ĐỊNH GIÁ SỬ DỤNG GIÁ CẢ HƯỞNG THỤ MODELS

ĐỊNH GIÁ SỬ DỤNG GIÁ CẢ HƯỞNG THỤ MODELS (Matt Monson, Cornell MBA và PRE 2009)  Trừu tượng Tòa nhà có thể được so sánh với một bó hàng hoá bán ra trên thị trường, nơi mà mỗi yếu tố trong những đặc điểm xây dựng kết hợp tương đương với giá trị giao dịch tổng thể dự kiến. Mỗi một yếu tố trong các mối tương quan có thể được đo để xác định một mức độ tự tin (tức là ý nghĩa) và rồi sau đó được sử dụng để xây dựng một mô hình giá cả hưởng thụ. Mô hình giá cả hưởng thụ có thể hữu ích để xác định giá trị nội tại của mỗi thuộc tính, cũng như để dự đoán giá giao dịch.  Giới thiệu Mục đích Khủng hoảng khu vực tài chính đã để lại nhiều chủ sở hữu bất động sản và quản lý quỹ đầu tư tự hỏi làm thế nào để đánh giá đúng tài sản bất động sản. Định giá thị trường gần đây dựa trên tính chất so sánh và trần lãi suất khu vực đang lái xe trên giá trị thị trường của nhiều tài sản mặc dù các nguyên tắc cơ bản cơ bản không thay đổi. Ở đỉnh cao của chu kỳ bất động sản mới nhất, nguyên tắc cơ bản bảo lãnh thích hợp có vẻ như đã bị mất vì những gì một số người gọi là tâm trạng phấn khởi vô lý thúc đẩy bởi tiền giao dịch đuổi vốn. Kết quả là, giá trị thị trường của bất động sản lớn hơn nhiều so với sự thật. Hiểu giá trị nội tại của một tài sản bất động sản và các đặc điểm đó đóng góp vào giá giao dịch (giá trị thị trường) tiềm năng của nó là bắt buộc để định giá đúng và chỉ có thể được tính bằng cách bảo lãnh phát hành khó tính. Mục đích của bài viết này là để giới thiệu phân tích hồi quy và một số kỹ thuật định giá thay thế được gọi là mô hình giá cả hưởng thụ. Lý thuyết đằng sau những công cụ này sẽ được thảo luận, cũng như cách chúng được xây dựng và sử dụng tiềm năng, lợi ích của họ, và điểm yếu. Phân tích hồi quy có thể được sử dụng để xác định mối tương quan giữa các đặc điểm xây dựng và giá giao dịch và mô hình hóa hưởng thụ có thể được sử dụng để dự đoán giá giao dịch trong tương lai. Ba trường hợp nghiên cứu được trình bày trong đó phương pháp định giá này đã được thực hiện.  Các mô hình thống kê Thống kê là một môn khoa học toán học liên quan đến việc thu thập, phân tích, giải thích hoặc giải thích và trình bày data2. Thống kê được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để giải quyết vấn đề mà rất nhiều các biến có mặt. Các công cụ thống kê này đã được phát triển để hỗ trợ trong việc xác định giá trị, bao gồm các phân tích hồi quy và mô hình hóa hưởng thụ.  Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để xác định mối tương quan giữa các điểm dữ liệu khác nhau. Các kết quả của hồi quy sau đó có thể được sử dụng để dự đoán kết quả trong tương lai. Một trong những thế mạnh của phân tích hồi quy là nó cho phép một để đo các mặt hàng chất lượng trong tự nhiên về mặt định lượng. Một ví dụ của việc này là một tòa nhà văn phòng nằm gần một nhà ga xe lửa. Trong khi các nhà ga xe lửa không phải là thể chất là một phần của tòa nhà, nó là một đặc điểm mà có thể ảnh hưởng tích cực với giá giao dịch cao hơn do sự tiện lợi cho nhân viên làm việc trong tòa nhà. Đặc điểm vô hình tương tự khác bao gồm gần một trung tâm thương mại và một sân bay. Biến như thế này thường được gọi là đặc tính nội bộ. Đặc điểm bên ngoài bao gồm các hạng mục như vuông, xây dựng hoàn thiện, bãi đậu xe, số nhà vệ sinh, và vân vân. Về mặt lý thuyết, có một số lượng không xác định các đặc tính nội bộ và bên ngoài trong một tòa nhà mà thêm giá trị. Những gì một nhà đầu tư nhà phát triển có thể được quan tâm nhất là có những đặc điểm này sẽ đánh giá cao nhất ảnh hưởng đến giá giao dịch. Phân tích hồi quy là một công cụ giúp để đo lường các biến như vậy nếu có đủ dữ liệu hiện tại và lịch sử có sẵn.  Giá cả hưởng thụ Models Các mục tiêu cơ bản khi tạo một mô hình giá cả hưởng thụ là để tạo ra một mô hình dự đoán chính xác. Mô hình giá cả hưởng thụ, tuy nhiên, có thể được sử dụng để đo lường ảnh hưởng đến ảnh hưởng của các đặc tính trên giá giao dịch chung. Những mô hình này được phát triển bằng cách sử dụng các hệ số được tạo ra từ một phân tích hồi quy. Mối quan hệ này có thể được mô tả như được minh họa trong các phương trình sau đây giá thị trường là một chức năng của mỗi tính xây dựng hữu hình và vô hình và các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng khác.: Giá thị trường = f (đặc hữu hình xây dựng, yếu tố ảnh hưởng khác) Yếu tố ảnh hưởng khác bao gồm tài sản bán ra trong một market5 không công bằng và sẽ không được thảo luận ở đây. Mô hình hưởng thụ cũng có thể là công cụ trong việc trả lời các câu hỏi sau: • Làm thế nào bất động sản nên được đánh giá trong sự vắng mặt của một thị trường? • Làm thế nào để đặc điểm như vậy vô hình như gần một ga xe lửaảnh hưởng đến giá cả? • Làm thế nào nên một tài khoản cho giá trị của một tài sản trong trường hợp không thu phát? Câu trả lời cho những câu hỏi này có thể được xác định bằng cách thu thập dữ liệu trên các tòa nhà đã được biết đến giá giao dịch và tương tự như trong tự nhiên để xây dựng đối tượng được phân tích. Một phân tích hồi quy sau đó có thể được tính toán để xác định mối tương quan đối với từng đặc điểm đo so với giá giao dịch. Những phép đo tương quan này sau đó được sử dụng để tạo ra một mô hình giá cả hưởng thụ mà sẽ giúp xác định các mức giá dự kiến của sản đó. Hướng dẫn bổ sung được đưa ra dưới đây trong các cơ cấu một phần phân tích. Là một phương pháp định giá bất động sản thay thế, mô hình hưởng thụ có thể được sử dụng bởi các nhà phát triển, nhóm bất động sản của công ty, chủ sở hữu, và vận hành để xác định đặc điểm xây dựng thêm giá trị đáng kể cho giá giao dịch tiềm năng. Kết quả sản xuất có thể cung cấp thông tin quan trọng cho các quyết định tương lai và giúp mỗi bên hiểu rõ hơn về kinh tế xung quanh mỗi tài sản, do đó cải thiện bảo lãnh tài sản.  Việc cấu trúc một phân tích Người ta phải xác định những đặc điểm rất quan trọng trong việc phân tích. Để một nhà phát triển bán lẻ chuẩn bị xây dựng một trung tâm mua sắm mới, đặc điểm để phân tích có thể bao gồm vị trí địa lý, kích thước của các tòa nhà, và tỷ lệ đậu xe điển hình. Đặc điểm khác mà có thể được phân tích được liệt kê trong phần sau đây, yếu tố cần xem xét, với một định nghĩa ngắn gọn như tính hữu dụng của họ. Sau đó người ta phải xác định các đặc tính có thể được đo lường hoặc định lượng. Trong số những người có thể được định lượng thông qua việc thu thập dữ liệu, người ta cũng phải đảm bảo một kích thước mẫu lớn có thể thu được. Có một số công ty trong đó thu thập và cung cấp dữ liệu trên các tòa nhà riêng như Costar, SNL, The Warren Group, LoopNet, và Property Shark. Hầu hết các cơ sở dữ liệu bao gồm các công cụ để tìm kiếm tài sản theo loại tài sản, kích thước, các khu vực địa lý cụ thể, ngày bán hàng cuối cùng, tuổi của tòa nhà, giá cho thuê, và vân vân. Dữ liệu lịch sử này sau đó có thể được sử dụng để tính toán phân tích hồi quy đa biến, mà trong trường hợp các nghiên cứu dưới đây đã được thực hiện bằng cách sử dụng Microsoft Excel8.  Các yếu tố cần xem xét Sau đây là danh sách các đặc tính xây dựng tài sản điển hình có thể được xem xét khi phát triển một phân tích hồi quy. Ghi chú đã được bao gồm để hỗ trợ một phân tích hồi quy. • Chỉ số CPP: Hữu ích trong việc xem xét tác động của điều kiện kinh tế lên giá giao dịch cố định nếu dữ liệu được sử dụng để nối nhiều chu kỳ kinh tế. Chỉ số được sử dụng khi giao dịch mua bán cuối cùng của tài sản đã diễn ra. • Total Square Feet: Là tổng số của Square Feet được xem xét trong quá trình giao dịch. Tính biến thiên này nên được thanh toán khi vận hành giao dịch để kê khai mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa kích thước và giá trị hàng hóa. Nói cách khác tăng kích cỡ hàng hóa sẽ không làm tăng giá trị hàng hóa một cách vô hạn định, nhưng cũng có khả năng sẽ có một ảnh hưởng hạ bớt ở vài điểm trên giá cả. Giải ngân số liệu sẽ giúp hiệu chỉnh tác động. • Màu xanh lá cây (Energy Star hoặc LEED chứng nhận): Thành lập như là một “yes no” biến đại diện bởi 1 cho “yes” hay 0 cho “no”. • Fitness Center: Thành lập như là một yes no biến đại diện bởi 1 cho yes hay 0 cho no. • Dịch vụ ăn uống: Thường được thiết lập như là một yes no biến đại diện bởi 1 cho yes hay 0 cho no. Tuy nhiên, một phân tích chi tiết hơn về các loại hình dịch vụ thực phẩm có thể được thực hiện. Ví dụ: nhà hàng, bán hàng tự động, phục vụ. • Atrium: Thành lập như là một yes no biến đại diện bởi 1 cho yes hay 0 cho no. Điều này thường là một thuộc tính quan trọng trong các tòa nhà văn phòng và khách sạn. • Land (Acres): Có thể được thiết lập như một số mẫu bao gồm trong giá giao dịch. Đó là đề nghị để tách giá đất từ các chi phí xây dựng trong giao dịch. Điều này được thực hiện để đảm bảo một sự so sánh táo với táo. • Typical Floor Square Feet: Điều quan trọng là phải phân biệt cách này được đo để đảm bảo tính nhất quán. Ví dụ: buildable, diện tích sử dụng có thể cho thuê. • Tỷ lệ đậu xe: Điều này có thể được đo lường bằng số lượng không gian đậu xe cho mỗi 1000 feet vuông của không gian xây dựng. • Câu chuyện: Nhân tố này cũng có thể bị một cách gián tiếp do việc thiết lập một đặc trưng như các tòa nhà với nhiều câu chuyện có xu hướng ở nhiều môi trường đô thị. • Trong năm tu sửa: Điển hình là một chỉ số tốt hơn các có giá trị hơn so với “tuổi của tòa nhà” bởi vì nhiều tòa nhà cũ gần đây đổi mới transact theo giá giống như các tòa nhà mới. • Xây dựng Công viên: Được thành lập như một yes no biến số thể hiện bởi 1 cho yes hay 0 cho no. Được sử dụng để biểu thị có hay không Tòa nhà nằm trên một khuôn viên. • Gần chuyến tàu: Có thể được được thành lập như là một yes no biến số thể hiện bởi 1 cho yes hay 0 cho no. Điều này, tuy nhiên, là một biện pháp chủ quan sẽ được quyết định bởi người tạo ra mô hình. Trong các môi trường đô thị, đó là hợp lý để gợi ý rằng một tòa nhà nhỏ hơn 1 dặm của một điểm dừng chuyến tàu có thể được coi là gần. • Urban: Dùng để phân biệt công trình thuộc phạm vi ngoại ô hay thành thị • Year built: Năm xây dựng • Class: dùng để phân biệt phương pháp A, B, C hoặc những cách đo khác nhằm phân loại một công trình. Phương pháp “1 và 0” có thể dùng đến 3 thông số. Ví dụ, nếu công trình là A thì nó nhận giá trị 1, và những yếu tố là B thì nó sẽ nhận giá trị là 0, tương tự với khi xem B công trình. Nếu là C được xem là loại công trình thì A và B sẽ nhận giá trị là 0. • Construction Type: đồng nghĩa với “class”, có đến 3 loại công trình có thể được sử dụng bằng phương pháp “1 và 0” • CPI: Chỉ số giá tiêu dùngmột yếu tố quan trọng để cân nhắc trong việc sử dụng dữ liệu giữa các vùng địa lý khác nhau. Ví dụ: thu thập dữ liệu trên các tòa nhà công nghiệp trên khắp Hoa Kỳ. Điều kiện kinh tế cho các giao dịch khác nhau có thể được thu thập bằng cách ghi lại các chỉ số giá tiêu dùng hiện nay gắn liền với các khu vực có chứa giao dịch bất động sản. • Thuê Nhà: một ví dụ về điều này có thể được xem xét nếu công trình được thuê bởi một người thuê một hoặc nhiều.  Giải thích dữ liệu Sau khi phân tích hồi quy được tiến hành và một mô hình hưởng thụ được tạo ra, một giải thích hợp lý của các kết quả mô hình định giá nên được quy định như sau: Dựa trên các dữ liệu lịch sử được sử dụng trong hồi quy, nó có thể được dự kiến rằng giá giao dịch bất động sản được thử nghiệm trong mô hình này sẽ giao dịch cho x đô la. Để giải thích các giá trị cá nhân của mỗi tính (tức là biến độc lập (s)), giải thích thích hợp sẽ được làm như sau: Dựa trên các dữ liệu lịch sử được sử dùng trong hồi quy, với tất cả các đặc tính khác không đổi, giá trị của các đặc trưng trên giá giao dịch tổng là y đô la. Cần lưu ý rằng các yếu tố không được xem xét khác không bao gồm trong hồi quy cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định giá cả giao dịch, chẳng hạn như yếu tố ảnh hưởng khác đã nói ở trên. Nhiều nhà thống kê đồng ý rằng kinh tế là một lĩnh vực bao gồm các điều tra toàn bộ bối cảnh; do đó, các kết quả trong các hồi quy có thể không được giải thích mà không xem xét vào các yếu tố khác. Ví dụ, trong hồi quy mẫu được hiển thị trong Hình 2, trung tâm thể dục có một hệ số tương quan bất lợi là 80 đến 9000. Điều này có thể được giải thích là nếu một trung tâm thể dục được xây dựng trong một công trình sẽ giảm giá giao dịch tổng thể bằng số tiền này chăng? Có thể điều này là đúng. Tuy nhiên, lời giải thích khác có thể là những tòa nhà trong tập dữ liệu giao dịch tại một thời điểm khi các trung tâm thể dục đã không được đánh giá cao bởi các chủ sở hữu và được xem là không gian cho thuê bị mất. Hoặc, tòa nhà đổ nát cũ có trung tâm thể dục được xây dựng tại một điểm nhằm tăng sức hấp dẫn và giá trị của nó. Vì vậy, điều tra bổ sung có thể cần thiết cho một lời giải thích rõ ràng hơn về các kết quả. Một ví dụ về phân tích hồi quy và mô hình hưởng thụ được thể hiện trong hình 2. Lưu ý rằng các đặc tính phân tích và hệ số tương quan liên quan của họ được nêu bật trong một hộp màu đỏ. Các thuật toán tạo ra để dự đoán giá 658,938 trong hình 4 được bắt nguồn từ các hệ số tương quan sản xuất từ các hồi quy trong hình 2. Mỗi hệ số tương quan có thể được kiểm tra để xác định xem chúng có ý nghĩa thống kê trong việc dự đoán giá cuối cùng, tức là nếu các hệ số ảnh hưởng đến giá đã không xảy ra một cách tình cờ. Điều này có thể được thực hiện bằng cách quan sát các tStat hoặc giá trị P đã trình bày cho từng biến và đo lường chúng chống lại một mức xác định trước. Trong trường hợp trên, các mức ý nghĩa là 5%.  Các trường hợp ví dụ : Ba trường hợp đã được cung cấp dưới đây. Trường hợp 1 và 2 được sử dụng để đưa ra các tính hữu dụng của phân tích hồi quy trong việc giải thích sự tương quan giữa các đặc tính của công trình xây dựng và giá giao dịch. Trường hợp 3 được đưa ra để xác định cách mô hình hưởng thụ được sử dụng để dự đoán giá giao dịch trong tương lai. Trường hợp 1: Phát triển dân cư ở Nam Boston. Nhà phát triển của Olmsted Green, một nhà thành phố và chung cư phát triển nằm gần Jamaica Plain, Boston, Massachusetts, gần đây đã hoàn thành giai đoạn 1 của 5. Với độ rộng lớn trong điều kiện kinh tế kể từ khi khái niệm của dự án, chủ sở hữu của dự án đã phải đối mặt với một số quyết định khó khăn liên quan đến chất lượng bao gồm trong mỗi căn hộ (ví dụ như bàn, đồ gia dụng, đồ đạc ánh sáng) cũng như các tiện nghi cộng đồng (ví dụ như trung tâm thể dục, hồ bơi, nhà câu lạc bộ). Một số chiến lược khác nhau có thể được thực hiện cho các giai đoạn tương lai của sự phát triển để sửa chữa cho điều kiện kinh tế hiện nay, bao gồm cả loại bỏ sự hoàn thiện cao cấp và giảm mức giá để thu hút một lượng khách hàng rộng lớn hơn. Họ cũng có thể thêm tiện nghi bổ sung (đặc quyền) không hiện có trong dự án để duy trì khối lượng bán hàng. Trong một nỗ lực để xác định quyết định những gì để theo đuổi, một phân tích hồi quy và mô hình hưởng thụ được tạo ra dựa trên các loại tài sản tương tự trong khu vực Jamaica Plain để xác định những thuộc tính xây dựng đóng góp đáng kể vào giá giao dịch. Các biến độc lập được lựa chọn cho các chung cư cao tầng tại Olmsted Green được đặc trưng tìm thấy trong những ngôi nhà trong thành phố và chung cư cao tầng trong khu vực. Những biến này bao gồm những điều sau đây: • Bước chân vuông góc • Số phòng tắm và phòng ngủ • Nếu các đơn vị có một gian gara • Nếu có một thành phần giá cả phải chăng trong khu phức hợp 68 Cornell Đánh giá Bất động sản • Nếu khu liên hợp với khoảng cách đi bộ đến ga xe lửa • Phí hiệp hội chủ nhà • Nếu khu phức hợp có một trung tâm thể dục • Nếu khu phức hợp có một hồ bơi • Nếu các đơn vị có lò sưởi • Nếu có một sân ngoài trời • Nếu các đơn vị là ADA có thể truy cập • Nếu các đơn vị có không gian riêng ngoài trời (tức là hiên nhà, sàn, v.v..) • Nếu các tòa nhà được Chứng nhận LEED • Nếu các khu phứchợp là một sự phát triển được sử dụng hỗn hợp • Nếu các đơn vị có hệ thống an ninh • Số lượng các đơn vị trong khu phức hợp • Chất lượng các thiết bị • Nếu các sự trang bị hiệu giặt là trong các đơn vị • Các tòa nhà lâu năm được xây dựng • Nếu các tầng hầm được bao gồm • Nếu có thêm dung lượng trong hoặc xung quanh các tòa nhà Ví dụ Phân tích hồi quy: SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.882 R Square 0.777 Adjusted R Square 0.756 Standard Error 103486 Observations 150 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 13 5.08738E+12 3.91337E+11 36.54159901 5.8480338 Residual 136 1.45647E+12 10709344240 Total 149 6.54385E+12 Coefficients Standard Error t Stat Pvalue Lower 95% Upper 95% Hệ số chặn 298363 84972 3.51 0.0006 466400 130327 SFĐơn vị 357 48 7.48 0.0000 263 451 Phòng ngủ 5788 25414 0.23 0.8202 44468 56045 Phòng tắm 79330 34010 2.33 0.0211 12073 146587 Bãi đỗ xe 11083 62194 0.18 0.8588 134075 111910 Hồ bơi 77306 49459 1.56 0.1204 20501 175113 Thành phần có thể chấp nhận 14415 51451 0.28 0.7798 87332 116161 Hiệu giặt là 3108 58587 0.05 0.9578 118968 112752 Không gian lưu trữ thêm 69486 39394 1.76 0.0800 8418 147391 Máy móc gia dụng 121230 44304 2.74 0.0070 33616 208845 Người giữ cửa 24 giờ 46182 38663 1.19 0.2344 30276 122641 Phục vụ thức ăn 60780 27950 2.17 0.0324 5508 116052 Sân thượng 53456 30089 1.78 0.0779 6047 112959 Trung tâm thể dục 89557 40522 2.21 0.0288 169691 9422 Hồi quy và kết quả hưởng thụ: Trong các biến độc lập đo lường và thử nghiệm trong phân tích hồi quy, chứng minh ý nghĩa thống kê sau đây : gara, hồ bơi, không gian ngoài trời riêng, hệ thống an ninh, và không gian lưu trữ thêm. Nói cách khác, xác suất mà các đặc điểm ảnh hưởng giá cả ngẫu nhiên hoàn toàn là ít hơn 5%. Có lý do để cho rằng dựa trên các dữ liệu lịch sử được sử dụng để cư cơ sở dữ liệu này, các biến quan trọng đóng góp vào giá giao dịch. Các mô hình hưởng thụ dự đoán một giá rất giống với mức giá chào bán hiện hành đối với nhà chung cư. Ví dụ, 1.850 bước chân vuông góc, ba phòng ngủ và hai phòng tắm đơn vị có giá dự đoán là 552,000 và mức giá chào bán hiện tại của đơn vị là 549,000. Các nhà phát triển đã chắc chắn về giá cho các loại đơn vị sản xuất được trong công viên bóng nhưng tình cờ lúc này giá cao hơn so với các nhu cầu khu vực đã sẵn sàng trả. Bằng cách phân tích các kết quả mô hình hưởng thụ, các nhà phát triển có thể xác định các thuộc tính (các biến) xây dựng nên hay không nên được sử dụng vào các giai đoạn tương lai. Như trong trường hợp trên, chúng ta có thể muốn xem xét liệu các tác động của các biến quan trọng là tích cực hay tiêu cực, sau đó chọn trong số này để xây dựng thành dự án. Trường hợp 2: Tòa nhà văn phòng tại Peoria, Illinois Google, Microsoft, HP, Fidelity, SAS, và WalMart cũng tương tự như khi nói đến bất động sản của công ty thuộc sở hữu của họ. Mỗi sở hữu và phức hợp văn phòng trường kiểu tại nhiều địa điểm trên khắp nước Mỹ, thường là trong các khu vực có một khoảng cách đáng kể từ một khu vực đô thị lớn. Những doanh nghiệp này phát triển các tòa nhà mới để đáp ứng nhu cầu của nhân viên và hoạt động kinh doanh. Ở lần tổ chức này đã bị chỉ trích bởi các nhà đầu tư vì chi phí cao, gắn kết với phát triển các tòa nhà độc đáo hơn là cho thuê không gian. Ngoài ra, các giao dịch bán lại của các tòa nhà ở xa và giữa do địa điểm duy nhất của họ và thiết kế tùy chỉnh mà không phải là luôn luôn mong muốn cho các chủ sở hữu khác, ví dụ như Trụ sở chính của WalMart ở Bentonville, Arkansas. Tiện nghi sang trọng thường được bao gồm trong các trường học, bao gồm trung tâm thể dục, nhà ăn với thực đơn sành điệu, gian hàng ngoài trời, bóng chuyền và bóng rổ, đồ nội thất làm việc và chăm sóc con người. Biện minh cho các tiện nghi Bất động sản Cornell Real Estate ,như vậy xem xét 69 việc bao gồm những gì giúp đẩy mạnh tinh thần nhân viên và năng suất. Trong khi điều này có thể đúng, phát biểu như vậy thường rất khó để định lượng và đo lường tương đối so với các dòng dưới cùng. Một phần khó khăn liên quan đến việc xác định một số chính trị cho các tòa nhà này là bởi vì họ được tổ chức vô thời hạn trong công ty và họ thiếu một thị trường bán lại. Bởi vì những yếu tố này, các phương pháp định giá chiết khấu điển hình làm vô ích. Như một ví dụ, một mô hình chiết khấu dòng tiền truyền thống, hoặc mô hình thu nhập, rất khó để cư vì các tòa nhà tạo ra không có thu nhập, thời gian thường không được xác định, và các tòa nhà này không được phát triển sở hữu cho mục đích đầu tư. Do tính chất cạnh tranh nhạy cảm của các trường hợp kiểm tra trường xây dựng các sự kiện và con số đã được thay đổi. Việc xây dựng phải được phân tích là một lớp A, 350.000 vuông xây dựng văn phòng chân nằm ở Peoria, Illinois, khoảng 165 dặm bên ngoài của Chicago và được xây dựng vào năm 2005 cho 185,000,000. Các vị trí được lựa chọn bởi các công ty do những thành phố cấp đất Peoria, mà đã được dự định để khuyến khích tăng trưởng kinh doanh. Ngoài ra, các công ty đang hướng tới việc tạo ra một môi trường cho nhân viên của mình, nơi họ có thể sống gần gũi để làm việc cho một chi phí hợp lý. Tòa nhà bao gồm nhà nướcoftheart thiết bị điện tử và viễn thông, sàn nâng, hội nghị công nghệ cao không gian,phòng lớn, một quán cà phê với một số nhà hàng, một không gian thông tầng lớn, không gian hoạt động ngoài trời, những con đường đi bộ, và các trung tâm thể dục phục vụ 247. Do vị trí và tính chất độc đáo của tòa nhà, nó là hợp lý để giả định rằng một thuộc tính so sánh không tồn tại. Ngoài ra, vì tòa nhà này được sử dụng độc quyền của chủ sở hữu, nó tạo ra không có thu nhập do đó làm cho các tranh luận phương pháp thu nhập.  Hồi quy hưởng thụ kết quả Hơn 280 khách văn phòng đã được thu thập và phân tích trong một bán kính 120 dặm xung quanh Peoria. Các biến được phân tích bao gồm những điều sau đây: • Chỉ số CPP • Cho dù tòa nhà là green10 • Sự tồn tại của dịch vụ thực phẩm • Kích thước sàn tiêu biểu • Tỷ lệ đậu xe • Số tầng • Năm cải tạo và xây dựng • Gần một chuyến tàu • Trong một vị trí đô thị hoặc ngoại ô • Lớp của tòa nhà Các hồi quy cho thấy những đặc điểm sau đây là có ý nghĩa thống kê: Tổng số tòa nhà hình vuông footage, chỉ số CPP, xanh, năm cải tạo, và đẳng cấp của tòa nhà. Các mô hình hưởng thụ được sản xuất một giá trị thị trường dự kiến 150 triệu USD, một mức giá được dự đoán có thể xem xét hợp lý dựa trên các gói hàng hóa tòa nhà chứa. Con số này thấp hơn nhiều so với giá xây dựng, chỉ ra rằng các công ty trả tiền lương cho việc xây dựng tương đối so với giá thị trường sẽ phải trả giá trong đó vị trí địa lý cho các gói hàng hoá. Chắc chắn điều này không cung cấp thêm biện minh cho các chi phí liên quan đến việc xây dựng vào năm 2005. Điều này, tuy nhiên, cho cái nhìn sâu sắc bổ sung cho các công ty như mà biến góp phần nhỉnh lớn nhất đối với các giá tổng thể và xây dựng đặc điểm mà có thể được thu nhỏ lại trong tương lai phát triển xây dựng để giữ giá trong kiểm tra. Trường hợp 3: nhiều gia đình, đơn vị chung cư tại Reston, Virginia Một cơ sở dữ liệu của các đơn vị chung cư nhiều gia đình ở Reston, Virginia đã được thu thập trong một nỗ lực để xác định những gì một nhà phát triển hợp lý có thể mong đợi để bán cho mỗi đơn vị. Các đơn vị được bán ra, trong đó chúng ta biết được giá giao dịch thực tế và các thuộc tính đơn vị công trình sẽ được đưa vào mô hình hưởng thụ để xem cách chính xác mô hình thực sự dự báo một cách chính xác.  Hồi quy hưởng thụ kết quả Những đơn vị được ghi lại là giao dịch chỉ trong hai năm qua và trong vòng bán kính 1 dặm của trang web mục tiêu phát triển. Tổng số đơn vị phân tích là 154 và các biến phân tích bao gồm những điều sau đây: • Cảnh Quảng trường và bình phương cảnh vuông: như mô tả ở trên, kỹ thuật này được sử dụng để sửa dữ liệu cho tính chất phi tuyến tính của đơn vị cảnh vuông đến giá cả. • Phòng ngủ • Phòng vệ sinh • Tòa nhà được xây dựng năm • Số tầng của tòa nhà Ba đặc tính này sau đó được đưa vào mô hình hưởng thụ được tạo ra từ các kết quả hồi quy. Các đầu ra, được liệt kê như dự đoán giá trong mỗi hình dưới đây, sau đó được so với giá giao dịch thực tế.  Phần kết luận Phân tích hồi quy và mô hình hóa hưởng thụ là các công cụ có giá trị cho các chuyên gia bất động sản trong việc xác định mối tương quan giữa các đặc điểm xây dựng và giá giao dịch, cũng như để dự đoán giá cả giao dịch trong tương lai. Sử dụng các kỹ thuật này có thể tạo điều kiện định giá xây dựng khi mô hình chiết khấu dòng tiền truyền thống không thể được dân cư, mà thường có thể là trường hợp nếu một tài sản được đặt tại một địa điểm từ xa và hoặc cấu trúc của nó là duy nhất cho tài sản xây dựng khác. Kết quả từ một nghiên cứu như vậy cũng có thể sản xuất câu trả lời cho các quyết định phát triển như những gì xây dựng các thuộc tính bao gồm trong một nỗ lực để tạo ra giá trị cao nhất trên một thửa đất. PHƯƠNG PHÁP HƯỞNG THỤ GIÁ Khi mua một hàng hóa hay dịch vụ, nó có thể được coi như mua một bó các đặc tính của dịch vụ tốt hay bao gồm. Ví dụ, khi mua một chiếc xe, chúng tôi không quan tâm đến chiếc xe như trong các tính năng của nó như thoải mái, tốc độ, sức mạnh, màu sắc, hình dạng, và như vậy. Khi thuê hoặc mua một căn hộ chúng ta thường sẽ xem xét kích thước của nó, số phòng, khu phố, khoảng cách từ trung tâm thương mại, và khoảng cách từ các trường công lập. Hãy xem xét hai căn hộ mà là giống nhau trong các khía cạnh trọng (chẳng hạn như khu vực, vị trí, tuổi, vv), nhưng một là lớn hơn khác. Lớn hơn căn hộ sẽ có giá cao hơn một ít hơn bởi vì nó lớn hơn. Nếu chúng ta có thể giữ tất cả các khác đặc điểm liên tục, chúng ta có thể đo lường mức tăng giá tương ứng với sự gia tăng kích thước.Nói cách khác, chúng ta có thể đo lường giá tiềm ẩn của kích thước. Điều tương tự cũng có thể được thực hiện đối với môi trường khía cạnh, chẳng hạn như chất lượng của không khí xung quanh căn hộ, hoặc mức độ tiếng ồn. Giá cả hưởng thụ được dựa trên ý tưởng rằng quyết định của một cá nhân để mua hàng hóa hoặc dịch vụ được dựa trên gói đặc điểm này. Nó là một phương pháp ưu tiên tiết lộ như thể hiện trong hình 6.1. Khi chất lượng môi trường là một trong những đặc điểm của con người giá trị đặt trên nó có thể được suy ra từ những gì được trả cho việc tốt.  Khi nào là thích hợp dùng Phương pháp hưởng thụ giá? Phương pháp giá cả hưởng thụ thường được sử dụng trong bối cảnh thị trường bất động sản và lao động. Trước hết trường hợp, giả định được rằng chất lượng môi trường là một thuộc tính của bất động sản và giá của nó phản ánh sở thích của người dân về chất lượng môi trường. Trong trường hợp của thị trường lao động, giả thiết là nguy cơ sức khỏe là một thuộc tính của một công việc và mức lương sau đó phải phản ánh sự sẵn sàng để được bồi thường cho những rủi ro như vậy. Các ứng dụng cho thị trường lao động có thể được khó khăn, đặc biệt là ở các nước kém phát triển, bởi vì công nhân thường không biết những nguy cơ thực sự của công việc nhất định. Ngoài ra, việc thay thế có thể không đượcsẵn, cá nhân phải chấp nhận rủi ro hơn việc mặc dù lương thấp hơn. Phiên họp này tập trung vào việc giá nhà đất. Giả định quan trọng là (i) tích cực được hoạt độngthị trường nhà ở, và (ii) rằng rủi ro nhận thức của cá nhân là tương tự như các rủi ro thực tế. Ví dụ các trường hợp mà trong đó giá cả hưởng thụ có thể hữu ích để đưa ra quyết định là:  Thay đổi trong không khí và chất lượng nước ở địa phương, tức là bằng cách loại bỏ dần các động cơ diesel.  Giảm ô nhiễm tiếng ồn từ sân bay và giao thông đường bộ  Xây dựng một khu vực công cộng (công viên, sân thể thao) với các giá trị giải trí  Hoạch định vị trí của một cơ sở độc hại với môi trường  Đánh giá tác động của đề án cải thiện khu phố trong khu vực nghèo hơn của thành phố. Tất cả các trường hợp trên sẽ ảnh hưởng đến giá trị tài sản. Trong phần tiếp theo chúng tôi mô tả cách thông tin này có thể được sử dụng để gợi ra giá trị của chi phí môi trường hoặc lợi ích. Coi trọng chất lượng môi trường sử dụng phương pháp giá cả hưởng thụ Phương pháp giá cả hưởng thụ cơ bản gồm các ước tính nhu cầu về chất lượng môi trường của quan sát các giá trị con người đặt vào các thuộc tính môi trường khi mua một hàng hóa hay dịch vụ. Các phương pháp theo các bước sau đây:  Xác định chức năng giá hưởng thụ  Dữ liệu bộ sưu tập  Ước tính về mối tương quan giữa chất lượng môi trường và giá cả thị trường cho tốt  Độ lệch của một đường cong nhu cầu về chất lượng môi trường. Bước 1 Xác định các chức năng giá hưởng thụ Đầu tiên chúng ta cần phải xác định những thuộc tính có khả năng xác định giá nhà ở tại các thị trường. Điều quan trọng là phải nhớ rằng tất cả các biến có liên quan cần được đưa vào phân tích như thiếu sót của họ có thể dẫn đến dưới hoặc trên ước tính giá trị của lợi ích môi trường. Tuy nhiên, sự bao gồm các biến không thích hợp có thể dẫn đến kết quả yếu. Có chủ yếu là ba nhóm yếu tố có thể được dự kiến sẽ ảnh hưởng đến giá (xem Hình 6.2):  Đặc tính vật lí của tài sản Đó là kích thước của căn hộ nhà ở,số phòng, sự sẵn có của các khu vực chung (hồ bơi, phòng tập thể dục, phòng TV), thang máy, giặt ủi, dịch vụ.  Đặc tính khu phố Sự tồn tại của các dịch vụ công cộng tốt, chẳng hạn như giao thông vận tải, xử lý chất thải, kết nối nước, có thể là một yếu tố quan trọng trong việc xác định giá của một bất động sản. Trong cùng một cách, mức độ tội phạm, gần đến khu vực thương mại, trạm cứu hỏa địa phương, trường học, văn phòng hoặc nơi làm việc, có thể là rất quan trọng.  Đặc tính môi trường Khi chọn một vị trí cho các căn hộ nhà, cá nhân sẽ xem xét mức độ chất lượng không khí, tiếng ồn, mùi và các đặc điểm môi trường. Giá của căn hộ được xác định bởi: Kích thước Số phòng Dịch vụ công cộng có sẵn Vùng lân cận đến công việc Vùng lân cận khu thương mại Vùng lân cận đến trường học Và ... CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ TIẾNG ỒN MÙI Toán học: Giá = f ( đặc tính vật lý, đặt tính khu phố, đặt tính môi trường) (1) Chức năng này được gọi là chức năng giá cả hưởng thụ hoặc chức năng đơn giản là hưởng thụ. Nó liên quan giá một tài sản đến thuộc tính của nó, bao gồm cả những thuộc tính đó có ảnh hưởng đến phúc lợi của một cá nhân. Việc hưởng thụ xuất phát từ tiếng Hy Lạp cho niềm vui. Mục tiêu của chúng tôi thực sự là để đánh giá giá trị của niềm vui về môi trường hoặc không hài lòng. Bước 2 Thu thập dữ liệu Một phân tích kinh tế thích hợp đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu.Dữ liệu chúng thường có nghĩa là quan sát về giá cả và đặc điểm của các đặc tính khác nhau trong một thời gian nhất định (một phần nhỏ dữ liệu). Chúng tôi cũng có thể sử dụng thông tin về tính thời gian (chuỗi thời gian), nhưng thông tin này có thể khó khăn hơn để thu thập. Dữ liệu có thể được thu thập bằng cách sử dụng các cuộc điều tra và tổng điều tra.Các nhà nghiên cứu cần phải chắc chắn rằng thị trường đang hoạt động tốt và không phân đoạn. Hơn nữa, người dân phải nhận thức được sự khác biệt trong các biến môi trường trên toàn khu vực lân cận. Điều này sẽ đảm bảo rằng giá bất động sản phản ánh sự khác biệt trong các thuộc tính môi trường. Bước 3 Đánh giá tiềm ẩn của chất lượng không khí Một khi biến vật chất, biến khu phố và các biến môi trường đã được xác định, các chức năng liên quan đến biến đó cho giá của tài sản được ước tính. Kinh tế thường thực hiện điều này hoạt động và ước tính các thông số phù hợp nhất với các dữ liệu có sẵn. Mỗi tham số liên quan một đặc tính của các căn hộ với giá của nó. Hãy ví dụ như các tham số cho chất lượng không khí. Nó là cơ bản cho chúng tôi biết làm thế nào một sự thay đổi trong ô nhiễm không khí đánh giá bất động sản. Chú ý rằng chất lượng không khí được cải thiện, giá tăng, nhưng với tốc độ giảm (Hình 6.3). các hồi quy được sử dụng để ước lượng các thông số tốt hơn phù hợp với những dữ liệu có sẵn. Các chức năng liên kết chất lượng không khí để giá tiềm ẩn của nó () được nhắc đến trong văn học như một chức năng giá tiềm ẩn. Điều này mang đến cho chúng tôi một bước gần hơn với giá sẵn lòng trả để cải thiện chất lượng không khí. Hình 6.3 Mối quan hệ giữa bất động sản và chất lượng không khí Giá = α0 + α1 kích cỡ +…. + β hất lượng không khí + …+ ε Giá bất động sản Chất lượng không khí β nói cho chúng ta giá thay đổi bao nhiêu như là một hậu quả của một sự thay đổi nhỏ trong chất lượng không khí, giữ các biến tin tức khác không thay đổi . Bước 4 Rút ra một đường cong nhu cầu về chất lượng môi trường Giá quan sát của một tài sản thường là kết quả của sự tương tác giữa cung và cầu đối với tài sản. Tuy nhiên, chúng ta chỉ quan tâm trong việc ước tính đường cầu về chất lượng không khí. Trong bước 3, chúng tôi thu được một giá tiềm ẩn cho chất lượng không khí ( Hình 6.3). Đây là xấp xỉ của các tác động phúc lợi của việc cải thiện chất lượng không khí. Việc lập dự toán của một đường cong nhu cầu đòi hỏi một hồi quy thứ hai, trong đó giá tiềm ẩn cho chất lượng không khí là biến phụ thuộc và đặc điểm của các cá nhân là các biến giải thích. Các thủ tục được giải thích trong Phụ lục. Hầu hết các nghiên cứu không đưa vào tài khoản các bước thứ hai trong phân tích. Điều này là do vấn đề kinh tế lượng cũng như ‘nhận dạng vấn đề, mô tả trong Bảng A1 (xem Phụ lục). Những thiếu sót rất khó để giải quyết mà không làm hạn chế các giả định và không có đủ dữ liệu về đặc điểm cá nhân . Các lựa chọn tốt nhất cho các nhà nghiên cứu là để ước tính sự thay đổi phúc lợi trực tiếp từ hàm giá cả hưởng thụ. Đối với những thay đổi nhỏ trong chất lượng không khí này không phải là một mối quan tâm. Trong thực tế, giá tiềm ẩn về chất lượng không khí có nguồn gốc từ hàm giá cả hưởng thụ tương đương với biên WTP trong gần gũi của cấp độ ban đầu của chất lượng không khí. Sau đây mô tả một trường hợp điển hình thay đổi chất lượng không khí không phải là nhỏ. Phúc lợi hưởng của việc thay đổi lớn trong chất lượng môi trường Cho đến nay, chúng tôi đã xử lý các tác động phúc lợi do cải tiến nhỏ trong chất lượng không khí. Tuy nhiên, các chính phủ thường phải đối mặt với quyết định cho các dự án có ảnh hưởng đến một số lượng lớn người dân. Các nguyên tắc giá hưởng thụ có thể được sử dụng để lợi ích giá trị bằng cách so sánh giá trị tài sản. Tuy nhiên, nếu dự án là đủ lớn, sự thay đổi hệ quả trong cung ứng và nhu cầu đối với tài sản có thể làm thay đổi kết luận của nghiên cứu về hưởng thụ. Hãy xem lý do tại sao. Giả sử một dự án môi trường lớn dự kiến sẽ cải thiện chất lượng không khí trong một khu vực đô thị. Để bắt đầu, hiệu quả của dự án sẽ được bắt bởi một sự đánh giá bất động sản Hình 6.4 Thay đổi giá của mảnh đất cho dự án môi trường lớn Giá của mảnh đất Pa ( ) Giá sau khi thay đổi (+) Pb Vùng b Vùng a Ảnh hưởng phúc lợi của việc thay đổi lớn trong chất lượng môi trường Cho đến nay, chúng tôi đã xử lý các tác động phúc lợi do cải tiến nhỏ trong chất lượng không khí. Tuy nhiên, các chính phủ thường phải đối mặt với quyết định cho các dự án có ảnh hưởng đến một số lượng lớn người dân. Các nguyên tắc giá hưởng thụ có thể được sử dụng để có lợi ích giá trị bằng cách so sánh giá trị tài sản. Tuy nhiên, nếu dự án là đủ lớn, sự thay đổi hệ quả trong cung ứng và nhu cầu đối với tài sản có thể làm thay đổi kết luận của nghiên cứu về hưởng thụ. Hãy xem lý do tại sao Giả sử một dự án môi trường lớn dự kiến sẽ cải thiện chất lượng không khí trong một khu vực đô thị. Để bắt đầu, hiệu quả của dự án sẽ được phát hiện bởi một sự gia tăng trong giá trị tài sản. Bảng 6.1 Các đặc điểm của hai khu vực: Khu vực A Khu vực B Chất lượng không khí tốt Chất lượng không khí kém Giá đất cao:pA Giá đất thấp:pB( PB).Từ sau thực tế người ta sẽ sẵn sàng trả thêm tiền để sống ở đâu chất lượng môi trường là tốt hơn. Dự án sẽ cải thiện chất lượng không khí trong khu vực B, cho ví dụ bằng cách chuyển nơi ở các hoạt động công nghiệp ra khỏi tòa nhà dân cư. Kết quả là, chất lượng không khí trong khu vực B sẽ được tốt như trong khu vực A. Lợi ích của dự án = (pApB) (Kích thước của khu vực B) (2) Một ước lượng thô trong những lợi ích của việc cải thiện chất lượng không khí được thể hiện bởi phương trình (2). Lý do là sau dự án khu vực đó B sẽ có cùng giá trị như khu A, vì người dân ở khu vực B sẽ sẵn sàng trả những gì họ hiện đang sẵn sàng trả tiền để sống trong khu vực A. Đây có phải là một ước tính chính xác của lợi ích từ việc cải thiện chất lượng không khí không? Kanemoto (1988) đã chỉ ra rằng phía bên tay phải của phương trình (2) đặt một giới hạn trên các giá trị lợi ích của dự án (nó đánh giá quá cao lợi ích). Điều này xảy ra bởi vì giá sẽ thay đổi sau khi dự án. Khi chất lượng không khí được cải thiện trong khu vực B, mọi người sẽ bắt đầu di chuyển vào khu vực B và xa khu vực A. Điều này sẽ gây ra một sự gia tăng trong giá đất tại khu vực B. Giá cả ở khu vực A, tuy nhiên, sẽ giảm vì người dân đang di chuyển xa. Sự thay đổi này ,dân số sẽ diễn ra cho đến giá cả trong hai khu vực đã đạt đến mức độ như nhau, P (xem Hình 6.4). Giá đất tại khu B sẽ không đạt được mức pA vì giá đất tại khu vực A đã được thả, do người dân di chuyển ra ngoài. Lợi ích cho cư dân khu vực B của không tăng như mong đợi. Ngoài ra,cho rằng giá đất ở khu vực A đã giảm, đây là việc giảm phúc lợi xã hội cho dân cư khu vực dân cư A. Ví dụ 1:Ô nhiễm không khí ở Los Angeles ( USA) (1982) thực hiện một bài tập định giá để ước tính lợi ích từ việc cải thiện chất lượng không khí thu được từ phương pháp giá cả hưởng thụ. Nghiên cứu so sánh với những kết quả đạt được từ một đánh giá ngẫu nhiên. Trong phần này, chúng ta tập trung vào các kết quả về hưởng thụ và giá cả cho thấy cách lập dự toán đã được thực hiện trong ví dụ thế giới thực này. Nghiên cứu được giới hạn cho các hộ gia đình trong khu vực thành phố Los Angeles sử dụng dữ liệu cấp trong gia đình. Giả thuyết chính của phân tích này là biến thể trong gia đình, hàng xóm,mức độ tiếp cận và ô nhiễm được vốn hóa vào giá bán nhà. Các biến sau đây được xem xét trong nghiên cứu. Giá nhà đất đã thu được từ việc bán hàng của 634 ngôi nhà gia đình duy nhất, nó xảy ra giữa tháng 1 năm 1977 và tháng 3 năm 1978 trong cộng đồng sử dụng để phân tích điều tra. Biến cấu trúc nhà ở được sử dụng là: khu vực sinh sống, số lượng phòng tắm, và sẵn có của hồ bơi, lò sưởi. Một vấn đề phổ biến trong kinh tế là đa cộng tuyến. Điều này xảy ra khi một số biến giải thích có liên quan đến nhau. Do đó, nếu một gia tăng biến trên mẫu, các biến tương quan có hệ thống tăng hoặc giảm. Trong trường hợp cụ thể này,tác giả nhận thấy cộng tuyến giữa số phòng, số người ngủ và khu vực sống có biến. Vì lý do này, các hồi quy chỉ bao gồm sau này (xem Bảng 6.4). Biến khu phố được sử dụng là: tỷ lệ tội phạm, chất lượng trường học, mật độ dân số, thành phần dân tộc,và chi phí an toàn công cộng. Khả năng tiếp cận các biến là khoảng cách đến bãi biển và khoảng cách đến việc làm. Biến môi trường tất nhiên là những cái chúng tôi đang quan tâm nhất đặc biệt là dữ liệu ô nhiễm không khí. Một vấn đề cụ thể tồn tại đối với các bản đồ của dữ liệu thông tin cụ thể với hộ gia đình về ô nhiễm không khí. Trạm quan trắc không khí ở khắp các khu vực Los Angeles cung cấp các bài đọc về nitrogen dioxide (NO2) và các chất ô nhiễm khác. Để ước tính mức độ của không khí ô nhiễm cho mỗi hộ gia đình, mức độ ô nhiễm không khí đã được đặc trưng bởi ba cấp độ chất lượng không khí thể hiện trong Bảng 6.2. Cải tiến từ nghèo để công bằng, và công bằng để giàu trong toàn khu vực là liên quan với việc giảm 30 phần trăm trong mức độ ô nhiễm môi trường xung quanh. Bảng 6.2 Sự phân loại các cấp NO2 ở Los Angeles Chất lượng không khí Tốt Trung Bình Kém NO2 11pphm Họ tìm thấy có khoảng 90 phần trăm của sự thay đổi trong giá bán nhà được giải thích bởi sự biến động trong biến độc lập được thành lập. Điều này được thể hiện bằng giá trị R2 ở dưới cùng của bảng. Gần như tất cả hệ số thống kê khác nhau từ số không (tức là họ đang có ý nghĩa ở mức 1 phần trăm). Ngoại lệ duy nhất là tỷ lệ tội phạm. Họ cũng tìm thấy rằng các biến ô nhiễm đã dự kiến tiêu cực tác động đến giá nhà. Ô nhiễm nhiều hơn có nghĩa giá nhà thấp hơn. Hơn nữa, việc phân tích cho rằng hình dạng của hàm giá cả hưởng thụ là lõm, như trong hình 6.3, như mức độ ô nhiễm giảm, sự gia tăng phải sẵn sàng trả tiền tốt hơn là cho không khí ô nhiễm. Bảng 6.3 trình bày kết quả của hồi quy để ước lượng hàm giá cả hưởng thụ. Biến Độc Lập Phương trình NO2 Cấu trúc biến nhà ở .018591 (9.7577) Tuổi 018171 (2.3385) Khu vực sinh sống .00017568 (12.126) Phòng tắm .15602 (9.609) Hồ bơi .058063 (4.6301) Lò sưởi .099577 (7.1705) Biến số láng giềng .08381 (1.5766) Chất lượng trường học .0019826 (3.9450) Thành phần sắc tộc (phần trăm da trắng) .027031 (4.3915) Mật độ nhà ở .000066926 (9.1277) Chi phí an ninh công cộng .00026192 (4.7602) Khoảng cách để đưa lên bờ .011586 (7.8321) Khoảng cách đến việc làm .28514 (14.786) Biến số ô nhiễm không khí .22407 (4.0324) Giá trị bất biến 2.2325 (2.9296) R2 .89 Tổng bình phương phần dư 18.92 Độ tự do 619 Một sự gia tăng 1% trong nồng độ NO2 gây ra giá bán giảm 0.22% Bước tiếp theo là sử dụng sự thay đổi trong giá cho thuê để tính toán sẵn sàng chi trả cho nồng độ thấp của chất ô nhiễm. Mô hình này cho phép hai loại cải tiến: (i) từ nghèo đến công bằng và (ii) từ công bằng đến tốt. Các biến thể tương ứng với tiền thuê quy định phí bảo hiểm cá nhân hộ gia đình sẽ phải trả tiền để có được một ngôi nhà giống hệt nhau trong vùng không khí sạch hơn. Bảng 6.4 cho thấy sự khác biệt giữa sự cho thuê (tức là giá nhà đất thay đổi hiện như đô la Mỹ mỗi tháng) cho các cộng đồng khác nhau được khảo sát. Bảng 6.4 Giá bán chênh lệch do cải thiện chất lượng không khí Kết quả giá trị tài sản (1) (Độ lệch chuẩn) (2) Số lượng quan sát (3) Kém công bằng El Monte 15.44 (2.88) 22 Motebello 30.62 (7.26) 49 La Cannada 73.78 (48.25) 51 Ô nhiễm mẫu 45.92 (36.69) 122 Công bằng cao Công viên Canoga 33.17 (3.88) 22 Săn bắt bãi biển 47.26 (10.66) 44 Irvine 48.22 (8.90) 196 Thành phố của loài chim 54.44 (16.09) 64 Encino 128.46 (51.95) 45 Biển Newport 77.02 (41.25) 22 Ô nhiễm mẫu 59.09 (34.28) 393 Chất lượng không khí tại Montebello hiện nghèo (NO2> 11 pphm). Một cải tiến chất lượng không khí để đạt công bằng (NO2 911 pphm) thì sẽ tăng phúc lợi bằng US 30 mỗi tháng cho mỗi người. Như một ví dụ, hãy xem xét các cộng đồng Montebello. Nó nằm trong một khu vực có chất lượng không khí nghèo. Nếu không khí chất lượng đã được tăng lên để đạt công bằng, trung bình mỗi người sẽ sẵn sàng trả gần US 30 mỗi tháng hơn cái mà anh ta hiện đang phải trả. Nói chung, sự khác biệt về giá thuê dao động từ 15,44 US 73,78 cho một sự cải tiến từ nghèo đến chất lượng không khí công bằng và US 33,17 US 128,46 cho một sự cải tiến từ ‘’công bằng’’ đến chất lượng không khí tốt. Ví dụ 2: Tiền lương và môi trường rủi ro cho sức khỏe Phân tích thị trường nhà ở hưởng thụ khai thác thực tế rằng môi trường tiện nghi là một thuộc tính của tài sản nhà ở và do đó ảnh hưởng giá cả của nó. Phân tích này giả định rằng các giá trị của tiện nghi môi trường được thể hiện trong thị trường nhà ở. Giả thiết này tuy nhiên chỉ đúng nếu công dân không di chuyển giữa các thành phố. Nếu chúng tôi bao gồm trong phân tích thực tế mà người lao động có thể di chuyển đến thành phố khác sạch hơn thì chúng ta phải cho phép một thực tế là chất lượng môi trường không chỉ phản ánh trong thị trường nhà ở mà còn ở các thị trường việc làm bằng mức lương cao hơn. Bằng trực giác, giá trị con người gắn với tiện nghi đô thị cần được phản ánh trong mức lương cao hơn mà họ cần để sống tại thành phố không mong muốn. Một tác phẩm tinh trong văn học của các nghiên cứu tiền lươngtiện nghi là công việc của Roback (1982). Nó cho thấy rằng giá trị của các tiện nghi được phản ánh trong cả mức lương và gradient thuê. Các phân hủy chính xác phụ thuộc vào ảnh hưởng của sự tiện nghi về sản xuất và sức mạnh của sở thích của người tiêu dùng xiii. Giả định của thành phố với biên giới đóng, nơi mà không có sự di chuyển, có thể là một mô phỏng tốt của thực tế trong ngắn hạn. Nếu ta xem xét một thời gian dài hơn, sau đó các tác động về tiền lương nên được đưa vào cùng phép toán. Một trường hợp khác, trong đó thay đổi trong tiền lương cung cấp thông tin rất quan trọng là sự tôn trọng đối với những rủi ro sức khỏe. Giả định là công nhân sẽ chấp nhận việc làm rủi ro hơn nếu chúng được cung cấp lương cao hơn.Với việc làm mạo hiểm hơn chúng ta thường làm việc trong môi trường chất độc hại hoặc nói chung khả năng tử vong sẽ cao hơn. Các phân tích được cấu trúc trong cùng một cách như trong mô hình giá cả hưởng thụ. Tiền lương là một chức năng của một số biến số, trong đó: (i) các đặc điểm công việc (như khoảng cách từ nhà và kích thước của công ty) và (ii) các nguy cơ tử vong. Việc lập dự toán kinh tế là sau đó như sau: Lươngi = α0 + α1 đặc điểm công việc + α2 rủi ro tử vong + ... + Lỗi hạn Trong trường hợp này, chúng tôi đặc biệt quan tâm trong tham số α2. Nó cho chúng ta biết cách thay đổi tỷ lệ tiền lương với những thay đổi trong nguy cơ tử vong. Độ dốc của hàm lương có nguy cơ được gọi là giá trị của một cuộc sống bằng thống kê. Chú ý rằng chúng ta không nói về giá trị của một cuộc sống . Nó thì giống như giá trị của lợi ích để tránh rủi ro tử vong. Chúng tôi đang liên tục tiếp xúc với nguy cơ (lái xe, lấy một chiếc máy bay, ăn ở một nhà hàng), nhưng nó sẽ là vô lý khi nghĩ về việc giảm xác suất tử vong từ các hoạt động như vậy đến 0. Trong cuộc sống thực, chúng tôi đang liên tục đánh đổi giữa tiền bạc và nguy cơ sức khỏe. Ví dụ như, mua một chiếc xe hơi đắt tiền hơn với tỉ lệ tai nạn tử vong thấp hơn. Các phương trình lương hưởng thụ chụp hành vi này. Giả sử rằng hiện nguy cơ tử vong trong một công việc là 1 trong 25.000. Hãy tưởng tượng rằng nếu rủi ro tăng lên đến 1 trong 20.000 và tất cả các đặc điểm khác vẫn không đổi mức lương tăng lên 50. Trong một trường hợp như vậy, độ dốc của các chức năng hưởng thụ là: VSL = US50((120000125000)) = US5.000.000 Hãy xem xét một công ty với 100.000 nhân viên. Giả sử rằng các nguy cơ gia tăng công việc của 1 trong 100.000, cho ví dụ vì chất lượng không khí kém do các khí có nguồn gốc từ quá trình sản xuất. Sau đó các cơ hội được rằng một trong những nhân viên sẽ chết thực hiện các hoạt động của mình. Mức lương hưởng thụ tính toán cho thấy rằng người lao động sẽ cần US 5.000.000 tiền lương thêm để sẵn sàng chấp nhận rủi ro. Tại sao thông tin này hữu ích? Giả sử rằng quản lý của công ty được quyết định có nên đầu tư vào cải thiện các biện pháp an ninh. Các tùy chọn ở trên bàn là để cải thiện các cơ chế lọc không khí. Cải thiện lọc không khí được ước tính trị giá US 4.000.000một đầu tư lớn, cho rằng các công ty có thể sử dụng tiền cho mục đích khác. Điều này sẽ làm giảm nguy cơ tử vong do 1 trong 100.000 cho mỗi 100.000 công nhân. Các phân tích về hưởng thụ lương cho chúng ta những thông tin quan trọng trong trường hợp này: công nhân sẵn sàng từ bỏ US 5.000.000 tiền lương cho việc giảm nguy cơ có thể chết được thực hiện bởi các bộ lọc mới. Từ góc độ kinh tế, việc đầu tư sẽ là hợp lý hơn.

ĐỊNH GIÁ SỬ DỤNG GIÁ CẢ HƯỞNG THỤ MODELS (Matt Monson, Cornell MBA PRE 2009)  Trừu tượng Tòa nhà so sánh với bó hàng hoá bán thị trường, nơi mà yếu tố đặc điểm xây dựng kết hợp tương đương với giá trị giao dịch tổng thể dự kiến Mỗi yếu tố mối tương quan đo để xác định mức độ tự tin (tức ý nghĩa) sau sử dụng để xây dựng mô hình giá hưởng thụ Mô hình giá hưởng thụ hữu ích để xác định giá trị nội thuộc tính, để dự đoán giá giao dịch  Giới thiệu & Mục đích Khủng hoảng khu vực tài để lại nhiều chủ sở hữu bất động sản quản lý quỹ đầu tư tự hỏi làm để đánh giá tài sản bất động sản Định giá thị trường gần dựa tính chất so sánh trần lãi suất khu vực lái xe giá trị thị trường nhiều tài sản nguyên tắc cơ không thay đổi Ở đỉnh cao chu kỳ bất động sản nhất, nguyên tắc bảo lãnh thích hợp bị số người gọi tâm trạng phấn khởi vô lý thúc đẩy tiền giao dịch đuổi vốn Kết là, giá trị thị trường bất động sản lớn nhiều so với thật Hiểu giá trị nội tài sản bất động sản đặc điểm đóng góp vào giá giao dịch (giá trị thị trường) tiềm bắt buộc để định giá tính cách bảo lãnh phát hành khó tính Mục đích viết để giới thiệu phân tích hồi quy số kỹ thuật định giá thay gọi mô hình giá hưởng thụ Lý thuyết đằng sau công cụ thảo luận, cách chúng xây dựng sử dụng tiềm năng, lợi ích họ, điểm yếu Phân tích hồi quy sử dụng để xác định mối tương quan đặc điểm xây dựng giá giao dịch mô hình hóa hưởng thụ sử dụng để dự đoán giá giao dịch tương lai Ba trường hợp nghiên cứu trình bày phương pháp định giá thực  Các mô hình thống kê Thống kê môn khoa học toán học liên quan đến việc thu thập, phân tích, giải thích giải thích trình bày data2 Thống kê sử dụng nhiều lĩnh vực để giải vấn đề mà nhiều biến có mặt Các công cụ thống kê phát triển để hỗ trợ việc xác định giá trị, bao gồm phân tích hồi quy mô hình hóa hưởng thụ  Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy kỹ thuật thống kê sử dụng để xác định mối tương quan điểm liệu khác Các kết hồi quy sau sử dụng để dự đoán kết tương lai Một mạnh phân tích hồi quy cho phép để đo mặt hàng chất lượng tự nhiên mặt định lượng Một ví dụ việc tòa nhà văn phòng nằm gần nhà ga xe lửa Trong nhà ga xe lửa thể chất phần tòa nhà, đặc điểm mà ảnh hưởng tích cực với giá giao dịch cao tiện lợi cho nhân viên làm việc tòa nhà Đặc điểm vô hình tương tự khác bao gồm gần trung tâm thương mại sân bay Biến thường gọi đặc tính nội Đặc điểm bên bao gồm hạng mục vuông, xây dựng hoàn thiện, bãi đậu xe, số nhà vệ sinh, vân vân Về mặt lý thuyết, có số lượng không xác định đặc tính nội bên tòa nhà mà thêm giá trị Những nhà đầu tư / nhà phát triển quan tâm có đặc điểm đánh giá cao ảnh hưởng đến giá giao dịch Phân tích hồi quy công cụ giúp để đo lường biến có đủ liệu lịch sử có sẵn  Giá hưởng thụ Models Các mục tiêu tạo mô hình giá hưởng thụ để tạo mô hình dự đoán xác Mô hình giá hưởng thụ, nhiên, sử dụng để đo lường ảnh hưởng đến ảnh hưởng đặc tính giá giao dịch chung Những mô hình phát triển cách sử dụng hệ số tạo từ phân tích hồi quy Mối quan hệ mô tả minh họa phương trình sau "giá thị trường chức tính xây dựng hữu hình vô hình yếu tố bên ảnh hưởng khác.": Giá thị trường = f (đặc hữu hình & xây dựng, yếu tố ảnh hưởng khác) Yếu tố ảnh hưởng khác bao gồm tài sản bán market5 không công không thảo luận Mô hình hưởng thụ công cụ việc trả lời câu hỏi sau: • Làm bất động sản nên đánh giá vắng mặt thị trường? • Làm để đặc điểm vô gần ga xe lửa-ảnh hưởng đến giá cả? • Làm nên tài khoản cho giá trị tài sản trường hợp không thu phát? Câu trả lời cho câu hỏi xác định cách thu thập liệu tòa nhà biết đến giá giao dịch tương tự tự nhiên để xây dựng đối tượng phân tích Một phân tích hồi quy sau tính toán để xác định mối tương quan đặc điểm đo so với giá giao dịch Những phép đo tương quan sau sử dụng để tạo mô hình giá hưởng thụ mà giúp xác định mức giá dự kiến sản Hướng dẫn bổ sung đưa cấu phần phân tích Là phương pháp định giá bất động sản thay thế, mô hình hưởng thụ sử dụng nhà phát triển, nhóm bất động sản công ty, chủ sở hữu, vận hành để xác định đặc điểm xây dựng thêm giá trị đáng kể cho giá giao dịch tiềm Kết sản xuất cung cấp thông tin quan trọng cho định tương lai giúp bên hiểu rõ kinh tế xung quanh tài sản, cải thiện bảo lãnh tài sản  Việc cấu trúc phân tích Người ta phải xác định đặc điểm quan trọng việc phân tích Để nhà phát triển bán lẻ chuẩn bị xây dựng trung tâm mua sắm mới, đặc điểm để phân tích bao gồm vị trí địa lý, kích thước tòa nhà, tỷ lệ đậu xe điển hình Đặc điểm khác mà phân tích liệt kê phần sau đây, yếu tố cần xem xét, với định nghĩa ngắn gọn tính hữu dụng họ Sau người ta phải xác định đặc tính đo lường định lượng Trong số người định lượng thông qua việc thu thập liệu, người ta phải đảm bảo kích thước mẫu lớn thu Có số công ty thu thập cung cấp liệu tòa nhà riêng Costar, SNL, The Warren Group, LoopNet, Property Shark Hầu hết sở liệu bao gồm công cụ để tìm kiếm tài sản theo loại tài sản, kích thước, khu vực địa lý cụ thể, ngày bán hàng cuối cùng, tuổi tòa nhà, giá cho thuê, vân vân Dữ liệu lịch sử sau sử dụng để tính toán phân tích hồi quy đa biến, mà trường hợp nghiên cứu thực cách sử dụng Microsoft Excel8  Các yếu tố cần xem xét Sau danh sách đặc tính xây dựng / tài sản điển hình xem xét phát triển phân tích hồi quy Ghi bao gồm để hỗ trợ phân tích hồi quy • Chỉ số CPP: Hữu ích việc xem xét tác động điều kiện kinh tế lên giá giao dịch cố định liệu sử dụng để nối nhiều chu kỳ kinh tế Chỉ số sử dụng giao dịch mua bán cuối tài sản diễn • Total Square Feet: Là tổng số Square Feet xem xét trình giao dịch Tính biến thiên nên toán vận hành giao dịch để kê khai mối quan hệ tỷ lệ nghịch kích thước giá trị hàng hóa Nói cách khác tăng kích cỡ hàng hóa không làm tăng giá trị hàng hóa cách vô hạn định, có khả có ảnh hưởng hạ bớt vài điểm giá Giải ngân số liệu giúp hiệu chỉnh tác động • Màu xanh (Energy Star LEED chứng nhận): Thành lập “yes / no” biến đại diện cho “yes” hay cho “no” • Fitness Center: Thành lập 'yes / no' biến đại diện cho "yes" hay cho "no" • Dịch vụ ăn uống: Thường thiết lập "yes / no" biến đại diện cho "yes" hay cho "no" Tuy nhiên, phân tích chi tiết loại hình dịch vụ thực phẩm thực Ví dụ: nhà hàng, bán hàng tự động, phục vụ • Atrium: Thành lập "yes / no" biến đại diện cho "yes" hay cho "no" Điều thường thuộc tính quan trọng tòa nhà văn phòng khách sạn • Land (Acres): Có thể thiết lập số mẫu bao gồm giá giao dịch Đó đề nghị để tách giá đất từ chi phí xây dựng giao dịch Điều thực để đảm bảo so sánh táo với táo • Typical Floor Square Feet: Điều quan trọng phải phân biệt cách đo để đảm bảo tính quán Ví dụ: buildable, diện tích sử dụng cho thuê • Tỷ lệ đậu xe: Điều đo lường số lượng không gian đậu xe cho 1000 feet vuông không gian xây dựng • Câu chuyện: Nhân tố bị cách gián tiếp việc thiết lập đặc trưng tòa nhà với nhiều câu chuyện có xu hướng nhiều môi trường đô thị • Trong năm tu sửa: Điển hình số tốt có giá trị so với “tuổi tòa nhà” nhiều tòa nhà cũ gần đổi transact theo giá giống tòa nhà • Xây dựng Công viên: Được thành lập "yes / no" biến số thể cho "yes" hay cho "no" Được sử dụng để biểu thị có hay không Tòa nhà nằm khuôn viên • Gần chuyến tàu: Có thể được thành lập "yes / no" biến số thể cho "yes" hay cho "no" Điều này, nhiên, biện pháp chủ quan định người tạo mô hình Trong môi trường đô thị, hợp lý để gợi ý tòa nhà nhỏ dặm điểm dừng chuyến tàu coi "gần" • Urban: Dùng để phân biệt công trình thuộc phạm vi ngoại thành thị • Year built: Năm xây dựng • Class: dùng để phân biệt phương pháp A, B, C cách đo khác nhằm phân loại công trình Phương pháp “1 0” dùng đến thông số Ví dụ, công trình A nhận giá trị 1, yếu tố B nhận giá trị 0, tương tự với xem B công trình Nếu C xem loại công trình A B nhận giá trị • Construction Type: đồng nghĩa với “class”, có đến loại công trình sử dụng phương pháp “1 0” • CPI: Chỉ số giá tiêu dùng-một yếu tố quan trọng để cân nhắc việc sử dụng liệu vùng địa lý khác Ví dụ: thu thập liệu tòa nhà công nghiệp khắp Hoa Kỳ Điều kiện kinh tế cho giao dịch khác thu thập cách ghi lại số giá tiêu dùng gắn liền với khu vực có chứa giao dịch bất động sản • Thuê Nhà: ví dụ điều xem xét công trình thuê người thuê nhiều  Giải thích liệu Sau phân tích hồi quy tiến hành mô hình hưởng thụ tạo ra, giải thích hợp lý kết mô hình định giá nên quy định sau: "Dựa liệu lịch sử sử dụng hồi quy, dự kiến giá giao dịch bất động sản thử nghiệm mô hình giao dịch cho" x "đô la" Để giải thích giá trị cá nhân tính (tức biến độc lập (s)), giải thích thích hợp làm sau: "Dựa liệu lịch sử sử dùng hồi quy, với tất đặc tính khác không đổi, giá trị đặc trưng giá giao dịch tổng là" y "đô la" Cần lưu ý yếu tố không xem xét khác không bao gồm hồi quy đóng vai trò quan trọng việc xác định giá giao dịch, chẳng hạn yếu tố ảnh hưởng khác nói Nhiều nhà thống kê đồng ý kinh tế lĩnh vực bao gồm điều tra toàn bối cảnh; đó, kết hồi quy không giải thích mà không xem xét vào yếu tố khác Ví dụ, hồi quy mẫu hiển thị Hình 2, trung tâm thể dục có hệ số tương quan bất lợi 80 đến 9000 Điều giải thích trung tâm thể dục xây dựng công trình giảm giá giao dịch tổng thể số tiền chăng? Có thể điều Tuy nhiên, lời giải thích khác tòa nhà tập liệu giao dịch thời điểm trung tâm thể dục không đánh giá cao chủ sở hữu xem không gian cho thuê bị Hoặc, tòa nhà đổ nát cũ có trung tâm thể dục xây dựng điểm nhằm tăng sức hấp dẫn giá trị Vì vậy, điều tra bổ sung cần thiết cho lời giải thích rõ ràng kết Một ví dụ phân tích hồi quy mô hình hưởng thụ thể hình Lưu ý đặc tính phân tích hệ số tương quan liên quan họ nêu bật hộp màu đỏ Các thuật toán tạo để dự đoán giá $ 658,938 hình bắt nguồn từ hệ số tương quan sản xuất từ hồi quy hình Mỗi hệ số tương quan kiểm tra để xác định xem chúng có ý nghĩa thống kê việc dự đoán giá cuối cùng, tức hệ số ảnh hưởng đến giá không xảy cách tình cờ Điều thực cách quan sát t-Stat giá trị P trình bày cho biến đo lường chúng chống lại mức xác định trước Trong trường hợp trên, mức ý nghĩa 5%  Các trường hợp ví dụ : Ba trường hợp cung cấp Trường hợp sử dụng để đưa tính hữu dụng phân tích hồi quy việc giải thích tương quan đặc tính công trình xây dựng giá giao dịch Trường hợp đưa để xác định cách mô hình hưởng thụ sử dụng để dự đoán giá giao dịch tương lai Trường hợp 1: Phát triển dân cư Nam Boston Nhà phát triển Olmsted Green, nhà thành phố chung cư phát triển nằm gần Jamaica Plain, Boston, Massachusetts, gần hoàn thành giai đoạn Với độ rộng lớn điều kiện kinh tế kể từ khái niệm dự án, chủ sở hữu dự án phải đối mặt với số định khó khăn liên quan đến chất lượng bao gồm hộ (ví dụ bàn, đồ gia dụng, đồ đạc ánh sáng) tiện nghi cộng đồng (ví dụ trung tâm thể dục, hồ bơi, nhà câu lạc bộ) Một số chiến lược khác thực cho giai đoạn tương lai phát triển để sửa chữa cho điều kiện kinh tế nay, bao gồm loại bỏ hoàn thiện cao cấp giảm mức giá để thu hút lượng khách hàng rộng lớn Họ thêm tiện nghi bổ sung (đặc quyền) dự án để trì khối lượng bán hàng Trong nỗ lực để xác định định để theo đuổi, phân tích hồi quy mô hình hưởng thụ tạo dựa loại tài sản tương tự khu vực Jamaica Plain để xác định thuộc tính xây dựng đóng góp đáng kể vào giá giao dịch Các biến độc lập lựa chọn cho chung cư cao tầng Olmsted Green đặc trưng tìm thấy nhà thành phố chung cư cao tầng khu vực Những biến bao gồm điều sau đây: • Bước chân vuông góc • Số phòng tắm phòng ngủ • Nếu đơn vị có gian gara • Nếu có thành phần giá phải khu phức hợp 68 Cornell Đánh giá Bất động sản • Nếu khu liên hợp với khoảng cách đến ga xe lửa • Phí hiệp hội chủ nhà • Nếu khu phức hợp có trung tâm thể dục • Nếu khu phức hợp có hồ bơi • Nếu đơn vị có lò sưởi • Nếu có sân trời • Nếu đơn vị ADA truy cập • Nếu đơn vị có không gian riêng trời (tức hiên nhà, sàn, v.v ) • Nếu tòa nhà Chứng nhận LEED • Nếu khu phứchợp phát triển sử dụng hỗn hợp • Nếu đơn vị có hệ thống an ninh • Số lượng đơn vị khu phức hợp • Chất lượng thiết bị • Nếu trang bị hiệu giặt đơn vị • Các tòa nhà lâu năm xây dựng • Nếu tầng hầm bao gồm • Nếu có thêm dung lượng xung quanh tòa nhà Ví dụ Phân tích hồi quy: SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.882 R Square 0.777 Adjusted R Square 0.756 Standard Error 103486 Observations 150 ANOVA Regression df 13 Residual 136 Total 149 Hệ số chặn SF/Đơn vị Phòng ngủ Phòng tắm Bãi đỗ xe Hồ bơi Thành phần chấp nhận Hiệu giặt Không gian lưu trữ thêm Máy móc gia dụng SS 5.08738E+1 1.45647E+1 6.54385E+1 Coefficients -298363 357 5788 79330 -11083 77306 14415 -3108 69486 121230 MS 3.91337E+1 1070934424 Standard Error 84972 48 25414 34010 62194 49459 51451 58587 39394 44304 F 36.54159901 t Stat -3.51 7.48 0.23 2.33 -0.18 1.56 0.28 -0.05 1.76 2.74 Significance F 5.84803-38 P-value 0.0006 0.0000 0.8202 0.0211 0.8588 0.1204 0.7798 0.9578 0.0800 0.0070 Lower 95% -466400 263 -44468 12073 -134075 -20501 -87332 -118968 -8418 33616 Upper 95% -130327 451 56045 146587 111910 175113 116161 112752 147391 208845 Người giữ cửa 24 Phục vụ thức ăn Sân thượng Trung tâm thể dục  46182 60780 53456 -89557 38663 27950 30089 40522 1.19 2.17 1.78 -2.21 0.2344 0.0324 0.0779 0.0288 -30276 5508 -6047 -169691 Hồi quy kết hưởng thụ: Trong biến độc lập đo lường thử nghiệm phân tích hồi quy, chứng minh ý nghĩa thống kê sau : gara, hồ bơi, không gian trời riêng, hệ thống an ninh, không gian lưu trữ thêm Nói cách khác, xác suất mà đặc điểm ảnh hưởng giá ngẫu nhiên hoàn toàn 5% Có lý dựa liệu lịch sử sử dụng để cư sở liệu này, biến quan trọng đóng góp vào giá giao dịch Các mô hình hưởng thụ dự đoán giá giống với mức giá chào bán hành nhà chung cư Ví dụ, 1.850 bước chân vuông góc, ba phòng ngủ hai phòng tắm đơn vị có giá dự đoán $552,000 mức giá chào bán đơn vị $ 549,000 Các nhà phát triển chắn giá cho loại đơn vị sản xuất công viên bóng tình cờ lúc giá cao so với nhu cầu khu vực sẵn sàng trả Bằng cách phân tích kết mô hình hưởng thụ, nhà phát triển xác định thuộc tính (các biến) xây dựng nên hay không nên sử dụng vào giai đoạn tương lai Như trường hợp trên, muốn xem xét liệu tác động biến quan trọng tích cực hay tiêu cực, sau chọn số để xây dựng thành dự án Trường hợp 2: Tòa nhà văn phòng Peoria, Illinois Google, Microsoft, HP, Fidelity, SAS, Wal-Mart tương tự nói đến bất động sản công ty thuộc sở hữu họ Mỗi sở hữu phức hợp văn phòng trường kiểu nhiều địa điểm khắp nước Mỹ, thường khu vực có khoảng cách đáng kể từ khu vực đô thị lớn Những doanh nghiệp phát triển tòa nhà để đáp ứng nhu cầu nhân viên hoạt động kinh doanh Ở lần tổ chức bị trích nhà đầu tư chi phí cao, gắn kết với phát triển tòa nhà độc đáo cho thuê không gian Ngoài ra, giao dịch bán lại tòa nhà xa địa điểm họ thiết kế tùy chỉnh mà luôn mong muốn cho chủ sở hữu khác, ví dụ Trụ sở Wal-Mart Bentonville, Arkansas Tiện nghi sang trọng thường bao gồm trường học, bao gồm trung tâm thể dục, nhà ăn với thực đơn sành điệu, gian hàng trời, bóng chuyền bóng rổ, đồ nội thất làm việc chăm sóc người Biện minh cho tiện nghi Bất động sản Cornell Real Estate ,như xem xét 69 việc bao gồm giúp đẩy mạnh tinh thần nhân viên suất Trong điều đúng, phát biểu thường khó để định lượng đo lường tương đối so với dòng Một phần khó khăn liên quan đến việc xác định số trị cho tòa nhà họ tổ chức vô thời hạn công ty họ thiếu thị trường bán lại Bởi yếu tố này, phương pháp định giá chiết khấu điển hình làm vô ích Như ví dụ, mô hình chiết khấu dòng tiền truyền thống, mô hình thu nhập, khó để cư tòa nhà tạo thu nhập, thời gian thường không xác định, tòa nhà không phát triển / sở hữu cho mục đích đầu tư 122641 116052 112959 -9422 Do tính chất cạnh tranh nhạy cảm trường hợp kiểm tra trường xây dựng kiện số thay đổi Việc xây dựng phải phân tích lớp A, 350.000 vuông xây dựng văn phòng chân nằm Peoria, Illinois, khoảng 165 dặm bên Chicago xây dựng vào năm 2005 cho $ 185,000,000 Các vị trí lựa chọn công ty thành phố cấp đất Peoria, mà dự định để khuyến khích tăng trưởng kinh doanh Ngoài ra, công ty hướng tới việc tạo môi trường cho nhân viên mình, nơi họ sống gần gũi để làm việc cho chi phí hợp lý Tòa nhà bao gồm nhà nước-of-theart thiết bị điện tử viễn thông, sàn nâng, hội nghị công nghệ cao không gian,phòng lớn, quán cà phê với số nhà hàng, không gian thông tầng lớn, không gian hoạt động trời, đường bộ, trung tâm thể dục phục vụ 24/7 Do vị trí tính chất độc đáo tòa nhà, hợp lý để giả định thuộc tính so sánh không tồn Ngoài ra, tòa nhà sử dụng độc quyền chủ sở hữu, tạo thu nhập làm cho tranh luận phương pháp thu nhập  Hồi quy & hưởng thụ kết Hơn 280 khách văn phòng thu thập phân tích bán kính 120 dặm xung quanh Peoria Các biến phân tích bao gồm điều sau đây: • Chỉ số CPP • Cho dù tòa nhà 'green'10 • Sự tồn dịch vụ thực phẩm • Kích thước sàn tiêu biểu • Tỷ lệ đậu xe • Số tầng • Năm cải tạo xây dựng • Gần chuyến tàu • Trong vị trí đô thị ngoại ô • Lớp tòa nhà Các hồi quy cho thấy đặc điểm sau có ý nghĩa thống kê: Tổng số tòa nhà hình vuông footage, số CPP, 'xanh', năm cải tạo, đẳng cấp tòa nhà Các mô hình hưởng thụ sản xuất giá trị thị trường dự kiến $ 150 triệu USD, mức giá dự đoán xem xét hợp lý dựa gói hàng hóa tòa nhà chứa Con số thấp nhiều so với giá xây dựng, công ty trả tiền lương cho việc xây dựng tương đối so với giá thị trường phải trả giá vị trí địa lý cho gói hàng hoá Chắc chắn điều không cung cấp thêm biện minh cho chi phí liên quan đến việc xây dựng vào năm 2005 Điều này, nhiên, cho nhìn sâu sắc bổ sung cho công ty mà biến góp phần nhỉnh lớn giá tổng thể xây dựng đặc điểm mà thu nhỏ lại tương lai phát triển xây dựng để giữ giá kiểm tra Trường hợp 3: nhiều gia đình, đơn vị chung cư Reston, Virginia Một sở liệu đơn vị chung cư nhiều gia đình Reston, Virginia thu thập nỗ lực để xác định nhà phát triển hợp lý mong đợi để bán cho đơn vị Các đơn vị bán ra, biết giá giao dịch thực tế thuộc tính đơn vị / công trình đưa vào mô hình hưởng thụ để xem cách xác mô hình thực dự báo cách xác  Hồi quy & hưởng thụ kết Những đơn vị ghi lại giao dịch hai năm qua vòng bán kính dặm trang web mục tiêu phát triển Tổng số đơn vị phân tích 154 biến phân tích bao gồm điều sau đây: • Cảnh Quảng trường bình phương cảnh vuông: mô tả trên, kỹ thuật sử dụng để sửa liệu cho tính chất phi tuyến tính đơn vị cảnh vuông đến giá • Phòng ngủ • Phòng vệ sinh • Tòa nhà xây dựng năm • Số tầng tòa nhà Ba đặc tính sau đưa vào mô hình hưởng thụ tạo từ kết hồi quy Các đầu ra, liệt kê dự đoán giá hình đây, sau so với giá giao dịch thực tế  Phần kết luận Phân tích hồi quy mô hình hóa hưởng thụ công cụ có giá trị cho chuyên gia bất động sản việc xác định mối tương quan đặc điểm xây dựng giá giao dịch, để dự đoán giá giao dịch tương lai Sử dụng kỹ thuật tạo điều kiện định giá xây dựng mô hình chiết khấu dòng tiền truyền thống dân cư, mà thường trường hợp tài sản đặt địa điểm từ xa / cấu trúc cho tài sản xây dựng khác Kết từ nghiên cứu sản xuất câu trả lời cho định phát triển xây dựng thuộc tính bao gồm nỗ lực để tạo giá trị cao đất PHƯƠNG PHÁP HƯỞNG THỤ GIÁ Khi mua hàng hóa hay dịch vụ, coi mua bó đặc tính dịch vụ tốt hay bao gồm Ví dụ, mua xe, không quan tâm đến xe tính thoải mái, tốc độ, sức mạnh, màu sắc, hình dạng, Khi thuê mua hộ thường xem xét kích thước nó, số phòng, khu phố, khoảng cách từ trung tâm thương mại, khoảng cách từ trường công lập Hãy xem xét hai hộ mà giống khía cạnh trọng (chẳng hạn khu vực, vị trí, tuổi, vv), lớn khác Lớn hộ có giá cao lớn Nếu giữ tất khác đặc điểm liên tục, đo lường mức tăng giá tương ứng với gia tăng kích thước.Nói cách khác, đo lường giá tiềm ẩn kích thước Điều tương tự thực môi trường khía cạnh, chẳng hạn chất lượng không khí xung quanh hộ, mức độ tiếng ồn Giá hưởng thụ dựa ý tưởng định cá nhân để mua hàng hóa dịch vụ dựa gói đặc điểm Nó phương pháp ưu tiên tiết lộ thể hình 6.1 Khi chất lượng môi trường đặc điểm người giá trị đặt suy từ trả cho việc tốt  Khi thích hợp dùng Phương pháp hưởng thụ giá? Phương pháp giá hưởng thụ thường sử dụng bối cảnh thị trường bất động sản lao động Trước hết trường hợp, giả định chất lượng môi trường thuộc tính bất động sản giá phản ánh sở thích người dân chất lượng môi trường Trong trường hợp thị trường lao động, giả thiết nguy sức khỏe thuộc tính công việc mức lương sau phải phản ánh sẵn sàng để bồi thường cho rủi ro Các ứng dụng cho thị trường lao động khó khăn, đặc biệt nước phát triển, công nhân thường nguy thực công việc định Ngoài ra, việc thay không đượcsẵn, cá nhân phải chấp nhận rủi ro việc lương thấp Phiên họp tập trung vào việc giá nhà đất Giả định quan trọng (i) tích cực hoạt độngthị trường nhà ở, (ii) rủi ro nhận thức cá nhân tương tự rủi ro thực tế Ví dụ trường hợp mà giá hưởng thụ hữu ích để đưa định là:  Thay đổi không khí chất lượng nước địa phương, tức cách loại bỏ dần động diesel  Giảm ô nhiễm tiếng ồn từ sân bay giao thông đường  Xây dựng khu vực công cộng (công viên, sân thể thao) với giá trị giải trí  Hoạch định vị trí sở độc hại với môi trường  Đánh giá tác động đề án cải thiện khu phố khu vực nghèo thành phố Tất trường hợp ảnh hưởng đến giá trị tài sản Trong phần mô tả cách thông tin sử dụng để gợi giá trị chi phí môi trường lợi ích Coi trọng chất lượng môi trường sử dụng phương pháp giá hưởng thụ Phương pháp giá hưởng thụ gồm ước tính nhu cầu chất lượng môi trường quan sát giá trị người đặt vào thuộc tính môi trường mua hàng hóa hay dịch vụ Các phương pháp theo bước sau đây:  Xác định chức giá hưởng thụ  Dữ liệu sưu tập  Ước tính mối tương quan chất lượng môi trường giá thị trường cho tốt  Độ lệch đường cong nhu cầu chất lượng môi trường Bước - Xác định chức giá hưởng thụ Đầu tiên cần phải xác định thuộc tính có khả xác định giá nhà thị trường Điều quan trọng phải nhớ tất biến có liên quan cần đưa vào phân tích thiếu sót họ dẫn đến ước tính giá trị lợi ích môi trường Tuy nhiên, bao gồm biến không thích hợp dẫn đến kết yếu Có chủ yếu ba nhóm yếu tố dự kiến ảnh hưởng đến giá (xem Hình 6.2):  Đặc tính vật lí tài sản - Đó kích thước hộ / nhà ở,số phòng, sẵn có khu vực chung (hồ bơi, phòng tập thể dục, phòng TV), thang máy, giặt ủi, dịch vụ  Đặc tính khu phố - Sự tồn dịch vụ công cộng tốt, chẳng hạn giao thông vận tải, xử lý chất thải, kết nối nước, yếu tố quan trọng việc xác định giá bất động sản Trong cách, mức độ tội phạm, gần đến khu vực thương mại, trạm cứu hỏa địa phương, trường học, văn phòng nơi làm việc, quan trọng  Đặc tính môi trường - Khi chọn vị trí cho hộ / nhà, cá nhân xem xét mức độ chất lượng không khí, tiếng ồn, mùi đặc điểm môi trường Giá hộ xác định bởi: - Kích thước Hình 6.2 Yếu tố định giá nhà - Số phòng - Dịch vụ công cộng có sẵn - Vùng lân cận đến công việc - Vùng lân cận khu thương mại - Vùng lân cận đến trường học Và - CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ - TIẾNG ỒN - MÙI Toán học: Giá = f ( đặc tính vật lý, đặt tính khu phố, đặt tính môi trường) (1) Chức gọi chức giá hưởng thụ chức đơn giản hưởng thụ Nó liên quan giá tài sản đến thuộc tính nó, bao gồm thuộc tính có ảnh hưởng đến phúc lợi cá nhân Việc hưởng thụ xuất phát từ tiếng Hy Lạp cho "niềm vui" Mục tiêu thực để đánh giá giá trị "niềm vui môi trường" - không hài lòng Bước - Thu thập liệu Một phân tích kinh tế thích hợp đòi hỏi lượng lớn liệu.Dữ liệu chúng thường có nghĩa quan sát giá đặc điểm đặc tính khác thời gian định (một phần nhỏ liệu) Chúng sử dụng thông tin tính thời gian (chuỗi thời gian), thông tin khó khăn để thu thập Dữ liệu thu thập cách sử dụng điều tra tổng điều tra.Các nhà nghiên cứu cần phải chắn thị trường hoạt động tốt không phân đoạn Hơn nữa, người dân phải nhận thức khác biệt biến môi trường toàn khu vực lân cận Điều đảm bảo giá bất động sản phản ánh khác biệt thuộc tính môi trường Bước - Đánh giá tiềm ẩn chất lượng không khí Một biến vật chất, biến khu phố biến môi trường xác định, chức liên quan đến biến cho giá tài sản ước tính Kinh tế thường thực điều hoạt động ước tính thông số phù hợp với liệu có sẵn Mỗi tham số liên quan đặc tính hộ với giá Hãy ví dụ tham số cho chất lượng không khí Nó cho biết làm thay đổi ô nhiễm không khí đánh giá bất động sản Chú ý chất lượng không khí cải thiện, giá tăng, với tốc độ giảm (Hình 6.3) hồi quy sử dụng để ước lượng thông số tốt phù hợp với liệu có sẵn Các chức liên kết chất lượng không khí để giá tiềm ẩn () nhắc đến văn học chức giá tiềm ẩn Điều mang đến cho bước gần với giá sẵn lòng trả để cải thiện chất lượng không khí Hình 6.3 Mối quan hệ bất động sản chất lượng không khí Giá = α0 + α1 kích cỡ +… + βC hất lượng không khí + …+ ε Giá bất động sản Chất lượng không khí β nói cho giá thay đổi hậu thay đổi nhỏ chất lượng không khí, giữ biến tin tức khác không thay đổi Bước - Rút đường cong nhu cầu chất lượng môi trường Giá quan sát tài sản thường kết tương tác cung cầu tài sản Tuy nhiên, quan tâm việc ước tính đường cầu chất lượng không khí Trong bước 3, thu giá tiềm ẩn cho chất lượng không khí ( Hình 6.3) Đây xấp xỉ tác động phúc lợi việc cải thiện chất lượng không khí Việc lập dự toán đường cong nhu cầu đòi hỏi hồi quy thứ hai, giá tiềm ẩn cho chất lượng không khí biến phụ thuộc đặc điểm cá nhân biến giải thích Các thủ tục giải thích Phụ lục Hầu hết nghiên cứu không đưa vào tài khoản bước thứ hai phân tích Điều vấn đề kinh tế lượng ‘nhận dạng' vấn đề, mô tả Bảng A1 (xem Phụ lục) Những thiếu sót khó để giải mà không làm hạn chế giả định đủ liệu đặc điểm cá nhân ' Các lựa chọn tốt cho nhà nghiên cứu để ước tính thay đổi phúc lợi trực tiếp từ hàm giá hưởng thụ Đối với thay đổi nhỏ chất lượng không khí mối quan tâm Trong thực tế, giá tiềm ẩn chất lượng không khí có nguồn gốc từ hàm giá hưởng thụ tương đương với' biên WTP' 'gần gũi' cấp độ ban đầu chất lượng không khí Sau mô tả trường hợp điển hình thay đổi chất lượng không khí 'nhỏ' Phúc lợi hưởng việc thay đổi lớn chất lượng môi trường Cho đến nay, xử lý tác động phúc lợi cải tiến nhỏ chất lượng không khí Tuy nhiên, phủ thường phải đối mặt với định cho dự án có ảnh hưởng đến số lượng lớn người dân Các nguyên tắc giá hưởng thụ sử dụng để lợi ích giá trị cách so sánh giá trị tài sản Tuy nhiên, dự án đủ lớn, thay đổi hệ cung ứng nhu cầu tài sản làm thay đổi kết luận nghiên cứu hưởng thụ Hãy xem lý Giả sử dự án môi trường lớn dự kiến cải thiện chất lượng không khí khu vực đô thị Để bắt đầu, hiệu dự án bắt đánh giá bất động sản Hình 6.4 Thay đổi giá mảnh đất cho dự án môi trường lớn Giá mảnh đất Pa (- ) Giá sau thay đổi (+) Pb Vùng b Vùng a *Ảnh hưởng phúc lợi việc thay đổi lớn chất lượng môi trường Cho đến nay, xử lý tác động phúc lợi cải tiến nhỏ chất lượng không khí Tuy nhiên, phủ thường phải đối mặt với định cho dự án có ảnh hưởng đến số lượng lớn người dân Các nguyên tắc giá hưởng thụ sử dụng để có lợi ích giá trị cách so sánh giá trị tài sản Tuy nhiên, dự án đủ lớn, thay đổi hệ cung ứng nhu cầu tài sản làm thay đổi kết luận nghiên cứu hưởng thụ Hãy xem lý Giả sử dự án môi trường lớn dự kiến cải thiện chất lượng không khí khu vực đô thị Để bắt đầu, hiệu dự án phát gia tăng giá trị tài sản Bảng 6.1 Các đặc điểm hai khu vực: Khu vực A Chất lượng không khí tốt Khu vực B Chất lượng không khí Giá đất cao:pA Giá đất thấp:pB( PB).Từ sau thực tế người ta sẵn sàng trả thêm tiền để sống đâu chất lượng môi trường tốt Dự án cải thiện chất lượng không khí khu vực B, cho ví dụ cách chuyển nơi hoạt động công nghiệp khỏi tòa nhà dân cư Kết là, chất lượng không khí khu vực B tốt khu vực A Lợi ích dự án = (pA-pB) (Kích thước khu vực B) (2) Một ước lượng thô lợi ích việc cải thiện chất lượng không khí thể phương trình (2) Lý sau dự án khu vực B có giá trị khu A, người dân khu vực B sẵn sàng trả họ sẵn sàng trả tiền để sống khu vực A Đây có phải ước tính xác lợi ích từ việc cải thiện chất lượng không khí không? Kanemoto (1988) phía bên tay phải phương trình (2) đặt giới hạn giá trị lợi ích dự án (nó đánh giá cao lợi ích) Điều xảy giá thay đổi sau dự án Khi chất lượng không khí cải thiện khu vực B, người bắt đầu di chuyển vào khu vực B xa khu vực A Điều gây gia tăng giá đất khu vực B Giá khu vực A, nhiên, giảm người dân di chuyển xa Sự thay đổi ,dân số diễn giá hai khu vực đạt đến mức độ nhau, P * (xem Hình 6.4) Giá đất khu B không đạt mức pA giá đất khu vực A thả, người dân di chuyển Lợi ích cho cư dân khu vực B không tăng mong đợi Ngoài ra,cho giá đất khu vực A giảm, việc giảm phúc lợi xã hội cho dân cư khu vực dân cư A Ví dụ 1:Ô nhiễm không khí Los Angeles ( USA) (1982) thực tập định giá để ước tính lợi ích từ việc cải thiện chất lượng không khí thu từ phương pháp giá hưởng thụ Nghiên cứu so sánh với kết đạt từ đánh giá ngẫu nhiên Trong phần này, tập trung vào kết hưởng thụ giá cho thấy cách lập dự toán thực ví dụ giới thực Nghiên cứu giới hạn cho hộ gia đình khu vực thành phố Los Angeles sử dụng liệu cấp gia đình Giả thuyết phân tích biến thể gia đình, hàng xóm,mức độ tiếp cận ô nhiễm vốn hóa vào giá bán nhà Các biến sau xem xét nghiên cứu Giá nhà đất thu từ việc bán hàng 634 nhà gia đình nhất, xảy tháng năm 1977 tháng năm 1978 cộng đồng sử dụng để phân tích điều tra Biến cấu trúc nhà sử dụng là: khu vực sinh sống, số lượng phòng tắm, sẵn có hồ bơi, lò sưởi Một vấn đề phổ biến kinh tế đa cộng tuyến Điều xảy số biến giải thích có liên quan đến Do đó, gia tăng biến mẫu, biến tương quan có hệ thống tăng - giảm Trong trường hợp cụ thể này,tác giả nhận thấy cộng tuyến "số phòng", "số người ngủ" "khu vực sống " có biến Vì lý này, hồi quy bao gồm sau (xem Bảng 6.4) Biến khu phố sử dụng là: tỷ lệ tội phạm, chất lượng trường học, mật độ dân số, thành phần dân tộc,và chi phí an toàn công cộng Khả tiếp cận biến khoảng cách đến bãi biển khoảng cách đến việc làm Biến môi trường tất nhiên quan tâm đặc biệt liệu ô nhiễm không khí Một vấn đề cụ thể tồn đồ liệu thông tin cụ thể với hộ gia đình ô nhiễm không khí Trạm quan trắc không khí khắp khu vực Los Angeles cung cấp đọc nitrogen dioxide (NO2) chất ô nhiễm khác Để ước tính mức độ không khí ô nhiễm cho hộ gia đình, mức độ ô nhiễm không khí đặc trưng ba cấp độ chất lượng không khí thể Bảng 6.2 Cải tiến từ "nghèo" để "công bằng", "công bằng" để "giàu" toàn khu vực liên quan với việc giảm 30 phần trăm mức độ ô nhiễm môi trường xung quanh Bảng 6.2 Sự phân loại cấp NO2 Los Angeles Chất lượng không khí Tốt Trung Bình Kém NO2 11pphm Họ tìm thấy có khoảng 90 phần trăm thay đổi giá bán nhà giải thích biến động biến độc lập thành lập Điều thể giá trị R2 bảng Gần tất hệ số thống kê khác từ số không (tức họ có ý nghĩa mức phần trăm) Ngoại lệ tỷ lệ tội phạm Họ tìm thấy biến ô nhiễm dự kiến tiêu cực tác động đến giá nhà Ô nhiễm nhiều có nghĩa giá nhà thấp Hơn nữa, việc phân tích cho hình dạng hàm giá hưởng thụ lõm, hình 6.3, mức độ ô nhiễm giảm, gia tăng phải sẵn sàng trả tiền tốt cho không khí ô nhiễm Bảng 6.3 trình bày kết hồi quy để ước lượng hàm giá hưởng thụ Biến Độc Lập Phương trình NO2 - 018591 (9.7577) -018171 Tuổi (-2.3385) 00017568 Khu vực sinh sống (12.126) 15602 Phòng tắm (9.609) 058063 Hồ bơi (4.6301) 099577 Lò sưởi (7.1705) -08381 Biến số láng giềng (-1.5766) 0019826 Chất lượng trường học (3.9450) Thành phần sắc tộc 027031 (phần trăm da trắng) (4.3915) -.000066926 Mật độ nhà (-9.1277) 00026192 Chi phí an ninh công cộng (4.7602) -.011586 Khoảng cách để đưa lên bờ (-7.8321) -.28514 Khoảng cách đến việc làm (-14.786) -.22407 Biến số ô nhiễm không khí (-4.0324) 2.2325 Giá trị bất biến (2.9296) 89 R Tổng bình phương phần dư 18.92 Độ tự 619 Một gia tăng 1% nồng độ NO2 gây giá bán giảm 0.22% Cấu trúc biến nhà Bước sử dụng thay đổi giá cho thuê để tính toán sẵn sàng chi trả cho nồng độ thấp chất ô nhiễm Mô hình cho phép hai loại cải tiến: (i) từ 'nghèo' đến 'công bằng' (ii) từ 'công bằng' đến 'tốt' Các biến thể tương ứng với tiền thuê quy định phí bảo hiểm cá nhân hộ gia đình phải trả tiền để có nhà giống hệt vùng không khí Bảng 6.4 cho thấy khác biệt cho thuê (tức giá nhà đất thay đổi đô la Mỹ tháng) cho cộng đồng khác khảo sát Bảng 6.4 Giá bán chênh lệch cải thiện chất lượng không khí Kết giá trị tài sản (1) El Monte Motebello La Cannada Ô nhiễm mẫu Công viên Canoga Săn bắt bãi biển Irvine Thành phố loài chim Encino Biển Newport Ô nhiễm mẫu (Độ lệch chuẩn) (2) Kém công 15.44 (2.88) 30.62 (7.26) 73.78 (48.25) 45.92 (36.69) Công cao 33.17 (3.88) 47.26 (10.66) 48.22 (8.90) 54.44 (16.09) 128.46 (51.95) 77.02 (41.25) 59.09 (34.28) Số lượng quan sát (3) 22 49 51 122 22 44 196 64 45 22 393 Chất lượng không khí Montebello 'nghèo' (NO2> 11 pphm) Một cải tiến chất lượng không khí để đạt 'công bằng' (NO2 9-11 pphm) tăng phúc lợi US $ 30 tháng cho người Như ví dụ, xem xét cộng đồng Montebello Nó nằm khu vực có chất lượng không khí nghèo Nếu không khí chất lượng tăng lên để đạt công bằng, trung bình người sẵn sàng trả gần US $ 30 tháng mà phải trả Nói chung, khác biệt giá thuê dao động từ $ 15,44 US $ 73,78 cho cải tiến từ "nghèo" đến chất lượng không khí "công bằng" US $ 33,17 US $ 128,46 cho cải tiến từ ‘’công bằng’’ đến chất lượng không khí "tốt" Ví dụ 2: Tiền lương môi trường rủi ro cho sức khỏe Phân tích thị trường nhà hưởng thụ khai thác thực tế môi trường tiện nghi thuộc tính tài sản nhà ảnh hưởng giá Phân tích giả định "giá trị" tiện nghi môi trường thể thị trường nhà Giả thiết nhiên công dân không di chuyển thành phố Nếu bao gồm phân tích thực tế mà người lao động di chuyển đến thành phố khác phải cho phép thực tế chất lượng môi trường không phản ánh thị trường nhà mà thị trường việc làm mức lương cao Bằng trực giác, giá trị người gắn với tiện nghi đô thị cần phản ánh mức lương cao mà họ cần để sống thành phố không mong muốn Một tác phẩm tinh văn học nghiên cứu tiền lương-tiện nghi 'là công việc Roback (1982) Nó cho thấy "giá trị tiện nghi phản ánh mức lương gradient thuê Các phân hủy xác phụ thuộc vào ảnh hưởng tiện nghi sản xuất sức mạnh sở thích người tiêu dùng "xiii Giả định thành phố với 'biên giới đóng', nơi mà di chuyển, mô tốt thực tế ngắn hạn Nếu ta xem xét thời gian dài hơn, sau tác động tiền lương nên đưa vào phép toán Một trường hợp khác, thay đổi tiền lương cung cấp thông tin quan trọng tôn trọng rủi ro sức khỏe Giả định công nhân chấp nhận việc làm rủi ro chúng cung cấp lương cao hơn.Với việc làm mạo hiểm thường làm việc môi trường chất độc hại nói chung khả tử vong cao Các phân tích cấu trúc cách mô hình giá hưởng thụ Tiền lương chức số biến số, đó: (i) đặc điểm công việc (như khoảng cách từ nhà kích thước công ty) (ii) nguy tử vong Việc lập dự toán kinh tế sau sau: Lươngi = α0 + α1 đặc điểm công việc + α2 rủi ro tử vong + + Lỗi hạn Trong trường hợp này, đặc biệt quan tâm tham số α2 Nó cho biết cách thay đổi tỷ lệ tiền lương với thay đổi nguy tử vong Độ dốc hàm lương có nguy gọi giá trị sống thống kê Chú ý không nói "giá trị sống ' Nó giống giá trị lợi ích để tránh rủi ro tử vong Chúng liên tục tiếp xúc với nguy (lái xe, lấy máy bay, ăn nhà hàng), vô lý nghĩ việc giảm xác suất tử vong từ hoạt động đến Trong sống thực, liên tục đánh đổi tiền bạc nguy sức khỏe Ví dụ như, mua xe đắt tiền với tỉ lệ tai nạn tử vong thấp Các phương trình lương hưởng thụ chụp hành vi Giả sử nguy tử vong công việc 25.000 Hãy tưởng tượng rủi ro tăng lên đến 20.000 tất đặc điểm khác không đổi mức lương tăng lên $ 50 Trong trường hợp vậy, độ dốc chức hưởng thụ là: VSL == US5.000.000 Hãy xem xét công ty với 100.000 nhân viên Giả sử nguy gia tăng công việc 100.000, cho ví dụ chất lượng không khí khí có nguồn gốc từ trình sản xuất Sau hội nhân viên chết thực hoạt động Mức lương hưởng thụ tính toán cho thấy người lao động cần US $ 5.000.000 tiền lương thêm để sẵn sàng chấp nhận rủi ro Tại thông tin hữu ích? Giả sử quản lý công ty định có nên đầu tư vào cải thiện biện pháp an ninh Các tùy chọn bàn để cải thiện chế lọc không khí Cải thiện lọc không khí ước tính trị giá US $ 4.000.000-một đầu tư lớn, cho công ty sử dụng tiền cho mục đích khác Điều làm giảm nguy tử vong 100.000 cho 100.000 công nhân Các phân tích hưởng thụ lương cho thông tin quan trọng trường hợp này: công nhân sẵn sàng từ bỏ US $ 5.000.000 tiền lương cho việc giảm nguy chết thực lọc Từ góc độ kinh tế, việc đầu tư hợp lý [...]... hơn của thành phố Tất cả các trường hợp trên sẽ ảnh hưởng đến giá trị tài sản Trong phần tiếp theo chúng tôi mô tả cách thông tin này có thể được sử dụng để gợi ra giá trị của chi phí môi trường hoặc lợi ích Coi trọng chất lượng môi trường sử dụng phương pháp giá cả hưởng thụ Phương pháp giá cả hưởng thụ cơ bản gồm các ước tính nhu cầu về chất lượng môi trường của quan sát các giá trị con người đặt... đây:  Xác định chức năng giá hưởng thụ  Dữ liệu bộ sưu tập  Ước tính về mối tương quan giữa chất lượng môi trường và giá cả thị trường cho tốt  Độ lệch của một đường cong nhu cầu về chất lượng môi trường Bước 1 - Xác định các chức năng giá hưởng thụ Đầu tiên chúng ta cần phải xác định những thuộc tính có khả năng xác định giá nhà ở tại các thị trường Điều quan trọng là phải nhớ rằng tất cả các biến... Ví dụ 1:Ô nhiễm không khí ở Los Angeles ( USA) (1982) thực hiện một bài tập định giá để ước tính lợi ích từ việc cải thiện chất lượng không khí thu được từ phương pháp giá cả hưởng thụ Nghiên cứu so sánh với những kết quả đạt được từ một đánh giá ngẫu nhiên Trong phần này, chúng ta tập trung vào các kết quả về hưởng thụ và giá cả cho thấy cách lập dự toán đã được thực hiện trong ví dụ thế giới thực này... cải tiến nhỏ trong chất lượng không khí Tuy nhiên, các chính phủ thường phải đối mặt với quyết định cho các dự án có ảnh hưởng đến một số lượng lớn người dân Các nguyên tắc giá hưởng thụ có thể được sử dụng để lợi ích giá trị bằng cách so sánh giá trị tài sản Tuy nhiên, nếu dự án là đủ lớn, sự thay đổi hệ quả trong cung ứng và nhu cầu đối với tài sản có thể làm thay đổi kết luận của nghiên cứu về hưởng. .. 6.2 Yếu tố quyết định giá nhà - Số phòng - Dịch vụ công cộng có sẵn - Vùng lân cận đến công việc - Vùng lân cận khu thương mại - Vùng lân cận đến trường học Và - CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ - TIẾNG ỒN - MÙI Toán học: Giá = f ( đặc tính vật lý, đặt tính khu phố, đặt tính môi trường) (1) Chức năng này được gọi là chức năng giá cả hưởng thụ hoặc chức năng đơn giản là hưởng thụ Nó liên quan giá một tài sản đến... chất lượng môi trường Cho đến nay, chúng tôi đã xử lý các tác động phúc lợi do cải tiến nhỏ trong chất lượng không khí Tuy nhiên, các chính phủ thường phải đối mặt với quyết định cho các dự án có ảnh hưởng đến một số lượng lớn người dân Các nguyên tắc giá hưởng thụ có thể được sử dụng để có lợi ích giá trị bằng cách so sánh giá trị tài sản Tuy nhiên, nếu dự án là đủ lớn, sự thay đổi hệ quả trong cung... tiếp từ hàm giá cả hưởng thụ Đối với những thay đổi nhỏ trong chất lượng không khí này không phải là một mối quan tâm Trong thực tế, giá tiềm ẩn về chất lượng không khí có nguồn gốc từ hàm giá cả hưởng thụ tương đương với' biên WTP' trong 'gần gũi' của cấp độ ban đầu của chất lượng không khí Sau đây mô tả một trường hợp điển hình thay đổi chất lượng không khí không phải là 'nhỏ' Phúc lợi hưởng của việc... đó giá cả hưởng thụ có thể hữu ích để đưa ra quyết định là:  Thay đổi trong không khí và chất lượng nước ở địa phương, tức là bằng cách loại bỏ dần các động cơ diesel  Giảm ô nhiễm tiếng ồn từ sân bay và giao thông đường bộ  Xây dựng một khu vực công cộng (công viên, sân thể thao) với các giá trị giải trí  Hoạch định vị trí của một cơ sở độc hại với môi trường  Đánh giá tác động của đề án cải... hưởng thụ được dựa trên ý tưởng rằng quyết định của một cá nhân để mua hàng hóa hoặc dịch vụ được dựa trên gói đặc điểm này Nó là một phương pháp ưu tiên tiết lộ như thể hiện trong hình 6.1 Khi chất lượng môi trường là một trong những đặc điểm của con người giá trị đặt trên nó có thể được suy ra từ những gì được trả cho việc tốt  Khi nào là thích hợp dùng Phương pháp hưởng thụ giá? Phương pháp giá cả hưởng. .. tính của nó, bao gồm cả những thuộc tính đó có ảnh hưởng đến phúc lợi của một cá nhân Việc hưởng thụ xuất phát từ tiếng Hy Lạp cho "niềm vui" Mục tiêu của chúng tôi thực sự là để đánh giá giá trị của "niềm vui về môi trường" - hoặc không hài lòng Bước 2 - Thu thập dữ liệu Một phân tích kinh tế thích hợp đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu.Dữ liệu chúng thường có nghĩa là quan sát về giá cả và đặc điểm của ... lịch sử có sẵn  Giá hưởng thụ Models Các mục tiêu tạo mô hình giá hưởng thụ để tạo mô hình dự đoán xác Mô hình giá hưởng thụ, nhiên, sử dụng để đo lường ảnh hưởng đến ảnh hưởng đặc tính giá giao... Phương pháp hưởng thụ giá? Phương pháp giá hưởng thụ thường sử dụng bối cảnh thị trường bất động sản lao động Trước hết trường hợp, giả định chất lượng môi trường thuộc tính bất động sản giá phản... phần mô tả cách thông tin sử dụng để gợi giá trị chi phí môi trường lợi ích Coi trọng chất lượng môi trường sử dụng phương pháp giá hưởng thụ Phương pháp giá hưởng thụ gồm ước tính nhu cầu chất