Szkolenie PIRM Wrocław Marzec 2014r - REx4

W dniach 14 i 15 marca we Wrocławiu miała miejsce II edycja zorganizowanego przez Polską Izbę Rzeczoznawstwa Majątkowego szkolenia REx4 „Zasady analizy rynku nieruchomości w podejściu porównawczym i wycena nieruchomości metodą analizy statystycznej rynku (MASR)”. Szkolenie zorganizowano w Hotelu Vega. Garść refleksji własnych po powrocie – poniżej…

„(…) partycypacja audytorium w apercepcji osiągnęłaby kulminację, gdyby nie kilka detonacji (…) w allegro affettuoso” –  tymi słowami w swych Sekretach Polihymnii Jerzy Waldorff nakreślił karykaturę krytyki opisującej w sposób nieprzystępny dla ogółu zjawiska, które w istocie nie są aż tak tajemne. Nie będzie zatem w niniejszej notce zacierania rąk i złośliwego chichotu: „tom Ci machnął – nikt nie pojmie ani słowa!”. O odbytym właśnie szkoleniu z metod analizy statystycznej rynku nie napiszę, że: „niuanse MASR prelegent egzemplifikował mnogością modeli linearyzowanych logarytmicznych multiplikatywnych, w których dystrybuanta rozkładu log-normalnego wskazuje ich przewagę nad regresją wieloraką kalkulowaną addytywnie”.

Szacując wartość nieruchomości, każdy rzeczoznawca – odkąd ludzkość zna sposób porównywania parami – w istocie rozwiązuje równanie z kilkoma niewiadomymi. Często nawet o tym nie wiedząc. Na podstawie obserwacji prawdziwych sprzedaży nieruchomości, które odbywają się na rynku – a równocześnie obserwacji cech sprzedawanych nieruchomości – np. wielkości, położenia, uzbrojenia – znajdowane są pewne typowe zachowania cen w zależności od stanu tych cech. Dom z klimatyzacją jest zwykle droższy niż dom bez klimatyzacji, a wąski pasek gruntu zwykle tańszy niż zgrabna, prostokątna działeczka. Prawidła te – zebrane dla dużej ilości transakcji – tworzą pewien system zachowania się ceny nieruchomości w zależności od stanów cech wpływających na wartość. System ten nazywany jest modelem. Model to teoria wywiedziona z pewnej ilości prawdziwych obserwacji. Model to maszynka, według której można przewidywać wartość i następnie cenę, po podstawieniu do modelu znanych cech wycenianej nieruchomości. Nasza działka jest prostokątem, leży przy drodze, jest uzbrojona w wodę, prąd i gaz i wolno na niej postawić dom jednorodzinny. Wstawiamy odpowiednie współczynniki dla każdej z cech i model po naciśnięciu „enter” wypluwa oczekiwaną wartość. Tak otrzymana wartość ostatecznie przerodzi się w cenę po zniekształceniu jej negocjacjami, szczególnymi warunkami, bądź zwykle – czynnikiem losowym wynikającym z indywidualnych, nie uwzględnionych przez model zachowań uczestników transakcji. Czynnik losowy tworzy szum zakłócający działanie nawet najdoskonalszego modelu. Z tego względu znaleziona za pomocą modelu wartość nie zawsze musi w 100% znaleźć potwierdzenia na rynku. Także odwrotnie – nie każdą cenę obserwowaną na rynku potwierdzi dokładnie model. Dokładność modelu mierzona jest różnicą pomiędzy cenami obserwowanymi na rynku a oczekiwanymi, wynikającymi z działania modelu czyli przewidywanymi przez ten model. Im model dokładniejszy – tym jego determinacja większa. Mówimy, że model lepiej tłumaczy czy też opisuje obserwowaną na rynku zmienność cen, a uzyskane wyniki można obdarzyć większym zaufaniem.

Gdy otwieram okno, czuję napływ świeżego powietrza. Ulicą przejeżdża właśnie autobus. Z tych dwóch obserwacji trudno wywodzić jakieś reguły. Choć intuicyjnie wiemy, że powiew na twarzy związany jest z otwarciem okna a przejazd autobusu – niekoniecznie, prawdopodobieństwo takie wcale nie wynika z tej jednej obserwacji. Zdarzenia po pierwszej obserwacji są tak samo prawdopodobne. Załóżmy, że drugiego i trzeciego dnia – zupełnie przypadkowo – udało nam się otworzyć okno dokładnie w tej samej chwili gdy z pobliskiego przystanku rusza autobus. Podskakujemy radośnie! Mamy trzy obserwacje rynkowe: otwarciu okna towarzyszą a) – powiew powietrza; b) przejazd autobusu. Na tej podstawie tworzymy prognozę: Jutro, po otwarciu okna wpadnie do pokoju wiosenny zefirek i przejedzie autobus. Odbiorca prognozy może jednak czwartego dnia na próżno wyglądać autobusu. Oto model stworzony na podstawie niewystarczającej ilości obserwacji okazał się błędnie opisywać rzeczywistość.

Z tego względu pewność działania modelu, jego niezawodność – jest ściśle związana z ilością obserwacji. Im obserwacji więcej – tym większa jest pewność, że obserwowane zjawiska stanowią regułę, na której bezpiecznie jest oprzeć prognozę. Ilość obserwowanych transakcji determinuje dokładność modelu szacowania. W metodzie porównywania parami ustawodawca każe przyjąć do porównań przynajmniej trzy nieruchomości podobne. W metodzie korygowania ceny średniej – co najmniej kilkanaście. To „kilkanaście” często odczytywane jest nieprawidłowo jako „jedenaście”. Co zaś się tyczy podobieństwa – a sporo mówił o nim Piotr Walczyk z PIRM – nieruchomościami podobnymi nie zawsze są te, których cena transakcyjna jest podobna.

W metodzie analizy statystycznej rynku jako zbiór cen transakcyjnych przyjmuje się bazę właściwą do określania nieruchomości reprezentatywnych dla powszechnej taksacji. Widać więc, że jest to zbiór duży. Znacznie większy niż trzy lub jedenaście transakcji. Aby taki zbiór stworzyć i utrzymywać go w stanie aktualnym potrzebna jest równoległa praca wielu osób na rozległym obszarze rynku. Niemożliwe jest systematyczne wprowadzenie do bazy danych transakcji z większego obszaru przez jednego rzeczoznawcę. Skoro rzeczoznawców na danym obszarze jest wielu – nie ma to też żadnego sensu. Po co każdy z nich miałby wykonywać tą samą robotę. Realizowana jednak w lokalnych bazach danych – dobrowolnych związkach sygnatariuszy – procedura masowego przepisywania aktów notarialnych do bazy jest także rozwiązaniem niedoskonałym. Jego główną wadą jest to, że obejmuje dane zawarte wyłącznie w aktach notarialnych. Te zaś – z całym szacunkiem dla rejentów – nie opisują większości cech, które mają wpływ na wartość. Aby model działał dobrze, potrzebna jest szczegółowa wiedza na temat stanów cech nieruchomości, będących przedmiotem transakcji. Wiedzę tę trzeba pozyskać z innych źródeł, w tym niestety także – w trakcie wizji lokalnej.

Powyższe prowadzi do wniosku, że pączkujące wesoło towarzystwa bazodanowe, różne Amroskopy, Cenofixy i Wycenaria, które licytują się na ilość zerżniętych od siebie rekordów RCiWN lub przehandlowanych aktów notarialnych nie są rozwiązaniem doskonałym. Rozwiązaniem zbliżonym do doskonałości będzie dopiero zespół rejestrujący transakcje zachodzące na rynku za pomocą aktów notarialnych, ale pozyskujący następnie kompletny zestaw wiedzy na temat cech sprzedanych nieruchomości. Tak utworzona baza – choć to proces żmudny i bolesny – może być podłożem stosowania metody analizy statystycznej rynku (MASR) w wycenie.

Moim skromnym zdaniem był to zasadniczy przekaz szkolenia przekazanego w gronie członków Polskiej Izby Rzeczoznawstwa Majątkowego.

Przykłady zastosowania MASR w celu wyprowadzenia z modelu wartości nieruchomości pokazał na szkoleniu wrocławskim Tomasz Kotrasiński z PIRM. Wykorzystywany do szacowania model wartości pochodził z analizy rynku nieruchomości w Pyskowicach. Faktycznie – o ile model zbudowany jest na solidnym podłożu bazodanowym, jest zaktualizowany i wielokrotnie przetestowany – sama wycena nieruchomości sprowadza się do pozyskania o niej danych, opisania ich w sposób tożsamy z językiem modelu i wciśnięciu przysłowiowego „entra”. Taka wycena – będąca w istocie raportem ze sposobu zadziałania modelu po wprowadzeniu doń danych szacowanej nieruchomości – może powstać w ciągu kilku godzin, a nie dni lub tygodni.

I o tym właśnie było we Wrocławiu 14 i 15 marca 2014r. na szkoleniu REx4.