Si conclude il ciclo di interviste agli accademici che interverranno al convegno di studio e ricerca di Geo.Val.Esperti “Marco Simonotti: la scienza dell’estimo fra passato e futuro”. In questa newsletter ospitiamo le risposte di Maria De Salvo, professore associato di Economia ed Estimo Rurale all’Università degli Studi di Catania. La sua relazione ha il titolo “Procedimenti di stima stocastici nell’era dei big data”. (QUI il suo abstract).
Nel testo a seguire, il docente ci offre un’interessante anticipazione del suo intervento che consente ai nostri iscritti di comprendere il valore dei contenuti che saranno presentati nella giornata di studio.
Buona lettura!
Il campo aleatorio del mercato e il ricorso alla procedura probabilistica
Perché i procedimenti di stima stocastici rappresentano nelle valutazioni immobiliari una valida alternativa ai più diffusi procedimenti deterministici?
I procedimenti stocastici si adattano meglio alle peculiarità dei mercati immobiliari. La tendenza di questi mercati a frammentarsi in un numero elevato di sotto-mercati e di segmenti di domanda implica una maggiore presenza di possibili “aree di incertezza”. In presenza di scambi puntiformi, di beni estremamente differenziati, di domande fortemente selettive e di scarsa trasparenza del mercato, i prezzi non sono sempre e completamente l’espressione di leggi univoche, così come assunto dai procedimenti di stima deterministici. Riconoscendo che il mercato costituisce un fenomeno sia pure parzialmente aleatorio, è più corretto ricorrere alle procedure probabilistiche, dove l’esito della valutazione è sempre corredato dalla stima di un margine di errore, che esprime il campo di oscillazione del valore stimato.
Nell’era dei big data cosa cambia per i procedimenti di stima stocastici?
Come in altri ambiti, l’era dei big data ha investito appieno anche il settore immobiliare, mettendo a disposizione dati immobiliari e territoriali open source in diversi formati, analizzabili con il tradizionale approccio statistico-econometrico oppure mediante i più moderni strumenti della data science.
La maggiore disponibilità di dati e serie storiche potrebbe favorire un maggiore impiego dei modelli di regressione per fini valutativi, estendendo la varietà di procedimenti di stima disponibili per i professionisti. Inoltre, si potrebbero utilizzare, come già avviene in ambito accademico, modelli econometrici più complessi, flessibili ed affidabili, già in uso in altre discipline. Software e tutorial per la stima di questi modelli sono ormai a portata di “un click”. Tuttavia, l’analisi dei dati riferiti al mercato immobiliare è ancora in via di sviluppo e necessita di ulteriori strutturazioni e affinamenti per poter essere maggiormente utilizzata anche in ambito professionale.
I modelli spaziali e le tecniche di Machine Learning come intervengono in ambito estimativo?
Intervengono migliorando l’attendibilità delle stime. L’uso di modelli spaziali consente di tener conto dell’autocorrelazione spaziale, che certamente caratterizza sia il prezzo di compravendita di un immobile, che le variabili intrinseche ed estrinseche che ne spiegano la variabilità. L’approccio adottato impiegando i modelli spaziali è comunque quello statistico-econometrico tradizionale. Le tecniche di Machine Learning seguono invece una logica diversa. Il Machine Learning si fonda, infatti, su un processo automatico di addestramento di un algoritmo, che viene ciclicamente verificato prima di essere impiegato per fini previsivi. Più l’algoritmo è esposto ai dati, più “impara” e si adatta agli stessi in modo autonomo. L’uso di questi strumenti è ancora sperimentale. Queste tecniche, pertanto, devono essere validate sulla base di una solida attività scientifica di ricerca, prima di poterle rendere accessibili al modo professionale, ma mostrano prospettive di grande interesse applicativo per diverse finalità anche nelle valutazioni immobiliari.
Maria De Salvo
Dipartimento di Agricoltura, Alimentazione e Ambiente (Di3A)
Università degli Studi di Catania
Il convegno di studio e ricerca di Geo.Val. Esperti, ricordiamo, si terrà il prossimo 10 dicembre 2021 a Catania, nell’Aula Magna del Dipartimento di Agricoltura, Alimentazione e Ambiente (Di3A), in Via Santa Sofia.
I CREDITI, L’ISCRIZIONE, I COSTI
Agli interessati precisiamo che è possibile iscriversi fino al 5 dicembre 2021 e riepologhiamo a seguire le principali indicazioni:
- ai professionisti tecnici che parteciperanno all’appuntamento – rispettando il requisito del collegamento in diretta del 100% delle ore previste – saranno riconosciuti 8 CFP;
- per i soci Geo.Val. Esperti in presenza il costo è di euro 40 + IVA (€ 48.80) e include il pranzo;
- per i professionisti non associati in presenza il costo è di euro 90 + IVA (€ 109.80) e include il pranzo;
- per i soci Geo.Val. Esperti online il costo è di euro GRATUITO;
- per i professionisti non associati online il costo è di euro 65 + IVA (€ 79.30).
QUI per il programma dettagliato del convegno e la sezione iscrizioni
NON SEI ANCORA UN ASSOCIATO? ECCO COME ADERIRE A GEO.VAL. ESPERTI
La nuova campagna di abbonamenti 2022 di Geo.Val. Esperti, permette di fruire dei servizi e delle opportunità di crescita professionale dell’Associazione fino al 31 dicembre 2022.
Fra questi, l’accesso privilegiato all’ultimo webinar 2021 “La stima degli alberghi e delle strutture ricettive” (QUI la news), al convegno del 10 dicembre ottobre 2021 e al programma formativo annuale 2022 che eroga complessivamente 20 CFP.
La quota associativa resta la stessa dello scorso anno, pari a € 70 per soci individuali (ordinari) e a € 150 per i soci collettivi (Collegi, Enti, Associazioni etc.); la validità decorre dal pagamento fino al 31 dicembre 2022. (QUI la news)
