阅-国外AVM技术在批量评估中的应用

国外 技术在批量评估中的应用 纪益成王诚军傅传锐 摘要 AVM 自动评估模型 是批量评估方法体系的关键技术批量评估方法体系的关键技术 本文系统地介 绍了 AVM 的技术原理 并论述了模型设定模型设定理论层面与模型校准模型校准技术层面以及两 者相互的联系 提出了开发和应用国内 AVM 建立税基批量评估方法体系的一 些构想 一 AVM Automated Vatuation MOdel 技术的发展过程 在价值评估中对计算机的最初应用 就是从国外财产税税基评估人员开始 的 由于征税需要对大批量的财产进行评估 同时又要保证财产从价税税基评 估中的一致性与公允性 因此 美国的征税部门在上世纪上世纪 50 年代年代就开始尝试在 财产税税基批量评估中应用计算机 但当时计算机技术的发展还处于初级阶段 因此计算机运用中的费用也十分高昂 导致计算机在价值评估中的运用受到了 很大的限制 随着上世纪 70 年代以来计算机硬件和软件技术的迅速发展 与其使用成本 的不断下降至 80 年代末 美国拥有 10000 宗以上地块的财产税评估管理部门 都已配备了包括工作站 通用软件在内的计算机应用系统 税基批量评估中计 算机应用的演进可分为三个阶段 第一阶段是评估师将收集到的数据填入计算 机电子表格中进行处理 第二阶段 是收集数据环节的计算机化 即按满足一即按满足一 定的定的数据记录和数据输入格式的方式收集有数据记录和数据输入格式的方式收集有关的财产数据关的财产数据 第三阶段是评估程 序的自动化 即将数据输入预先设定的计算公式而获得评估结果 在此阶段 开始应用 AVM 技术 目前 AVM 技术不仅应用于财产税税基的批量评估 还 被广泛地应用于抵押财产的批量评估业务中 二 AVM 的技术原理 一 AVM 的基本流程描述 由于只要在其相关的市场区域内具有充足的具有充足的市场信息市场信息和财产数据财产数据的财产类的财产类 型就可以运用型就可以运用 AVM 技术技术 所以 AVM 可以应用于动产 不动产甚至是无形资产 的价值评估 目前 应用 AVM 最多的还是不动产评估领域 其中住宅是最早应 用 AVM 的财产类型 因此 相对于其他财产类型的 AVM 而言 不动产评估 AVM 的应用技术开发和操作流程更为成熟 国际财产征税评估人员联合会 International Asso ciation of Assessing Officers IAAO 在其 2003 年颁布的 自动评估模型规范 Standard on Automated 训 uatlon Models 中指出 在进行不动产从价税评估中应用 AVM 技 术时 评估师首先必须根据地图 不动产所有权凭证 不动产所在位置 对不 动产的所有者 不动产的特征以及所评估的不动产权利进行确认 在实务中 评估师可以借助地理信息系统 GIS Geographic lnforma 引 on System 一种用 来存储 检索 操作 分析并显示地理空间信息的数据库管理系统 来获取各 种与评估相关的资料 接着 评估师必须确定 AVM 应用中所有的假设 包括特 别的限制条件和逆向假设条件 然后 评估师必须确定不动产样本的经济域 Economlb Aear 也称为市场域 MarKetAear 所谓经济域是指具有相似特征经济域是指具有相似特征 财产所构成的群体财产所构成的群体 在不动产从价税税基评估中 这一步骤称为分层 Stratification 评估师根据财产用途 物理特征或位置确定具有相似特征的样 本财产组 AVM 可以针对各个经济域分别设定 不论是一般的财产价值评估还是财产价值的批量评估 其可信度都依赖于 所收集数据的精确程度 在西方 虽然商用 AVM 一般使用的是政府机构或受政 府委托收集数据的部门提供的数据 但是 评估师们仍必须对数据的可靠性进可靠性进 行检验行检验 具体做法是利用计算机统计软件甄别出可能丢失的数据或者超出范围 和不具备一致性的样本 在不动产从价税的税基评估中 还可以使用 GIS 来检 验数据 GIS 能使正常样本与异常样本将通过不同的颜色在计算机屏幕中得到 显示 从而使评估师轻松找到那些不合理的数据 必须明确的是 只有在公开只有在公开 的和恰当的市场上的销售和收益数据才能在模型设定中使用的和恰当的市场上的销售和收益数据才能在模型设定中使用 通常认为 来自 政府机构的公开数据的可信度最高 而私人商业机构的数据可以作为政府数据 的一种补充 在保证所收集数据质量的基础上 评估师可以决定 AVM 的类型以及模型中 应用的变量 虽然各种 AVM 的基本原理相同 但是不同评估条件下所采用的具不同评估条件下所采用的具 体体 AVM 的结构是有所差别的的结构是有所差别的 下一步 评估师将根据所选择的模型具体形式 寻找能够校准统计学技术校准统计学技术 即确定特征参数值的过程 与计算机技术与计算机技术 通常 模型的设定和模型的设定和 校准是相互联系的 选择了哪种校准是相互联系的 选择了哪种 AVM 结构 往往意味着必须应用哪种统计技术结构 往往意味着必须应用哪种统计技术 来校准模型的系数或其调整量来校准模型的系数或其调整量 阈值或 b 值 当然 已有一些新的计算机统计计量方已有一些新的计算机统计计量方 法并不严格依赖于所设定的模型法并不严格依赖于所设定的模型 如应用时间序列方法 人工神经网络等技术时间序列方法 人工神经网络等技术 就可以直接对批量财产进行价值评估 而且 在一些特定的情况下 这些方法而且 在一些特定的情况下 这些方法 甚至可能获得比甚至可能获得比 AVM 更高的精确度 更高的精确度 此外 在 AVM 应用前 评估师还必须利用测试样本对校准后的模型进行效 果检验 最后 评估师必须提供论证报告 使用报告与 CAMA AAAVM 报告 等三种不同类型的 AVM 报告 CAMA 报告和 AAAVM 报告是批量评估结果的报 告类型 CAMA 报告主要用于公共领域的财产类税基批量评估目的 而 AAAVM 报告用于私人领域的各种商业性活动 二 AVM 理论层面的设定 AVM 的设定是采用 AVM 技术进行价值评估的核心环节 模型的设定依据 有评估三大基本方法的原理 财产特征以及跟踪财产价值随时间变化趋势的时 间系列法等 根据目标财产的类型 评估假设和可获得的数据 确定 AVM 的结 构以及所应用的变量 模型的结构反映了因变量指标 如销售价格 租金或者资 本化率等 与其相关自变量之间的因果关系 各种自变量对评估价值的贡献或消 极影响通过相关校准系数表现 而要获得正确的系数 就要应用能符合模型结 构要求的校准技术 按模型结构中所采用数学方程的不同划分数学方程的不同划分 AVM 大致可以 分为两大类 一类就是愿望模型 Hedonic Model 它是利用财产特征变量与财 产市场价值间存在的因果关系而建立的模型 这种模型 X W 以按照其采用变 量的组合形式划分为 加成模型成模型 AdditiVe Model 乘数模型 乘数模型 Multiplicative Model 与混合模型与混合模型 Hybrid Model 加成模型就是统计学上的线性回归方程 乘数模型和混合模型属于非线性方程 其形式如下 而另一类模型仅包括时间因素 通常是在财产特征信息不足的情况下 通 过跟踪特定时间段内财产价值的变动规律 根据目标财产的过去价值或销售价 格外推算其评估基准日的价值 由于缺乏有关财产特征的信息 随着推算中推随着推算中推 延日期的延长 评估结果的精确度自然会下降延日期的延长 评估结果的精确度自然会下降 因此 这类模型的精确度往往 不如愿望模型 并且 该类模型一般要在具备大量销售样本的同质区域内才能该类模型一般要在具备大量销售样本的同质区域内才能 应用应用 按照模型所立足的三大基本评估方法划分 AVM 还可以分为成本法模型 销售比较法模型和收益法模型 成本法模型 是根据成本法的评估原理设定的模型 评估师在选择该模型 对不动产评估时 采用成本法分别评估建筑和土地的价值 然后将它们加总得 到不动产整体价值 其采用的数学公式为 尽管按照成本法的原理 其适用于任何面积 质量 屋龄和类型的不动产 评估 但从评估结果的精确角度考虑 成本法显然更适合于那些不存在成本法显然更适合于那些不存在大额折大额折 旧旧 并能够从最近的土地销售中获取土地价值信息资料的较新不动产的评估 并能够从最近的土地销售中获取土地价值信息资料的较新不动产的评估 销售比较法的 AVM 又分为两种具体的模型 其一是可比销售法 间接评估 模型 它通过两个步骤实现 先建立一个确认可比销售样本确认可比销售样本的模型 然后再根 据可比销售财产样本与目标财产之间的差异进行调整 其模型表达式为 其二是目前在批量评估中应用最为广泛的直接市场法 Direct Market Method 直接市场法模型通常是采用了统计校准技术的愿望模型通常是采用了统计校准技术的愿望模型 而目前改进 的可比销售法模型的处理手段 也是先利用直接市场法获得调整量 然后再建也是先利用直接市场法获得调整量 然后再建 立进行差异调整的可比销售模型 立进行差异调整的可比销售模型 在收益法模型中 评估师一般是利用所收集的经过质量检验的收入 成本 数据 应用资本化公式 MV 净收入 资本化率 或收入乘数公式 MV 净收入 收入乘数 进行折现 这样的模型似乎形式很简单 但事实上 在确定 净 收入 资本化率 收入乘数 费用等变量时 还都要建立相应的子模型 即以 净 收入 资本化率 收入乘数 费用等项目分别作为子模型中的因变量 如进行的是不 动产评估 则以影响不动产价值的位置 屋龄 条件 福利设施 用途等项目 作为自变量 在得到这些子模型中因变量的结果后 再代入收益法模型的总公 式 即资本化公式和收入乘数公式 最后得到收益法下的目标财产的价值估计 三 AVM 的校准技术层面 评估师在建立 AVM 时 必须收集一定数量的样本与变量 通过作图等方式 分析特征变量与评估价值之间的关系 然后寻找与这种关系相适应的模型以及寻找与这种关系相适应的模型以及 校准技术校准技术 在确定了基本的模型形式后 评估师需要选择能够确定这些模型中 相应系数的校准技术 在目前的 AVM 技术应用中 直接市场法模型采用了多种 校准技术 如多元回归分析 时间趋势分析 适应估计技术以及人工神经网络 等 由于先进的校准技术的采用 直接市场模型的精确度不断得到提高 从某从某 种程度上说 种程度上说 AVM 技术的发展即是统计学技术与计算机技术中校准软件技术的技术的发展即是统计学技术与计算机技术中校准软件技术的 发展发展 除了直接市场法模型所应用的校准技术得到了相当的发展之外 其它 AVM 模型的校准技术也得到了发展 如为反映当前成本 利用了时间趋势分析 更新成本校准技术 多元回归分析是目前在国外批量评估中占主流地位的校准技术 其包括了 线性回归分析和非线性回归分析 其基本原理是通过对变量 误差的假定 依 靠最小二乘法 来拟合因变量与自变量的线性或非线性的关系 从而建立数学 模型 由于目标财产的特征变量与评估价值之间通常存在的是非线性函数关系 所以 一般认为非线性回归分析比线性回归分析能更好地反映目标财产的价值 变动规律 但在采取多元回归校准技术时 必须注意预测样本的解释变量均值必须注意预测样本的解释变量均值 应尽可能接近估计样本的解释变量均值 这样才能实现预测误差的最小化应尽可能接近估计样本的解释变量均值 这样才能实现预测误差的最小化 时间趋势分析是在有关财产特征变量信息较难获得的情况下所采用的预测 技术 IAAO 2003 界定了四种 AVM 时间趋势分析工具 即单位价值分析 重 复销售分析 销售价格 评估价值趋势分析以及在销售比较模型中加入时间变 量等四种 时间趋势分析根据以往的财产评估价值或财产的销售价格推算财产 评估基准日的评估价值 而单位价值分析是跟踪每单位价格的变化 销售价格 评估价值趋势分析是跟踪同一日期销售价格与评估价值的变动 这两种方法 都能通过图形体现价值变动趋势 重复销售分析是将销售价格间的差异转化为 月变动率 并从中计算平均 中位 变动率 这种方法的可靠性依赖于销售的样本 多少 而在销售比较模型中加入时间变量的方式可以认为是对多元回归分析的 一个转化 这一方式被认为是有着较高精确度的时间趋势分析法 从统计学原理上看 前三种时间趋势分析工具是获取一个关于价值随时间 变动的指数 而第四种分析工具则是假定价值存在某种运动趋势 并通过时间 变量来反映这种趋势 运用时间趋势分析估计财产价值 必须注意到随着推算 日期的拉长 预测的精确度将会降低 适应估计技术 又称为回馈技术 自 20 世纪 80 年代开始被应用于不动产评 估 AVM 中 其方式是不断利用新的销售信息来调整不动产的价值 适应估计技 术是将初始模型得出的价值与销售价格进行不断对比 直到得出是将初始模型得出的价值与销售价格进行不断对比 直到得出 AVM 中最小误中最小误 差的系数为止差的系数为止 适应估计技术适应估计技术依赖评估师对模型中能衡量当地市场环境的特征当地市场环境的特征 变量的设定能力变量的设定能力 目前 通常利用适应估计技术来处理混合模型 20 世纪 90 年代以来 人工神经网络技术开始被应用于 AVM 人工神经网 络技术是基于模仿生物的大脑结构和功能而构成的一种信息处理系统 此处理 技术将多个简单的处理单元按某种方式连接为一种计算机软件 由于神经网络 具有超强的适应能力和学习能力 评估师可 在采用直接市场法模型时 利用财 产特征变量组成的人工神经网络来获得财产更精确的评估价值 直接把样本楼盘位 置 均价作为特征变量 持续观察收集评估作为比较案例的典型楼盘价值 各种校准技术并无孰优孰劣的区别 但都有自身的优势与不足 多元回归 分析的优势在于应用历史悠久 掌握多元回归技术的评估师人数较多 同时 多元回归分析能为各个变量确定有明确经济涵义的系数 回归模型的诊断工具 也很丰富 在大多数 AVM 中 多元回归分析就可以满足要求 时间趋势分析实 际上就是指数分析 原理简单 能快速得出评估结果 也易于被评估师掌握 但缺点是可靠性和精确度都不如多元回归分析 一般在财产特征信息不足于应 用多元回归分析时才采用 适应估计技术适应估计技术的突出优点是可以分别评估土地和建 筑的价值 而其不足在于缺乏标准的计算方法 可应用的软件较少 而且无统 计结果的诊断工具 近年来 评估师们开始采用非线性回归分析来实现适应估 计 人工神经网络技术的评估精确度高 但目前其应用困难是 该软件系统只 能给出得到解释的变量 而不能得出财产特征变量的系数 从而其模型的解释 能力不如多元回归分析 而且 人工神经网络技术不论是在理论分析还是在编 程技术上 都比多元回归模型复杂与困难 从而对评估师的知识和技术能力都 有着较高的要求 值得一提的是 AVM 与评估报告之间的关系 AVM 得出的结果还不是最终 的评估结果 IAAO 2003 与 USPAP 2005 都明确指出 AVM 的结果本身不是 一项价值评估的结果 在税基评估及有关的批量评估实务中 在估税工作人员 或评估师没有将 AVM 的结果作为评估 评估复核或者评估咨询中的结论时 AVM 的结果仅仅是利用计算机程序得出的数据 下列为 AVM 为基本评估程序 的评估报告基本流程图 三 AVM 在国外的财产类税基批量评估中的应用及借鉴 一 当前国外 AVM 在财产税税基评估中的应用 国外不动产税基批量评估是 AVM 应用的主要领域 随着 AVM 框架下评估 模型与各种统计学与计算机校准技术之间的紧密结合 AVM 技术的优势日趋明 显 它使不动产的批量评估客观性更强 结果精确度更高 评估成本下降 评 估速度大大加快 因而 美国 澳大利亚 立陶宛 波兰等国已普遍利用 AVM 技术实施房地产的税基批量评估业务 在美国 不动产的以价计税是地方政府重要的而且稳定的财政收入 美国 评税机构是地方政府的直属机构 其工作职责是负责管辖地区的土地 建筑市 场价值的评估 并按照地方规定税率计算纳税人应纳税额 通知纳税人到税务 部门申报缴纳 美国的不动产税收每年为地方政府提供 2500 多亿美元的财政收 入 从而构成其地方政府财政收入的 大半壁江山 目前 以 AVM 为核心技术 的计算机辅助批量评估系统辅助批量评估系统 CAMA 和地理信息系统地理信息系统 GIS 是美国不动产税基价 值评估的技术支撑 其在各地方政府的不动产评税实务中得到广泛应用 依托 CAMA 和 GIS 各地方政府评税机构收集房产信息 土地信息与不动产交易信息 建立不动产批量评税数据库 从而得出各地块 各社区及每项房地产税基评估 值 同时 上述工作还可以得出一个郡或一个市的不动产税基总的评估值 用 以确定该地区当期适用税率 其评税过程可以概括为 1 依托 GIS 与其他方式收集相关数据 2 建立 AVM 包括模型设立和模型校准 得出 AVM 的输出结果 3 对 AVM 的输出结果进行复核 调整和比率研究后得出 CAMA 报告 4 按 CAMA 报告 告知纳税人房地产的纳税价值 若纳税人不同意此纳税 价值 可以向评税机构提出重新核定的要求 也可以向做出评税机构的上级部 门申诉 纳税人仍对申述裁定不服的 可以向巡回法庭或税务法院提出诉讼 估税工作人员要根据有关裁定与法庭判决的结果修改不动产的计税价值 CAMA 系统和 CIS 信息系统在美国不动产评估上的广泛使用 使不动产税 基价值评估的过程更为公开 透明 因而能做到更加公平 公正和合理 大大 减少纳税人对不动产评税的投诉和诉讼 并降低了税收的社会成本 这一成功 经验已引起不少国家的关注 在澳大利亚 也普遍在运用 CAMA 和 GIS 来确定住宅 土地的价值 用于 决定住宅财产的适当税负 特别是在澳大利亚的大城市中 由于对不动产单个 进行价值判断的传统评估方式已明显不太适应税基评估规模的需要 因此 依 托 CAMA 和 GIS 的批量评估方法体系更是不可或缺 但因历史原因和澳大利亚 各州不同的环境条件 该评估方法体系在各州的的应用差异也很大 目前 立陶宛正在积极创建不动产税基评估体系 基于为地方政府提供稳 定的财政收入的考虑 立陶宛已将不动产税确定为地方财政收入的主要来源 为此 立陶宛于 2001 年开始着手建立不动产批量评估体系 并于 2004 年正式 建成 CAMA 和数字价值地图信息系统 取得了不少成功的经验 国际财产征税评估人员联合会 IAAO 在 2002 年 2003 年分别制定了 不 动产批量评估规范 Standard onMass Appralsal of Real Property 和 自动评 估模型规范 Standard on Automated Vluatlon Models 为实施财产税税基批 量评估的方法体系提供了标准 美国的 USPAP 和国际评估准则委员会的 IVS2005 也都为财产从价税为目的的批量评估的实施提供了一个框架 二 关于国外 AVM 在财产税税基批量评估中的应用的借鉴及思考 在我国现行的税收制度中 一个重大缺陷是没有对不动产征收统一的财产 税 另一个重要缺陷是虽然其税基直接和间接涉及房地产价值