JP2016024584A - 投資適格性評価システム、投資適格性評価システムの制御方法、投資適格性評価システムのプログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】 不動産価格を的確に評価し、将来における不動産価格を予測する。また、将来の経済状況等を含む多様な状況推測に従った価格分布の推定を可能とする。【解決手段】 評価対象となる不動産の周辺相場から月額賃料を推定し、さらに単位面積当たりの賃料、駅徒歩距離、築年数等を勘案して、公正価格を算出の上、期待利回りを推定する。さらに、将来の物件価格推移を、将来における推定世帯数、消費者物価指数、可処分所得、実質金利、マネタリーベース、賃料の将来変化予測、景気動向指数等の推定値をもとに、モンテカルロシミュレーション法等により推定し、これにより投資収益性を推定し、さらに総合投資適合性を推定する。【選択図】図１

Description

本発明は、投資を行う場合の適格性評価において、特に不動産に係る投資適格性評価システム、投資適格性評価システムの制御方法、投資適格性評価システムのプログラム及び記録媒体に関する。

一般的に、不動産に関する価格には、かなりのバラツキがあるといわれる。同じような物件でも売買価格に差があったり、賃貸においても同じ条件と思わる物件の賃貸料でも差がある場合がある。これは、不動産に関する価格情報のすべてが公表されているわけではなく、また株式や商品取引のように、公開市場において売買されるわけでもないことに、理由が有るとされている。実際は、各物件の築年数、最寄駅からの距離等の立地条件、床面積等、さまざまな条件を加味して価格が設定されている。このような、必ずしも合理的とはいえない手法による不動産価格に対し、客観性、再現性に乏しく、場合によって恣意的であると評価されることもある。

一方、公的な不動産鑑定士等による評価には、不動産売買実績をもとにして、対象物件の近隣地域における評価価格を比較して、その結果をもとに決定するため、より的確であるといわれているが、このような比較だけから的確な評価が常に可能なわけではなく、的確であるかどうかは、鑑定者の経験、専門知識、情報収集能力、勘（カン）等、鑑定者独自の能力次第であり、どのような鑑定者でも、常に的確な価格評価を下せるわけではない。そのため、不動産鑑定士による評価に対しても、必ずしも客観性があるとは認識されていない。

また昨今では、不動産を投資対象とすることが一般化している。ただし、不動産投資は、将来における的確な不動産価格の評価を行った上で投資判断を下さなければ、場合によっては多大な損害を蒙ることとなる。

このような、不動産価格の評価そのものに、必ずしも客観性、合理性的が求められない現状に鑑み、さまざまな手法を用いて、不動産価格を的確に把握する技術的思想が開示されている。

特開２００３−２２３１４号公報 特開２０１３−１２０５０３号公報

前記の通り、不動産価格が、必ずしも的確に評価されない現状に鑑み、価格推定に関し、例えば特開２００３−２２３１４号公報において公開されているように、複雑な不動産市場構造に対応した市場分析を行い、分割されたセグメントごとに不動産の価格を予測する関数を推定する技術的思想が開示されているが、将来における不動産価格を予測する技術的思想に関し、具体的な開示がなされていなかった。

また、例えば特開２０１３−１２０５０３号公報において公開されているように、不動産の将来価格を精緻に予測する技術的思想が開示されているが、将来の経済状況等を含む多様な状況推測に従った価格分布の推定を可能とする技術的思想は、開示がなされていなかった。

このように上記課題を解決するため、本発明の一実施形態においては、
請求項１において、
当該物件の所在地周辺の賃料情報と当該物件の現在状況とから賃料を算出する手段と、
当該物件所在地における賃料物件に関する利回りから現在における当該物件の価値を算出する手段と
を備える。
請求項２において、
将来における賃料に変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件賃料の将来における分布を推定する手段と、
将来における賃料物件に関する利回りに変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件所在地の将来における利回り分布を推定する手段と、
前記推定した当該物件賃料の将来における分布と前記推定した当該物件所在地の将来における利回り分布から将来における当該物件の価値を推定する手段と
をさらに備える。
請求項３において、
前記推定した将来における当該物件価格からキャッシュフローを算出する手段と
をさらに備える。
請求項４において、
前記算出した当該物件キャッシュフローから当該物件の投資適格性を判断する手段
をさらに備える。
請求項５において、
前記投資適格性を表示および／もしくは印刷する手段を
をさらに備える。

本発明の一実施形態においては、評価対象となる不動産の周辺相場から月額賃料を推定し、さらに単位面積当たりの賃料、駅徒歩距離、築年数等を勘案して、公正価格を算出の上、期待利回りを推定することが可能となる。さらに、将来の物件価格推移を、将来における推定世帯数、消費者物価指数、可処分所得、実質金利、マネタリーベース、賃料の将来変化予測、景気動向指数等の推定値をもとに、モンテカルロシミュレーション法等により推定し、これにより投資収益性を推定し、さらに総合投資適合性を予測することが可能となる。

本発明の一実施形態に係る投資適格性評価システム全体の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る投資適格性評価管理システムの構成図である。 本発明の一実施形態に係る投資適格性評価顧客システムの構成図である。 本発明の一実施形態に係る対象物件データデーブルである。 本発明の一実施形態に係る周辺物件データデーブルである。 本発明の一実施形態に係る物件統計処理データテーブルである。 本発明の一実施形態に係る物件価格推定値データテーブルである。 本発明の一実施形態に係る物件キャッシュフローデータテーブルである。 本発明の一実施形態に係る判断項目ごとの評価基準例図である。 本発明の一実施形態に係る投資適格性に関する判断項目の評価結果例図である。

本願は、例えば賃貸物件に関し、長期に渡る価格推移予測から、投資対象としての収益性を予測し、物件の投資適格性を評価する投資適格性評価システムに関するものであるが、評価を行う場合には、まず、評価依頼を行う顧客側から、投資適格性評価システムを運用する事業体等へ評価を依頼するとともに、当該物件に関する情報を提供し、この情報により、投資適格性を評価し、その予測結果を顧客側に提供することを前提する。

以下、図面を参照して、本願を実施するための形態について説明する。図１は、本願の一実施形態に係る投資適格性評価システムの構成概要を示す機能ブロック図である。本発明の一実施形態に係る投資適格性評価システムは、ネットワーク１０を介して管理システム２０、顧客システム３０とが結び付いて構成される。その他、必要に応じて、関連機関システム２０２等とネットワーク１０を介して接続し、必要に応じて、システム構成をいわゆるクラウドコンピューティングにより構成してもかまわない。また、例えば、管理システム２０から顧客システム３０に対し、必要とされるソフトウェア等をインストールしてもかまわない。

次に、図２に従って管理システム２０の詳細を説明する。同図に示すように、管理システム２０は、管理装置データベース（以下、「管理装置ＤＢ」という。）２１、管理装置サーバ２２、管理出力装置２３、管理入力装置２４、管理装置インターフェース２６を備えて構成されている。管理装置サーバ２２は、プロセッサ等により投資適格性評価管理に関するデータの処理を行い、管理装置ＤＢ２１は管理および投資適格性評価等のデータを記憶する。管理出力装置２３は、ディスプレイ、プリンタ等を備えて構成され、必要に応じて各種情報を出力する。また、管理入力装置２４は、キーボード、バーコードリーダ、スキャナ等を備えて構成され、必要に応じて情報の入力を行うが、情報の入力を可能とするすべての装置を含むものとする。なお、管理システム２０は最終的に投資適格性評価管理システムとしての業務遂行が可能であれば、単独でも複数のシステムから構成されていてもかまわない。なお、管理システム２０は最終的に管理システムの業務遂行を可能とするのであれば、単独でも複数のシステムから構成されていてもかまわない。

次に、図３に従って顧客システム３０の詳細を説明する。同図に示すように、顧客システム３０は、顧客装置メモリ３１、顧客装置プロセッサ３２、顧客出力装置３３、顧客入力装置３４、顧客装置インターフェース３６を備えて構成されている。顧客装置プロセッサ３２は管理システム２０から送られる情報等を処理し、例えば顧客出力装置３３に情報を表示する。顧客出力装置３３は、ディスプレイ、プリンタ等を備えて構成され、必要に応じて各種情報を出力する。また、顧客入力装置３４は、キーボード、バーコードリーダ、スキャナ等を備えて構成され、必要に応じて情報の入力を行うが、情報の入力を可能にするすべての装置を含むものとする。顧客入力装置３４では、必要に応じてキーボード等から入力処理を行って、例えば顧客出力装置３３に表示し、必要に応じて、顧客入力装置３４から入力された情報等を、顧客装置インターフェース３６を介して管理システム２０に送信する。管理システム２０では送信された情報に従って、投資適格性評価の管理処理を行い、さらなる情報を必要とする場合には、顧客システム３０から、さらなる情報入力が行われるものとする。

以上、本発明の一実施形態の概要および構成を示した。次に、本発明の詳細および動作について説明する。

前記の通り、不動産に関する売買価格も、公的な不動産鑑定士等による評価も、必ずしも客観性があるとは認識されていない。そのため、本願においては、比較的バラツキが少ないとされる、賃貸物件の賃料をもとに、対象物件の周辺地域における賃料分布状況を統計処理して、評価対象となる不動産物件の価格を算定する。

まず、図４に従って、対象物件の情報を格納する対象物件データテーブル４０について説明する。対象物件データテーブル４０は、評価対象となる物件を管理する対象物件管理欄４２、対象物件情報の項目を示す、対象物件名欄４２０１、対象物件所在地欄４２０２、対象物件構造欄４２０３、・・・等を備えている。さらに、対象物件管理欄４２は、対象物件１欄４２１、対象物件２欄４２２、対象物件３欄４２３等を備えて構成される。なお、対象物件データテーブル４０は、例えば顧客出力装置３３のディスプレイに表示する対象物件設定画面（図示せず）に従って、例えば顧客システム３０の顧客入力装置３４のキーボードから、例えば操作者により入力され、例えば顧客装置メモリ３１上に、例えば顧客装置メモリ３１に格納されたプログラムに従い、顧客装置プロセッサ３１により格納するものとする。また、対象物件設定画面（図示せず）は、対象物件データテーブル４０と同一形式を有するものとする。なお、対象物件データテーブル４０は、管理システム２０側で入力、メモリ格納してもかまわない。また、顧客システム３０側で入力、格納した情報を、例えばネットワーク１０を介して、管理システム２０側に送信してもかまわないし、管理システム２０側で入力、展開した情報を、顧客システム３０側に送信してもかまわない。

次に、図４に従って、対象物件データテーブル４０の各欄へ、情報を格納する手順について説明する。まず、評価対象となる物件に関する情報が、新規登録かどうか判断し、新規顧客登録の場合には、顧客の名称として、例えば「ハイツ日本橋１００５号」という情報を、対象物件１欄４２１の対象物件名欄４２０１に格納する。以降同様に、対象物件所在欄４２０２に、例えば「東京都中央区日本橋・・・」、対象物件構造欄４２０３に、例えば「ＲＣ 地上１０階・・・」、戸数情報欄４２０４に、例えば「７２戸」、専有面積欄４２０５に、例えば「２３．４５平方メートル」等、情報を格納する。さらに、別の評価対象物件に関する情報が入力された場合には、例えば対象物件２欄４２２へ、対象物件１欄４２１と同様に、情報を格納する。なお、すでに評価対象となる物件に関する情報が登録されている場合には、登録処理を省略してもかまわない。

対象物件情報の格納が完了すると、例えば顧客システム３０は、評価対象物件に関する情報入力のあったことを、例えばネットワーク１０を介して、管理システム２０に送信する。管理システム２０では、評価対象物件の周辺における賃料相場等を、例えば、賃貸物件に関する各情報を収集している不動産情報データベースとの接続を可能とする関連機関システム２０２と、例えばネットワーク１０を介して、接続の上、検索し、情報を収集する。このとき、対象物件データテーブル４０の内容に準じて、賃料に関する金額の他に、例えば、最寄駅からの徒歩分数、物件の築年数、面積に関する情報等を収集し、図５に示す、周辺物件データテーブル５０に格納する。

次に、図５に従って、対象物件の情報を格納する周辺物件データテーブル５０について説明する。周辺物件データテーブル５０は、投資適格性評価の対象となる物件コードを格納する物件コード欄５１を備え、例えば「物品コード：０００１」と格納する。なお、上記「物品コード：０００１」は、例えば、対象物件データテーブル４０の、評価対象となる物件情報を格納する対象物件管理欄４２の、対象物件１欄４２１の「物件０００１」と関連していることを示す。また、周辺物件データテーブル５０は、周辺物件情報の項目を示す、周辺物件名欄５２０１、周辺物件所在欄５２０２、周辺物件構造欄５２０３、・・・等を備えている。さらに、周辺物件管理欄５２は、周辺物件１欄５２１、周辺物件２欄５２２、周辺物件３欄５２３等を備えて構成される。

上記の通り、例えば管理システム２０により収集した、評価対象物件の周辺における物件情報は、例えば評価対象物件「物件０００１」に関し、例えば、周辺物件データテーブル５０の、周辺物件管理欄５２の周辺物件１欄５２１に、「周辺０００１０００１」と格納し、周辺物件１欄５２１の各周辺物件情報欄５２０１、５２０２、５２０３、・・・等に、各周辺物件情報を格納する。なお、上記「周辺０００１０００１」は、評価対象物件が「０００１」、周辺情報の最初の情報であること示す「０００１」で構成し、評価対象物件と周辺物件との関連を示す。以下順次、周辺物件２欄５２２、周辺物件３欄５２３、・・・等に、「周辺０００１０００１」、「周辺０００１０００２」、「周辺０００１０００３」、・・・等の当該情報を格納する。

なお、周辺物件データテーブル５０は、例えば管理装置サーバ２２上のプログラムに従って、プロセッサ等により処理し、管理装置インターフェース２６を経由してネットワーク１０を介し、例えば関連機関２０２から収集した情報を、管理装置ＤＢ２１上に格納するものとする。また、周辺物件データテーブル５０は、顧客システム３０側において、管理システム２０側と同様に情報収集し、メモリに格納してもかまわない。また、管理システム２０側で、格納した情報を、例えばネットワーク１０を介して、顧客システム３０側に送信してもかまわないし、顧客システム３０側で格納した情報を、管理システム２０側に送信してもかまわない。

上記の通り、評価対象物件の周辺における物件情報の収集が完了すると、各周辺物件の周辺物件設定賃料５２１２に格納した情報を、周辺物件専有面積５２０５に格納した情報で除して、単位面積当たりの平米賃料を求める。次に前記平米賃料を、各周辺物件の築年数別に集計する。さらに、築年数別に集計した平米賃料と各周辺物件の最寄駅徒歩分数を勘案する。以上より、前記情報を重回帰分析することにより、
賃料 ＝ ａ×徒歩分数 ＋ ｂ×築年数 ＋ ｃ×面積 ＋ ｄ（切片）
の数式に関する変数比較を行う。このように、重回帰分析を行うことにより、駅からの徒歩分数が１分増える毎に賃料がいくら下がるが、また築年数が１年増える毎に賃料がいくら下がるか、さらに、面積が１平方メートル増える度に賃料がいくら増えるか分析することができる。これら分析を行うことにより、評価対象物件毎に、数値として、
例えば、
ａ ＝ −４５６．７（徒歩分数係数）
ｂ ＝ −５４３．２（築年数係数）
ｃ ＝１，２３４．５（面積係数）
ｄ ＝５６，７８９．１（切片）
と求めることができる。なお、理論値が実際の数値に、どの程度当てはまるかの度合いを示すＲ２、標準偏差に対する推定係数の割合を表すｔ値、前記ｔ値が偶然発生する確率を表すｐ値とを求めてもかまわない。

このように、統計処理を行い、その結果を、前記数式、
賃料 ＝ ×徒歩分数 ＋ ｂ×築年数 ＋ ｃ×面積 ＋ ｄ（切片）
へ、評価対象物件を当てはめることにより、評価対象物件の月額賃料の推定値が、例えば、
上位賃料：８６，７８０円
中央値 ：７６，５４０円
下位賃料：６５，４３０円
と求めることができる。

前記の通り、評価対象物件の月額賃料の推定値を求めたら、次に、賃貸住宅の期待利回りから、評価対象物件の公正価格を求める。期待利回りは、例えば、不動産投資家、鑑定士等への聞き取り作業により、地区別に利回りを設定する。例えば、評価対象物件のある地区の利回りが５％とすると、月額経費を２０％と仮定して、
価格＝ 月別賃料 × ０．８（月額経費分） ×１２（ヶ月） ÷ ５％（利回り）
となるが、この直接還元法による式に、前記、上位賃料、中央値、下位賃料を当てはめると、
上位： １６，６６１，７６０ ＝ ８６，７８０ × ０．８ ×１２ ÷ ５％
中央値：１４，６９５，６８０ ＝ ７６，５４０ × ０．８ ×１２ ÷ ５％
下位：１２，５６２，５６０ ＝ ６５，４３０ × ０．８ ×１２ ÷ ５％
という、周辺の賃料相場から推定される公正価格を求めることができる。また、ここでは、利回りとして、評価対象物件のある地区の数値をそのまま当てはめたが、例えば、評価対象物件固有の項目を加味して利回りを調整して、公正価格を求めてもかまわない。

なお、前記重回帰分析処理は、例えば、管理システム２０上に展開されたプログラムに従って、管理装置サーバ２２上のプロセッサ等で処理するものとする。また、同様な処理を、顧客システム３０で行っても、かまわない。

また、前記の通り、統計処理により求められた各数値のメモリへの格納に関し、図６の物件統計処理データテーブル６０により説明する。物件統計処理データテーブル６０は、統計処理対象となる物件を管理する統計処理物件管理欄６２、対象物件の統計処理内容を示す、徒歩分数計数欄６２０１、築年数欄６２０２、面積計数欄６２０３、・・・等を備えている。さらに、統計処理物件管理欄６２は、統計処理物件１欄６２１、統計処理物件２欄６２２、統計処理物件３欄６２３等を備えて構成される。なお、物件統計処理データテーブル６０は、例えば管理システム２０の、管理装置サーバ２２により、管理装置ＤＢ２１上に、格納する。その他、物件統計処理データテーブル６０の詳細に関しては、対象物件データテーブル４０、周辺物件データテーブル５０に準ずるものとする。

次に、将来の物価推移の予測に従って、将来における評価対象物件の価格を予測する手順について説明する。まず、物件の将来価格の変動要素として、例えば、
賃料単価の説明するための計算モデルとして、
１．世帯数
２．消費者物価指数
３．可処分所得
期待利回りを説明するための計算モデルとして、
４．実質金利
５．マネリタリーベース
６．賃料の将来変化
７．景気動向指数
８．不動産取引にかかる各種税
の各要因係数を、あげることができる。
前記、各要素と賃料推移に関しては、過去の実績から、各係数と賃料の相関をとり、これにより、将来の物件価格の推定を行う。また、前記各要素と賃料推移の相関は、例えば物件の所在地の違いにより、変動するようであれば、それぞれの地域における相関を当てはめてもかまわない。

上記各要素係数は、関連省庁等から公表される数値、あるいは一部推定値を設定して、将来における物件価格を推定することもできるが、本願においては、例えば、乱数により発生させた各要素係数の分布から、最終的な予測値の分布を発生させる、いわゆるモンテカルロシミュレーションを応用して、将来における、物件価格を求める。具体的には、例えば、５年後における世帯数、消費者物価指数、可処分所得の推定値をもとに、乱数により、これら推定値を、例えば数万通り発生させて、これを、例えば、物件統計処理データテーブル６０において、６２１の６２０６の中央値賃料に示した、現在における公平価格の中央値に乗じて、５年後の賃料の推定分布を求める。さらに、例えば、５年後における実質金利、マネリタリーベース、賃料の将来変化、景気動向指数、不動産取引の推定値をもとに、乱数により、これら推定値を、例えば数万通り設定し、これを、例えば、物件統計処理データテーブル６０において、６２１の６２０８に示した、現在における期待利回りに乗じて、期待利回りの推定分布を求める。そこで、前記の通り求めた、５年後の賃料の推定分布を、期待利回りの推定分布で除することで、５年後の物件価格の推定分布を求める。これら物件価格の推定分布を、例えば、１０年後、２０年後についても求めるものとする。

以上、上記に示す、例えば、５年後、１０年後、２０年後の物件価格の推定分布および期待利回りをもとに、例えば、各分布平均値、＋１σを上位、−１σを下位として求め、各年経過後の、将来物件価格の推定値を求める。なお、例えばモンテカルロシミュレーションによって求めた、年別の物件価格指定値、期待利回りのメモリへの格納に関し、図７の物件価格推定値データテーブル７０により説明する。物件価格推定値データテーブル７０は、価格推定対象となる物件を管理する価格推定管理欄７２、価格推定年を示す推定年管理欄７３、推定価格欄７４、推定利回り欄７５等を備え、さらに、推定価格欄７４、推定利回り欄７５は、それぞれ、上位欄７４１、７５１、平均値欄７４２、７５２、下位欄７４３、７５３等を備えている。さらに、価格推定物件管理欄７２は、価格推定の対象物件を管理する、価格推定物件１欄７２１、統計処理物件２欄７２２、統計処理物件３欄７２３等を備えて構成される。またさらに、年数欄７３は、価格推定が何年後の値かを示す、５年後欄７２１１、７２２１、７２３１、１０年後欄７２１２、７２２２、７２３２、２０年後欄７２１３、７２２３、７２３３、・・・等をされに備えて構成される。なお、物件価格推定値データテーブル７０は、例えば管理システム２０の、管理装置サーバ２２により、管理装置ＤＢ２１上に、格納する。その他、物件統計処理データテーブル６０の詳細に関しては、対象物件データテーブル４０、周辺物件データテーブル５０、物件統計処理データテーブル６０に準ずるものとする。さらに、これら価格推定値に関し、例えば、対象物件の所在地における、例えば世帯数推移について、数種類の想定に従って策定し、これら推定値により、将来の物件価格の推定を行う。さらに、その他の各要素に関しても、世帯数と同様に推定の上、各想定に従った将来の物件価格推移を試算し、前記モンテカルロシミュレーションによって求められた物件価格推定値と比較し、信頼性の検証を行ってもかまわない。

前記の通り、物件価格推定値データテーブル７０に示す、例えば、５年後、１０年後、２０年後の、推定価格値、推定利回り値をもとに、１年後、２年後、・・・２０年後の推定価格値、推定利回り値を、１年毎に算出する。さらに、前記の通り、１年毎に算出した推定価格値、推定利回り値をもとに、対象物件の、１年毎のキャッシュフローを算出することができる。算出したキャッシュフローは、図８に示す、物件キャッシュフローデータテーブル８０に格納する。

次に、図８に従って、物件のキャッシュフローを格納する物件キャッシュフローデータテーブル８０について説明する。物件キャッシュフローデータテーブル８０は、キャッシュフローの対象となる物件コードを格納する物件コード欄８１を備え、例えば「物品：０００１」と格納する。なお、上記「物品：０００１」は、例えば、対象物件データテーブル４０の、評価対象となる物件情報を格納する対象物件管理欄４２の、対象物件１欄４２１の「物件０００１」と関連していることを示す。また、物件キャッシュフローデータテーブル８０は、物件購入何年後のキャッシュフローかを示す、購入後年数欄８２、キャッシュフローの各項目内容を示す、総潜在収入（ＧＰＩ）欄８３０１、実効総収入（ＥＧＩ）欄８３０２、運用費用（ＯＰＥｘ）欄８３０３、・・・等を備えている。さらに、購入後年数欄８２は、１年後キャッシュフロー欄８２０１、２年後キャッシュフロー欄８２０２、３年後キャッシュフロー欄８２０３、・・・、２０年後キャッシュフロー欄８２２０等を備えて構成される。なお、キャッシュフローデータテーブル８０は、物件毎に作成するため、対象物件が、例えば１００件である場合は、原則として１００件分のキャッシュフローデータテーブル８０が存在することとなる。

次に、キャッシュフローデータテーブル８０に格納する各種情報の算出例を、説明するが、ここでは物品０００１を例とする。まず、例えば、１年後キャッシュフロー欄８２０１の、総潜在収入（ＧＰＩ）欄８３０１には、周辺相場を統計処理により推定した賃料を、例えば、物件統計処理データテーブル６０の、物件０００１欄６２１の、中央値賃料６２０６に格納した「７６，５４０円」を、年間賃料総額とするために、
７６，５４０円 × １２カ月 ＝ ９１８，４８０円
を格納する。
次に、前期間を平均した空室率を、例えば５％であるとして、
９１８，４８０円 ÷ １．０５ ＝ ８７４，７４３円
を、実効総収入（ＥＧＩ）欄８３０２に格納する。
次に、運用経費を、例えば実効総収入の２０％として、
８７４，７４３円 × ０．２ ＝ １８３，６９６円
を、運用費用（ＯＰＥｘ）欄８３０３に格納する。
次に、総潜在収入（ＧＰＩ）から運用費用（ＯＰＥｘ）を減じた、
９１８，４８０円 − １８３，６９６円 ＝ ６９１，０４７円
を、純営業収益（ＮＯＩ）欄に格納する。
次に、その他、費用等は発生しないものとして、純営業収益（ＮＯＩ）欄の内容をそのまま、税引前キャッシュフロー（ＢＴＣＦｏ）欄に格納する。
次に、減価償却に関し、償却対象となる総金額を、例えば５，６５０，０００円とし、そのうち建物２，８２５，０００円は、例えば、残存耐用年数を２３年、償却方法は定額法、とすることで、償却率を、０．０４４％として、毎年、
２，８２５，０００円 × ０．０４４％ ＝ １２４，３００円
一方、建物付属設備２，８２５，０００円は、例えば、残存耐用年数を３年、償却方法は定率法、とすることで、償却率を、０．８３３％として、１年目は、
２，８２５，０００円 × ０．８３３％ ＝ ２，３５３，２２５円
であることから、初年度の減価償却費として、
１２４，３００円 ＋ ２，３５３，２２５円 ＝ ２，４７７，５２５円
を、減価償却費欄８３０６に格納する。
次に、課税所得として、純営業収益（ＮＯＩ）から減価償却費を減じ、千円未満を切り捨てた、
６９１，０４７円 − ２，４７７，５２５円 ＝ −１，７８６，０００円
を、課税所得欄８３０７に格納する。
次に、所得税と住民税の合計した税率を、例えば３３％として、
−１，７８６，０００円 × ３３％ ＝ −５８９，３００円（還付）
を、納税額欄８３０８に格納する。
次に、純営業収益（ＮＯＩ）と納税額の合計
６９１，０４７円 ＋ ５８９，３００円 ＝ １，２８０，３４７円
を、税引後キャッシュフロー（ＡＴＣＦｏ）欄８３０９に格納する。
さらに、ＢＴＣＦｏ累計欄８３１０、ＡＴＣＦｏ累計欄８３１１には、それぞれの累計金額を格納する。また、損益分岐入居率８３１２には、例えば当初設定値の２０％を格納する。

以上、キャッシュフローデータテーブル８０の、１年後キャッシュフロー欄８２０１
へ格納する情報の算出方法を説明したが、以降、２年後キャッシュフロー欄８２０２、３年後キャッシュフロー欄８２０３、・・・等へも、各購入年後の総潜在収入（ＧＰＩ）欄８３０１をも設定して、各項目欄へは、前記に示した、１年後キャッシュフロー欄８２０１と同様に算出し、その結果を、該当する各欄へ格納する。なお、各購入年後の総潜在収入（ＧＰＩ）欄８３０１へは、例えば、２年後キャッシュフロー欄８２０２に関しては、１年後キャッシュフロー欄８２０１の、総潜在収入（ＧＰＩ）欄８３０１の金額と、物件価格推定値データテーブル７０の、５年後欄７２１１の、平均値欄７４２に格納した、物件０００１に関する、５年後の推定価格とを、等しく価格に按分することで、推定する。さらに、５年後の推定利回りに関しても、例えば、物件価格推定値データテーブル７０の、推定利回り平均値欄７５２の、５年後の推定利回りと１年後の利回りとを、推定価格と同様に按分して求め、各情報の算出処理を行うものとする。さらに、５年後のみならず、物件価格推定値データテーブル７０に格納した、１０年後、２０年後の各情報をもとに、最終的に、１年後から２０年後までの、各キャッシュフロー情報を算出する。

このように、キャッシュフローデータテーブル８０の情報は、前記の通り算出するが、具体的な処理は、例えば、管理システム２０上に展開されたプログラムに従って、管理装置サーバ２２上のプロセッサ等により処理するものとする。また、同様な処理を、顧客システム３０で行っても、かまわない。その他、キャッシュフローデータテーブル８０の詳細に関しては、対象物件データテーブル４０、周辺物件データテーブル５０、物件統計処理データテーブル６０、物件価格推定値データテーブル７０に準ずるものとする。

以上、キャッシュフローデータテーブル８０について説明したが、キャッシュフローデータテーブル８０の情報の他に、これをもとに、例えば、内部収益率（ＩＲＲ）、正味現在価値（ＮＰＶ）／投資金額等について算出し、例えば、物件０００１に関する、当該物件の総合投資適格性を求める。なお、図９に判断項目ごとの評価基準例図９０を、図１０に、例えば物件０００１に関する、投資適格性に関する判断項目の評価結果例図１００を示す。これにより、当該物件の総合投資適格性を、例えば「ＡＡ」と判定する。なお、これら判断結果は、テータテーブル（図示せず）に格納するが、格納に関する処理方法等に関しては、物件価格推定値データテーブル７０等に準ずるものとする。また、前記判定結果等は、例えば、管理システム２０、顧客システム３０のディスプレ等に表示したり、印刷等により印刷等行っても、かまわない。さらに、表示、印刷等に関しては、パスワード、暗証番号等によって、特定依頼者等に限定して、許可してもかまわない。また、投資に当り、借入を想定し、資本的収支を算定してもかまわない。

本発明は、賃貸物件の投資適格性を総合的に判断するために有効な情報を提供することが可能となる。さらに、投資判断を必要とする各分野に広く適用可能である。

１０ ・・・ネットワーク
２０ ・・・管理システム
３０ ・・・顧客システム
４０ ・・・対象物件データデーブル
５０ ・・・周辺物件データデーブル
６０ ・・・物件統計処理データテーブル
７０ ・・・物件価格推定値データテーブル
８０ ・・・物件キャッシュフローデータテーブル
９０ ・・・判断項目ごとの評価基準例図
１００ ・・・投資適格性に関する判断項目の評価結果例図

Claims (16)

1. 賃貸物件の投資適格性判断に関し、
   当該物件の所在地周辺の賃料情報と当該物件の現在状況とから賃料を算出する手段と、
   当該物件所在地における賃料物件に関する利回りから現在における当該物件の価値を算出する手段と
   を備えたことを特徴とする投資適格性評価システム。
2. 将来における賃料に変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件賃料の将来における分布を推定する手段と、
   将来における賃料物件に関する利回りに変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件所在地の将来における利回り分布を推定する手段と、
   前記推定した当該物件賃料の将来における分布と前記推定した当該物件所在地の将来における利回り分布から将来における当該物件の価値を推定する手段と
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１記載の投資適格性評価システム。
3. 前記推定した将来における当該物件価格からキャッシュフローを算出する手段
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１もしくは２記載の投資適格性評価システム。
4. 前記算出した当該物件キャッシュフローから当該物件の投資適格性を判断する手段
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項記載の投資適格性評価システム。
5. 前記投資適格性を表示および／もしくは印刷する手段
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載の投資適格性評価システム。
6. 賃貸物件の投資適格性判断に関し、
   当該物件の所在地周辺の賃料情報と当該物件の現在状況とから賃料を算出する手段と、
   当該物件所在地における賃料物件に関する利回りから現在における当該物件の価値を算出する手段と
   をしてコンピュータに機能させることを特徴とする投資適格性評価システムプログラム。
7. 将来における賃料に変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件賃料の将来における分布を推定する手段と、
   将来における賃料物件に関する利回りに変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件所在地の将来における利回り分布を推定する手段と、
   前記推定した当該物件賃料の将来における分布と前記推定した当該物件所在地の将来における利回り分布から将来における当該物件の価値を推定する手段と
   をしてさらにコンピュータに機能させることを特徴とする請求項６記載の投資適格性評価システムプログラム。
8. 前記推定した将来における当該物件価格からキャッシュフローを算出する手段
   をしてさらにコンピュータに機能させることを特徴とする請求項６もしくは７記載の投資適格性評価システムプログラム。
9. 前記算出した当該物件キャッシュフローから当該物件の投資適格性を判断する手段
   をしてさらにコンピュータに機能させることを特徴とする請求項６乃至８のうちの１項記載の投資適格性評価システムプログラム。
10. 前記投資適格性を表示および／もしくは印刷する手段
    をしてさらにコンピュータに機能させることを特徴とする請求項６乃至９のうちの１項記載の投資適格性評価システムプログラム。
11. 賃貸物件の投資適格性判断に関し、
    当該物件の所在地周辺の賃料情報と当該物件の現在状況とから賃料を算出し、
    当該物件所在地における賃料物件に関する利回りから現在における当該物件の価値を算出する
    ことを特徴とする投資適格性評価システムの制御方法。
12. 将来における賃料に変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件賃料の将来における分布を推定し、
    将来における賃料物件に関する利回りに変動をおよぼす係数の数値を乱数により発生させ当該物件所在地の将来における利回り分布を推定し、
    前記推定した当該物件賃料の将来における分布と前記推定した当該物件所在地の将来における利回り分布から将来における当該物件の価値を推定する
    ことを特徴とする請求項１１記載の投資適格性評価システムの制御方法。
13. 前記推定した将来における当該物件価格からキャッシュフローを算出する
    ことを特徴とする請求項１１もしくは１２記載の投資適格性評価システムの制御方法。
14. 前記算出した当該物件キャッシュフローから当該物件の投資適格性を判断する
    ことを特徴とする請求項１１乃至１３のいずれか１項記載の投資適格性評価システムの制御方法。
15. 前記投資適格性を表示および／もしくは印刷する
    ことを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれか１項記載の投資適格性評価システムの制御方法。
16. 請求項６乃至１０のいずれか１項記載のプログラムを搭載した記録媒体。

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