインタフェース207を備え、これらがバス209により互いに接続されている情報処理装置である。クライアント端末2の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC),PDA(Personal Digital Assistant),携帯電話端末,スマートフォン,電子書籍端末等の汎用のコンピュータである。第1実施形態では、不動産業者の店舗に設置されるPCを想定する。クライアント端末2のハードウェア構成は、図2に示されるように、賃料算出サーバ10とほぼ同様であるため、説明を省略する。
図6は、賃料算出サーバ10における賃料評価額算出処理のフローチャートの例である。図6に示される処理は、クライアント端末2から評価対象物件の情報を受信すると開始される。
ルを特定するために必要な項目は、例えば、住所,最寄駅,専有面積,経過年数,構造等である。予測値や評価額を予測するために必要な項目は、例えば、類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目に加え、最寄駅からの距離,バス停からの距離,階数,無料駐車場の有無等である。図7に示される例では、評価対象物件の住所,最寄駅,最寄駅からの徒歩分数,竣工年月,構造,及び専有面積を入力する欄が設けられている。
に適する賃料モデルとして選択する。
評価対象物件の予測値と事例iの予測値とから地域格差は、以下の式2で定義される。
の値(図4、図5)は既知であり、式1から評価対象物件の賃料の予測値も算出可能である。したがって、上記の式2の変形式から評価対象物件と事例iとを比較した地域格差が算出される。また、評価対象物件と事例iとを比較した際のj番目の価格形成要因の格差率は、式2のように地域格差を定義した場合、以下の式3で示すことができる。
地域格差のみを求めればよい場合には、評価対象物件の予測値と各事例iの予測値とか
ら地域格差を算出する。地域格差の算出方法その2では、式2に式1を代入した以下の式5によって地域格差が算出される。
つの事例について比較を行い評価対象物件の賃料の評価額を算出したが、これに代えて、OP2において事例選択部11が10〜30程の事例を選択し、例えば、特許文献2や特開2006−146609に開示される技術を用いて最適な3事例の組み合わせを選択して、評価対象物件の評価額が決定されてもよい。
第1実施形態では、地域格差に、評価対象物件の賃料の予測値に対する事例の賃料の予測値の比率を用いる。評価対象物件及び事例の予測値を求める際には、重回帰分析によって予め求められた賃料モデルを用いる。そのため、従来の取引事例比較法とは異なり、評価対象物件の各価格形成要因の項目に情報を入力するだけで自動的に評価額を得ることができる。また、各価格形成要因の格差率は、不動産鑑定士によって決定されるのではなく、上記式3で賃料モデルと評価対象物件及び事例の各価格形成要因の値とから決定されるため、評価対象物件の賃料の評価値は客観的な値となる。
第1実施形態では、不動産の賃料の評価額について説明されたが、本発明は、賃料に限らず、土地価格,物件価格等の評価額の算出についても適用可能である。また、不動産物件に限らず、価格形成要因やモデルを変更することによって、例えば、アンティークの物等の評価にも適用可能である。格差算出部13は、地域格差のみならず、個別的要因についての個別格差についても算出可能である。
(付記1)
コンピュータを、
評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、
前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、
として機能させるための評価値算出プログラム。
(付記2)
前記評価対象と比較するための前記事例を選択する選択部、として前記コンピュータを
機能させる付記1に記載の評価値算出プログラム。
(付記3)
前記比率算出部は、前記評価対象物の予測値と、前記事例の予測値とを算出し、算出した前記評価対象物の前記予測値と前記事例の前記予測値とから前記比率を算出する
付記1又は2に記載の評価値算出プログラム。
(付記4)
前記コンピュータを、
前記評価対象物が有する複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、前記評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、として機能させ、
前記選択部は、前記事例として、前記評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有し、少なくとも一つの要素の値が前記評価対象物の値から所定の範囲内にある事例を選択し、
前記比率算出部は、前記評価対象物の各要素の値と前記各要素に対応する前記第1の係数群の係数とを乗じた和を前記評価対象物の前記予測値として算出し、前記事例の各要素の値と前記各要素に対応する前記第2の係数群の係数とを乗じた和を前記事例の前記予測値として算出する
付記3に記載の評価値算出プログラム。
(付記5)
前記コンピュータを、
前記評価対象物が有する複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、前記評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、として機能させ、
前記選択部は、前記事例として、前記評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有する事例であって、少なくとも一つの要素の値が前記評価対象物の値から所定の範囲内にある事例を選択し、
前記比率算出部は、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する要素の値を乗じた和を前記評価対象物の予測値として算出し、
前記複数の要素のそれぞれについて、前記評価対象物の要素に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該要素の値を乗じた値と、前記事例の該要素に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該要素の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の要素のそれぞれについて、前記評価対象物の予測値に対する前記差分の比率を算出する
付記2に記載の評価値算出プログラム。
(付記6)
前記比率算出部は、
前記複数の要素のそれぞれについての前記評価対象物の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象物の予測値と前記事例の予測値との比率を算出する
付記5に記載の評価値算出プログラム。
(付記7)
前記評価値算出部は、複数の事例それぞれについて前記評価対象物の試算値を算出し、算出した前記複数の事例それぞれに対する前記評価対象物の試算値の平均値を前記評価対象物の評価値として算出する
付記1から6のいずれか一項に記載の評価値算出プログラム。
(付記8)
前記評価値算出部は、各事例について前記評価対象物の試算値を算出し、算出した各事例に対する前記評価対象物の試算値の中央値を前記評価対象物の評価値として算出する
付記1から6のいずれか一項に記載の評価値算出プログラム。
(付記9)
コンピュータが、
評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出ステップと、
前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出ステップと、
を実行する評価値算出方法。
(付記10)
評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、
前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、
を含む評価値算出装置。
2 クライアント端末
3 賃料データベース
4 モデルデータベース
5 ネットワーク
10 賃料算出サーバ
11 事例選択部
12 モデル選択部
13 格差算出部
14 試算値算出部
15 評価額算出部
Claims (7)
- 取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出プログラムであって、
複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータを、
前記第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部と、
前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、前記事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出する要因比率算出部と、
として機能させるための評価額算出プログラム。 - 前記コンピュータを、更に、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについての前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出する比率算出部と、
前記第1の記憶手段に保持される前記事例の不動産物件の取引額に、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を前記評価対象の不動産物件の評価額として算出する評価額算出部と、
として機能させる請求項1に記載の評価額算出プログラム。 - 前記選択部は、前記第1の記憶手段から、前記事例の不動産物件として、前記評価対象の不動産物件が有する複数の価格形成要因と共通する複数の価格形成要因を有し、少なく
とも一つの価格形成要因の値が前記評価対象の不動産物件の該価格形成要因の値から所定の範囲内にある不動産物件を選択する
請求項2に記載の評価額算出プログラム。 - 前記選択部は、前記第1の記憶手段から、前記事例として複数の不動産物件を選択し、
前記要因比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出し、
前記比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、
前記評価額算出部は、前記事例としての複数の不動産物件それぞれについて、前記事例としての不動産物件の取引額に前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、前記事例としての複数の不動産物件それぞれに対する前記算出された値の平均値を前記評価対象の不動産物件の評価額として算出する
請求項2又は3に記載の評価額算出プログラム。 - 前記選択部は、前記第1の記憶手段から、前記事例として複数の不動産物件を選択し、
前記要因比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出し、
前記比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、
前記評価額算出部は、前記事例としての複数の不動産物件それぞれについて、前記事例としての不動産物件の取引額に前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、前記事例としての複数の不動産物件それぞれに対する前記算出された値の中央値を前記評価対象の不動産物件の評価額として算出する
請求項2又は3に記載の評価額算出プログラム。 - 取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出方法であって、
複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータが、
前記第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択するステップと、
前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択するステップと、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、前記事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出するステップと、
を実行する評価額算出方法。 - 取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出装置であって、
複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、
不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、
前記第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部と、
前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、前記事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出する要因比率算出部と、
を備える評価額算出装置。
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