JP6270589B2 - Revenue evaluation apparatus, method and program, and vacancy rate calculation apparatus, method and program - Google Patents
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Description
本発明は、賃貸不動産の収益を評価する収益評価装置、方法及びプログラム並びに空室率算定装置、方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a profit evaluation apparatus, method and program for evaluating the profit of rental real estate, and a vacancy rate calculation apparatus, method and program.
不動産賃貸物件の収益は(収入−経費)÷利回りで計算されるものの、個々の物件について、収入、経費及び利回りを個別に算定するのは容易ではない(特許文献1〜5)。収入には大きく家賃収入と駐車場収入があり、これらに空室損失(いわば非稼働損失)を考慮する必要がある。経費には、維持管理費、水道光熱費、修繕費及びPM費用等がある。
Although the income of a real estate rental property is calculated by (income-expense) / yield, it is not easy to calculate income, expense and yield for each property individually (
一般的に、収入は、賃貸物件の構造(木造、鉄骨又は鉄筋等)、築年数、駅距離及び間取り等に依存し、費用は、賃貸物件の構造、築年及び間取り等に依存するものの、いずれも、定量的に見積もるのは容易ではない。 In general, revenue depends on the structure of the rental property (wooden, steel frame, reinforcing bar, etc.), age, station distance, floor plan, etc., while expenses depend on the structure, age, floor plan, etc. of the rental property. In either case, it is not easy to estimate quantitatively.
不動産鑑定士による調査/鑑定により定量的な評価値は得られるものの、個別的な対応であり、例えば、融資額の決定等といった定型的な処理には向いていない。 Although a quantitative evaluation value can be obtained by a survey / appraisal by a real estate appraiser, it is an individual response and is not suitable for routine processing such as determination of a loan amount.
特許文献5には、不動産融資額決定の支援システムとして、収入及び支出から耐用年数到来までのキャッシュフローを算出し、現在価値に割り引くことで将来価格を予測する将来価格予測装置及び方法が記載されている。収入を構成する賃料は、賃料モデルにその構成要素の係数を適用することで決定される(段落0058〜0061)。
収益評価は、主として融資額決定のためであり、従来の収益評価システムでは、賃料、空室率及び経費等について現実的な値を参照するものではなく、個々の賃貸物件の収益を見積もるには不十分であった。 Revenue evaluation is mainly for determining the loan amount, and the conventional revenue evaluation system does not refer to realistic values such as rent, vacancy rate, and expenses, but to estimate the revenue of individual rental properties. It was insufficient.
すなわち、収益評価を行うためには、対象となる周辺の賃貸住宅募集事例を収集し、空室率、経費及び収益還元利回りを可能な限り精度良く査定する必要があり、情報の収集に時間がかかるだけでなく、査定自体に高いノウハウを必要とする。特に、空室率、経費及び収益還元利回りに関する現実的な値を見積もることが困難であり、これが、コンピュータ化若しくはコンピュータによる自動収益評価を困難なものにしていた。 In other words, in order to evaluate profits, it is necessary to collect the rental housing cases around the target and assess the vacancy rate, expenses, and return on profits as accurately as possible. In addition to this, it requires high know-how for the assessment itself. In particular, it is difficult to estimate realistic values regarding the vacancy rate, the cost, and the profit return yield, which makes computerized or computerized automatic profit evaluation difficult.
賃貸物件の収益を定量的に評価するには、空室率(又は稼働率)を定量的により高い精度で算定する必要がある。しかし、日本の賃貸住宅市場では、月次募集の賃貸住宅の総戸数(ストック)と総空室数に関するタイムリーなデータが存在しないので、空室率をタイムリーに算出することができない。総務省による5年に1度の住宅土地統計調査を参照することで、5年に1度の頻度で広域でのマクロ的な空室率を算定できるにすぎない。 In order to quantitatively evaluate the profits of rental properties, it is necessary to quantitatively calculate the vacancy rate (or occupancy rate) with higher accuracy. However, in the Japanese rental housing market, there is no timely data on the total number of rental housing (stock) and total vacancies for monthly recruitment, so the vacancy rate cannot be calculated in a timely manner. By referring to the residential land statistics survey conducted once every five years by the Ministry of Internal Affairs and Communications, we can only calculate the macro vacancy rate in a wide area once every five years.
従って、従来の収益評価システムは、空室率を仮想的又は概算的に想定して収益を算定するものであり、結果として得られる収益は精度の点で満足できるものではなかった。 Therefore, the conventional revenue evaluation system calculates revenue assuming the vacancy rate virtually or approximately, and the resulting revenue is not satisfactory in terms of accuracy.
本発明は、このような課題を解決する収益評価装置、方法及びプログラム並びに空室率算定装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。 It is an object of the present invention to present a profit evaluation apparatus, method and program, and a vacancy rate calculation apparatus, method and program for solving such problems.
本発明に係る収益評価装置は、賃貸不動産の収益を評価する収益評価装置であって、評価対象物件の所在地を指定する指定手段と、当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力手段と、当該所在地への最寄り地点からの直線距離及び所要時間を含むアクセス条件を決定するアクセス決定手段と、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析手段と、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス条件に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定手段と、当該賃料・空室率算定手段により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出手段と、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出手段と、当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定手段と、当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出手段とを具備し、当該分布分析手段が、当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割手段と、当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出手段と、当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出手段と、当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算手段と、当該除算手段の除算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化手段とを具備し、当該評価対象物件の所在地を含む広域を区分する複数の地域の地域ごと及び所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成することを特徴とする。 The revenue evaluation device according to the present invention is a revenue evaluation device for evaluating the revenue of rental property, and a property for inputting property information including the structure of the property to be evaluated and a designation means for designating the location of the property to be evaluated Information input means, access determination means for determining access conditions including the straight line distance from the nearest point to the location and the required time, and rental housing recruitment for a predetermined period extending in the past including the location of the property to be evaluated Rent distribution data showing distribution of rent space and structure from data, vacancy rate distribution data showing distribution of space and structure of vacancy rate, and turnover distribution showing distribution of space and structure of lease contract turnover rate Distribution analysis means for generating data, the property information and the access conditions of the property to be evaluated from the rent distribution data and the vacancy rate distribution data Rent and vacancy rate calculation means for calculating the rent and vacancy rate of the property subject to evaluation by extracting corresponding data, and the rent and vacancy of the property subject to evaluation calculated by the rent / vacancy rate calculation means Operating revenue calculating means for calculating the operating revenue of the property to be evaluated according to the rate, and operating expenditure calculating means for calculating the operating expenditure of the property to be evaluated by extracting data corresponding to the property information from the turnover distribution data And yield setting means for setting the yield of the evaluation target property, and a revenue calculation means for calculating the profit of the evaluation target property according to the operation revenue, the operation expenditure and the yield of the evaluation target property, The distribution analysis means includes a dividing means for dividing the rental housing recruitment data into monthly recruitment data, a recruitment number extracting means for extracting the monthly recruitment number from the monthly recruitment data, The monthly recruitment building is extracted from the monthly recruitment data, multiplied by the average number of units by rank, and the total number of units is calculated by taking the sum, and the number of monthly recruitment units is divided by the total number of units. A division means and an averaging means for calculating a moving average of a plurality of monthly results of division by the division means, and for each of a plurality of areas that divide a wide area including the location of the evaluation target property The vacancy rate distribution data is generated for each structural section.
本発明に係る収益評価方法は、コンピュータを使って賃貸不動産の収益を評価する収益評価方法であって、当該コンピュータに評価対象物件の所在地を入力するステップと、当該コンピュータに当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力ステップと、当該コンピュータが、当該所在地への最寄り地点からの直線距離及び所要時間を含むアクセス条件を決定するアクセス決定ステップと、当該コンピュータが、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析ステップと、当該コンピュータが、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス条件に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定ステップと、当該コンピュータが、当該賃料・空室率算定ステップにより算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出ステップと、当該コンピュータが、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出ステップと、当該コンピュータ及びユーザの何れかが当該コンピュータに当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定ステップと、当該コンピュータが当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出ステップとを具備し、当該分布分析ステップが、当該コンピュータが当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割ステップと、当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出ステップと、当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出ステップと、当該コンピュータが当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算ステップと、当該コンピュータが当該除算ステップの除算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化ステップとを具備し、当該評価対象物件の所在地を含む広域を区分する複数の地域の地域ごと及び所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成することを特徴とする。 The revenue evaluation method according to the present invention is a revenue evaluation method for evaluating the revenue of rental real estate using a computer, the step of inputting the location of the property to be evaluated to the computer, and the property of the property to be evaluated to the computer, A property information input step for inputting property information including a structure, an access determination step for the computer to determine an access condition including a linear distance from the nearest point to the location and a required time, and the computer to be evaluated Rent distribution data indicating the distribution of space and structure of rent, vacancy rate distribution data indicating the distribution of space and structure of vacancy rate, from rental housing solicitation data in a wide area including the location of the property and dating back to the past, Distribution analysis that generates turnover distribution data showing the space and structure distribution of turnover of rental contracts And the computer extracts the property information of the property to be evaluated and the data corresponding to the access conditions from the rent distribution data and the vacancy rate distribution data, and calculates the rent and vacancy rate of the property to be evaluated. Rent / vacancy rate calculation step to be calculated, and operation in which the computer calculates the operating revenue of the target property according to the rent and vacancy rate of the target property calculated in the rent / vacancy rate calculation step An income calculation step, an operation expenditure calculation step in which the computer extracts data corresponding to the property information from the turnover distribution data and calculates an operation expenditure of the property to be evaluated, and either the computer or the user Yield setting step for setting the yield of the property to be evaluated on the computer, and the computer A revenue calculation step for calculating the revenue of the property to be evaluated in accordance with the operational revenue, operational expenditure and yield of the elephant property, and the distribution analysis step includes a monthly recruitment of the rental housing recruitment data by the computer. A division step for dividing the data into data, a step for extracting the number of units to be recruited from the monthly recruitment data by the computer, and a step for extracting the monthly recruitment building from the data for the monthly recruitment by the computer. Multiplying the average number of houses and calculating the total number of units by calculating the total number of units, a division step in which the computer divides the monthly recruited number of units by the total number of units, and a division result of the division step in the computer And calculating a moving average for a plurality of months, and classifying a wide area including the location of the property to be evaluated The vacancy rate distribution data is generated for each of a plurality of regions and for each predetermined structural section.
本発明に係る収益評価プログラムは、評価対象物件の所在地と、当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を取り込む機能と、当該所在地への最寄り地点からの直線距離及び所要時間を含むアクセス条件を決定するアクセス決定機能と、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析機能と、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス条件に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定機能と、当該賃料・空室率算定機能により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出機能と、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出機能と、当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定機能と、当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出機能とをコンピュータに実現させるための、賃貸不動産の収益を評価する収益評価プログラムであって、当該分布分析機能が、当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割機能と、当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出機能と、当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出機能と、当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算機能と、当該除算機能の除算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化機能とを具備し、当該評価対象物件の所在地を含む広域を区分する複数の地域の地域ごと及び所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成することを特徴とする。 The revenue evaluation program according to the present invention includes a location for the property to be evaluated, a function for capturing property information including the structure of the property to be evaluated, and an access condition including a linear distance from the nearest point to the location and the required time. Rent distribution data indicating the distribution of rent space and structure, vacancy rate space and structure, from the access determination function to be determined, and rental housing recruitment data for a predetermined period that extends back to the past including the location of the property to be evaluated Vacancy rate distribution data indicating the distribution of the rent and the distribution analysis function for generating the rotation rate distribution data indicating the distribution of the rotation rate space and structure of the lease contract, and the evaluation from the rent distribution data and the vacancy rate distribution data Rent that extracts the property information of the target property and data corresponding to the access conditions, and calculates the rent and vacancy rate of the target property Vacancy rate calculation function, operating revenue calculation function to calculate the operating revenue of the evaluated property according to the rent and vacancy rate of the evaluated property calculated by the rent / vacancy rate calculation function, and the turnover rate Extract data corresponding to the property information from the distribution data, calculate the operating expenditure of the property under evaluation, yield setting function to set the yield of the property under evaluation, A revenue evaluation program for evaluating the revenue of rental properties, which enables a computer to realize a revenue calculation function for calculating the revenue of the property subject to evaluation in accordance with the management revenue, the management expenditure and the yield, and the distribution analysis function However, the division function that divides the rental housing recruitment data into the monthly recruitment data and the recruitment number extraction function that extracts the monthly recruitment number from the monthly recruitment data , Extract the monthly recruitment building from the monthly recruitment data, multiply the average number of houses by rank, and calculate the total number of houses by taking the sum, and the number of monthly recruitment units in the total number of houses For each region of multiple regions that have a division function that divides and an averaging function that calculates a moving average of multiple division results of the division function, and that divides the wide area including the location of the property to be evaluated The vacancy rate distribution data is generated for each predetermined structural section.
本発明に係る空室率算定装置は、賃貸住宅の空室率を算定する空室率算定装置であって、算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定手段と、当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸住宅であって当該算定対象不動産の物件情報と合致または近似する賃貸住宅の募集データを抽出する抽出手段と、当該抽出手段により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割手段と、当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出手段と、当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出手段と、当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算手段と、当該除算手段の除算結果の複数の月次での移動平均を算出し、当該移動平均を当該算定対象不動産に対する空室率とする平均化手段とを具備することを特徴とする。 The vacancy rate calculation device according to the present invention is a vacancy rate calculation device for calculating the vacancy rate of a rental house, the nearest station designating means for designating the nearest station of the real estate to be calculated, and the location of the real estate to be calculated Data for rental housing that is located within a specified range from the nearest station and that matches or approximates the property information of the subject real estate is extracted Extraction means, dividing means for dividing the recruitment data extracted by the extraction means into monthly recruitment data, recruitment number extraction means for extracting the monthly recruitment number from the monthly recruitment data, and the monthly recruitment data Extract the monthly recruitment building from the number, multiply the average number of houses by hierarchy, and calculate the total number of houses by taking the sum, and the division means to divide the number of monthly recruitment by the total number of houses Calculates a moving average of a plurality of monthly division result of the division means, characterized in that the moving average comprising an averaging means for the vacancy rate for the calculation subject property.
本発明に係る空室率算定方法は、コンピュータを使って賃貸不動産の空室率を算定する空室率算定方法であって、算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定ステップと、当該コンピュータが当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸住宅であって当該算定対象不動産の物件情報と合致または近似する賃貸住宅の募集データを抽出する抽出ステップと、当該コンピュータが当該抽出ステップにより抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割ステップと、当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出ステップと、当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出ステップと、当該コンピュータが当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算ステップと、当該コンピュータが当該除算ステップの除算結果の複数の月次での移動平均を算出し、当該移動平均を当該算定対象不動産に対する空室率とする平均化ステップとを具備することを特徴とする。 The vacancy rate calculation method according to the present invention is a vacancy rate calculation method for calculating the vacancy rate of rental real estate using a computer, the nearest station designation step for designating the nearest station of the real estate to be calculated, and the computer Is a rental housing that is located within a specified range from the nearest station based on rental housing recruitment data for a specified period going back to the past in a wide area including the location of the calculated property. An extraction step for extracting housing recruitment data, a dividing step in which the computer divides the recruitment data extracted in the extraction step into monthly recruitment data, and the computer calculates the number of monthly recruitment units from the monthly recruitment data. The number of recruitment units to be extracted and the computer extracts the monthly recruitment building from the monthly recruitment data. Multiplying the number of homes and calculating the total number of units by calculating the total number of units, a division step in which the computer divides the number of monthly recruited units by the total number of units, and a result of the division by the computer And calculating a moving average for a plurality of months, and setting the moving average as a vacancy rate for the calculation target real estate .
本発明に係る空室率算定プログラムは、賃貸不動産の空室率を算定する空室率算定プログラムであって、算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定機能と、当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸住宅であって当該算定対象不動産の物件情報と合致または近似する賃貸住宅の募集データを抽出する抽出機能と、当該抽出機能により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割機能と、当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出機能と、当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出機能と、当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算機能と、当該除算機能の除算結果の複数の月次での移動平均を算出し、当該移動平均を当該算定対象不動産に対する空室率とする平均化機能とをコンピュータに実現させるためのプログラムである。 The vacancy rate calculation program according to the present invention is a vacancy rate calculation program for calculating the vacancy rate of rental real estate, the nearest station designation function for designating the nearest station of the real estate to be calculated, and the location of the real estate to be calculated Data for rental housing that is located within a specified range from the nearest station and that matches or approximates the property information of the subject real estate is extracted An extraction function, a division function for dividing the recruitment data extracted by the extraction function into monthly recruitment data, a recruitment number extraction function for extracting the monthly recruitment number from the monthly recruitment data, and the monthly recruitment data The monthly recruitment building is extracted, the average number of houses by rank is multiplied, and the total number of houses is calculated by taking the sum, and the number of monthly recruitment units is divided by the total number of houses. A division function for, calculates a moving average of a plurality of monthly division result of the division function, a program for realizing the moving average averaging function and a computer to check rate with respect to the calculated target property It is.
本発明によれば、募集実績に基づいて賃料及び空室率を決定するので、熟練者でなくても収益を精度良く見積もることが可能になる。 According to the present invention, since the rent and the vacancy rate are determined based on the recruitment results, it is possible to accurately estimate the profit even if it is not an expert.
以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図を示し、図2は、本実施例の収益評価プログラムの動作フローチャートを示す。 FIG. 1 shows a schematic block diagram of an embodiment of the present invention, and FIG. 2 shows an operation flowchart of a profit evaluation program of this embodiment.
本実施例は、コンピュータ上で動作する収益評価プログラムにより実現される。すなわち、CPU10上で収益評価プログラムが動作し、ユーザは、キーボード12により評価対象となる賃貸物件(以下、「評価対象物件」という。)の所在地と物件情報をCPU10に入力する。入力される所在地は、例えば、評価対象物件が存在する地点の都道府県、市区町村及び町丁目からなるが、地上座標系の緯度経度でも、地図データ上で所在地を指定する方法であってもよい。評価対象物件の所在地を含む広域の地図データ14、駅データ16、都市計画データ18、公開されている賃貸住宅募集データ20、並びに、経費単価及び還元利回りの調査データ22が、CPU10が参照できる形でハードディスク又はサーバに格納される。
The present embodiment is realized by a profit evaluation program operating on a computer. That is, the revenue evaluation program operates on the CPU 10, and the user inputs the location and property information of the rental property to be evaluated (hereinafter referred to as “evaluation target property”) to the CPU 10 using the
地図データ14は、地図のみならず、地理情報システム(GIS:Geographic Information System)を構成する種々の地理空間情報を含む。
The
駅データ16は、複数の路線と各路線の駅に関して、名称、所在地(緯度経度)及び始点となる駅からの到達時間等の情報を含むデータベースを構成する。
The
賃貸住宅募集データ20は、アパート及びマンション等の賃貸住宅の募集について、例えば、Webで公開されているデータを集約したものであり、10年程度の期間を追跡して蓄積されたものである。募集データ20には、種々の建物についての賃料が含まれていることから賃料の算定に利用できる。また、同じ物件についての募集とその終了(掲載中止)から空室率及び募集回転率を予測することが可能である。
The rental
調査データ22は、評価対象物件の所在地を含む地域で収集された、維持・修理費用に関する経費単価等の経費データと、還元利回りデータからなり、例えば、不動産鑑定士にアンケート調査することで、別途、事前に収集される。
経費単価については、都道府県ごとに、単身用住居が中心の物件の維持管理費、水道光熱費、修繕費、PM費、テナント募集費用、損害保険料、その他費用の単価を、アパート、マンション(エレベータなし)及びマンション(エレベータ有)の3つの区分で収集される。また、築10年以下、築20年以下及び築21年以上の割増率、物件が郊外に所在する場合の割増率、物件が家族向け住居である場合の割増率も収集されうる。物件の諸条件(構造や築年、エレベータの有り無しなど)に従い、単価を算出し、各経費項目の値を算出する。 As for the cost unit price, for each prefecture, the unit cost of maintenance and management costs, utility costs, repair costs, PM costs, tenant recruitment costs, property insurance premiums, and other costs for properties centered on single-family residences, apartments, condominiums ( Collected in three categories: no elevator) and apartment (with elevator). Also, the premium rate of 10 years or less, 20 years or less, and 21 years or more, the premium rate when the property is located in the suburbs, and the premium rate when the property is a family residence can be collected. The unit price is calculated according to the property conditions (structure, building age, elevator presence, etc.), and the value of each expense item is calculated.
還元利回りに関する利回りデータは、例えば、標準物件に対する基本利回りと、この基本利回りに対する調整項目からなり、具体的な数値として収集される。 Yield data relating to the capitalization yield includes, for example, a basic yield for a standard property and adjustment items for the basic yield, and is collected as specific numerical values.
基本利回りは、東京都の場合で、山手線内の区、山手線外の23区及び23区外に区分され、東京都以外では、政令指定都市内かそれ以外かで区分される。標準物件は、例えば、
・構造:RC造(マンション)
・築年:5年
・総階数:7階、エレベータ有
・駅距離:徒歩5分
・部屋数:35部屋
・部屋タイプ:単身用(ワンルーム・1K)
・ロケーション:県庁所在地もしくは政令指定都市の賃貸住宅密集エリア
とする。空室率としては、その都道府県の地域別のマンション系空室率を想定し、回転率としてはその都道府県又は政令指定都市の回転率を想定する。
The basic yield is in the case of Tokyo, and is divided into wards within the Yamanote Line, 23 wards outside the Yamanote Line, and outside the 23 wards. Standard properties are, for example,
・ Structure: RC construction (apartment)
・ Built-in age: 5 years ・ Total number of floors: 7th floor, with elevator ・ Station distance: 5 minutes on foot ・ Number of rooms: 35 rooms ・ Room type: Single (one room, 1K)
・ Location: The area where the prefectural office is located or where rental housing is concentrated in cities designated by government ordinance. As the vacancy rate, the condominium vacancy rate by region of the prefecture is assumed, and as the turnover rate, the turnover rate of the prefecture or government-designated city is assumed.
調整項目は以下の通りである。すなわち、
・築年:築年が1年変化することによる利回りの変化
・総階数:階数が増減するごとによる利回りの変化
・駅距離:駅距離が増減することによる利回りの変化
・バス:バスありの場合の利回りの変化
・部屋タイプ:家族向けの場合の利回りの変化
・借地:土地が借地の場合の利回りの変化
等である。
The adjustment items are as follows. That is,
・ Built-in: Yield change due to year-round change ・ Total number of floors: Yield change as floors increase / decrease ・ Station distance: Yield change as station distance increases / decreases ・ Bus: With bus Yield change / room type: Yield change for family / rented land: Yield change when land is leased.
CPU10上で動作する収益評価プログラムにより実現される機能(又は手段)には、分布分析機能30、位置座標特定機能32、アクセス・法規制決定機能34、賃料・空室率算定機能36、運営収入算出機能38、運営支出算出機能40、利回り算出機能42、収益算出機能44、CF(キャッシュフロー)算出機能46及び出力機能48がある。
Functions (or means) realized by the profit evaluation program operating on the CPU 10 include a
本実施例の収益評価動作を説明する。評価対象物件の賃料と空室率の算定の準備として、分布分析機能30が、公開された賃貸住宅募集データ20の統計分析により、所定の地域(行政区画単位、最寄り駅から一定距離の範囲等)における、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成し、内部に記憶する。賃料、空室率及び回転率で空間及び構造の要素は一般的には異なり、それぞれの目的に応じて適宜に選択されうる。空間に関する分布は例えば最寄り駅からの歩行距離に関する分布であり、構造に関する分布は例えば、木造か鉄骨か、築年及び階数等による分布である。
The profit evaluation operation of this embodiment will be described. In preparation for the calculation of the rent and vacancy rate of the property to be evaluated, the
具体的には、分布分析機能30は、賃貸住宅募集データ20から、賃料分布データとして、都道府県ごとに単身用及び家族用住居のヘドニック式を作成する。このヘドニック式に評価対象物件の諸条件(駅距離、築年及び構造等)を代入することにより、賃料を算出可能である。
Specifically, the
空室率分布に関して、分布分析機能30は、賃貸住宅募集データ20の過去一定期間(例えば、1年間)の募集状況を参照し、収益評価する可能性のある複数のエリアでの空室率分布を算出する。賃貸住宅募集データで募集されている賃貸物件についてはその募集期間中は空室であったと推定できる。そこで、募集中の賃貸物件を空室及びその期間のサンプル値として、評価対象物件の存在するエリアでの賃貸物件の総戸数に対する割合により、空室率を算定する。詳細は後述するが、分布分析機能30は、例えば、都道府県を政令指定都市とそれ以外の地域に分け、政令指定都市は区毎に、それ以外の地域は、データ量から複数地域に分割し、アパート系(木造、軽量鉄骨造)及びマンション系(鉄骨造、鉄筋コンクリート造、鉄骨鉄筋コンクリート造)に分けて空室率を算出する。分布分析機能30の分析で得られた空室率分布データに評価対象物件の所在地と構造を当てはめることで、評価対象物件の空室率を算定できる。
Regarding the vacancy rate distribution, the
分布分析機能30はまた、賃貸住宅募集データ20の過去一定期間(例えば、1年間)の募集状況を参照し、契約更新確率及び中途解約確率を都道府県/政令指定都市単位で算出し、これらの確率から回転率(募集頻度)を算出する。データ数が多い場合、構造別でも算出する。賃貸契約は通常2年単位であり、契約更新確率は契約期間(2年)の満了によっても解約されずに更新される確率を示し、中途解約確率は契約期間の満了前に解約(退出)される確率を示し、満期解約確率は契約を更新せずに退出する確率を示す。
The
具体的には、分布分析機能30は、賃貸住宅募集データ20上で、成約した物件が再び市場に現れる(募集開始される)までの月数(再募集月数)をカウントする。再募集が6ヶ月未満のものは入力ミスの可能性があることから、これを考慮対象から削除する。また、再募集が49ヶ月以上のものは、全体の10%未満であること、そして、6ヶ月未満のものを考慮対象としていないことのバランスとして、分布分析機能30は、再募集期間が7ヶ月乃至48ヶ月のもので、更新確率及び中途解約確率を評価する。すなわち、
契約更新確率=(27ヶ月乃至48ヶ月の再募集戸数)/(7ヶ月乃至48ヶ月の総再募集戸数)
中途解約確率=(7ヶ月乃至22ヶ月の再募集戸数)/(7ヶ月乃至48ヶ月の総再募集戸数)
とし、
満期解約確率=100(%)−(契約更新確率+中途解約確率)
とする。回転率は、
回転率=満期解約確率+中途解約確率/2
で算出される。
Specifically, the
Contract renewal probability = (number of re-recruited units from 27 to 48 months) / (total number of re-recruited units from 7 to 48 months)
Probability of mid-term cancellation = (7 to 22 months re-recruited units) / (7 to 48 months total re-recruited units)
age,
Expiration probability at maturity = 100 (%)-(Contract renewal probability + Midway termination probability)
And Rotation rate is
Turnover rate = maturity cancellation probability + midway cancellation probability / 2
Is calculated by
特定の物件(評価対象物件)の収益を評価する動作を説明する。ユーザは、評価対象物件が存在する地点の都道府県、市区町村及び町丁目等の所在地データを、キーボード12を使ってCPU10に入力する(S1)。位置座標特定機能32が、地図データ14を参照し、入力された所在地の測地座標系での位置座標(緯度経度)を決定する(S2)。
An operation for evaluating the profit of a specific property (evaluation target property) will be described. The user inputs location data such as a prefecture, a city, a town, and a town where the evaluation target property exists to the CPU 10 using the keyboard 12 (S1). The position coordinate specifying
アクセス・法規制決定機能34が、駅データ16を参照して、評価対象物件に対するアクセス条件(最寄り駅、最寄り駅からの直線距離及び所要時間(徒歩分又はバス分))を特定し、都市計画データ18を参照して、評価対象物件に対する法規制(用途地域、建ぺい率及び容積率)を特定する(S3)。ユーザは、都市計画データ18に規定される法規制内容を修正可能である。法規制内容は変更される可能性があるからである。
The access / legal
CPU10はユーザにキーボード12を使って物件情報を入力させる(S4)。入力できる物件情報は例えば、積算評価額、敷地面積、権利(所有権/借地権/地上権等)、構造(木造/鉄骨/鉄筋等)、エレベータ有無、延べ床面積、階数、専有面積、築年月及び駐車場台数等である。 The CPU 10 causes the user to input property information using the keyboard 12 (S4). Property information that can be entered includes, for example, the accumulated evaluation value, site area, rights (ownership / leased land / ground rights, etc.), structure (wooden / steel / steel, etc.), presence / absence of elevator, total floor area, number of floors, exclusive area The date and the number of parking lots.
賃料・空室率算定機能36は、ステップS3で決定されたアクセス条件及び法規制、並びに、ステップS4で入力された物件情報を、分布分析機能30により予め分析された結果と照合し、評価対象物件の賃料(年額)と空室率を算定する(S5、S6)。賃料・空室率算定機能36は、評価対象物件の物件情報がアクセス・法規制決定機能34で決定される法規制に該当するかどうかを調べ、該当しない場合、必要により、自動で修正し又はユーザに修正を促す。
The rent / vacancy
賃料に関しては、賃料・空室率算定機能36は、評価対象物件の所在地をカバーするヘドニック式と、評価対象物件の諸条件(駅距離、築年及び構造等)から、評価対象物件の賃料を算出する(S5)。具体的には、賃料・空室率算定機能36は、分布分析機能30により生成されたヘドニック式から評価対象物件の所在地をカバーするヘドニック式を抽出し、評価対象物件の諸条件(駅距離、築年及び構造等)を代入して、賃料単価を算出する。そして、賃料・空室率算定機能36は、得られた賃料単価に評価対象物件の専有面積を乗算することで賃料を算出する。
With regard to rent, the rent / vacancy
空室率に関して、賃料・空室率算定機能36は、分布分析機能30により分析された空室率分布データの内で、評価対象物件の所在地をカバーする空室率分布データを抽出し、評価対象物件に近い位置にあり且つ評価対象物件の構造に該当する又は近似する物件の空室率を選択する(S6)。評価対象物件に近い位置で同じ又は近似する構造の複数の物件の空室率が判明する場合、それらの物件の空室率を空間的に演算して、評価対象物件の位置での空室率を算出又は決定しても良い。
Regarding the vacancy rate, the rent / vacancy
運営収入算出機能38は、S5で算定された賃料とS6で算出された空室率から、評価対象物件の運営収入を算出する(S7)。賃料から算出される年間収入から空室率に相当する期間の賃料を減算したものが運営収入となる。駐車場収入がある場合、評価対象物件が所在する地点を中心とし、半径400m(又は徒歩5分圏内)の過去一定期間(例えば、1年間)の駐車場事例を収集し、その最瀕値を駐車場賃料とする。運営収入算出機能38は、算出された収入の総和を運営収入として、収益算出機能44に出力する。なお、運営収入算出機能38の算出結果をユーザが修正できるようにしてもよい。
The management
運営支出算出機能40は、入力された物件情報、分布分析機能30からの回転率情報及び調査データ22の経費単価に従い、評価対象物件の運営支出を算出し、収益算出機能44に出力する(S8)。運営支出は不動産鑑定評価基準に従い、維持管理費用、水道光熱費、修理費用、PM費用、テナント募集費用、公租公課、損害保険料及びその他費用を含む。
The operation
維持管理費用、水道光熱費、修理費用、PM費用、テナント募集費用、損害保険料及びその他費用について、運営支出算出機能40は、評価対象物件を含むエリアの修理費用調査結果を調査データ22から抽出し、物件情報に換算して各費目の修理費用を算出する。
For maintenance costs, utility costs, repair costs, PM costs, tenant solicitation costs, non-life insurance fees and other costs, the operation
テナント募集費用については、運営支出算出機能40は、分布分析機能30により算出された都道府県/政令指定都市単位の回転率から、所在地の回転率を抽出し、テナント募集費用の一般的な単価を乗算して、テナント募集費用を算出する。構造ごとに分類又は区別された回転率が得られる場合、運営支出算出機能40は、評価対象物件の物件情報を参照し、該当する構造の回転率からテナント募集費用を算出する。
For tenant solicitation costs, the operation
公租公課については、運営支出算出機能40は、積算評価額の7割を固定資産評価額とし、固定資産税率と都市計画税率及び小規模宅地の軽減措置に基づいて公租公課の金額を算出する。なお、運営支出算出機能40で算出された結果をユーザが修正できるようにしてもよい。
With regard to taxes and public dues, the operation
利回り算出機能42は、調査データ22の利回りデータ(基本利回り及び調整項目)を参照して、評価対象物件の還元利回りを算出する(S9)。具体的には、利回り算出機能42は、調査データ22の利回りデータ(基本利回り及び調整項目)から、評価対象物件の所在値の基本利回りを選択すると共に、評価対象物件の物件情報に応じた調整値を計算する。そして、利回り算出機能42は、選択した基本利回りに各調整値を加算した結果を評価対象物件の還元利回りとし、収益算出機能44に出力する。なお、利回り算出機能42で算出した結果をユーザが調整できるようにしてもよい。
The
収益算出機能44は、運営収入算出機能38により算出された運営収入から、運営支出算出機能40により算出された運営支出を減算し、この減算結果を利回り算出機能38により算出された還元利回りで除算する。この除算結果が収益価格であり、収益算出機能44は、算出した収益価格を出力機能48に出力する。
The
CF(キャッシュフロー)算出機能46は、評価対象の物件情報の条件下で、賃料及びその下落率、空室率及びその築年推移率、並びに調査データ22からの経費単価および築年による変化率を用いて、35年間のキャッシュフローを算出する(S11)。賃料の下落率は、評価対象物件が所在する都道府県のものを採用している。これは、分布分析機能30により算出される賃料査定のヘドニック式から算出可能であり、評価対象物件が主に単身者用の場合は単身者用賃料の下落率を、主に家族向けの場合は家族向け賃料の下落率を採用する。空室率の築年推移率は、都道府県/政令指定都市単位で、例えば築5年を100%とした変動率で表現される。CF算出機能46は、この変動率を用いて、賃料・空室率算定機能36で算定された空室率から各年の空室率を算出する。
The CF (cash flow)
出力機能48は、収益算出機能44により算出された収益、及びCF算出機能46により算出されたキャッシュフローを所定ファイル形式のレポートとしてファイル出力し、印刷用にプリンタに出力し、又は、表示用に表示装置に出力する(S12)。
The
分布分析機能30が、収益評価の可能性のある多くの地域について評価対象物件の賃料と空室率の算出に必要な、賃料と空室率の基礎データを予め分析して取得しているので、本実施例では、個別の評価対象物件の収益評価を迅速に行えるようになる。
Since the
評価対象物件の所在地の周辺(例えば、半径400m以内又は徒歩5分圏内等)において物件情報(築年、構造、階数及び単身者用/家族用)に合致又は近似する多数の賃貸物件が存在する場合、賃料及び空室率の算出に次のような方法を採用してもよい。すなわち、評価対象物件の所在地の周辺において物件情報に合致又は近似する賃貸物件の募集データを賃貸住宅募集データから抽出する。そして、抽出された賃貸物件の賃料(複数の場合、その平均)を評価対象物件の賃料とし、空室期間(複数の場合、その平均)の割合を評価対象物件の空室率とする。 There are a large number of rental properties that match or approximate property information (building age, structure, number of floors, and for singles / family members) around the location of the property to be evaluated (for example, within a radius of 400m or within a 5-minute walk) In this case, the following method may be adopted for calculating the rent and the vacancy rate. That is, the rental property recruitment data that matches or approximates the property information around the location of the property to be evaluated is extracted from the rental housing recruitment data. Then, the rent of the extracted rental property (the average in a plurality of cases) is set as the rent of the evaluation target property, and the ratio of the vacancy period (the average in the case of a plurality of cases) is set as the vacancy rate of the evaluation target property.
図3は、分布分析機能30における、地域単位の空室率を定量評価する処理のフローチャートを示す。分布分析機能30は、都道府県単位、政令指定都市単位、更にはより狭い地域(例えば、駅単位、町丁目単位等)の指定された地域単位について図3に示すフローに従い空室率を算定する。なお、ある時点での募集戸数は、当該地域での空室のサンプル数であり、同じ時点の、募集を行っている棟の総戸数は、当該地域における総戸数のサンプル数と考えられるので、前者を後者で除算した結果を本実施例では空室率としている。
FIG. 3 shows a flowchart of a process for quantitatively evaluating the vacancy rate in units of regions in the
分布分析機能30は、任意の指定された地域単位の一定期間の募集データを公開された賃貸住宅募集データ20から読み込み(S21)、読み込んだデータから異常値と重複を削除する(S22)。
The
分布分析機能30は、読み込んだデータを月次募集データに分割し(S23)、月次募集データから月次募集戸数を抽出する(S24)。この月次募集戸数が、空室戸数のサンプル数になる。
The
総戸数のサンプル数を得るために、分布分析機能30は、月次募集データから月次募集棟を抽出し(S25)、各月次募集棟を階層別に分類する(S26)。階層毎の総戸数を定量評価するために、分布分析機能30は、別途、国勢調査及び住宅土地統計調査の公的調整情報を参照し、都道府県別に賃貸住宅の階層別1棟当たりの平均戸数を算出する(S27)。分布分析機能30は、S27で算出した棟当たりの平均戸数を、S26で算出した対応する階層の棟数に乗算することで、階層ごとの総戸数を算出する(S28)。分布分析機能30は、S28で得られた階層ごとの総戸数の総和を計算する(S29)。この総和が注目する地域の総戸数のサンプル数に相当する。
In order to obtain the number of samples of the total number of units, the
分布分析機能30は、S24で抽出した月次募集戸数をS29で算出した総戸数で除算する(S30)。別の月次についても、S24〜S29を実行することで(S31)、複数の月次についての空室率を得ることができる。
The
12ヶ月以上の連続する月次の空室率を算出し終えたら(S31)、分布分析機能30は、月次空室率の12ヶ月の移動平均を算出することで季節変動を除去する(S32)。この移動平均値をもって、注目する地域の空室率とする。
When the calculation of the continuous monthly vacancy rate for 12 months or more is completed (S31), the
分布分析機能30は、収益評価を行う可能性のある広い地域範囲について、より狭い地域単位で空室率の分布を算定しているが、収益評価に必要な地域範囲(例えば、町丁目程度の広さ又は指定駅の周辺等)について、空室率を算定しても良い。この場合、位置座標特定機能32で得られる位置情報及び/又はアクセス・法規制決定機能34により決定されるアクセス情報を分布分析機能30に入力する。
The
図4は、図3に示す処理に先行して地域を指定する処理のフローチャートを示す。 FIG. 4 shows a flowchart of processing for designating an area prior to the processing shown in FIG.
ユーザ又はオペレータは、空室率を算定したい地域をその地域名(例えば、都道府県市町村町丁目等)又は駅名でキーボード12により指定する(S41)。CPU10は、指定された地点・駅を地図データ14及び/又は駅データ16を参照して、緯度経度を特定する(S42)。
The user or the operator designates the area for which the vacancy rate is to be calculated by using the
CPU10は、特定された緯度経度を中心として一定距離内の一定期間の募集データを賃貸住宅募集データ20から読み込む(S43)。異常値及び重複を排除した上で所定数の募集データを読み込めない場合、当該所定数の募集データを読み込めるまで、抽出地域を拡張する。例えば、半径400m以内を半径800m以内に拡張し、更に市区町村に拡張し、更に都道府県に拡張する。 CPU10 reads the recruitment data of the fixed period within a fixed distance centering | focusing on the specified latitude longitude from the rental housing recruitment data 20 (S43). If a predetermined number of recruitment data cannot be read after removing abnormal values and duplication, the extraction area is expanded until the predetermined number of recruitment data can be read. For example, a radius of 400 m is expanded to a radius of 800 m, further expanded to a municipality, and further expanded to a prefecture.
ユーザ又はオペレータは、キーボード12により、空室率を算定したい物件の構造、間取り、築年及び面積等の分析条件をCPU10に入力(又は選択肢から選択)する(S44)。CPU10は、S43で読み込んだ募集データから、S44で入力/選択された分析条件に合致する募集データを抽出する(S45)。
The user or operator uses the
以後、CPU10は、図3に示すS23以降の処理を実行する。 Thereafter, the CPU 10 executes the processing after S23 shown in FIG.
このような処理により、ユーザ又はオペレータは、直近の募集データに基づいた空室率を任意の希望の地域について知ることができる。すなわち、収益評価の評価対象物件の所在地の周辺(例えば、半径400m以内又は徒歩5分圏内等)において物件情報(築年、構造、階数及び単身者用/家族用)に合致又は近似する多数の賃貸物件が存在する場合、次のような方法を採用してもよい。すなわち、評価対象物件の所在地の周辺において物件情報に合致又は近似する賃貸物件の募集データを賃貸住宅募集データから抽出する。そして、抽出された賃貸物件の賃料(複数の場合、その平均)を評価対象物件の賃料とし、空室期間(複数の場合、その平均)の割合を評価対象物件の空室率とする。 By such processing, the user or operator can know with a vacancy rate based on the most recent recruitment data area any desired. In other words, in the vicinity of the location of the property to be evaluated for revenue evaluation (for example, within a radius of 400 m or within a 5-minute walk), a number of items that match or approximate property information (building age, structure, number of floors, single / family use) If there are rental properties, the following method may be adopted. That is, the rental property recruitment data that matches or approximates the property information around the location of the property to be evaluated is extracted from the rental housing recruitment data. Then, the rent of the extracted rental property (the average in a plurality of cases) is set as the rent of the evaluation target property, and the ratio of the vacancy period (the average in the case of a plurality of cases) is set as the vacancy rate of the evaluation target property.
賃料と空室率(又はこれらを算出する前提となる中間値)は、賃貸住宅データから事前にそれぞれを算出しておくことができる。このように事前に賃料又は空室率(若しくはこれらの中間値)が算出されている場合、ステップS5,S6は、実際には、種々の地域及び物件情報に対して事前に算出された賃料又は空室率から、評価対象物件の所在地及び物件情報に対する賃料又は空室率を選択する処理となる。中間値が計算されている場合には、CPUは、ステップS5,S6において、当該中間値に評価対象物件に依存するパラメータの処理を適用することになる。 The rent and the vacancy rate (or the intermediate value on which these are calculated) can be calculated in advance from the rental housing data. Thus, when the pre-rents or vacancy rate (or these intermediate values) are calculated, steps S5, S6, in fact, rent or calculated in advance with respect to various regions and listing From the vacancy rate, the location of the property to be evaluated and the rent or vacancy rate for the property information are selected. When the intermediate value is calculated, the CPU applies the parameter processing depending on the property to be evaluated to the intermediate value in steps S5 and S6.
理解を容易にするために、地図データ14、駅データ16、都市計画データ18、賃貸住宅募集データ20、調査データ22が、コンピュータの補助記憶であるハードディスクに記憶されているかのごとく説明したが、これらのデータ14〜22の1以上は、ネットワークを介して接続するサーバ上にあってもよいことは勿論であり、特定の事業者から提供されるものであってもよい。
In order to facilitate understanding, the
特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。 Although the invention has been described with reference to specific illustrative embodiments, various modifications and alterations may be made to the above-described embodiments without departing from the scope of the invention as defined in the claims. This is obvious to an engineer in the field to which the present invention belongs, and such changes and modifications are also included in the technical scope of the present invention.
10:CPU
12:キーボード
14:地図データ
16:駅データ
18:都市計画データ
20:賃貸住宅募集データ
22:調査データ(経費単価、利回りデータ)
24:公的統計情報
30:分布分析機能
32:位置座標特定機能
34:アクセス・法規制決定機能
36:賃料・空室率算定機能
38:運営収入算出機能
40:運営支出算出機能
42:利回り算出機能
44:収益算出機能
46:CF(キャッシュフロー)算出機能
48:出力機能
10: CPU
12: Keyboard 14: Map data 16: Station data 18: City planning data 20: Rental housing recruitment data 22: Survey data (expense unit price, yield data)
24: Public statistical information 30: Distribution analysis function 32: Location coordinate identification function 34: Access / law regulation determination function 36: Rent / vacancy rate calculation function 38: Operating revenue calculation function 40: Operational expenditure calculation function 42: Yield calculation Function 44: Revenue calculation function 46: CF (cash flow) calculation function 48: Output function
Claims (18)
評価対象物件の所在地を指定する指定手段と、
当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力手段と、
当該所在地への最寄り地点からの直線距離及び所要時間を含むアクセス条件を決定するアクセス決定手段と、
当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析手段と、
当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス条件に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定手段と、
当該賃料・空室率算定手段により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出手段と、
当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出手段と、
当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定手段と、
当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出手段
とを具備し、
当該分布分析手段が、
当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割手段と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出手段と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出手段と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算手段と、
当該除算手段の除算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化手段
とを具備し、当該評価対象物件の所在地を含む広域を区分する複数の地域の地域ごと及び所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成する
ことを特徴とする収益評価装置。 A revenue evaluation device for evaluating the revenue of rental properties,
A designation means for designating the location of the property to be evaluated;
Property information input means for inputting property information including the structure of the property to be evaluated,
An access determining means for determining access conditions including a straight line distance and a required time from the nearest point to the location;
Rent distribution data indicating the distribution of rent space and structure, and the vacancy rate indicating the distribution of space and structure of vacancy rate, from the rental housing recruitment data for a specified period that extends back to the past, including the location of the subject property Distribution analysis means for generating distribution data and turnover distribution data indicating a distribution relating to the space and structure of the turnover rate of the rental contract;
Rent / vacancy rate for calculating the rent and vacancy rate of the property to be evaluated by extracting the property information and data corresponding to the access conditions of the property to be evaluated from the rent distribution data and the vacancy rate distribution data A calculation means;
Operating revenue calculation means for calculating operating revenue of the property subject to evaluation in accordance with the rent and vacancy rate of the property subject to evaluation calculated by the means for calculating the rent / vacancy rate;
An operation expenditure calculating means for extracting data corresponding to the property information from the turnover distribution data and calculating an operation expenditure of the evaluation target property;
Yield setting means for setting the yield of the property to be evaluated;
A revenue calculation means for calculating the revenue of the property subject to evaluation in accordance with the operation revenue, the operation expenditure and the yield of the property subject to evaluation;
The distribution analysis means is
A dividing means for dividing the rental housing recruitment data into monthly recruitment data;
Recruitment unit extraction means for extracting monthly recruitment units from the monthly recruitment data,
A total number of units calculating means for calculating the total number of units by extracting the monthly number from the monthly recruitment data, multiplying the average number of units by level, and taking the sum;
Dividing means for dividing the monthly recruitment number by the total number of units,
A means for calculating a plurality of monthly moving averages of the division results of the division means, and for each of a plurality of regions that divide a wide area including the location of the property to be evaluated and for each predetermined structural division And generating the vacancy rate distribution data.
当該利回り設定手段が、当該調査データの当該利回り情報を参照して、当該評価対象物件の利回りを算出する利回り算出手段である
ことを特徴とする請求項1に記載の収益評価装置。 The management expenditure calculation means extracts the expense information corresponding to the property information from the survey data including the expense information and the yield information in the area including the location of the property to be evaluated, and corresponds to the property information from the turnover distribution data. Data to be calculated, calculate the operating expenses of the property to be evaluated,
The profit evaluation apparatus according to claim 1, wherein the yield setting means is a yield calculation means for calculating a yield of the evaluation target property with reference to the yield information of the survey data.
当該コンピュータに評価対象物件の所在地を入力するステップと、
当該コンピュータに当該評価対象物件の、構造を含む物件情報を入力する物件情報入力ステップと、
当該コンピュータが、当該所在地への最寄り地点からの直線距離及び所要時間を含むアクセス条件を決定するアクセス決定ステップと、
当該コンピュータが、当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析ステップと、
当該コンピュータが、当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス条件に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定ステップと、
当該コンピュータが、当該賃料・空室率算定ステップにより算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出ステップと、
当該コンピュータが、当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出ステップと、
当該コンピュータ及びユーザの何れかが当該コンピュータに当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定ステップと、
当該コンピュータが当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出ステップ
とを具備し、
当該分布分析ステップが、
当該コンピュータが当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算ステップと、
当該コンピュータが当該除算ステップの除算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化ステップ
とを具備し、当該評価対象物件の所在地を含む広域を区分する複数の地域の地域ごと及び所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成する
ことを特徴とする収益評価方法。 A revenue evaluation method for evaluating the income of rental properties using a computer,
Entering the location of the property to be evaluated on the computer;
A property information input step for inputting property information including the structure of the property to be evaluated to the computer;
An access determining step in which the computer determines an access condition including a linear distance from the nearest point to the location and the time required;
Rent distribution data indicating the distribution of the rent space and structure, the vacancy rate distribution and the distribution of the vacancy rate from the rental housing solicitation data for a predetermined period going back to the past in a wide area including the location of the property to be evaluated. A distribution analysis step for generating vacancy rate distribution data to indicate, and rotation rate distribution data indicating a distribution relating to space and structure of the rotation rate of the rental contract
Rent by which the computer extracts the property information of the property to be evaluated and the data corresponding to the access conditions from the rent distribution data and the vacancy rate distribution data, and calculates the rent and vacancy rate of the property to be evaluated・ Vacancy rate calculation step,
A management revenue calculation step in which the computer calculates a management revenue of the property to be evaluated according to the rent and vacancy rate of the property to be evaluated calculated in the rent / vacancy rate calculation step;
An operation expenditure calculating step in which the computer extracts data corresponding to the property information from the turnover distribution data and calculates an operation expenditure of the evaluation target property;
A yield setting step in which either the computer or the user sets the yield of the property to be evaluated on the computer;
The computer comprises a revenue calculating step for calculating the revenue of the property to be evaluated according to the operating revenue, the operating expenditure and the yield of the property to be evaluated,
The distribution analysis step is
A dividing step in which the computer divides the rental housing solicitation data into monthly solicitation data;
A step of extracting the number of units to be recruited in which the computer extracts the number of units to be recruited from the monthly recruitment data;
A step of calculating the total number of units, in which the computer extracts the monthly recruitment building from the monthly recruitment data, multiplies the average number of units by hierarchy, and calculates the total number of units by taking the sum;
A division step in which the computer divides the number of monthly subscriptions by the total number of units;
The computer having an averaging step for calculating a plurality of monthly moving averages of the division results of the division step, for each of a plurality of regions that divide a wide area including the location of the property to be evaluated and a predetermined amount A revenue evaluation method characterized by generating the vacancy rate distribution data for each structural division.
当該利回り設定手ステップが、当該調査データの当該利回り情報を参照して、当該評価対象物件の利回りを算出する
ことを特徴とする請求項4に記載の収益評価方法。 The operation expenditure calculation step extracts the expense information corresponding to the property information from the survey data including the expense information and the yield information in the area including the location of the evaluated property, and corresponds to the property information from the turnover distribution data Data to be calculated, calculate the operating expenses of the property to be evaluated,
The profit evaluation method according to claim 4, wherein the yield setting step calculates the yield of the evaluation target property with reference to the yield information of the survey data.
当該所在地への最寄り地点からの直線距離及び所要時間を含むアクセス条件を決定するアクセス決定機能と、
当該評価対象物件の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから、賃料の空間及び構造に関する分布を示す賃料分布データ、空室率の空間及び構造に関する分布を示す空室率分布データ、及び賃貸契約の回転率の空間及び構造に関する分布を示す回転率分布データを生成する分布分析機能と、
当該賃料分布データ及び当該空室率分布データから当該評価対象物件の当該物件情報及び当該アクセス条件に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の賃料及び空室率を算定する賃料・空室率算定機能と、
当該賃料・空室率算定機能により算出される当該評価対象物件の賃料及び空室率に従い、当該評価対象物件の運営収入を算出する運営収入算出機能と、
当該回転率分布データから当該物件情報に相当するデータを抽出し、当該評価対象物件の運営支出を算出する運営支出算出機能と、
当該評価対象物件の利回りを設定する利回り設定機能と、
当該評価対象物件の当該運営収入、当該運営支出及び当該利回りに従い、当該評価対象物件の収益を算出する収益算出機能
とをコンピュータに実現させるための、賃貸不動産の収益を評価する収益評価プログラムであって、
当該分布分析機能が、
当該賃貸住宅募集データを月次募集データに分割する分割機能と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出機能と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出機能と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算機能と、
当該除算機能の除算結果の複数の月次での移動平均を算出する平均化機能
とを具備し、当該評価対象物件の所在地を含む広域を区分する複数の地域の地域ごと及び所定の構造区分ごとに当該空室率分布データを生成する
ことを特徴とする収益評価プログラム。 The location of the property to be evaluated and the function to capture property information including the structure of the property to be evaluated,
An access decision function for determining access conditions including the straight line distance from the nearest point to the location and the required time;
Rent distribution data indicating the distribution of rent space and structure, and the vacancy rate indicating the distribution of space and structure of vacancy rate, from the rental housing recruitment data for a specified period that extends back to the past, including the location of the subject property A distribution analysis function for generating distribution data and turnover distribution data indicating the distribution of space and structure of the turnover rate of the rental contract;
Rent / vacancy rate for calculating the rent and vacancy rate of the property to be evaluated by extracting the property information and data corresponding to the access conditions of the property to be evaluated from the rent distribution data and the vacancy rate distribution data A calculation function;
An operating revenue calculation function for calculating operating revenue of the property subject to evaluation according to the rent and vacancy rate of the property subject to evaluation calculated by the rent / vacancy rate calculating function;
An operation expenditure calculation function that extracts data corresponding to the property information from the turnover distribution data and calculates the operation expenditure of the property to be evaluated,
Yield setting function to set the yield of the property subject to evaluation,
This is a revenue evaluation program that evaluates the revenue of rental properties so that the computer can realize the revenue calculation function that calculates the revenue of the property under evaluation in accordance with the operation revenue, the operation expenditure and the yield of the property under evaluation. And
The distribution analysis function
A division function for dividing the rental housing recruitment data into monthly recruitment data;
Recruitment number extraction function to extract monthly recruitment number from the monthly recruitment data,
A function to calculate the total number of units by extracting the monthly number from the monthly recruitment data, multiplying the average number of units by rank, and calculating the total number of units by taking the sum,
A division function that divides the number of monthly subscriptions by the total number of units;
A function that averages multiple monthly moving averages of the division results of the division function, and for each of a plurality of regions that divide a wide area including the location of the property to be evaluated and for each predetermined structural category A profit evaluation program characterized by generating the vacancy rate distribution data.
当該利回り設定機能が、当該調査データの当該利回り情報を参照して、当該評価対象物件の利回りを算出する
ことを特徴とする請求項7に記載の収益評価プログラム。 The operation expenditure calculation function extracts the expense information corresponding to the property information from the survey data including the expense information and the yield information in the area including the location of the evaluated property, and corresponds to the property information from the turnover distribution data Data to be calculated, calculate the operating expenses of the property to be evaluated,
8. The profit evaluation program according to claim 7, wherein the yield setting function calculates the yield of the property to be evaluated with reference to the yield information of the survey data.
算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定手段と、
当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸住宅であって当該算定対象不動産の物件情報と合致または近似する賃貸住宅の募集データを抽出する抽出手段と、
当該抽出手段により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割手段と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出手段と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出手段と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算手段と、
当該除算手段の除算結果の複数の月次での移動平均を算出し、当該移動平均を当該算定対象不動産に対する空室率とする平均化手段
とを具備することを特徴とする空室率算定装置。 A vacancy rate calculation device for calculating the vacancy rate of rental housing,
The nearest station designation means for designating the nearest station of the real estate to be calculated;
Rental housing that is located within a specified range from the nearest station based on rental housing recruitment data for a specified period that extends back to the past, including the location of the target real estate, and that matches or approximates the property information of the target real estate Extracting means for extracting the recruitment data of
Dividing means for dividing the recruitment data extracted by the extraction means into monthly recruitment data;
Recruitment unit extraction means for extracting monthly recruitment units from the monthly recruitment data,
A total number of units calculating means for calculating the total number of units by extracting the monthly number from the monthly recruitment data, multiplying the average number of units by level, and taking the sum;
Dividing means for dividing the monthly recruitment number by the total number of units,
A vacancy rate calculating apparatus comprising: a moving average for a plurality of monthly results of division by the dividing means; and an averaging means for setting the moving average as a vacancy rate for the calculation target property .
当該算定対象不動産の所在地を指定する指定手段と、
鉄道の路線及び駅の位置情報を収容する駅データを参照し、当該所在地への最寄り駅を決定する最寄り駅決定手段
とを具備することを特徴とする請求項10に記載の空室率算定装置。 The nearest station designation means is
A designation means for designating the location of the subject real estate,
11. The vacancy rate calculating device according to claim 10, further comprising: nearest station determining means for determining the nearest station to the location by referring to station data that stores location information of the railway line and the station. .
算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定ステップと、
当該コンピュータが当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸住宅であって当該算定対象不動産の物件情報と合致または近似する賃貸住宅の募集データを抽出する抽出ステップと、
当該コンピュータが当該抽出ステップにより抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出ステップと、
当該コンピュータが当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算ステップと、
当該コンピュータが当該除算ステップの除算結果の複数の月次での移動平均を算出し、当該移動平均を当該算定対象不動産に対する空室率とする平均化ステップ
とを具備することを特徴とする空室率算定方法。 A vacancy rate calculation method for calculating the vacancy rate of rental properties using a computer,
The nearest station designation step for designating the nearest station of the property to be calculated;
The rental computer is located within a specified range from the nearest station based on rental housing recruitment data for a specified period that extends back to the past in a wide area including the location of the calculated property, and matches or approximates the property information of the calculated property An extraction step of extracting recruitment data for rental housing to be
A division step in which the computer divides the recruitment data extracted in the extraction step into monthly recruitment data;
A step of extracting the number of units to be recruited in which the computer extracts the number of units to be recruited from the monthly recruitment data;
A step of calculating the total number of units, in which the computer extracts the monthly recruitment building from the monthly recruitment data, multiplies the average number of units by hierarchy, and calculates the total number of units by taking the sum;
A division step in which the computer divides the number of monthly subscriptions by the total number of units;
Vacancy characterized in that said computer comprises an averaging step of calculating a moving average of a plurality of monthly results of division in said division step and setting said moving average as a vacancy rate for said calculation target property Rate calculation method.
当該算定対象不動産の所在地を指定する指定ステップと、
鉄道の路線及び駅の位置情報を収容する駅データを参照し、当該所在地への最寄り駅を決定する最寄り駅決定手段
とを具備することを特徴とする請求項13に記載の空室率算定方法。 The nearest station designation step is
A designation step for designating the location of the subject real estate for calculation;
14. The vacancy rate calculation method according to claim 13, further comprising: nearest station determination means for determining the nearest station to the location by referring to station data that stores location information of railway lines and stations. .
算定対象不動産の最寄り駅を指定する最寄り駅指定機能と、
当該算定対象不動産の所在地を含む広域で且つ過去に遡る所定期間の賃貸住宅募集データから当該最寄り駅から所定範囲に位置する賃貸住宅であって当該算定対象不動産の物件情報と合致または近似する賃貸住宅の募集データを抽出する抽出機能と、
当該抽出機能により抽出された当該募集データを月次募集データに分割する分割機能と、
当該月次募集データから月次募集戸数を抽出する募集戸数抽出機能と、
当該月次募集データから月次募集棟を抽出し、階層別の平均戸数を乗算し、総和を取ることで総戸数を算出する総戸数算出機能と、
当該月次募集戸数を当該総戸数で除算する除算機能と、
当該除算機能の除算結果の複数の月次での移動平均を算出し、当該移動平均を当該算定対象不動産に対する空室率とする平均化機能
とをコンピュータに実現させるための空室率算定プログラム。 A vacancy rate calculation program for calculating the vacancy rate of rental properties,
The nearest station designation function that designates the nearest station of the real estate subject to calculation,
Rental housing that is located within a specified range from the nearest station based on rental housing recruitment data for a specified period that extends back to the past, including the location of the target real estate, and that matches or approximates the property information of the target real estate An extraction function to extract recruitment data of
A division function for dividing the recruitment data extracted by the extraction function into monthly recruitment data;
Recruitment number extraction function to extract monthly recruitment number from the monthly recruitment data,
A function to calculate the total number of units by extracting the monthly number from the monthly recruitment data, multiplying the average number of units by rank, and calculating the total number of units by taking the sum,
A division function that divides the number of monthly subscriptions by the total number of units;
A vacancy rate calculation program for causing a computer to realize a moving average of a plurality of monthly division results of the division function and using the moving average as a vacancy rate for the calculation target property .
当該算定対象不動産の所在地を指定する指定機能と、
鉄道の路線及び駅の位置情報を収容する駅データを参照し、当該所在地への最寄り駅を決定する最寄り駅決定機能
とを具備することを特徴とする請求項16に記載の空室率算定プログラム。 The nearest station designation function is
A designated function for designating the location of the subject real estate,
The vacancy rate calculation program according to claim 16, further comprising a nearest station determination function for determining a nearest station to the location by referring to station data that stores location information of railway lines and stations. .
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