خرید خانه با ۷۰۰ میلیون

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : از لحاظ تاریخی، کسب و کار املاک و مستغلات مدت زیادی در زمینه بازاریابی و کوتاهی در تحلیل مالی بوده است. این امر با نهادینه شدن فزاینده املاک و مستغلات – و به ویژه پس از بازار حباب ۲۰۰۵-۲۰۰۷ که قضاوت بیشتر سرمایه گذاران در مورد ریسک را مختل کرد، در حال تغییر است.

برخی از متخصصان، در شور و نشاط هذلولی خود، از این دوره به عنوان «پارادایم جدید» یاد می کنند. اگر ریسک در آن زمان یک نگرانی بود، سرمایه‌گذاران چگونه ریسک را اندازه‌گیری می‌کردند، بسیار کمتر، ریسک را مدیریت و کاهش می‌دادند؟ امروزه به نظر می رسد که ابزارهای مدیریت ریسک به همان اندازه که تمایل به استفاده از آن ابزارها وجود ندارد.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : در فرآیند سرمایه گذاری در املاک و مستغلات غایب هستند، به خصوص زمانی که بازارها در حباب ترین و پرخطرترین حالت قرار دارند. اگر سرمایه گذاران در اجرای املاک و مستغلات بیشتر در همه جا حضور داشتند، به ابزارهای مدیریت ریسک تکیه می کردند؟ ترس و از دست دادن علاقه به ریسک را زنده کرده است.

با این حال، نویسندگان می ترسند که با بازگشت جزر و مد، خاطرات سرمایه گذاران کم رنگ شود. امیدواریم اشتباه کنیم. حتی اگر صنعت در مورد مدیریت ریسک جدی بود، از چه ابزارهایی استفاده می شد؟ نویسندگان بر این باورند که تکنیک‌های عددی، مانند مونت کارلو، راه‌های پرباری را برای مدل‌سازی ریسک املاک و مستغلات به روشی فراهم می‌کند که ماهیت ریسک، به‌ویژه ریسک فاجعه‌آمیز و دم چپ را شناسایی کند.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : پس از رکود اخیر، این مسئولیت بر داشتن و استفاده از ابزارهای مناسب مدیریت ریسک است. در آینده، سرمایه‌گذارانی که اندازه‌گیری و مدیریت ریسک را نادیده می‌گیرند، در وضعیت نسبی ضعیف عمل خواهند کرد. معیارهای استاندارد ریسک املاک خصوصی ممکن است ریسک واقعی را دست کم گرفته، فرآیند سرمایه گذاری را مخدوش کرده و منجر به زیان پرتفوی شود.

به عنوان مثال، به دلیل همبستگی سریال، انحراف استاندارد، واریانس و بتا ممکن است به سمت پایین بایاس شوند، که می تواند نسبت شارپ را تا ۷۵ درصد افزایش دهد. شکل ۵.۱ این سوگیری را نشان می دهد. همه دارایی ها باید به طور تقریبی در امتداد خط امنیتی که رابطه خطی بین ریسک و بازده را توصیف می کند، ترسیم کنند.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : انحراف استاندارد خام یا تعدیل نشده دارایی به سمت پایین سوگیری می کند زیرا بازده در طول زمان هموار می شود یا به صورت سریالی مرتبط است. زمین های ملک در سمت چپ خط بازار امنیتی. تکنیک‌های آماری مناسب۲ می‌توانند همبستگی سریال را حذف کنند، بنابراین ویژگی را به خط بازار امنیت بازگرداند.

بدون این اصلاح، سرمایه‌گذاران ریسک دارایی را دست‌کم می‌گیرند و تخصیص دارایی‌ها را بهینه نمی‌کنند. نتیجه این کمبود ممکن است شامل تخصیص کم به سهام عادی (از جمله REITهای قابل معامله عمومی) و تخصیص بیش از حد به دارایی باشد. شکل ۵.۱: بازده اموال تعدیل نشده خیلی ایمن به نظر می رسد.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : نویسندگان پیشنهاد یا معتقد نیستند که مونت کارلو اکسیر جادویی است که دره ها را پر می کند و منحنی های زندگی را صاف می کند یا حتی سقوط بعدی را پیش بینی می کند. با این حال، ما معتقدیم که مونت کارلو به سرمایه‌گذار محتاط کمک می‌کند تا ریسک‌ها، به‌ویژه ضررهای ناشی از کمبود را بهتر درک و مدیریت کند.

تحلیل مونت کارلو در مقایسه با تحلیل قطعی، تحلیل سرمایه گذاری قطعی بر تحلیل و حساسیت های تک نقطه ای تاکید دارد. انتقاد اصلی این رویکرد این است که معمولاً بر سه یا پنج مقدار برای هر متغیر تمرکز می‌کند و توزیع کامل همه مقادیر ممکن برای هر متغیر و همبستگی بین این توزیع‌ها را نادیده می‌گیرد.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : بنابراین، می تواند به طور ناخواسته منجر به همبستگی های نادرست شود. مشکل دیگر این رویکرد این است که به هر یک از سه مقدار در نظر گرفته شده وزن مساوی اختصاص می دهد. در مقابل، مونت کارلو از هر مقدار ممکن یک متغیر تصادفی استفاده می کند و هر متغیر را بر اساس فراوانی یا احتمال وقوع وزن می کند.

این رویکرد یک توزیع احتمال را محاسبه می‌کند که اثرات ترکیبی ۱۳۷ عدم قطعیت کل مدل را نشان می‌دهد، همانطور که با توزیع احتمال مرتبط با هر متغیر تصادفی و همبستگی بین توزیع‌های متغیرهای تصادفی مختلف نشان داده می‌شود. ۳ رویکردهای جایگزین، مانند ریاضی بسته راه‌حل‌ها، به خصوص برای مواردی که دارای پیچیدگی‌های گسترده هستند.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : مانند گزینه‌های تعبیه‌شده، غیرخطی‌ها و اصطلاحات تعاملی، غیرقابل حل هستند و بنابراین غیرعملی هستند. در مونت کارلو، هر توزیع به گونه ای نمونه برداری می شود که توزیع زیربنایی را تکرار می کند. در نتیجه، هر پیامد با همان احتمالی اتفاق می‌افتد که توزیع نشان می‌دهد.

یک شکست رایج در تحلیل مونت کارلو استفاده از توزیع احتمال اشتباه است. ملاحظات در هنگام انتخاب توزیع دقت و سودمندی تحلیل مونت کارلو به توانایی انتخاب توزیع مناسب بستگی دارد. در انتخاب توزیع اساساً دو نکته وجود دارد. اولین مورد سازگاری با نظریه است. به عنوان مثال، نظریه مالی فرض می کند که قیمت سهام و نرخ بهره اسمی نمی تواند منفی باشد.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : در عمل، توزیع باید بهترین تناسب را با داده ها داشته باشد. دوم اینکه داده ها پیوسته هستند یا گسسته. در عمل، داده های گسسته اغلب به عنوان پیوسته در نظر گرفته می شوند، به خصوص زمانی که تعداد مشاهدات زیاد باشد. آنچه بیش از همه اهمیت دارد این است که توزیع با داده ها مطابقت داشته باشد.

در غیر این صورت مدل به درستی ریسک های اساسی را منعکس نمی کند. علاوه بر این، هر گونه وابستگی متقابل یا همبستگی بین متغیرهای تصادفی باید در نظر گرفته شود. فرآیندی که داده ها را تولید می کند باید درک شود و این ساختار باید در مدل منعکس شود. گاهی اوقات یک متغیر تصادفی ۱۳۸ دارای روند یا ساختار زیربنایی دیگری است که بخش قابل توجهی از آن را می توان با استفاده از تحلیل رگرسیون مدل کرد.

خرید خانه با ۷۰۰ میلیون : به عنوان مثال، ساخت و ساز دفتر شروع می شود، St، نمونه ای از یک متغیر تصادفی است. با این حال، ساخت رگرسیون حداقل مربعات معمولی به عنوان تابعی از متغیرهای توضیحی Xt، که شامل قیمت‌ها، نرخ‌های خالی، شروع ساخت‌وساز با تاخیر، نرخ‌های بهره و سایر متغیرهایی است که می‌توان به صورت اقتصادسنجی مدل‌سازی کرد.

شروع می‌شود. رگرسیون ممکن است St = Xt εt باشد، که در آن Xt یک بردار یا متغیرهای توضیحی است و εt یک جمله خطا با میانگین صفر است. با دانستن Xt و ماهیت عبارت خطا، می توان اعداد تصادفی برای St تولید کرد.