Delar av jämförande marknadsanalys eller CMA

Kunskap om erfarenhet och marknadsområde:

Om du är ny på fastighetsaffären eller ny i området, få hjälp. En CMA är inte bara jämförande matte. En grundlig kännedom om dynamiken i fastighetsförsäljningen i det specifika området krävs för bedömning utifrån de uppgifter som presenteras. "Fastigheter är lokalt" är ett välkänt citat eftersom det är sant, och du måste lära dig allt om din lokala marknad.

Med andra ord behöver du veta något om din marknad och varför hem på ett område säljer annorlunda och för högre eller lägre priser än jämförbara hem i ett annat område.

Att bara jämföra siffror utan att veta om bostadsområden och fastigheter kan vara en katastrof. Den enskilt viktigaste aktiviteten i en CMA är valet av jämförbara egenskaper.

När du väljer egenskaper som du anser vara jämförbara med din ämnesegenskap, innehåller viktiga överväganden:

• Statistiskt sett försäljningen långt över eller långt under större delen av gruppen är misstänkt. Det finns sannolikt giltiga skäl för avvikelsen. Om du har tillräckligt med nya kompisar, släng ut för långt och alltför lågt prisförsäljning.

• Se till att du kan motivera kompositioner som inte används. Om du bestämmer en jämförbar inte är lämplig, ha en bra anledning. Om du frågas senare av din klient varför du inte använde ett visst hem, vill du kunna svara sanningsenligt och motivera dina handlingar.

• Dra jämförbara egenskaper från ämnesområdet eller så nära som möjligt. Om det är omöjligt att hitta tillräckligt med comps i samma grannskap, kan det vara nödvändigt att använda några från en liknande stadsdel i en annan stad.

• Använd sålda jämförbara filer som inte är för gamla. Håll dig som aktuell en tidsram som möjligt. På snabba marknader är det enkelt, men inte så mycket när försäljningen är långsam. Om du måste gå tillbaka mer än två eller tre månader måste du förmodligen göra några subjektiva justeringar under den långa perioden. Det är inte lätt, eftersom det verkligen finns ingen regel för hur man gör det exakt.

• Använd endast liknande konstruktionstyper när kvantitet tillåter. Ett exempel kan vara att ditt ämne är en enda historia hemma och många av comps är två historier. Med vår åldrande befolkning, kommer många seniorer leta efter en enda historia hemma, så det kan vara mer efterfrågan.

Justeringsvärde för egenskapsskillnader:

Vid jämförelse av liknande egenskaper finns det alltid skillnader. Var noga med att justera din ämnes egendomsvärdering för dess skillnader från jämförbara egenskaper:

• Lägg till eller subtrahera värde för skillnad i storlek eller arealstorlek.

• Gör detsamma för funktionsskillnader som sovrum, badrum, garage etc.

• Titta på finansieringsskillnader som kan ha påverkat försäljningspriset. Säljarfinansiering kan ibland resultera i ett högre pris betalt för en egendom som inte är relaterad till dess verkliga värde. Kom ihåg att dessa måste vara "armlängd" -transaktioner. Det bör inte finnas några speciella situationer, familjeförsäljning, distressförsäljning etc.

En nuvarande analys av konkurrensmarknaden:

En fullständig och detaljerad rapport till din noteringsprospekt / kund kan inte vara komplett utan en liknande marknadsanalys av egenskaperna uppräknade och konkurrera med deras hem vid den tiden. Din rekommendation för listpris kan ändras upp eller ner beroende på hur många hem som är listade i det aktuella området och deras listpriser.

Att veta att några av de högst sålda kompositionerna kom från perioder med mycket låg inventering kan leda till att du ändrar listprisuppskattningen lite om den nuvarande marknaden har en betydligt högre inventering. Går åt andra hållet, om det finns färre bostäder tillgängliga, kan du kanske ställa in ditt fråga uppåt.

Resultat som visas i ett lättförståeligt format:

Detta är inte en kampanj för "söt". Det finns mjukvarulösningar för nästan alla MLS-system som producerar mycket polerade serrapporter för jämförande marknadsanalys. Värdet är i data och din tolkning av det. Låt inte glansen i "presentationen" ta större betydelse än valet och tolkningen av data.