Резюме

Целью данной исследовательской работы [1] является изучение теорий эффективного рынка и утверждение о том, что для оценки недвижимости необходима новая или расширенная парадигма. На самом деле это может быть и не новая парадигма, но, возможно, потребуется вернуться в прошлое, чтобы сделать используемые модели оценки более реалистичными и попытаться учесть тот факт, что на рынке недвижимости существует множество различных участников, и их действия важны, и их не следует недооценивать. Поведение имеет значение, и модели ценообразования на недвижимость должны учитывать это.

В статье рассматриваются некоторые из новых моделей в других дисциплинах и делается попытка связать их с рынком недвижимости в целом, но, что более важно, помочь объяснить недавний спад на мировых рынках недвижимости.

В статье делается вывод о необходимости рассмотрения альтернативной парадигмы оценки недвижимости и теории сложности, а также моделей адаптивных систем, которые конкретно учитывают, что различные участники рынка недвижимости могут быть использованы для лучшего объяснения возникающей природы стоимости недвижимости.

Это первая известная нам статья, в которой обосновывается необходимость изменения мышления и включения комплексной экономики и агентского моделирования в качестве потенциальных решений для лучшего понимания того, как реагируют рынки недвижимости.

Доминирующая экономическая парадигма последних 40 лет была сосредоточена на теории эффективных рынков, где вся доступная информация используется для расчета цен на недвижимость. Gau (1987) придерживается позиции:

… что концепция эффективных рынков недвижимости должна стать рабочей парадигмой для исследований и анализа рынка недвижимости. Я буду утверждать, что, несмотря на их потенциальные недостатки, рынки недвижимости в настоящее время лучше всего моделировать с точки зрения эффективных рынков. Такая теория не способна в совершенстве описать все поведение, наблюдаемое на этих рынках, однако это не требуется для того, чтобы теория была полезной парадигмой

(Gau, 1987, с. 2).

Эта точка зрения дополняется тезисом Friedman (1953) о том, что использование нереалистичных допущений неуместно; вместо этого теорию следует проверять на основе точности ее предсказаний. Аргумент Friedman эффективно защищает теоретические построения, лежащие в основе теории эффективных рынков, включая предположения о рациональном человеке, безупречной информации и максимизации прибыли.

Исследования были сосредоточены на трех типах эффективных рынков – от слабой эффективности, когда учитываются прошлые рыночные цены, до средней эффективности, когда также учитывается публичная информация, и высокой эффективности, когда вся публичная и частная информация включается в установление рыночных цен (Gau, 1987).

В сильной форме идеально эффективного рынка недвижимости рыночная цена актива отражает всю информацию, влияющую на новую стоимость (Lusht, 1986). По сути, “цена равна ценности”. Lusht (1986) объясняет, что на абсолютно эффективном рынке технический и фундаментальный анализ бесполезен; оценщику следует платить только за то, чтобы он собирал информацию и сообщал о ней.

Одним из преимуществ парадигмы, основанной на эффективности рынка, является то, что она позволяет экономистам заимствовать инструменты из области физики для создания основанной на дедукции математической модели, объясняющей нашу экономическую систему. Ортодоксальные теоретики эффективного рынка верят, что рынки невозможно победить и что финансовые цены не следуют какой-либо заметной закономерности, т.е. что цены движутся случайным образом, когда прошлые колебания цен не дают представления о будущих изменениях цен (Beinhocker, 2006).

Black (1986, стр. 533) предполагает, что шум может привести к отклонению цен от фундаментального уровня в краткосрочной перспективе, но чем “дальше цена акции отклоняется от стоимости, тем быстрее она будет стремиться вернуться”. Однако он использует большую широту в своем определении эффективного рынка

… как такого, на котором цена в два раза превышает стоимость, т.е. цена составляет более половины стоимости и менее чем в два раза меньше стоимости.

(Black, 1986, с. 532).

Kinnard (1968, с. 173) отмечает, что “решения по недвижимости отличаются” от других бизнес-решений из-за присущих недвижимости характеристик. Это высокодифференцированный продукт, в котором каждый конкретный объект уникален и привязан к местоположению. Он отмечает, что недвижимость является надежным, долгосрочным активом, а это означает, что решения о девелопменте требуют сложных прогнозов чистой прибыли на динамичных и меняющихся рынках. Покупатели, особенно на рынках жилой недвижимости, как правило, являются лишь случайными участниками рынка и “часто неискушенны в принятии решений” (Kinnard, 1968, с. 174).

Финансовые аспекты рынков недвижимости также существенно отличают их от фондовых рынков. Как правило, сделка с недвижимостью требует доступа к относительно большим объемам капитала (Kinnard, 1968), а финансовый рынок демонстрирует свойства неэффективности, включая высокие транзакционные издержки, отставание в предложении недвижимости в ответ на растущий спрос и отсутствие организованного рынка для коротких продаж (Xiao and Tan, 2007).

Кроме того, инвестиции в недвижимость сопряжены с затратами на удержание в виде налогов, а также затрат по займам.

Например, акр неразработанной земли, купленный за 200 000 долларов при 80-процентном соотношении кредита к стоимости и 6-процентной годовой процентной ставке при ставке налога на недвижимость в 1 процент, через год придется продать за 231 600 долларов только для того, чтобы выйти на безубыточность при прочих равных условиях

10-процентная комиссия = $20 000

+ кредит $160 000 х 6% = $9 600

+ 1% налог на недвижимость х $200 000 = $2 000.

Такой расчет не включает в себя никаких альтернативных издержек, связанных с потерей процентов по первоначальному взносу в размере 40 000 долларов, а также тот факт, что комиссия на самом деле будет немного выше, поскольку она выплачивается по новой цене продажи.

Тем не менее, несмотря на значительный прирост капитала, необходимый для безубыточности краткосрочных инвестиций в недвижимость, на рынках недвижимости наблюдаются редкие, но впечатляющие пузыри.

Vanderblue (1927) отмечает, что в 1924-1925 годах на нижнем восточном побережье Флориды (Палм-Бич и Майами) бушевали пузыри на рынке недвижимости, спровоцированные хищническими маркетинговыми уловками земельного бумера (застройщика):

В окрестностях Майами все участки, за исключением очень крупных, часто продаются в первый же день продажи. Появляются рекламные объявления с описанием местоположения, протяженности, особенностей и приблизительного размера участков. Принимаются заявки на бронирование. Для этого требуется внести предоплату в размере 10% от стоимости лота, который покупатель рассчитывает выбрать. Они нумеруются последовательно по мере поступления. В первый день продажи … оговорки указываются в их заказе. .. покупатель выбирает лот … участок флоридской почвы или болота, обычно размером 50 на 100 футов

(Vanderblue, 1927, p. 118).

Более того, Vanderblue (1927) описывает подобные пузыри в Чикаго в 1830-х и Лос-Анджелесе в 1880-х годах.

В научной литературе упоминается ряд других спекулятивных пузырей на рынке недвижимости в мировой экономике (Theobold, 1929: Whitten, 1936; Hansen and Dickinson, 1975; Abraham and Hendershott, 1994; Ito and Iwaisako, 1995; Kindleberger and Aliber, 2005; Shiller, 2005; Xiao and Tan, 2007).

Основная проблема при выявлении существования спекулятивного пузыря заключается в определении фундаментальной стоимости актива.

Xiao (2010) отмечает, что оценка фундаментальной стоимости актива зависит от ожиданий относительно будущих потоков доходов и что ожидания “очень чувствительны к внешним событиям и, таким образом, могут сильно колебаться по мере их наступления” (Xiao, 2010, стр. 4). Более того, Xiao (2010) отмечает, что неоднородность инвесторов может привести к большим различиям в предположениях и ожиданиях эффективности и затруднить прогнозирование амплитуды пузыря, а также сроков краха рынка недвижимости.

Поведенческая школа экономики признает проблему неэффективности рынка и использует психологию инвесторов для объяснения динамики цен.

По сути, эти исследователи постулируют, что инвесторы будут экстраполировать ценовые тенденции; их модель обратной связи «цена-цена» предполагает, что положительные изменения цен повысят оптимизм инвестора, что приведет к положительным ценовым ожиданиям и самореализующемуся процессу повышения цен в краткосрочной перспективе.

Другими словами, рациональные ожидания заменяются “ретроспективными”, а будущие цены прогнозируются на основе некоторой формы экстраполяции прошлых тенденций (Xiao and Tan, 2007).

Тенденция оптимистичного поведения укреплять себя укрепляет уверенность игроков на рынке и создает процессы обратной связи, которые порождают все более высокие ожидания относительно будущего. Трейдеры придерживаются динамичного подхода, поскольку они формируют ожидания в соответствии с ожиданиями других людей. Предположение о том, что инвесторы имеют рациональные ожидания и будут действовать соответственно, перестает действовать.

Keynes (1936) заметил, что инвестиционные решения сродни выбору победительницы конкурса красоты. В то время газеты проводили конкурсы красоты, на которых демонстрировалось 100 фотографий, и читательницы могли выбрать шесть понравившихся им лиц. Каждый, кто выбирал самую популярную фотографию, становился победителем и участвовал в розыгрыше. Таким образом, как заметил Keynes:

Речь идет не о выборе тех [лиц], которые, насколько можно судить, действительно самые красивые, и даже не о выборе тех, кого среднестатистическое мнение искренне считает самыми красивыми. Мы достигли третьей ступени, где мы посвящаем свой разум тому, чтобы предугадать, каким должно быть среднестатистическое мнение. И, я полагаю, есть люди, которые придерживаются четвертой, пятой и более высоких степеней

(Keynes, 1936, p. 156).

Рациональные ожидания заменяются такими клише, как “тенденция — ваш друг” и “если цены росли, то они будут расти и дальше” (Kindleberger and Aliber, 2005, с. 38).

Экономисты-бихевиористы предполагают, что американский рынок недвижимости столкнулся с таким спекулятивным пузырем в начале 2000-х годов, когда цены на жилье более чем удвоились всего за шесть с половиной лет, а затем рухнули на 30% в течение следующих трех лет (S&P/Case-Shiller, 2010).

Проблема вторичных последствий краха рынка недвижимости усугубляется самими масштабами рынка недвижимости, поскольку на него приходится более 50 процентов всего мирового богатства (Malpezzi, 2001).

Оценка и неопределенность

Решения об инвестициях в недвижимость принимаются в условиях “фундаментальной неопределенности относительно будущего” (Akerlof and Shiller, 2009, с. 144).

И Keynes (1921), и Knight (1921) проводили различие между понятием риска, при котором вероятность события может быть измерена математической вероятностью, и неопределенностью, которая не может быть измерена математической вероятностью.

Преимущество рискованных инвестиций заключается в том, что можно рассчитать вероятность или сделать статистический вывод о частоте того или иного события.

Skidelsky (2009) объясняет, что страховые компании используют таблицы нормального распределения для расчета вероятностей измеримого риска. Например, страховщики могут определять размер страховых взносов по страхованию жизни, применяя тенденции, полученные из исторических данных, для расчета ожидаемой продолжительности жизни любого конкретного человека. До тех пор, пока человек способен вычислять простые показатели, такие как среднее значение и стандартное отклонение (а для правильного выполнения этого требуется достаточное количество данных и их нормальное распределение), по колоколообразной кривой можно рассчитать измеряемые вероятности и риск [2]. Проблема в сфере недвижимости заключается в том, что данных редко бывает достаточно, а имеющиеся данные не распределяются нормально, поэтому базовые статистические модели и вероятностный анализ не обязательно подходят, хотя они широко использовались в исследованиях недвижимости в течение последних полувека.

Skidelsky (2009, с. 85) указывает, что проблемы возникают, когда предполагается, что “финансовые рынки эквивалентны рынкам страхования”.

Например, основной причиной финансового кризиса конца 2000-х годов была наивная вера в то, что цены на экзотические деривативы были рассчитаны таким образом, что они отражают риски, лежащие в основе ипотечных ценных бумаг. Вместо этого были объединены пакеты рискованных субстандартных ипотечных кредитов; их кредитные рейтинги ААА не отражали истинного инвестиционного риска кредитов и, в некоторых случаях, ошибочных данных (ложных кредитов), которые использовались для определения цен на продукты. Кроме того, в некоторых из этих моделей данные собирались только во время подъема рынка; то есть данные не включали тенденцию к снижению, поэтому без какого-либо снижения данных модели не могли предсказать спад на рынке. Было высказано предположение, что кредитные агентства ошибочно полагали, что риск дефолта по отдельным ипотечным кредитам можно снизить, объединив ипотечные кредиты вместе, что было общепринятым мнением, но если все кредиты плохие, то объединение кредитов не снижает их токсичности.

Louargand (2007, с. 43) описывает подробно:

Рейтинги связаны с оценкой и страхованием рисков. Один ветеран Уолл-стрит недавно заметил:

Когда я впервые вышел на рынок, люди говорили о норме доходности, скорректированной на риск, – теперь это норма доходности, игнорирующая риск, и это всегда приводит к печальным последствиям.

Это замечание кажется пророческим, если учесть чудо трансформации, которое превратило запас бумаги, относящейся к категории «хлам», в многоуровневые бумаги инвестиционного качества с незначительным содержанием токсичных бумаг. Это наводит на мысль о средневековых алхимиках и их поисках “философского камня”. Возможно, в нижнем Манхэттене были современные алхимики, которые превращали мусор в золото?

Кроме того, у агентства возникло значительное количество проблем, связанных с кредитными рейтинговыми агентствами и их клиентами. Агентства полагаются на своих клиентов в плане повторных сделок, и маловероятно, что повторные сделки возникнут, если агентство понизит рейтинг ценных бумаг. В ходе этих сделок на агентов оказывалось значительное давление как из-за первоначальной стоимости недвижимости, которая была залогом по первоначальным кредитам, так и из-за качества ценных бумаг, которые были проданы, когда кредиты были объединены в пакеты и “нарезаны кубиками”, чтобы удовлетворить альтернативные потребности инвесторов, которые считали, что они покупали относительно безопасную инвестицию уровня ААА.

Keynes предложил дихотомию между риском и непреодолимой неопределенностью:

Я использую этот термин в том смысле, в котором неопределенна перспектива войны в Европе, или цена на медь, или процентная ставка через 20 лет, или устаревание изобретений, или положение частных владельцев капитала в социальной системе в 1970 году. В этих вопросах нет научной основы, на основе которой можно было бы сформулировать какую-либо поддающуюся расчету вероятность. Мы просто не знаем

(Cassidy, 2009, p. 170).

Keynes утверждает, что, сталкиваясь с неопределенностью, человек прибегает к историям, условностям, правилам поведения, привычкам и традициям – эвристикам – чтобы обрести чувство безопасности при встрече с будущим (Skidelsky, 2009).

Tversky and Kahneman (1974) отмечают, что, хотя эти эвристические методы могут быть полезны для решения сложных проблем, связанных с неопределенностью, они могут приводить к серьезным и систематическим ошибкам в суждениях в определенные периоды времени. По сути, эвристические методы часто могут дать нам неверную дорожную карту для анализа будущих результатов. Эти простые эвристические методы имеют сложную социологическую основу. По мере того как психологические факторы набирают силу, экономический мир отходит от рациональных моделей к неопределенной территории, определяемой иррациональным изобилием и спекулятивными маниями. Динамика цен все больше отдаляется от фундаментальных экономических показателей, и неопределенность царит безраздельно.

Taleb (2007, стр. 119) отмечает, что наибольшая неопределенность связана:

… с редкими событиями, вероятность наступления которых оценить невозможно, поскольку, по определению, такие события происходят нечасто, хотя и с сильно различающимися интервалами.

Taleb утверждает, что небольшое количество экстремальных событий, выходящих за рамки обычных ожиданий, были ответственны почти за все важные события, оказавшие влияние на нашу жизнь.

Taleb (2004, 2007) называет редкие события, которые являются совершенно неожиданными, но оказывают огромное влияние на финансовый рынок в целом, “черными лебедями” – это отсылка к поверью XVI века, что черных лебедей не существовало, поскольку исторически все лебеди были белыми. Финансовый крах рынка жилья в конце 2000–х годов — это «черный лебедь», финансовый крах, непредвиденный большинством экономистов.

Проблема риска принятия решений в сфере недвижимости усугубляется, поскольку она не ограничивается риском убытков (или дохода ниже прогнозируемого), но, как подробно описал Kinnard (1968) более 50 лет назад, специфические характеристики недвижимости добавляют четыре дополнительных типа риска к инвестициям в недвижимость: временные риск, риск местоположения, информационный риск и риск достижения целей.

Вот почему исторически доходность недвижимости была гораздо выше, чем доходность облигаций, а иногда и выше, чем доходность фондового рынка. Невероятно низкие ставки капитализации, которые использовались для страхования недвижимости во время последнего скачка цен, были шокирующими для ветеранов рынка недвижимости, переживших последний крупный экономический спад 1980-х годов. Кроме того, многие из них ушли с рынка достаточно рано, поэтому в настоящее время они находятся в стороне, терпеливо ожидая, когда цены на инвестиции в недвижимость будут в большей степени соответствовать рискам, связанным с данным классом активов.

Неспособность неоклассической парадигмы объяснить разрывы или «черных лебедей» не опровергает использование эконометрики, гедоники и другой неоклассической аналитики, но показывает, что историческая основа и редукционизм имеют пределы.

В некоторых случаях специалистам по недвижимости может потребоваться вернуться к старым инструментам, которые были разработаны, но были несколько забыты в нашем стремлении использовать данные, физические и математические модели, чтобы попытаться упростить этот очень сложный класс активов, который нелегко уместить в рамке или в одном поле, но который необходимо учитывать. рассматриваемый целостно с пониманием множества дисциплин. Вместо этого задача состоит в том, чтобы создать новую, более инклюзивную парадигму, использующую более широкий инструментарий для обеспечения лучшего понимания нашей сложной, постоянно меняющейся и адаптирующейся экосистемы недвижимости.

Новая парадигма?

Альтернативной основой для анализа рынка недвижимости является экономика сложности (complexity economics) [3], в которой открытый, сложный и динамичный рынок вытесняет закрытую, равновесную систему (традиционной) неоклассической экономики. Beinhocker (2006) определяет основные концепции экономики сложности. Эти концепции представлены в таблице I.

Таблица I. Пять основных концепций экономики сложности

Понятия	Экономика сложности
Динамика	Открытый, динамичный, нелинейный, далекий от равновесия
Агенты	Агенты подвержены ошибкам и предвзятости; со временем адаптируются и учатся; моделируются индивидуально
Сети	Сети взаимоотношений меняются с течением времени; модель взаимодействия агентов
Эмерджентность (emergence)	Нет различия между микро- и макроэкономикой; макроструктуры являются результатом поведения и взаимодействий на микроуровне
Эволюция	Эволюционный процесс дифференциации, отбора и усиления придает системе новизну

Источник: Адаптировано из Beinhocker (2006, стр. 97).

В том же духе Whitt and Schultze (2009, с. 231) предполагают, что эта экономическая деятельность описывается следующей формулой:

Агенты + Сети + Эволюция = Становление

Термин “агенты” относится ко всему спектру экономических субъектов – от отдельных лиц с их собственными специфическими моделями поведения до бизнес-операторов и институциональных организаций.

Whitt and Schultze (2009) отмечают, что:

… отдельные агенты, действующие через взаимосвязанные сети, участвуют в эволюционных рыночных процессах дифференциации, отбора и расширения определенных бизнес-планов и технологий, что, в свою очередь, порождает множество новых экономических явлений.

Эта формула основана на последних достижениях физики, биологии, психологии, когнитивной неврологии и простом здравом смысле

(Whitt and Schultze, 2009, p. 219).

Предполагается, что альтернативная парадигма рассматривает рынки недвижимости как открытую, динамичную систему, состоящую из формирующейся сети агентов, которые подвержены ошибкам и предвзятости (т.е. нерациональны), и со временем адаптируются и учатся.

Согласно этой парадигме, недвижимость по-прежнему анализируется через призму рынка, но при этом признается, что агенты, сети и взаимоотношения сложны и подвержены изменениям эндогенных и экзогенных факторов производства, которые могут вывести рынки из равновесия (Beinhocker, 2006).

Если рынки недвижимости неэффективны, то цена только по стечению обстоятельств будет равна стоимости (Lusht, 1986).

Другими словами, оценка недвижимости не соответствует теоретической модели эффективности, согласно которой все агенты обладают точной информацией.

Непрозрачный характер информации на рынках недвижимости иллюстрируется приостановлением производства по обращению взыскания четырьмя крупнейшими американскими банками за последние шесть месяцев 2010 года, поскольку суды не смогли установить, кому конкретно принадлежали ипотечные кредиты (Zibel and Choi, 2010).

В частности, нестабильность на рынке недвижимости в конце 2008 года свидетельствует о том, что рынки могут быть неэффективными и, в крайних случаях, подверженными системным рискам. Масштабы (очевидного) отклонения цен на недвижимость от фундаментальных значений во время недавнего финансового кризиса конца 2000-х годов свидетельствуют о том, что процедуры оценки и аналитика вышли за рамки компетенции отдельных оценщиков, использующих стандартные эффективные рыночные инструменты. Вместо этого при оценке следует учитывать:

… прежде всего, это систематическое применение поведенческих исследований, при которых оценщик стремится вписать характеристики объекта недвижимости в рыночный контекст, определяемый решениями участников рынка

(Robbins and Ahearn, 1994, p. 149).

Общепринятые модели (такие как гедонистические модели, модели прямой капитализации или модели десятилетнего дисконтирования денежных потоков для имущества, находящегося в собственности в течение более длительного периода времени), которые предполагают рациональное поведение при оценке стоимости, теряют свою актуальность в периоды прерывистости.

Парадигма “эры ремесла” устарела, поскольку оценщики и другие специалисты в сфере недвижимости ищут новую методологическую парадигму, которая позволяла бы им оценивать стоимость в условиях неопределенности и риска, чтобы они могли чувствовать себя комфортно при осуществлении инвестиций в недвижимость.

Этот сдвиг парадигмы представляет собой повторное изучение уроков прошлых мастеров в области недвижимости (например, Ratcliff, Graaskamp и Kinnard), подчеркивающих, что академическим кругам следует изучить открытую методологию, сочетающую различные дисциплины, на деятельность которых влияют меняющиеся социальные ценности, новые институты, меняющиеся технологии и усложняющиеся системы (Clapp et al., 1994).

Graaskamp (1981) описывает процесс создания недвижимости как взаимодействие трех основных групп – потребителей помещений, производителей помещений и общественной инфраструктуры.

Чтобы рынок работал, все три группы должны оставаться платежеспособными. Если операционные расходы (включая налоги или долги) вырастут слишком сильно, то спрос на недвижимость значительно упадет.

Если бы предприятия государственной инфраструктуры не могли взимать достаточную плату (с точки зрения налогов и сборов за предоставление услуг), им пришлось бы прекратить предоставление услуг, и спрос на этот продукт упал бы, что вывело бы рынки из равновесия.

Наконец, если затраты строительства или покупки станут слишком высоки для получения достойной отдачи от инвестиций (как мы видели в разгар этого последнего цикла), покупатели уйдут с рынка, что приведет к дисбалансу на рынке.

Кроме того, в системе происходят потрясения (внешние факторы), которые находятся вне контроля инвестора в недвижимость и которые исходят от политической, социальной и предпринимательской систем.

В целом, система развивается в процессе комплексной адаптации всех этих агентов; их постоянное взаимодействие, разовые связи и социальные сети создают инновации и изменяются в пространственно-временных масштабах. Эта система представляет собой замену парадигмы замкнутого неоклассического мира равновесной экономики.

Экономика сложности предлагает альтернативную точку зрения, согласно которой экономика

… больше похожа на живой организм – сложную систему, характеризующуюся постоянными изменениями, эволюцией и нарушением равновесия, которое распространяется снизу вверх.

(Whitt and Schultze, 2009, с. 6-7).

Основное внимание уделяется полному спектру человеческого общества и поведению его агентов [4].

Экономика сложности ставит под сомнение ключевые допущения неоклассической модели:

Предложение редко совпадает со спросом. Эмпирически мы часто наблюдаем значительное расхождение в ценах на отдельные товары и услуги. Кривые спроса и издержек чрезвычайно трудно определить с какой-либо ясностью (Whitt and Schultze, 2009, с. 226).

Поведение агентов и сетей в децентрализованных системах имеет решающее значение для понимания эволюции организованных сложных систем.

Miller and Scott (2007) описывают организованную сложность как то, где:

… индивидуальное локализованное поведение объединяется в глобальное поведение, которое в некотором смысле не связано со своими истоками

(Miller and Scott, 2007, с. 44).

Другими словами, взаимодействие агентов приводит к появлению новых свойств (качеств), так что части системы становятся организованными на уровне, превышающем базовую систему (макро по сравнению с микро), и обладают свойствами, которых нет на более низком уровне.

Эмерджентность атрибутов недвижимости на рынках жилой недвижимости иллюстрируется специальной группировкой домохозяйств общей этнической принадлежности.

Эмерджентность — это процесс, в ходе которого индивидуальные решения, принимаемые независимо друг от друга, приводят к появлению атрибутов более высокого уровня.

Таким образом, семьи предпочитают переезжать в места, расположенные поближе к другим семьям той же этнической принадлежности. Со временем доминирующей характеристикой района по сравнению с другими районами становится этническая принадлежность, хотя это и не планировалось таким образом.

Новые атрибуты недвижимости присутствуют и в коммерческой недвижимости.

Розничные торговцы склонны объединяться в группы не потому, что им предписывает управление по зонированию, которое запрещает некоторые виды использования, но не предписывает их, а потому, что они стремятся получить доступ к своим потребителям. Синергия часто достигается за счет кластеризации, которая изначально была осуществлена по индивидуальному выбору, но в результате получается более крупный район.

Эмерджентность — это не только атрибут местоположения недвижимости, но и инвестиционный атрибут.

Стадное поведение — это форма эмерджентности; индивидуальные решения приводят к избытку инвестиций и девелопменту, в результате чего мыльный пузырь лопается. Аналитические системы могут улучшить прогнозы результатов таких инвестиций, а более эффективные стратегии борьбы с рисками и неопределенностью могут улучшить инвестиционные результаты, но проблемы возникают из-за того, что некоторые разработчики упорствуют, когда дальнейшее развитие неоправданно, а финансисты, особенно кредиторы, делают это возможным.

По мере того, как агент адаптируется к изменениям в системе, его адаптация, в свою очередь, влияет на стратегии других агентов.

Axelrod and Cohen (2000) определяют “сложную адаптивную систему” как систему, содержащую агентов, которые стремятся скорректировать свое поведение (или адаптироваться) на основе изменений, происходящих в системе с течением времени. Axelrod and Cohen (2000, с. 8) отмечают, что:

Это может привести к постоянному обновлению с обеих сторон. Система может никогда не устояться.

По сути, сложные адаптивные системы могут эндогенно нарушать равновесие и приводить к неожиданным результатам, которые находятся в длинном хвосте распределения. Следовательно, современная наука изучает более совершенные методологии прогнозирования и вмешательства, чтобы избежать разрывов или катастрофических последствий.

Примером сложной адаптивной системы является район, в котором происходит отчуждение права выкупа жилья, и это влияет на стоимость других домов по соседству (Miller et al., 2010; Gangel et al., 2010).

Исследование и эксплуатация относятся к альтернативному адаптивному поведению в сложной системе, которое может изменить конечный результат. Таким образом, в случае увеличения числа случаев потерь прав выкупа жилья в районе, поисковое поведение владельцев домов заключается в том, чтобы занять выжидательную позицию. То есть подождать и посмотреть, что произойдет с остальной недвижимостью по соседству, в то время как эксплуататорское поведение стремится извлечь выгоду из того, что уже произошло.

Если исследовательский проект доминирует в регионе, то уровень цен (новое свойство или качество) на микроуровне является минимальной корректировкой к преобладающим ценам в регионе. В случае активного обращения взыскания на имущество, если доминирующей реакцией домовладельцев является эксплуатация (попытка продать жилье, исходя из того, что меняется в местной среде, и надежда не оказаться последним в игре «музыкальные стулья»), потеря права выкупа приводит к существенному изменению (заражению) (Axelrod and Cohen, 2000).

Экономика сложности, применяемая к экономике недвижимости, проявляется на местном уровне, когда рынки недвижимости финансируются за счет рынков капитала, но спрос со стороны пользователя зависит от местного рынка и местной экономической базы. Поведение цен на пространственных рынках обычно рассматривается в традиционных терминах спроса и предложения как распределение точек: для предложения это распределение точек, в которых разные количества будут поставляться по разным ценам, а для спроса это распределение точек, в которых разные количества будут продаваться по разным ценам. В стандартной экономической теории эти две кривые рассматриваются как независимые. В сложной экономической теории существует адаптация к изменяющимся рыночным условиям и рефлексивность [5].

В результате, вместо возврата к балансу или равновесию, которые были бы найдены/предполагались в системе свободного рынка, экономика сложности охватывает драматические сдвиги на рынке или его разрывы, такие как то, что произошло, когда рынок капитала замер и спровоцировал Великую рецессию в конце 2008 года.

Разрыв означает переломный момент; распространенным примером является превращение скопления молекул воды в лед при температуре 32 градуса по Фаренгейту. Аналогичная ситуация может возникнуть на рынках жилья, где эффект «заражения» может привести к замораживанию – нет ни покупателей, ни продавцов – рынок фактически рухнул.

Влияние разрыва может распространяться за пределы его источника из-за роли сетей, которые присутствуют в экономике сложности.

Агенты не только подвержены предубеждениям и ограниченной рациональности, но и являются социальными существами, на которых влияют другие агенты, действующие в рамках их сетей.

Предвзятость, присущая агентам, может усиливаться из-за их желания сохранить свои связи. Например, типичный агент руководствуется оптимистичным мышлением. Экспериментальные исследования, проведенные экономистами-бихевиористами и психологами, показывают, что люди переоценивают свои шансы на достижение положительного результата – получение отличной работы или долголетие после 80 лет – и недооценивают свои шансы на негативные результаты — развод, самоубийство или проблемы с алкоголем (Weinstein, 1980).

Эта склонность к чрезмерному оптимизму обычно воспринимается как положительная черта применительно к предпринимательским предприятиям (Ariely, 2009), но может стать помехой, если склонность к оптимизму усиливается из-за социальных связей индивида.

Индивид, который следует поведению другого индивида без учета своей собственной информации, является частью “информационного каскада” или стада (Bikhchandeni et al., 1992).

Стадный менталитет работает на рынках недвижимости так же, как и на Уолл-стрит, когда высокообразованные и успешные люди следуют за толпой, как это недавно произошло с инвесторами фондов Мэдоффа.

Спровоцировать массовое движение может любое событие.

В середине 2000-х годов одним из факторов, повлиявших на ситуацию, стали слабые стандарты одобрения ипотечных кредитов и ложная привязка низкокачественных ипотечных кредитов к ценным бумагам предположительно высокого качества ААА. Рост цен на жилье подпитывает обратную связь между ценами, создавая эндогенный цикл роста цен с обратной связью. Постоянный рост цен может способствовать формированию представления о том, что фундаментальная стоимость недвижимости увеличилась, в отличие от осознания того, что цены на самом деле не связаны с фундаментальными ценностями.

В конечном счете, цены при таком сценарии могут достичь неприемлемого уровня и переломного момента, когда даже бывшие оптимисты сомневаются в том, что цены могут продолжать расти. Последующее падение цен и экономический спад на рынке недвижимости часто приводят к негативным финансовым последствиям, которые исторически длились в среднем от семи с половиной до восьми лет (Kaiser, 1997), хотя его обзор прошлых работ показывает, что в предыдущие годы исследователи рынка недвижимости придерживались 18-летнего цикла.

История японского рынка недвижимости иллюстрирует экстремальный пример, когда цены на недвижимость упали почти на 70% за 15–летний период (Shiller, 2005) — неэффективность, превышающая даже показатель Black — “коэффициент 2” — описанный выше (Black, 1986).

Асимметрия информации

Необходимость принимать решения на неопределенных рынках, зачастую располагая лишь фрагментом высококачественной информации, означает, что стадный менталитет обеспечивает психологический комфорт покупателю; вероятность ошибки снижается, если это делают все остальные.

Тем не менее, организации, стремящиеся к получению прибыли, могут выискивать шаткие и неопределенные основания, которые определяют решения агента, и наживаться на них (Whitt and Schultze, 2009).

Историческое использование тактики хищнического маркетинга девелоперами недвижимости хорошо задокументировано — от разработки тайм-шеров до создания сообществ на полях для гольфа (Vanderblue, 1927).

Shiller (2007) обсуждает возможности профессионального маркетинга, помогающего убедить людей изменить свое мнение о направлении и долговечности ценовых тенденций. Он утверждает:

Люди могут изменить свое мнение о том, является ли изменение цены лишь временным или это начало новой тенденции. Они с особой вероятностью изменят свое мнение, потому что у нас есть профессиональные маркетологи, чья работа заключается в том, чтобы вызвать какой-то общественный резонанс, и когда они найдут какой-то рекламный ход, который найдет отклик у инвесторов, они сделают все возможное.

(Shiller, 2007, pp. 8-9).

Асимметрия информации, отделяющая девелопера от покупателя, является важным компонентом маркетинговых практик, которые использовались девелоперами недвижимости в крупных курортных сообществах на юго-востоке и юго-западе США в начале 2000-х годов (Wyman and Worzala, 2010).

В маркетинговых целях девелопер использует систему бронирования, чтобы оценить степень заинтересованности покупателей в своем проекте недвижимости. В конечном счете, девелопер ограничивает количество объектов, выставленных на продажу, примерно одной третью от общего числа бронирований; таким образом, продукт раскупается, а заинтересованная аудитория мотиваторов ожидает следующего этапа выпуска, который может быть предложен по значительно более высокой цене (Shanaberger et al., 2005).

Покупатель не имеет доступа к информации о том, что предложение было искусственно ограничено; вместо этого эти субъекты видят, что цены регулярно растут, и предполагают, что они будут только расти, если они не предпримут действий как можно скорее.

Оптимистично настроенные покупатели устремляются на рынок, чтобы получить очевидный прирост капитала, полагая, что они ничего не потеряют, поскольку в будущем всегда смогут продать по более высоким ценам.

Сетевые эффекты могут привести к появлению толпы чрезмерно оптимистичных покупателей, которых другие агенты (брокеры-продавцы) поощряют действовать в соответствии с ценовыми ожиданиями и “ажиотажем”.

Их отчаянное стремление приобрести товар до того, как цены вырастут, может прямо противоречить фундаментальным рыночным принципам, которые указывают на то, что цены намного превышают стоимость замены или что они становятся недоступными для обычных покупателей на рынке, что делает невозможной перепродажу по более высокой цене или по последней уплаченной цене, если внешние условия (в данном случае, дешевое или экзотическое финансирование) меняются. Поскольку цены не могут неуклонно расти, те, кто вступает в игру последними, сталкиваются с наибольшими потерями при изменении конъюнктуры рынка.

Последствия для моделей оценки

Учитывая серьезные последствия нестабильности на рынке, исследователи недвижимости, как в академических кругах, так и на местах, должны изучить, как наилучшим образом внедрить динамическую изменчивость в модели и оценки недвижимости. Возможно, ошибкой является поиск всеобъемлющей теоретической модели в сфере недвижимости, поскольку, по сути, все поведение в сфере недвижимости проистекает из поведения людей и местных рыночных условий, хотя глобализация рынков капитала указывает на то, что в некоторых продуктах агенты в процессе работы выходят за пределы локальной области или региона. Таким образом, требуется более гибкая и междисциплинарная парадигма, чтобы полностью понять игроков на рынке, которые в конечном итоге устанавливают цены и стоимость недвижимости.

Альтернативная парадигма может на самом деле вернуть нас в прошлое, к более ранним исследованиям в области недвижимости, как предположил Graaskamp:

Экономика — это наука о поведении, описывающая экономическое поведение людей в различных условиях. Задача оценщика — предсказать, как люди, как покупатели, так и продавцы, будут вести себя по отношению к объекту недвижимости, когда он будет выставлен на продажу. Люди создают стоимости и определяют цены.

(Graaskamp, 1977, с. 8).

Поведенческий аспект человека позволяет сделать ряд выводов. Во-первых, мы хотели бы предложить, чтобы оценка не была единичным измерением во времени, поскольку у оценки есть альтернативные цели и периоды времени.

Graaskamp (1977) описывает традиционную модель:

В краткосрочной перспективе рыночный подход объясняет стоимость; в среднесрочной перспективе стоимость объясняется дисконтированными денежными потоками; а в долгосрочной перспективе затраты строительства альтернативы существующей недвижимости устанавливает максимальный уровень, который любой желающий должен быть готов заплатить, при условии, что нет необходимости в немедленном заселении

(Graaskamp, 1977, с. 5).

Graaskamp (1977, с. 5) отмечает, что если цель оценщика состоит в том, чтобы предсказать цену, по которой недвижимость будет продаваться в будущем, то у покупателей и продавцов есть “совпадающие ожидания относительно высоких и низких цен, и именно эта область совпадения определяет зону сделки, в пределах которой сделка может быть заключена». И если покупатели и продавцы будут находиться далеко друг от друга, сделок не будет, и рынок замерзнет.

Потенциально существуют три новых элемента, которые могли бы стать частью новой парадигмы оценки, которая могла бы лучше соответствовать потребностям пользователя.

Во-первых, оценка должна проводиться более чем за один момент времени. Оценка имущества, как правило, проводится для определения стоимости в качестве обеспечения по ипотечному кредиту, и, как правило, кредитор запрашивает оценку стоимости на момент выдачи кредита. Риск заключался в том, что при значительных колебаниях рыночных цен резерв капитала может исчезнуть и может произойти дефолт. Этот риск был компенсирован премией за риск в процентной ставке, которая, возможно, была увеличена за счет процентных пунктов, начисленных при выдаче кредита.

Вместо оценки рыночной стоимости на момент покупки недвижимости, стоимостный анализ действительно должен перейти от закрытой системы эффективных рынков неоклассической парадигмы, основанной на равновесии, к экономике сложности, где рынки рассматриваются как динамические нелинейные системы в эволюционном процессе.

Это означает, что кредитор и оценщик должны оценивать рыночную стоимость имущества в течение срока действия кредита. Это исследование невероятно сложное и на самом деле неосуществимо на “кустарной основе”, поскольку существует множество уровней сетей, которые необходимо учитывать, чтобы применить теорию сложности, даже для дома на одну семью. В последние годы технологии позволили оценщикам отделить физический осмотр объекта недвижимости от статистического анализа сопоставимых показателей, скорректированных с учетом различий в местоположении, удобствах и так далее. Прецеденты экономии за счет масштаба при анализе экономической базы имеют давнюю историю, по крайней мере, в рамках программы Cal-vet и, возможно, FHA. Таким образом, при переходе от сопоставимых продаж на субрынке к анализу будущего этого субрынка оценка будущего этого района должна выходить за рамки экстраполяции его исторического развития и учитывать меняющиеся модели землепользования. Таким образом точно так же, как ожидания от скоростного железнодорожного транспорта повлияли на будущие стоимости, тенденции устойчивого развития, которые включают в себя озеленение зданий и сознательное признание пешеходности, могут повлиять и на них, и их следует учитывать. Такого рода тенденции более эффективно анализируются в масштабах всей территории, а не при оценке отдельного объекта недвижимости, что больше похоже на завершение оценки как “ремесла”.

Следующий уровень связей в долгосрочном анализе стоимости недвижимости включает экономическую базу, которая может способствовать созданию новых рабочих мест и изменениям в структуре рабочей силы и спроса в различных регионах. Этот анализ также лучше проводить в масштабах всей территории, он не чужд анализу рынка недвижимости и, безусловно, выполним в формате новой парадигмы оценки, проводимой в целях андеррайтинга. Хотя он не проводился для секьюритизации, для снижения рисков была использована альтернатива диверсификации. Однако это может касаться только диверсифицируемых рисков, а не системных.

До Великой депрессии кредиторы просто использовали срочные займы с низким соотношением суммы кредита к стоимости. Таким образом, если в течение пятилетнего срока происходили события, которые сигнализировали об угрозе для собственного капитала, кредитор мог потребовать существенного дополнительного взноса при продлении. Если бы это была системная проблема, рынок мог бы застопориться из-за снижения продажности и еще большего сокращения доли участия в собственности. 30-летняя структура амортизации ссуд стала существенным улучшением для рынков, но в сочетании с высоким соотношением кредитов к стоимости и крайней волатильностью на рынке проблема никуда не делась.

Сортировка районов по ожидаемой будущей стоимости привела к тому, что они стали «красной линией», но, по мнению авторов, это произошло из-за того, что этим районам не было предоставлено средств или процентные ставки были скорректированы с учетом возросшего риска, а не из-за того, что кредиторы скорректировали требования к капиталу и графики амортизации. Анализ по всему региону может помочь установить рекомендуемые графики амортизации, основанные на ожиданиях относительно будущего данного местоположения. Это может быть одним из способов решения системной проблемы.

Альтернативным подходом могло бы стать создание системы мониторинга, которая сосредоточила бы внимание на движении средств и искала признаки того, что оно может быть чрезмерным, что приведет к превышению цен над устойчивыми уровнями. Эта информация, дополненная общерыночной информацией о долевом финансировании, будет препятствовать чрезмерному финансированию рефинансирования при привлечении наличных средств, что приведет к чрезмерной нагрузке на систему. Это в дополнение к контролю за использованием заемных средств в процессе секьюритизации и адекватным резервам по договорам суррогатного страхования, которые обходят требования о резервировании, уменьшило бы вероятность возникновения побочных эффектов в рыночной системе. Результаты этого макроанализа могут быть введены в систему андеррайтинга, которая может использовать ряд прогнозируемых цен при различных допущениях. Вместо единой оценки имущества на момент выдачи кредита может быть проведена серия оценок, скажем, с прогнозируемыми интервалами в пять лет. Вместо одного ожидаемого значения в эти моменты времени могут быть рассчитаны диапазоны или несколько оценок, основанных на различных сценариях.

Такие расчеты выходят за рамки современной практики оценки. Вычислительные модели, такие как модели на основе агентов, могут иметь дело с альтернативными правилами и предписаниями принятия решений. Контроль за этой политикой регулирования находится за пределами внутренних решений кредиторов, но кредиторы являются узлами в сети, которая создает новую систему, влияющую на результирующую нормативную среду. Результаты такой системы не являются ни результатами свободного рынка, ни социалистическими иерархическими структурами. Скорее, они основаны на использовании рынков, признании рыночных ограничений, но созданы для достижения общественных целей, сформулированных в рамках демократического процесса.

Вторая часть новой парадигмы оценки предполагает, что ипотечное финансирование является неотъемлемой частью анализа и что это эволюционная система, которая со временем создаст новые продукты в области ипотечного финансирования и новые системы доступа к рынкам капитала. Новая парадигма оценки недвижимости интегрирована с изменениями на рынках капитала. Разнообразие агентов, участвующих в сделках с недвижимостью и на рынках капитала, означает, что математическая модель рациональных экономических агентов, действующих в рамках закрытой экономики, ассоциируемой с традиционной экономикой, является ошибочной и явно перестает применяться в современной финансовой экономике, которая становится все более глобальной.

Одним из факторов, способствовавших Великой рецессии, стала роль секьюритизации, когда Уолл-стрит покупала кредиты на недвижимость, объединяла их (секьюритизировала) и продавала инвесторам в виде облигаций.

Во-первых, кредиторам было разрешено прикарманивать свои андеррайтинговые сборы и комиссионные, но они могли продавать Уолл-стрит риски, связанные с удержанием кредитов, и им не нужно было защищать себя от дефолта, продавая кредиты Уолл-стрит.

Затем Уолл-стрит оформила займы в виде ценных бумаг и затем продала их инвесторам за определенную прибыль.

Эти финансисты также больше не заботились о базовой стоимости активов, которые обеспечивали получение кредита. В обоих случаях кредитор и Уолл-стрит получили солидную прибыль и пошли на пользу как агрессивным сотрудникам, так и, возможно, их акционерам, но избавили себя от необходимости участвовать в игре и заботиться о том, чтобы базовый актив, служащий обеспечением по кредиту, сохранял свою ценность в течение всего срока его действия. ссуда. Во многих случаях последствия этой Великой рецессии заключаются в том, что цена на недвижимость значительно упала — с 30-40 процентов во многих случаях, если удается найти покупателя. Чтобы понять и смоделировать такие разрывы, экономисту по недвижимости необходимо использовать междисциплинарный подход, который изучает поведение цепочки различных агентов, участвующих в сделке с недвижимостью.

Сложность современных сделок с недвижимостью усугубляется нерациональными моделями поведения и информационной асимметрией. Появление разрывов означает, что необходимо использовать новые инструменты, включая поведенческие исследования, тестирование законов силы и моделирование на основе агентов.

Например, неприятие потерь (Kahneman and Tversky, 1979) может объяснить, почему цены свободно движутся вверх, но сталкиваются с устойчивым отставанием в направлении снижения, что приводит к синдрому “липкого снижения цен”, наблюдаемому на многих рынках недвижимости.

В конце 1960-х годов Mandlebrot продемонстрировал, что степенные законы описывают краткосрочное поведение цен на целый ряд товаров.

Наконец, Gangel et al. (2010) использовали подход к моделированию на основе агентов, чтобы исследовать масштабы эффекта распространения потери права выкупа.

Важность этого второго аспекта заключается во взаимозависимости пространства и рынков капитала. Оценка, проводимая для финансирования космического рынка (недвижимости), независимо от того, поступает ли она из традиционного банковского источника или инвестор (в случае деривативов) должен непосредственно учитывать эволюцию, происходящую на этих рынках, и неопределенности, которые могут быть вызваны долгосрочным распределением.

Третий элемент новой парадигмы оценки заключается в том, что рынки находятся в процессе становления, поскольку они представляют собой сложные адаптивные системы. Возникающие результаты поведения способных к обучению агентов (участников рынка), которые адаптируют свое поведение в зависимости от поступления новой информации, поведения других агентов и рыночного “шума”, могут привести к возможным эффектам на макроуровне, которые не проявляются на микроуровне. Примером из 1930-х годов является повторное возникновение мировой ловушки ликвидности, когда индивидуальная “добродетель становится пороком: попытки сэкономить больше на самом деле делают нас беднее, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе” (Krugman, 2010).

Влияние эмерджентности заключается в том, что действия, стимулирующие индивидуальное поведение, могут иметь сложные и непредвиденные последствия на макроуровне, если их должным образом не смоделировать. Это означает, что одна классическая математическая модель равновесия не описывает разнообразное, адаптивное и нерациональное поведение агентов.

Неспособность аналитика идеально запрограммировать поведение человека означает, что неопределенность должна быть включена в любой прогноз цены сделки (Graaskamp, 1977).

Заключение

По нашему мнению, современная неоклассическая парадигма может помочь объяснить некоторые специфические повседневные действия/цены на рынках недвижимости [6], но общая неэффективность рынков недвижимости означает, что эти модели не предоставляют адекватных инструментов для объяснения ночных событий, когда появляется чаша с пуншем и все сходят с ума о креативном финансировании и секьюритизации. Неэффективные рынки, непрозрачные цены и нерациональное поведение приводят к тому, что многие агенты начинают верить, что цены на недвижимость всегда растут и что никто не может проиграть, инвестируя в этот класс активов. Для психолога принятие неоклассической парадигмы было бы подобно отслеживанию повседневной деятельности Джека Потрошителя, но игнорированию его ночных перипетий. Экономика сложности является отправной точкой для изучения экономики недвижимости во всех ее проявлениях – как в ее красоте, так и в тех случаях, когда ее уродство проявляется и приводит к разрыву, как это произошло с замораживанием рынка капитала, вызвавшим Великую рецессию 2008 года.

Доминирующая экономическая парадигма и ее ориентация на эффективные рынки, возможно, смещаются в сторону новой парадигмы, включающей в себя комплексную экономику. Этот сдвиг облегчает решение проблемы неэффективности рынков и имеет решающее значение в случае с недвижимостью, учитывая привязку к местоположению и длительный экономический срок службы этого класса активов. Смена парадигмы, возможно, уже происходит, но экономика сложности на данный момент все еще находится в стадии разработки и зарождения. Трудно сказать, будет ли новая парадигма оценки просто ответвлением стандартной экономической теории, как в случае с поведенческой экономикой, или же это будет нечто совершенно новое и непохожее на другие. Мы можем назвать это сменой парадигмы или некоторой модификацией неоклассических рынков, вытесняющих теорию эффективного рынка. Называйте это как хотите, но одно из главных преимуществ углубленного изучения недвижимости заключается в том, что принципы, изученные для этого класса активов, могут быть применены к другим дисциплинам, где их применение может быть не столь очевидным. По крайней мере, некоторые из нас помнят, как Art Weymer говорил об этом в неформальных беседах.

Таким образом, цель этой вступительной презентации третьего коллоквиума по оценке, имеющего долгую историю, состоит в том, чтобы побудить других участников завершить исследования, которые расширят наше понимание теории оценки, чтобы мы могли лучше справляться с реалиями меняющихся рынков в условиях меняющейся глобальной экономики. Рынки недвижимости переживают переходный период в рамках эволюционного процесса.

Обскурантизм [7] препятствует этому процессу, но несколько дальновидных исследователей могут существенно изменить ситуацию.

Ссылки

Abraham, J.M. and Hendershott, P.H. (1994), “Bubbles in metropolitan housing markets”, working paper no. 4774, National Bureau of Economics Research, Cambridge, MA.

Akerlof, G. and Shiller, R. (2009), Animal Spirits: How Human Psychology Drives the Economy, and Why It Matters for Global Capitalism, Princeton University Press, Princeton, NJ.

Ariely, D. (2009), “The curious paradox of ‘optimism bias’”, Business Week, August 24, available at: www.businessweek.com/magazine/content/09_34/b4144048821798.htm

Axelrod, R. and Cohen, M.D. (2000), Harnessing Complexity: Organizational Implications of a Scientific Frontier, Free Press (A Division of Simon & Schuster), New York, NY.

Beinhocker, E.D. (2006), The Origin of Wealth: Evolution, Complexity and the Radical Remaking of Economics, McKinney & Company, Boston, MA.

Bikhchandeni, S., Hirshleifer, D. and Welch, I. (1992), “A theory of fads, fashion, custom and cultural change as informational cascades”, Journal of Political Economy, Vol. 100 No. 5, pp. 992-1026.

Black, F. (1986), “Noise”, Journal of Finance, Vol. 41 No. 3, pp. 529-43.

Cassidy, J. (2009), How Markets Fail: The Logic of Economic Calamities, Farrar, Strauss and Giroux, New York, NY.

Clapp, J.M., Goldberg, M.A. and Myers, D. (1994), “Crisis in methodology: paradigms vs practice in real estate research”, in Delisle, J. and Sa-Aadu, J. (Eds), Appraisal, Market Analysis and Public Policy in Real Estate: Essays in Honor of James A. Graaskamp, American Real Estate Society, Kluwer Academic Press, Norwall, MA, pp. 107-32.

Friedman, M. (1953), Essays in Positive Economics, University of Chicago Press, Chicago, IL.

Gangel, M., Seiler, M. and Collins, A. (2010), “Exploring the foreclosure contagion effect using agent-based modeling”, paper presented at the MIT/Maastricht Colloquium, Boston, MA, November.

Gau, G. (1987), “Efficient real estate markets: paradox or paradigm?”, Real Estate Economics, Vol. 15 No. 2, pp. 1-12.

Graaskamp, J.A. (1977), Appraisal of 25 N. Pinckney: A Demonstration Case for Contemporary Appraisal Methods, Landmark Research, Madison, WI.

Graaskamp, J.A. (1981), The Fundamentals of the Real Estate Development Process, The Urban Land Institute, Washington, DC.

Hansen, D.E. and Dickinson, T.E. (1975), “Undivided interests: implications of a new approach to recreational land development”, Land Economics, Vol. 51 No. 2, pp. 124-32.

Ito, T. and Iwaisako, T. (1995), “Explaining asset bubbles in Japan”, working paper no. 5358, National Bureau of Economics Research, Cambridge, MA.

Kahneman, D. and Tversky, A. (1979), “Prospect theory: an analysis of decisions under risk”, Econometrica, Vol. 47 No. 2, pp. 263-91.

Kaiser, R. (1997), “The long cycle in real estate”, Journal of Real Estate Research, Vol. 14 No. 3, pp. 233-57.

Keynes, J.M. (1921), A Treatise on Probability, Macmillan, London.

Keynes, J.M. (1936), The General Theory of Employment, Interest, and Money, Harcourt Brace, New York, NY.

Kindleberger, C.P. and Aliber, R.Z. (2005), Manias, Panics, and Crashes: A History of Financial Crises, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.

Kinnard, W.N.K. (1968), “Reducing uncertainty in real estate decisions”, The Real Estate Appraiser, Vol. 34 No. 7, pp. 10-16 (reprinted in Sirmans, C.F. and Worzala, E. (Eds), Essays in Honor of William N. Kinnard, Jr, American Real Estate Society 2003, Kluwer Press, Boston, MA).

Knight, F.H. (1921), Risk, Uncertainty, and Profit, Schaffner & Marx; Houghton Mifflin Co., Boston, MA.

Krugman, P. (2010), “How much of the world is in a liquidity trap?”, New York Times, available at: http://krugman.blogs.nytimes.com/2010/03/17/how-much-of-the-world-is-in-a-liquidity- trap/?scp¼ 1&sq¼Krugman%20liquidity%20trap&st¼cse (accessed November 3, 2010).

Louargand, M. (2007), “The serpent in the garden”, Journal of Portfolio Management, Vol. 13 No. 4, pp. 401-4.

Lusht, K. (1986), “Finance theory and real estate valuation”, in Kinnard, W.N. (Ed.), A Redefinition of Real Estate Appraisal Precepts and Processes, 1984 Real Estate Colloquium, Lincoln Institute of Land Policy, Oelgeschlager, Gunn & Hain, Publishers, Inc., Boston, MA.

Malpezzi, S. (2001), “Tales from the real side: the implications of urban research for real estate finance in developing and transition economies”, in Wachter, S.M. and Penne, P.L. (Eds), Housing Policy in the New Millennium, Conference Proceedings, Washington, DC, HUD, pp. 149-73, available at: www.huduser.org/Publications/pdf/brd/06Malpezzi.pdf

Miller, J.H. and Scott, E. (2007), Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life, Princeton University Press, Princeton, NJ.

Miller, N., Rausenkraus, S. and Sklarz, M. (2010), “The neighborhood impact of subprime lending, predatory lending and foreclosure”, paper presented at the Annual Meeting of the American Real Estate Society, Naples, FL, April.

Robbins, M. and Ahearn, S. (1994), “The price of wilderness and scenic beauty: a methodology for the inventory and appraisal of wilderness and scenic land”, in DeLisle, J. and Sa-Aadu, J. (Eds), Appraisal, Market Analysis and Public Policy in Real Estate: Essays in Honor of James A. Graaskamp, American Real Estate Society, Kluwer Academic Press, Norwall, MA, pp. 132-49.

S&P/Case-Shiller (2010), “Home price indices”, available at: www.macromarkets.com/csi_ housing/sp_caseshiller.asp (accessed March 17, 2010).

Shanaberger, M., Sonntag, R., Clark, T. and Collis, L. (2005), “Launch marketing for resort projects”, PowerPoint Presentation, ULI Resort Conference, Urban Land Institute, Washington, DC.

Shiller, R. (2005), “How Wall Street learned to look the other way”, New York Times, February 8, New York, NY.

Shiller, R. (2007), “Historic turning points in real estate”, Cowles Foundation Discussion Paper, No. 1610, Yale University, New Haven, CT.

Skidelsky, R.J.A. (2009), Keynes: The Return of the Master, Public Affairs, New York, NY.

Soros, G. (2008), The New Paradigm for Financial Markets: The Credit Crunch of 2008 and What it Means, PublicAffairs, New York, NY.

Taleb, N. (2004), Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets, Random House, New York, NY.

Taleb, N. (2007), The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable, Random House, New York, NY.

Theobald, A.D. (1929), “A self-liquidating plan for financing a subdivision”, Journal of Land and Public Utility Economics, Vol. 5 No. 1, pp. 92-4.

Tversky, A. and Kahneman, D. (1974), “Judgment under uncertainty: heuristics and biases”, Science, Vol. 185 No. 4157, pp. 1124-31.

Vanderblue, H.B. (1927), “The Florida land boom”, Journal of Land and Public Utility Economics, Vol. 3 No. 2, pp. 113-31.

Weinstein, N.D. (1980), “Unrealistic optimism about future events”, Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 39 No. 5, pp. 806-20.

Wheaton, W., Baranski, M.S. and Templeton, C.A. (2009), “100 years of commercial real estate prices in Manhattan”, Real Estate Economics, Vol. 37 No. 1, pp. 69-83.

Whitehead, A.N. (1929), The Function of Reason, Oxford University Press, London.

Whitt, R.S. and Schultze, S.J. (2009), “The new emergence economics of innovation and growth, and what it means for communications policy”, Journal on Telecommunications & High Technology Law, Vol. 7 No. 1, pp. 216-316.

Whitten, R. (1936), “Suburban land speculation”, Journal of Land and Public Utility Economics, Vol. 12 No. 3, pp. 221-7.

Wyman, D. and Worzala, E. (2010), “Predatory marketing tactics and speculation in monopolistic land developments”, paper presented at the Annual Meeting of the American Real Estate Society, Naples, FL, April.

Xiao, Q. (2010), “Crashes in real estate prices: causes and predictability”, Urban Studies, Vol. 47 No. 8, pp. 1-20.

Xiao, Q. and Tan, G.K.R. (2007), “Signal extraction with Kalman filter: a study of the Hong Kong property price bubbles”, Urban Studies, Vol. 44 No. 4, pp. 865-88.

Zibel, A. and Choi, C. (2010), “Questions and answers about the foreclosure freeze”, available at: www.signonsandiego.com/news/2010/oct/15/questions-and-answers-about-the-for eclosure-freeze/ (accessed 3 November 2010).

---

[1] Wyman D., Seldin M., Worzala E. (2011), A new paradigm for real estate valuation?, Journal of Property Investment & Finance, Vol. 29 Iss 4/5, https://www.researchgate.net/publication/242344897_A_new_paradigm_for_real_estate_valuation .

Дэвид М. Уайман (David M. Wyman) — докторант Университета Абердина в Шотландии. Он также является временно исполняющим обязанности директора Института предпринимательского лидерства имени Артура М. Спиро при Университете Клемсона. Он получил степень бакалавра в Кембриджском университете и степень магистра делового администрирования в Крэнфилдском университете. Научные интересы включают рынки недвижимости, оценку недвижимости, а также разработку и управление полями для гольфа. Дэвид М. Уайман является автором-корреспондентом, и с ним можно связаться по адресу: dwyman@clemson.edu.

Мори Селдин (Maury Seldin), председатель совета директоров Института Гомера Хойта (независимой некоммерческой исследовательской организации, занимающейся решением проблем роста и развития городов путем повышения качества принятия решений в сфере недвижимости), является почетным председателем Института перспективных исследований в области недвижимости и земельной экономики им. Мори Селдина, Почетный профессор кафедры риэлторского бизнеса Американского университета (Вашингтон, округ Колумбия) и почетный член Ассоциации консультантов по недвижимости. Среди его многочисленных книг — «Стратегия инвестирования в недвижимость», «Анализ рынка недвижимости» и «Аналитическая работа с недвижимостью». Он консультировал и проводил исследования по вопросам, связанным с недвижимостью, для бизнеса и правительства, а также для федеральных органов власти, органов власти штата и местных органов власти, коммерческих организаций, профессиональных и отраслевых ассоциаций и других консультантов. Он был удостоен чести как Американской ассоциации недвижимости и городской экономики, так и Американского общества недвижимости за его значительный вклад в исследовательское сообщество в области недвижимости. В настоящее время его научные интересы сосредоточены на путях развития науки о недвижимости с помощью применения комплексной экономики и других дисциплин.

Элейн Ворзала (Elaine Worzala) — директор Центра развития недвижимости Ричарда Х. Пеннелла и профессор в области недвижимости Университета Клемсона. Она также является временным директором программы MRED в Клемсоне. Она занимала посты президента как Американского общества недвижимости, так и Международного общества недвижимости и в настоящее время является членом правления обеих организаций. Кроме того, она входит в состав консультативного совета Исследовательского института недвижимости, целевой группы по разнообразию NAIOP и Совета по аккредитации и образованию, а также Среднеатлантического совета RICS-Americas. За последние несколько лет доктор Ворзала получила исследовательские гранты от Королевского института дипломированных оценщиков (RICS), Международного совета торговых центров (ICSC), Ассоциации пенсионной недвижимости (PREA) и Исследовательского института недвижимости (RERI) по различным темам, включая институциональные инвестиции в недвижимость, валютное хеджирование, высшее образование в сфере недвижимости, жилье для пожилых людей и институциональное инвестиционное сообщество, устойчивое развитие в сфере недвижимости и вопросы оценки недвижимости. Кроме того, ее исследования часто выходят на международный уровень.

[2] Гауссова колоколообразная кривая обладает рядом статистических свойств и применений, описанных во многих учебниках по элементарной статистике. Например, ею также описывается распределение населения по ряду других показателей, включая рост, вес, показатели смертности, IQ и доходу (Taleb, 2007). Можно точно оценить вероятность таких событий при гауссовом распределении, в котором 95 процентов наблюдений находятся в пределах двух стандартных отклонений от среднего значения.

[3] Экономика сложности — это применение науки о сложности к проблемам экономики. Она ослабляет некоторые общепринятые допущения в экономике, в том числе теорию общего равновесия. Хотя она не отрицает существование равновесия, она рассматривает такое равновесие как «особый случай неравновесия» и как возникающее свойство, являющееся результатом сложных взаимодействий между экономическими агентами. Подход науки о сложности также применяется в вычислительной экономике. … В более общем плане модели экономики сложности часто используются для изучения того, как неинтуитивные результаты на макроуровне системы могут появляться в результате простых взаимодействий на микроуровне. Это позволяет избежать предположений о методе репрезентативного агента, который характеризует результаты в коллективных системах как простую сумму рациональных действий индивидов. Это также позволяет учесть концепцию эмерджентности в экономике.. См. Complexity economics. From Wikipedia, the free encyclopedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Complexity_economics . Прим. перев.

[4] Для сравнения, концепция рационального человека или организации чрезмерно упрощает то, как отдельные люди принимают решения, в пользу математической управляемости (Beinhocker, 2006).

[5] Рефлексивность — это термин, используемый Джорджем Соросом в его книге «Новая парадигма финансовых рынков»: Кредитный кризис 2008 года и его значение (Soros, 2008). Рефлексивность означает, что адаптация к изменившейся среде может изменить саму среду.

[6] Например, есть некоторые свидетельства того, что цены на недвижимость могут вернуться к фундаментальным значениям в долгосрочной перспективе. Shiller (2005) отмечает, что с 1890 по 2004 год цены на жилье в Америке росли менее чем на 1% в год в реальном выражении, в то время как недавнее исследование стоимости офисных помещений на Манхэттене, проведенное в 1900 году, показало минимальный рост реальных цен (Wheaton et al., 2009).

[7] Обскурантизм обсуждается в книге Альфреда Норта Уайтхеда (Alfred North Whitehead) «Функция разума» (The Function of Reason), впервые опубликованной в 1929 году (Whitehead, 1929). Уайтхед использует термин “обскурантизм” со следующим определением: “Обскурантизм — это отказ свободно рассуждать об ограничениях традиционных методов” (стр. 43 в мягкой обложке или 34 в электронной версии).