بهترین کار با ۱ میلیارد

بهترین کار با ۱ میلیارد : نمونه هایی از مدل های سری زمانی پایه در جدول ۲.۳ برای هر دو تکنیک هموارسازی و رگرسیون نشان داده شده است. در اصل هر کدام به دنبال تعیین بازده کل (TR) در دوره t با ارجاع به شواهد تاریخی در دوره زمانی q هستند. فرض زیربنای هر مدل این است.

که بازده کل در دوره جاری تحت تأثیر رابطه ای با دوره قبلی و تمام دوره های قبلی تا سال ۸۳ از جمله دوره q خواهد بود. در مدل میانگین متحرک، فرض اساسی این است که مشاهدات به طور معمول توزیع می شوند و بنابراین درک میانگین و واریانس می تواند به محاسبه یک الگو کمک کند.

بهترین کار با ۱ میلیارد : مقدار پیش بینی شده برای بازده کل به مقادیر فعلی و قبلی یک عبارت اختلال p بستگی دارد. مدل خودرگرسیون به طور واضح تری به مقادیر قبلی برای بازده کل مرتبط است – در این مدل مقدار پیش بینی شده برای بازده کل فقط به مقادیر قبلی کل بازده و یک عبارت خطا بستگی دارد.

علّی / ساختاری ذاتی مدلهای علّی / ساختاری زیربنای نظری قوی مدل است. این مدل متغیر وابسته (بازده املاک) را با یک یا چند متغیر مستقل اساسی (به عنوان مثال، اقتصادی جمعیتی) پیوند می‌دهد که عملکرد متغیر وابسته را به شیوه‌ای ثابت و در نتیجه قابل پیش‌بینی هدایت می‌کند.

بهترین کار با ۱ میلیارد : اغلب، شاید در حالت ایده آل، متغیر وابسته ممکن است یک یا چند دوره با هر تغییری در یک متغیر مستقل عقب بیفتد. چنین تاخیری تأثیر پیش‌بینی‌های متغیر مستقل را کاهش می‌دهد که نیاز به آن یکی از نقاط ضعف رویکردهای ساختاری گاه به گاه است. چه در تئوری و چه در عمل، سادگی یک مزیت است.

از نظر ریاضی، هر چه تعداد متغیرهای بیشتری در یک مدل علّی / ساختاری مورد نیاز باشد، هر گونه کمبود نقاط داده در محاسبه آزمون‌های تشخیصی پیش‌بینی مشکل‌سازتر می‌شود و در نتیجه اطمینان کمتری در کالیبراسیون مدل وجود دارد. از نظر عملی، توضیح و در نظر گرفتن یک مدل قوی ساده در فرآیند سرمایه گذاری آسان تر است.

بهترین کار با ۱ میلیارد : بنابراین ممکن است تعادلی بین قدرت توضیحی یک مدل و مناسب بودن آن برای استفاده در تصمیمات سرمایه گذاری ایجاد شود. تا زمانی که داده‌های بازگشتی املاک و مستغلات به طور قابل‌توجهی قوی‌تر باشند، به دفعات بیشتر تولید شوند و در بسیاری از مکان‌ها در دوره‌های زمانی بسیار طولانی‌تر در دسترس باشند.

مدل‌های ساده که در تئوری به خوبی پایه‌گذاری شده‌اند احتمالاً به مدل‌های پیچیده‌تر با مشخصات ریاضی قوی‌تر ترجیح داده می‌شوند. . جدول ۲.۴: یک معادله منفرد مدل علّی / ساختاری. اصطلاحات حداقل شده TRt بازده کل در دوره t α ثابت است ß۱ ضریب متغیر X1 است X یک متغیر مستقل است ε یک عبارت خطا است دو تکنیک مدل سازی اصلی در خانواده مدل های کمی علّی / ساختاری با اصل وجود دارد. تفاوت در مبادله بین سادگی و پیچیدگی نهفته است: ۸۵ • معادله منفرد: معمولاً یک معادله مبتنی بر رگرسیون چندگانه، با زیربنای نظری قوی و مشخصات مدل به طور دقیق آزمایش شده است (جدول ۲.۴ را ببینید).

بهترین کار با ۱ میلیارد : سیستم معادلات: مجموعه ای تو در تو از معادلات فردی که در آن نتایج یک معادله به عنوان ورودی به معادله دیگر وارد می شود. هر معادله با پشتوانه های نظری قوی و مشخصات مدل به طور دقیق آزمایش شده است. اگرچه ساده‌تر از سیستم معادلات است، اما رویکرد تک معادله‌ای کمی بیشتر «جعبه خاکستری» است.

زیرا تعامل بالقوه بین متغیرها لزوماً واضح نیست.بنابراین سیستم معادلات دارای یک مزیت عملی است که به پیش بینی کننده اجازه می دهد تا مراحل میانی را به وضوح درک کند. با این حال، پیچیدگی بیشتر سوالاتی را در مورد پتانسیل حلقه‌های بازخورد مثبت و منفی در مدل ایجاد می‌کند و پیش‌نیاز این رویکرد این است که سیستم معادلات تودرتو پایدار باشد (یعنی تغییر در یک متغیر ورودی در یکی از معادلات منجر شود.

بهترین کار با ۱ میلیارد : تنها به تغییر در خروجی آن معادله و خروجی معادلات دیگر در سیستم منجر می شود، اما منجر به تغییر در مشخصات سایر معادلات نمی شود. رویکردهای کیفی به دلایل زیادی، مدل‌سازی کمی بازده املاک و مستغلات همچنان با مشکل مواجه است.

به عنوان مثال، ورودی های داده با کیفیت پایین یا متناقض برای املاک و سایر متغیرهای مستقل ممکن است اعتماد به مشخصات و پیش بینی های مدل را کاهش دهد. اغلب نیاز به پیش‌بینی متغیرهای مستقل به‌عنوان ورودی‌های مدل بازدهی املاک (مثلاً رشد اقتصادی به‌عنوان محرک ۸۶ تقاضای املاک) به سادگی مشکل پیش‌بینی را به حوزه دیگری منتقل می‌کند.

بهترین کار با ۱ میلیارد : در نتیجه، به طور کلی توصیه می شود که نتایج کمی را آزاد نگه دارید – آنها صرفاً راهنمایی برای نتایج بالقوه آینده هستند. در این زمینه و بیشتر برای برخی معیارهای بازده املاک و مستغلات نسبت به سایرین، رویکردهای کیفی یا به عنوان یک جایگزین خالص، بررسی نتایج کمی یا شاید در ترکیب با تکنیک کمی، عملکرد ارزشمندی را حفظ می‌کنند.

جدول ۲.۵: مدل‌سازی کیفی بازده و نرخ‌های سقف مدل‌سازی کیفی نرخ‌های بازده / سرمایه‌سازی معادله*K = RFR RP –G D خواص بحرانی ارزش املاک و مستغلات در رابطه با عملکرد سایر انواع دارایی تعیین می‌شود. سرمایه گذاران حق بیمه ریسک مورد نیاز را در رابطه با اشتهای بیشتر برای ریسک تعیین خواهند کرد. اصطلاحات K نرخ بازده یا سرمایه یک دارایی است.

بهترین کار با ۱ میلیارد : نرخ بدون ریسک است (معمولاً نرخ اوراق قرضه بلندمدت دولتی کشوری است که دارایی در آن واقع شده است) RP حق بیمه ریسکی است که یک سرمایه گذار تقاضا می کند. برای سرمایه گذاری در املاک و مستغلات در مقایسه با RFR G نرخ رشد متوسط ​​بلندمدت اجاره است.

میانگین بلند مدت نرخ استهلاک ملک ۸۷ است (یا میانگین سالانه مقدار سرمایه گذاری مورد نیاز برای حفظ کیفیت دارایی) * معادله شکل یک مدل رشد گوردون را اتخاذ می کند. نظر کارشناسی یا بررسی نظرات متخصص و روش‌های دلفیک همگی این حس را ایجاد می‌کنند که یک پیش‌بینی مبتنی بر «دیدگاه بازار» است و بنابراین درجه‌ای از اطمینان از اینکه تصمیم سرمایه‌گذاری به طور منطقی گرفته می‌شود. رویکرد اجماع ضمنی در این روش‌ها نشان می‌دهد که حتی اگر پیش‌بینی نادرست باشد.

بهترین کار با ۱ میلیارد : تعداد کمی هستند که بتوانند تصمیمی را بر اساس آن نقد کنند. در واقع، تکنیک‌های کیفی محض می‌توانند به خوبی برای پیش‌بینی نقاط عطف و تغییرات غیرخطی مناسب باشند، برای مثال، جایی که گذشته دیگر راهنمای خوبی برای آینده نیست (اما البته ممکن است / ممکن است صحیح نباشد)