Bij modelmatige waardebepaling wordt op systematische wijze, meestal met behulp van computerondersteunde taxatietechnieken, de waarde bepaald. De (modelmatige) waardebepaling wordt gekarakteriseerd door:
het systematisch uit de marktanalyse afleiden welke kenmerken van de objecten relevant zijn voor de waarde;
het uit de geregistreerde objectkenmerken van de te taxeren objecten halen van objectkenmerken die volgens de marktanalyse relevant zijn voor de waarde;
het bepalen van de structuur van het taxatiemodel gebaseerd op de samenhang tussen de waarderelevante kenmerken;
het kwantificeren van de relaties in het taxatiemodel tussen de waarderelevante kenmerken en de modelwaarde, respectievelijk tussen de waarderelevante kenmerken van verschillende typen objecten;
het berekenen van een waarde voor het desbetreffende object door een systematische toepassing van één van de voor het desbetreffende objecttype geldende taxatiemethoden;
het beoordelen van de waarschijnlijkheid dat de berekende waarde een correcte weergave is van de waarde;
het afzonderlijk verifiëren van de waarde indien er onvoldoende zekerheid bestaat dat de berekende waarde correct is.
Deze elementen zijn hier afzonderlijk benoemd, maar kunnen afhankelijk van het gebruikte type model in sommige gevallen wel onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn. Bij systemen die taxatiemodellen inrichten met behulp van machine learning-technieken zijn de onderdelen bij het 3e en 4e streepje bijvoorbeeld niet te scheiden van elkaar.
Bij modelmatige waardebepaling wordt op systematische wijze, met behulp van computerondersteunde taxatietechnieken, de waarde bepaald. Modelmatige waardebepaling houdt meer in dan de aanschaf van een geautomatiseerd systeem. De kwaliteit van de bereikte resultaten hangt af van:
de vakbekwaamheid (kennis en vaardigheden) van de betrokken medewerkers die de tools die het systeem biedt, gebruiken bij het inrichten en optimaliseren van het taxatiemodel voor de specifieke situatie in de eigen gemeente;
de gegevens (marktgegevens, locatiekenmerken, objectkenmerken) die worden gebruikt;
de manier waarop door in een aantal iteraties (herhaalde verfijningsstappen) de inrichting van het model wordt geoptimaliseerd door vergelijking met marktprijzen (kalibratie).
De Waarderingskamer is van mening dat het voor goede taxatieresultaten noodzakelijk is dat er wordt gewerkt met (ook door de belanghebbende) gecontroleerde gegevens, betrouwbare systemen en vakbekwame mensen.
De waardebepaling van woningen en niet-woningen zijn afzonderlijke processen. In beide processen is sprake van modelmatige waardebepaling. Bij de waardebepaling van woningen kan doorgaans worden volstaan met marktgegevens (verkopen en marktaanbod) binnen de gemeentegrenzen. Meestal zijn voldoende verkopen gerealiseerd om met behulp van modelmatige waardebepaling voor alle woningen WOZ-waarden vast te stellen die aan de kwaliteitseisen uit de Waarderingsinstructie voldoen.
Voor de taxatie van niet-woningen is in de regel marktinformatie van buiten de gemeente (regionaal of nationaal) nodig.
Voor de taxatie van incourante objecten betekent dit dat landelijk informatie over stichtingskosten wordt verzameld en geanalyseerd. Deze analyse leidt tot een model dat wordt vastgelegd in taxatiewijzers. Deze worden lokaal toegepast in combinatie met lokale informatie voor het bepalen en controleren van modelmatig bepaalde waarden van incourante objecten.
Bij de taxatie van courante niet-woningen kunnen drie niveaus onderscheiden worden. Op landelijk niveau vindt er een analyse plaats gericht op de structuur van het model per categorie niet-woningen die wordt vastgelegd in taxatiewijzers (bijvoorbeeld voor hotels, agrarische objecten en huurwaardekapitalisatie). Op lokaal niveau verzamelen en analyseren gemeenten marktinformatie (huur- en verkooptransacties) en passen deze informatie toe in combinatie met de taxatiewijzers bij de waardebepaling, onderbouwing en controle van de taxaties. Lokale marktgegevens zullen veelal aangevuld moeten worden met regionale of landelijke marktinformatie.
4.2 Modellen woningen
Met een taxatiemodel worden taxatiewaarden berekend en onderbouwingen gegenereerd.. De onderstaande activiteiten kunnen worden gezien als leidraad voor de uitvoering van de stappen 3 tot en met 6 die zijn genoemd in paragraaf 2.3 van de Waarderingsinstructie:
systematisch uit de marktanalyse afleiden welke kenmerken van de objecten relevant zijn voor de waarde;
uit de geregistreerde objectkenmerken van de te taxeren woningen halen van objectkenmerken die volgens de marktanalyse relevant zijn voor de waarde. Deze actitiveit kan mogelijk leiden tot de constatering dat volgens de marktanalyse voor een bepaalde categorie woningen een kenmerk van belang is voor de waardebepaling, terwijl dit kenmerk niet is vastgelegd. In dat geval moet mogelijk aanvullende informatie ingewonnen worden;
bepalen van de structuur van het taxatiemodel gebaseerd op de samenhang tussen de waarderelevante kenmerken;
kwantificeren van de relaties in het taxatiemodel tussen de waar-de-relevante kenmerken en de modelwaarde, respectievelijk tussen de waarderelevante kenmerken van verschillende woningen;
berekenen van een waarde voor de desbetreffende woning door een directe vergelijking met een verkochte woning, een rekenkundige formule of een combinatie van beide. Bij de toepassing van modellen die gebaseerd zijn op kunstmatige intelligente technieken (AI) of machine learning is meestal sprake van een combinatie van beide, waarbij het vaak lastig is om de gemaakte vergelijkingen en rekenkundige formules expliciet uit het systeem te abstraheren;
beoordelen van de waarschijnlijkheid dat de berekende waarde een correcte weergave is van de waarde;
afzonderlijk verifiëren van de waarde indien er onvoldoende zekerheid bestaat dat de berekende waarde correct is;
herhaal bovenstaande stappen totdat het uiteindelijke model aansluit op de marktgegevens. Hierna wordt de waarde afgerond.
In de hierboven genoemde punten wordt gesproken over het inrichten, optimaliseren en controleren van één taxatiemodel. Dankzij de beschikbare technieken, bijvoorbeeld op het terrein van machine learning wordt geadviseerd om niet met één taxatiemodel te werken, maar met twee of meer taxatiemodellen. Het inrichten van een extra taxatiemodel kan gericht zijn op de marktanalyse om beter in beeld te krijgen welke kenmerken waarderelevant zijn, maar ook bijvoorbeeld specifiek op het beoordelen van de kwaliteit van de WOZ-taxaties (controlemodel).
De waarden van woningen worden primair gebaseerd op de uitkomsten van een taxatiemodel. Met het taxatiemodel wordt niet de geautomatiseerde hulpmiddelen (het systeem) bedoeld, maar de weergave van de onderlinge verhoudingen tussen de objecten en de daarop gebaseerde uitkomsten (modelwaarden). Om de kwaliteit van de taxaties te kunnen waarborgen moet dit taxatiemodel woningen volgens de Waarderingskamer ten minste aan de volgende kwaliteitseisen voldoen:
de objectkenmerken die volgens de marktanalyse van belang zijn, zijn in het taxatiemodel betrokken.
verkoopcijfers van ten minste vijf jaar moeten in het taxatiemodel opgenomen worden, waarbij het systeem (controleerbaar) de marktontwikkeling tussen verkoopdatum en waardepeildatum inzichtelijk maakt;
het taxatiemodel waarborgt correcte onderlinge waardeverhoudingen door ten minste 25 verkoopcijfers te betrekken bij het bepalen van de modelwaarde. Deze eis houdt onder meer in dat de taxatie van woningen in een model dat gebruik maakt van afgebakende groepen (type a zoals genoemd in de Waarderingsinstructie) niet alleen gebaseerd mag zijn op verkoopprijzen binnen die groep. Er moet ook een geautomatiseerde of interactieve vergelijking gemaakt zijn met andere typen woningen of woningen in een andere buurt. Indien aantoonbaar te weinig verkoopcijfers beschikbaar zijn, kan eventueel met een geringer aantal worden volstaan;
het taxatiemodel is dynamisch, dat wil zeggen dat het taxatiemodel als uitgangspunt voor de inrichting van het model naar een volgende waardepeildatum gebruikt kan worden.
het taxatiemodel leidt niet alleen tot nieuwe taxatiewaarden, maar is ook functioneel bij de marktanalyse en de afhandeling van bezwaarschriften. Het taxatiemodel ondersteunt de genoemde processen op taxatietechnisch terrein. Het taxatiemodel maakt het mogelijk om de waarde-invloed van onjuiste objectkenmerken of onjuiste vergelijkingen te berekenen. Dit om de in bezwaar aangedragen grieven of het beoordelen van “afwijkende” ratio’s in de marktanalyse te beoordelen;
het taxatiemodel ondersteunt het verklaren van het verschil van de getaxeerde waarde ten opzichte van de (met dit taxatiemodel berekende) waarde op de vorige waardepeildatum. Zeker bij jaarlijkse waardebepaling is voor de acceptatie van de waarde door de belanghebbende een verklaard verschil ten opzichte van de waarde voor het voorgaande jaar van groot belang, met name wanneer dit verschil afwijkt van de “trendmatige ontwikkeling”.
het taxatiemodel genereert de onderbouwingen (taxatieverslag met vergelijkbare woningen), die mogelijk interactief aangepast kunnen worden (selecteren van andere vergelijkbare verkopen). De aanpassingen betreffen uitsluitend de onderbouwing. De stabiliteit van het taxatiemodel waarborgt dat het vermelden van een andere verkooptransactie op het taxatieverslag niet leidt tot een andere taxatiewaarde.
het taxatiemodel ondersteunt het verklaren van het verschil van de getaxeerde waarde ten opzichte van (de getaxeerde waarde en de verkoopprijs van) de door het taxatiemodel geselecteerde vergelijkingspanden;
het taxatiemodel ondersteunt het verklaren van het verschil van de getaxeerde waarde ten opzichte van (de getaxeerde waarde en de verkoopprijs van) willekeurige (door de belanghebbende) geselecteerde vergelijkingspanden;
het taxatiemodel is robuust, dat wil zeggen dat het taxatiemodel de onderlinge waardeverhoudingen waarborgt, maar ook dat de waarde-invloed van “veranderingen” van een woning overeenkomt met de verwachting. Onderlinge waardeverhoudingen zijn correct wanneerwoningen met dezelfde kenmerken dezelfde waarde hebben en wanneer twee woningen die wat betreft één kenmerk van elkaar verschillen, een logisch verschil in taxatiewaarde hebben.
Wat betreft het waarborgen van de onderlinge waardeverhoudingen is het in het kader van de robuustheid ook van belang dat de verhoudingen tussen de opeenvolgende waardepeildata gewaarborgd zijn.
Er wordt hier gesproken over het taxatiemodel, maar dit zal in de praktijk steeds vaker ook een combinatie van taxatiemodellen zijn. Deze taxatiemodellen kunnen verschillen wat betreft gebruikte techniek (bijvoorbeeld een statistisch model naast een model gebaseerd op machine learning) of wat betreft rol (bijvoorbeeld een validatiemodel naast een taxatiemodel).
Ja, mits voldaan wordt aan de hiervoor genoemde kwaliteitseisen. Technieken op terrein van kunstmatige intelligente (Artificial Intelligence, AI) of machine learning kunnen de taxateur helpen bij het analyseren van de structuur in de beschikbare marktgegevens en het vertalen van deze structuur in een taxatiemodel.
De genoemde technieken maken het inrichten en optimaliseren van een taxatiemodel veelal veel sneller dan het kalibreren van een taxatiemodel met de oorspronkelijke technieken. Daarom leent machine learning zich met name voor een situatie dat gewerkt wordt met verschillende modellen naast elkaar als dan niet door gebruik van een validatiemodel naast het primaire taxatiemodel.
Een andere reden waarom machine learning vaak gebruikt wordt voor de inrichting van een validatiemodel is dat bij toepassing van dit soort technieken veelal taxatiemodellen ontstaan die een goede weergave vormen van de verhoudingen op de markt, maar dat deze modellen veelal niet transparant zijn, omdat onderlinge verschillen lang niet altijd eenduidig en kwantitatief af te leiden zijn uit de verschillen in geregistreerde kenmerken.
4.3 Modellen niet-woningen
Met modelmatige waardebepaling van niet-woningen wordt bedoeld dat de waardebepaling plaatsvindt door middel van een computerondersteund model waarin rekening wordt gehouden met alle waarderelevante kenmerken. Door het invoeren van deze waarderelevante kenmerken per ieder individueel object in het taxatiemodel/rekenmodel kunnen zo de taxatiewaarden worden gegenereerd.
Voor niet-woningen waarvan de waarde wordt gebaseerd op de gecorrigeerde vervangingswaarde, wordt met het oog op de doelmatigheid en de uniformiteit uitgegaan van landelijke uitgangspunten (kengetallen). Deze landelijke uitgangspunten zijn uit een gezamenlijk uitgevoerde analyse van marktgegevens van niet-woningen voortgekomen. Zij zijn vastgelegd in taxatiewijzers die via het WOZ-datacenter beschikbaar zijn voor gemeenten en hun dienstverlener. Deze taxatiewijzers kunnen ook een geautomatiseerde vorm hebben (taxatiemodel/rekenmodel geïmplementeerd binnen TIOX). Bij het opstellen van taxatiewijzers zijn taxateurs van gemeenten en van taxatiebureaus betrokken. Bij de kwaliteitsbeoordeling van deze taxatiewijzers is ook de Waarderingskamer betrokken.
Indien sprake is van een beperkt aantal objecten van een specifieke soort niet-woning kan het doelmatiger zijn om niet een taxatiewijzer op te stellen, maar om direct de betrokken objecten gezamenlijk te waarderen. Net als bij het opstellen van taxatiewijzers kunnen bij deze gezamenlijke taxaties zowel taxateurs van gemeenten als van taxatiebureaus betrokken zijn en worden de gekozen uitgangspunten bij voorkeur afgestemd met vertegenwoordigers van belanghebbenden bij de desbetreffende niet-woningen.
Voor niet-woningen waarvan de waarde wordt bepaald op de marktwaarde zal in de meeste gevallen sprake zijn van een regionale analyse van beschikbare marktgegevens, omdat meestal binnen de grenzen van één gemeente onvoldoende marktgegevens beschikbaar zijn voor de analyse van de markt. Deze regionale analyse kan leiden tot regionale uitgangspunten voor de waardebepaling (bijvoorbeeld huurwaarde-matrices of overzichten van agrarische grondprijzen), maar kan ook leiden tot een regionale aanpak van de waardering en kwaliteitscontrole van de desbetreffende soort niet-woningen.
De bepaling van de marktwaarde in het kader van de Wet WOZ is een objectieve waardebepaling, waarbij uitsluitend gekeken wordt naar kenmerken die met het object samenhangen en niet met kenmerken die samenhangen met de eigenaar of gebruiker. Dit uitgangspunt leidt er dan ook toe dat twee naast elkaar gelegen, nagenoeg identieke kantoorpanden een gelijke WOZ-waarde zullen hebben ook wanneer het ene pand leeg staat en het andere pand verhuurd is.
Maar bij de waardebepaling moet wel rekening gehouden worden met de geobjectiveerde leegstand. Wanneer in een bepaald gebied of een bepaald marktsegment sprake is van een grote mate van leegstand, dan zal bij alle panden in dat gebied rekening gehouden moeten worden met een hoog leegstandsrisico, ook wanneer een deel van die panden wel volledig is verhuurd.
Dit geobjectiveerde leegstandsrisico moet in het gebruikte taxatiemodel tot uitdrukking komen en aan de inrichting van een taxatiemodel voor courante niet-woningen moet dan ook altijd een analyse van het leeg-standsrisico, gecombineerd met de marktanalyse vooral gaan.
De feitelijke leegstand in een bepaald marktsegment rond de waardepeildatum is de basis voor deze leegstandsanalyse. Deze analyse zal leiden tot een geobjectiveerd leegstandsrisico voor het desbetreffende marktsegment. Dit geobjectiveerde leegstandsrisico wordt in het taxatiemodel (in combinatie met andere kenmerken) dan vertaald naar de kapitalisatiefactor die gebruikt wordt bij de bepaling van de WOZ-waarde in het desbetreffende marktsegment.
