Ein neuer Ansatz zur Immobilienbewertung

Immobilienbewertung ist der Prozess, den Wert einer Immobilie wie einem Haus, Gebäude oder Grundstück zu bestimmen. Dieser Prozess ist entscheidend, da er wichtige Entscheidungen für Einzelpersonen, Unternehmen und Regierungen beeinflusst. Wenn Immobilienwerte ungenau geschätzt werden, kann das zu erheblichen finanziellen Verlusten führen und die Finanzierung durch die Regierung beeinträchtigen. Ein bemerkenswerter Fall solcher Konsequenzen war während der Subprime-Hypothekenkrise 2008 zu sehen.

Angesichts der Risiken, die mit ungenauen Immobilienbewertungen verbunden sind, gibt es einen wachsenden Trend zur Nutzung datengestützter Ansätze, um die Genauigkeit bei der Vorhersage von Immobilienpreisen zu verbessern. Traditionelle Methoden betrachten typischerweise Eigenschaften wie Grösse, Alter und Lage von Immobilien und verwenden einfache Machine-Learning-Modelle. Diese Methoden erfassen jedoch oft nicht ausreichend komplexe Beziehungen zwischen Immobilien, besonders wenn sie sich nahe beieinander befinden.

#Frühere Ansätze zur Immobilienbewertung

Historisch gesehen basierte die Immobilienbewertung stark auf menschlichem Fachwissen. Gutachter analysierten ähnliche Immobilien, um den Wert zu schätzen. Mit den Fortschritten in der Technologie ist jedoch maschinelles Lernen als effizientere Alternative aufgetaucht. Diese Algorithmen lernen aus grossen Datenmengen und können Muster identifizieren, um genauere und konsistentere Vorhersagen zu treffen.

Neuere Modelle verwenden mittlerweile graphbasierte neuronale Netze, um die räumlichen Beziehungen zwischen Immobilien besser zu verstehen. In diesen Modellen werden Immobilien als Knoten dargestellt und Verbindungen basierend auf geografischer Nähe definiert. Diese Technik hilft, die Beziehungen zwischen Immobilien innerhalb einer Gemeinschaft zu berücksichtigen, aber viele dieser Modelle berücksichtigen nicht ausreichend die Veränderungen der Immobilienpreise über die Zeit.

Immobilienpreise können aufgrund verschiedener Faktoren schwanken, einschliesslich Markttrends und Entwicklungen in der Gemeinschaft. Viele bestehende Studien haben diesen entscheidenden Aspekt nicht erkannt, was ihre Genauigkeit bei der Vorhersage von Immobilienwerten beeinträchtigen könnte.

#Einführung von ST-RAP

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, schlagen wir ein neues Framework namens ST-RAP vor, das für Spatio-Temporal Real estate Appraisal steht. ST-RAP kombiniert zwei Hauptkomponenten: ein zeitliches Modell, das erfasst, wie sich Immobilienwerte über die Zeit verändern, und ein räumliches Modell, das die Beziehungen zwischen benachbarten Immobilien berücksichtigt.

Das zeitliche Modell ist so gestaltet, dass es Veränderungen der Immobilienpreise über die Zeit widerspiegelt und frühere Transaktionsdaten berücksichtigt. Das räumliche Modell sammelt dann Informationen über nahegelegene Immobilien und wichtige lokale Annehmlichkeiten wie Schulen oder Krankenhäuser, um den Bewertungsprozess zu bereichern.

Durch die Zusammenführung dieser Komponenten zielt ST-RAP darauf ab, die Genauigkeit von Immobilienbewertungen zu verbessern, während sowohl zeitliche als auch räumliche Dynamiken berücksichtigt werden. Das ist wichtig, weil es anerkennt, dass Immobilienwerte nicht statisch sind; sie schwanken aufgrund verschiedener laufender Einflüsse.

#Hauptmerkmale von ST-RAP

#Zeitliches Modell

Das zeitliche Modell in ST-RAP integriert eine Gated Recurrent Unit (GRU), um historische Transaktionsdaten zu analysieren. Die GRU verarbeitet Daten aus früheren Transaktionen, um ein besseres Verständnis dafür zu gewinnen, wie sich Immobilienwerte entwickelt haben. Dieses Modell ist entscheidend, um Trends und Veränderungen der Immobilienpreise innerhalb von Stadtteilen zu erfassen.

#Räumliches Modell

Das räumliche Modell verbindet verschiedene Immobilienmerkmale mit nahegelegenen Annehmlichkeiten und Verkehrsanbindungen. Durch die Verwendung eines heterogenen Graphen stellt ST-RAP die Beziehungen zwischen Immobilien und lokalen Merkmalen dar und ermöglicht es dem Modell, Annehmlichkeiten wie Schulen und öffentliche Verkehrsstationen zu berücksichtigen.

#Hierarchische Struktur

ST-RAP verwendet eine hierarchische Struktur, die sowohl das zeitliche als auch das räumliche Modell umfasst, um eine umfassende Sicht auf die Immobilienbewertung zu schaffen. Das zeitliche Modell bewertet historische Trends, während das räumliche Modell die Beziehungen zu benachbarten Immobilien und wichtigen Annehmlichkeiten einbezieht.

#Bewertung von ST-RAP

Um die Effektivität von ST-RAP zu validieren, wurde ein grosser Datensatz von Immobilien­transaktionen aus Südkorea zusammengestellt. Dieser Datensatz umfasste 3,6 Millionen Transaktionen, die zwischen 2016 und 2020 aufgezeichnet wurden. Im Vergleich von ST-RAP mit bestehenden Bewertungsmethoden stellte sich heraus, dass es genauer in der Vorhersage von Immobilienwerten war.

Mehrere Metriken wurden verwendet, um die Leistung von ST-RAP zu bewerten, darunter der Mean Absolute Error (MAE) und der Root Mean Squared Error (RMSE). Die Ergebnisse zeigten, dass ST-RAP traditionelle Modelle konstant übertraf, was die Vorteile zeigt, historische Daten und räumliche Elemente in die Immobilienbewertung einzubeziehen.

#Bedeutung der Integration von zeitlichen und räumlichen Beziehungen

Die Ergebnisse verdeutlichen die entscheidende Rolle, die Zeit und Raum bei der genauen Immobilienbewertung spielen. Zum Beispiel kann der Wert eines Hauses von neu eröffneten Geschäften in der Nähe oder von seiner Nähe zu Schulen und Parks beeinflusst werden. Ausserdem können wirtschaftliche Bedingungen zum Zeitpunkt des Verkaufs einen erheblichen Einfluss auf die Immobilienpreise haben.

Modelle, die nur räumliche oder zeitliche Daten berücksichtigen, sind oft unzureichend bei der Vorhersage von Immobilienwerten. Durch die Integration beider Aspekte berücksichtigt ST-RAP das gesamte Spektrum der Einflüsse, die die Preisgestaltung am Immobilienmarkt beeinflussen.

#Zukünftige Implikationen und Fazit

Die Einführung von ST-RAP stellt einen bedeutenden Fortschritt in den Methoden der Immobilienbewertung dar. Mit dem Fokus auf sowohl zeitliche Trends als auch räumliche Beziehungen eröffnet es neue Möglichkeiten für eine genaue Immobilienbewertung.

Zusätzlich zur Verbesserung der Bewertungen werden der Code und der Datensatz zu ST-RAP öffentlich zugänglich gemacht, was weitere Forschungen in diesem Bereich fördern soll. Dieser kollaborative Ansatz dürfte zu mehr Innovationen und Verbesserungen in der Bewertung von Immobilien führen, von denen sowohl Käufer als auch Verkäufer auf dem Immobilienmarkt profitieren.

Insgesamt ist ST-RAP ein Beweis für die sich entwickelnde Landschaft der Immobilienbewertung und verdeutlicht die Bedeutung technologischer Fortschritte zur Verbesserung traditioneller Praktiken.