Empirical Study of the Causes of Valuation Variance and Inaccuracy in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The question about accuracy and consistency in valuation practice has been subject of interest to the academicians, professionals and users of valuations not only in Nigeria or developing countries alone but also in the developed countries of the world such as UK, USA, Canada and Australia. Property valuation is the core of Estate Surveying and Valuation profession. Thus its accuracy and/or reliability is critical to the valuers, their clients and the stakeholders of valuation in general. Earlier studies have confirmed the existence of inaccuracy and inconsistency of valuations in these countries including Nigeria. However, there has not been much study into the factors contributing into inaccuracy and variance in the valuation estimates by the Nigerian valuers. Hence, this study aims at examining the causes of inaccuracy and variance in the country’s valuation practice. To achieve the objective of the study, the use of survey method in conjunction with personal interviews with some members of the Nigerian Institution of Estate Surveyors and Valuers in practice and academic institutions in some universities and polytechnics Lagos metropolis were used for the purpose gathering data for the study. The data collected were analyzed with the aid of simple statistical tools. The findings revealed divergent causes of valuation inaccuracy and variance ranging from dearth of market data to lack of adequate training and experience on the part of the valuers and many more. The paper concluded by recommending the establishment of functional property data bank and promotion of the use of valuation standards by the Nigerian Institution of Estate Surveyors and Valuers and Estate Surveyors and Valuers Registration Board of Nigeria the bodies responsible for the regulation of valuation practice in Nigeria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».