Prognosesenteret introduserer datamodell for beregning av boligverdi

I finans er det viktig å raskt få riktig verdi for å gi lån. For eiendomsbransjen er en kvantitativ boligverdi en god pekepinn før de selv vurderer boligen kvalitativt. Det er også en interessevekker hos potensielle boligselgere. Prognosesenteret har de siste to årene utviklet to datamodeller som estimerer hva alle helårsboliger er verdt.

Typiske kundebehov:

  • Identifisere boligens markedsverdi
  • Markedsutvikling
  • Utvikling av kundetjenester (B2C)
  • «Hvor mye er boligen din verdt»-tjeneste på nettside
  • Porteføljevask for finans (bank og kredittopplysningsselskaper)
  • Potensialberegninger

Dette får du vite:

Våre analyser gir et estimat på markedsprisen til hver eneste helårsbolig. Vi leverer både punktestimater (eks. 13 450 000) og intervaller basert på estimatsikkerheten (eks. 12 900 000 – 13 780 000). I tillegg oppgir vi en score som sier noe om hvor treffsikker vi tror estimatet er, en kvadratmeterpris (BRA/P-ROM) og prisutviklingen de siste tre måneder for den enkelte bolig. Dataene blir levert gjennom et daglig oppdatert API. I løpet av 2020 vil prisestimater for fritidsboliger også være tilgjengelig.

 

Slik finner vi svarene:

Vi har både en prediktiv AI/ML-modell og en statistisk analysemodell som estimerer boligverdier. Vi identifiserer til en hver tid hvilke av de to modellene som passer best til de ulike boligtypene i de ulike delene av Norge, som til slutt utgjør produktet «Estimert boligverdi».

 

Vi innhenter nye markedsobservasjoner hver natt, som beriker både datagrunnlaget, modellene og til slutt kvaliteten på treffsikkerheten i boligprisestimatene.

Treffsikkerheten for boliger ligger på rundt +/- 6 % fra faktiske omsetninger.

 

Prognosesenterets boligverdi-team har god kunnskap om boligmarkedet og tilgjengelige boligdata, som er en kritisk faktor for å kunne bygge en valid og pålitelig modell.

 

Data vi tar utgangspunkt i:

  • Matrikkelen (boliginformasjon) og grunnboken (omsetninger)
  • Markedsobservasjoner fra meglerhus + takstoppdrag
  • Geografisk informasjon som høydemeter, avstand til vann o.l.
  • Demografisk informasjon om nabolagets eiersammensetning
  • Tomteavgrensninger
  • Flyfotoer for å avdekke boligenes omgivelser (til AI/ML)
  • + mange andre potente datavariabler
Nyhetsbrev
Meld deg på vårt nyhetsbrev