自動估值模型(AVMs)有三種主要類型:指數(shù)模型、偏好模型和混合模型。簡介如下:
指數(shù)模型,也叫價格指數(shù)模型,只需提供銷售數(shù)據(jù),不需要物業(yè)特征。需要采用“重復銷售”的回歸分析,并需要一個先前的“價格點”來啟動運行。這些模型可靠性令人懷疑,因為它們對物業(yè)設定了眾多的假設條件,卻沒有提供依據(jù)。例如,假設物業(yè)的特征自上次銷售后保持不變。
偏好模型決定于物業(yè)特征。它們針對具體物業(yè)(取決于物業(yè)位置);需要物業(yè)的特征數(shù)據(jù)以及比較數(shù)據(jù);提供了假設的依據(jù);以規(guī)則為基礎;并提供了統(tǒng)計評估。像指數(shù)模型一樣,它們也需要有一個先前的價格點來啟動運行。這些模型的局限性在于,依賴于一個嚴格限定的地理區(qū)域內(nèi)的最近銷售的數(shù)據(jù),而在某些國家只有部分有限的數(shù)據(jù)。它們也有指數(shù)模型同樣的弱點——包括假設物業(yè)特征保持不變。
混合模型把指數(shù)模型和偏好模型的特征結(jié)合起來,涵蓋了銷售數(shù)據(jù)、物業(yè)特征分析、可比銷售、以及估稅模型。許多賣者,包括房利美都向使用多種手段的AVMs模型轉(zhuǎn)換。
以上是AVMs的簡要介紹,有一種說法認為:使用AVMs的主要目的是要設計一種解決方法,并使其服務于所有的貸款發(fā)放人的業(yè)務和競爭需要,并有利于客戶。這樣才能更好地解決困難,減低費用,并幫助所有人擁有自己的房屋和租住可負擔房屋的機會。
優(yōu)點:相比傳統(tǒng)的房地產(chǎn)評估手段而言,AVMs具有快速、降低成本、前后一致和客觀的優(yōu)點。這不是說盡職的、技術(shù)高超的鑒定者缺乏一致性和客觀性。但是一個AVM能夠顯著地節(jié)省估價的時間并減少與傳統(tǒng)評估過程有關(guān)的成本。
缺點:主要有三個:首先,它們要依賴所使用數(shù)據(jù)的精確性、綜合性和時效性。其次,AVMs不能用來決定物業(yè)的物理狀態(tài)和相關(guān)的市場表現(xiàn)。第三,AVMs永遠不能把一個經(jīng)驗豐富的評估師的知識與判斷具體化。
所以,AVMs適用于一個有相對充足當前數(shù)據(jù),物業(yè)所處地區(qū)相對同質(zhì)且物業(yè)的情況和市場表現(xiàn)相對典型的環(huán)境。當數(shù)據(jù)不足夠、地域環(huán)境復雜且物業(yè)與平均狀況和市場表現(xiàn)有顯著差距時,AVMs作用就發(fā)揮不出來。
監(jiān)管部門正在關(guān)注、研究并準備針對自動估值模型的弱點提出指引政策。在國際上該模型已被廣泛使用了五年,使用者評價是積極的,AVMs已經(jīng)被視為是一種先進、科學的風險管理模型。
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瀑布模型:將軟件生命周期劃分為制訂計劃、需求分析、軟件設計、程序編寫、軟件測試和運行維護等六個基本活動,并且規(guī)定了他們自上而下、相互銜接的固定次序,如同瀑布流水,逐級下落。其優(yōu)點是:可以規(guī)范化過程,有...
地上墻柱梁板,對應圖紙檢查一個標準層就可以。地下的看下是否涉及到人防,涉及就要看是不是用人防構(gòu)建。其它的就是過梁、反坎二次這些是不是少了
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針對在水電項目投資決策分析方法中,實物期權(quán)法和折現(xiàn)現(xiàn)金流法將項目風險與時間價值結(jié)合可能會使項目價值評估結(jié)果歪曲的問題,從現(xiàn)金流入和流出兩個方面界定水電項目的風險影響因素,在此基礎上構(gòu)建以分離凈現(xiàn)值法為核心的投資估值模型。并運用保險概念與Mont Carlo模擬計算項目的分離凈現(xiàn)值作為評價水電項目可行性的依據(jù),案例分析表明,該決策工具為水電項目的投資決策分析提供了新的思路和方法。
水質(zhì)模型參數(shù)估值是確定水質(zhì)模型各待定參數(shù)值的方法和過程。是建立和應用水質(zhì)模型的關(guān)鍵。其方法可分為單參數(shù)估值法和多參數(shù)估值法兩類。前者可由實測數(shù)據(jù)或經(jīng)驗公式對各參數(shù)分別估值;后者一般以水質(zhì)的實測值與模擬值兩者所構(gòu)成的誤差平方和為評價目標,通過最優(yōu)化技術(shù)求解出最佳參數(shù)值的結(jié)合。由若干組實測數(shù)據(jù)估得的參數(shù)值,應進行標定誤差的檢驗,并應用另外若干組實測數(shù)據(jù)進行模型預測誤差的驗證。當從事戰(zhàn)略性水質(zhì)規(guī)劃而又缺乏實測水質(zhì)數(shù)據(jù)時,也可直接采用類比數(shù)據(jù)確定參數(shù)值。
水質(zhì)模型單參數(shù)估值是分別確定水質(zhì)模型中各待定參數(shù)值的方法和過程。單參數(shù)估值時??梢岳盟|(zhì)模型參數(shù)變量中之間的關(guān)系,在已知其他參數(shù)值和必要的水質(zhì)現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)(或室內(nèi)模擬數(shù)據(jù))條件下,求得有關(guān)參數(shù)值;也可以利用已有的經(jīng)驗統(tǒng)計關(guān)系式來粗略的估算。單參數(shù)估值法比較簡便,可以根據(jù)數(shù)據(jù)的支持條件靈活應用,但由于它是對各參數(shù)分別進行計算和估值的,并未很好綜合考慮參數(shù)值之間的相互制約關(guān)系,因此對參數(shù)估值的準確性有較大的影響;特別是利用一般的統(tǒng)計經(jīng)驗公式進行參數(shù)估值時,有時誤差可能很大。
水質(zhì)模型多參數(shù)估值是應用多變量參數(shù)最優(yōu)估值法同時確定水質(zhì)模型各待定參數(shù)值的方法和過程。此法是從水質(zhì)模型的整體性出發(fā),考慮了各參數(shù)變量之間的相互關(guān)系,原則上比單參數(shù)法可提高水質(zhì)模型的可靠性。但由于多變量最優(yōu)估值是一個非線性最優(yōu)解搜索問題,它不能保證搜索到的是全局最優(yōu)解,會造成相當大的誤差,因此對常用的水質(zhì)模型多參數(shù)梯度搜索估值法,已提出了更為可靠而實用的網(wǎng)格搜索估值法來替代。
水質(zhì)模型多參數(shù)梯度估值法 水質(zhì)模型多參數(shù)梯度估值法采用梯度搜索法確定水質(zhì)模型中各待定參數(shù)值。一般以實測水質(zhì)序列與模型計算水質(zhì)序列值兩者的偏差值(通常取片差平方之和)為評價目標J,以一階梯度法(又稱最速下降法)從某個起點在負梯度的方向,按一定步長搜索誤差目標值最小時的各待定參數(shù)值,即J → Jmin (ai≤Ki≤bi){Ki} {Ki*}式中:Ki*為誤差最小值的參數(shù)值;ai和bi為參數(shù)值的上、下限。由于水質(zhì)模型多參數(shù)目標函數(shù)的非凸性,對不同的搜索起點或參數(shù)初始值,將有不同的局部最優(yōu)解,因此,隨采用的給定初始參數(shù)值的不同,將有不同求解參數(shù)值,從而會引起較大的誤差。
水質(zhì)模型多參數(shù)網(wǎng)格法估值 水質(zhì)模型多參數(shù)網(wǎng)格法估值又稱水質(zhì)模型多參數(shù)計算機掃描搜索法估值。利用網(wǎng)格法掃描搜索確定水質(zhì)模型各待定參數(shù)值。其基本原理是將各參數(shù)變量值的可行區(qū)間(可從大到小),劃分為一系列的小區(qū),由計算機順序算出相應各參數(shù)變量值結(jié)合,所對應的誤差目標(即實測和計算水質(zhì)序列值的偏差平房和)值,并逐一比較擇優(yōu),從而求得該區(qū)間內(nèi)最小目標值與其對應的最佳待定參數(shù)值。這種估值方法可保證所得的搜索解基本是全局最優(yōu)解,避免了重大誤差,在機時利用上也是可行的。
估值是一切投資決策的靈魂!本書是一個基于財報分析和建模的獨特股票估值工具!本書作者三次榮獲"華爾街*佳投資人"獎 !
吉姆·科勒爾(Jim Kelleher),特許金融分析師,研究總監(jiān),高級分析師,投資政策委員會成員,現(xiàn)任職于阿格斯研究公司(Argus Research)--一家總部位于紐約市具有75年歷史的投資咨詢公司。在金融服務行業(yè)工作了25年之后,吉姆于1993年加入阿格斯,一直致力于構(gòu)建阿格斯的專有估值模型--阿格斯六點系統(tǒng)的核心部分。
吉姆以研究總監(jiān)的身份幫助公司的新進分析師開發(fā)和完善投資分析方法及其"模板"; 負責與各個分析師溝通聯(lián)系;主持公司每周的投資例會,以及每月多次的客戶電話會議。吉姆還管理著幾個模型組合賬戶,共同管理公司的重點客戶,制作和監(jiān)管阿格斯的日常技術(shù)分析產(chǎn)品。在設計并維系阿格斯的*一個品牌投資產(chǎn)品(與馮·坎彭聯(lián)合推廣)的過程中,他起到了積極的作用。最后,他還是阿格斯投資者顧問投資政策委員會(公司資金管理部門)成員。
作為高級分析師,吉姆是公司的技術(shù)研究總監(jiān),研究范圍涵蓋通信技術(shù)(設備和半導體)和電子制造服務板塊。吉姆持有特許金融分析師證書,并且三次榮獲《華爾街日報》全明星分析師調(diào)查的"華爾街*佳分析師"頭銜。吉姆一直在為華爾街網(wǎng)站的投資專欄撰寫文章,其觀點經(jīng)常被主要金融刊物引用。
譯者簡介
李必龍,經(jīng)濟學碩士,在金融和實業(yè)領(lǐng)域有著豐富歷練,在股權(quán)投資領(lǐng)域有著較多的實戰(zhàn)經(jīng)驗,在公司估值和風險管理領(lǐng)域也有一定的研究。曾經(jīng)參與翻譯《金融與投資術(shù)語詞典》、《估值:難點、解決方案及相關(guān)案例》、和《巴菲特的估值之道》等書。
李羿,財務管理學學士,在著名的德勤會計師事務所和華為等公司歷練多年。曾參與翻譯《金融與投資術(shù)語詞典》和《估值:難點、解決方案及相關(guān)案例》、《并購估值--為非上市公司培育價值》、和《巴菲特的估值之道》等書。
簡介:黃詩原,清華大學2011級金融學碩士,現(xiàn)為工銀瑞信債券投資經(jīng)理。2100433B