Дональд Уилсон, Анализ наиболее эффективного использования: оценочная эвристика в сравнении с экономической теорией

Среди традиционных и современных мыслителей сохраняются разногласия по поводу значения и выполнения анализа наиболее эффективного использования (НЭИ) при оценке [1]. Разногласия в значительной степени проистекают из различных концептуальных предпосылок, присущих традиционным и современным интерпретациям НЭИ.

В то время как традиционные и современные мыслители более или менее согласны с тем, что основная цель анализа НЭИ (АНЭИ) состоит в том, чтобы сформулировать [2] наиболее вероятное использование [3], на котором может основываться оценка рыночной стоимости, концептуально они расходятся.

Традиционалисты, чья точка зрения более или менее сформулирована в руководящих принципах Appraisal Institute по этому вопросу, эффективно концептуализируют АНЭИ как эвристический, не зависящий от модели каскад правил принятия [4].

Напротив, современные мыслители, такие как Dotzour, Grissom, Liu и Pearson [5], эффективно концептуализируют АНЭИ как математически формализованную парадигму, определяющую теорию оценки, которая, по мнению этих мыслителей, сама по себе является экономической теорией, применяемой к недвижимости [6].

Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны.

В этой статье рассматриваются сильные и слабые стороны традиционного эвристического метода и современной экономической теории, чтобы сделать вывод о том, какой метод следует использовать оценщикам сейчас.

В процессе рассуждений в статье дается общее определение АНЭИ, проводится различие между эвристическими и теоретическими методами принятия решений, демонстрируется эвристическая природа традиционной точки зрения и теоретическая природа современной точки зрения, а также утверждается, что традиционная точка зрения ошибочна, но предпочтительнее современной точки зрения.

Чтобы начать обсуждение, полезно генетически определить НЭИ и АНЭИ.

 

НАИБОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ: ОБЩЕЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ

 

«Наиболее эффективное использование» — это оценочная концепция, обозначающая вероятное использование, на котором основывается оценка рыночной стоимости.

Поскольку различные возможные виды использования, как правило, имеют разную рыночную стоимость, предполагается, что выбор вероятного, или наиболее эффективного, вида использования необходим для надежной оценки рыночной стоимости. Надежное прогнозирование НЭИ позволяет оценщику разрабатывать методы оценки, искать рыночные данные и формулировать допущения, относящиеся к выбранному НЭИ. Обосновано, что оценка рыночной стоимости, основанная на чем угодно, кроме вероятного использования, вероятно, будет существенно отличаться от того, какая цена была бы фактически уплачена, если бы имущество было продано на дату оценки.

«Анализ наиболее эффективного использования» описывает метод и процесс, с помощью которых оценщик приходит к определению НЭИ. Лишенный догм и формальных атрибутов, АНЭИ — это техническая процедура для прогнозирования того, на каком вероятном использовании должна основываться оценка рыночной стоимости. Чтобы понять расхождения между традиционными и современными точками зрения на то, как выполнять эту процедуру, полезно сначала провести различие между эвристической и теоретической концепциями принятия решений, на которых основана каждая из них.

 

ЭВРИСТИЧЕСКИЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ КОНЦЕПЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

 

Когнитивная наука, особенно такая дисциплина, как искусственный интеллект, накопила обширный багаж знаний о том, как принимаются решения. Обычно формулируются два основных процесса принятия решений: эвристический и теоретический.

Эвристическое принятие решений — это опора на эмпирические аппроксимации, отражающие эмпирический опыт, полученный в результате экспериментов методом проб и ошибок. «Синица в руках лучше двух зайцев в кустах» — это древняя эвристика, знакомая людям из многих слоев общества. «Сделка по землеустройству, которая занимает более 10 лет, не является сделкой» — это эвристика, знакомая многим (но не всем) девелоперам недвижимости.

При оценке недвижимости часто цитируемая эвристика, используемая при анализе сопоставимых продаж, гласит: «Большие участки продаются дешевле за акр, чем меньшие участки». Аналогично, «Использование с наибольшей чистой отдачей является наиболее эффективным» — это эвристика АНЭИ.

Эвристические утверждения обычно представляют собой комплекс умозаключений, основанных на наблюдениях и опыте, осмысленных с течением времени и отфильтрованных с помощью логики, интуиции и предубеждений. Эвристические правила не требуют использования какой-либо обоснованной теории, ни общей, ни конкретной. Они не претендуют на всестороннее объяснение того, как происходит процесс, как это делают теории. Эвристические правила могут изменяться по мере изменения опыта. Они, как правило, неточны; то есть они неточно сформулированы и корректны только достаточно часто, чтобы быть полезными [7], и они могут быть формализованы математически, а могут и не быть формализованы математически [8].

В когнитивной науке, и особенно в области искусственного интеллекта, эвристическое принятие решений описывается как логика «снизу вверх»; то есть используемые правила и принимаемые решения возникают из не до конца понятного опыта того, что работает.

Теоретическое принятие решений предполагает, что для процесса существует набор принципов и что эти принципы могут быть полностью сформулированы. Кроме того, предполагается, что эти четко сформулированные принципы точно и полностью описывают, как происходит процесс, и, в свою очередь, позволяют точно и последовательно предсказывать события в рамках этого процесса. В когнитивной науке, опять же, особенно в области искусственного интеллекта, теоретическое принятие решений описывается как логика сверху вниз; то есть используемые правила и принимаемые решения детерминированно отфильтровываются из всеобъемлющей теории о связно понятном процессе.

В прагматическом контексте когнитивной науки и искусственного интеллекта предпочтение эвристическому или теоретическому принятию решений зависит исключительно от того, какой из них обеспечивает наиболее эффективные решения. Если можно выдвинуть теорию, которая допускает более эффективные решения, чем эвристика, то теория предпочтительнее. Но если эвристика дает более эффективное решение, чем теория, то предпочтение отдается эвристике. Также не должно вызывать удивления, что в мире ограниченных человеческих рассуждений и часто вызывающих досаду природных и социальных явлений достоверные теории (т.е. теории, допускающие аналитическую последовательность и точное предсказание когерентно понятых процессов) относительно редки, в то время как эвристики предостаточно.

Поскольку концепции эвристического и теоретического принятия решений различаются, уместно привести конкретное резюме эвристических и теоретических методов НЭИ, выдвинутых традиционными и современными аналитиками.

 

НАИБОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В КАЧЕСТВЕ ОЦНОЧНОЙ ЭВРИСТИКИ

 

The Appraisal Institute определяет наиболее эффективное использование как:

 

Разумно вероятное и законное использование свободной земли или улучшенной недвижимости, которое физически возможно, должным образом обосновано, финансово осуществимо и которое приводит к наибольшей стоимости. [9]

 

The Appraisal Institute рекомендует последовательно рассматривать четыре критерия, чтобы прийти к выбору НЭИ

  1. Физически возможно. Участок должен обладать подходящими размерами, формой и почвенными условиями для поддержки предлагаемого использования.
  2. Юридически допустимо. Предполагаемое использование имущества должно соответствовать всем местным и государственным зонированию и ограничениям на использование участка.
  3. Финансово осуществимо. Предлагаемое использование должно быть способно обеспечить чистую прибыль владельцу недвижимости.
  4. Максимально продуктивно. Из этих физически возможных, юридически допустимых и финансово осуществимых видов использования наиболее эффективным использованием имущества является то использование, которое обеспечивает наибольшую чистую отдачу владельцу недвижимости за определенный период времени. [10]

Эти критерии принятия решений о НЭИ, основанные на предпосылке производительности Рикардо [11], по сути, с годами превратились в эвристическую технику, или, точнее, в эвристический каскад правил принятия решений.

Ни одна действительная экономическая теория — будь то общая или конкретная — не может быть всесторонне объяснена или определена этим эвристическим каскадом. Точные, воспроизводимые и безошибочные прогнозы этим не гарантируются. Окончательное предположение о том, что участники сделок пытаются максимизировать чистую прибыль при принятии решений о землепользовании, признается не всегда верным [12].

Кроме того, эвристическому каскаду не хватает всеобъемлющей математической формализации теорий, поэтому аналитическая согласованность часто невозможна. И, наконец, его эволюция и принятие в первую очередь зависят от опыта проб и ошибок в отношении того, что работает в течение длительного периода применения [13], а не от всестороннего понимания всех факторов, участвующих в процессе принятия решений о землепользовании.

По сути, четыре критерия образуют эвристический каскад все более строгих эмпирических правил использования. Критерии имитируют в предельной краткости (помните, что в эвристике сокращение может быть целью, а не недостатком) аналитический процесс, который рациональный, максимизирующий прибыль человек или организация (помните, предположения о рациональности и максимизации прибыли должны быть правильными достаточно часто, чтобы быть полезными в эвристике), вероятно, использовали бы при вычислении того, что делать с недвижимостью.

Обратите также внимание, что критерии формализованы лингвистически, а не математически. Конечно, практикующие оценщики иногда добавляют эвристические математические формализации (например, статический и динамический анализ остатка), когда решение крайне неопределенно и когда позволяет размер бюджета. Интересно, что в традиционном АНЭИ даже решение о том, когда применять математическую формализацию, является эвристическим. Неписаное правило гласит: Формализуйте только тогда, когда это повысит уверенность аналитика в его или ее прогнозе или когда это ускорит принятие прогноза соответствующими сторонами.

 

НАИБОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КАК ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ

 

На протяжении многих лет многие мыслители утверждали, что традиционный АНЭИ неадекватен потребностям оценки. Большинство из этих мыслителей просто модифицировали эвристический каскад [14] или полностью заменили его другим эвристическим каскадом [15] в надежде получить более реалистичные предположения.

Недавно другая группа (Dotzour, Grissom, Liu и Pearson), совместно именуемая здесь современными теоретиками, концептуализировала решение о НЭИ как формализованную парадигму, которая определяет экономическую теорию (или, более конкретно, экономическую теорию земли). Она предназначена для обеспечения аналитической согласованности между оценщиками (т.е. если два оценщика проводят один и тот же анализ, начиная с одних и тех же допущений и переменных данных и используя одну и ту же математическую модель, они приходят к одному и тому же прогнозу). Современные теоретики определяют НЭИ как:

 

« … ограниченная задача оптимизации, в которой оценщик пытается определить оптимальное сочетание физических, юридических, географических и капитальных атрибутов, которые максимизируют богатство владельца. 

Таким образом, затем [наиболее эффективное использование] может быть количественно определено как происходящее, когда продукт предельного дохода (дополнительный доход), связанный со следующим долларом, потраченным как на юридические, так и на физические улучшения, будет равен предельным затратам на эти ресурсы и стоимости капитала» [16].

 

Современные теоретики формализуют огромный набор математических выражений, называемых функциями Лагранжа, которые могут быть подробно изучены в их статье [17].

Их базовое уравнение для определения НЭИ (H) следующее:

 

H = f(P, L, r, U) / [kijt] — L — P — v(r — R*)                                           (1)

 

где

P = Затраты создания физических улучшений участка

L = Затраты на обеспечение более ценного законного использования участка.

r = Затраты на капитал, связанные с предполагаемым использованием

U = Окружающие виды землепользования (поскольку окружающие виды землепользования влияют на потенциал доходности объекта)

kijt = Ставка капитализации (основанная на рыночной ставке для объектов j-того типа), используемая инвесторами i-того типа для оценки объекта в конкретном местоположении

f(P, L, r) = Производственная функция, которая преобразует затраты на производственные ресурсы в доход., и, следовательно, стоимость для инвестора

R* = оценка оценщиком затрат на капитал, связанная с предлагаемым НЭИ, под влиянием рынков капитала и давления сообщества.

 

При этом

 

R* = f(rf , rm , T, tx, cr)                                                                               (2)

 

где

rf = безрисковая ставка

rm = Премия за риск с учетом конкретного рынка или использования недвижимости

T = Затраты, связанные с конкретным участком, связанные с задержками в результате действий местных ассоциаций или органов планирования и других возможных третьих сторон, которые могут повлиять на проект без прямого участия

tx = Ставка местного налога

cr = Затраты на капитал сообщества, отраженные в муниципальных облигациях и другом долге сообщества [18]

 

Затем современные теоретики берут условия уравнения первого порядка и выводят дополнительные уравнения, отражающие оптимальные соотношения между переменными, указывающие на НЭИ.

Ради этого анализа нет необходимости тщательно изучать производные функций, определять оптимальные соотношения или работать над их применением. Уравнение требует понимания сложной математики для вычисления, демонстрирует внутреннюю согласованность математической логики и представляет собой честную попытку интегрировать макро-экономические предпосылки (например, акцент фон Тюнена на городской структуре, внешних эффектах и градиентах арендной платы как влиянии на решения о землепользовании) и микроэкономические предпосылки (например, акцент Рикардо на производительности конкретного участка, влияющей на решения о землепользовании) в модель, определяющую экономическую теорию земли [19].

По сути, функции Лагранжа современных теоретиков выбирают НЭИ, которое оптимизирует различные соотношения переменных на основе предполагаемых значений переменных.

С точки зрения когнитивной науки о принятии решений современные теоретики предлагают оценщикам формализованную модель, которая определяет экономическую теорию земли, облегчающую принятие решений о землепользовании с помощью логики принятия решений сверху вниз. Оценщик применяет набор стандартизированных формул к каждой ситуации оценки и рассчитывает НЭИ.

Современные теоретики утверждают, что их теория и формулы обеспечивают аналитическую согласованность среди оценщиков (т.е. все придут к одному и тому же ответу, если будут использовать одни и те же допущения, параметры, переменные и данные) и продвигают социальную этику рыночной эффективности и оптимального распределения рыночных ресурсов (потому что модель выбирает НЭИ, оптимизирующее множество взаимосвязей переменных на основе предполагаемых входных данных).

Интересно, однако, что они не утверждают — и точно так же не представляют никаких подтверждающих доказательств — что надежность и точность прогнозирования землепользования будут значительно повышены за счет принятия их теории и формул.

 

ДОПУЩЕНИЕ РАЦИОНАЛЬНОСТИ ЛИЦА, ПРИНИМАЮЩЕГО РЕШЕНИЯ

 

Теоретический и эвристический подходы к НЭИ предполагают, что лицо, принимающее рациональные решения, максимизирует или оптимизирует богатство. Кроме того, традиционное определение рыночной стоимости, на котором основаны подходы как к НЭИ, определяет лицо, принимающее решение, как информированного покупателя, действующего разумно, осмотрительно, со знанием дела и без неоправданных стимулов.

Иррациональные влияния на принятие решений, такие как ценности, идеологии и субъективно выведенные модели принятия решений, игнорируются, что позволяет сделать вывод, что эти влияния считаются незначительными при принятии решений о землепользовании или фактически одинаковыми для всех рациональных лиц, принимающих решения.

Однако значительные исследования в области недвижимости, экономики и других социальных наук показывают, что предположение о рациональном лице, принимающем решения, может быть недопустимым упрощением, которое не учитывает значительное поведение, не направленное на максимизацию богатства, и тенденцию ценностей и идеологий влиять на решения [20].

Исследование пока не позволяет дать окончательное определение пострационального лица, принимающего решения, но одна из возможных интерпретаций заключается в том, что можно сказать, что пострациональные лица, принимающие решения, оптимизируют в рамках различных ценностей, идеологий, осведомленности об информации и умственных способностей обрабатывать информацию, как это допускается действиями институтов и организаций.

Концепция изменяющейся и принципиально нерациональной системы принятия решений была бы значительным отходом от предположения о рациональном лице, принимающем решения, и заслуживала бы продолжения изучения в исследованиях по НЭИ.

После установления теоретической техники НЭИ, предложенной современными теоретиками, и эвристической техники, поддерживаемой традиционалистами, а также предположение о рациональном принятии решений, уместно провести анализ сильных и слабых сторон обеих концепций.

 

РАМКИ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ

 

Хотя идеальным было бы провести контролируемый эксперимент и со статистической значимостью проверить, какой метод имеет тенденцию давать наиболее точные и надежные прогнозы, вероятно, невозможно достичь контроля, необходимого для такого эксперимента.

Другой возможный подход — имитационное моделирование в сочетании с непараметрическим статистическим анализом — также не может дать окончательного ответа, и это неизбежно приведет к дебатам о достоверности допущений моделирования и упрощений большим, чем понимание того, какой подход оценщики должны использовать в своей работе.

В результате невозможности достоверно определить прогностическое превосходство любого из подходов оценка по умолчанию сводится к оценке осуществимости. То есть, к тому, какой метод лучше всего соответствует потребностям оценщиков?

С этой целью сформулированы критерии эффективной концепции и анализа НЭИ, чтобы можно было оценить и сравнить по степени соответствия как эвристические, так и теоретические концепции НЭИ.

Возможны многие критерии. Те, которые были определены для этой оценки, являются элементами, отличающими друг друга и имеющими существенное различие.

Исключенные критерии предполагаются фактически сходными или незначительно отличающимися.

Выбранными критериями являются:

  • Применимость. Предпочтительная концепция должна быть применима к большему количеству ситуаций оценки, а не к меньшему количеству.
  • Адаптивность. Предпочтительная концепция должна быть легко адаптируемой, чтобы соответствовать часто уникальным обстоятельствам принятия решений о землепользовании, возникающим при оценке.
  • Моделирование мыслительных процессов транзактора. Более реалистичное, а не менее реалистичное моделирование мыслительных процессов предпочтительнее, если только эмпирически не будет доказано, что абстракция положительно влияет на надежность и точность.
  • Информационная эффективность. Предпочтительная концепция анализа потребовала бы, чтобы было получено и обработано меньше информации, а не больше, чтобы оценщик мог принять решение с достаточной уверенностью.
  • Коммуникабельность. Предпочтительную концепцию было бы проще, а не сложнее донести до участников, особенно непрофессионалов, в процессе оценки.
  • Эффективность затрат. Предпочтительная концепция была бы более эффективной с точки зрения затрат, а не менее эффективной при принятии решения о землепользовании.
  • Аналитическая согласованность. Это тенденция, которая позволяет разным аналитикам, использующим одну и ту же аналитическую технику, допущения и наборы данных, прийти к одному и тому же ответу. Предпочтительная концепция обеспечивала бы большую аналитическую согласованность, а не меньшую.
  • Признание влияния фирм, институтов и рынка. Большинство оценщиков предполагают, что лица, принимающие решения о землепользовании, в большей или меньшей степени учитывают эти факторы при принятии решения об использовании. Разные фирмы имеют разную внутреннюю динамику, которая может повлиять на то, как они могут принимать решения об использовании земли или реагировать на решения других о землепользовании. Учреждения, такие как коммунальные службы, которые могут выбирать, предоставлять коммунальные услуги или нет, также, как правило, влияют на лиц, принимающих решения о землепользовании. И динамика рынка определенно влияет на то, что думает лицо, принимающее решения о землепользовании. Предпочтительная концепция предполагала бы большее признание таких влияний, а не меньшее.
  • Синдром «черного ящика». Это затемнение логики и процесса, с помощью которых принимаются решения. Предпочтительная концепция предлагала бы меньше синдрома черного ящика, а не больше.
  • Этическая предвзятость. Это наложение на процесс принятия решений, по какой бы то ни было причине, этики, которая не присутствует и не действует в реальности. Предпочтительная концепция предполагала бы меньшую этическую предвзятость, а не большую.

Как эвристические, так и теоретические концепции НЭИ оцениваются с точки зрения каждого критерия, а затем оцениваются в соответствии с тем, насколько сильно они соответствуют критерию. Оценка: 4 за очень сильное соответствие; 3 за относительно сильное соответствие; 2 за относительно слабое соответствие; и 1 за очень слабое соответствие. Более высокий балл является предпочтительной концепцией для оценщиков. В следующем разделе приводится подробное рассмотрение традиционалистской точки зрения.

 

СКОРИНГ ЭВРИСТИЧЕСКОГО МЕТОДА

 

Оценка эвристического метода включает обсуждение, оценку и выставление баллов с точки зрения определенных критериев, за которыми следует краткое изложение сильных и слабых сторон, предлагаемых способов устранения недостатков и заключение об эффективности метода. Баллы суммированы в Таблице 1.

Сильные стороны эвристического метода включают в себя:

  • Общая применимость. Поскольку никакая теория не должна соблюдаться и существует только минимальная формализация, эвристический подход к НЭИ может быть применен к любой ситуации, не нарушая жестких предположений теории. (Оценка: 4 — очень сильное)
  • Формальная адаптивность. Опять же, поскольку никакая теория не должна соблюдаться и существует только минимальная формализация, формализация эвристического подхода к НЭИ может быть расширена в каждом конкретном случае в соответствии с обстоятельствами. Таким образом, оценщик может максимально использовать свои знания рынка, технические навыки и интуицию [21]. (Оценка: 4 — очень сильное)
  • Ограниченное моделирование мыслительных процессов транзактора. Поскольку каскад эвристического НЭИ органично отражает, хотя и упрощенно и несовершенно, мышление транзактора (т.е. последовательное рассмотрение того, что позволяет физическое местоположение, что позволяет зонирование, степень финансовой осуществимости и какое использование, в свою очередь, генерирует наибольшую чистую прибыль), эвристический НЭИ предлагает понимание имитационного моделирования и непараметрического вывода. Кроме того, по опыту автора, участники сделок обычно оценивают эти критерии, в частности представление о том, каковы затраты проекта и сколько денег они могут заработать при заданном размере бюджета проекта. Следовательно, существует значительная (и обнадеживающая) согласованность с поведением покупателя. (Оценка: 3 — довольно сильно)
  • Информационная эффективность. Поскольку эвристическая концепция НЭИ опирается всего на несколько эмпирических правил для принятия решения, оценщики часто могут делать надежные прогнозы, располагая относительно небольшим количеством информации. Адекватные прогнозы с минимальной информацией — признак эффективной системы. (Оценка: 4 — очень сильно)
  • Общая коммуникабельность. Поскольку эвристический подход к НЭИ относительно прост (т.е. четыре шага, формализованные простым языком, иногда подкрепляемые эвристической математической формализацией), его относительно легко донести до коллег-оценщиков и непрофессионалов в отчетах, собраниях и показаниях в зале суда. (Оценка: 4 — очень сильно)
  • Эффективность затрат. Опять же, из-за простоты эвристического подхода к НЭИ оценщик может быстро принять решение с минимальными первичными исследованиями, когда решение очевидно, и он или она также может быстро сформулировать решение. Это преимущество является значительным, поскольку решения об использовании во многих оценках очевидны даже для неопытных оценщиков и участников. (Оценка: 4 — очень сильно)

Но эвристический метод имеет существенные недостатки, в том числе:

  • Ограниченная аналитическая согласованность в ситуациях неопределенного использования. Когда существует значительная неопределенность в использовании, оценщики часто применяют индивидуальные математические формализации. Поскольку оценщики могут рассматривать недвижимость по-разному (т.е. каждый из них может исходить из разных предпосылок и обладать разными навыками и доступом к информации), они часто приходят к разным прогнозам. Результатом часто является арбитраж или судебное разбирательство — два нежелательных побочных эффекта ограниченной аналитической согласованности. Современные теоретики особенно критикуют этот аспект эвристического НЭИ. (Оценка: 2 — несколько слабо)
  • Синдром «черного ящика». Эвристическое НЭИ может быть использовано в качестве «черного ящика», в котором скрывается ленивое мышление или преднамеренные искажения. Минимальная формализация, ограниченные требования к четкому описанию мыслительных процессов и тенденция некоторых оценщиков полагаться на старые эмпирические правила без недавней эмпирической поддержки поощряют злоупотребления. Но если аналитик несет ответственность, процесс может быть выполнен с минимальным синдромом «черного ящика»; таким образом, он все еще предлагает некоторую подгонку. (Оценка: 2 — несколько слабо)
  • Ограниченная этическая предвзятость. Отсутствие предвзятости было бы идеальным при прогнозировании, но некоторая предвзятость обычно неизбежна. Следовательно, можно надеяться, что любая навязанная этическая предвзятость минимальна и что, если ее эффект заметен, она искажает решение в том направлении, в котором оно было бы принято без предвзятости. Основная этическая ошибка эвристического НЭИ заключается в том, что предполагается, что использование, приносящее наибольшую чистую отдачу, является наилучшим. Эта своеобразная (эвристика тоже может быть своеобразной, если она работает) зависимость от эффективности максимизации прибыли, несомненно, смещает решения об использовании в сторону использования, которое приносит наибольшую стоимость и наибольшую чистую отдачу для участников транзакций. Вопрос с точки зрения прогнозирования решения, конечно, заключается в том, смещает ли это решение в сторону, которую оно приняло бы в противном случае. Анализ показывает, что, вероятно, так оно и есть. Поскольку оценщики делают прогнозы использования в контексте денежной экономики, где конечным критерием являются наличные деньги [22], и в условиях регулируемых рынков, где участники сделок, как правило, пытаются извлечь любые наличные деньги, которые они могут извлечь, можно разумно предположить, что этический уклон в сторону наибольшей чистой прибыли, вероятно, искажает прогнозы использования в сторону. Следовательно, эта предвзятость, хотя, возможно, и нежелательна, вероятно, допустима в контексте стремления делать надежные прогнозы. (Оценка: 2 — несколько слабо)
  • Незначительное или полное отсутствие явного признания влияния динамики фирмы, учреждения и рынка на использование. Эвристическое НЭИ имитирует процесс принятия решений, но опускает формальное или даже упрощенное признание влияния многих различных классов фирм, учреждений и рынков на решения о землепользовании. Хотя этот вопиющий недостаток может быть устранен на специальной основе отдельными оценщиками, систематическая модификация базового эвристического каскада, вероятно, была бы полезна для лучшего сосредоточения внимания работающих оценщиков. (Оценка: 1 — очень слабо)

 

Краткие итоги скоринга эвристического анализа

 

Эвристический анализ НЭИ обеспечивает общую применимость, формальную адаптивность, ограниченное моделирование мыслительных процессов участников транзакции, информационную эффективность, общую коммуникабельность и экономическую эффективность.

Это также проверенный метод, широко используемый.

Его основными недостатками являются ограниченная аналитическая последовательность в ситуациях неопределенного использования, тенденция к синдрому «черного ящика», ограниченная этическая предвзятость и незначительное или полное отсутствие официального признания влияния фирм, институтов и рынков на принимаемые решения.

Он набирает 30 баллов из 40 возможных, или 75%.

Оценка суммирована в Таблице 1.

 

ТАБЛИЦА 1 Краткое изложение результатов скоринга осуществимости

 

Критерии Эвристическая концепция Теоретическая концепция
Применимость 4 2
Адаптивность 4 1
Моделирование мыслительных процессов транзактора 3 2
Информационная эффективность 4 1
Коммуникабельность 4 1
Эффективность затрат 4 1
Аналитическая согласованность 2 2
Признание влияния фирмы, учреждения, рынка 1 3
Синдром «чёрного ящика» 2 4
Этические отклонения 2 1
     
Всего 30 19
Возможный максимум 40 40
Скоринговвый процент 75% 48%

 

Очевидно, что эвристическое НЭИ имеет недостатки, некоторые из которых более значительны, чем другие.

Например, проблема ограниченной аналитической согласованности, вероятно, возникает лишь в меньшинстве случаев, например, в тех, где существует сильная неопределенность в использовании. Для этих ограниченных случаев оценочные общества и государственные регулирующие органы могли бы использовать более формализованную эвристику, чтобы уменьшить несогласованность. Если бы это было сделано, жалобы на синдром «черного ящика», еще один недостаток эвристического НЭИ, вероятно, также значительно уменьшились бы.

Ограниченная этическая предвзятость, возникающая в результате предположения о том, что «наибольшая чистая прибыль является самой эффективной» (также известной как предположение о «максимизации богатства»), также является относительно незначительной проблемой. Вероятно, это приводит к значительной ошибке прогнозирования только в исключительных случаях, таких как обстоятельства, когда у участников транзакции есть скрытые мотивы (например, недостаточное использование одного участка в обмен на право чрезмерного использования другого, нетипичные требования к прибыли). В тех случаях, когда ограниченная этическая предвзятость «наибольшей чистой прибыли» привела бы к неправдоподобному прогнозу, индивидуальный оценщик, безусловно, способен компенсировать эвристически.

Наконец, возможная разница в прогнозировании использования, возникающая в результате более общей зависимости от поведенческих допущений, максимизирующих прибыль, а не от поведенческих допущений, субоптимизирующих прибыль, вероятно, в большинстве случаев незначительна [23].

Когда это не так, оценщик снова, вероятно, может эвристически адаптироваться для компенсации.

Однако более вопиющим недостатком, который может и должен быть устранен, является почти полная неспособность эвристического метода НЭИ четко распознавать влияние фирм, институтов и рынков на решения о землепользовании. Отсутствие такого явного признания является ошибкой упущения, а не эффективным упрощением. К счастью, эвристическое средство защиты простое: пятое правило принятия решений может быть вставлено в каскад после «юридически разрешенного» правила следующим образом:

 

«Экономичный вариант. Предлагаемое использование должно соответствовать ограничениям соответствующих фирм, учреждений и рынков».

 

Введение этого правила принятия решений побудило бы оценщиков учитывать эти факторы в своих анализах. Они могли бы также ввести соответствующие математические формализации, где это полезно.

В заключение, эвристическое НЭИ обладает многими сильными сторонами в качестве метода прогнозирования землепользования, и его слабые стороны, вероятно, могут быть устранены или, по крайней мере, терпимы в рамках эвристической системы принятия решений.

 

СКОРИНГ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО МЕТОДА

 

Как и в случае со скорингом эвристической техники, скоринг теоретической техники включает обсуждение и оценку сильных и слабых сторон, за которыми следует краткое изложение этих сильных и слабых сторон, предлагаемые средства устранения слабых сторон и заключение относительно общей эффективности техники. Оценка суммирована в Таблице 1.

Сильные стороны теоретического АНЭИ включают:

  • Ограниченная аналитическая согласованность. Если два оценщика начинают с одних и тех же допущений и данных, они, как правило, делают один и тот же прогноз использования с теоретически НЭИ. Теоретическое НЭИ, в конце концов, математически формализовано. Однако потенциал аналитической согласованности подрывается тенденцией аналитиков по-разному интерпретировать допущения (т.е. два аналитика могут расходиться во мнениях о том, что означают допущения и каков принятый диапазон применимости модели) и по-разному оценивать переменные, используя одни и те же данные (т.е. два аналитика часто по-разному интерпретируют наборы данных и, как в результате приходят к различным выводным оценкам для переменных). В результате аналитическая согласованность теоретическим методом обеспечивается не полностью. Некоторые области, в которых интерпретации аналитиков могут расходиться в теоретической методике, включают: затраты обеспечения более ценного законного использования участка, ставки капитализации и специфические для участка затраты, связанные с задержками, вызванными оппозицией соседей. Каждая из этих переменных сама по себе подвержена достаточной дисперсии оценок, чтобы в некоторых случаях прогноз использования значительно различался. Это прискорбно, потому что аналитическая последовательность, одна из основных целей этой теории, значительно подорвана. (Оценка: 3 — довольно сильно)
  • Минимальный синдром «черного ящика». Поскольку теоретическое НЭИ в высшей степени формализовано, возникает значительный «бумажный след» допущений и переменных оценок, что делает оценщика более ответственным за свои аналитические процессы. Хотя можно было бы надеяться, что такая подотчетность повысит целостность процесса оценки, предыдущий опыт использования высокоформализованных моделей оценки, таких как анализ дисконтированных денежных потоков, не вселяет особого оптимизма. 1980-е годы ознаменовались широким применением этих моделей оценки, основанных на бумажных следах, и некоторыми из самых сомнительных оценок стоимости за всю историю. (Оценка: 4 — очень сильно)
  • Ограниченное, но абстрактное признание корпоративных, институциональных и рыночных факторов, влияющих на принимаемые решения. Любое представление этих факторов является улучшением по сравнению с текущим эвристическим НЭИ, и современные теоретики прилагают значительные усилия в этом направлении. Но формульное представление настолько абстрактно, что вызывает сомнения в том, действительно ли повышается точность прогнозирования. И, конечно, современные теоретики не утверждают, что это так. (Оценка: 3 — довольно сильно)

В дополнение к этим сильным сторонам очевиден ряд недостатков теоретической концепции НЭИ:

  • Ограниченная применимость. Поскольку решения об использовании часто очевидны для всех сторон, связанных с процессом оценки, строгая математическая формализация теоретической концепции НЭИ часто не принесет никакой пользы. Это было бы просто кропотливым овладением очевидным. (Оценка: 2 — несколько слабо)
  • Формальная негибкость. Реальность в целом и процесс недвижимости в частности фундаментально динамичны, неоднозначны, беспорядочны и часто неэффективны, в то время как теория по определению фиксирована, всеобъемлюща и точна (если бы это было иначе, это была бы не теория; это была бы эвристика или новая, непроверенная теория). Чтобы обеспечить негибкую согласованность теории (т.е. субсидировать затраты на невозможность импровизировать экономически эффективную эвристику по желанию, чтобы соответствовать ситуации), теория должна не только обеспечивать аналитическую согласованность, но и обеспечивать значительно повышенную надежность (т.е. уменьшенную ошибку прогнозирования). Как упоминалось ранее, современные теоретики даже не претендуют на превосходную надежность в качестве цели формализации своей теории. Вместо этого они утверждают, что повышенная аналитическая согласованность является преимуществом. Но, конечно, такая аналитическая последовательность может означать неизменно ошибочные прогнозы. С точки зрения прогнозирования решений, гораздо предпочтительнее быть правым, чем последовательным. Что касается прогнозирования решений о землепользовании, то такая последовательность может оказаться прерогативой недалекого ума. (Оценка: 1 — очень слабо)
  • Информационная неэффективность. В частности, когда решение об использовании интуитивно очевидно, значительная математическая формализация теоретического НЭИ требует гораздо больше информации для обоснования формул, чем требуется для эвристического НЭИ. И без тщательного выполнения формул большинство ожидаемых преимуществ теоретического НЭИ, обсуждавшихся ранее, исчезают. (Оценка: 1 — очень слабо)
  • Абстрактное моделирование мыслительных процессов транзактора. По опыту автора, ни один значительный сегмент рынка трансакторов никогда математически не формализовывал решения о землепользовании с помощью функций Лагранжа, как это предлагается современными теоретиками. Это не означает, что транзакции не должны рассматривать возможность использования функций Лагранжа или любой другой эзотерики, которая может быть полезна при принятии выгодных решений о землепользовании [24]. Но поскольку транзакторы обычно не делают таких расчетов, наложение такого жесткого исчисления на процесс принятия решений о землепользовании является почти полным отклонением от реальности, причем непараметрическим. Может ли ошибка предсказания быть далеко позади такого отклонения от реальности? Нет. (Оценка: 2 — несколько слабо)
  • Слабая коммуникабельность с непрофессионалами. Сложная математическая формализация теоретического НЭИ была бы трудна для непрофессионалов (например, юристов, членов налоговых судов), чтобы понять ее с какой-либо аналитической глубиной. Следовательно, теоретическое НЭИ должно было бы быть принято на веру многими из этих людей. Тем не менее, принятие на веру представляет собой синдром «черного ящика», одну из проблем, которую теоретическое НЭИ должно устранить. (Оценка: 1 — очень слабо)
  • Ограниченная экономическая эффективность. В большинстве оценок решения о землепользовании интуитивно очевидны. В этих случаях применение исчисления теоретического НЭИ, несомненно, было бы менее экономически эффективным, чем простые правила принятия решений эвристического НЭИ. Однако в меньшинстве случаев, когда существует значительная неопределенность в отношении использования. теоретическое НЭИ может иметь некоторое преимущество из-за стандартизации; то есть при теоретическом НЭИ аналитическое колесо не изобретается каждый раз заново, как это часто должно быть при эвристическом НЭИ. (Оценка: 1 — очень слабо)
  • Значительная этическая предвзятость. Заявленная мотивация современных теоретиков в разработке теоретического НЭИ «вытекает из заявления Дассо и Вудворда о том, что наиболее эффективное импользование (HBU) обещает обеспечить приемлемую социальную этику для недвижимости и подразумевает необходимость эффективных рынков недвижимости для оптимального распределения ресурсов» [25]. Таким образом, современные теоретики систематически навязывают этику (т.е. эффективные рынки недвижимости и оптимальное распределение ресурсов являются хорошими и желательными) всем теоретическим решениям о НЭИ, этика, которая предназначена для искажения решений в сторону тех, которые приводят к эффективным рынкам и оптимальному распределению ресурсов. Хотя это может быть похвально как политика, при прогнозировании решений навязывание такой этики поднимает критический вопрос: искажает ли навязанная этика прогнозы принятия решений в сторону или в сторону от направлений, которые будут принимать фактические решения? То есть, можно ли избежать ошибки прогнозирования или она будет вызвана навязыванием этики? В этом случае этика, вероятно, приводит к ошибке. Причина проста: в настоящее время участники сделок не основывают решения о землепользовании в какой-либо значительной степени на желании внести свой вклад в эффективность рынка и оптимальное распределение ресурсов. Напротив, участники сделок обычно принимают решения о землепользовании, которые приводят к избыточному или недостаточному предложению на рынках и чрезмерному или недостаточному распределению ресурсов в погоне за денежной выгодой. Повторяющиеся периоды высокой вакантности, будь то циклические или хаотические, являются убедительным доказательством этого. Также стоит отметить, что, как и в случае с эвристическим методом, считается, что этическая предвзятость теоретического метода (т.е. использование, которое генерирует наибольшую чистую стоимость, является наилучшим) смещает прогнозы принятия решений в направлениях, которые они, вероятно, пошли бы без предвзятости. Следовательно, предвзятость считается допустимой. (Оценка: 1 — очень слабо)

 

Краткие итоги скоринга теоретического анализа

 

Теоретический метод предлагает только три существенных преимущества: ограниченную аналитическую последовательность; уменьшение синдрома «черного ящика»; и абстрактное признание воздействия фирм, институтов и рынков.

В обмен на эти три преимущества оценщики должны принять ограниченную применимость, формальную негибкость, информационную неэффективность, несколько слабое моделирование мыслительных процессов участников сделки, слабую коммуникативность для непрофессионалов, относительную неэффективность затрат и общую этическую предвзятость, которая явно не соответствует действительности.

Как показано в Таблице 1, теоретический метод набрал 19 баллов из 40, или 48%. Это значительно ниже, чем оценка эвристического метода в 30 баллов из 40, или 75%.

Еще более проблематичный недостаток теоретического НЭИ лежит за пределами этого неблагоприятного баланса слабых сторон над сильными. В конечном счете, экономическая теория, для которой теоретическое НЭИ предполагается в качестве формализованного определения, должна быть недействительной.

Обоснованная теория и ее формализованные определения всесторонне объясняют явление, обеспечивают последовательные, воспроизводимые и точные предсказания и поддаются эмпирической проверке. По крайней мере, это формализованное определение, безусловно, не является исчерпывающим описанием процесса принятия решений о землепользовании.

Например, теория не признает влияния коррупции, которая исторически оказывала значительное влияние на решения о землепользовании. И хотя формальное определение может быть воспроизводимым, оно не гарантирует ни аналитической согласованности, ни точных прогнозов. Эмпирическая проверка теории и ее смоделированного определения также может быть затруднена, поскольку крайне маловероятно, что можно было бы когда-либо установить экспериментальный контроль, необходимый для проверки результатов. Следовательно, из-за отсутствия всеобъемлющего объяснения, последовательности, точности и эмпирической проверяемости теория должна быть признана недействительной.

Но даже если бы обоснованность теории можно было убедительно доказать на предыдущих основаниях, некоторые из самых основных допущений теории, сформулированные через формализованное определение теоретического НЭИ, настолько несовместимы с реальностью, что условия для ее надлежащего использования могут редко соблюдаться. Например, предположение (или, возможно, более уместно навязывание) этики землепользования (т.е. люди и организации совершают сделки намеренно для повышения эффективности рынка и оптимизации распределения рыночных ресурсов) явно противоречит историческому опыту.

Многие участники процесса продажи недвижимости действовали в этом отношении без соблюдения этики или даже неэтично.

Таким образом, единственный случай, когда теоретический метод не нарушал бы своего собственного предположения, — это когда можно было бы обоснованно предположить, что участники транзакций имеют рыночную эффективность и оптимальное распределение общественных ресурсов в качестве важных целей или задач своих транзакций.

Вероятно, можно было бы долго и упорно проводить выборку, прежде чем найти хотя бы одного такого участника сделки, не говоря уже о количестве, достаточно большом, чтобы оправдать основанные на них модели принятия решений о землепользовании и экономической теории.

После подробного изучения позиции современных теоретиков поражаешься не только ее немногочисленным достоинствам, множеству слабостей, вероятной недействительности и ограничивающим допущениям, но и грубому игнорированию ею сложной реальности принятия решений о землепользовании как в процессах недвижимости, так и в процессах оценки. Современные теоретики, похоже, больше заинтересованы в формулировании элегантного, формального выражения того, как должны приниматься решения о землепользовании, чем в формулировании обоснованной теории с формальным определением, объясняющим, как принимаются решения о землепользовании. Короче говоря, они озабочены логикой решений, а не их реальностью.

R.H. Coase, лауреат Нобелевской премии юрист/экономист и критик современной экономики, отмечает подобную озабоченность во многих областях экономической теории. Эта озабоченность, по словам Coase, позволила экономической теории оторваться от реальности, поскольку реальность на самом деле не является необходимой для анализа логики выбора. Похоже, именно это и произошло с современными теоретиками.

Coase подчеркивает, что:

 

«Одним из результатов такого отрыва теории от ее предмета стало то, что сущности, решения которых анализируют экономисты, не стали предметом исследования, и, как следствие, [теории] лишены какого-либо содержания. Потребитель — это не человек, а последовательный набор предпочтений. Фирма для экономиста … фактически определяется как кривая издержек и кривая спроса, а теория — это просто логика оптимального ценообразования и сочетания затрат. … Обмен происходит без каких-либо уточнений институциональных условий. У нас есть потребители без человечности, фирмы без организации и даже обмен без рынков» [26].

 

Сравните критику экономической теории Coase с более ранней цитатой современных теоретиков:

 

«[Решение о наиболее эффективном использовании — это] ограниченная задача оптимизации, в которой оценщик пытается определить оптимальное сочетание физических, юридических, географических и капитальных атрибутов, которые максимизируют богатство владельца. Таким образом, затем [наиболее эффективное использование] может быть количественно определено как происходящее, когда продукт предельного дохода (дополнительный доход), связанный со следующим долларом, потраченным как на юридические, так и на физические улучшения, будет равен предельным затратам на эти ресурсы и стоимости капитала». [27]

 

Очевидная проблема с подходом к АНЭИ таким образом заключается в том, что оценщикам на данный момент не хватает систематических знаний о процессе принятия решений о землепользовании (например, поведение людей и организаций, факты и динамика контекста, принципы принятия решений), чтобы математически сформулировать набор систематических предпочтений, которые всесторонне объясняют процесс принятия решений. процесс и, таким образом, позволяют последовательно и точно прогнозировать землепользование.

Без базовых знаний, необходимых для формулирования формальной модели, способной определить всеобъемлющую теорию и обеспечить точное, последовательное предсказание, экономистам (и оценщикам) остается только предсказать тенденцию. К счастью, эвристика справляется с этой задачей до тех пор, пока не будет найден систематизированный путь, более плодотворный, чем прививка недействительной экономической теории (и ее определяющей функции Лагранжа).

 

ДВА ВОЗМОЖНЫХ ПУТИ СИСТЕМАТИЗАЦИИ НЭИ В БУДУЩЕМ

 

Несмотря на эту резкую критику современных теоретиков, следует уважать их желание улучшить аналитические процессы эвристического АНЭИ. Существует огромный и прискорбный избыток офисных площадей, который могла бы предотвратить, по крайней мере частично, более эффективная форма АНЭИ. Как бы то ни было, стремление человека к концептуальному и техническому совершенствованию является фундаментально полезным начинанием, даже когда оно терпит неудачу.

Два, возможно, плодотворных пути для изучения дальнейшей систематизации АНЭИ проходят через ранее обсуждавшуюся область когнитивной науки. Кроме того, оба пути будут иметь тенденцию основываться на принципах эвристического НЭИ, а не отказываться от них.

Первый путь уже упоминался: искусственный интеллект, или экспертные системы, основанные на эвристических правилах. Здесь ключевыми характеристиками являются предположение о бивалентной вселенной и использование процесса принятия решений, основанного на оценке без модели [28].

Этот процесс заключается в поиске подходящего решения в дереве решений правил «если-то-иначе» (if-then-else). Например:

  • Если использование имеет физическую возможность, то рассмотрите; в противном случае отклоните.
  • Если использование имеет юридическую допустимость, то рассмотрите его; в противном случае отклоните.
  • Если использование имеет финансовую целесообразность, то рассмотрите его; в противном случае отклоните.
  • Если использование имеет наибольшую чистую отдачу, выберите; в противном случае отклоните.

Очевидно, что каждое из этих утверждений «если-то-иначе» может быть дополнительно разбито на множество дополнительных и связующих утверждений; логика, возможно, может быть уточнена в соответствии с ожиданиями физических ограничений, границ зонирования, финансовых ограничений и известного поведения участников транзакции; и результат, возможно, может привести к более или менее полезное приближение принятия решений о землепользовании без трансцендентной формальной модели.

По сути, сами правила зонирования являются формой оценки без модели. Например, ограничения по плотности и высоте эффективно ограничивают пространство, в пределах которого может располагаться здание. Критическими точками экспертных систем являются: оценка без модели, предположение о линейности и предположение о бивалентной вероятностной вселенной. Наконец, экспертные системы не являются ни теоретически всеобъемлющими, ни обязательно параметрически значимыми.

Второй путь, представляющий интерес для когнитивной науки, — это нечеткие системы [29], которые также основаны на оценке без модели.

Нечеткие системы — это наборы нечетких или расплывчатых правил, в соответствии с которыми аналитик (человек или компьютер) может следовать нечеткому дереву решений «если-то» для принятия решения.

Нечеткое правило — это правило, которое в некоторой степени верно, или в некоторой степени точно, или в некоторой степени причинно связано с другим событием. Нечеткие системы предполагают, что мир состоит не из черного и белого, а из серого. Например, события причинно связаны в нечеткой вселенной, но то, где причина и следствие начинаются и заканчиваются, считается нечетким. Преобладает многовалентность. Вещи могут быть градациями хорошего и плохого, сильного и слабого, линейного и нелинейного. Логически рассуждая, нечеткие системы предполагают, что парадоксов и градаций парадоксов предостаточно; то есть «А» и «не А» могут сосуществовать в той или иной степени. Применительно к АНЭИ существующие правила могут принять такую форму:

  • Если использование имеет более или менее физическую возможность, то рассмотрите; в противном случае отклоните.
  • Если использование имеет более или менее юридическую допустимость, то рассмотрите его; в противном случае отклоните.
  • Если использование имеет более или менее финансовую целесообразность, то рассмотрите его; в противном случае отклоните.
  • Если использование имеет более или менее наибольшую чистую отдачу, выберите; в противном случае отклоните.

Поскольку нечеткие системы управляются нечеткими правилами «если-то-еще», они аналогичны экспертным системам в области искусственного интеллекта. Но они отличаются тем, что предполагают мультивалентные вселенные (то есть нечеткие, расплывчатые, способные к парадоксам и градациям парадоксов), а не бивалентные. Опять же, чтобы приблизиться к поведению транзактора и контекстуальным ограничениям, существующие правила наивысшего и наилучшего использования могут быть значительно дополнены и связаны, а логика может быть уточнена. И снова используется оценка без модели. Но поскольку сами правила нечеткие (т.е. каждое правило способно обрабатывать градации информации), вероятно, потребуется гораздо меньше правил, чем в экспертной системе.

Возможно, самое важное, что нечеткая система принятия решений выводит аналитика из неопределенности вероятности (и ее часто неубедительного предположения о том, что вселенная полностью случайна) в царство нечеткой причинности (и ее часто более интуитивно привлекательное предположение о том, что некоторые вещи в большей или меньшей степени вызывают некоторые другие вещи во вселенной, в то время как другие вещи могут быть более или менее случайными). Логически говоря, A более или менее вызывает B в нечетких системах, в то время как A, вероятно, коррелирует с B в экспертных системах и других вероятностных методах. Именно этот сдвиг от вероятностного к нечетко детерминированному мировоззрению сегодня бросает вызов основам многих ранее основанных на вероятностях научных дисциплин, занимающихся интеллектуальными системами.

Interestingly, in appraisal the integration of fuzzy logic into highest and best use analysis might prove decidedly less traumatic than in other disciplines. Traditionalists (much in the majority currently) still tend to view highest and best use as basically a deterministic or causal assertion; that is, one determines rather than estimates highest and best use. Hence, they may view the fuzzy determinism of fuzzy systems as similar enough to their traditional preference for pure determinism to merit serious consideration.

Yet as interesting as possibilities of expert and fuzzy systems are for possibly increased systematization of highest and best use via model-free estimation in the future, one must not forget that increased systematization alone is not necessarily progress. Increased systematization without an acceptable rating in terms of the many criteria previously evaluated for feasibility simply would make these approaches as infeasible as the Lagrangian functions proposed by the contemporary theorists. Further, any truly effective expert or fuzzy system will undoubtedly have to be informed by a sizable body of if — then rules that probably have not yet even been articulated, much less agreed upon by relevant parties. Finally, these two approaches are vulnerable to the two main criticisms R. H. Coase levels at modern economic theory: First, they are certainly capable of becoming overly focused on the logic of decision making rather than on the reality of it; and second, they also may require more knowledge of human nature and decision context than is possible to know at present. Optimism for these possibilities therefore should be greatly tempered.

Интересно, что при оценке интеграция нечеткой логики в анализ наивысшего и наилучшего использования может оказаться значительно менее травматичной, чем в других дисциплинах. Традиционалисты (в настоящее время их большинство) по-прежнему склонны рассматривать наивысшее и наилучшее использование как в основном детерминированное или причинно-следственное утверждение; то есть человек определяет, а не оценивает наивысшее и наилучшее использование. Следовательно, они могут рассматривать нечеткий детерминизм нечетких систем как достаточно похожий на их традиционное предпочтение чистому детерминизму, чтобы заслуживать серьезного рассмотрения.

Тем не менее, какими бы интересными ни были возможности экспертных и нечетких систем для возможного увеличения систематизации с НЭИ с помощью оценки без модели в будущем, не следует забывать, что увеличение систематизации само по себе не обязательно является прогрессом.

Повышенная систематизация без приемлемой оценки с точки зрения многих критериев, ранее оценивавшихся на предмет осуществимости, просто сделала бы эти подходы такими же неосуществимыми, как функции Лагранжа, предложенные современными теоретиками.

Кроме того, любая по-настоящему эффективная экспертная или нечеткая система, несомненно, должна быть проинформирована о значительном наборе правил «если — то», которые, вероятно, еще даже не сформулированы, не говоря уже о согласовании соответствующими сторонами.

Наконец, эти два подхода уязвимы для двух основных критических замечаний R.H. Coase в адрес современной экономической теории: во-первых, они, безусловно, способны чрезмерно сосредоточиться на логике принятия решений, а не на их реальности; и, во-вторых, они также могут потребовать большего знания человеческой природы и контекста принятия решений. чем можно знать в данный момент. Поэтому оптимизм в отношении этих возможностей следует значительно умерить.

 

Заключение

 

Анализ выполнимости показывает, что традиционный эвристический метод прогнозирования НЭИ предлагает больше сильных сторон и меньше слабых сторон, чем теоретический подход, основанный на критериях, установленных для характеристики желаемой концепции и АНЭИ.

Эвристический метод набирает 30 баллов из 40 возможных, по сравнению с только 19 из 40 баллов, набранных теоретическим методом.

Кроме того, каким бы ущербным ни был эвристический метод, его экономическая эффективность и гибкий эвристический характер, вероятно, делают его более подходящим для задачи прогнозирования тенденции использования, чем математически формализованное определение, вероятно, недействительной экономической теории с нереалистичными допущениями и сомнительным потенциалом для эмпирической проверки.

Таким образом, по крайней мере, до тех пор, пока не накопится достаточных знаний, позволяющих сформировать обоснованную теорию с определяющей моделью, оценщики должны рассматривать эвристическое НЭИ как более осуществимый метод и продолжать полагаться на традиционную эвристическую технику прогнозирования НЭИ, возможно, с предлагаемыми модификациями.

В частности, к нынешним четырехэтапным критериям принятия решений можно было бы добавить пятое правило принятия решений.

Дополнительное правило может быть добавлено для четкого признания значительного влияния фирм, учреждений и рынков на процесс принятия решений о НЭИ. Если это правило будет включено, можно ожидать, что эвристический метод АНЭИ продолжит прогнозировать вероятное использование с разумной тенденцией, на котором оценщики могут основывать оценку рыночной стоимости.

Наконец, для тех, кто ищет дальнейшую систематизацию НЭИ, когнитивная наука предлагает две субдисциплины — экспертные системы и нечеткие системы — достойные дополнительного исследования.

 

Ссылки

 

Babcock, Frederick M. Valuation of Real Estate. New York and London: McGraw-Hill and Company, 1932.

Casti, John L. Paradigms Lost. New York: William Morrow and Company, Inc., 1989.

Coase, R. H. The Firm, the Market and the Law, Chicago: The University of Chicago Press, 1988.

Graaskamp, James A., ed. Concepts and Prospects for Policy Making in the 1980s: The Richard B. Andrews Symposium on Institutional Land Economics, Madison, Wisconsin, 1984.

Grissom, Terry V. «The Semantics Debate: Highest and Best Use vs. Most Probable Use.» The Appraisal Journal (January 1993): 45-57.

Horkheimer, Max. The Eclipse of Reason, New York: The Continuum Publishing Co., 1947.

Jaffe, Austin J, and C. F. Sirmans. Real Estate Investment Decision Making. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice Hall, Inc., 1982.

Jarchow, Stephen P., ed. Graaskamp on Real Estate. Chicago: Urban Land Institute, 1991.

Krutilla, John V. and Anthony C. Fisher. The Economics of Natural Environments: Studies in the Valuation of Commodity and Amenity Resources. Baltimore and London: The Johns Hopkiins University Press for Resources for the Future, Inc., 1975.

Kosko, Bart. Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic, New York: Hyperlon, 1993.

Mayer. Carl J. and George A. Riley. Public Domain, Private Dominion: A History of Public Mineral Policy in America. San Francisco: Sierra Club Books, 1985.

Messner, Stephen D., Byrl N. Boyce, Harold G. Trimble, and Robert L. Ward. Analyzing Real Estate Opportunities: Market and Feasibility Opportunities. Chicago: National Association of Realtors, 1977.

Myers, Gustavas. History of the Great American Fortunes. New York: Random House, Inc., 1937.

North, Douglass. Structure and Change in Economic History. New York: W. W. Norton & Co., 1981.

Rams, Edwin M. Analysis and Valuation of Retail Locations. Reston, Virginia: Reston Publishing Co., 1976.

Reisner, Marc. Cadillac Desert. New York: Penguin Books, 1986.

 

[1] Оригинал: Wilson D.C. (1995), Highest and best use analysis: appraisal heuristics versus economic theory, Appraisal Journal, January 1, https://www.thefreelibrary.com/Highest+and+best+use+analysis%3a+appraisal+heuristics+versus+economic…-a016574751

[2] Слова «выводить», «прогнозировать», «оценивать» и «выбирать» также используются более или менее взаимозаменяемо на протяжении всей статьи для описания выбора НЭИ при оценке оценщиком. Автор осведомлен о различиях в этих терминах в некоторых стохастических приложениях и о прошлых дебатах по поводу того, какие из них, если таковые имеются, могут быть наиболее подходящими для применения в оценке. Независимо от прошлых дебатов, автор считает, что все они более или менее подходят для описания операционного процесса выбора НЭИ. Однако автор воздерживается от использования слова «определить» для характеристики процесса, поскольку выбор лишь частично определяется контекстуальными ограничениями. Сам контекст иногда чреват неопределенностью и разночтениями. Кроме того, решение является абсолютно условным, поскольку оно касается не того, что произойдет, а того, что, вероятно, произойдет, и субъективно в той мере, в какой оценщик делает существенные интерпретационные допущения.

[3] Автор никоим образом не желает вступать в долгие дебаты по поводу технических различий между НЭИ и наиболее вероятным использованием, и, в свою очередь, какая концепция может быть наиболее подходящей. «Наиболее вероятное использование» используется здесь не как отдельное, отчетливое понятие (как определено ранее Graaskamp, Grissom и другими), а просто как общее описание операционного анализа конечных результатов и наилучшего использования. В конечном счете, пользователи любой концепции должны достичь этой операционной цели, независимо от тонкостей, которые они утверждают о том, как и почему они туда попали, иначе оценка в большинстве случаев не будет иметь практического смысла и применения. Оценка стоимости, основанная на маловероятном или менее чем вероятном варианте использования, сведет оценку рыночной стоимости к произвольной рационализации.

[4] «Эвристический» означает эмпирическое правило. «Без модели» означает отсутствие уравнения, определяющего всеобъемлющую экономическую теорию или теорию стоимости. «Правило принятия решения» означает условные утверждения if-then-else, например: «Если использование имеет юридическую допустимость, то рассмотрите его; в противном случае отклоните его».

[5] Mark G. Dotzour, Terry V. Grissom, Crocker H. Liu, and Thomas Pearson, «Highest and Best Use: The Evolving Paradigm,» The Journal of Real Estate Research (Spring 1990): 17-32.

[6] Ibid., 17; и Kerry D. Vandell, «Toward Analytically Precise Definitions of Market Value and Highest and Best Use,» The Appraisal Journal (April 1982): 253-268.

[7] Независимо от их неточности и частичной точности, эвристические правила часто считаются истинными в логическом смысле и обычно предполагается, что они действуют в бивалентной вселенной (т.е. в той, где вещи либо истинны, либо не истинны, существуют или не существуют, либо являются или не являются, логически говоря), Далее, эвристическое принятие решений обычно основывается на предположении о случайной, вероятностной вселенной, где вещь или событие происходит с вероятностью, а не с определенностью, и в совокупности, а не в степенях. Эти характеристики отличают эвристические системы принятия решений, называемые экспертными системами в искусственном интеллекте, от другой, более детерминированной ветви искусственного интеллекта, называемой нечеткими системами, где предполагается, что события и вещи причинно связаны, но способны происходить либо в целом, либо в степени. В нечетких системах, которые будут обсуждаться далее в статье, события и вещи могут быть полностью истинными, в некоторой степени истинными и в некоторой степени ложными или полностью ложными. Логически говоря, нечеткие системы предполагают существование простых событий (А или не А), парадоксальных событий (А и не А) и промежуточных градаций (более или менее А и более или менее не А).

[8] Например, «Синица в руке…» может быть сформулирована в английском предложении или математически аппроксимирована как (1 + i)n, также известная как текущая стоимость реверсии.

[9] Appraisal Institute, The Appraisal of Real Estate, 10th ed. (Chicago: Appraisal Institute, 1992), 45.

[10] The Appraisal of Real Estate, 10th ed., 280-283.

[11] Dotzour, Grissom, Liu и Pearson, 20: «Вопросы производительности, представляющие собой рикардианскую предпосылку, задали теоретическую основу для большей части литературы по оценке».

[12] Kinnard, Graaskamp и другие указали на тенденцию участников транзакций «удовлетворять» (т.е. принимать решения, которые удовлетворяют и достаточны) а не оптимизировать.

[13] Это включает в себя наблюдение за транзакциями, поведением участников транзакции, предполагаемую эффективность специального принятия теоретических концепций и, наконец, признание юридических, коммуникационных, экономических и профессиональных ограничений в процессе оценки и т.д.

[14] Концепция «удовлетворения», или неоптимального принятия решений, модифицирует эвристический каскад; например, она не обязательно отвергает его.

[15] Например, в книге Fundamentals of Real Estate Development (Washington, D.C.: Urban Land Institute, 1981) James A. Graaskamp формулирует двухэтапное правило принятия решений для замены НЭИ: Наиболее подходящее использование (т.е. метаиспользование, которое было бы оптимальным согласованием долгосрочных социальных ограничений, влияющих на решение о землепользовании) было определено первым, а наиболее вероятное использование (т.е. прагматическое, вероятностное согласование краткосрочных ограничений, которое близко к наиболее подходящему использованию) было определено вторым. Наиболее подходящее использование эвристически перекосило наиболее вероятное использование в сторону социальных норм.

[16] Dotzour, Grissom, Liu, and Pearson, 29.

[17] Ibid., 27-29.

[18] Ibid., 27-28

[19] Ibid., 28.

[20] Douglass C. North, Institutions, Institutional Change and Economic Performance (Cambridge, Massachusetts: Cambridge University Press: 1990), 17-26. Обсуждение экономических и социальных наук, размышляющих о недостатках теории рационального выбора, особенно информативно.

[21] В эвристике интуиция — неплохая вещь, если она позволяет принимать эффективные решения.

[22] James A Graaskamp, Fundamentals of Real Estate Development (Washington, D.C.: Urban Land Institute, 1981), 1.

[23] Во многих оценках недостаточно эмпирических данных, чтобы провести существенное различие между тем, какой тип сделки может быть использован, и какие различные суммы прибыли могут потребоваться для каждого из них. Без такого знания различие, если оно вообще существует, выходит за рамки заслуживающего доверия анализа и, вероятно, по умолчанию становится незначимым для аналитического процесса.

[24] Возможно, современные теоретики могли бы предпринять серию скромных инвестиций со своим собственным капиталом, чтобы продемонстрировать эффективность процедуры инвестирования, а затем продемонстрированный метод распространился бы в использовании до такой степени, что оценщики могли бы разумно принять его как соответствующую симуляцию поведения покупателя.

[25] Dotzour, Grissom, Liu, and Pearson, 17.

[26] R.H. Coase, The Firm, the Market, and the Law (Chicago: The University of Chicago Press, 1988), 5.

[27] Dotzour, Grissom, Liu, and Pearson, 29.

[28] Оценка без модели означает именно то, что она предполагает: для принятия решения не формулируется никакого трансцендентного уравнения. Вместо этого для принятия решений используются правила, суждения и приближения. Примеров оценки без модели предостаточно в реальной жизни. Представьте себе параллельную парковку автомобиля. Вы не создаете (и, вероятно, не смогли бы) уравнение для этого. Вы просто оперируете рядом правил (например, не подходите слишком близко к машине впереди, не подходите слишком близко к машине сзади, не подходите слишком близко к обочине, выезжайте из движения, будьте примерно на равном расстоянии от обеих машин), приближений (например, как далеко ли я от машин, бордюров и уличного движения?) и суждения (например, это недостаточно близко, это слишком близко).

[29] Bart Kosko, Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic (New York: Hyperion, 1993), 156-197.