国外AVM技术在批量评估中的应用

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1、国外 A V M技术在批量评估中的应用 纪益成 王诚军 傅传锐 摘 要： A V M （自动评估模型） 是批量评估方法体系的关键技术。 本文系统地介绍了A V M 的技术原理， 并论述了模型设定 理论层面与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A V M ， 建立税基批量评估方法体系的一些构想。 一、 A V M（A u t o m a t e d V a l u a t i o n M o d e l ） 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

2、 致性与公允性， 因此， 美国的征税部门在上世纪5 0 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7 0 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8 0 年代末， 美 国拥有1 0 0 0 0 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

3、环节的计算机化， 即按 满足一定的数据记录和数据输入格式的方式收集有关的 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 A V M 技术。目前，A V M 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、A V M 的技术原理 （ 一 ） A V M 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市场信 息和财产数据的财产类型就可以运用A V M 技术, 所以 A V M 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A V M 最多的还是不

4、动产评估领域， 其 中住宅是最早应用A V M 的财产类型。因此，相对于其 他财产类型的A V M 而言，不动产评估A V M 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 （I n t e r n a t i o n a l A s s o - c i a t i o n o f A s s e s s i n g O f f i c e r s ，I A A O ） 在其2 0 0 3 年颁 布的自动评估模型规范 （S t a n d a r d o n A u t o m a t e d V l u a t i o n M o d e l s ） 中指出， 在进行不动

5、产从价税评估中应 用A V M 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G I S（G e o g r a p h i c I n f o r m a - t i o n S y s t e m ， 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A V M 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 E c o

6、 n o m i c A e a r ， 也 称为市场域( M a r k e t A e a r ） 。 所谓经济域是指具有相似特 征财产所构成的群体。 在不动产从价税税基评估中， 这 一步骤称为分层 （S t r a t i f i c a t i o n ） 。 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。 A V M 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A V M 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

7、性进行检验。 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G I S 来 检验数据。 G I S 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 A V M 的类型以及模型中应用的变量。虽然各种 A V M 的 基本原理相

8、同， 但是不同评估条件下所采用的具体A V M Tax Base Valuatio N 税基评估 1 3 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与计算机技 术。 通常， 模型的设定和校准是相互联系的， 选择了哪 种A V M 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。 当然， 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。 如应用时间 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 法甚至可能获得比A V M 更高的精确度。 此外， 在A

9、V M 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 C A M A / A A A V M 报告等三种不同 类型的 A V M 报告。C A M A 报告和 A A A V M 报告是批量评 估结果的报告类型， C A M A 报告主要用于公共领域的财 产类税基批量评估目的，而A A A V M 报告用于私人领域 的各种商业性活动。 （ 二 ） A V M 理 论 层 面 的 设 定 A V M 的设定是采用 A V M 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

10、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A V M 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， A V M 大致可以分 为两大类： 一类就是愿望模型 （H e d o n i c M o d e l ） ， 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。 这种模型又可以按照其采用变量

11、的组合形 式划分为，加成模型（A d d i t i v e M o d e l ） 、乘数模型 ( M u l t i p l i c a t i v e M o d e l ) 与混合模型( H y b r i d M o d e l ) 。 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 ： 加成模型：M V = A0+ A1X1+ A2X2+ + A n X n 乘数模型：M V = A0 X1 A 1 X 1 A 2 X nA n或 M V = A0 X1 A 1A 2 X 2 X nA n 混合模型: M V = A0+ A1 X1+ X2

12、 A 2 A 2 X 2 + + X n A n 其中: M V 表示目标财产的市场价值， X i 表示自变 量，A i 为自变量的系数，i = 0 ，1 ，2 ，n 其中：S PC表示可比销售财产的销售价格；A D JC表 示对可比销售财产的调整。 传统的可比销售法的调整原 理， 采用的是非统计校准的样本分析， 即在模型中设定 两个销售样本的特征在其它方面都相同， 根据两个销售 样本中某一特征的差异反映销售价格的差距。 这种方法 较为原始， 可靠性不足。 因此， 可比销售法虽然构造简 单， 易于被使用者和法庭所接受， 但其精确度难以与直 接市场法媲美。 其二是目前在批量评估中应用最为广泛的直

13、接市场 法 （D i r e c t M a r k e t M e t h o d ） 。 直接市场法模型通常是采用 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， 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 才能应用。

14、按照模型所立足的三大基本评估方法划分， A V M 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： 其中：G Q 表示影响建筑和土地价值的一般的质 量变量， 如位置和时间；B Q 表示建筑物折旧因子；R C N 为建筑物重置更新成本； L V 为土地的评估价值。 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大额

15、折旧， 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。 销售比较法的A V M 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： ax Base Valuation T 税基评估 1 4 然后再建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 （M V = 净 收入资本化率） 或收入乘数公式 （M V = 净收入收入 乘数） 进行折现。

16、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 ） A V M 的 校 准 技 术 层 面 评估师在建立A V M 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A V M 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