JP2012216165A - Appraisal value calculation program, appraisal value calculation method and appraisal value calculating device - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To mechanically calculate an evaluated value of an appraisal object.SOLUTION: A computer executes: a step for selecting a case example including common elements with multiple elements included in an appraisal object; a step for selecting a first coefficient group to calculate an estimated value of the appraisal object, and a second coefficient group to calculate an estimated value of the case example; a step for calculating a total of values, which are individually obtained by multiplying each coefficient in the first coefficient group by a value of each corresponding element, as the estimated value of the appraisal object; a step for, with respect to each of the elements, calculating a difference between a value, which is obtained by multiplying a corresponding coefficient in the first coefficient group to an element of the appraisal object by a value of the element, and a value, which is obtained by multiplying a corresponding coefficient in the second coefficient group to an element of the case example by a value of the element; a step for calculating a proportion of the difference to the estimated value of the appraisal object; a step for calculating a proportion of the estimated value of the appraisal object to that of the case example, based on the sum of the proportions of the difference of each element to the estimated value of the appraisal object; and a step for calculating an evaluated value of the appraisal object, based on the proportion and an actual value of the case example.

Description

本発明は、評価対象物の評価額を算出する技術に関する。   The present invention relates to a technique for calculating an evaluation amount of an evaluation object.

不動産の価格や賃料などの評価額を求める方法として、取引事例比較法,収益還元法,及び原価法等がある。その中でも取引事例比較法は、良く用いられる方法であって、市場において現実に発生した取引を価格判定の基礎とする。取引事例比較法は、まず、多数の取引事例を収集し、収集した中から適切な事例の選択を行い、各事例の取引価格に必要に応じて時点修正を行い、かつ、地域要因の比較及び個別的要因の比較を行って求められた価格を比較考量し、対象不動産の試算価格を求める。地域要因とは、不動産の存在する土地や該土地の周辺地域等に関する要因であり、例えば、最寄駅までの距離,対象地の前面の道路の幅員等がある。個別的要因とは、不動産特有の要因であり、例えば、築年数,専有面積,間取り等である。   There are a transaction case comparison method, a profit return method, a cost method, and the like as a method for obtaining an evaluation value of the price of real estate or rent. Among them, the transaction case comparison method is a frequently used method, and a transaction that actually occurs in the market is used as a basis for price determination. The transaction case comparison method first collects a large number of transaction cases, selects an appropriate case from the collected cases, adjusts the transaction price of each case as necessary, and compares regional factors and Compare the individual factors to determine the price obtained, and calculate the estimated price of the target property. The regional factors are factors relating to the land where the real estate exists, the surrounding area of the land, and the like, for example, the distance to the nearest station, the width of the road in front of the target site, and the like. An individual factor is a factor peculiar to real estate, for example, age, exclusive area, floor plan, and the like.

取引事例比較法によって求められた価格は、比準価格と呼ばれる。取引事例比較法の実施は、すなわち、比準価格を求める作業は、地域要因の比較及び個別的要因の比較が主な作業となる。地域要因の比較及び個別的要因の比較の作業は、比準作業と呼ばれる。   The price obtained by the transaction case comparison method is called a comparable price. The implementation of the transaction case comparison method, that is, the task of obtaining a comparable price, is mainly performed by comparing regional factors and individual factors. The task of comparing regional factors and comparing individual factors is called comparison work.

図12は、比準表の一例を示す図である。比準表は比準作業で用いられる表である。図12に示される例では、対象地の土地単価の比準価格を求める際に、地域要因について比準作業が行われる場合の比準表が示される。図12に示される例では、各項目は地域要因であり、地域要因として、前面道路の幅員(図12中「街路条件」と表示),最寄駅までの距離(図12中「交通接近条件」と表示),立地の周辺環境(図12中「環境条件」と表示),及び都市計画法上の土地の地域地区(図12中「行政的条件」と表示)が採用されている。また、図12中の「行政的条件」の「一低専」は、都市計画法の「第1種低層住居専用地域」を示し、括弧内は、順に建ペイ率と容積率とを示す。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the comparison table. The comparison table is a table used in the comparison operation. In the example shown in FIG. 12, a comparison table is shown in the case where the comparison work is performed for regional factors when determining the comparison price of the land unit price of the target site. In the example shown in FIG. 12, each item is a regional factor, and as the regional factor, the width of the front road (indicated as “street condition” in FIG. 12), the distance to the nearest station (in FIG. 12, “traffic access condition” ”, The surrounding environment of the location (indicated as“ environmental conditions ”in FIG. 12), and the local district of the land under the City Planning Act (indicated as“ administrative conditions ”in FIG. 12). In addition, “One College of Technology” in “Administrative Conditions” in FIG. 12 indicates “First Type Low-rise Residential Region” of the City Planning Law, and the parenthesized pay rate and floor space rate are shown in parentheses in order.

図12に示される比準表では、評価対象地として、前面道路の幅員が5m、最寄り駅A駅までの距離が500m、普通住宅地域、第1種低層住居専用地域である土地が設定されている。この評価対象地と事例1−3とを比較して、比準価格を求める作業について、以下、説明する。   In the comparison table shown in FIG. 12, the land that is the width of the front road is 5 m, the distance to the nearest station A station is 500 m, the normal residential area, and the first type low-rise residential area is set as the evaluation target area. Yes. The operation for comparing the evaluation target site with Cases 1-3 and obtaining a comparative price will be described below.

(1)対象地と各事例を比較し、各事例の各項目の格差率を求める。
格差率は、各項目について、評価対象地と各事例との差異を数値化したものである。図12では、格差率は、例えば、評価対象地を±0%として、以下のように百分率で数値化されている。街路条件の格差率は、対象地の前面道路の幅員(5m)から1m広くなる毎に+1%、1m狭くなる毎に−1%(「▲1%」と表記)の値とする。交通接近条件の格差率は、評価対象地の最寄り駅(A駅)までの距離(500m)から100m近づく毎に+1%、100m遠のく毎に−1%となる値とする。
(1) Compare the target area with each case and find the disparity rate for each item in each case.
The disparity rate is obtained by quantifying the difference between the evaluation target site and each case for each item. In FIG. 12, the disparity rate is quantified as a percentage as follows, for example, with the evaluation target place being ± 0%. The disparity rate of the street condition is a value of + 1% every 1 m wide from the width (5 m) of the front road of the target site, and a value of -1% (indicated as “▲ 1%”) every 1 m narrower. The disparity rate of the traffic approach condition is a value that becomes + 1% every 100 m from the distance (500 m) to the nearest station (A station) of the evaluation target site, and -1% every 100 m away.

環境条件の格差率は、例えば、空き地が残っている場合には−10%の値とする。行政的条件の格差率は、地域地区が同じ場合には、対象地の容積率(100%)から10%増加する毎に+1%、10%減少するごとに−1%となる値とする。   The disparity rate of the environmental conditions is, for example, a value of −10% when a vacant land remains. When the regional districts are the same, the disparity rate of administrative conditions is a value that becomes + 1% for every 10% increase from the floor area ratio (100%) of the target site, and -1% for every 10% decrease.

(2)各事例の地域格差を求める。
地域格差は、評価対象地に対する各事例の評価を比率で示したものである。地域格差は、各項目の格差率を合計した値に基づいて求められる。各項目の格差率を合計する方法と
しては、総和又は相乗積のいずれを用いてもよい。項目が個別的要因のみである場合には、各項目の格差率の合計値は、個別格差と称されることもある。
(2) Find the regional disparity between cases.
The regional disparity shows the evaluation of each case with respect to the evaluation target area as a ratio. Regional disparity is determined based on the sum of disparity rates for each item. As a method of summing the disparity rates of the items, either summation or synergistic product may be used. When an item is only an individual factor, the total value of the disparity rate of each item may be referred to as an individual disparity.

図12では、地域格差は、評価対象地の評価を基準として1とした場合の各事例の評価の比率として示されている。具体的には、図12では、地域格差は、各事例の各項目の格差率(百分率)の総和に100を加算した値を分子、100を分母としている。分母の100は、評価対象地の評価1を百分率で表示した値である。 In FIG. 12, the regional disparity is shown as a ratio of evaluation of each case when the evaluation of the evaluation target site is set to 1. Specifically, in FIG. 12, the regional disparity has a value obtained by adding 100 to the sum of disparity rates (percentage) of each item in each case as a numerator and 100 as a denominator. The denominator 100 is a value indicating the evaluation 1 of the evaluation target site as a percentage.

例えば、事例1の場合には、街路条件の格差率−1%、交通接近条件の格差率+2%、環境条件の格差率±0%、行政的条件の格差率±0%、その他の格差率±0%であるので、地域格差は、(100+1)/100=101/100となる。   For example, in case 1, disparity rate of street conditions-1%, disparity rate of traffic access conditions + 2%, disparity rate of environmental conditions ± 0%, disparity rate of administrative conditions ± 0%, other disparity rates Since it is ± 0%, the regional disparity is (100 + 1) / 100 = 101/100.

(3)各事例について試算値を算出する。
各事例について、各事例の実際の土地単価と地域格差との比率計算を行って、評価対象地の土地単価の試算値を算出する。すなわち、各事例の実際の土地単価に地域格差の逆数を乗じて評価対象地の土地単価の試算値を算出する。図12に示される例では、事例1−3のそれぞれについて、評価対象地の土地単価の試算値が算出される。
(3) Calculate the estimated value for each case.
For each case, the ratio between the actual land unit price of each case and the regional disparity is calculated to calculate a trial calculation value of the land unit price of the evaluation target land. That is, the actual land unit price of each case is multiplied by the reciprocal of the regional disparity to calculate a trial calculation value of the land unit price of the evaluation target land. In the example illustrated in FIG. 12, a trial calculation value of the land unit price of the evaluation target site is calculated for each of the cases 1-3.

(4)比準価格を算出する。
各事例について求められた試算値から比準価格(評価額)を算出する。例えば、比準価格(評価額)は、各事例について求められた試算値の平均値や中央値等によって求められる。図12では、対象地の土地単価の比準価格(評価額)は、各事例について求められた試算値の平均値として求められている。
(4) Calculate the comparative price.
A comparative price (evaluation amount) is calculated from the estimated value obtained for each case. For example, the reference price (evaluation amount) is obtained from the average value or median value of the trial calculation values obtained for each case. In FIG. 12, the relative price (evaluation value) of the land unit price of the target land is obtained as an average value of the trial calculation values obtained for each case.

上述(1)−(4)のように、取引事例比較法では、比準価格が求められるまでの計算過程が分かりやすい。   As described in (1)-(4) above, in the transaction case comparison method, the calculation process until the comparable price is obtained is easy to understand.

また、不動産の評価額を求める他の方法として、重回帰分析を用いる方法がある。例えば、下記の特許文献1では、物件を所定規則で分類し、分類毎に重回帰分析により価格評価モデルを構築し、価格評価モデルの中から最適な価格評価モデルを用いて評価を依頼された物件の評価額が算出される。   In addition, as another method for obtaining the property evaluation value, there is a method using multiple regression analysis. For example, in Patent Document 1 below, a property is classified according to a predetermined rule, a price evaluation model is constructed by multiple regression analysis for each classification, and an evaluation is requested using an optimal price evaluation model from among the price evaluation models. The value of the property is calculated.

図13は、特許文献1の図19において示される、重回帰分析を用いて求められた依頼物件の評価価格帯の出力例を示す図である。図13に示される例では、依頼物件の評価価格帯P2と、依頼物件の売り出し事例P1とが出力されている。   FIG. 13 is a diagram illustrating an output example of the evaluation price range of the requested property obtained using the multiple regression analysis shown in FIG. 19 of Patent Document 1. In the example shown in FIG. 13, the evaluation price range P2 of the requested property and the sale example P1 of the requested property are output.

特開2001−117973号公報JP 2001-117773 A 特開2005−316797号公報JP 2005-316797 A

図12に示されるような、取引事例比較法を用いて評価対象地の評価額を算出する場合には、各項目の格差率は、価格形成要因に関する各種資料や多数の取引事例等から不動産鑑定士の長年の分析と経験に基づいた評価対象地との比較によって決定されるので、機械的ではない、コストがかかる、客観性に欠ける、等の問題点があった。   When calculating the appraisal value of an evaluation target site using the transaction case comparison method as shown in FIG. 12, the disparity rate of each item is based on real estate appraisal based on various materials related to price formation factors and numerous transaction cases. Since it is determined by the analysis of many years of analysis and comparison with the evaluation target site based on experience, there are problems such as non-mechanical, costly and lack of objectivity.

一方、図13に示されるような、重回帰分析を用いて評価対象地の評価額を算出する場合には、依頼物件の売り出し事例P1からどのようにして依頼物件の評価価格帯P2が算
出されたのか明確ではない。すなわち、統計学を理解していなければ計算過程や意味が理解できず、結果(表示価格帯)だけが提示されることになる。また、重回帰分析を用いて算出された予測値は正規分布するため、実勢価格水準と乖離した値になる可能性がある。
On the other hand, when calculating the evaluation amount of the evaluation target site using multiple regression analysis as shown in FIG. 13, the evaluation price range P2 of the requested property is calculated from the sales example P1 of the requested property. It is not clear whether it was. In other words, unless the statistics are understood, the calculation process and meaning cannot be understood, and only the result (display price range) is presented. In addition, since the forecast value calculated using multiple regression analysis is normally distributed, there is a possibility that the forecast value will deviate from the actual price level.

本発明は、上記した問題に鑑み、評価対象物の評価額を機械的に算出可能な評価額算出装置を提供することを課題とする。   In view of the problems described above, an object of the present invention is to provide an evaluation amount calculation apparatus that can mechanically calculate an evaluation amount of an evaluation object.

本発明の態様の一つは、取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出プログラムである。この評価額算出プログラムは、複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータを、以下のように機能させる。第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部として機能させる。また、評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部として機能させる。また、第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出する要因比率算出部として機能させる。係数群は、例えば、重回帰分析の回帰係数群である。本発明の態様に一つによれば、評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率は、取引事例比較法における格差率に相当し、ユーザは、評価対象の不動産物件の各価格形成要因の項目を入力するのみで各価格形成要因の格差率を客観的な値として機械的に取得することができる。   One aspect of the present invention is an evaluation value calculation program for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparison with a case of a real estate property including a transaction amount. The evaluation value calculation program includes an input / output unit to / from a first storage unit that holds information on price formation factors of a plurality of real estate properties and a transaction amount of each real estate property, and each of a plurality of price formation factors of the real estate property A computer including an input / output unit for a second storage unit that stores a coefficient group including a coefficient corresponding to the above-described function is caused to function as follows. It is made to function as a selection part which selects the real estate article used as an example from a 1st memory | storage means. Further, a coefficient for selecting a first coefficient group for calculating the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and a second coefficient group for calculating the predicted value of the transaction value of the real estate property of the example It functions as a group selection unit. In addition, the sum of the value of each price formation factor corresponding to each coefficient included in the first coefficient group is calculated as a predicted value of the transaction amount of the property to be evaluated, and for each of a plurality of price formation factors, A value obtained by multiplying the value included in the first coefficient group corresponding to the price formation factor of the real estate property to be evaluated by the value of the price formation factor, and a second value corresponding to the price formation factor of the example real estate property The difference between the coefficient included in the coefficient group and the value obtained by multiplying the value of the price formation factor is calculated, and the ratio of the difference with respect to the predicted value of the transaction amount of the property to be evaluated for each of the plurality of price formation factors It functions as a factor ratio calculation unit for calculating The coefficient group is, for example, a regression coefficient group for multiple regression analysis. According to one aspect of the present invention, the ratio of the difference to the predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated corresponds to the disparity rate in the transaction case comparison method, and the user It is possible to mechanically acquire the disparity rate of each price formation factor as an objective value simply by inputting the price formation factor item.

本発明の態様の一つである評価額算出プログラムは、コンピュータを、更に、複数の価格形成要因のそれぞれについての評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出する比率算出部として機能させる。さらに、第1の記憶手段に保持される事例の不動産物件の取引額に、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を評価対象の不動産物件の評価額として算出する評価額算出部として機能させる。また、本発明の態様の一つによれば、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を用いて機械的に評価対象の不動産物件の評価額を算出することができる。   The evaluation amount calculation program which is one aspect of the present invention further sets the computer to a value of the sum of the ratios of the differences with respect to the predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated for each of a plurality of price formation factors. Based on this, it is made to function as a ratio calculation unit that calculates the ratio between the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the example real estate property. Furthermore, the value obtained by multiplying the transaction value of the real estate property of the case held in the first storage means by the ratio between the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property of the case It functions as an appraisal value calculation unit that calculates the appraisal value of the property to be evaluated. Further, according to one aspect of the present invention, the ratio of the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the example real estate property is mechanically evaluated. An evaluation amount can be calculated.

また、本発明の態様の一つである評価額算出プログラムでは、選択部は、第1の記憶手段から、事例の不動産物件として、評価対象物が有する複数の価格形成要因と共通する複数の価格形成要因を有し、少なくとも一つの価格形成要因の値が評価対象の不動産物件の該価格形成要因の値から所定の範囲内にある不動産物件を選択するようにしてもよい。これによって、より精度良く評価対象の不動産物件の評価額を算出することができる。   Moreover, in the evaluation amount calculation program which is one of the aspects of the present invention, the selection unit, as the real estate property of the case, from the first storage unit, a plurality of prices common to a plurality of price forming factors of the evaluation object. A real estate property that has a formation factor and whose value of at least one price formation factor is within a predetermined range from the value of the price formation factor of the property to be evaluated may be selected. As a result, it is possible to calculate the evaluation amount of the real estate property to be evaluated with higher accuracy.

本発明の態様の一つである評価額算出プログラムでは、選択部は、第1の記憶手段から、事例として複数の不動産物件を選択し、要因比率算出部は、事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率を算出し、比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率
を算出し、評価額算出部は、事例としての複数の不動産物件それぞれについて、事例としての不動産物件の取引額に評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、事例としての複数の不動産物件それぞれに対する算出された値の平均値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するようにしてもよい。また、本発明の態様の一つである評価額算出プログラムでは、選択部は、第1の記憶手段から、事例として複数の不動産物件を選択し、要因比率算出部は、事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率を算出し、比率算出部は、事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する上記差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、評価額算出部は、事例としての複数の不動産物件それぞれについて、事例としての不動産物件の取引額に評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、事例としての複数の不動産物件それぞれに対する算出された値の中央値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するようにしてもよい。これによって、事例としての複数の不動産物件から評価対象の不動産物件の評価額を算出することができるので、評価額の精度が高まる。
In the evaluation amount calculation program which is one aspect of the present invention, the selection unit selects a plurality of real estate properties as examples from the first storage means, and the factor ratio calculation unit, for each real estate property as an example, The ratio calculation unit calculates the ratio of the above difference to the forecast value of the transaction value of the real estate property subject to evaluation of each price formation factor. Based on the sum of the ratios of the above differences to the predicted value of the transaction amount, the ratio between the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the example real estate property is calculated to calculate the evaluation value For each of a plurality of real estate properties as examples, the Department multiplies the transaction value of the real estate property as a case by the ratio of the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property as an example Calculating a value, it may be calculated as the evaluation value of the plurality of real estate real estate evaluated the average value of the calculated values for each of the cases. Moreover, in the evaluation amount calculation program which is one aspect of the present invention, the selection unit selects a plurality of real estate properties as examples from the first storage means, and the factor ratio calculation unit determines each real estate property as an example. For each real estate property as an example, the ratio calculation unit calculates the ratio of the above difference to the predicted value of the transaction value of the real estate property subject to evaluation of each price formation factor. Based on the sum of the ratios of the above differences to the forecasted transaction value, calculate the ratio between the forecasted value of the real estate property to be evaluated and the forecasted value of the real estate property in the case For each of a plurality of real estate properties as examples, the calculation unit multiplies the transaction value of the real estate property as a case by the ratio between the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property as an example Values were calculated, may be calculated as the evaluation value of the plurality of real estate evaluation of real estate the median of the calculated values for each of the cases. As a result, the evaluation value of the real estate property to be evaluated can be calculated from the plurality of real estate properties as examples, so that the accuracy of the evaluation value is increased.

更に、本発明は、態様の一つとして、方法、又は装置としても把握することが可能である。また、本発明の態様の一つは、上述のプログラムをコンピュータその他の装置、機械等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。   Furthermore, the present invention can be grasped as a method or apparatus as one aspect. In addition, one aspect of the present invention may be a program in which the above-described program is recorded on a recording medium that can be read by a computer, other devices, machines, or the like. Here, a computer-readable recording medium is a recording medium that stores information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from a computer or the like. Say.

例えば、本発明の他の態様の一つは、取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出方法である。この評価額算出方法では、複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータが、第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択するステップと、評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択するステップと、第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する差分の比率を算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについての評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出するステップと、第1の記憶手段に保持される事例の不動産物件の取引額に、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を評価対象の不動産物件の評価額として算出するステップと、を実行する。   For example, one of the other aspects of the present invention is an evaluation value calculation method for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparison with a case of a real estate property including a transaction amount. In this evaluation value calculation method, each of the input / output means to / from the first storage means for holding information on the price formation factors of a plurality of real estate properties and the transaction amount of each real estate property, and each of the plurality of price formation factors of the real estate properties A computer comprising: an input / output unit to and from a second storage unit that holds a coefficient group including a coefficient corresponding to a step of selecting a real estate property as an example from the first storage unit; and a real estate property to be evaluated Selecting a first coefficient group for calculating the predicted value of the transaction amount of the first and a second coefficient group for calculating the predicted value of the transaction value of the real estate in the case, and the first coefficient group The sum of the value of each price formation factor corresponding to each factor included in is calculated as the forecast value of the transaction value of the real estate property to be evaluated, and the price of the real estate property to be evaluated for each of several price formation factors Responding to formation factors A value obtained by multiplying a coefficient included in the first coefficient group by the value of the price formation factor and a coefficient included in the second coefficient group corresponding to the price formation factor of the real estate in the example are The difference between the price and the value multiplied by the value is calculated, and for each of a plurality of price formation factors, the ratio of the difference to the predicted value of the transaction value of the property to be evaluated is calculated, and each of the plurality of price formation factors is calculated. Calculate the ratio of the estimated value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the example real estate property, based on the sum of the ratios of the difference to the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated And the transaction value of the real estate property of the case held in the first storage means multiplied by the ratio of the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property of the case Real estate listings subject to value evaluation Performing a step of calculating the amount, the.

また、本発明の他の態様の一つは、取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出装置である。この評価額算出装置は、複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部と、評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出する
ための第1の係数群と、事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する差分の比率を算出し、複数の価格形成要因のそれぞれについての評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する差分の比率の総和の値に基づいて、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出する比率算出部と、第1の記憶手段に保持される事例の不動産物件の取引額に、評価対象の不動産物件の取引額の予測値と事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を評価対象の不動産物件の評価額として算出する評価額算出部と、を備える。
Another aspect of the present invention is an evaluation value calculation device that calculates an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparison with a real estate property example including a transaction value. The evaluation value calculation device includes: an input / output unit to / from a first storage unit that holds information on price formation factors of a plurality of real estate properties and a transaction amount of each real estate property; and a plurality of price formation factors of the real estate property The input / output means to the second storage means holding the coefficient group including the coefficient corresponding to, the selection unit for selecting the real estate property as an example from the first storage means, and the transaction amount of the real estate property to be evaluated A coefficient group selecting unit that selects a first coefficient group for calculating a predicted value and a second coefficient group for calculating a predicted value of the transaction amount of the real estate in the case; and a first coefficient group Calculate the sum of the price formation factors corresponding to each included coefficient as the forecast value of the transaction value of the real estate property being evaluated, and form the price of the real estate property being evaluated for each of multiple price formation factors Included in the first coefficient group corresponding to the factor The difference between the value obtained by multiplying the value of the price formation factor by the coefficient and the value obtained by multiplying the value of the price formation factor by the coefficient included in the second coefficient group corresponding to the price formation factor of the real estate in the example For each of the multiple price formation factors, calculate the ratio of the difference to the forecasted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated, and calculate the transaction amount of the real estate property to be evaluated for each of the multiple price formation factors. A ratio calculating unit that calculates a ratio between a predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and a predicted value of the transaction value of the real estate property of the example based on the sum of the ratios of the difference to the predicted value; Real estate property subject to evaluation multiplied by the ratio between the transaction value of the real estate property of the case held in the storage means and the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property of the case Calculated as the evaluation value of Comprising a calculation unit, a.

本発明によれば、評価対象物の評価額を機械的に算出することができる。   According to the present invention, the evaluation amount of the evaluation object can be mechanically calculated.

不動産物件の賃料評価額算出システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the rent evaluation amount calculation system of a real estate property. 賃料算出サーバ及びクライアント端末のハードウェア構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the hardware constitutions of a rent calculation server and a client terminal. 賃料データベースが保持する情報の例である。It is an example of the information which a rent database holds. モデルデータベースが保持する情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the information which a model database hold | maintains. モデルを特定する項目が複数ある場合のモデルデータベースに保持される賃料モデルの例である。It is an example of a rent model held in a model database when there are a plurality of items for specifying a model. 賃料算出サーバにおける賃料評価額算出処理のフローチャートの例である。It is an example of the flowchart of the rent evaluation amount calculation process in a rent calculation server. クライアント端末における評価対象物件の情報の入力画面の例である。It is an example of the input screen of the information of the evaluation object property in a client terminal. 賃料算出サーバに保持されている事例の選択の優先順位の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the priority of selection of the example currently hold | maintained at the rent calculation server. 評価対象物件の賃料の試算値の算出例を示す図である。It is a figure which shows the calculation example of the trial calculation value of the rent of an evaluation object property. 評価対象物件の賃料の評価額の算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of the evaluation value of the rent of an evaluation object property. 評価対象物件の賃料の評価額の出力画面例である。It is an example of an output screen of the evaluation amount of the rent of the property for evaluation. 比準表の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a comparison table. 特許文献1において示される、重回帰分析を用いて求められた依頼物件の評価価格帯の出力例を示す図である。It is a figure which shows the example of an output of the evaluation price range of the request | requirement property calculated | required using the multiple regression analysis shown in patent document 1. FIG.

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The configuration of the following embodiment is an exemplification, and the present invention is not limited to the configuration of the embodiment.

<第1実施形態>
図1は、不動産物件の賃料評価額算出システムの構成例を示す図である。第1実施形態における賃料評価額算出システム100は、評価対象物件と価格形成要因が類似する複数の事例の実際の賃料から評価対象物件の賃料の評価額を算出するためのシステムである。価格形成要因は評価対象物件の評価額に影響を及ぼす要因であって、例えば、地域要因と個別的要因とがある。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a rent evaluation amount calculation system for real estate properties. The rent evaluation value calculation system 100 according to the first embodiment is a system for calculating the evaluation value of the rent of the evaluation target property from the actual rents of a plurality of cases whose price formation factors are similar to the evaluation target property. The price formation factor is a factor that affects the evaluation value of the property to be evaluated. For example, there are regional factors and individual factors.

賃料評価額算出システム100は、サーバシステム1と、ネットワーク5を介してサーバシステム1と接続されるクライアント端末2とを含む。サーバシステム1は、賃料算出サーバ10と、賃料算出サーバ10に接続する賃料データベース3とモデルデータベース
4とを含む。ネットワーク5は、例えば、インターネットや携帯電話網等の公衆のネットワークであってもよいし、企業等の組織によって管理されているプライベートなネットワークであってもよい。
The rent evaluation amount calculation system 100 includes a server system 1 and a client terminal 2 connected to the server system 1 via a network 5. The server system 1 includes a rent calculation server 10, a rent database 3 and a model database 4 connected to the rent calculation server 10. For example, the network 5 may be a public network such as the Internet or a mobile phone network, or may be a private network managed by an organization such as a company.

(サーバシステム)
図2は、賃料算出サーバ10のハードウェア構成の例を示す図である。賃料算出サーバ10は、プロセッサ101,主記憶装置102,入力装置103,出力装置104,補助記憶装置105,可搬記録媒体駆動装置106,及びネットワークインタフェース107を備え、これらがバス109により互いに接続されている情報処理装置である。情報処理装置は、例えば、賃料算出の為の専用のコンピュータである。
(Server system)
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the rent calculation server 10. The rent calculation server 10 includes a processor 101, a main storage device 102, an input device 103, an output device 104, an auxiliary storage device 105, a portable recording medium drive device 106, and a network interface 107, which are connected to each other via a bus 109. Information processing apparatus. The information processing apparatus is, for example, a dedicated computer for rent calculation.

入力装置103は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス等である。また、入力装置103には、カメラやスキャナのような画像の入力装置や、マイクロフォンのような音声入力装置を含むことができる。入力装置103から入力されたデータは、プロセッサ101に出力される。   The input device 103 is, for example, a pointing device such as a keyboard and a mouse. The input device 103 can include an image input device such as a camera and a scanner, and an audio input device such as a microphone. Data input from the input device 103 is output to the processor 101.

ネットワークインタフェース107は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース107は、有線のネットワーク、および、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース107は、例えば、NIC(Network Interface Card),無線LAN(Local Area Network)カード,携帯電話網に接続するための無線回路等である。ネットワークインタフェース107で受信されたデータ等は、プロセッサ101に出力される。   The network interface 107 is an interface for inputting / outputting information to / from the network. The network interface 107 is connected to a wired network and a wireless network. The network interface 107 is, for example, a NIC (Network Interface Card), a wireless LAN (Local Area Network) card, a wireless circuit for connecting to a mobile phone network, or the like. Data received by the network interface 107 is output to the processor 101.

主記憶装置102は、プロセッサ101に、補助記憶装置105に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりする記憶装置である。主記憶装置102は、例えば、RAM(Random Access Memory)のような半導体メモリである。   The main storage device 102 is a storage device that provides the processor 101 with a storage area and a work area for loading a program stored in the auxiliary storage device 105, and is used as a buffer. The main storage device 102 is a semiconductor memory such as a RAM (Random Access Memory), for example.

補助記憶装置105は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してプロセッサ101が使用するデータを格納する。補助記憶装置105は、例えば、EPROM(Erasable Programmable ROM)、ハードディスク(Hard Drive Disc)である。補助記憶装置105は、例えば、オペレーティングシステム(OS),賃料評価額算出プログラム,その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。   The auxiliary storage device 105 stores various programs and data used by the processor 101 when executing each program. The auxiliary storage device 105 is, for example, an EPROM (Erasable Programmable ROM) or a hard disk (Hard Drive Disc). The auxiliary storage device 105 holds, for example, an operating system (OS), a rent evaluation amount calculation program, and other various application programs.

可搬記録媒体駆動装置106は、可搬記録媒体を駆動し、可搬記録媒体に記録されたデータを読み出す。読み出されたデータはプロセッサ101に出力される。可搬記録媒体は、例えば、USB(Universal Serial Bus)メモリ、CD(Compact Disc)やDVD(Digital Versatile Disc)のようなディスク記録媒体、フラッシュメモリカードのような記録媒体である。   The portable recording medium driving device 106 drives the portable recording medium and reads data recorded on the portable recording medium. The read data is output to the processor 101. The portable recording medium is, for example, a USB (Universal Serial Bus) memory, a CD (Compact Disc), a disc recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc), or a recording medium such as a flash memory card.

プロセッサ101は、例えば、CPU(Central Processing Unit)や、DSP(Digital Signal Processor)である。プロセッサ101は、補助記憶装置105に保持された
OSや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置102にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。
The processor 101 is, for example, a CPU (Central Processing Unit) or a DSP (Digital Signal Processor). The processor 101 executes various processes by loading the OS and various application programs held in the auxiliary storage device 105 into the main storage device 102 and executing them.

出力装置104は、プロセッサ101の処理の結果を出力する。出力装置104は、ディスプレイやプリンタである。また、出力装置104は、スピーカのような音声出力装置を含むことができる。   The output device 104 outputs the processing result of the processor 101. The output device 104 is a display or a printer. The output device 104 can include an audio output device such as a speaker.

図1では、賃料算出サーバ10の機能構成の例が示される。賃料算出サーバ10のプロ
セッサ101は、補助記憶装置105に保持される賃料評価額算出プログラムの実行を通じて、事例選択部11,モデル選択部12,格差算出部13,試算値算出部14,及び、評価額算出部15として動作する。
In FIG. 1, the example of a function structure of the rent calculation server 10 is shown. The processor 101 of the rent calculation server 10 executes the rent evaluation amount calculation program held in the auxiliary storage device 105 to execute the case selection unit 11, the model selection unit 12, the inequality calculation unit 13, the trial calculation value calculation unit 14, and the evaluation. It operates as the amount calculation unit 15.

事例選択部11は、賃料データベース3に保持される賃貸事例から、評価対象物件と比較するための複数の賃貸事例を選択する。モデル選択部12は、事例選択部11によって選択された各賃貸事例と評価対象物件とのそれぞれに適する重回帰分析によって構築された賃料モデルをモデルデータベース4から選択する。格差算出部13は、モデル選択部12によって選択された賃料モデルを用いて、各賃貸事例と評価対象物件との賃料の予測値を求め、これらの予測値から、各賃貸事例について、各価格形成要因の格差率及び地域格差を算出する。試算値算出部14は、各賃貸事例の実際の賃料に、格差算出部13によって算出された各賃貸事例の地域格差の逆数を乗じて、各賃貸事例に対する評価対象物件の賃料の試算値を算出する。評価額算出部15は、試算値算出部14によって算出された各賃貸事例に対する試算値から、評価対象物件の賃料の評価値を算出する。なお、事例選択部11,モデル選択部12,格差算出部13,試算値算出部14,及び評価額算出部15についての詳細は後述する。   The case selection unit 11 selects a plurality of rental cases for comparison with the evaluation target property from the rental cases held in the rent database 3. The model selection unit 12 selects from the model database 4 a rent model constructed by multiple regression analysis suitable for each rental case selected by the case selection unit 11 and each property to be evaluated. The disparity calculating unit 13 obtains a predicted value of rent between each rental case and the property to be evaluated using the rent model selected by the model selecting unit 12, and forms each price for each rental case from these predicted values. Calculate the disparity rate of factors and regional disparities. The trial calculation value calculation unit 14 multiplies the actual rent of each rental case by the reciprocal of the regional difference of each rental case calculated by the disparity calculation unit 13 to calculate a trial calculation value of the rent of the property to be evaluated for each rental case. To do. The evaluation amount calculation unit 15 calculates the evaluation value of the rent of the evaluation target property from the estimated value for each rental case calculated by the estimated value calculation unit 14. Details of the case selection unit 11, the model selection unit 12, the disparity calculation unit 13, the trial calculation value calculation unit 14, and the evaluation amount calculation unit 15 will be described later.

すなわち、賃料算出サーバ10は、地域格差として、重回帰分析を用いた評価対象物件の賃料の予測値に対する、重回帰分析を用いた事例の賃料の予測値の比率を用いて、取引事例比較法の計算方法で、評価対象物件の評価額を算出する。   That is, the rent calculation server 10 uses the ratio of the predicted value of the rent of the case using the multiple regression analysis to the predicted value of the rent of the property to be evaluated using the multiple regression analysis as the regional disparity, and the transaction example comparison method. Calculate the appraisal value of the property to be evaluated using this method.

賃料データベース3及びモデルデータベース4は、例えば、HDD(ハードディスクドライブ)などの大容量の記憶装置であってもよいし、それぞれが例えば図2で示されるようなハードウェア構成を持ったデータベースサーバであってもよい。また、賃料データベース3及びモデルデータベース4は、賃料算出サーバ10の補助記憶装置105内に形成されてもよい。   The rent database 3 and the model database 4 may be large-capacity storage devices such as HDDs (hard disk drives), for example, and each is a database server having a hardware configuration as shown in FIG. May be. In addition, the rent database 3 and the model database 4 may be formed in the auxiliary storage device 105 of the rent calculation server 10.

図3は、賃料データベース3が保持する情報の例である。賃料データベース3は、賃料の評価額を算出する際に評価対象物件と比較するための賃貸事例を保持するデータベースである。   FIG. 3 is an example of information held in the rent database 3. The rent database 3 is a database that holds rental cases for comparison with the evaluation target property when calculating the evaluation value of the rent.

賃料データベース3には、各賃貸事例について、複数の価格形成要因の情報が登録される。価格形成要因には、例えば、住所,XY座標(緯度経度),沿線名,最寄駅,最寄駅からの距離,バス停からの距離,無料駐車場の有無等の地域要因や、構造,専有面積,経過年数,所在階等の個別的要因が含まれる。また、各賃貸事例には、価格形成要因に加えて、賃貸事例の月額賃料,共益費,一時金等の料金に関する情報や、賃貸事例の取引年月等が登録されている。なお、第1実施形態では、価格形成要因の情報を、数値でないものも含めて「値」と称することもある。   In the rent database 3, information on a plurality of price formation factors is registered for each rental case. Price formation factors include, for example, local factors such as address, XY coordinates (latitude and longitude), station name, nearest station, distance from the nearest station, distance from the bus stop, free parking, etc., structure, proprietary Individual factors such as area, age, and floor are included. In addition, in each rental case, in addition to price formation factors, information on the monthly rent, common service fee, lump sum, etc. of the rental case, the transaction date of the rental case, and the like are registered. In the first embodiment, the information on the price forming factor may be referred to as “value” including those that are not numerical values.

賃料データベース3には、各賃貸事例の価格形成要因を予め重回帰モデルにあてはめ、当該賃貸事例の賃料の予測値や、実際の賃料との開差率,使用した重回帰モデルの回帰係数を登録することもできる。   In the rent database 3, the price formation factors of each rental case are preliminarily applied to the multiple regression model, and the predicted value of the rent of the rental case, the opening ratio with the actual rent, and the regression coefficient of the used multiple regression model are registered. You can also

図4は、モデルデータベース4が保持する情報の例を示す図である。モデルデータベース4には、モデル構築条件ごとに構築された賃料モデルが登録される。モデル構築条件は、例えば、最寄駅,沿線,市区町村などであり、図4では、モデル構築条件として最寄駅が設定された賃料モデル、すなわち、最寄駅毎に構築された賃料モデルが示される。賃料モデルは、重回帰分析によって求められ、定数項及び説明変数Xjに対応する回帰係数

Figure 2012216165
が登録されている(jは0を含む正の整数)。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of information held in the model database 4. In the model database 4, rent models constructed for each model construction condition are registered. The model construction condition is, for example, the nearest station, the railway line, the municipality, etc. In FIG. 4, the rent model in which the nearest station is set as the model construction condition, that is, the rent model constructed for each nearest station. Is shown. The rent model is obtained by multiple regression analysis, and the regression coefficient corresponding to the constant term and the explanatory variable X j
Figure 2012216165
Are registered (j is a positive integer including 0).

定数項及び説明変数Xjには、各価格形成要因が対応付けられる。例えば、定数項、説
明変数と価格形成要因とは、以下のように対応付けられて設定される。
0:最寄駅
1:専有面積
2:経過年数
3:構造が堅固
4:最寄駅からの距離
5:バス便
6:所在階
7:無料駐車場有
定数項は、説明変数には含まれない要因である。ただし、第1実施形態では、便宜的にX0として扱う。このように設定した場合、定数項は

Figure 2012216165
で示される。したがって、図4に示される例の場合、最寄駅毎にモデルを構築するため、定数項は最寄駅に対応し、最寄駅はモデル構築条件に対応する。なお、X0は便宜的に設
定したものであるため、X0には常に1が代入される(X0=1)。説明変数に設定される価格形成要因には、例えば、構造のように数値ではないものが含まれる。数値ではない価格形成要因については、予め、各値について数値が割り当てられており、対応する数値が説明変数に代入される。例えば、価格形成要因の構造では、鉄骨造、鉄筋造、鉄骨鉄筋コンクリート造等の堅固な構造の場合は1、それ以外の構造の場合は0が説明変数X3に代
入される。例えば、価格形成要因のバス便では、バス便の場合には1、バス便ではない場合には0が説明変数X5に代入される。例えば、価格形成要因の無料駐車場有では、無料
駐車場がある場合には1、無料駐車場がない場合には0が説明変数X7に代入される。ま
た、数値である価格形成要素についても、そのままの値を説明変数に代入するようにしてもよいし、値を別の値に変換して説明変数に代入してもよい。例えば、価格形成要因の最寄駅からの距離では、100mを、Log100≒4.605の様に対数をとって説明変
数X4に代入してもよい。 Each price formation factor is associated with the constant term and the explanatory variable X j . For example, constant terms, explanatory variables, and price formation factors are set in association with each other as follows.
X 0 : Nearest station X 1 : Exclusive area X 2 : Elapsed years X 3 : Solid structure X 4 : Distance from the nearest station X 5 : Bus service X 6 : Location floor X 7 : Free parking lot Constant term Is a factor not included in the explanatory variable. However, in the first embodiment, conveniently handled as X 0. With this setting, the constant term is
Figure 2012216165
Indicated by Therefore, in the example shown in FIG. 4, since a model is constructed for each nearest station, the constant term corresponds to the nearest station, and the nearest station corresponds to the model construction condition. Since X 0 is obtained by set for convenience, always 1 is substituted into X 0 (X 0 = 1). Price formation factors set as explanatory variables include, for example, those that are not numerical values, such as a structure. Regarding price formation factors that are not numerical values, numerical values are assigned in advance to the respective values, and the corresponding numerical values are substituted into the explanatory variables. For example, in the structure of the price formation factor, 1 is assigned to the explanatory variable X 3 for a solid structure such as a steel structure, a reinforced structure, a steel reinforced concrete structure, and 0 for other structures. For example, in the case of a bus service that is a price formation factor, 1 is assigned to the explanatory variable X 5 for a bus service, and 0 is not used for a bus service. For example, if there is a free parking lot as a price formation factor, 1 is substituted into the explanatory variable X 7 when there is a free parking lot and 0 when there is no free parking lot. As for price forming elements that are numerical values, the value as it is may be substituted for the explanatory variable, or the value may be converted into another value and substituted for the explanatory variable. For example, in the distance from the nearest station of the price formation factor, 100 m may be logarithmically assigned to the explanatory variable X 4 as Log 100≈4.605.

図4に示される例は、モデル構築条件として最寄駅ごとに賃料モデルを構築した場合の例であるが、これに限られず、例えば、沿線毎に賃料モデルを構築してもよい。又は、モデル構築条件は、例えば、最寄駅と面積帯との組み合わせや最寄駅と経過年数との組み合わせであってもよいし、最寄駅と面積帯と経過年数との組み合わせであってもよい。   The example shown in FIG. 4 is an example in which a rent model is constructed for each nearest station as a model construction condition, but is not limited thereto, and for example, a rent model may be constructed for each railway line. Alternatively, the model construction condition may be, for example, a combination of the nearest station and area zone, a combination of the nearest station and age, or a combination of the nearest station, area zone and age. Also good.

図5は、賃料モデルを特定する項目が複数ある場合のモデルデータベース4に保持される賃料モデルの例である。賃料モデルを特定する項目とは、モデル構築条件のことである。図5に示される例では、モデル構築条件は、最寄駅,経過年数帯,面積帯,の3つであり、X0, X1, X2, の3つの組み合わせとして取り扱われる。また、この場合にもX0=1として取り扱われる。第1実施形態では、モデルデータベース4に図4で示される最寄駅毎の賃料モデルが格納されているものとする。 FIG. 5 is an example of a rent model held in the model database 4 when there are a plurality of items for specifying a rent model. The item specifying the rent model is the model construction condition. In the example shown in FIG. 5, there are three model construction conditions, the nearest station, the elapsed years zone, and the area zone, and they are handled as three combinations of X 0 , X 1 , X 2 , and so on. Also in this case, X 0 = 1 is handled. In the first embodiment, it is assumed that the model database 4 stores the rent model for each nearest station shown in FIG.

格差算出部13は、賃料データベース3(図3)及びモデルデータベース4(図4又は図5)に保持される情報を用いて、評価対象物件の賃料の予測値及び事例の予測値を算出する。評価対象物件の賃料の予測値及び事例iの予測値は、例えば、以下の式1によって示される。

Figure 2012216165
The disparity calculation unit 13 calculates the predicted value of the rent and the predicted value of the case of the property to be evaluated using information held in the rent database 3 (FIG. 3) and the model database 4 (FIG. 4 or FIG. 5). The predicted value of the rent of the property to be evaluated and the predicted value of case i are expressed by the following formula 1, for example.
Figure 2012216165

(クライアント端末)
図2は、クライアント端末2のハードウェア構成の例を示す図である。クライアント端末2は、プロセッサ201,主記憶装置202,入力装置203,出力装置204,補助記憶装置205,可搬記録媒体駆動装置206,及びネットワークインタフェース207を備え、これらがバス209により互いに接続されている情報処理装置である。クライアント端末2の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC),PDA(Personal Digital Assistant),携帯電話端末,スマートフォン,電子書籍端末等の汎用のコンピュータである。第1実施形態では、不動産業者の店舗に設置されるPCを想定する。クライアント端末2のハードウェア構成は、図2に示されるように、賃料算出サーバ10とほぼ同様であるため、説明を省略する。
(Client terminal)
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the client terminal 2. The client terminal 2 includes a processor 201, a main storage device 202, an input device 203, an output device 204, an auxiliary storage device 205, a portable recording medium drive device 206, and a network interface 207, which are connected to each other via a bus 209. Information processing apparatus. The information processing apparatus of the client terminal 2 is a general-purpose computer such as a personal computer (PC), a PDA (Personal Digital Assistant), a mobile phone terminal, a smartphone, or an electronic book terminal. In 1st Embodiment, PC installed in the store of a real estate agent is assumed. The hardware configuration of the client terminal 2 is substantially the same as that of the rent calculation server 10 as shown in FIG.

図1では、クライアント端末2の機能ブロック図の例が示される。クライアント端末2では、例えば、ウェブブラウザを使用して、賃料評価額算出システム100によって提供されるウェブページにアクセスすることによって、入力部21及び表示部22として動作する。   In FIG. 1, an example of a functional block diagram of the client terminal 2 is shown. The client terminal 2 operates as the input unit 21 and the display unit 22 by accessing a web page provided by the rent evaluation amount calculation system 100 using, for example, a web browser.

入力部21は、クライアント端末2のユーザからの評価対象物件の情報の入力を受け付け賃料算出サーバ10に送信する。表示部22は、賃料算出サーバ10によって算出されて送信された評価対象物件の賃料の評価額を、クライアント端末2の出力装置204(ディスプレイ等)に出力する。   The input unit 21 receives an input of property information to be evaluated from the user of the client terminal 2 and transmits it to the rent calculation server 10. The display unit 22 outputs the rent evaluation amount of the evaluation target property calculated and transmitted by the rent calculation server 10 to the output device 204 (display or the like) of the client terminal 2.

(動作例)
図6は、賃料算出サーバ10における賃料評価額算出処理のフローチャートの例である。図6に示される処理は、クライアント端末2から評価対象物件の情報を受信すると開始される。
(Operation example)
FIG. 6 is an example of a flowchart of a rent evaluation amount calculation process in the rent calculation server 10. The process shown in FIG. 6 is started when information on the property to be evaluated is received from the client terminal 2.

OP1では、事例選択部11は、クライアント端末2から送信された評価対象物件の情報を受け付け、解析する。   In OP <b> 1, the case selection unit 11 receives and analyzes information on the evaluation target property transmitted from the client terminal 2.

図7は、クライアント端末2における評価対象物件の情報の入力画面の例である。評価対象物件の情報の入力画面には、類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目や、評価額を予測するために必要な項目の入力欄が設けられる。類似する事例や賃料モデ
ルを特定するために必要な項目は、例えば、住所,最寄駅,専有面積,経過年数,構造等である。予測値や評価額を予測するために必要な項目は、例えば、類似する事例や賃料モデルを特定するために必要な項目に加え、最寄駅からの距離,バス停からの距離,階数,無料駐車場の有無等である。図7に示される例では、評価対象物件の住所,最寄駅,最寄駅からの徒歩分数,竣工年月,構造,及び専有面積を入力する欄が設けられている。
FIG. 7 is an example of an input screen for information on the property to be evaluated in the client terminal 2. On the input screen for information on the property to be evaluated, there are provided input fields for items necessary for specifying similar cases and rent models and items necessary for predicting the evaluation amount. Items necessary for specifying similar cases and rent models are, for example, address, nearest station, exclusive area, elapsed years, structure, and the like. The items necessary for predicting the predicted value and the evaluation value are, for example, items necessary for identifying similar cases and rent models, distance from the nearest station, distance from the bus stop, number of floors, free parking The presence or absence of a parking lot. In the example shown in FIG. 7, columns for inputting the address of the property to be evaluated, the nearest station, the number of minutes from the nearest station, the completion date, the structure, and the exclusive area are provided.

事例選択部11は、例えば、図7に示される入力画面を通じて入力された評価対象物件の情報を解析し、評価対象物件の価格形成要因(比準表の項目)を得る。クライアント端末2に不足する情報を入力するようにユーザに促すメッセージを表示させて、ユーザに不足した情報を追加で入力させてもよい。   For example, the case selection unit 11 analyzes the information of the evaluation target property input through the input screen illustrated in FIG. 7 and obtains the price formation factor (item of the comparison table) of the evaluation target property. A message that prompts the user to input missing information on the client terminal 2 may be displayed, and the user may additionally input the missing information.

OP2では、事例選択部11は、評価対象物件と類似する事例を所定数選択する。事例選択部11は、入力された評価対象物件の情報と選択条件とに基づいて、賃料データベース3に登録されている事例の優先順位を決定する。事例選択部11は、決定した優先順位の上位から所定数の事例を選択する。   In OP2, the case selection unit 11 selects a predetermined number of cases similar to the evaluation target property. The case selection unit 11 determines the priority order of the cases registered in the rent database 3 based on the input information on the evaluation target property and the selection conditions. The case selection unit 11 selects a predetermined number of cases from the top of the determined priority order.

図8は、賃料算出サーバ10に保持されている事例の選択の優先順位の例を示す図である。図8に示される表は、例えば、賃料算出サーバ10の補助記憶装置105に保持されている。図8に示される例では、優先順位を決定する選択条件に、それぞれ、3つの条件1−3が設定されている。   FIG. 8 is a diagram illustrating an example of priority of selection of cases held in the rent calculation server 10. The table shown in FIG. 8 is held in the auxiliary storage device 105 of the rent calculation server 10, for example. In the example shown in FIG. 8, three conditions 1-3 are set as selection conditions for determining the priority order.

例えば、優先順位が1位となる事例は、評価対象物件と最寄駅が同一であり(条件1)、経過年数が評価対象物件の経過年数の±1年以内であり(条件2)、事例年月が1年以内である(条件3)という、条件1−3を全て満たす事例である。また、優先順位が2位となる事例は、評価対象物件と最寄駅が同一であり(条件1)、経過年数が評価対象物件の経過年数の±5年以内であり(条件2)、事例年月が1年以内である(条件3)という、条件1−3を全て満たす事例である。このように、優先順位が1位となる条件が最も厳しく設定され、優先順位が低くなるほど条件が緩く(条件で指定される範囲が広く)なる。   For example, in the case where the priority is 1st, the property to be evaluated and the nearest station are the same (Condition 1), and the elapsed years are within ± 1 year of the elapsed years of the property to be evaluated (Condition 2). This is an example that satisfies all the conditions 1-3, in which the date is within one year (condition 3). In the case where the priority is second, the property to be evaluated and the nearest station are the same (Condition 1), and the elapsed years are within ± 5 years of the elapsed years of the property to be evaluated (Condition 2). This is an example that satisfies all the conditions 1-3, in which the date is within one year (condition 3). In this way, the condition that the priority order is the first is set most severely, and the lower the priority order, the milder the condition (the range specified by the condition becomes wider).

事例選択部11は、例えば、図8に示されるような優先順位にしたがって事例を所定数(例えば3個)選択する。例えば、優先順位が1位となる条件1−3を満たす事例が存在しない場合には、事例選択部11は、優先順位が2位となる条件1−3を満たす事例から所定数の事例を選択する。また、このとき、優先順位が2位となる条件1−3を満たす事例が所定数より多い場合には、事例選択部11は、更に条件を追加して、該条件1−3に加えて追加された条件も満たす事例を選択する。優先順位が1位となる条件1−3を満たす事例が所定数より多い場合も同様である。   For example, the case selection unit 11 selects a predetermined number (for example, three) of cases according to the priority order as shown in FIG. For example, when there is no case satisfying the condition 1-3 with the first priority, the case selection unit 11 selects a predetermined number of cases from the cases satisfying the condition 1-3 with the second priority. To do. At this time, if there are more cases than the predetermined number satisfying the condition 1-3 with the second priority, the case selection unit 11 adds a condition and adds it to the condition 1-3. The case that satisfies the specified condition is selected. The same applies when there are more cases than the predetermined number satisfying the condition 1-3 in which the priority order is 1st.

なお、事例の選択条件は、図8に示される例に限定されず、面積や構造や最寄駅からの距離等を条件に組み込んでもよい。また、図8に示されるような、事例の選択条件及び事例の選択条件の優先順位は、賃料評価額算出システム100の管理者等によって自由に設定可能である。   The example selection conditions are not limited to the example shown in FIG. 8, and the area, structure, distance from the nearest station, and the like may be incorporated into the conditions. Further, the case selection conditions and the priority order of the case selection conditions as shown in FIG. 8 can be freely set by an administrator of the rent evaluation amount calculation system 100 or the like.

OP3では、モデル選択部12は、評価対象物件及び事例選択部11によって選択された事例のそれぞれについてモデル構築条件が合致する賃料モデルを選択する。例えば、図4で示される例のように、モデル構築条件として最寄駅毎に賃料モデルが構築されている場合には、モデル選択部12は、最寄駅が合致する賃料モデルを評価対象物件及び選択された事例のそれぞれに適する賃料モデルとして選択する。例えば、図5で示される例のようにモデル構築条件が複数の組み合わせである場合には、モデル選択部12は、モデル構築条件の組み合わせが合致する賃料モデルを評価対象物件及び選択された事例のそれぞれ
に適する賃料モデルとして選択する。
In OP3, the model selection unit 12 selects a rent model that matches the model construction condition for each of the evaluation target property and the case selected by the case selection unit 11. For example, when a rent model is constructed for each nearest station as a model construction condition as in the example shown in FIG. 4, the model selection unit 12 selects a rent model that matches the nearest station as an evaluation target property. And a rent model suitable for each of the selected cases. For example, when the model construction conditions are a plurality of combinations as in the example shown in FIG. 5, the model selection unit 12 selects the rent model that matches the combination of the model construction conditions as the evaluation target property and the selected example. Select a suitable rent model for each.

OP4では、格差算出部13は、評価対象物件の賃料の予測値に対する各事例の賃料の予測値の比率を各事例と評価対象物件との地域格差として算出する。
評価対象物件の予測値と事例iの予測値とから地域格差は、以下の式2で定義される。

Figure 2012216165
In OP4, the disparity calculating unit 13 calculates the ratio of the predicted rent value of each case to the predicted rent value of the evaluation target property as the regional difference between each case and the evaluation target property.
The regional disparity is defined by the following formula 2 from the predicted value of the property to be evaluated and the predicted value of case i.
Figure 2012216165

(地域格差の算出方法その1)
地域格差の算出方法その1は、地域格差を算出するとともに、各価格形成要因の格差率も併せて算出する方法である。まず、式2を以下のように変形する。

Figure 2012216165
(Regional disparity calculation method 1)
The first method for calculating the regional disparity is to calculate the regional disparity and also the disparity rate of each price formation factor. First, Equation 2 is modified as follows.
Figure 2012216165

評価対象物件及び事例iの、説明変数Xijの値(図3),回帰係数

Figure 2012216165
の値(図4、図5)は既知であり、式1から評価対象物件の賃料の予測値も算出可能である。したがって、上記の式2の変形式から評価対象物件と事例iとを比較した地域格差が算出される。また、評価対象物件と事例iとを比較した際のj番目の価格形成要因の格差率は、式2のように地域格差を定義した場合、以下の式3で示すことができる。
Figure 2012216165
Value of explanatory variable X ij for the property to be evaluated and case i (Fig. 3), regression coefficient
Figure 2012216165
(FIGS. 4 and 5) are known, and the predicted value of the rent of the property to be evaluated can be calculated from Equation 1. Therefore, the regional disparity in which the evaluation target property and the case i are compared is calculated from the modified expression of Expression 2 above. In addition, the disparity rate of the j-th price formation factor when comparing the property to be evaluated with case i can be expressed by the following equation 3 when the regional disparity is defined as in equation 2.
Figure 2012216165

式3は、上記式2の変形式のΣの各項である。評価対象物件の賃料モデルと事例iの賃料モデルが同じ場合には、j番目の価格形成要因の格差率は以下の式4で示される。

Figure 2012216165
Formula 3 is each term of Σ of the modified formula of Formula 2 above. When the rent model of the property to be evaluated and the rent model of case i are the same, the disparity rate of the j-th price forming factor is expressed by the following formula 4.
Figure 2012216165

(地域格差の算出方法その2)
地域格差のみを求めればよい場合には、評価対象物件の予測値と各事例iの予測値とか
ら地域格差を算出する。地域格差の算出方法その2では、式2に式1を代入した以下の式5によって地域格差が算出される。

Figure 2012216165
(Calculation method 2 for regional disparity)
When only the regional disparity needs to be obtained, the regional disparity is calculated from the predicted value of the property to be evaluated and the predicted value of each case i. In the method 2 for calculating the regional disparity, the regional disparity is calculated by the following equation 5 in which equation 1 is substituted into equation 2.
Figure 2012216165

格差算出部13は、上記の地域格差の算出方法のいずれかを用いて各事例と比較した地域格差を算出する。格差算出部13が、地域格差の算出方法その1を用いて各事例と比較した地域格差を算出する場合には、各事例と比較した地域格差に加えて、図12に示される取引事例比較法の比準表の各格差率に相当する、各価格形成要因の格差率も求めることができる。格差算出部13が、地域格差の算出方法その2を用いて各事例と比較した地域格差を算出する場合には、各事例と比較した地域格差のみを算出することができる。また、各価格形成要因の格差率は、地域的要因ではなく、個別的要因を適用しても良いし、地域的要因と個別的要因を混在させても良い。   The disparity calculating unit 13 calculates the regional disparity compared with each case using any one of the above-described regional disparity calculating methods. When the disparity calculating unit 13 calculates the regional disparity compared with each case using the regional disparity calculating method 1, in addition to the regional disparity compared with each case, the transaction case comparison method shown in FIG. It is also possible to obtain the inequality rate of each price formation factor corresponding to each inequality rate in the comparison table. When the disparity calculating unit 13 calculates the regional disparity compared with each case using the regional disparity calculating method 2, only the regional disparity compared with each case can be calculated. Moreover, the disparity rate of each price formation factor may be an individual factor instead of a regional factor, or a regional factor and an individual factor may be mixed.

OP5では、試算値算出部14は、格差算出部13によって算出された地域格差を用いて、各事例iと比較対象物件との比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値を算出する。   In OP5, the trial calculation value calculation unit 14 calculates the trial calculation value of the rent of the evaluation target property when each case i is compared with the comparison target property, using the regional difference calculated by the disparity calculation unit 13.

図9は、評価対象物件の賃料の試算値の算出例を示す図である。事例iと比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値は、事例iの賃料(単価)に格差算出部13によって算出された地域格差の逆数を乗じて求められる。   FIG. 9 is a diagram illustrating a calculation example of the trial calculation value of the rent of the property to be evaluated. The estimated value of the rent of the property to be evaluated when compared with Case i is obtained by multiplying the rent (unit price) of Case i by the reciprocal of the regional disparity calculated by the disparity calculating unit 13.

OP6では、評価額算出部15は、試算値算出部14によって算出された各事例iと比較した場合の評価対象物件の賃料の試算値から、評価対象物件の賃料の評価額を算出する。   In OP6, the evaluation amount calculation unit 15 calculates the evaluation value of the rent of the evaluation target property from the estimated calculation value of the rent of the evaluation target property when compared with each case i calculated by the trial calculation value calculation unit.

図10は、評価対象物件の賃料の評価額の算出例を示す図である。図10には、事例1−3から算出された各試算値が示されている。これらの試算値は、試算値算出部14によって算出されたものである。図10においては、評価額算出部15は、各事例iから算出された試算値の平均値を評価対象物件の賃料の評価額として算出する。なお、評価対象物件の賃料の評価額として、試算値の中央値が求められてもよい。   FIG. 10 is a diagram illustrating a calculation example of the rent evaluation amount of the evaluation target property. FIG. 10 shows each estimated value calculated from Case 1-3. These trial calculation values are calculated by the trial calculation value calculation unit 14. In FIG. 10, the evaluation amount calculation unit 15 calculates the average value of the trial calculation values calculated from each case i as the evaluation value of the rent of the evaluation target property. Note that the median of the estimated values may be obtained as the rent evaluation value of the property to be evaluated.

評価額算出部15は、算出した評価対象物件の賃料の評価額をクライアント端末2に送信する。クライアント端末2では、表示部22によって、評価対象物件の評価額がディスプレイなどの出力装置204に出力される。   The evaluation value calculation unit 15 transmits the calculated evaluation value of the rent of the evaluation target property to the client terminal 2. In the client terminal 2, the display unit 22 outputs the evaluation amount of the evaluation target property to the output device 204 such as a display.

図11は、評価対象物件の賃料の評価額の出力画面例である。なお、格差算出部13において、地域格差の算出方法その1で求められる地域格差の値と、算出方法その2で求められる地域格差の値とは、必ずしも一致しない。しかしながら、両者の誤差はわずかであり、算出される評価対象物件の賃料の評価額は、例えば、千円、百円、十円、といった単位で求められ、一円単位は切り捨て、切り上げ、または四捨五入される。そのため、いずれの方法で地域格差が算出された場合でも、高い確率で評価対象物件の賃料の評価額は同じ額となる。   FIG. 11 is an example of an output screen for the evaluation value of the rent of the property to be evaluated. Note that in the disparity calculating unit 13, the regional disparity value obtained by the regional disparity calculating method 1 and the regional disparity value obtained by the calculating method 2 are not necessarily the same. However, there is little error between the two, and the valuation value of the calculated property rent is calculated in units of, for example, thousand yen, one hundred yen, ten yen, and is rounded down, rounded up, or rounded off. Is done. Therefore, even if the regional disparity is calculated by any method, the evaluation value of the rent of the evaluation target property is the same amount with a high probability.

上述の説明では、OP2において、事例選択部11が事例を3つほど選択し、モデル選択部12,格差算出部13,試算値算出部14,及び評価額算出部15によって、この3
つの事例について比較を行い評価対象物件の賃料の評価額を算出したが、これに代えて、OP2において事例選択部11が10〜30程の事例を選択し、例えば、特許文献2や特開2006−146609に開示される技術を用いて最適な3事例の組み合わせを選択して、評価対象物件の評価額が決定されてもよい。
In the above description, in OP2, the case selection unit 11 selects about three cases, and the model selection unit 12, the disparity calculation unit 13, the trial calculation value calculation unit 14, and the evaluation amount calculation unit 15
The two cases were compared and the evaluation value of the rent of the property to be evaluated was calculated. Instead, in OP2, the case selection unit 11 selects about 10 to 30 cases. For example, Patent Document 2 and Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2006 The evaluation amount of the property to be evaluated may be determined by selecting an optimal combination of three cases using the technology disclosed in -146609.

(第1実施形態の作用効果)
第1実施形態では、地域格差に、評価対象物件の賃料の予測値に対する事例の賃料の予測値の比率を用いる。評価対象物件及び事例の予測値を求める際には、重回帰分析によって予め求められた賃料モデルを用いる。そのため、従来の取引事例比較法とは異なり、評価対象物件の各価格形成要因の項目に情報を入力するだけで自動的に評価額を得ることができる。また、各価格形成要因の格差率は、不動産鑑定士によって決定されるのではなく、上記式3で賃料モデルと評価対象物件及び事例の各価格形成要因の値とから決定されるため、評価対象物件の賃料の評価値は客観的な値となる。
(Operational effects of the first embodiment)
In 1st Embodiment, the ratio of the predicted value of the rent of the example with respect to the predicted value of the rent of an evaluation object property is used for regional disparity. When obtaining the predicted value of the property to be evaluated and the case, a rent model obtained in advance by multiple regression analysis is used. Therefore, unlike the conventional transaction case comparison method, it is possible to automatically obtain an evaluation amount simply by inputting information into each price formation factor item of the property to be evaluated. In addition, the disparity rate of each price formation factor is not determined by the real estate appraiser, but is determined from the rent model and the value of each price formation factor of the property to be evaluated and the case in Formula 3 above. The evaluation value of the rent of the property is an objective value.

第1実施形態では、例えば、駅ごと、築年数ごと等のように、モデル構築条件を様々に設定し、様々なモデル構築条件に応じて賃料モデルを用意しておくことによって、路線価を地域格差に用いるような評価方法に比べて、多様な物件を評価することができる。また、路線価を用いる評価方法では、路線価は毎年更新されるため、路線価データと売買事例とのひも付けを毎年更新しなければならないが、第1実施形態では、路線価のような毎年更新されるデータを用いていないので、システム維持にかかるコストを抑えることができる。   In the first embodiment, for example, by setting various model construction conditions, such as every station, every building age, etc., and preparing a rent model according to various model construction conditions, the route price is set to the region. Compared to the evaluation method used for disparity, various properties can be evaluated. Moreover, in the evaluation method using the route price, the route price is updated every year, so the link between the route price data and the sales example must be updated every year. In the first embodiment, however, every year such as the route price. Since the data to be updated is not used, the cost for maintaining the system can be reduced.

また、重回帰分析のみを用いて評価を行う場合に比べて、専門の知識がなくとも、取引事例比較法のように、計算過程がわかりやすい。また、重回帰分析のみを用いる場合には、予測値が正規分布するため、実勢価格水準と乖離した値になる可能性があるが、第1実施形態では、例えば、図8に示される事例の選択条件に従って類似した事例が選択され、これらの事例は価格水準も近似するため、比準価格(評価額)の精度を高く保つことができる。   In addition, the calculation process is easier to understand as in the case of the transaction case comparison method, even when there is no specialized knowledge, compared to the case where the evaluation is performed using only multiple regression analysis. Further, when only the multiple regression analysis is used, since the predicted value is normally distributed, there is a possibility that it becomes a value deviating from the actual price level. In the first embodiment, for example, in the case shown in FIG. Similar cases are selected according to the selection conditions, and these cases also approximate the price level, so that the accuracy of the comparative price (evaluation amount) can be kept high.

(その他)
第1実施形態では、不動産の賃料の評価額について説明されたが、本発明は、賃料に限らず、土地価格,物件価格等の評価額の算出についても適用可能である。また、不動産物件に限らず、価格形成要因やモデルを変更することによって、例えば、アンティークの物等の評価にも適用可能である。格差算出部13は、地域格差のみならず、個別的要因についての個別格差についても算出可能である。
(Other)
In the first embodiment, the evaluation value of the rent of the real estate has been described. However, the present invention is not limited to the rent, but can be applied to the calculation of the evaluation value of the land price, the property price, and the like. Moreover, it is applicable not only to real estate properties but also to evaluation of antiques, for example, by changing price formation factors and models. The disparity calculating unit 13 can calculate not only regional disparities but also individual disparities regarding individual factors.

また、第1実施形態では、サーバクライアント方式のシステムについて説明されたが、例えば、汎用のPCやPDAなどの1台のコンピュータで、評価対象物件の情報を入力し、評価額を算出し、出力するという第1実施形態で説明された同じ処理を実現することもできる。   In the first embodiment, the server-client system has been described. For example, a single computer such as a general-purpose PC or PDA is used to input information about the property to be evaluated, calculate the evaluation amount, and output the information. It is also possible to realize the same processing described in the first embodiment.

以上の実施形態は、以下の態様(付記と称する)を開示する。
(付記1)
コンピュータを、
評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、
前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、
として機能させるための評価値算出プログラム。
(付記2)
前記評価対象と比較するための前記事例を選択する選択部、として前記コンピュータを
機能させる付記1に記載の評価値算出プログラム。
(付記3)
前記比率算出部は、前記評価対象物の予測値と、前記事例の予測値とを算出し、算出した前記評価対象物の前記予測値と前記事例の前記予測値とから前記比率を算出する
付記1又は2に記載の評価値算出プログラム。
(付記4)
前記コンピュータを、
前記評価対象物が有する複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、前記評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、として機能させ、
前記選択部は、前記事例として、前記評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有し、少なくとも一つの要素の値が前記評価対象物の値から所定の範囲内にある事例を選択し、
前記比率算出部は、前記評価対象物の各要素の値と前記各要素に対応する前記第1の係数群の係数とを乗じた和を前記評価対象物の前記予測値として算出し、前記事例の各要素の値と前記各要素に対応する前記第2の係数群の係数とを乗じた和を前記事例の前記予測値として算出する
付記3に記載の評価値算出プログラム。
(付記5)
前記コンピュータを、
前記評価対象物が有する複数の要素のそれぞれに対応する係数を含む係数群であって、前記評価対象物の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、として機能させ、
前記選択部は、前記事例として、前記評価対象物が有する複数の要素と共通する複数の要素を有する事例であって、少なくとも一つの要素の値が前記評価対象物の値から所定の範囲内にある事例を選択し、
前記比率算出部は、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する要素の値を乗じた和を前記評価対象物の予測値として算出し、
前記複数の要素のそれぞれについて、前記評価対象物の要素に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該要素の値を乗じた値と、前記事例の該要素に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該要素の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の要素のそれぞれについて、前記評価対象物の予測値に対する前記差分の比率を算出する
付記2に記載の評価値算出プログラム。
(付記6)
前記比率算出部は、
前記複数の要素のそれぞれについての前記評価対象物の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象物の予測値と前記事例の予測値との比率を算出する
付記5に記載の評価値算出プログラム。
(付記7)
前記評価値算出部は、複数の事例それぞれについて前記評価対象物の試算値を算出し、算出した前記複数の事例それぞれに対する前記評価対象物の試算値の平均値を前記評価対象物の評価値として算出する
付記1から6のいずれか一項に記載の評価値算出プログラム。
(付記8)
前記評価値算出部は、各事例について前記評価対象物の試算値を算出し、算出した各事例に対する前記評価対象物の試算値の中央値を前記評価対象物の評価値として算出する
付記1から6のいずれか一項に記載の評価値算出プログラム。
(付記9)
コンピュータが、
評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出ステップと、
前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出ステップと、
を実行する評価値算出方法。
(付記10)
評価対象物の予測値と事例の予測値との比率を算出する比率算出部と、
前記事例の実際の値と前記比率とに基づいて算出する試算値を前記評価対象物の評価値として算出する評価値算出部と、
を含む評価値算出装置。
The above embodiment discloses the following aspects (referred to as supplementary notes).
(Appendix 1)
Computer
A ratio calculator that calculates a ratio between the predicted value of the evaluation object and the predicted value of the case;
An evaluation value calculation unit for calculating a trial calculation value calculated based on the actual value of the case and the ratio as the evaluation value of the evaluation object;
Evaluation value calculation program to function as
(Appendix 2)
The evaluation value calculation program according to supplementary note 1, which causes the computer to function as a selection unit that selects the case for comparison with the evaluation target.
(Appendix 3)
The ratio calculation unit calculates a predicted value of the evaluation object and a predicted value of the case, and calculates the ratio from the calculated predicted value of the evaluation object and the predicted value of the case The evaluation value calculation program according to 1 or 2.
(Appendix 4)
The computer,
A coefficient group including coefficients corresponding to each of a plurality of elements included in the evaluation object, a first coefficient group for calculating a predicted value of the evaluation object, and a predicted value of the case Function as a coefficient group selection unit that selects a second coefficient group for
The selection unit includes, as the example, a case in which a plurality of elements common to a plurality of elements of the evaluation object are included, and a value of at least one element is within a predetermined range from the value of the evaluation object. Selected,
The ratio calculation unit calculates the sum of the value of each element of the evaluation object and the coefficient of the first coefficient group corresponding to each element as the predicted value of the evaluation object, and the case The evaluation value calculation program according to supplementary note 3, wherein a sum obtained by multiplying the value of each element and the coefficient of the second coefficient group corresponding to each element is calculated as the predicted value of the case.
(Appendix 5)
The computer,
A coefficient group including coefficients corresponding to each of a plurality of elements included in the evaluation object, a first coefficient group for calculating a predicted value of the evaluation object, and a predicted value of the case Function as a coefficient group selection unit that selects a second coefficient group for
The selection unit is a case having a plurality of elements common to a plurality of elements of the evaluation object as the case, and a value of at least one element is within a predetermined range from a value of the evaluation object Select a case,
The ratio calculation unit
Calculating a sum of values of elements corresponding to the respective coefficients included in the first coefficient group as a predicted value of the evaluation object;
For each of the plurality of elements, a value obtained by multiplying the coefficient included in the first coefficient group corresponding to the element of the evaluation object by the value of the element, and the second corresponding to the element of the case Calculate the difference between the value of the element multiplied by the coefficient included in the coefficient group,
The evaluation value calculation program according to supplementary note 2, wherein a ratio of the difference with respect to a predicted value of the evaluation object is calculated for each of the plurality of elements.
(Appendix 6)
The ratio calculation unit
Appendix 5 that calculates the ratio between the predicted value of the evaluation object and the predicted value of the case based on the sum of the ratios of the differences with respect to the predicted value of the evaluation object for each of the plurality of elements The evaluation value calculation program described.
(Appendix 7)
The evaluation value calculation unit calculates a trial calculation value of the evaluation object for each of a plurality of cases, and uses an average value of the trial calculation values of the evaluation object for each of the plurality of cases calculated as an evaluation value of the evaluation object. The evaluation value calculation program according to any one of supplementary notes 1 to 6 to be calculated.
(Appendix 8)
The evaluation value calculation unit calculates a trial calculation value of the evaluation object for each case, and calculates a median value of the evaluation values of the evaluation object for each calculated case as an evaluation value of the evaluation object. The evaluation value calculation program according to any one of 6.
(Appendix 9)
Computer
A ratio calculating step for calculating a ratio between a predicted value of the evaluation object and a predicted value of the case;
An evaluation value calculation step of calculating a trial calculation value calculated based on the actual value of the case and the ratio as an evaluation value of the evaluation object;
Evaluation value calculation method for executing
(Appendix 10)
A ratio calculator that calculates a ratio between the predicted value of the evaluation object and the predicted value of the case;
An evaluation value calculation unit for calculating a trial calculation value calculated based on the actual value of the case and the ratio as the evaluation value of the evaluation object;
An evaluation value calculation device including

1 サーバシステム
2 クライアント端末
3 賃料データベース
4 モデルデータベース
5 ネットワーク
10 賃料算出サーバ
11 事例選択部
12 モデル選択部
13 格差算出部
14 試算値算出部
15 評価額算出部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Server system 2 Client terminal 3 Rent database 4 Model database 5 Network 10 Rent calculation server 11 Case selection part 12 Model selection part 13 Disparity calculation part 14 Trial calculation part 15 Evaluation amount calculation part

Claims (7)

取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出プログラムであって、
複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータを、
前記第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部と、
前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、前記事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出する要因比率算出部と、
として機能させるための評価額算出プログラム。
An evaluation value calculation program for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparing with a real estate property example including a transaction amount,
Input / output means to / from the first storage means for holding information on the price forming factors of a plurality of real estate properties and the transaction amount of each real estate property, and a coefficient including a coefficient corresponding to each of the plurality of price forming factors of the real estate property A computer comprising: input / output means for second storage means for holding groups;
A selection unit for selecting a real estate property as an example from the first storage means;
A coefficient for selecting the first coefficient group for calculating the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the second coefficient group for calculating the predicted value of the transaction value of the real estate property of the example A group selector;
Calculating the sum of the value of each price forming factor corresponding to each coefficient included in the first coefficient group as a predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated;
For each of the plurality of price formation factors, a value obtained by multiplying the coefficient included in the first coefficient group corresponding to the price formation factor of the real estate property to be evaluated by the value of the price formation factor, and the real estate of the example Calculating a difference between a value included in the second coefficient group corresponding to the price formation factor of the property and a value obtained by multiplying the value of the price formation factor,
For each of the plurality of price formation factors, a factor ratio calculation unit that calculates a ratio of the difference with respect to a predicted value of a transaction amount of the property object to be evaluated;
Evaluation value calculation program to function as
前記コンピュータを、更に、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについての前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出する比率算出部と、
前記第1の記憶手段に保持される前記事例の不動産物件の取引額に、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を前記評価対象の不動産物件の評価額として算出する評価額算出部と、
として機能させる請求項1に記載の評価額算出プログラム。
Said computer further
Based on the value of the sum of the ratios of the differences with respect to the predicted value of the transaction value of the property object to be evaluated for each of the plurality of price forming factors, the predicted value of the transaction value of the property object to be evaluated and the example A ratio calculator that calculates the ratio of the transaction value of the real estate property
The transaction value of the real estate property of the case held in the first storage means is multiplied by the ratio between the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and the predicted value of the transaction value of the real estate property of the case An evaluation value calculation unit for calculating a value as an evaluation value of the real estate property to be evaluated;
The evaluation amount calculation program according to claim 1, which is caused to function as:
前記選択部は、前記第1の記憶手段から、前記事例の不動産物件として、前記評価対象物が有する複数の価格形成要因と共通する複数の価格形成要因を有し、少なくとも一つの価格形成要因の値が前記評価対象の不動産物件の該価格形成要因の値から所定の範囲内にある不動産物件を選択する
請求項1又は2に記載の評価額算出プログラム。
The selection unit has a plurality of price formation factors common to a plurality of price formation factors of the evaluation object as the real estate property of the case from the first storage unit, and at least one of the price formation factors The evaluation value calculation program according to claim 1 or 2, wherein a real estate property whose value is within a predetermined range from the value of the price formation factor of the real estate property to be evaluated is selected.
前記選択部は、前記第1の記憶手段から、前記事例として複数の不動産物件を選択し、
前記要因比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出し、
前記比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、
前記評価額算出部は、前記事例としての複数の不動産物件それぞれについて、前記事例としての不動産物件の取引額に前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、前記事例としての複数の不動産物件それぞれに対する前記算出された値の平均値を前記評価対象の不動産物件の評価額として算出する
請求項2又は3に記載の評価額算出プログラム。
The selection unit selects a plurality of real estate properties as the case from the first storage means,
The factor ratio calculation unit calculates a ratio of the difference with respect to a predicted value of a transaction amount of the property object to be evaluated for each price forming factor for each property as the example,
The ratio calculation unit, for each real estate property as the example, based on the value of the sum of the ratios of the differences with respect to the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated for each price formation factor Calculate the ratio between the forecast value of the transaction value of the property and the forecast value of the transaction value of the real estate property in the above example,
For each of the plurality of real estate properties as examples, the evaluation value calculation unit includes a predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and a transaction value of the real estate property of the example as the transaction value of the real estate property as the example. A value obtained by multiplying a ratio with a predicted value is calculated, and an average value of the calculated values for each of the plurality of real estate properties as the example is calculated as an evaluation value of the real estate property to be evaluated. Evaluation amount calculation program described.
前記選択部は、前記第1の記憶手段から、前記事例として複数の不動産物件を選択し、
前記要因比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出し、
前記比率算出部は、前記事例としての各不動産物件について、各価格形成要因の前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率の総和の値に基づいて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を算出し、
前記評価額算出部は、前記事例としての複数の不動産物件それぞれについて、前記事例としての不動産物件の取引額に前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値と前記事例の不動産物件の取引額の予測値との比率を乗じた値を算出し、前記事例としての複数の不動産物件それぞれに対する前記算出された値の中央値を前記評価対象の不動産物件の評価額として算出する
請求項2又は3に記載の評価額算出プログラム。
The selection unit selects a plurality of real estate properties as the case from the first storage means,
The factor ratio calculation unit calculates a ratio of the difference with respect to a predicted value of a transaction amount of the property object to be evaluated for each price forming factor for each property as the example,
The ratio calculation unit, for each real estate property as the example, based on the value of the sum of the ratios of the differences with respect to the predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated for each price formation factor Calculate the ratio between the forecast value of the transaction value of the property and the forecast value of the transaction value of the real estate property in the above example,
For each of the plurality of real estate properties as examples, the evaluation value calculation unit includes a predicted value of the transaction value of the real estate property to be evaluated and a transaction value of the real estate property of the example as the transaction value of the real estate property as the example. A value obtained by multiplying a ratio with a predicted value is calculated, and a median value of the calculated values for each of the plurality of real estate properties as the example is calculated as an evaluation value of the real estate property to be evaluated. Evaluation amount calculation program described.
取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出方法であって、
複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、を備えるコンピュータが、
前記第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択するステップと、
前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択するステップと、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、前記事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値に対する前記差分の比率を算出するステップと、
を実行する評価額算出方法。
An evaluation value calculation method for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparing with a case of a real estate property including a transaction amount,
Input / output means to / from the first storage means for holding information on the price forming factors of a plurality of real estate properties and the transaction amount of each real estate property, and a coefficient including a coefficient corresponding to each of the plurality of price forming factors of the real estate property A computer comprising: input / output means for second storage means for holding groups;
Selecting a real estate property as an example from the first storage means;
A step of selecting a first coefficient group for calculating a predicted value of a transaction amount of the real estate property to be evaluated and a second coefficient group for calculating a predicted value of the transaction amount of the real estate property of the example When,
Calculating the sum of the value of each price forming factor corresponding to each coefficient included in the first coefficient group as a predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated;
For each of the plurality of price formation factors, a value obtained by multiplying the coefficient included in the first coefficient group corresponding to the price formation factor of the real estate property to be evaluated by the value of the price formation factor, and the real estate of the example Calculating a difference between a value included in the second coefficient group corresponding to the price formation factor of the property and a value obtained by multiplying the value of the price formation factor,
For each of the plurality of price formation factors, calculating a ratio of the difference with respect to a predicted value of a transaction amount of the property object to be evaluated;
A method for calculating the valuation amount.
取引額を含む不動産物件の事例との比較によって、評価対象となる不動産物件の評価額を算出する評価額算出装置であって、
複数の不動産物件の価格形成要因の情報と各不動産物件の取引額とを保持する第1の記憶手段への入出力手段と、
不動産物件の複数の価格形成要因のそれぞれに対応する係数を含む係数群を保持する第2の記憶手段への入出力手段と、
前記第1の記憶手段から事例となる不動産物件を選択する選択部と、
前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第1の係数群と、前記事例の不動産物件の取引額の予測値を算出するための第2の係数群とを選択する係数群選択部と、
前記第1の係数群に含まれる各係数に対応する各価格形成要因の値を乗じた和を前記評価対象の不動産物件の取引額の予測値として算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の価格形成要因に対応する前記第1の係数群に含まれる係数に該価格形成要因の値を乗じた値と、前記事例の不動産物件の該価格形成要因に対応する前記第2の係数群に含まれる係数を該価格形成要因の値に乗じた値と、の差分を算出し、
前記複数の価格形成要因のそれぞれについて、前記評価対象の不動産物件の取引額の
予測値に対する前記差分の比率を算出する要因比率算出部と、
を備える評価額算出装置。
An evaluation value calculation device for calculating an evaluation value of a real estate property to be evaluated by comparing with a case of a real estate property including a transaction amount,
Input / output means to / from a first storage means for holding information on price formation factors of a plurality of real estate properties and the transaction amount of each real estate property;
Input / output means to / from a second storage means for holding a coefficient group including coefficients corresponding to each of a plurality of price forming factors of the real estate property;
A selection unit for selecting a real estate property as an example from the first storage means;
A coefficient for selecting the first coefficient group for calculating the predicted value of the transaction amount of the real estate property to be evaluated and the second coefficient group for calculating the predicted value of the transaction value of the real estate property of the example A group selector;
Calculating the sum of the value of each price forming factor corresponding to each coefficient included in the first coefficient group as a predicted value of the transaction amount of the property object to be evaluated;
For each of the plurality of price formation factors, a value obtained by multiplying the coefficient included in the first coefficient group corresponding to the price formation factor of the real estate property to be evaluated by the value of the price formation factor, and the real estate of the example Calculating a difference between a value included in the second coefficient group corresponding to the price formation factor of the property and a value obtained by multiplying the value of the price formation factor,
For each of the plurality of price formation factors, a factor ratio calculation unit that calculates a ratio of the difference with respect to a predicted value of a transaction amount of the property object to be evaluated;
An evaluation amount calculation device comprising:
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015219866A (en) * 2014-05-21 2015-12-07 ヴァリューテックコンサルティング株式会社 Land price comparison table optimization program
JP2017068751A (en) * 2015-10-01 2017-04-06 株式会社 三友システムアプレイザル Real estate evaluation system, real estate evaluation program and real estate evaluation method
JP2017117378A (en) * 2015-12-25 2017-06-29 旭化成株式会社 Estate prediction system, program and estate prediction method
KR101764834B1 (en) * 2016-07-27 2017-08-04 주식회사 케이앤컴퍼니 System for estimating market price of real estate using bigdata and method thereof
KR101762888B1 (en) * 2016-07-11 2017-08-04 주식회사 한국감정원 System and method of computing price of real propety using similar price zone and actual transaction price
KR101773911B1 (en) * 2016-09-27 2017-09-01 주식회사 케이앤컴퍼니 Apparatus for estimating market price of real estate using market price and officially assessed price and method thereof
KR20180031448A (en) * 2016-09-20 2018-03-28 주식회사 공감랩 System and method for granting confidence score for extimated property price
KR101851498B1 (en) * 2017-05-02 2018-04-30 (주)알비감정평가법인 System for real estate valuation
KR20190014211A (en) * 2017-07-28 2019-02-12 주식회사 빅밸류 System for estimating market price of real estate using sales cases determined based on similarity score and method thereof

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0773239A (en) * 1993-03-31 1995-03-17 Gendou Kantei Jimusho:Kk Land value appraising supporting method, land value appraising method, land value appraising supporting device and land value appraising device
JPH10240715A (en) * 1997-03-03 1998-09-11 Toshiba Corp Prediction and estimation device and method therefor
JP2003196369A (en) * 2001-12-26 2003-07-11 Alfa Forum:Kk Real estate evaluation system and program

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0773239A (en) * 1993-03-31 1995-03-17 Gendou Kantei Jimusho:Kk Land value appraising supporting method, land value appraising method, land value appraising supporting device and land value appraising device
JPH10240715A (en) * 1997-03-03 1998-09-11 Toshiba Corp Prediction and estimation device and method therefor
JP2003196369A (en) * 2001-12-26 2003-07-11 Alfa Forum:Kk Real estate evaluation system and program

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015219866A (en) * 2014-05-21 2015-12-07 ヴァリューテックコンサルティング株式会社 Land price comparison table optimization program
JP2017068751A (en) * 2015-10-01 2017-04-06 株式会社 三友システムアプレイザル Real estate evaluation system, real estate evaluation program and real estate evaluation method
JP2017117378A (en) * 2015-12-25 2017-06-29 旭化成株式会社 Estate prediction system, program and estate prediction method
KR101762888B1 (en) * 2016-07-11 2017-08-04 주식회사 한국감정원 System and method of computing price of real propety using similar price zone and actual transaction price
WO2018021625A1 (en) * 2016-07-27 2018-02-01 주식회사 케이앤컴퍼니 System and method for estimating market price of real estate by using big data
KR101764834B1 (en) * 2016-07-27 2017-08-04 주식회사 케이앤컴퍼니 System for estimating market price of real estate using bigdata and method thereof
KR20180031448A (en) * 2016-09-20 2018-03-28 주식회사 공감랩 System and method for granting confidence score for extimated property price
WO2018056534A1 (en) * 2016-09-20 2018-03-29 주식회사 공감랩 System and method for providing reliability rating with respect to property valuation
KR102004751B1 (en) * 2016-09-20 2019-07-29 주식회사 공감랩 System and method for granting confidence score for extimated property price
KR101773911B1 (en) * 2016-09-27 2017-09-01 주식회사 케이앤컴퍼니 Apparatus for estimating market price of real estate using market price and officially assessed price and method thereof
KR101851498B1 (en) * 2017-05-02 2018-04-30 (주)알비감정평가법인 System for real estate valuation
KR20190014211A (en) * 2017-07-28 2019-02-12 주식회사 빅밸류 System for estimating market price of real estate using sales cases determined based on similarity score and method thereof
KR101957760B1 (en) * 2017-07-28 2019-03-18 주식회사 빅밸류 System for estimating market price of real estate using sales cases determined based on similarity score and method thereof

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