Ein neuer Workflow für URAR-Bewertungen basierend auf der R/earth-Version von MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) wurde unserem Toolset hinzugefügt.
Die Konvertierung hat einige Verbesserungen hinzugefügt, wie die vollständige Automatisierung der Verarbeitung von MLS-Eingaben durch die Übermittlung an earth(), das Parsen der R::earth-Ausgabe in Excel-Tabellen mit Anpassungen und die Aggregation der Anpassungen an URAR-Feldern pro Konfigurationsdatei die Benutzer kann ändern, um zu ändern:
- die zu analysierenden Felder,
- die Aktivierung von bidirektionalen vs. einseitigen Interaktionen,
- die Variablen, die für wechselseitige Interaktionen zugelassen sind, wenn der Benutzer diese Option wählt, und
- die URAR-Felder, um die modellspezifischen Anpassungen zu aggregieren.
Der automatisierte Workflow beschleunigt den Beurteilungsprozess erheblich und verbessert die Genauigkeit der Beurteilung.
Die Genauigkeitsverbesserungen kommen von einer genaueren CQA-zu-Rest-Zuordnung (oder -Funktion). Diese in C++ geschriebene Funktion ersetzt die zuvor über Minitab/Salford-Systems MARS durchgeführte Funktionsgenerierung.
Ich habe R Studio verwendet, um das neue Workflow-System in R-Skript und C++ zu entwickeln. R Studio wird auch für die Ausführung verwendet, obwohl ich plane, ein Frontend in C# zu erstellen, um den Workflow zu verwalten. Das System enthält etwa 1500 Zeilen für R-Skriptcode und 500 Zeilen C++-Code.
Das System generiert URAR-Anpassungen für eine unbegrenzte Anzahl von Vergleichswerten, die alle innerhalb von 0.00001 % ihres Durchschnitts anpassen.
Ich habe die Variante des Verkaufsvergleichsansatzes verwendet, die verschiedentlich als bezeichnet wird
- Subjektiver Value Containment-Ansatz (SVCA),
- Intangible Value Containment Approach (ICVA) oder
- Beitragswertansatz (CVA)
für diesen Arbeitsablauf. Von diesen Namen ist der Contribution Value Approach wahrscheinlich der genaueste. Obwohl \"Intangible Value Containment Approach\" den eigentlichen Vorteil des Ansatzes betont, nämlich eine weitaus präzisere Bezeichnung für die Schätzung des Marktwerts. Ein Nachteil dieser Beschreibung ist jedoch, dass der durch das Regressionsresiduum erfasste Wert genauer die Wertbeiträge von enthält alle Variablen, die nicht in die Regressionsanalyse der Stufe I eingegangen sind. Genauer gesagt können einige dieser Variablen teilweise greifbar sein, obwohl sie aus verschiedenen Gründen einfach nicht messbar sind. Der Begriff CVA oder Contribution Value Approach betont auch, dass die Berechnung von Anpassungen aufgrund von zuerst Berechnung der Beitragswerte von Immobilienmerkmalen zuzüglich eines typischen Basiswerts.
