UK recurring portfolio appraisals: development of a conceptual model
Notice bibliographique
Résumé
Clayton et al. (2001) and Van der Werf and Huibers (2015) showed that first-time appraisals differ from their successive repeat valuations in Canada and The Netherlands. First-time appraisals seem to follow the normative valuation process more closely and use more contemporary comparable data. Repeat valuations tend to be sluggish and tend to anchor on the prior valuation. In bearish, contracting markets this leads to assessed values that, on average, are higher than the unobservable market value. In the UK context there has not been similar research into first time appraisals thus far, although evidence of anchoring to either selling price (Gallimore and Wolverton, 2008) or previous estimated (Havard, 1999; Havard, 2001) in the UK context exists. The concept of recurring valuations and the effect of possible anchoring on the assessment of market value has been researched as well (Gallimore and Wolverton, 2008; Diaz and Hansz, 1997; Hansz, 2004; McAllister et al., 2003; Crosby, Lizieri and McAllister, 2010), though, as far as we know, no study has examined the rotation of appraisers specifically to understand what processes are occurring when a new appraising firm is being appointed or assets rotate between a number of appraising firms. Based on interviews, combined with literature review a conceptual model has been developed to describe the processes that take place when appraisers are undertaking either first-time or repeat valuations. Potential weak spots have been revealed that are vulnerable for biases. Further analysis of these weak spots could potentially lead to less valuation bias.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».