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Enregistrement W2889361016 · doi:10.15396/eres2018_188

Comparison of International Real Estate Valuation Standards

2018· article· en· W2889361016 sur OpenAlexaboutno aff
Aart Hordijk, Tom M. Berkhout, Sebastiaan Roggeveen

Notice bibliographique

Revue25th Annual European Real Estate Society Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInsurance and Financial Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)ComparabilityAccountingReal estateBusinessIncome approachPortfolioActuarial scienceJurisdictionFair valueInternational Financial Reporting StandardsFinancePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a globalizing world, real estate investors have great interest in uniform valuation standards to allow comparison of outcomes across countries. Transparency, reliable reports, sound procedures and comparability are core values for investors, valuations and valuers. This is particularly evident during financial crises and in fraud cases. Introduction to and compliance with established valuation standards could improve the reliability of the investments and the consistency and presentation of information and encourage greater transparency in reporting to investors and the market in general. As far as (real estate) valuation is concerned over time three major valuation standards have been developed: the International Valuation Standards (IVS by IVS Council), the European Valuation Standards (EVS by TEGoVA) and the Uniform Standards of Professional Appraisal Practice (USPAP, USA/Canada by The Appraisal Foundation TAP). Those standards are regularly amended because of expansion, interpretation, changes in regulation or law as well as jurisdiction. There are similarities between the standards, but also important differences. The procedures followed and the reported outcome of valuations may therefore differ. Especially, if investors have a globally diversified portfolio, one should be aware of the valuation differences between regions. For purposes of (financial) reporting, it is important to map these similarities and differences between those standards. This research will be carried out in close cooperation with the standard setters as much as possible. The objectives of the research are: To identify, clarify and explain differences and similarities on a conceptual and practical level between the recently published IVS 2017 and EVS 2016 as well as between IVS2017 and USPAP 2018/2019. To formulate topics and recommendations for IVSC and TEGoVA and TAP to be discussed The aim of the research will be to make stakeholders of valuation standards aware about the consequences of the differences at the moment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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