AVM Waarderingsmodel

Kadasterdata ontwikkelt waarderingen voor elke woning in Nederland. Een combinatie van grote hoeveelheden data en het  gebruik van modellen gebaseerd op  machine learning algoritmen zorgen ervoor dat kadasterdata het  meest accurate woningwaarderingsmodel heeft ontwikkeld voor het waarderen van elke woning in Nederland.

De gemiddelde mediane afwijking van onze modellen is op dit moment 8,6% (MdAPE*), dat betekent dat in de helft van de gevallen onze waardering minder dan 8,6% afwijkt ten opzichte van de prijs die voor een woning betaald wordt. Deze afwijking wordt elke maand minder doordat wij continue feedback verzamelen, algoritmen verbeteren en steeds meer data verzamelen.

Hoe accuraat is kadasterdata in jouw omgeving?

 

Welke factoren beïnvloeden de woningwaarde?

Bij het waarderen van woningen worden er elke maand honderden miljoenen data punten verzameld. Kadasterdata onderzoekt kenmerken van een woning, kijkt naar de buurt(ontwikkeling) en weet wat er voor woningen in het verleden betaald is.    

Kadasterdata raadpleegt diverse publieke databases zoals Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RvO), het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) en meerdere Kadaster registers. Hierbij worden voornamelijk individuele pandkenmerken verzameld zoals bouwjaar, energielabel, gebruiksoppervlakte, perceeloppervlakte, woningtype etc. Daarnaast worden er demografische gegevens van een buurt verzameld en een analyse gemaakt van de macro-economische ontwikkelingen binnen een buurt, wijk of gemeente.

Er worden ook meer complexe geografische informatie systemen (GIS) ingezet voor het verzamelen van datapunten om deze om te zetten in relevante informatie voor het bepalen van de woningwaarde. Een voorbeeld hiervan is dat de inhoud wordt bepaald vanuit altimetrie (hoogtemetingen).  Diverse kaartlagen worden over elkaar heen gelegd zodat er een match gemaakt kan worden tussen een footprint en de gemiddelde waargenomen hoogte van een pand.

Het koppelen van kaartlagen heeft meer  voordelen. Per woning kan de ligging bepaald worden ten opzichte van belangrijke voorzieningen zoals een kinderopvang, afstand tot de woonkern en belangrijke uitvalswegen. Daarnaast worden er ook meer bijzondere waarde beïnvloedende effecten meegenomen zoals de oriëntatie van een tuin of de ligging van een woning ten opzichte van kustlijnen.

Kadasterdata gebruikt Data Science en Machine Learning algoritmen

Voor het bepalen van de woningwaarde gebruikt  Kadasterdata meerdere modellen. Machine learning is bijzonder effectief in het bepalen van complexe relaties tussen kenmerken van een woning in relatie tot de omgevingskenmerken. Daarnaast zijn ook geschikt voor het bepalen van vergelijkbare woningen binnen een specifiek geografisch gebied. Per woning wordt er geautomatiseerd gekeken welk algoritme toegepast wordt en wat de weging van de modellen zijn om tot de meest accurate waardering te komen. Dagelijks worden deze modellen ‘gefinetuned’ en wordt nieuwe data verwerkt.  In het geval van ontbrekende datapunten worden er voorspellingsmodellen gebruikt om deze zo accuraat mogelijk te bepalen.

Kadasterdata gebruikt feedback van klanten

Kadasterdata bedient dagelijks honderden klanten en regelmatig krijgen wij feedback over onze data. Deze feedback is bijzonder waardevol voor de input van de modellen, daarom wordt deze data met instemming van onze klanten, verzameld en gebruikt om modellen te evalueren en te verbeteren. Heeft u zelf waardevolle informatie, of u wilt meer weten, neem dan contact op.

Neem contact op

 

 

Terug naar boven