Automated valuation models (AVMs) provide efficient means for local government to determine fair and equitable property taxes, for mortgage providers to limit risks, and for asset owners to make complex investment decisions. Traditionally, AVMs have been econometric models, such as linear regression models. However, recent advancements in the field of machine learning (ML) have opened up a new, and in many fields successful toolbox, providing additional methods for the same data, as well as approaches to access new sources of information and to create new variables.
An important distinction between traditionally applied methods and more recently introduced techniques lies in the structure definition of a model. Econometric models require a model specification – transformation of variables, selection of functional form, interaction effects, and distributional assumptions – prior to estimating parameter values, whereas most ML algorithms determine the model’s structure and parameter values simultaneously (Athey, 2018).
This fundamental difference has theoretical consequences that are naturally reflected in practical applications. The main goal of this paper is therefore to discuss how ML algorithms compare to econometric models for residential real estate valuation in theory and to show what these theoretical differences mean in practice.

In Section 2 we discuss the position of ML algorithms within the landscape of AVMs by comparing econometric models and ML algorithms from a theoretical perspective. Section 3 shows two different ML applications within residential property valuation to highlight the advantages and disadvantages of ML algorithms. Finally, Section 4 concludes and provides routes for future research.

To read the full version of the article please download the PDF

Authors: David Kroon and Marc Francke

In the new decade a lot is expected to change in the way real estate is valued. DNB (2019) recently published a report where an increasing number of stakeholders express concerns about the quality and independence of the current valuation practice. Advances made in terms of data quality, computational power and econometric modeling provide opportunities to improve estimations based on historical evidence. But experts also know that a lot of progress still has to be made before full automation can be achieved. Furthermore, with the decision of the ECB to ban fully automated valuations for real estate mortgages (Tweede Kamer, 2020), the need arises for hybrid approaches where man and machines work in conjunction, each capitalizing their own skills. This article investigates the implementation of data-driven methodologies in the current (commercial) residential valuation practices from a valuer’s perspective and discusses findings from an experiment where model estimates are compared to manual valuations to analyze when and why the two might differ.

To read the full version of the article please download the PDF

Authors: Bas Hilgers, Jurre Brantsma & Jacques Boeve

 

Tijdens de laatste financiële crisis werd door de ECB het begrip ‘reële economische waarde’ geïntroduceerd. Dit begrip komt in de taxatiestandaarden en vastgoedliteratuur niet of nauwelijks voor. Het maakt deel uit van de familie van langetermijnwaarden die in de vastgoedliteratuur al langer verkend worden, maar nog niet uitgekristalliseerd zijn. Ze bieden, naast de marktwaarde, een ander waardevol inzicht in de waarde van vastgoed. De waardeontwikkeling van objecten op de lange termijn is relevant voor meerdere belanghebbenden (institutionele beleggers, toezichthouders, banken en accountants), die elk hun eigen visie hierop kunnen hebben. Ik introduceer de begrippen ‘bestendige langetermijnmarktwaarde’ en ‘economische waarde’ en sluit af met de resultaten van een case study.

Voor het volledige artikel downloadt u de pdf.

Prof. dr. Tom M. Berkhout MRE MRICS

 

Dit artikel geeft een overzicht van het meest recente onderzoek naar de impact van pandemieën op de woningmarkt. Het schetst een perspectief bij de huidige ontwikkelingen op de Nederlandse markt.

Voor het volledige artikel downloadt u de pdf.

Door Matthijs Korevaar

Het is aannemelijk dat de versnelde trends in e-commerce en thuiswerken een effect zullen hebben op de commerciële vastgoedmarkten. Het is echter nog te vroeg om eventuele prijseffecten te zien. Dit artikel laat zien dat er al wel een flinke dip zichtbaar is in de mate van verhandelbaarheid – oftewel marktliquiditeit – op private commerciële vastgoedmarkten van Amsterdam en Londen.

Voor het volledige artikel downloadt u de pdf.

Door Dorinth van Dijk, Anne Kinsella Thompson en David Geltner

In vergelijking met andere landen in Europa liep Nederland voorop in de krimp van de particuliere huursector. Deze periode duurde tot 2012. De sector werd de kleinste eigendomssector in vergelijking met de andere landen. Een trendbreuk lijkt te zijn opgetreden sinds Nederland de laatste financiële crisis van 2007 te boven is gekomen. Particuliere huur lijkt in opkomst.
 
 
Door Marietta Haffner

Dit onderzoek behandelt de mogelijke effecten van het groeiende marktaandeel van particuliere verhuurders en de relatie met andere kopers op de woningmarkt in zes metropoolregio’s: Amsterdam, Den Haag, Rotterdam, Utrecht, Groningen en Eindhoven in de periode 2009 tot en met 2018. Particuliere investeerders betalen ten opzichte van een koopstarter sinds 2014 minder voor een vergelijkbare woning. In buurten waar veel particuliere investeerders actief zijn ligt de gemiddelde koopsom hoger.
 
 
Door Lianne Hans, Marc Francke en Paul de Vries

De vrije huursector had na de Tweede Wereldoorlog weinig speelruimte op de Nederlandse woningmarkt. Ze was ingeklemd tussen een omvangrijke sociale huursector en een fiscaal bevoordeeld koopsegment. De laatste jaren werkt private huur echter aan een opmerkelijke terugkeer. In deze bijdrage kijken we naar de huren en rendementen die op deze markt tot stand kwamen in de Metropoolregio Amsterdam gedurende de jaren 2012–2019. We vinden een soortgelijke samenhang tussen huren en woningkenmerken als tussen koopprijzen en woningkenmerken bestaat. Het hoge Amsterdamse huurniveau breidt zich uit over de omgeving terwijl de huurstijging in Amsterdam zelf wat afvlakt. Het bruto aanvangsrendement in de vrije huursector ligt tussen de 6 en 7% en staat in Amsterdam duidelijk onder druk. Een rem op het aanbod van private huurwoningen draagt bij aan het in stand houden van het hoge rendement.
 
Door Jan Rouwendal en Maureen Lankhuizen
 

De particuliere huursector is de afgelopen jaren flink gegroeid. In de grote steden leidde dit tot ongewenste neveneffecten zoals een verminderde toegankelijkheid voor middeninkomens en starters. Middels beleidsinterventies, zoals een woningsplitsingsverbod en huurprijsregulering, probeerden beleidsmakers bij te sturen. Dergelijke interventies hebben echter niet op alle verhuurders hetzelfde effect. In dit artikel worden twee typen particuliere beleggers onderscheiden: pensioenbeleggers en vastgoedondernemers. Onderlinge verschillen in termen van investeringsstrategie en de effecten van (voorgestelde) recente beleidswijzigingen worden belicht.
 
 
Door Christian Lennartz, Marieke van der Staak en Frans Schilder

Deze bijdrage gaat in op grondbeleid en grondprijzen in relatie tot ruimtelijk beleid. Geconstateerd wordt dat de ruimtelijke ordening als domein van rijksbeleid sinds 2010 is verdwenen. Daarmee is het kind met het badwater weggegooid. De nadelen van de huidige situatie worden geïnventariseerd. Mede door de toenemende betekenis van het klimaatbeleid wordt een herwaardering van ruimtelijk beleid bepleit inclusief een strategische rol van het Rijk. Het Rijk kan zorgen voor een internationale inbedding van het Nederlandse ruimtelijk beleid, een verbinding met een gedifferentieerd decentraal beleid en ruimtelijke conflictbeslechting.

Voor het volledige artikel downloadt u de pdf.

Door Hugo Priemus