Análisis de la competencia en el mercado cuando hay que extrapolar el precio por acre y el precio por pie cuadrado de la construcción?

Question

Estoy buscando comprar una casa en la zona rural de la bahía de San Francisco y estoy tratando de realizar un análisis de mercado competitivo por mi cuenta.

Lamentablemente, en la zona donde he encontrado una casa que me interesa, no puedo encontrar muchas otras propiedades similares comparables que se hayan vendido recientemente. Así que estoy tratando de extrapolar lo que sería un "precio justo" para pagar por la propiedad mediante la extrapolación de datos de otras propiedades vendidas recientemente que tienen diferente tamaño de lote de tierra y diferente tamaño de construcción.

Básicamente, he creado un sistema de ecuaciones en el que para cada propiedad vendida recientemente he añadido una ecuación al sistema:

4,311*x+1.47*y=$2,050,000 ... house 1
4,000*x+45.21*y=$3,850,000 ... house 2
4,300*x+1.22*y=$1,950,000 ... house 3

Y luego estoy tratando de obtener el valor aproximado de x que es el valor implícito por un pie cuadrado de edificio. Y y que es el valor implícito por un acre de tierra. Estas propiedades son muy parecidas entre sí y he desechado las que han sido remodeladas recientemente o necesitarían grandes reformas.

Sin embargo, veo dos problemas en mi enfoque como

1. tiene dos variables desconocidas. Creo que debería empezar a resolver el sistema de ecuaciones sustituyendo primero la variable x que es el valor por pie cuadrado de edificio. Así que mi primera pregunta: ¿existe una base de datos donde pueda obtener información sobre cuánto costaría un metro cuadrado de edificio construido en 1990 y remodelado por última vez en 2000? O tal vez puedo utilizar el costo de la nueva construcción y restar los costos de remodelación prorrateados en cuando espero remodelar la casa? Es difícil conseguir estos datos de precios de edificios usados por pie cuadrado de una fuente autorizada.
2. el valor implícito de un acre de tierra cambia, obviamente, en función del número de acres que esté dispuesto a comprar. ¿Qué función debo utilizar para ajustar el precio adecuado por acre de tierra según el número de acres que esté dispuesto a comprar? Parece que cada acre marginal se abarata significativamente según las propiedades vendidas recientemente.

Para tu información, la propiedad que estoy mirando hace seis meses estaba listada por $3.6M. Then listing price went down to $ 2.8M. El vendedor me ofreció un descuento de casi dos dígitos sobre el último precio de venta de 2,8 millones de dólares, pero incluso con este descuento aplicado sigue pareciendo un poco alto. Por lo tanto, estoy tratando de hacer CMA por mi cuenta.

Answer 1

Si suponemos que tus ecuaciones se ajustan a la realidad (los principales factores que influyen en el precio son el tamaño de la vivienda y el tamaño del terreno y que el precio es una función lineal tanto del tamaño de la vivienda como del terreno), tienes 3 ecuaciones y 2 variables, por lo que hay muchas técnicas para llegar a una solución aproximada. La más sencilla y común sería hacer una aproximación lineal por mínimos cuadrados. Esto minimiza la suma del cuadrado de la diferencia entre el valor predicho y el valor observado. Esto se puede hacer a mano o en Excel, o se puede utilizar una variedad de calculadoras en línea .

Cuando pongo tus ecuaciones en Wolfram Alpha, me devuelve la solución aproximada

x = $460.38 
y = $44,430

Por supuesto, sus ecuaciones son sólo guías aproximadas de la realidad. Un metro cuadrado de espacio no es igual a otro si uno es una construcción original de los años 50 y otro acaba de ser remodelado. Un acre de tierra no es igual a otro por muchas razones: el valor marginal del vigésimo acre no es tan alto como el valor marginal del primer acre, la tierra con muchos árboles maduros es más valiosa que la misma tierra con unos pocos plantones, algunas tierras tienen valor comercial, otras tienen valor paisajístico, etc. Sin embargo, este tipo de cosas tienden a ser mucho más difíciles de cuantificar, por lo que es muy difícil decir a distancia que la función de utilidad debería tener un crecimiento de la utilidad con, digamos, y^0,75 para tener en cuenta el valor decreciente de los acres adicionales o si debería ser alguna otra función no lineal. Evidentemente, puedes jugar con diferentes factores en función de tus preferencias personales y ver cómo afectan a las ecuaciones que has elaborado.

Answer 2

Su modelo es demasiado simple.

No estás considerando:

• Ubicación. Las diferencias de ubicación de unos pocos kilómetros pueden tener una diferencia significativa en los precios de las viviendas. Puede hacer una diferencia en las escuelas, los servicios de la comunidad, los desplazamientos. Estar en la ubicación con nombre deseable puede costar más. La vista también puede ser un factor en el valor del terreno.
• Calidad de los materiales. El precio por pie cuadrado no tiene sentido a menos que se sepa qué material compone esos costes.
• Planos de planta. La gente se preocupa por el tamaño, la forma y la ubicación de ciertas cosas en la casa. Algunos quieren una cocina grande, otros quieren una cocina gigantesca, otros sólo piden comida para llevar.

Otros elementos en los que se hace demasiado hincapié:

• Fecha de remodelación/año de construcción. No estoy seguro de cómo el año de la remodelación hace una diferencia. He visto malas remodelaciones, he visto grandes remodelaciones. Es posible que tenga que destripar la remodelación de los últimos años, y sólo retocar uno hecho hace 10 años.
• Tamaño de la casa. La gente decide si los elementos de la casa tienen sentido para ellos. En algunos casos, un metro cuadrado más pero un dormitorio menos hace que la casa no les convenga.

Hay gente que puede ayudar. Hay todo un grupo de personas que pueden ayudarte a evaluar el precio de una vivienda que quieres comprar. Son agentes inmobiliarios. Algunos trabajan sólo para compradores. Tienen acceso a datos. Tienen la capacidad de introducirte en las casas que están actualmente en el mercado. Para que puedas ver los planos, los materiales y la distribución.