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1 米 国 の 潮 流 から 日 本 の 鑑 定 評 価 の 方 向 性 を 考 える - 統 計 学 の 活 用 を 中 心 に- < 上 > A.I.テキストブック 最 新 刊 *1 における 統 計 学 の 位 置 づけ 不 動 産 鑑 定 士 / 大 阪 経 済 大 学 大 学 院 経 営 学 研 究 科 非 常 勤 講 師 堀 田 勝 己 本 稿 は ( 株 ) 住 宅 新 報 社 より 発 行 の 月 刊 不 動 産 鑑 定 2014 年 12 月 号 に 掲 載 された 論 文 である まえがき 本 誌 2014 年 5 月 号 から 11 月 号 までの 全 7 回 にわたり 大 野 喜 久 之 輔 神 戸 大 学 名 誉 教 授 による A.I.テキストブック 14 版 から 米 国 鑑 定 業 務 の 展 開 方 向 を 探 る と 題 する 論 考 が 連 載 された 米 国 Appraisal Institute が 発 行 する 不 動 産 鑑 定 評 価 に 関 する 最 も 重 要 なテキス トブックである The Appraisal of Real Estate の 最 新 刊 ( 第 14 版 )における 旧 版 からの 改 訂 内 容 に 着 目 し その 核 心 部 分 を 指 摘 した 上 で 米 国 における 今 後 の 鑑 定 評 価 理 論 と 実 務 の 行 く 先 を 探 る 内 容 であった その 第 1 回 において まず 第 13 版 と 第 14 版 の 章 立 ての 対 比 を 行 うことにより 全 体 構 成 の 大 きな 変 化 が 指 摘 されている 具 体 的 には 次 の 如 くであ る 第 13 版 では 全 30 章 + 補 論 A Bで 構 成 されていたものが 第 14 版 ではまずパートⅠか らⅩに 大 きく 分 けられた 上 で 章 立 ては 全 部 で 35 章 + 補 論 A B Cで 構 成 されている 大 きくパート 分 けされたことにより 鑑 定 評 価 の 各 作 業 内 容 に 即 して 関 連 する 章 がまとめ られ 従 前 よりもテキストとしてわかりやすい 構 成 となった また パートの 配 列 をみる と 実 務 における 作 業 手 順 を 踏 まえたものとなっており 同 書 が 実 際 に 鑑 定 実 務 の 現 場 で マニュアル 的 に 使 われることを 意 識 したものといえよう 最 新 刊 における 特 筆 すべき 変 化 ( 進 化 )のひとつとして 鑑 定 評 価 における 統 計 的 分 析 (Statistical Analysis in Appraisal)と 題 された 章 が パートⅤ データの 分 析 内 の 第 14 章 に 置 かれており 旧 版 においてやや 傍 論 的 に 第 28 章 に 収 録 されていたのと 比 較 すると 鑑 定 評 価 の 作 業 手 順 の 中 の1プロセスとして しっかりと 位 置 づけられた 印 象 である この 変 化 に 着 目 し 本 稿 では 鑑 定 評 価 における 統 計 学 の 活 用 という 点 にスポットを 当 て 米 国 テキストの 記 述 が 示 唆 する 内 容 と 我 が 国 の 今 後 の 鑑 定 評 価 の 進 むべき 方 向 性 につい て 2 回 にわたって 考 えてみたい* 2 まず 今 回 は 表 題 の 如 く 米 国 テキスト 最 新 刊 において 統 計 学 に 関 連 する 章 にはどのよ うなことが 書 かれ どこまでの 学 習 が 要 求 されているのかを 概 観 する 次 回 < 下 >におい ては 今 回 の 内 容 を 踏 まえた 上 で 現 状 における 日 本 の 鑑 定 評 価 の 問 題 点 と 今 後 の 課 題 のほか 次 代 を 担 う 不 動 産 鑑 定 士 の 養 成 教 育 のあり 方 についても 言 及 したい 1. 最 新 刊 における 統 計 学 に 関 する 記 述 (1) 全 体 のパート 割 り *1Appraisal Institute, The Appraisal of Real Estate,14th ed.,appraisal Institute,2013 *2 本 稿 執 筆 の 機 会 と 貴 重 な 助 言 を 大 野 名 誉 教 授 から 頂 いた ここに 改 めて 謝 意 を 表 した い - 1 -

2 まず A.I.テキストブック 最 新 刊 ( 第 14 版 )のパート 割 りについて 見 ておく PartⅠ 不 動 産 とその 鑑 定 評 価 (Real Estate and Its Appraisal) PartⅡ 問 題 の 確 認 (Identification of the Problem) PartⅢ 作 業 範 囲 の 決 定 (Scope of Work Determination) PartⅣ データの 収 集 と 不 動 産 の 記 述 (Data Collection and Property Description) PartⅤ データの 分 析 (Data Analysis) PartⅥ 土 地 の 価 値 に 関 する 意 見 (Land Value Opinion) PartⅦ 評 価 手 法 の 適 用 (Application of the Approaches to Value) PartⅧ 試 算 価 額 の 調 整 と 価 額 に 関 する 最 終 意 見 (Reconciliation of the Value Indications and Final Opinion of Value) PartⅨ 決 定 した 価 額 の 報 告 (Report of Defined Value) PartⅩ 特 殊 な 鑑 定 評 価 業 務 (Appraisal Practice Specialties) Appendix A 専 門 業 務 と 法 (Professional Practice and Law) Appendix B 回 帰 分 析 と 統 計 手 法 の 適 用 (Regression Analysis and Statistical Applications) Appendix C 財 務 公 式 (Financial Formulas) 上 記 のようにパート 1~10+ 補 論 3(A~C)で 構 成 されており 統 計 学 に 関 連 するもの はパートⅤ データの 分 析 と 補 論 B 回 帰 分 析 と 統 計 手 法 の 適 用 がある (2)パートⅤの 記 載 内 容 パートⅤ データの 分 析 は 次 の 3 章 で 構 成 されている Chapter 14 鑑 定 評 価 における 統 計 的 分 析 (Statistical Analysis in Appraisal) Chapter 15 市 場 分 析 (Market Analysis) Chapter 16 最 有 効 使 用 の 分 析 (Highest and Best Use Analysis) 上 記 のうち 筆 者 が 本 稿 で 取 り 上 げる 中 心 となるのは 特 に 第 14 章 (Chapter14)である が 同 じパートに 納 められている 他 2 章 も 大 量 のデータを 収 集 分 析 した 上 で 判 断 が 行 わ れるという 意 味 において 同 じ 作 業 の 延 長 線 上 にある 市 場 分 析 や 最 有 効 使 用 の 分 析 というプロセスは 単 に 地 域 に 精 通 し 相 場 観 を 持 ち 土 着 的 な 視 点 でのみ 行 われるものではなく 鑑 定 主 体 がそれらの 把 握 や 判 断 に 至 る 根 拠 とな ったデータとその 分 析 方 法 分 析 結 果 を 示 した 上 で 行 われるべきものであるから その 過 程 で 統 計 的 手 法 が 用 いられることは 必 然 と 言 えるからである (3) 第 14 章 の 置 かれた 意 図 第 14 章 の 冒 頭 では 最 近 鑑 定 評 価 において 統 計 学 の 必 要 性 が 増 していることが 述 べられ ている それは 対 象 不 動 産 のみならず 比 較 可 能 な 他 の 不 動 産 より 大 きな 市 場 につい ての 様 々なデータセットに 関 する 分 析 の 結 果 が 鑑 定 主 体 の 行 う 市 場 分 析 最 有 効 使 用 分 析 あるいは 評 価 手 法 の 適 用 に 必 要 な 情 報 を 与 え 鑑 定 評 価 の 結 論 に 多 大 な 影 響 を 及 ぼす からである 無 論 データの 分 析 それ 自 体 は 従 来 から 既 に 鑑 定 評 価 のプロセスにおいて - 2 -

3 大 切 なものであったことは 間 違 いないが より 厳 格 な 分 析 方 法 や 数 値 の 解 釈 がなされるた めには 統 計 学 というツールの 力 添 えが 必 要 となる よって 統 計 学 の 基 本 的 な 知 識 や 技 術 を 身 につけることは 21 世 紀 におけるプロフェッショナルと 呼 ばれるための 前 提 条 件 と なった とまで 同 章 では 述 べられている ことに 回 帰 分 析 のような 統 計 的 手 法 は 取 引 事 例 比 較 法 において 対 象 不 動 産 と 比 較 対 象 となる 取 引 事 例 との 間 の 差 異 の 把 握 のために 有 用 な 方 法 として 受 け 入 れられるようになっ た 歴 史 的 に 大 量 評 価 などの 局 面 では その 過 程 で 統 計 的 分 析 が 行 われてはきたものの 正 式 な 統 計 用 語 が 鑑 定 評 価 の 文 脈 の 中 で 用 いられては 来 なかった それだけ 両 者 の 間 に は 溝 があったとも 言 える 統 計 学 は 一 般 に 記 述 統 計 学 (Descriptive Statistics)と 推 測 統 計 学 (Inferential Statistics) に 分 けられる 前 者 は 要 約 尺 度 図 表 などを 用 いて 標 本 (サンプル)または 母 集 団 につ いて 記 述 するものであり 後 者 は 標 本 (サンプル)データを 用 いて 母 集 団 に 関 する 推 論 を 行 うもので 母 集 団 の 平 均 値 中 央 値 などの 代 表 値 分 散 因 果 関 係 などの 基 本 構 造 に 関 する 測 定 をも 含 む 記 述 統 計 において 表 チャート グラフなどを 効 果 的 に 活 用 するスキルはとても 重 要 で あり 鑑 定 評 価 書 の 中 でこれらを 用 いて 視 覚 化 を 図 ることは ユーザーの 理 解 を 促 進 し 信 頼 性 を 高 めることに 役 立 つ 但 し これらのツールを 使 いこなすためには 当 然 のこと ながら 専 門 的 な 知 識 が 必 要 とされる 統 計 学 は それ 自 体 で 独 立 した 学 問 であるから 鑑 定 評 価 にこれを 取 り 入 れ 信 頼 性 のあるサービスを 提 供 するためには どんな 統 計 的 手 法 を 取 り 入 れることが 有 効 かについて 鑑 定 主 体 自 身 がよく 理 解 していなければならないし そのために 必 要 な 知 識 や 技 量 を 自 ら 習 得 しなければならない そのいわばスタートラインとして 第 14 章 では 統 計 の 基 礎 的 な 用 語 や 概 念 を 解 説 する とともに 鑑 定 評 価 における 統 計 的 分 析 の 活 用 についても 言 及 されているのである 2. 第 14 章 の 内 容 (1)データとは 何 か データは その 性 質 により 大 きく2つのカテゴリーに 分 けられる すなわち 質 的 (Qualitative)データと 量 的 (Quantitative)データである 質 的 データはさらに 名 義 (Nominal) 尺 度 と 順 序 (Ordinal) 尺 度 に 分 類 され 量 的 データは 間 隔 (Interval) 尺 度 と 比 (Ratio) 尺 度 に 分 類 される まとめると [ 表 1]のようになる 質 的 データ(Qualitative Data) 量 的 データ(Quantitative Data) 名 義 尺 度 (Nominal Scale) 順 序 尺 度 (Ordinal Scale) 間 隔 尺 度 (Interval Scale) 比 尺 度 (Ratio Scale) [ 表 1] 質 的 データ たとえば 不 動 産 の 所 在 地 番 権 利 関 係 の 記 述 などは 対 象 不 動 産 を 他 と 区 別 するため - 3 -

4 に 不 可 欠 なデータであるが 定 量 的 な 意 味 を 持 つものではない 地 番 のような 数 字 を 含 む ものであっても 他 と 区 別 されるべき 名 前 としての 機 能 しか 持 っていない これが 質 的 データの 特 徴 である 量 的 データ 上 記 に 対 し 地 積 建 物 の 床 面 積 築 年 数 などはその 数 値 自 体 に 情 報 がある これが 量 的 データの 特 徴 である 量 的 データはいわば 測 定 されたデータであり 平 均 値 中 央 値 などの 代 表 値 で 要 約 することもできる 名 義 尺 度 名 義 尺 度 は 上 述 した 不 動 産 の 所 在 地 番 権 利 関 係 の 記 述 などのように 他 と 区 別 され るべき 名 前 として 定 義 されるだけであり 他 との 間 に 序 列 は 存 在 しない チューダー 様 式 の 建 築 がヴィクトリアンやコロニアルなどよりも 上 に 位 置 づけられるといったことがない ようにである 順 序 尺 度 順 序 尺 度 も 同 様 に 名 称 として 他 と 区 別 されるものではあるが 名 義 尺 度 とは 異 なり 序 列 づけを 行 うことができるものである 状 態 の 優 劣 をランクづけしたものは 単 なる 分 類 では なく 優 は 劣 よりも 上 に 位 置 することは 明 らかである 間 隔 尺 度 順 序 尺 度 と 同 様 に 各 データ 間 に 序 列 があるが 異 なるのはあるデータと 他 のデータと の 間 隔 を 測 定 することが 可 能 な 点 である ただし 間 隔 尺 度 には 基 準 点 やベースラインの ようなものがない 2002 年 と 2007 年 の 間 には 5 年 の 隔 たりがあり 言 い 換 えれば 加 減 す ることには 意 味 があるが 乗 除 はできない 比 尺 度 間 隔 尺 度 に 対 し 比 尺 度 は 加 減 のみならず 乗 除 ( 比 率 )も 可 能 である 例 えばあるビル の 賃 貸 可 能 総 面 積 (Gross Rentable Area)が 100,000 平 方 フィートであり 使 用 可 能 面 積 (Usable Area)が 90,000 平 方 フィートであるとすると 100,000 > 90,000 という 序 列 や 100,000-90,000 = 10,000 という 間 隔 だけでなく 100,000 / 90, という 比 率 ( 賃 貸 可 能 / 使 用 可 能 面 積 比 率 )にも 意 味 がある (2) 母 集 団 と 標 本 母 集 団 (Population)とは あるカテゴリーに 属 するすべてのデータの 集 まりのことであ る たとえば 特 定 の 地 域 に 存 在 するガーデンレベル( 半 地 下 )アパートメントの 全 住 戸 と いったデータが 該 当 する 母 集 団 の 分 布 を 記 述 するものを 母 数 といい 平 均 分 散 などが ある 同 地 域 に 所 在 するガーデンレベル アパートメントの 平 均 床 面 積 といった 数 値 は 母 集 団 の 分 布 の 様 子 を 示 す 母 数 である これに 対 し 母 集 団 から 抽 出 された 部 分 集 合 というべきものが 標 本 (Sample)である - 4 -

5 標 本 の 平 均 値 から 母 集 団 の 平 均 値 を 推 定 することは 推 測 統 計 の 一 例 といえる 標 本 に 関 する 記 述 統 計 には 標 本 サイズ データの 収 集 方 法 収 集 時 点 などのほか 最 小 値 最 大 値 レンジ 四 分 位 数 標 準 偏 差 平 均 値 メジアン( 中 央 値 ) モード( 最 頻 値 )などによって 分 布 の 形 状 を 示 すことも 含 まれる 標 本 データを 用 いて 母 集 団 パラメータを 推 定 したり 母 集 団 に 関 する 一 定 の 結 論 に 到 達 するのが 推 測 統 計 であることは 既 に 述 べたが その 活 用 の 一 例 として 全 米 不 動 産 協 会 (National Association of Realtors:NRA)が 毎 月 公 表 している 合 衆 国 全 土 の 様 々な 市 場 に おける 住 宅 価 格 の 中 央 値 に 関 する 統 計 があげられる このような 統 計 により その 背 後 に ある 母 集 団 の 価 格 水 準 の 変 化 といったものが 推 測 されうるが その 信 頼 性 や 妥 当 性 は 標 本 サイズや 要 因 数 標 本 が 正 しく 母 集 団 を 代 表 しているかなどに 依 存 する 標 本 の 抽 出 方 法 には 確 率 抽 出 法 (Probability Sampling)と 非 確 率 抽 出 法 (Non-probability Sampling)があるが 標 本 の 代 表 性 を 担 保 できるのは 前 者 である 確 率 抽 出 法 は 無 作 為 抽 出 法 (Random Sampling)とも 呼 ばれる 上 述 の 全 米 不 動 産 協 会 による 統 計 は 残 念 ながら 非 確 率 抽 出 法 に 基 づくものであり デ ータの 収 集 方 法 に 基 づく 不 確 実 性 の 度 合 いについてはわからない (3) 分 布 の 代 表 値 中 央 値 中 央 値 (Median)とは すべてのデータを 最 高 値 から 最 低 値 までその 値 の 順 に 並 べたと きのちょうど 中 央 の 値 である もしデータ 数 n が 奇 数 であれば 中 央 値 は(n+1)/2 番 目 の 値 となり n が 偶 数 であれば n/2 番 目 の 値 と(n/2)+1 番 目 の 値 の 中 間 点 となる たとえばデータ 数 が 15 の 場 合 中 央 値 は 8 番 目 の 値 であるが データ 数 が 14 の 場 合 中 央 値 は 7 番 目 の 値 と 8 番 目 の 値 の 中 間 点 すなわち 2 つの 値 を 足 して 2 で 割 った 値 とな る 分 布 に 極 端 な 値 が 含 まれる 場 合 下 記 の 算 術 平 均 等 ではその 影 響 を 受 けて 分 布 の 全 体 像 をうまく 表 さない 場 合 があるが 中 央 値 ではそのようなことがない 算 術 平 均 算 術 平 均 (Arithmetic Mean)は 最 もよく 用 いられる 代 表 値 であり 標 本 平 均 母 平 均 などとして 用 いられる すべてのデータを 合 計 し その 個 数 で 割 ったものである 分 布 に 極 端 な 値 が 含 まれる 場 合 算 術 平 均 はその 影 響 を 受 け 分 布 の 姿 を 正 しく 表 さず 代 表 値 としてあまり 適 切 ではない 場 合 がある 標 本 平 均 には x の 文 字 が 用 いられることが 多 く 母 平 均 には μ の 文 字 が 用 いられること が 多 い 分 布 型 が 知 られている 場 合 あるいは 標 本 サイズが 十 分 に 大 きい( 標 本 数 が 十 分 に 多 い) 場 合 には 標 本 平 均 は 統 計 的 推 論 にたいへん 役 立 つものである 算 術 平 均 x n x i i= A = 1 n - 5 -

6 幾 何 平 均 金 融 の 世 界 における 投 資 収 益 に 関 してよく 用 いられるのが 幾 何 平 均 (Geometric Mean) である データ 数 が n の 場 合 n 個 すべてのデータを 掛 け 合 わせた 値 の n 乗 根 をとった 値 のことである 幾 何 平 均 x n n G = x i i= 1 最 頻 値 最 頻 値 (Mode)とは データの 中 で 最 も 頻 繁 に 出 現 する 観 測 値 のことである 最 頻 値 が 一 意 に 定 まらず 2 つあるデータ 群 の 性 状 を 二 峰 性 (Bimodal)といい それより 多 いものを 多 峰 性 (Multimodal)という 一 部 の 分 布 型 ( 一 様 分 布 など)では 最 頻 値 は 定 義 されない (4) 散 布 度 の 指 標 標 準 偏 差 と 分 散 いずれもデータのばらつきを 示 す 指 標 である 一 般 に 母 分 散 はσ 2 の 記 号 で 表 し 標 本 分 散 は S 2 で 表 す また 分 散 の 平 方 根 が 標 準 偏 差 である 母 分 散 (Population Variance)は 各 観 測 値 の 平 均 値 からの 隔 たりを 二 乗 したものの 平 均 であり その 平 方 根 が 母 標 準 偏 差 (Population Standard Deviation)である σ = ( μ) X i N 2 N: 母 集 団 の 総 観 測 数 標 本 分 散 *3 (Sample Variance)は 各 観 測 値 の 平 均 値 からの 隔 たりを 二 乗 したものを 自 由 度 (n-1)で 割 ったものであり その 平 方 根 が 標 本 標 準 偏 差 (Sample Standard Deviation) である ( x x) S = n 1 i 2 n: 標 本 サイズ 変 動 係 数 変 動 係 数 (Coefficient of Variation)は 標 準 偏 差 を 平 均 値 で 標 準 化 したもので 複 数 の データセット 間 のばらつきの 度 合 いの 比 較 に 有 用 である S 100 CV = x レンジ( 分 布 幅 ) データの 幅 のことであり 単 純 に 最 小 の 観 測 値 と 最 大 の 観 測 値 の 隔 たりのことである *3 母 集 団 の 分 散 の 不 偏 推 定 量 であり 不 偏 分 散 と 呼 ばれる 標 本 自 体 の 分 散 ではないので 標 本 分 散 の 語 は 誤 解 を 招 く 表 現 だが 実 際 にはかなり 多 用 されている - 6 -

7 四 分 位 数 と 四 分 位 範 囲 データ 群 を 値 の 順 に 並 べ 中 央 値 で 二 分 する 下 の 組 の 中 央 値 を 第 1 四 分 位 数 (Quartile1 :Q1)といい 上 の 組 の 中 央 値 を 第 3 四 分 位 数 (Q3)という 定 義 から 第 2 四 分 位 数 (Q2) は データ 群 全 体 の 中 央 値 そのものである 1 Q1 = n + 4 Q 2 = median ( 1) 3 Q3 = n + 4 四 分 位 範 囲 (Interquartile Range:IQR)とは 第 3 四 分 位 数 と 第 1 四 分 位 数 の 差 (Q3-Q1) のことであり 中 央 値 のまわりの 50%のデータがこの 範 囲 に 含 まれていることになる (5) 分 布 型 に 関 する 指 標 分 布 型 がどれだけ 正 規 分 布 に 近 いか 中 央 値 と 平 均 値 の 隔 たりがどれほどあるかなどを 知 ることができる 指 標 である 歪 度 歪 度 (Skewness)は 分 布 のゆがみ 左 右 対 称 の 度 合 いを 示 す 正 規 分 布 (Normal Distribution)は 中 央 値 と 平 均 値 が 同 じで 左 右 の 歪 みがないので 歪 度 は 0 である 尖 度 尖 度 (Kurtosis)は 分 布 の 尖 りの 度 合 い すなわち 分 布 型 の 高 さと 裾 の 厚 さを 示 す 正 規 分 布 は 尖 度 =3 とされる *4 正 規 性 正 規 分 布 (Normal Distribution)は[ 図 1]のような 左 右 対 称 のつりがね 型 (Bell Shape)で あり 平 均 値 = 中 央 値 = 最 頻 値 である また 上 記 のとおり 歪 度 =0 尖 度 =3 となる 母 集 団 が 正 規 分 布 に 従 っているかどうかを 調 べるために 正 規 性 の 検 定 (Test of Normality)が 行 われる また 視 覚 的 に 確 かめるために 正 規 確 率 プロット(Normal Probability Plot)が 作 成 される Minitab SPSS などの 統 計 ソフトを 用 いると 簡 単 に 行 う ことができるが Microsoft Excel でも 同 様 のことができる [ 図 2]は 筆 者 が 土 地 価 格 データ( 想 定 )の 標 本 (30 個 )を 用 いて Excel で 正 規 確 率 プロットを 作 成 した 例 である 正 規 分 布 に 従 う 場 合 斜 めに 引 いた 45 度 線 にぴったりと 合 致 し ずれが 大 きいほど 正 規 分 布 からは 遠 いことが 視 覚 的 に 確 かめられる *4 テキストでは 正 規 分 布 の 尖 度 は 3 とのみ 書 かれているが 0 とする 定 義 もある - 7 -

8 正 規 分 布 f(x) x [ 図 1] 期 待 値 正 規 確 率 プロット 土 地 価 格 ( 円 /m2) [ 図 2] (6) 中 心 極 限 定 理 統 計 的 推 論 において 常 に 母 集 団 が 正 規 分 布 であることを 前 提 とすれば 分 析 は 容 易 とな るが すべての 現 象 が 正 規 分 布 するわけではない しかしながら 母 集 団 がどんな 形 の 分 布 であっても そこから 取 り 出 した 標 本 のサイズが 十 分 に 大 きい 場 合 には 標 本 の 平 均 は - 8 -

9 正 規 分 布 に 近 づく これを 中 心 極 限 定 理 (Central Limit Theorem)という これにより 実 際 には 正 規 分 布 しない 現 象 についても 正 規 分 布 の 理 論 を 用 いて 分 析 を 行 うことが 可 能 と なる 母 分 散 が 未 知 で 標 本 から 母 平 均 の 区 間 推 定 を 行 う 際 信 頼 区 間 (Confidence Interval) はスチューデントのt 分 布 (Student's t distribution)によって 求 める 信 頼 区 間 : x ± tn 1 S n (7) 回 帰 分 析 回 帰 分 析 (Regression Analysis)は 従 属 変 数 (Dependent Variable)と 独 立 変 数 (Independent Variable)との 関 係 を 定 量 化 して 関 係 式 を 導 き 出 す 統 計 的 手 法 である 鑑 定 評 価 において 通 常 従 属 変 数 は 価 格 または 賃 料 である 独 立 変 数 は 土 地 や 建 物 の 価 格 に 影 響 を 与 える 4 つの 要 因 ( 社 会 的 経 済 的 行 政 的 環 境 的 )と 物 理 的 特 性 などである 回 帰 モデルは 従 来 から 資 産 税 の 徴 税 のための 大 量 評 価 (Mass Appraisal) ことに 発 展 した 住 宅 市 場 などにおいて 活 用 されてきた なぜなら 一 般 の 鑑 定 評 価 に 比 べて 効 率 的 であり 資 料 の 制 約 などにより 個 別 の 鑑 定 評 価 を 行 い 得 ないような 場 合 にも 有 効 だから である (8) 鑑 定 実 務 における 統 計 的 手 法 の 活 用 パーソナルコンピュータと 表 計 算 プログラム(Spreadsheet Program) 統 計 ソフトウエ アなどの 普 及 により 鑑 定 士 は 簡 単 かつ 正 確 に 鑑 定 評 価 に 統 計 的 手 法 を 取 り 入 れること が 可 能 となった コンピュータがビジネスに 導 入 された 初 期 は 統 計 的 手 法 といってもほ ぼ 記 述 統 計 に 限 定 されていたが オペレーティングシステムに 視 覚 的 なインターフェース が 導 入 されるとともに SPSS Minitab SAS などの 使 いやすい 統 計 ソフトウエアの 出 現 に より ユーザーはもはや 自 らプログラミングをする 必 要 がなくなった 現 在 では Microsoft Excel のような 表 計 算 ソフトウエアによっても 相 関 分 析 F- 検 定 t- 検 定 回 帰 分 析 などが 行 えるようになっている 自 動 評 価 モデル(AVM) 今 日 米 国 の 鑑 定 士 たちに 利 用 されている 自 動 評 価 モデル(Automated Valuation Models) は 資 産 税 の 徴 税 職 員 たちが 効 率 性 と 公 平 性 を 求 めて 開 発 した 大 量 評 価 のための 技 術 に 由 来 している 彼 らは 直 接 コンピュータに 読 み 取 れる 形 式 のデータを 大 量 に 入 手 できる 特 別 な 地 位 にあったために それが 可 能 となった AVM に 組 み 込 まれているニューラルネットワーク(Neural Networks)は 変 数 間 の 関 係 性 を 自 ら 学 習 し 価 格 算 定 のための 未 知 のアルゴリズムを 自 動 生 成 し 継 続 的 に 更 新 してゆく ただ ブラックボックスであるニューラルネットワークは 算 出 された 結 果 に おいてのみその 妥 当 性 がテストされるために " 非 論 理 的 "とみられている それゆえ 米 国 鑑 定 業 務 統 一 基 準 (Uniform Standards of Professional Appraisal Practice:USPAP)におい ても AVM から 算 出 された 結 論 それ 自 体 は 鑑 定 評 価 ではないと 明 言 されており 鑑 定 士 がそのアウトプットが 妥 当 なものであると 判 断 する 限 りにおいて 自 らの 鑑 定 評 価 にお - 9 -

10 ける 結 論 づけの 基 礎 として 利 用 することができるとしている* 5 現 在 では AVM は 全 国 的 に 提 供 され 次 々と 新 製 品 も 出 現 しており 金 融 業 界 など 様 々な 業 界 において 採 用 されている 統 計 的 手 法 を 取 り 入 れたカスタム 評 価 モデルは 鑑 定 実 務 に 新 たな 機 会 を 提 供 するもの といえる 商 業 市 場 に 比 べ 分 析 に 必 要 なデータ 量 が 得 られやすい 賃 貸 住 宅 市 場 などの 評 価 において 十 分 な 統 計 モデルの 設 定 スキルを 備 えた 鑑 定 士 が 適 切 なソフトウエアを 用 い ることにより 特 殊 な 評 価 ニーズにも 対 応 することができる ソフトウエアによっては モデル 構 築 などが 簡 単 に 行 えるものと 複 雑 で 難 解 なものがあるが 鑑 定 士 は 自 らの 能 力 や 経 験 を 超 えたモデルを 用 いようとしてはならない 鑑 定 評 価 における 様 々な 素 養 と 同 様 に 統 計 的 な 問 題 解 決 能 力 も 経 験 によって 培 われる 統 計 分 析 の 専 門 家 などと 連 携 し 教 育 の 継 続 によって その 能 力 を 構 築 してゆくことが 肝 要 である 3. 鑑 定 評 価 と 統 計 学 ~ 不 動 産 鑑 定 士 に 要 求 されるもの 以 上 A.I.テキストブック 最 新 刊 第 14 章 の 記 述 内 容 を 概 観 したわけであるが 統 計 学 としては 極 めて 初 歩 の 基 礎 的 知 識 を 整 理 した 程 度 の 内 容 となっている 補 論 B において 回 帰 分 析 と 統 計 手 法 の 適 用 として 線 形 単 回 帰 (Simple Linear Regression)と 重 回 帰 (Multiple Linear Regression)について 具 体 例 を 挙 げて 解 説 されてい るが その 内 容 については 次 回 に 譲 ることとする 不 動 産 鑑 定 士 にとって 統 計 学 はあくまでもツールであり それを 極 めることは 目 的 で はないから まずは 基 礎 的 な 統 計 学 の 素 養 を 身 につけ ソフトウエアの 操 作 方 法 と そこ からアウトプットされる 結 論 について 十 分 に 理 解 できるようになることが 必 要 と 考 えられ る A.I.テキストブック 主 要 部 分 に 1 章 を 割 いて 統 計 分 析 に 関 する 記 述 が 掲 載 されたこと ( 既 述 のとおり 第 13 版 においては 終 盤 の 傍 論 的 位 置 づけであった)は 画 期 的 なことであ る コンピュータが 発 達 し 社 会 におけるデータベースの 構 築 が 進 んだことによって 大 量 のデータを 扱 うことのできる 統 計 的 スキルを 身 につけることは いまや 米 国 のみならず 日 本 におけるどんな 業 界 においても 不 可 避 のことといえる 統 計 学 が 最 強 の 学 問 である *6 と 題 する 著 書 が ビジネス 書 として 大 ヒットしたことは 記 憶 に 新 しいが それだけまだ 多 くの 人 が 統 計 学 の 本 当 の 効 用 を 知 らなかったり 不 用 意 に 持 ち 上 げたり 不 当 に 批 判 をしたりしていることの 裏 返 しでもある 不 動 産 鑑 定 士 試 験 の 経 済 学 の 出 題 をみると 近 年 一 部 計 算 能 力 が 問 われるような 問 題 が 散 見 されるようになったが 当 業 界 に 必 要 とされる 人 材 の 条 件 として 数 的 な 処 理 能 力 を 備 えることが 求 められているといえよう 試 験 合 格 者 が 受 修 する 実 務 修 習 においても 統 計 学 の 講 義 は( 以 前 から) 行 われている 少 なくとも 数 式 は 苦 手 と 敬 遠 していては これらに 対 応 することは 難 しい 次 号 では テキストブック 補 論 に 掲 載 されている 回 帰 分 析 の 適 用 例 について 紹 介 し 鑑 *5 Advisory Opinion 18, Uniform Standards of Professional Appraisal Practice: Use of an Automated Valuation Model(AVM). *6 西 内 啓 統 計 学 が 最 強 の 学 問 である ダイヤモンド 社,

11 定 評 価 においてこのような 分 析 を 行 う 意 味 について 考 えるとともに 日 本 の 鑑 定 評 価 の 現 状 における 問 題 点 や 今 後 の 展 開 についても 言 及 したい 以 上

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