(57)【要約】【課題】自動化された評価モデルの評価のためにシグマまたは予測標準偏差を生成する方法および装置を提供する。【解決手段】自動化された評価モデルの基礎をなす数学的アーキテクチャを参照することなく、また特定のデータ構造を参照することなく、当該自動化された評価モデルによって評価された資産の評価についてシグマまたは予測標準偏差を導出するため、および自動化された評価モデルによって評価された各資産についてこれらのシグマと矛盾のない右テールおよび応答信頼スコアを提供するための方法および装置である。【選択図】図１
2006085716.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動化された評価モデルによって評価され、かつあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある少なくとも１つの資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの方法であって：
複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するステップ；および、
前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産に関連付けされた個別の基準値から前記少なくとも１つの資産に関する標準偏差を計算し、それによって予測標準偏差を計算するステップ；
を包含する方法。
【請求項２】
さらに、前記少なくとも１つのグループに関する前記標準偏差を前記複数の資産のそれぞれに適用するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の資産は、前記少なくとも１つの資産の生の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の資産は、前記複数の資産の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の州を使用して少なくとも１つのグループに分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の郡を使用して少なくとも１つのグループに分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の土地利用タイプを使用して少なくとも１つのグループに分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の経済的階層を使用して少なくとも１つのグループに分類される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記個別の基準値は資産の販売価格である、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記個別の基準値は査定値である、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記計算するステップは、さらに精度についての前記予測標準偏差の妥当性検査を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記妥当性検査ステップは：
資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現すること；
シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出すること；
シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較すること；
前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正すること；および、
妥当性検査後の予測標準偏差を返すこと；
を包含する、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ばらつきの測度は標準偏差である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記補正するステップは、前記予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって達成される、請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記計算するステップは、式：
予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝
を使用し、それにおいて
ｖは、式ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり；
ｘは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり；
ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり；かつ、
ｎは、前記グループ内の資産の総数である、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
さらに、百分位数を用いて前記予測標準偏差集計データを呈示するステップを包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための右テール信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの方法であって：
予測標準偏差を獲得するステップ；
前記予測標準偏差によって右テール・カットオフ数を除し、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数を計算するステップ；および、
前記対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数と右テール信頼スコアを百分位数の表を用いて相関させるステップ；
を包含する方法。
【請求項１８】
前記相関させるステップは、百分位数として示されるシグマ単位の集計された評価の分散データを使用して達成される、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記獲得するステップは、パーセンテージで表した前記予測標準偏差を計算することによって達成される、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための応答信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの方法であって：
前記問題の資産についての、少なくとも１つのユーザ入力提案値を獲得するステップ；
前記問題の資産についての、少なくとも１つの自動化された評価モデルの評価を獲得するステップ；
前記問題の資産の前記少なくとも１つのユーザ入力提案値を基礎として、シグマ単位で表した右テール・カットオフ数を計算するステップ；
百分位数の表を用いて、前記シグマ単位の前記カットオフ数と応答信頼スコアを相関させるステップ；
を包含する方法。
【請求項２１】
前記計算するステップは、式：
自動化された評価モデルの分散＞［（１＋ｂ）／（１＋ａ）］−１
を使用して達成され、それにおいて
ａは、小数表記で表した、前記問題の資産の前記ユーザ入力提案値と前記自動化された評価モデルの評価の間における差のパーセンテージであり；かつ、
ｂは、小数表記で表した前記右テール・カットオフ数のパーセンテージである、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記相関させるステップは、百分位数として示される集計された予測標準偏差データを使用して達成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
前記相関させるステップは、百分位数として示されるシグマ単位の集計された評価の分散データを使用して達成される、請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
自動化された評価モデルによってそれぞれが評価され、かつそれぞれがあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある複数の資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの方法であって：
前記複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するステップ；および、
前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産のそれぞれに関連付けされた基準値から前記複数の資産の評価の分散に関する標準偏差を計算し、それによって予測標準偏差を計算するステップ；
を包含する方法。
【請求項２５】
前記標準偏差は、式：
予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝
を用いて計算され、それにおいて、
ｖは、式ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり；
ｘは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり；
ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり；かつ、
ｎは、前記グループ内の資産の総数である、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記複数の資産は、それぞれが同一の信頼スコアを有する資産のグループに分類される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２７】
前記複数の資産は、それぞれが同一の生の信頼スコアを有する資産のグループに分類される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２８】
前記複数の資産は、それぞれが同一の土地利用タイプを有する資産のグループに分類される、請求項２４に記載の方法。
【請求項２９】
前記複数の資産は、それぞれが同一の経済的階層を有する資産のグループに分類される、請求項２４に記載の方法。
【請求項３０】
前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記複数の資産が位置する州である、請求項２４に記載の方法。
【請求項３１】
前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記複数の資産が位置する郡である、請求項２４に記載の方法。
【請求項３２】
前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つの販売価格を含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項３３】
前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の販売価格である、請求項２４に記載の方法。
【請求項３４】
前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の査定値である、請求項２４に記載の方法。
【請求項３５】
さらに、精度についての前記標準偏差の妥当性検査のステップを包含する、請求項２４に記載の方法。
【請求項３６】
前記妥当性検査ステップは：
資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現すること；
シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出すること；
シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較すること；
前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正すること；および、
妥当性検査後の予測標準偏差を返すこと；
を包含する、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記ばらつきの測度は標準偏差である、請求項３６に記載の方法。
【請求項３８】
前記ばらつきの測度は予測標準偏差である、請求項３６に記載の方法。
【請求項３９】
前記補正するステップは、前記予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって達成される、請求項３６に記載の方法。
【請求項４０】
自動化された評価モデルによって評価され、かつあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある少なくとも１つの資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの装置であって：
自動化された評価モデルによって評価された複数の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段；
前記データ・ストレージ手段に接続された、複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するための分類手段；
前記分類手段に接続された、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産に関連付けされた個別の基準値から前記少なくとも１つの資産に関する予測標準偏差を計算するための計算手段；および、
前記計算手段に接続された、予測標準偏差出力データを提供するための出力手段；
を包含する装置。
【請求項４１】
さらに、前記少なくとも１つのグループに関する前記標準偏差を前記複数の資産のそれぞれに適用するための適用手段を包含する、請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
前記複数の資産は、前記複数の資産の生の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類される、請求項４０に記載の装置。
【請求項４３】
前記データ・ストレージ手段は、前記複数の資産のそれぞれに関連付けされた信頼スコアをストアするための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類する、請求項４０に記載の装置。
【請求項４４】
前記データ・ストレージ手段は、前記複数の資産のそれぞれに関連付けされた信頼スコアをストアするための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の生の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類する、請求項４０に記載の装置。
【請求項４５】
前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の州を使用して少なくとも１つのグループに分類する、請求項４０に記載の装置。
【請求項４６】
前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の郡を使用して少なくとも１つのグループに分類する、請求項４０に記載の装置。
【請求項４７】
前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の土地利用タイプを使用して少なくとも１つのグループに分類する、請求項４０に記載の装置。
【請求項４８】
前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の経済的階層を使用して少なくとも１つのグループに分類する、請求項４０に記載の装置。
【請求項４９】
前記個別の基準値は資産の販売価格である、請求項４０に記載の装置。
【請求項５０】
前記個別の基準値は査定値である、請求項４０に記載の装置。
【請求項５１】
前記計算手段は、さらに、前記計算手段に接続された精度についての前記予測標準偏差の妥当性検査を行うための妥当性検査手段を包含する、請求項４０に記載の装置。
【請求項５２】
前記計算手段は、式：
予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ‐０）2］／（ｎ‐１）｝
を使用し、それにおいて、
ｖは、式ｖ＝（ｘ‐ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり；
ｘは、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり；
ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり；かつ、
ｎは、前記グループ内の資産の総数である、請求項４０に記載の装置。
【請求項５３】
さらに、前記出力手段に接続された、百分位数を用いて予測標準偏差集計データを呈示するための呈示手段を包含する、請求項４０に記載の装置。
【請求項５４】
さらに、前記出力手段に接続された、百分位数を用いてシグマ単位の評価の分散の集計データを呈示するための呈示手段を包含する、請求項４０に記載の装置。
【請求項５５】
前記妥当性検査手段は、前記予測標準偏差の妥当性検査を：
資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現すること；
シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出すること；
シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較すること；
前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正すること；および、
妥当性検査後の予測標準偏差を返すこと；
によって行う、請求項４８に記載の装置。
【請求項５６】
前記ばらつきの測度は標準偏差である、請求項５５に記載の装置。
【請求項５７】
前記ばらつきの測度は予測標準偏差である、請求項５５に記載の装置。
【請求項５８】
前記補正のための手段は、前記試行予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって補正する、請求項５５に記載の装置。
【請求項５９】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための右テール信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの装置であって：
前記問題の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段；
前記データ・ストレージ手段に接続された予測標準偏差を獲得するための獲得手段；
前記獲得手段に接続された、前記予測標準偏差によって右テール信頼スコア・カットオフ数を除し、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数を計算するための除算手段を含む計算手段；および、
前記計算手段および前記除算手段に接続された、前記対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数と右テール信頼スコアを相関させるための相関手段；
を包含する装置。
【請求項６０】
前記相関手段は、百分位数として示されるシグマ単位の集計された評価の分散データを使用する、請求項５９に記載の装置。
【請求項６１】
前記獲得手段は、前記予測標準偏差をパーセンテージとして獲得する、請求項５９に記載の装置。
【請求項６２】
前記計算手段は、前記予測標準偏差を計算し、前記獲得手段は、前記計算手段から前記予測標準偏差を獲得する、請求項５９に記載の装置。
【請求項６３】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための応答信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの装置であって：
前記問題の資産についての、少なくとも１つのユーザ入力提案値を入力するための入力手段；
前記入力手段に接続された、前記問題の資産についての、少なくとも１つの自動化された評価モデルの評価を獲得するためのデータ・ストレージ手段；
前記データ・ストレージ手段に接続された、前記問題の資産の前記少なくとも１つのユーザ入力提案値を基礎として、シグマ単位の評価の分散を計算するための計算手段；および、
前記計算手段に接続された、前記シグマ単位の評価の分散と応答信頼スコアを相関させるための相関手段；
を包含する装置。
【請求項６４】
前記計算手段は、式：
自動化された評価モデルの分散＞［（１＋ｂ）／（１＋ａ）］‐１
を使用し、それにおいて
ａは、小数表記で表した、前記問題の資産の前記ユーザ入力提案値と前記自動化された評価モデルの評価の間における差のパーセンテージであり；かつ、
ｂは、小数表記で表した右テール・カットオフ数のパーセンテージである、請求項６３に記載の装置。
【請求項６５】
前記相関手段は、百分位数として示される集計された予測標準偏差データを使用する、請求項６３に記載の装置。
【請求項６６】
前記相関手段は、百分位数として示されるシグマ単位で測定された集計された評価の分散データを使用する、請求項６３に記載の装置。
【請求項６７】
自動化された評価モデルによってそれぞれが評価され、かつそれぞれがあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある複数の資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの装置であって：
自動化された評価モデルによってそれぞれが評価された複数の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段；
前記データ処理手段に接続された、前記自動化された評価モデルによってそれぞれが評価された複数の資産の特性のデータを受け取り、前記複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するための分類手段；
前記分類手段の出力に接続された、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産の１つにそれぞれが関連付けされた基準値から前記複数の資産に関する前記予測標準偏差を計算するための計算手段；および、
前記計算手段に接続された、予測標準偏差出力データを提供するための出力手段；
を包含する装置。
【請求項６８】
前記予測標準偏差は、式：
予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝
を用いて計算され、それにおいて、
ｖは、式（ｘ−ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり；
ｘは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり；
ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり；かつ、
ｎは、前記グループ内の資産の総数である、請求項６７に記載の装置。
【請求項６９】
前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の信頼スコアを有する資産のグループに分類する、請求項６７に記載の装置。
【請求項７０】
前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の生の信頼スコアを有する資産のグループに分類する、請求項６７に記載の装置。
【請求項７１】
前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の土地利用タイプを有する資産のグループに分類する、請求項６７に記載の装置。
【請求項７２】
前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の経済的階層を有する資産のグループに分類する、請求項６７に記載の装置。
【請求項７３】
前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記複数の資産が位置する州である、請求項６７に記載の装置。
【請求項７４】
前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記少なくとも１つの資産が位置する郡である、請求項６７に記載の装置。
【請求項７５】
前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つの販売価格を含む、請求項６７に記載の装置。
【請求項７６】
前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の販売価格である、請求項６７に記載の装置。
【請求項７７】
前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の査定値である、請求項６７に記載の装置。
【請求項７８】
さらに、前記計算手段に接続された、前記予測標準偏差の精度の妥当性検査を行うための妥当性検査手段を包含する、請求項６７に記載の装置。
【請求項７９】
前記妥当性検査手段は、前記予測標準偏差の精度の妥当性検査を：
資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現すること；
シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出すること；
シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較すること；
前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正すること；および、
妥当性検査後の予測標準偏差を返すこと；
によって行うための手段を含む、請求項７８に記載の装置。
【請求項８０】
前記ばらつきの測度は標準偏差である、請求項７９に記載の装置。
【請求項８１】
前記ばらつきの測度は予測標準偏差である、請求項７９に記載の装置。
【請求項８２】
前記補正するステップは、前記試行予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって達成される、請求項７９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、資産評価に関し、より詳細に述べれば、任意の自動化された評価モデルによって与えられる評価のために予測標準偏差を引き出す方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動化された評価モデルによって提供される評価は、貸し手ならびにそのほかの不動産評価データのユーザのための人気のある選択肢である。自動化された評価モデルは、伝統的な資産の評価の手段に比べて多くの利点を有している。第１に、自動化された評価モデルは、個別の査定よりはるかに安価である。第２に、スケジューリング、実施、および査定人からの結果の受け取りに１ないし２週間を要することとは対照的に、これらはほとんど瞬時に実行される。第３に、適正に具体化され、充分なデータが与えられたときには、自動化された評価モデルは、高度に正確な評価を提供する。
【０００３】
しかしながら、評価を提供するための条件およびコンピュータ・プログラミングの質が常に等しくないことから、異なる自動化された評価モデルが多くの様々な精度を有する。自動化された評価モデルが、特定の価格範囲内において正確性が高く、そのほかの場合に非常に精度が低いということがあり得る。自動化された評価モデルが、特定の地理的な場所において非常に正確であり、そのほかの場合には非常に不正確であるということもあり得る。不動産の自動評価のプロバイダは多い。しかしながら、現在のところ、多くの自動評価のプロバイダによって提供される評価の精度を容易に比較できる一貫した標準がない。
【０００４】
信頼スコアは、もっとも広く使用されている、自動評価の精度を記述する手段である。これらは、ある意味で有用であるが、ある自動化された評価モデルと他の自動化された評価モデルの間においてこれらが比較できることはほとんどない。いくつかの信頼スコアは、正確な評価から非常に不正確な評価まで、その順序に対応する文字のグレード『Ａ』、『Ｂ』、『Ｃ』、『Ｄ』、および『Ｆ』として表される。別の自動化された評価モデルの信頼スコアは、パーセンテージとして表現される。精度について自動化された評価モデルを互いに比較する一貫性のある方法が欠如していることは、自動化された評価モデルの内部演算から独立した予測標準偏差の必要性を招いた。
【０００５】
いくつかの自動評価の大口ユーザは、最近になって、自動化された評価モデルから与えられる各評価のシグマまたは予測標準偏差の測度を含めることによって少なくとも部分的にそれが補修されることを要求している。この数は、評価とともに与えられると、評価情報のユーザに、その評価に見積もられる精度を伝えることになる。自動評価と販売価格の間の差の分布が、ベル形状の曲線を伴う完全な正規分布に従っていれば、約６８．３％の評価は、問題の資産の真の値の上下１標準偏差を超えることがない。したがって、０．１０または１０パーセントが申告された予測標準偏差は、ユーザに、この申告された予測標準偏差を伴う評価の６８．３％が、通常は問題の資産の販売価格によって測定されるとおりの真の値の上下１０パーセントを超えないことを示唆する。また、『シグマ』とも呼ばれる予測標準偏差の使用は、評価のユーザが、自動評価ベンダーによって提供される自動評価の精度をより容易に比較することを可能にする。
【０００６】
シグマまたは予測標準偏差は、伝統的な標準偏差と非常に類似している。これは、基礎をなす資産の『真の値』に対して期待される値開きまたは精度の見積もりを表し、それにおいて『真の値』は、通常、その資産の実際の販売価格によって測定される。シグマは、各個別の資産について、その自動評価とともに個別に生成される。個別の評価は、正確であるか、そうでないか、すなわちそれが問題の資産の『真の値』から一定の量もしくはパーセンテージを超えて異なるかどうかである。評価は、おそらくは申告されているシグマとは無関係に正確であるか、不正確であるかのいずれかとなる。シグマまたは一般的に言えば標準偏差は、個別の評価というよりは、評価誤差の集合的分布または分布の特性である。予測標準偏差は、集合的な分布に関して生成されるが、その後、個別の資産評価に割り当てられる。
【０００７】
個別の資産について個別ベースでシグマを生成する目的は、個別にシグマを生成することによって、個別に生成されたシグマと実際の誤差、すなわちそれ自体が個別に生成されるその資産の自動評価の『値』と実際の販売価格の間の分散の比較を可能にすることである。これらの比較は、集合ベースでの評価および吟味が可能である。いくつかの個別のシグマは、８％台という低さになる。これらのシグマは、自動評価が、通常、作業に使用する豊富な『比較可能な販売』データを獲得し、したがって問題の資産の正確な評価が期待できることから低いものとなる。ほかのシグマは、おそらくは２０％という高さとなる；これは、しばしば『比較可能な販売』データが乏しいか、まばらであることによる。同じ形で、いくつかの評価誤差は、おそらくは＋２％または−３％、すなわち販売価格の上２％または下３％という小さい値になり、そのほかは、おそらくは＋２２％または−１８％、すなわち販売価格の上２２％または下１８％という大きい値になる。
【０００８】
シグマは、自動化された評価モデルによって生成される評価の精度の見積もりである。個別のシグマが大きく、あるいは小さくなることもあるが、シグマが適正に生成され、理解された場合には、集合ベースで、『真の値』すなわち通常は販売価格から約６８．３％の評価誤差が、ゼロの上または下のプラスもしくはマイナス１シグマ内になる。標準正規分布理論に従えば、評価誤差の約９５％は、ゼロからプラスもしくはマイナス２シグマ内等々となる。予測標準偏差のコンセプトは、『シグマ単位』のコンセプトを使用すると、より容易に理解される。自動化された評価モデルによってもたらされるシグマ単位の誤差は、真の値に対してそれがもたらす実際の誤差を、自動化された評価モデルが割り当てたシグマによって除したものとして定義される。
【０００９】
たとえば、自動化された評価モデルが、特定の資産に対して５２０，０００米ドルの評価を割り当てた場合を考える。この場合、近くに最近販売された多くの比較可能な資産が存在することから、自動化された評価モデルは、この評価が正確であること、すなわち真の値に近いことを期待し、この評価に対して８％のシグマ、すなわち予測標準偏差を割り当てる。さらにここで、この資産の、通常は販売価格によって測定されるが、場合によっては査定された値もしくは別の値の測度となる真の値が５００，０００米ドルであるとする。モデルの見積もりは、２０，０００米ドルも高すぎたことになる。（５２０，０００−５００，０００）／（５００，０００）＝４％であることから、このモデルの評価誤差は＋４％であった。シグマ単位では、この誤差が（４％）／（８％）＝＋０．５０もしくは＋５０％となる。集合ベースにおいては、約６８．３％の評価誤差がゼロからプラスもしくはマイナス１シグマ単位内にあること；約９５％の評価誤差がゼロからプラスもしくはマイナス２シグマ単位内にあること等々が期待される。
【００１０】
シグマと評価誤差の間の関係に注目する別の方法では、評価の全体集合が部分集合に分けられると考える。いくつかの資産は、それらが評価されたとき、低いシグマ、たとえば８％が割り当てられることになり、そのほかはより高いシグマ、たとえば２０％が割り当てられることになる。８％のシグマを受け取った資産をその部分集合に集めたとする。これらの評価のいくつかは、問題の資産の真の値より高く、別のいくつかはそれより低い。しかしながら、うまくいけば理想的なベル形状の分布において分布の６８．３％が平均のプラスまたはマイナス１標準偏差内に入り、約９５％が平均のプラスまたはマイナス２標準偏差内に入るように、評価誤差の約６８．３％がプラス／マイナス１シグマ、この場合であればプラスまたはマイナス８％を超えないことが期待される。同様に、この部分集合における評価誤差の約９５％がプラスまたはマイナス２シグマ、この場合であればプラスまたはマイナス１６％を超えないことが期待される。上記のような部分集合に注目するか、あるいは特定期間に郡内、州内、あるいは国内で販売されたすべての資産という大きな集合に注目するかによらず、評価誤差の分布をシグマ単位で測定されるものとして決定することが可能である。
【００１１】
結果が期待されたものと異なる場合には、それらを修正しなければならない。たとえば、プラスまたはマイナス１シグマ単位内に評価誤差の５５％しか含まれていない場合を考える。『８％の部分集合』の場合であれば、これはプラスまたはマイナス８％内に評価誤差の５５％しか含まれていなかったことを意味する。５５％は６８．３％より低いことから、これは、そのベンダーが、その自動化された評価モデルについて、おそらくは販売を伸ばすために過剰に楽観的であったことを意味する。そのベンダーは、実際より小さく、より正確なシグマを申告した。この場合、９％もしくは１０％のシグマがより適切であったことになる。上記の例は、正確性について、自動化された評価モデルならびにそのシグマのパフォーマンスをどのように評価できるかという例を示している。
【００１２】
自動化された評価モデルによって申告されたシグマが、実際の評価誤差の分布の合理的に信頼し得る表現であることが検証された後は、ユーザが、この時点で正しいと推定されている自動化された評価モデルのシグマを比較することによって、それらを互いに比較することが可能になる。通常、ユーザは、小さいシグマを伴う評価がより正確であると考えられることから、それらの評価を好むことになる。ベンダーのモデル間におけるこの抜擢のプロセスは、各資産について個別に、あるいは郡、州、価格帯、あるいはそのほかの、資産の大きな集合に関する平均またはメディアンのシグマに注目することによって集合的に行うことができる。この場合においてもシグマが信頼し得ること、および道理に合わない小さいシグマの形でモデルに不当な評価を与えたベンダーが存在しないことが仮定される。これを系統的に行うベンダーは、疑いを持って見る必要がある。
【００１３】
厳密に言えば、また理想的には、シグマまたは予測標準偏差は、自動化された評価モデルが資産の評価に使用する詳細な数学的公式を、その統計的特性のすべてについて調査することによって資産の評価について導かれる必要がある。これは、理論的に可能であるが、実際には難しい。第１に、自動化された評価モデルに含まれているロジック、アルゴリズム、および公式が広範かつ複雑である。計算および評価が数百に至らないとしても数十に及ぶことは少なくなく、開発の様々なポイントにおいて行うことになる種々の決定およびロジックの分岐を伴う。また自動化された評価モデルは、対数、指数関数、平方根、および多くのより高度な関数といった特殊な数学的関数を頻繁に使用する。さらにまた、一部の自動化された評価モデルは、明示的な数学式を持たない『ニューラル・ネット』を含む。これらには、『学習能力』を有するという利点があるが、推測不可能でない場合には解決が困難となる『ブラック・ボックス』であるという欠点もある。
【００１４】
予測標準偏差は、分岐規則を含めた式ならびにアルゴリズムの完全な知識を伴うモデルについて精密かつ理論的に計算することが可能であるが、モデルが『ニューラル・ネット』成分を含まないことを前提とする；これは実際問題として実行、文書化、およびトラブルシューティングが非常に難しい。またそれには、基礎をなす自動化された評価モデルにロジックの改良、修正、あるいは『チューニング』があるたびに再構築しなければならないという欠点もある。さらにこのプロシージャは、競争製品の予測標準偏差の相互の比較に、それぞれ競争相手の数学式ならびにアルゴリズムの知識を必要とし、一般にそれが利用できないことから、それを可能にする能力に欠如しているという欠点もある。
【００１５】
シグマは、個別の資産評価のために割り当てられるが、その後は集合ベースで評価することができる。全州、都市、ジップ・コードまたは価格帯の中で生成されたシグマの集合を使用して、地域内もしくは価格帯内の自動化された評価モデルの平均精度をテストすること、あるいはシグマを比較することによって１つの評価モデルと別のそれの主張されている精度を比較することができる。シグマは、申告されたシグマ自体の精度のテストにも使用することができる。自動評価のベンダーが、それぞれのシグマについて過剰に楽観的もしくは悲観的でなければ、たとえば評価の約６８．３％が真の販売価格のプラスまたはマイナス『１シグマ』内に入る必要がある。シグマ自体は、異なる個別の資産についてより大きく、あるいはより小さくなることもあるが、それでもなお概して、評価の約６８．３％が販売価格の『それら独自の１シグマ』内に入ることが期待される。各資産について生成されたシグマは、漸次的に任意の地域または価格帯において個別の評価の精度をテストするために使用することができる。
【００１６】
したがって本発明の方法は、特定の自動化された評価モデルのアーキテクチャに依存せず、むしろその逆に独立している。このことは、同じ意味において、任意の自動化された評価モデルの精度の評価を可能にすることになる。
【００１７】
本発明の方法は、多くの異なる自動化された評価モデルを使用する多くの異なる資産についての予測標準偏差を、それらが使用する数学的公式ならびにアルゴリズムがわからない場合であっても計算し、評価することを可能にする。したがって、ベンダー・ファームは、それぞれの競争相手の自動化された評価モデルについてシグマを生成し、評価し、かつ比較することができる。さらにまた本発明の方法は、基礎をなす評価アルゴリズムおよび公式が改訂され、『チューニングされ』、あるいは種々の方法で実験される場合であっても、それらの式がどのように修正されたかについて既知であるか否かによらず、シグマを再計算することを可能にする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
したがって本発明は、自動化された評価モデルによって評価される各資産についてシグマ値を作り出す方法を提供することを目的とする。また本発明は、自動化された評価モデルのユーザが任意の自動化された評価モデルの精度を評価することを可能にする信頼性ならびに一貫性のある手段を提供することを追加の目的とする。さらに、特定の自動化された評価モデルによって行われる基礎をなす数学的あるいは論理的計算のいずれも参照することなくこの方法を提供することも本発明の目的である。これらの、およびこのほかの本発明の目的は、以下の本発明の説明から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明によれば、自動化された評価モデルの評価のためにシグマまたは予測標準偏差を生成する方法および装置が提供される。生成されるシグマは、評価される資産に関連する右テール（right−tail）信頼スコアならびに応答信頼スコアの計算に使用することができる。
【００２０】
本発明は、モデルの数学的公式ならびにアルゴリズムの所有を必要としない予測標準偏差の構築の『経験的』アプローチを提供する。資産の大きな集合に対してテストされる評価モデルの、正確かつ経験的なパフォーマンス情報を使用し、部分集合の詳しい系、スライスまたは一部分が、自動化された評価モデル（ＡＶＭ）に適した『自然な系統』に沿って構成される。この結果、各資産の評価を、多くの、可能性としては数千の可能シグマの１つに割り当てる装置がもたらされる。この装置ならびに生成されるシグマには、妥当性検査が行われる。プロシージャは、一貫性があるコヒーレントな方法で右テール信頼スコアおよび応答信頼スコアとリンクされる。
【００２１】
この経験的アプローチは、自動化された評価モデルの厳密な公式を知る必要がないという利点を有する。したがって、任意の自動化された評価モデルがテストされ、チューニングされ、改良されるとき、そのモデルに繰り返し適用することができ、何が変更され、あるいはなぜ変更されたかを知る必要はない。最も重要なことは、シグマの系の構築に使用できることであり、それもまた、数学的公式ならびにアルゴリズムの知識を必要とせずに多くの競争モデルについてチェックすることができる。その後ユーザまたはベンダーは、異なる評価モデルのパフォーマンスおよびそれらのシグマを比較することができる。それに加えてユーザまたはベンダーは、ほかのベンダーによって提供されるシグマの精度ならびに妥当性をテストすることができる。
【００２２】
本発明の方法における最初のステップは、可能な限りほぼ網羅的な土台をなすデータ・セットを構築することである。好ましい実施態様においては、国内または州もしくは郡の集合内の、一定の時間期間、通常は３ないし６月間にわたって販売されたすべての住宅資産からなるデータ・セットが、主として郡の登記所情報から抽出される。自動評価が、この網羅的なデータ・セット内の資産のそれぞれについて組み立てられる。モデルには、現在の問題にしている資産の販売価格が、ここで評価を試みているものであることから、それをこの計算において無視するべく指示する必要がある。言い換えると、モデルは、その資産自体の実際の販売に先行して入手できる、比較可能な販売情報およびそのほかの適切な情報を使用して各資産の価値を評価することになる。シグマが、それぞれの問題の資産に割り当てられる。しかしながら、最初に、それぞれの資産について行われた評価の分散または誤差を計算しなければならない。
【００２３】
ここで使用する場合、『分散』という表現は、統計的用語の分散、すなわち伝統的な標準偏差の平方を意味しているのではなく、むしろここで使用している『分散』という表現は、評価プロセスにおいて作られる数値的またはパーセンテージの誤差を言う。上記の例において、資産が５２０，０００米ドルと評価されたが実際には５００，０００米ドルで販売された場合に、その自動化された評価モデルによってもたらされた誤差または分散は、＋２０，０００米ドル、あるいはパーセンテージ表現で４％であったことになる。これらの分散は、正であるか負であるか、サイズもしくは大きさにおいて大きいかあるいは小さいかによらず、特定の数となる。あらゆる種類の標準偏差が、１を超える数の統計的な分布の特性であることから、個別の数は、いずれも単独ではいかなる種類の標準偏差またはシグマも有していない。
【００２４】
大きなデータ・セットは、続いて、評価に使用される基礎をなす支持データの場所、価格、量、および質、あるいはそのほかの、その自動化された評価モデルによって資産の評価において考慮された識別可能な特性または複数の特性について合理的に一様であるとして扱うことのできる多くの部分集合またはスライスに分けられる。部分集合内の資産自体は、異なる特徴を有することもあり、１つのものと別のものが地理的に離れていることもあるが、部分集合内の支持データの質が類似していることから、その自動化された評価モデルに期待される精度が、単一の部分集合内のすべての資産についてほぼ同じになることが期待される。
【００２５】
部分集合内の資産の集合に関する評価における分散または誤差は、集合的分布を有する。これらの誤差について平均、メディアン、および伝統的な標準偏差を計算することは可能である。また、この部分集合内の誤差について、予測標準偏差を構成することも可能である。
【００２６】
続いて、任意の将来的な評価の要求のために、問題の資産に、その特徴、地理的な場所、それに匹敵する販売の集合の強さ、およびそのほかの特性に従って最近構築された部分集合またはスライスの１つが割り当てられる。その後、その部分集合から構築された予測標準偏差が割り当てられる。この同じ部分集合に割り当てられたすべての将来的な問題の資産は、割り当てられた同一の予測標準偏差を受け取る。このように、これらは個別に計算されない。しかしながら、本発明が、可能性として文字どおり数千の割り当てられる予測標準偏差の系を構築することから、完全な個別の計算の理想と非常に近い近似が達成される。本発明の方法を使用し、０．０８３２または８．３２％というように小数点以下４桁までのシグマを割り当てることは合理的である。シグマが、現在は、現存する製品によって０．０９または９％というように小数点以下２桁を伴って一般に申告されていることから、本発明は、実際上、完全な数学的計算を用いてなされたものと区別できないかほとんど区別できない理想に対する近似を達成する。この実施態様においては、割り当て済みシグマの表が、６箇月ごとに再構築され、テストされるが、このほかにも３箇月あるいは１年といった期間も可能である。
【００２７】
予測標準偏差は、伝統的な統計的標準偏差とその公式において類似であるが、まったく同じではない。伝統的な標準偏差は、その中心として数の集合の平均または代表値を使用する。しかしながら、予測標準偏差は、常にその中心としてゼロを取る。数の集合の平均がゼロであれば、２つの標準偏差はまったく等しい。しかしながら、平均がゼロの上またはゼロの下であれば、資産の真の値より評価は高いかあるいは低くなる傾向があり、したがって予測標準偏差は、伝統的な標準偏差より大きく、あるいは広くなる。
【００２８】
いずれの標準偏差の評価を構築する場合も、ゼロもしくは数の平均のいずれであるかによらず、分布の中心とそれぞれの数の差が平方される。これらの平方が互いに加えられ、アイテムの総数をＮとするとき、この和を、Ｎマイナス１によって除する。本発明においては、このアイテムの数がデータ・セットまたは部分集合内の資産の数になる。この商の平方根が予測標準偏差または伝統的な標準偏差である。
【００２９】
この非常に単純な例として次のような数を考える。
０．０６
０．０６５
０．０７
０．０７５
０．０８
０．０８５
０．０９
０．０９５
０．１０
この分布の平均は０．０８であり、その平均周りの標準偏差は、０．０１３７または１．３７％である。しかしながら、ゼロ点周りに測定されるこの分布の予測標準偏差は、０．０８６または８．６％となる。実際、９つのうちの６つ、すなわちこれらの数の６６．７％は、ゼロから１予測標準偏差内に入っている。この例においては、予測標準偏差が、それが分散の分布の偏心した性質を反映しなければならないことからはるかに広く、したがって伝統的な分散の標準偏差より悪い。
【００３０】
本発明は、問題の資産の記録情報によって、また自動化された評価モデルが資産を評価するときにそれによって提供される主要な属性の自然な系統に沿って全体的な集合を繰り返し分割することにより、全体的なデータ・セットの部分集合に対して予測標準偏差を計算する方法を提供する。たとえば、それぞれの問題の資産は、望ましい場合にはそれらの州、郡、さらにはジップ・コードに対しても割り当てることができる。それぞれの資産は、戸建て、集合住宅、あるいはメゾネット等といった、その資産がどのようなタイプであるかに従って、それの『土地利用コード』に対して割り当てることができる。また各資産は、その評価もしくは価格またはそのほかのその種の価値表示が、それのある州、郡、またはジップ・コード内のすべての評価の上位半分、上位１／４、下位１／４、あるいはそのほかの部分的階層内に入るか否かに従って『経済的階層』に対して割り当てることもできる。このほかの、資産の年数またはサイズ等の属性を使用して部分集合を組み立ててもよい。さらに、場合によってはより重要となるが、自動化された評価モデル自体が、適切な部分集合の定義において有用な各評価に対して属性を割り当てる。
【００３１】
この種の例の１つは、『信頼スコア』による下位区分である。これは、現存する伝統的な『信頼スコア』もしくは『生スコア』の形式またはそのほかの形式をとることができる。その形式として、文字または数値が見られる。またそれが精度を表すこともあり、あるいは不履行の場合のリスクおよびエクスポージャの『右テール』測度となることもある。ほとんどの自動化された評価モデルが、評価の信頼性の表現として何らかの信頼スコアの表示を提供することから、これらの信頼性の『階層』は、資産の集計グループを下位区分に分けるために非常に有用である。シグマ値は、各下位区分について計算することができる。任意タイプの優れた信頼スコア上に構築された部分集合が、下位の信頼スコア上に構築された部分集合より、評価において高いレベルの精度に関連付けされた、より小さく、より狭いシグマをもたらすことは、非常にあり得る。
【００３２】
精度を向上させるために、部分集合をさらに小さい部分集合に分けることができる。たとえば、任意のタイプの信頼スコア・レベルを基礎とする『階層』自体を、州、郡、土地利用、価値階層、あるいはそのほかの属性に従って分けてもよい。この下位区分のプロセスは、いくつかの段階を通じて連続することができ、したがって非常に小さい部分集合を、信頼スコア内の州内の郡内の土地利用内の価値階層によって定義することができる。一層小さい部分集合を用いた作業においては、より小さい部分集合内の資産がそれらの資産ならびに評価の属性において一様になる可能性がより高いことから、精度が向上する。これに対して、部分集合がより小さくなると標本のサイズまたは部分集合内の資産の数が減少し、最終的には充分なデータが存在しなくなることから予測標準偏差が容易に計算できない低いレベルに到達する。この状況においては、標本のサイズ『Ｎ』が小さくなりすぎている。好ましい実施態様においては、Ｎが精度を維持する充分な大きさである限り、部分集合がスライスされ、細分される；生成されるシグマの精度が犠牲になるほどＮが小さくなる結果を招くことになる場合には、それ以上のスライスが実行されない。しかしながら、この方法を用いたとしても、それぞれが独自のシグマを有する数千の部分集合が通常は生成される。問題の資産が将来において評価されるとき、それが属する『属性部分集合』に適切なシグマが割り当てられる。
【００３３】
部分集合の階層的スライスおよび分割に使用される信頼スコア、州、郡、土地利用、あるいは価値階層等の属性は多様化することがある。いくつかの属性が使用され、ほかは使用されないということがあり得る。また、これらの属性を使用して部分集合をより小さい部分集合に分割する順序も異なることがある。
【００３４】
好ましい実施態様においては、使用される属性およびそれらが適用される順序が、自動化された評価モデル自体の機能の『自然な系統』に沿って選択される。概して言えば、もっとも生産性が高く、部分集合の定義において理解可能なシグマと一貫性のある属性が最初に使用される。これは、郡もしくは州または土地利用等の資産の属性、あるいは信頼スコア、生スコア、またはそのほかの何らかの属性等の自動化された評価モデルの属性とすることができる。信頼スコアは、多くのフォーマットで与えられることがある；いくつかの例として文字グレード、数値、およびそのほかのフォーマットが挙げられる。好ましい実施態様においては、もっとも大きく寄与する属性は、『生の信頼スコア』または『生スコア』である。したがって、もっとも大きい部分集合は、生スコア・レベルに従って単純に定義される部分集合になる。その後、州により、続いて郡により、次に土地利用により、最後に市場価値階層によって分割することがもっとも生産性の高い順序となる。このように、この方法は、データ・セットおよび自動化された評価モデルの『自然な系統』に従うことになる。
【００３５】
部分集合の定義においていずれの属性を使用し、それらをいずれの順序で使用するかという選択は、ロー・レベルの部分集合のＮに関する最小要件とともに多様となり得る。特に、競争相手または別の外部ファームによって所有されている自動化された評価モデルについてこの製品を構築する場合においては、使用する属性の最良の選択およびそれらを適用する最良の順序を見出すために、経験が必要になることがある。データ・セットまたは自動化された評価モデルの『自然な系統』は、１つの自動化された評価モデルと別のそれとで異なるものとなり得る。
【００３６】
次に、州または郡等の各主要な下位区分について提案されたシグマの妥当性検査を、ほかの属性、たとえば土地利用または生スコア等のすべてのレベルにわたって行い、精度に関係する安全マージンをさらに確保する。したがって、各資産に関する評価誤差が、シグマ単位を用いて計算される。たとえば、特定の資産についてシグマが８．０％であった場合に、８．０％が１シグマ単位となる。その資産の評価が実際には４．０％高すぎた場合には、シグマ単位におけるこの誤差が（４．０％）／（８．０％）＝＋０．５０となる。評価が４．０％低すぎた場合には、シグマ単位による誤差は、−０．５０またはマイナス０．５０となる。人間のことばにおけるシグマ単位の類比は、都市にいる各人の身長を、標準的なインチまたはメートルに従ってではなく、その人自身の足のサイズの倍数として測定することであると言える。各人は、自分自身の『足の単位』で特定の身長を有することになる。足の大きさが１２インチであり、身長が６６インチの者は、６６／１２＝５．５『足の単位の身長』を有することになる。
【００３７】
各州および各郡について、シグマ単位で測定されたこれらの誤差を平方し、合計した後、Ｎ−１によって除するが、これにおいてＮは、その州または郡内の資産の数である。平方根を取れば、バリデーション数が得られる。実際、新しい予測標準偏差は、『自然な系統』のシグマの展開において、生スコア、土地利用コード、あるいはそのほかの属性によらず、またこれらの属性を使用する順序によらず、地理的な系統のみに従ってシグマ単位で計算され、測定される。これは、すべてのスライスおよび定義内においてシグマが大きすぎていないか、あるいは小さすぎていないかを調べる単純な高レベルの交差チェックである。
【００３８】
各小部分集合内の完全に定義されたシグマは、それぞれがシグマ単位で測定されたときに１．００の予測標準偏差となる郡および州の集計値を結果としてもたらす。言い換えるとシグマは、正確に、あるべき形になる。全郡または州内において測定されたシグマ単位の予測標準偏差が１．００より小さい場合には、導出されたシグマが、その可能な値より保守的であることを意味するため、その場合も許容可能である。実践においては、これらの郡ならびに州の照合のほとんどは、正確に１．００となるかそれよりわずかに低いシグマ単位の予測標準偏差をもたらす。いくつかの場合には、シグマ単位の予測標準偏差が１．００より高くなる。たとえば、値１．０５は、所定の郡もしくは州内において、アルゴリズムがわずかに小さいシグマのセットを構築したことを意味する。その所定の郡または州内において、貸し手等のユーザによってテストされた場合には、実際の誤差が計算されたシグマより総じて大きいことが期待を持たせるということに気付くことになる。この例においては、この郡または州内のすべてのシグマに機械的に１．０５を乗じてそれらを大きくし、妥当性検査済みかつ許容可能と認められた交差チェック済みのシグマを明確に生成する。この修正後のシグマが、将来の調査においてユーザに実際に返されるシグマになる。この修正後のシグマはまた、将来のすべてのシグマ単位の計算の基礎となり、それには、右テール信頼スコアおよび応答信頼スコアの導出において使用されるものも含まれる。
【００３９】
次に、上記のように導出されたシグマ単位を使用して、右テール信頼スコアを導出することができる。右テール信頼スコアは、その資産の真の値より特定パーセンテージを超えて評価が高くならないという自動化された評価モデルの信頼性の測度である。このパーセンテージは、しばしば１０パーセントとなるが、求められる精度に応じてより大きく、あるいはより小さくすることができる。右テール信頼スコアを導出するスタンドアロンの方法の一例は、本発明と同一譲受人によって所有される２００４年２月３日に出願された出願第１０／７７１，０６９号に記述されており、参照によってこれに援用されている。
【００４０】
上記のように導出されたシグマ単位を使用してこの右テール信頼スコアを導出するために、シグマ単位による百分位数の表が全国ベースで計算される。望ましい１０パーセント等の右テール・カットオフ・レベルを各下位区分のシグマ・サイズで除し、シグマ単位による評価誤差の百分位数の表を参照することによってその下位区分についての右テール信頼スコアを導出する。この右テール・カットオフ・レベルは、あらかじめ決定済みの許容不能な過大評価のレベルに設定される値である第１の過大評価基準としても知られる。下位区分内の任意の資産についての右テール信頼スコアに適用されることから、右テール信頼スコアは、評価が実際の値よりあらかじめ決定済みのパーセンテージを超えて大きくならない確率として表される信頼性を示す。右テール信頼スコアは、精度の追加のインジケータとして、貸し手ならびにそのほかの自動評価の情報のユーザにとって有用である。特に、特定の資産に対する過剰融資から、したがってリスクおよび損失に対するエクスポージャの増加から貸し手またはユーザを保護する。
【００４１】
一例を述べれば、問題の資産が割り当てられた下位区分に０．１０２７または１０．２７％のシグマが割り当てられている場合を考える。この評価が真の値より１０％もしくはそれを超えて大きくないリスクを測定するために、右テール・カットオフを１０％にセットする。この例においては、右テール・カットオフを表す１０％が、１シグマ単位よりわずかに小さい。実際に１０％の右テール・カットオフは、（１０％）／（１０．２７％）または０．９７３６シグマ単位となる。
【００４２】
ここで、シグマ単位で測定された分散の百分位数の表において、＋０．９７３６シグマ単位のレベルが８８番目の百分位数に対応すると考える。この百分位数の定義は、分散の８８％が、全体的なベースでゼロより０．９７３６シグマ単位を超えて大きくないと期待できることを意味する。これは、この場合に０．１０２７または１０．２７％として割り当てられたシグマを用いた場合に、分散が＋０．１０を超えない確率が８８％であることに対応する；すなわち、評価が問題の資産の真の値より１０％を超えて大きくない確率が８８％であることに対応する。したがって０．１０２７のシグマは、８８の右テール信頼スコアに対応する。信頼スコアは、百分位数の定義から、百分位数と同じになる。この関係は、シグマのすべての異なるレベルについて、また１０％とは異なる右テール・カットオフ・レベルについて真である。選択された右テール・カットオフ・レベルは、インジケータ自体として信頼性を維持しつつ、もっとも有用な精度のインジケータとして１０％が決定されたが、変更可能である。このほかの右テール信頼スコアは、＋０．１２または＋０．１５等の異なるカットオフ・レベルを使用し、本発明の方法を用いて計算することができる。これらの例およびこのほかのより大きい数は、自動化された評価モデルの評価が、それぞれ、真の値より１２％または１５％を超えて大きくならない可能性を表す信頼スコアを提供することになる。＋０．０８等のより小さいカットオフ・レベルは、評価が、真の値より８％を超えて大きくならない可能性を表す信頼スコアを提供することになる。このほかのカットオフ・レベルを使用してもよいが、評価の信頼性のインジケータとして非常に有用になるとは見られていない。
【００４３】
また、本発明の方法を使用して応答信頼スコアを生成することもできる。応答信頼スコアは、ユーザによって提供された値に応答して生成された信頼スコアである。応答信頼スコアを計算する方法は、本発明と同一譲受人によって所有される『Ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ  Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  Ｓｃｏｒｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ａ  Ｐｒｏｐｏｓｅｄ  Ｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｐｒｏｐｅｒｔｙ（資産の提案評価のための応答信頼スコアリング方法）』と題された２００４年２月３日に出願された出願第１０／７７１，０６９号に開示されており、その内容は参照によってここに援用されている。代表的な例においては、ユーザが特定の資産のための値を入力することになる。その種の状況の一例は、その資産を購入するための融資を買い手が受けることになる、買い手と売り手が契約に入る不動産の取り決め時の状況である。その後買い手は、合意済み購入価格に基づいて融資の申請を貸し手に提出する。応答信頼スコアの方法は、貸し手に、その資産の合意済み購入価格に基づいて信頼スコアを提供するが、それが必ずしも自動化された評価モデルによるその資産の評価に対応する必要はない。基本的に、ユーザによって提供される値を基礎とした信頼スコアである応答信頼スコアが返される。これは、可能な限り厳密に資産を評価し、その評価に対応する信頼スコアを返す通常の自動化された評価モデルの評価とは異なる。これにおいて信頼スコアは、自動化された評価モデルによって供給された評価ではなく、ユーザによって供給された入力値に対して調整されている。公式、百分位数の表、および必要であれば線形補間を使用して、ユーザ入力に対する応答の中で信頼スコアを生成することができる。
【００４４】
本発明のこのほかの特徴ならびに利点は、以下の図面ならびに本発明の詳細な説明を検討することによって明らかなものとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４５】
本発明は、自動化された評価モデルによって与えられる特定の資産評価のための予測標準偏差またはシグマを計算する方法を提供する。また本発明は、生成されたシグマを使用し、生成されたシグマに基づいて右テール信頼スコアおよび応答信頼スコアを作り出す方法についても説明する。
【００４６】
最初に図１を参照すると、予測標準偏差プロセッサ１００のコンピュータ‐ベースの具体化に関する一例のデータ構造が示されている。ターゲット資産の自動評価のための予測標準偏差は、シグマとも呼ばれる。このデータ構造は、一例のデータ構造に過ぎない。ここに図示されている要素の多くもしくはいくつかを含まない、このほかの多くのデータ構造を選択することは可能である。
【００４７】
要求およびコントロール・プロセッサ１０２は、ユーザによって、たとえば応答信頼スコアについて行われた要求を取り扱うために使用される。特定の資産に関するデータを受け入れ、その特定の資産についての応答信頼スコアの生成に使用するために、ある種のデータ入力受け入れ処理が行われることもある。要求およびコントロール・プロセッサ１０２は、その要求を行うユーザと、その要求に関係する計算を行うコンピュータの間の媒介として作用する。それに加えて要求およびコントロール・プロセッサ１０２は、予測標準偏差プロセッサ１００の種々のコンポーネント間における情報のフローをコントロールし、予測標準偏差プロセッサ内の各プロセスを開始し、コントロールする。演算プロセッサ１０４は、このデータ構造の別の要素である。この要素内においては、シグマ、右テール信頼スコア、および応答信頼スコアの公式化に関連する計算が行われる。演算プロセッサ１０４に類別プロセッサ１０５が接続されており、それとともに動作して、本発明の類別ステップを処理する。また相関プロセッサ１０７も演算プロセッサ１０４に接続されており、それとともに動作する。相関プロセッサ１０７は、シグマ、右テール信頼スコア、および応答信頼スコアの公式化に関連する相関ステップを実行する。コンピュータ・コード、ハードウエア、もしくはソフトウエアは、必要なアルゴリズムを実行するべく設計されている。自動化された評価モデル・コネクタ１０６は、１ないしは複数の自動化された評価モデルと通信するために予測標準偏差プロセッサ１００によって使用される。この通信は、たとえば応答信頼スコアの生成において、自動化された評価モデル１２２からの評価の要求に必要となることがある。評価の計算において自動化された評価モデル１２２によって使用される特定のアルゴリズムならびに公式は、予測標準偏差プロセッサ１００の要素ではない。実際、予測標準偏差プロセッサは、いずれかの特定の自動化された評価モデル１２２の内部動作と独立に動作するべく設計されている。これは、本発明の利点の１つである。
【００４８】
妥当性検査プロセッサ１０８は、予測標準偏差プロセッサ１００の追加の要素である。妥当性検査プロセッサ１０８は、予備データ評価において生成された試行シグマの妥当性検査を行うことになるハードウエアもしくはソフトウエア内のコンピュータ・コードを使用するべく設計されている。妥当性検査プロセッサは、試行シグマの誤り、過大評価、および特に過小評価を訂正し、確実にするコードを具体化するべく設計されている。一時データ・ストレージ１１０は、予測標準偏差プロセッサによって処理中のデータがストアされることになる場所である。通常、これは、コンピュータのオペレーティング・システムの実装によってコンピュータ上において実行中のプログラムに対して割り当てられるランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）の一部の使用を通じて具体化される。また本発明は、演算の実行に使用されることになるデータ・メモリ・ロケーションの一部もしくはすべてを提供するハードウエア‐ベースのソリューションを使用して具体化することもできる。
【００４９】
入出力コネクタ１１２は、予測標準偏差プロセッサ１００内外への情報のフローをコントロールする。入出力コネクタ１１２は、種々のデータ入出力デバイスに対する複数の接続を維持する。デバイスの例としては、コンピュータ・ディスプレイ１１４、キーボードおよびマウス１１６、プリンタ１１８、および追加の入出力１２０が挙げられる。これより多くの種々のデバイスが入出力コネクタ１１２に接続されることもある。その逆に、これらのデバイスのサブセットしか接続されないこともある。
【００５０】
この予測標準偏差プロセッサ１００は、予測標準偏差またはシグマを生成するためのデータ構造ならびにコントロール・フローの一例に過ぎない。このほかの多くのデータ構造ならびにコントロール・フローのタイプを具体化することは可能であり、それには、本発明の予測標準偏差を計算する個別のステップの一部もしくはすべてを行うものも含まれる。また、ここで説明した機能の一部もしくはすべてを実行するが、図１に示されている上記の例の予測標準偏差プロセッサ１００の一部もしくはすべてを含まない別のソフトウエアの具体化も多く存在し得る。
【００５１】
次に図２を参照すると、シグマの生成におけるステップのフローチャートが示されている。最初のステップは、関連データの収集および準備を行う（１２４）。このステップにおいては、シグマ生成に関連するすべての資産の自動評価が、関連する信頼スコアとともに収集される。もっとも関連のあるデータは、『基準値』である。基準値は、自動化された評価モデルによる資産の評価に続いて生じた販売価格および査定価格である。このほかの関連データとしては、資産のタイプ、その資産のある郡、その資産のある州、およびそのほかの特徴を挙げることができる。実際の販売価格と比較して過度に高く、あるいは過度に低く評価された『アウトライア』資産については除去するか訂正してもよい。また、資産の販売価格にゼロが落ちていた、あるいはゼロが余分だったといった自動化された評価モデルの特性におけるデータ入力誤りを適正に反映するために、レコードを編集することもできる。資産の『タイプ』の誤りもまた、その要素がこれに続く下位区分のステップにおいて使用されることになる場合にはこの時点において訂正することができる。このステップの結果、予測標準偏差プロセッサ１００（図１参照）に有効なデータ・セットが提供される。データが自動化された評価モデル・コネクタ１０６によって収集された後は、このステップが妥当性検査プロセッサ１０８内において生じることができる。
【００５２】
各資産のためにシグマを生成するプロセスにおける次のステップは、資産の区分である（１２６）。好ましい実施態様においては、この資産の『区分』が、自動化された評価モデル１２２によって評価とともに提供される『生の』信頼スコアに従って最初に行われる。ほとんどの自動化された評価モデルは、評価の精度、すなわち評価がその資産の実際の価値と非常に近い可能性の表示として信頼スコアのある種の具体化を有している。シグマが導き出されている特定の自動化された評価モデルが同一の自動化された評価モデルによる別の評価に関して精度を記述するために使用するものであれば、どのような手段でも最初の区分として使用することができる。しかしながら、本発明の代替実施態様においては、このほかの多くの資産の区分を使用することができる。最初の区分とすることが可能な関連ファクタの例には：その資産についての生のスコア、その資産のある州、その資産のある郡、その資産のタイプ、あるいはその資産の経済的階層が含まれる。自動化された評価モデルによって、各資産に関する評価とともに提供されるデータに応じて、ほかのデータ区分を使用することもできる。
【００５３】
最初の区分により資産をグループに分けると、次のステップが開始する。次のステップは、それぞれの生スコアもしくは信頼スコア・レベル内の資産に関する予測標準偏差の計算である（１２８）。資産のタイプ、郡、または経済的階層等といった異なる区分が選択された場合には、予測標準偏差が選択された区分を基礎として計算される。好ましい実施態様においては、生の信頼スコアまたは信頼スコアが使用される。
【００５４】
好ましい実施態様において生のスコアまたは信頼スコアが選択される理由は、図３ａ〜ｅによってより明確に立証することができる。これらの図は、標準偏差と種々の最初の区分の間における関係を示している。図３ａには、標準偏差対州の表が示されている。これは、州１４０、分散の平均１４２、分散のメディアン１４４、分散の標準偏差１４６、および事例の数１４８に対応する列を含む。要素１５０のＡＬは、アラバマ州に対応する。それの分散１５２の標準偏差は、１４．８％である。図示されているほかのいくつかの州と比較すると、明らかな差がほとんどない。これは、州による最初の区分が標準偏差または予測標準偏差の精度を急激に向上させることはないということを示す。同じ表を、郡を基礎として作成することができる。この低いレベルにおいてさえ、精度の向上もしくは低下を容易に明らかにするインジケータが明白でない。
【００５５】
図３ｂは、土地利用の効果を標準偏差に関して示している。第１列は、土地利用１５４に対応する。ここにも、分散の平均１５６、分散のメディアン１５８、分散の標準偏差１６０、および事例の数１６２に対応する列が示されている。この表の下端にある単一家族住居は、要素１６６内に示されているとおり１５．１％の標準偏差を有する。この場合においても、ほかの土地利用タイプの標準偏差と比較したとき、劇的に目立つ差が存在しない。
【００５６】
図３ｃは、標準偏差対経済的階層を図示している。四分位数１６８の列のそれぞれは、下端が住宅評価の２５％、中央下側が２５％、中央上側が２５％、上端が２５％である。これらは、国内の経済的階層ベースではなく、近隣の住宅との関係におけるそれらの評価を基礎としている。州または国内全体にわたる実際の価格の比較は、実際のデータを良好に伝えない。住宅の価格および評価は、都市ごとにあるいは都市と農村地域の間で、さらには都市の中においてさえ大きく変動する。裕福な近隣の中にある価格または価値が非常に低い住宅、したがってより品質の低い住宅は、より裕福でない近隣の中ではより高い経済的階層内となることもある。ここにも、分散の平均１７０、分散のメディアン１７２、および分散の標準偏差１７４についての列が示されている。最も低い経済的四分位数を表す四分位数Ｉ、すなわち１７６においては、要素１７８内に示されているとおり、標準偏差が１５．５％である。最も高い経済的四分位数を表す四分位数ＩＶ、すなわち１８０においては、要素１８２内に示されているとおり、標準偏差が１５．３％である。この場合においても、経済的階層の四分位数に依存する変化がほとんどない。経済的階層が四分位数に従って割り当てられる必要はない。このほかの経済的階層による資産の有意なグループ化についても、シグマの計算のために実行可能な下位区分が残されるように、経済的階層内に充分な数の資産が残存する限り許容可能である。好ましい実施態様においては、四分位数が経済的階層の区分になる。
【００５７】
次に図３ｄを参照すると、分散の標準偏差対生スコアの表が図示されている。この生スコアは、生スコア・レベルにおける資産の評価の信頼性、またはその精度のレベルを基礎とするスコアである。好ましい実施態様においては、比較できる販売情報ならびにそのほかの、自動評価の生成において使用される情報の質ならびに量が基礎にされる。高い生スコアは、自動化された評価モデルによる資産の評価が真の値に近い可能性が高いことを表す。相応じて、より低い生スコアは、自動化された評価モデルによる評価が真の値に近い可能性がより低いことを表す。好ましい実施態様においては、生スコアが、信頼スコアの妥当性検査未済かつ未決定のバージョンである。好ましい実施態様の、妥当性検査済みかつ決定済み信頼スコア（『信頼スコア』）においては、値が６５から９２までの間に限定される。これは、６５より低い信頼スコアについては、評価における信頼性が極めて低く、そのため評価自体が実際の価値の極めて貧弱な見積もりとなりやすいことからなされる。加えて、９２を超える信頼スコアは、確実性を含意し始める。自動評価は、テストされ、純化された数学を基礎としてだけ評価されることから、確実性が意図的に含意されてはならない。
【００５８】
図３ｄに図示されている表内の列は、生スコア１８４、分散の平均１８６、分散のメディアン１８８、分散の標準偏差１９０、分散の平方和１９２、事例の数１９４、およびこの生スコア・レベルのシグマ１９６である。要素１９８に示されている４０の生スコアの場合、要素２００にあるとおり標準偏差が２２．５６％、要素２０４にあるとおりシグマが２２．６３％になる。これと、要素２０６に示されている６７の生スコア、すなわち要素２０８の１８．４１％の標準偏差および要素２１２の１８．４５％のシグマを伴う生スコアを比較する。またこれらと、要素２１４に示されている９８の生スコア、すなわち要素２１６の９．７８％の標準偏差および要素２２０の１０．４４％のシグマを伴う生スコアを比較する。さらに、要素２０２、２１０、および２１８にあるそれぞれについての事例の数を比較する。
【００５９】
生スコアと、それぞれの生スコア・レベルについては、結果として得られるシグマの間に直接的な強い相関関係が存在している。事例の数は広く変化しており、生スコアと結果として得られるシグマの間の直接的な関係が明確な差を有していない。この直接的な関係を、さらに図３ｄ内に含まれているデータのグラフによって図３ｅに図示する。ライン２２２は、生スコアの増加に伴ってより正確な評価およびより小さいシグマに向かって下降する傾向を示している。したがって、生スコアまたは類似の、もしくは関連する信頼スコアは、本発明の方法の好ましい実施態様における好ましい最初の区分である。
【００６０】
標準偏差は、推定値の分散の平均の一般的な測度である。評価については、１標準偏差が、分散の平均から計算される。平均の上下で測定される１標準偏差は、伝統的なベル形状の『正規曲線』の場合には、評価の分散の約６８．３％を含むことになる。その種の場合には、与えられた任意の評価の分散が分散の平均の１標準偏差内に存在する確率は約６８．３％である。大まかにいえば９５％の評価の分散は、それらの平均の２標準偏差内に存在する。
【００６１】
次に、それぞれの個別の分散と分散の平均の差を平方する。これらの平方を合計し、評価の数から１を引いた値により除する。この合計の平方根が適切な標準偏差になる。本発明の方法のための標準偏差を計算するときは、個別の分散が、数値的な差ではなくパーセンテージの差として表現されているため、数値的なものではなくパーセンテージの標準偏差を生成する。次に示す等式を参照されたい。
個別の評価の分散＝ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐ
個別の評価の分散の平均＝ｍ＝｛Σ［（ｘ−ｐ）／ｐ］｝／ｎ＝｛Σｖ｝／ｎ
個別の評価の分散と平均の差＝ｖ−ｍ
差の平方の和＝Σ［（ｖ−ｍ）2］
差の平方の和、平均後＝［Σ（ｖ−ｍ）2］／（ｎ−１）
標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−ｍ）2］／（ｎ−１）｝
これにおいて、
ｘは自動化された評価モデルを使用して計算された個別の評価であり；
ｐは販売価格もしくはそのほかの『真の値』の測度であり；
ｖは個別の評価の分散、ｍは個別の評価の分散の平均であり；
ｎは標準偏差が作られている評価の数である。
【００６２】
Σは、ブラケットで囲まれた内側の項よって与えられる値のそれぞれをすべて加算することを意味する『総和』のための数学記号である。ここでは『標準偏差』が、伝統的な標準偏差を指す。
【００６３】
本発明においては、予測標準偏差が平均周りで計算されない。それに代えて予測標準偏差は、ゼロ・レベル周りに計算される。ゼロ分散は、ある資産について自動化された評価モデルによって生成された評価が実際の販売価格もしくは査定価値に同一であることを示す。上記のとおり好ましい実施態様においては、本発明の方法のために予測標準偏差を計算するとき、個別の分散が、数値的な差ではなくパーセンテージの差として表現され、したがって数値的なものではなくパーセンテージの予測標準偏差が生成される。このように予測標準偏差は、個別の基準（通常は販売価格）周りの評価の広がりまたは標準偏差の測度である。これは、理想的なゼロ・ポイント周りの評価の分散の標準偏差の測度であって、それらの分散の、可能としては中心から逸れる平均周りのものではない。評価の分散の平均『ｍ』に代えてゼロが使用されることを除けば同一の等式になる。
個別の評価の分散＝ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐ
個別の評価の分散とゼロの差＝ｖ−０＝ｖ
差の平方の和＝Σ［（ｖ−０）2］
差の平方の和、平均後＝［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）
予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝
これにおいて、
ｘは自動化された評価モデルを使用して計算された個別の評価であり；
ｐは販売価格もしくはそのほかの『真の値』の測度であり；
ｖは個別の評価の分散であり；
ｎは標準偏差が作られている評価の数である。
【００６４】
ここで用いている『分散』という用語は、資産の自動化されたモデルの評価と、その資産の販売価格または査定価値のパーセンテージの差を意味し、『分散』の伝統的な統計的定義とは異なる。
【００６５】
理想的なケースでは、分散が、ゼロを平均とし、ゼロを中心にその周りに分布する：自動化された評価モデルは、見積もりが高すぎる、あるいは低すぎるといった一般的な傾向を有していない。個別の評価が高いこと、あるいは低いことはあるが、全体として集合的な傾向は『的確』である。その種のケースにおいて予測標準偏差は、伝統的な標準偏差と同じになる。しかしながら、多くの実世界の状況においては、特に非常に強い、もしくは非常に弱い市場においては、自動評価がわずかに遅れるか、またはわずかにオーバーシュートした価格になることがあり、そのため評価の分散の分布の平均がゼロの上または下になる。一方、これはまた、評価の分散の分布が中心から逸れ、ゼロの左または右になることから、伝統的な標準偏差より予測標準偏差を大きく、あるいは広くする。『予測標準偏差』または『シグマ』は、ここで用いる場合、本発明の方法を言い、それら自体の、可能性としては中心から逸れる平均『周り』ではなく、望ましいゼロ『周り』を基礎とする評価の分散の期待される標準偏差を計算する。
【００６６】
したがって、予測標準偏差は、所定の偏差または下位区分内の評価が実際の販売価格に対してどの程度近くグループ化されているかのインジケータとして有用である。自動化された評価モデルによって提供されるシグマを互いに比較できるため、およびそれらが統計的に正確であると判明したか否かについて後から再検討できるため、多くの点でこの数は、信頼スコアより価値がある。したがってシグマは、自動化された評価モデルのユーザにとって非常に有用であり、融資に使用しているかあるいは使用を考慮している種々の自動化された評価モデルの精度を測定することを可能にする。
【００６７】
予測標準偏差を応用して、地理上の地域、生スコア・レベル、経済的階層、土地利用のタイプ、あるいはそのほかの、何らかの特性を用いて資産を選別する手段において与えられる評価のための標準偏差を予測することができる。本発明の方法は、予測標準偏差を作り出すが、これは今現在のデータを基礎とする標準偏差ではなく、単に過去のデータを将来に投影して、自動化された評価モデルによって生成される評価の精度の評価において貸し手が使用するための、可能性のある将来の標準偏差を作り出す。
【００６８】
従来技術に対する本発明の利点は、基礎をなす数学およびアルゴリズムのアーキテクチャの理解を伴わずに任意の自動化された評価モデルに適用できることにある。本発明の方法は、個別の自動化された評価モデルの方法から完全に独立している。本発明の方法を使用すれば、任意の自動化された評価モデル用に予測標準偏差を作り出すことができる。本発明の方法を適用するためには、基準値として使用することになる公に利用可能な販売済み資産のデータ・セットならびに任意の利用可能な査定、およびこれらの基準値についてテストすることになる自動化された評価モデルの、自動化された評価モデル評価が必要となるだけである。したがって、本発明の方法は、内部的な数学ならびにアルゴリズムのアーキテクチャを参照することなしに、任意の自動化された評価モデルに適用することができる。
【００６９】
予測標準偏差の作成における次のステップでは、さらに資産を下位区分する（１３０）。好ましい実施態様においては、可能な限り緊密に適合した結果が得られるように、可能な限り多くの回数で資産を下位区分する。しかしながら、本発明の代替実施態様においては、下位区分を行わないか、あるいは１度だけ下位区分を行う。複数回にわたる下位区分は、より正確であり、かつより緊密に適合した結果を受け取るために好ましい。この方法においては、予測標準偏差を、非常に詳細な下位区分化した全体のデータ・セットの部分集合の上に組み立てることができ、慎重に調整した予測標準偏差を将来的な評価の要求に割り当てることが可能になる。数千の小さい、慎重に定義した資産の部分集合を基礎として、可能性のある、文字どおり数千の予測標準偏差を組み立て、その後、適切な部分集合もしくは複数の部分集合に属する特性を伴う資産について、将来的な評価の要求に割り当てることができる。好ましい実施態様においては、データ・セットが、理解可能であり正確な結果の生成に充分なサイズである限り下位区分のプロセスが続けられる。
【００７０】
好ましい実施態様の最初の下位区分は、それぞれの生もしくは信頼スコアのレベル内における州ごとの区分である。これとは異なる最初の下位区分を選択することもできるが、これは、最初の区分が行われた後に異なるシグマ値に対するもっとも劇的な対応を有することを示した。このことは、州ごとの不動産市場における差に大きく帰する。別の実施態様は、代替下位区分を使用することもある。図４に例示したこの下位区分を使用する例を参照すると、生スコア２２４、州２２６、分散の平均２２８、分散のメディアン２３０、分散の標準偏差２３２、分散の平方和２３４、事例の数２３６、および要素２３８として示されている国内生スコア・レベル８０の、この州の部分集合に関するシグマが示されている。各レベルの生スコア、信頼スコア、または類似した精度レーティングについて類似の表を作成することができる。たとえば、８１の生スコアまたは８２の生スコア等々を使用して同じ表を作成することができる。
【００７１】
シグマが作成されようとしている特定の自動化された評価モデルによって提供される精度表示または信頼スコアの各レベルについて、信頼スコアの引き渡しの形式が極めて異なる場合であっても、その信頼性インジケータのレベルにおける各州を示す完全に新しい表を作成することができる。たとえば、代替信頼スコアが、『Ａ』を高い信頼性インジケータ、『Ｆ』を低い信頼性インジケータとするといった文字グレードにおいて与えられることがある。その種の自動化された評価モデルの場合、これと同様の表を、それぞれ『Ａ』、『Ｂ』、『Ｃ』、『Ｄ』、および『Ｆ』について作成することができる。より細かく粒状化された生スコアまたはそのほかの信頼性インジケータは、より細かく粒状化された結果を生成することから好ましい。好ましい実施態様においてはシグマの結果が、４０から１００までの生スコアについて生成され、したがって６１のシグマのレベルが提供される。各生スコア内には、調査されている州の数と同数のサブグループが存在する。各サブグループについて別々にシグマを計算することによって、その結果として、それぞれが個々のサブグループに属する数千の可能性のあるシグマがもたらされる。
【００７２】
８０の生スコア、および要素２４０に示されているアリゾナ州について、前述した予測標準偏差の公式を使用して計算されたシグマは、要素２４２に示されているとおり１４．１７％である。カリフォルニア州２４４については、シグマが、要素２４６に示されているとおり１４．２０％である。この情報を使用して貸し手は、カリフォルニア州内における８０の生スコアにおいて、シグマが生成された自動化された評価モデルによって与えられる評価の約６８．３％が、基準値、すなわち実際の販売価格または査定の１４．２０％内となると決定することができる。同様にユーザは、８０の生スコアの場合にアリゾナ州内においては、シグマが生成された自動化された評価モデルによって与えられる評価の約６８．３％が、基準値の１４．１７％内となると判断できる。
【００７３】
図４に示されているように、下位区分を行い、かつその後に続く下位区分を行うためには、正確なシグマの生成を保証するために相当な数の事例が存在する必要がある。必要な数が存在しない場合には、計算されたシグマが使用されず、下位区分について、すべてのシグマの参照がすぐ上のレベルの区分に対してなされる。好ましい実施態様においては、必要な事例の数を１００とする。このほかの事例の数を使用することもできるが、１００の下限は、適用される資産に対してもっとも直接的に関係する細かく粒状化されたシグマ値の長所を保持しつつ、もっとも正確なシグマを提供することがわかった。この好ましい実施態様を使用すると、８０の生スコア・レベルの場合にウィスコンシン州について生成されたシグマは、下位区分内に５９の評価しか存在しないことから、信頼するには充分に正確でない。
【００７４】
次に図２および５を参照すると、生スコア対州シグマの表が示されている。これは、前述と同じ情報であるが、異なる順序で示されている。この例においては、さらに各州内の各生スコアによって各州が下位区分され、その結果、複数のグループを中に伴う別のレベルの下位区分が生成される。下位区分が多いほど、またより多くのこれらの下位区分がデータをグループに区分するほど、各資産について、資産当たりの与えられたシグマ値がより正確になる。図５の表内の列は、図４の表内と同じである。それぞれの列は、生スコア２４８、州２５０、分散の平均２５２、分散のメディアン２５４、分散の標準偏差２５６、分散の平方和２５８、事例の数２６０、この生スコア・レベルのシグマ２６２を表す。この表の変数列は、生スコア２４８を表す列である。この代表の生スコア対州のシグマの表の州２５０列内にあるアイテムのそれぞれは、カリフォルニア州である。これに代わるが、類似した表が、充分なデータが利用できる各州または地域について作成される。この表を使用してユーザは、資産の実際の販売価格周りに評価がいかに緊密にグループ化されるかについて知ることができる。たとえば、要素２６４内に示されている４２の生スコア、すなわち妥当性検査前の生の信頼スコアにおいては、カリフォルニア州のシグマが、要素２６６内に示されているとおり、２０．７６％となる。この表内のシグマ・パーセンテージは、生スコアの増加に伴って急激に減少し、より精度が高くなることを示している。要素２６８内に示されている６８の生スコアにおいては、要素２７０内に示されているとおり、シグマが１７．０７％となる。しかしながら、要素２７２内に示されている９９の生スコアにおいては、要素２７４内に示されているとおり、シグマが１０．８４％である。このことは、カリフォルニア州内では、９９の生スコアにおいて、与えられた任意の評価が、資産の基準値からプラスまたはマイナス１０．８４％内に含まれる可能性が約６８．３％であることを表す。図５を参照すると、シグマの精度が、生スコアの増加とともに明確に増加していることがわかる。この表内のデータは、州内の所定の生スコア・レベルにある各資産に、予測標準偏差を割り当てるために適用することができる。しかしながら、より正確なシグマを達成するためには、さらに下位区分を行う必要がある。
【００７５】
次に、郡シグマの表が示されている図６を参照する。この表は、図５に示されているような表内に示されている生スコアのそれぞれのための下位区分１３０（図２）の延長として作成される。実際、それぞれの生スコア・レベルについて、またそれぞれの郡について、この図６は８０の生スコア・レベルについて作成されたものであるが、それに類似の表が作成される。列は類似しているが、郡２７６用の新しい１列が含められている点だけが異なる。６０または９９の生スコアについても類似の表を作成することができる。代替実施態様においては、生スコアが使用されないことがある。数値もしくは百分位数の信頼スコア、または評価の精度の『グレード』を生スコアに代えて使用することができる。別の代替実施態様においては、信頼スコアがまったく使用されないこともある。そのほかの、州もしくは土地利用といった評価基準を、下位区分のプロセスにおいて排他的に使用することもできる。好ましい実施態様においては、生スコアが使用される。これにおいて、アラミダ郡２７８内の８０の生スコアについては、シグマが、要素２８０に示されているとおり、１３．０６％である。オレンジ郡２８２については、シグマが、要素２８４に示されているとおり、１２．８７％である。
【００７６】
次に図７を参照すると、生スコア対郡シグマの表が示されている。これには、同一の情報が１つの郡だけについて示されているが、生スコア・レベルごとに示されている。この表は図５に示されている表と非常に似ており、郡２８６用の列が追加されている。同様に、所定の地域内の各郡についての表をこの表と同じように作成し、さらに生スコアにより所定の地域内の各郡を下位区分することができる。たとえば、カリフォルニア州オレンジ郡内の、要素２８８に示されている９８の生スコアにおいては、シグマが、要素２９０に示されているとおり、１０．６７％である。このことは、カリフォルニア州オレンジ郡内の９８の生スコアを伴う住宅は、要素２９２に示されているとおり、調査された期間内に２６７軒しか販売されてなく、予測標準偏差は１０．６７％となる。この場合もこれは、カリフォルニア州オレンジ郡内において、この自動化された評価モデルによって与えられる評価の約６８．３％が、その生の信頼スコア・レベルの基準値の１０．６７％内に含まれると期待できることを意味する。この予測標準偏差は、その後カリフォルニア州オレンジ郡内で将来において評価される、９８の生スコアを有するすべての資産に割り当てられることになる。
【００７７】
さらに先のレベルの下位区分を、１つのグループの資産とほかを区別するために使用することのできる任意の認識可能な資産の特性を用いて行うことができる。ほかの下位区分には、経済的階層あるいは土地資産利用を含めることができる。ここに示した好ましい実施態様は、生スコア、州、郡、土地利用、およびその後の経済的階層の順序で使用しているが、これらの下位区分は、任意の順序で生じることができる。
【００７８】
本発明の好ましい実施態様においては、経済的階層が評価の百分位数の階層を指す。評価は、特定の市場で保持されるパーセンテージを基礎として任意の数の階層に分割することができる。たとえば、特定の下位区分内の資産について、自動化されているかそれ以外の評価を基礎として資産を４つの階層に分割するときには、７５番目の百分位数もしくはそれ以上の値が与えられた資産をもっとも高い評価階層内とする。５０番目の百分位数から７５番目の百分位数の範囲内の値が与えられた資産を、２番目に高い評価階層内とする。５０番目の百分位数より低く２５番目までの百分位数の範囲内の値が与えられた資産を３番目の評価階層内とし、残りの資産を最も低い評価階層内とする。ほかの実施態様においては、経済的階層を価格階層としてもよく、それにおいては実際の販売価格を使用して区分が行われる。その種の経済的階層の分割の一例を図３ｃに示した。経済的な区分は、ほかの資産に関連して、所定時に資産の価値を決定する代替方法を使用して行うこともできる。好ましい実施態様においては、４つの経済的階層が使用される。代替実施態様においては、これより多くの、あるいは少ない階層が使用されることもある。
【００７９】
好ましい実施態様においては、経済的階層が全国ベースで採用されることはないが、生スコア、州、郡、および土地利用といったより高い下位区分内において採用されるものと理解される。代替実施態様においては、たとえば、経済的階層が下位区分として最初に、あるいは２番目に選択された場合に、その経済的階層を全国または全州内とすることができる。好ましい実施態様における下位区分の数は、返されるシグマ値の精度を維持しつつ、可能な限り多くする。下位区分が行われた後は、各下位区分について試行シグマが返される（図２の１３２）。好ましい実施態様においては、これらの試行シグマが、１００より多い事例を伴う下位区分に関してのみ返される。この数は、代替実施態様においてより高く、あるいはより低くしてもよい。妥当性検査のために、多数の試行シグマが返される。
【００８０】
再び図２を参照するが、各下位区分について試行シグマ値が返された後は、それらの妥当性検査を行わなければならない（１３４）。プロセスのこのステップにおいては、試行シグマがテストされて、それらが評価の精度の有用な表示となるように、それらが将来のシグマの正確な見積もりであること、および非現実的に低いシグマがシャッフルおよび下位区分のプロセスの間に生じていないことを保証する。このテストは、妥当性検査プロセッサ１０８と呼ばれる予測標準偏差プロセッサ１００の機能部分内において、一時データ・ストレージ１１０を使用して行われる（図１参照）。
【００８１】
ここで図８を参照すると、与えられた試行シグマの妥当性検査を行うステップが示されている。最初のステップは、各評価の分散をシグマ単位で表現する（２９４）。各資産の評価に関連付けされた個別の評価の分散を取り、それを、その資産評価に割り当てられた試行シグマ、すなわち、その資産が割り当てられている下位区分に属する試行シグマによって除す。言い換えると各分散が、それ『自体の』シグマの倍数として表現される。
【００８２】
シグマが良好に機能している場合には、分散の約６８．３％が、ゼロ・レベルの１シグマ内に入り、分散の約９５％がゼロ・レベルの２シグマ内に入る。したがって、シグマ単位で表現された分散を用いると、ゼロから１．００離れるまで（−１．００から＋１．００まで）に『シグマ単位で表現された分散』の約６８．３％があり、ゼロから２．００離れるまで（−２．００から＋２．００まで）に『シグマ単位で表現された分散』の約９５％がある。この試行シグマの妥当性は、通常、生スコア、土地利用、あるいはそのほかのすべての形式の下位区分にかかわらず、郡ごとの『シグマ単位の評価の分散』のばらつきを測定する交差チェックが行われる。
【００８３】
その後、ばらつきの測度を引き出さなければならない（２９６）。『シグマ単位の評価の分散』をそれぞれ平方する。その郡またはそのほかのテスト地域内の評価の数をＮとして、これらの平方の和をＮ−１で除し、その後その平方根を取る。この結果が、ばらつきのテスト測度になる。これ自体、シグマ単位で測定された分散の予測標準偏差である。定義により、これは、理想的には正確に１．００となる必要がある。
【００８４】
ばらつきの測度は、続いて所望の精度範囲と比較され（２９８）、好ましい実施態様においてはそれが１．００である。ある郡もしくは州内におけるばらつきの測度が正確に１．００であれば、その試行シグマは、あるべき値であり、有効であると見なされる。この測度が１．００より小さい場合には、試行シグマのいくつかが保守的すぎる、つまりあるべき値より広い。これは、区分および下位区分の階層的プロセスにおいて生じている。しかしながら、この結果は許容可能なばらつきであり、要素３００にあるとおり、試行シグマが保持される。
【００８５】
しかしながら、この測度が、たとえば１．０５というように１．００より大きい場合には、計算および再シャッフルにおいていくつかのシグマの実際にあるべき値より小さくなっており、その郡内における申告された予測標準偏差の少なくともいくつかは、系統的に、それらのあるべき値より小さく、あるいはより独断的になる。ばらつきの測度が許容可能な精度範囲外となる場合、すなわち通常は１．００を超える場合には、要素３０２にあるとおり、それを修正して受け入れる。試行シグマを修正するためには、問題の下位区分内のあらゆる下位区分のグループ内にあるすべての評価について、すべてのシグマにばらつきの測度を乗じる必要があり、結果として得られたシグマは、再テストすれば当然のことながら１．００のばらつきの測度をもたらす。ばらつきの測度が１．０５であった場合、その州または郡内のすべてのシグマに対して機械的に１．０５を乗じ、その結果としてわずかに大きく、広いシグマを得る。これらの、より大きいシグマは、定義により、適正かつ有効な１．００のばらつきの測度を有する。これは、その種のデータがある場合にそのユーザに与えられるシグマが、後に計算される実際の標準偏差より広いことを保証する。生成されたシグマの精度は、基礎をなす自動化された評価モデルの主張された精度より優先される。このようにわずかに広いシグマを作り出すことによって、すべての分散を包含させる必要があるときには、自動化された評価モデル自体が、実際より精度がいくぶん低いと思われる場合でもシグマの精度が保証される。別の方法を採用して試行シグマを補正してもよく、それには再計算、あるいはより高い下位区分に移動して精度を保証することも含まれる。
【００８６】
この妥当性検査プロセス、および試行シグマの保持もしくは保守的傾向に向けた試行シグマの修正を行うと、すべての評価ならびにすべてのサブグループのための最終シグマが生成される。ばらつきの測度による乗算等の『後乗算』を、必要であれば、この郡もしくはテスト地域内における評価に割り当てられる将来のシグマに対して適用する必要があり、その結果、将来発行されるシグマを妥当に、かつテスト・プロセスに合格させる。
【００８７】
続いて好ましい実施態様においては、補正後またはすでに適正なシグマが、小数点以下４桁を提供する丸めによって仕上げられ（３０４）、その結果、たとえば１２．５７％というように有効桁数２桁を伴うパーセンテージとして表されるシグマが作られる。代替実施態様では、別の有効桁数に丸めることができる。
【００８８】
本発明の好ましい実施態様においては、仕上げステップ３０４の間に、シグマが０．０８または８％より小さいと、それを０．０８または８％に切り上げる。代替実施態様においては、この丸めが異なるパーセンテージとなることもあり、またまったく行われないこともある。また代替実施態様においては、シグマが、パーセンテージ形式はもとより数値形式でもユーザに渡される。たとえば、資産が５００，０００米ドルにおいて８％のシグマを用いて評価される場合には、５００，０００米ドルの８％が４０，０００米ドルであることから４０，０００米ドルとしてシグマを与えることができる。仕上げ後は、妥当性検査済みのシグマがパーセンテージまたは数値形式で返される（３０６）（図２の１３６）。その後、すべての最終シグマの全国的な分布を調査し、この分布の百分位数を観察することが可能になる。たとえば、その分布の８０番目の百分位数は、シグマの８０％がその数に等しいか、それより低く、残り２０％がそれより高いことを意味する。
【００８９】
その後、最初の百分位数がシグマ値のもっとも低いパーセントの１つに（その最初の百分位数に等しいかそれより低い）、９９番目の百分位数がシグマ値のもっとも高いパーセントの１つに（その９９番目の百分位数を超えるように）最終シグマを百分位数に分けることができる。シグマの最初の百分位数内のシグマを伴う評価は、９９番目の百分位数もしくはそれを超えるシグマを伴う評価より正確となる傾向にある。百分位数は、右テール信頼スコアまたは応答信頼スコアといったほかの用途に対する予測標準偏差データの適用を可能にする。ここで図９を参照すると、全国のシグマ百分位数の表が示されている。この表内の２つの列は、百分位数３０８およびシグマ３１０である。この表は、全国的にシグマと比較したとき、特定パーセンテージのサイズのシグマがいずれの百分位数に含まれるかを表している。たとえば、要素３１２の８．２５％のシグマを表す０．０８２５のシグマは、最初の百分位数３１４のレベルである。要素３１６の１５．９８％のシグマを表す０．１５９８のシグマは、６１番目の百分位数３１８のレベルである。この表を使用すると、評価の８５パーセントが、要素３２０に示されているように、０．１９０２または１９．０２％より小さいシグマを有することがわかる。
【００９０】
それぞれ独自のシグマ単位において測定される評価の分散の分布は、百分位数の表内に示すこともできる。このタイプのシグマ単位および百分位数の表の表現を図１０に示す。図９のシグマの列が、シグマ単位で測定された分散３２２に置き換えられている。シグマ単位で示したとき、表内の評価の分散が、要素３２４に示されている百分位数１内の‐２．３３４から要素３２６に示されている百分位数９９内の２．４８３２までの範囲となる。
【００９１】
このことは、通常は販売価格であるそれらの基準値を、それら独自のシグマ単位の２．３３４を超えて下回る評価がわずか１パーセントしかないことを意味する。同様にこれは、それらの基準値を、それら独自のシグマ単位の２．４８３２を超えて上回る評価がわずか１パーセントしかないことも意味する。したがって、個々の評価についてシグマが引き出された後であれば、ユーザが、有望な真の値のための境界を合理的に構成することが可能であり、概して、高すぎる、もしくは低すぎる評価の２つのテールのそれぞれに入る可能性がわずか１％しかないことを期待できる。別の例として、この百分位数の表は、評価の２パーセントだけが、それらの基準値を、それら独自の予測標準偏差の２を超えて下回ることを示している。またこれは、それらの基準値を、それら独自の予測標準偏差の２より大きく上回る評価が概略で２パーセントを超えないことも示している。これは、残りの約９５パーセントの値を、それらの基準値のプラスまたはマイナス２予測標準偏差内に残す。
【００９２】
この自動化された評価モデルは、資産を過小評価する傾向をわずかに有する。分布のメディアンである５０番目の百分位数に注目すると、要素３２７に示されているように、それが−０．１９５２シグマ単位になっている。いくつかの個別のシグマは、ほかのものより大きいが、すべてのシグマが１０％であった場合に、メディアン値は、真の値の下側１０％×−０．１９５２、または１．９５２％となる。２パーセントの過小評価の傾向は、伝統的な標準偏差より予測標準偏差をわずかに大きくするが、決して許容不能ではなく、自動化された評価モデルの使用を許容不能にするものでもない。
【００９３】
特に興味深いことは、評価の分散の分布の『右テール』またはシグマ単位で測定される誤差である。分散が高すぎる場合には、資産がその評価モデルによって極めて高く過大評価される。評価が極めて高く過大評価され、借り手がローンの不履行に至る場合には、抵当流れの後に貸し手がエクスポージャならびに損害に直面することがある。資産が６００，０００米ドルで評価されたが、借り手の不履行があり、競売においてその資産が４８０，０００米ドルしかもたらさなかった場合に、当初の販売価格の９０％または５４０，０００米ドルを貸し付けた貸し手は損害を被る。
【００９４】
このように、百分位数分布におけるサイズの、右テール事象の確率は、可能性のある過大評価の確率を決定する上で有用である。好ましい実施態様においては、資産が、その真の値より１０パーセントもしくはそれより大きく評価されるように右テール事象が定義される。代替実施態様においては、別のスレッショルドを使用することができる。
【００９５】
好ましい実施態様においては、右テールの信頼スコアが、その評価がその資産の真の値より１０パーセントを超えない確率を表す。これらの右テールの信頼スコアは、その資産評価に割り当てられているシグマが既知であれば、基本的な算術を使用する百分位数の表から計算することができる。右テールの信頼スコアを計算するステップのフローチャートを図１１に示す。このプロセスの最初のステップは、問題の資産の予測標準偏差（シグマ）を収集する（３２８）。予測標準偏差はすでに作成されており、試行シグマの妥当性検査の完了後に使用することができる。次のステップは、希望する右テール・カットオフ数を、問題の資産評価のためのシグマによって除する（３３０）。右テール・カットオフ数は、評価が、その資産の実際の値をあらかじめ決定済みの許容不能なレベルで超えるパーセンテージ・レベルに対応する。右テール・カットオフ数は、パーセンテージとして申告され、したがってそれは、過大評価のパーセンテージとなる。前述したとおり、右テール・カットオフ数は、あらかじめ決定済みの許容不能な過大評価のレベルにセットされるパーセンテージである第１の過大評価基準としても知られている。希望する右テール・カットオフ数を、問題の資産評価のためのシグマによって除する（３３０）ことは、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数をもたらす。このシグマ単位による右テール・カットオフ数は、対応する右テール信頼スコアを見つけるために図１２に示されるような全国分布百分位数評価分散の表とともに使用される。
【００９６】
図１２に示されている表を参照すると、要素３３２に示されているように、この表内において百分位数を見つけることができる。シグマ単位で測定された全国百分位数ルックアップ・テーブル内に数が直接見つからないときには、要素３３４に示されているように、もっとも近い２つのポイントの間における線形補間を使用して右テール信頼スコアを導くことができる。それ以外は、右テール・カットオフ数がシグマ単位で測定されたシグマ単位の数に対応する、シグマ単位で測定された分散の百分位数が、問題の資産の評価のための右テール信頼スコアとして返される（３３６）。
【００９７】
ここで図１２を参照し、特定の資産評価について、シグマが０．１０２７を返し、それが要素３３８に示されているように１０．２７％の予測標準偏差を表す場合を考える。好ましい実施態様において選択された０．１０のカットオフ・レベルを、右テール信頼スコアを計算するために０．１０２７のシグマにより除する。この除算により、図１２の表内の特定の百分位数に対応するシグマ単位の結果がもたらされる。ここで示している例の場合、この除算により、要素３４０に示されているように値０．９７３６が得られる。簡単に述べれば、（０．１０）／（０．１０２７）＝０．９７３６であることから、１０パーセントもしくはそれを超える過大評価が、この個別の場合のために定義されるシグマを用いて、この特定の場合に０．９７３６もしくはそれを超えるシグマ単位の過大評価に等しくなる。この表を用いると、要素３４２に示されているように、この値が、シグマ単位で測定された評価の分散における８８番目の百分位数に対応していることがわかる。これは、０．１０２７のシグマを伴う評価が、それの実際の真の値または販売価格より１０％を超えて高くならない確率が８８パーセントであることを表す。この場合、この評価の右テール信頼スコアは８８となる。この評価が１０％の『高さ』を超えない確率は、８８パーセントであるとレポートされる。実際、１０％の高さを超える確率が、１００マイナス８８、または１２パーセントとレポートされる。この方法を使用して返された値がこの表の中にそのとおりに存在しない場合には、線形補間を使用して、もっとも密に関連する値をシグマ単位で決定し、それによってそれらの『中間的な』値に対する右テール信頼スコアを返すことができる。
【００９８】
応答信頼スコアもまた、これまで生成されたデータから、それと矛盾なく生成することができる。応答信頼スコアは、ユーザの入力した値を基礎とする、その入力された評価における自動化された評価モデルの信頼性の表示である。ここでの相違点は、応答スコアが、自動化された評価モデル自体によって生成された評価に対する応答ではなく、ユーザによって入力された評価に対する応答における信頼スコアであるということである。
【００９９】
たとえば、住宅購入のための融資を貸し手が考えている個人が、平均の信用より良好な信用を有しているが、自動化された評価モデルによって提供される評価を超えると見られる評価に基づいて融資を要求している場合を考える。貸し手の見通しでは、取引を行うことは収益をもたらす。しかしながら貸し手は、不履行の場合の損失のリスクに不必要にさらされることを望まない。この個人が、その支払を行う可能性が非常に高く思われることから、貸し手が、融資額を進んで増加することもある。この時点において、貸し手は、わずかに高い評価を入力し、かつ貸し手が、通常の自動化された評価モデルの評価信頼スコアよりわずかに低い応答信頼スコアを受け取ったとすると、貸し手は、不履行の場合の損失のリスクがわずかに増加することに抗して融資する選択を行うことができる。
【０１００】
次に図１３を参照すると、応答信頼スコア生成フローチャートが図示されている。最初のステップは、ユーザ入力を受け取る（３４４）。これは、図１に示されている入力手段の１つによって、入出力コネクタ１１２を使用して行われることになる。ユーザ入力は、資産の評価およびロケーションからなり、それによって応答信頼スコア・ソフトウエアは、評価が提案されている資産について決定することができる。次のステップは、問題の資産について、自動化された評価モデルからの実際の自動評価を要求し、それを受け取る（３４６）。続いて、応答信頼スコアを得るために必要な計算が行われる（３４８）。応答信頼スコアを得るための一般式は、右テール・カットオフ・レベルが１０パーセントとなる好ましい実施態様の場合、次のとおりとなる。
【０１０１】
自動化された評価モデルの分散＞［（１＋ｂ）／（１＋ａ）］−１
【０１０２】
この不等式において、『ａ』は、提案の、ユーザが供給した値が自動化された評価モデルの評価を超える小数表記によるパーセンテージであり、『ｂ』は、小数表記によるパーセンテージとして表わされた指定された右テール・カットオフ数である。その後、以前に生成されたシグマを使用して、自動化された評価モデルの分散がシグマ単位で計算される。続いて図１２に示されているものに類似のルックアップ・テーブルが使用されて、シグマ単位における自動化された評価モデルの分散、およびそれに対応する百分位数が見つけ出される（３５０）。この対応する百分位数は、応答信頼スコアと同じである。シグマ単位において測定されたこの分散に対応する百分位数が、その後、応答信頼スコアとして返される（３５２）。好ましい実施態様においては、指定された右テール・カットオフのパーセンテージまたは『ｂ』が０．１０または１０％である。この数は、任意の数に変更することができるが、０．１０は、手前の例において、自動化された評価モデルが生成した評価ではなく、ユーザが供給した評価が、基礎をなすその資産の真の基準値より１０％を超えて高くならない確率を表す応答信頼スコアを提供する。
【０１０３】
前述したとおり、例示の１０％の右テール・カットオフ・パーセンテージは、変更してもよい。上記の不等式の１＋ｂの部分として１．１０を使用することは、１０％の右テール・カットオフ・パーセンテージを表す。このほかのパーセンテージ、たとえば１２％、１５％、または８％を右テール・カットオフ・レベルとして使用することもできる。しかしながら１０％は、応答信頼スコアの精度における信頼性を提供しつつ、評価の精度の最良の表示を提供する。このほかのパーセンテージを使用してもよい。しかしながら、このほかの、より大きいパーセンテージは、評価の精度の有用な表示をまったく提供しないことがある。より小さいパーセンテージもまた、過大評価のカットオフ・レベルが小さくなりすぎ、それを用いなければ許容可能な範囲内にある評価さえもカットオフしてしまうことがしばしばあるため、適していないものとなり得る。
【０１０４】
例として述べれば、貸し手が、３１５，０００米ドルの提案された資産価値を基礎とする資産の購入のための買い手への融資の要求を受け取った場合を考える。しかしながら、貸し手が、自動化された評価モデルの評価を要求したとき、自動化された評価モデルが、０．１０２７の割り当て済みシグマおよび８８の対応する信頼スコア（図１２参照）とともに、３００，０００米ドルの評価を返したとする。これは、３１５，０００米ドルが３００，０００米ドルより５％高いことから、評価における５％の相違を表す。したがって、１０パーセントの右テール・カットオフ・パーセンテージおよび同一の０．１０２７のシグマを伴う応答信頼スコアを作成する式は次のとおりとなる。
【０１０５】
自動化された評価モデルの分散＞［（１．１０）／（１＋０．０５）］−１
【０１０６】
数０．０５は、提供された評価の３１５，０００米ドルが、自動化された評価モデルの評価より５％または０．０５高いことから『ａ』について選択された。この例における右テール・カットオフ・パーセンテージは、不等式の１＋ｂ部分に代えて１．１０が使用されていることから明らかなように、１０％または０．１０である。この式の右辺を計算すると、０．０４７６または４．７６％となる。このことは、ユーザが供給した３１５，０００米ドルの評価は、オリジナルの自動化された評価モデルが生成する３００，０００米ドルの評価が、その資産の真の値より４．７６％もしくはそれを超えて高い場合に限って、その資産の真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて高いことを意味する。
【０１０７】
ここでは、４．７６％が、シグマ単位におけるパーセンテージとして、その特定の資産の評価に割り当てられたシグマ、すなわちこの場合であれば０．１０２７を使用して計算されている。導出された自動化された評価モデルの分散、すなわちこの例の４．７６％を、オリジナルのシグマのパーセンテージによって除する。この場合、オリジナルのシグマのパーセンテージが、１０．２７％または０．１０２７である。つまり、０．０４７６／０．１０２７は０．４６３５となる。したがって、ユーザが供給した３１５，０００米ドルの評価は、オリジナルの自動化された評価モデルが生成する３００，０００米ドルの評価が、その資産の真の値より０．４６３５シグマ単位（１０．２７％のシグマの場合は４．７６％に等しい）もしくはそれを超えて高い場合に限って、その資産の真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて高いことになる。
【０１０８】
このシグマ単位の数を用いてシグマ単位の分散の百分位数の表を参照し、応答信頼スコアを獲得する。この例においては、この数０．４６３５が、７６番目と７７番目の百分位数の間となる。したがって、実際の応答信頼スコアを引き出すために線形補間を使用しなければならない。表の中にそのとおりの数があれば、正確な整数の応答信頼スコアを提供することができる。ここでは線形補間を使用し、正確な応答信頼スコアが、図１２における７６と７７のほぼ中間の７６．５４となる。好ましい実施態様においては、オリジナルの『通常の』信頼スコアならびに応答信頼スコアの両方について、百分位数‐シグマ対応ルックアップ・テーブルから理解されるとおり、６５より下および９２より上の信頼スコアがレポートされない。前述したとおり、生の信頼スコアが、いくつかの方法で純化されてレポート用信頼スコアとなるが、その１つは、６５より下の評価および対応するレポート用信頼スコアを、レポートには不正確すぎるとして削除すること、および自動化された不動産評価に期待されていない暗示的な確実性を回避するために９２を超えるレポート用信頼スコアを切り捨てて９２とすることを含む。別の実施態様においては、生の信頼スコアまたはそのほかのより広い信頼性の指標自体がレポートされるが、これは最適でない。この方法は、前述した２００４年２月３日に出願された出願第１０／７７１，０６９号の方法と矛盾しない。
【０１０９】
予測されるとおり、ユーザが供給した３１５，０００米ドルの評価に割り当てられる応答信頼スコアは７６．５４であり、これは、自動化された評価モデルが生成した３００，０００米ドルの評価に割り当てられる信頼スコアの８８より低い。これは妥当性がある。第１に、より高い評価は、高すぎる確率がより大きくなる。この例において、１００％マイナス８８％が１２％であることから、３００，０００米ドルの評価に対して、その資産の真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて大きくなる確率として１２％が割り当てられる。それより高い３１５，０００米ドルの評価に対しては、１００％マイナス７６．５４％が２３．４６％であることから、真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて大きくなる確率として２３．４６％が割り当てられる。より大きな２３．４６％というパーセンテージは、より寛大な評価ならびに対応するより寛大な融資に対して割り当てられる、より大きなリスクを表す。
【０１１０】
以上、予測標準偏差またはシグマを生成する方法について説明してきた。シグマを基礎とする右テール信頼スコア、および同様に生成されたシグマを基礎とする応答信頼スコアを導出する方法についても説明した。ここで理解する必要があるが、以上の説明は、例示のみを目的とするその特定の実施態様に関してなされている。本発明の全体的な精神ならびに範囲は、以上の説明において定義されるとおり、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】本発明の方法の具体化に使用されるデータ構造を示したブロック図である。
【図２】シグマ値の生成に関係するステップを図示したフローチャートである。
【図３ａ】標準偏差対州の表である。
【図３ｂ】標準偏差対土地利用の表である。
【図３ｃ】標準偏差対評価階層の表である。
【図３ｄ】標準偏差対生スコアの表である。
【図３ｅ】図３ｄ内のデータを基礎とするシグマ対生スコアのグラフである。
【図４】代表的な固定された８０の生スコア・レベル内における部分的生スコア対州シグマの表である。
【図５】州がカリフォルニア州に固定されており、カリフォルニア州内の個別の生スコア・レベルによって定義された部分集合が吟味される生スコア対州シグマの表である。
【図６】生スコア・レベルが８０に固定され、州がカリフォルニア州に固定された、代表的な部分的生スコア対州対郡シグマの表である。
【図７】郡がカリフォルニア州オレンジ郡に固定されており、すべての可能生スコア・レベルによって定義される部分集合が吟味される生スコア対州対郡シグマの表である。
【図８】試行シグマの妥当性検査に関係するステップを図示したフローチャートである。
【図９】国内のシグマ百分位数の表である。
【図１０】シグマ単位で測定された国内の評価の分散の百分位数の表である。
【図１１】右テール信頼スコアの生成に関係するステップを図示したフローチャートである。
【図１２】百分位数‐シグマ対応ルックアップ・テーブルを示した表である。
【図１３】応答信頼スコアの生成に関係するステップを図示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１１２】
１００  予測標準偏差プロセッサ、１０２  要求およびコントロール・プロセッサ、１０４  演算プロセッサ、１０５  類別プロセッサ、１０６  自動化された評価モデル・コネクタ、１０７  相関プロセッサ、１０８  妥当性検査プロセッサ、１１０  一時データ・ストレージ、１１２  入出力コネクタ、１１４  コンピュータ・ディスプレイ、１１６  キーボードおよびマウス、１１８  プリンタ、１２０  追加の入出力、１２２  自動化された評価モデル、１４０  州、１４２  分散の平均、１４４  分散のメディアン、１４６  分散の標準偏差、１４８  事例の数、１５２  分散、１５４  土地利用、１５６  分散の平均、１５８  分散のメディアン、１６０  分散の標準偏差、１６２  事例の数、１６８  四分位数、１７０  分散の平均、１７２  分散のメディアン、１７４  分散の標準偏差、１７６  四分位数Ｉ  、１８４  生スコア、１８６  分散の平均、１８８  分散のメディアン、１９０  分散の標準偏差、１９２  分散の平方和、１９４  事例の数、１９６  この生スコア・レベルのシグマ、２２２  ライン、２２４  生スコア、２２６  州、２２８  分散の平均、２３０  分散のメディアン、２３４  分散の標準偏差；分散の平方和、２３６  事例の数、２４８  生スコア、２５０  州、２５２  分散の平均、２５４  分散のメディアン、２５６  分散の標準偏差、２５８  分散の平方和、２６０  事例の数、２６２  この生スコア・レベルのシグマ、２７６  郡、２８６  郡、３０８  百分位数。
【図１】
2006085716.tif 000003
【図２】
2006085716.tif 000004
【図３ａ】
2006085716.tif 000005
【図３ｂ】
2006085716.tif 000006
【図３ｃ】
2006085716.tif 000007
【図３ｄ】
2006085716.tif 000008
【図３ｅ】
2006085716.tif 000009
【図４】
2006085716.tif 000010
【図５】
2006085716.tif 000011
【図６】
2006085716.tif 000012
【図７】
2006085716.tif 000013
【図８】
2006085716.tif 000014
【図９】
2006085716.tif 000015
【図１０】
2006085716.tif 000016
【図１１】
2006085716.tif 000017
【図１２】
2006085716.tif 000018
【図１３】
2006085716.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成18年1月5日(2006.1.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動化された評価モデルによって評価され、かつあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある少なくとも１つの資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの方法であって：
複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するステップ；および、
前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産に関連付けされた個別の基準値から前記少なくとも１つの資産に関する標準偏差を計算し、それによって予測標準偏差を計算するステップ；
を包含する方法。
【請求項２】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための右テール信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの方法であって：
予測標準偏差を獲得するステップ；
前記予測標準偏差によって右テール・カットオフ数を除し、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数を計算するステップ；および、
前記対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数と右テール信頼スコアを百分位数の表を用いて相関させるステップ；
を包含する方法。
【請求項３】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための応答信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの方法であって：
前記問題の資産についての、少なくとも１つのユーザ入力提案値を獲得するステップ；
前記問題の資産についての、少なくとも１つの自動化された評価モデルの評価を獲得するステップ；
前記問題の資産の前記少なくとも１つのユーザ入力提案値を基礎として、シグマ単位で表した右テール・カットオフ数を計算するステップ；
百分位数の表を用いて、前記シグマ単位の前記カットオフ数と応答信頼スコアを相関させるステップ；
を包含する方法。
【請求項４】
自動化された評価モデルによってそれぞれが評価され、かつそれぞれがあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある複数の資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの方法であって：
前記複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するステップ；および、
前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産のそれぞれに関連付けされた基準値から前記複数の資産の評価の分散に関する標準偏差を計算し、それによって予測標準偏差を計算するステップ；
を包含する方法。
【請求項５】
自動化された評価モデルによって評価され、かつあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある少なくとも１つの資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの装置であって：
自動化された評価モデルによって評価された複数の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段；
前記データ・ストレージ手段に接続された、複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するための分類手段；
前記分類手段に接続された、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産に関連付けされた個別の基準値から前記少なくとも１つの資産に関する予測標準偏差を計算するための計算手段；および、
前記計算手段に接続された、予測標準偏差出力データを提供するための出力手段；
を包含する装置。
【請求項６】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための右テール信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの装置であって：
前記問題の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段；
前記データ・ストレージ手段に接続された予測標準偏差を獲得するための獲得手段；
前記獲得手段に接続された、前記予測標準偏差によって右テール信頼スコア・カットオフ数を除し、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数を計算するための除算手段を含む計算手段；および、
前記計算手段および前記除算手段に接続された、前記対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数と右テール信頼スコアを相関させるための相関手段；
を包含する装置。
【請求項７】
自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための応答信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの装置であって：
前記問題の資産についての、少なくとも１つのユーザ入力提案値を入力するための入力手段；
前記入力手段に接続された、前記問題の資産についての、少なくとも１つの自動化された評価モデルの評価を獲得するためのデータ・ストレージ手段；
前記データ・ストレージ手段に接続された、前記問題の資産の前記少なくとも１つのユーザ入力提案値を基礎として、シグマ単位の評価の分散を計算するための計算手段；および、
前記計算手段に接続された、前記シグマ単位の評価の分散と応答信頼スコアを相関させるための相関手段；
を包含する装置。
【請求項８】
自動化された評価モデルによってそれぞれが評価され、かつそれぞれがあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある複数の資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの装置であって：
自動化された評価モデルによってそれぞれが評価された複数の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段；
前記データ処理手段に接続された、前記自動化された評価モデルによってそれぞれが評価された複数の資産の特性のデータを受け取り、前記複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するための分類手段；
前記分類手段の出力に接続された、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産の１つにそれぞれが関連付けされた基準値から前記複数の資産に関する前記予測標準偏差を計算するための計算手段；および、
前記計算手段に接続された、予測標準偏差出力データを提供するための出力手段；
を包含する装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、資産評価に関し、より詳細に述べれば、任意の自動化された評価モデルによって与えられる評価のために予測標準偏差を引き出す方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動化された評価モデルによって提供される評価は、貸し手ならびにそのほかの不動産評価データのユーザのための人気のある選択肢である。自動化された評価モデルは、伝統的な資産の評価の手段に比べて多くの利点を有している。第１に、自動化された評価モデルは、個別の査定よりはるかに安価である。第２に、スケジューリング、実施、および査定人からの結果の受け取りに１ないし２週間を要することとは対照的に、これらはほとんど瞬時に実行される。第３に、適正に具体化され、充分なデータが与えられたときには、自動化された評価モデルは、高度に正確な評価を提供する。
【０００３】
しかしながら、評価を提供するための条件およびコンピュータ・プログラミングの質が常に等しくないことから、異なる自動化された評価モデルが多くの様々な精度を有する。自動化された評価モデルが、特定の価格範囲内において正確性が高く、そのほかの場合に非常に精度が低いということがあり得る。自動化された評価モデルが、特定の地理的な場所において非常に正確であり、そのほかの場合には非常に不正確であるということもあり得る。不動産の自動評価のプロバイダは多い。しかしながら、現在のところ、多くの自動評価のプロバイダによって提供される評価の精度を容易に比較できる一貫した標準がない。
【０００４】
信頼スコアは、もっとも広く使用されている、自動評価の精度を記述する手段である。これらは、ある意味で有用であるが、ある自動化された評価モデルと他の自動化された評価モデルの間においてこれらが比較できることはほとんどない。いくつかの信頼スコアは、正確な評価から非常に不正確な評価まで、その順序に対応する文字のグレード『Ａ』、『Ｂ』、『Ｃ』、『Ｄ』、および『Ｆ』として表される。別の自動化された評価モデルの信頼スコアは、パーセンテージとして表現される。精度について自動化された評価モデルを互いに比較する一貫性のある方法が欠如していることは、自動化された評価モデルの内部演算から独立した予測標準偏差の必要性を招いた。
【０００５】
いくつかの自動評価の大口ユーザは、最近になって、自動化された評価モデルから与えられる各評価のシグマまたは予測標準偏差の測度を含めることによって少なくとも部分的にそれが補修されることを要求している。この数は、評価とともに与えられると、評価情報のユーザに、その評価に見積もられる精度を伝えることになる。自動評価と販売価格の間の差の分布が、ベル形状の曲線を伴う完全な正規分布に従っていれば、約６８．３％の評価は、問題の資産の真の値の上下１標準偏差を超えることがない。したがって、０．１０または１０パーセントが申告された予測標準偏差は、ユーザに、この申告された予測標準偏差を伴う評価の６８．３％が、通常は問題の資産の販売価格によって測定されるとおりの真の値の上下１０パーセントを超えないことを示唆する。また、『シグマ』とも呼ばれる予測標準偏差の使用は、評価のユーザが、自動評価ベンダーによって提供される自動評価の精度をより容易に比較することを可能にする。
【０００６】
シグマまたは予測標準偏差は、伝統的な標準偏差と非常に類似している。これは、基礎をなす資産の『真の値』に対して期待される値開きまたは精度の見積もりを表し、それにおいて『真の値』は、通常、その資産の実際の販売価格によって測定される。シグマは、各個別の資産について、その自動評価とともに個別に生成される。個別の評価は、正確であるか、そうでないか、すなわちそれが問題の資産の『真の値』から一定の量もしくはパーセンテージを超えて異なるかどうかである。評価は、おそらくは申告されているシグマとは無関係に正確であるか、不正確であるかのいずれかとなる。シグマまたは一般的に言えば標準偏差は、個別の評価というよりは、評価誤差の集合的分布または分布の特性である。予測標準偏差は、集合的な分布に関して生成されるが、その後、個別の資産評価に割り当てられる。
【０００７】
個別の資産について個別ベースでシグマを生成する目的は、個別にシグマを生成することによって、個別に生成されたシグマと実際の誤差、すなわちそれ自体が個別に生成されるその資産の自動評価の『値』と実際の販売価格の間の分散の比較を可能にすることである。これらの比較は、集合ベースでの評価および吟味が可能である。いくつかの個別のシグマは、８％台という低さになる。これらのシグマは、自動評価が、通常、作業に使用する豊富な『比較可能な販売』データを獲得し、したがって問題の資産の正確な評価が期待できることから低いものとなる。ほかのシグマは、おそらくは２０％という高さとなる；これは、しばしば『比較可能な販売』データが乏しいか、まばらであることによる。同じ形で、いくつかの評価誤差は、おそらくは＋２％または−３％、すなわち販売価格の上２％または下３％という小さい値になり、そのほかは、おそらくは＋２２％または−１８％、すなわち販売価格の上２２％または下１８％という大きい値になる。
【０００８】
シグマは、自動化された評価モデルによって生成される評価の精度の見積もりである。個別のシグマが大きく、あるいは小さくなることもあるが、シグマが適正に生成され、理解された場合には、集合ベースで、『真の値』すなわち通常は販売価格から約６８．３％の評価誤差が、ゼロの上または下のプラスもしくはマイナス１シグマ内になる。標準正規分布理論に従えば、評価誤差の約９５％は、ゼロからプラスもしくはマイナス２シグマ内等々となる。予測標準偏差のコンセプトは、『シグマ単位』のコンセプトを使用すると、より容易に理解される。自動化された評価モデルによってもたらされるシグマ単位の誤差は、真の値に対してそれがもたらす実際の誤差を、自動化された評価モデルが割り当てたシグマによって除したものとして定義される。
【０００９】
たとえば、自動化された評価モデルが、特定の資産に対して５２０，０００米ドルの評価を割り当てた場合を考える。この場合、近くに最近販売された多くの比較可能な資産が存在することから、自動化された評価モデルは、この評価が正確であること、すなわち真の値に近いことを期待し、この評価に対して８％のシグマ、すなわち予測標準偏差を割り当てる。さらにここで、この資産の、通常は販売価格によって測定されるが、場合によっては査定された値もしくは別の値の測度となる真の値が５００，０００米ドルであるとする。モデルの見積もりは、２０，０００米ドルも高すぎたことになる。（５２０，０００−５００，０００）／（５００，０００）＝４％であることから、このモデルの評価誤差は＋４％であった。シグマ単位では、この誤差が（４％）／（８％）＝＋０．５０もしくは＋５０％となる。集合ベースにおいては、約６８．３％の評価誤差がゼロからプラスもしくはマイナス１シグマ単位内にあること；約９５％の評価誤差がゼロからプラスもしくはマイナス２シグマ単位内にあること等々が期待される。
【００１０】
シグマと評価誤差の間の関係に注目する別の方法では、評価の全体集合が部分集合に分けられると考える。いくつかの資産は、それらが評価されたとき、低いシグマ、たとえば８％が割り当てられることになり、そのほかはより高いシグマ、たとえば２０％が割り当てられることになる。８％のシグマを受け取った資産をその部分集合に集めたとする。これらの評価のいくつかは、問題の資産の真の値より高く、別のいくつかはそれより低い。しかしながら、うまくいけば理想的なベル形状の分布において分布の６８．３％が平均のプラスまたはマイナス１標準偏差内に入り、約９５％が平均のプラスまたはマイナス２標準偏差内に入るように、評価誤差の約６８．３％がプラス／マイナス１シグマ、この場合であればプラスまたはマイナス８％を超えないことが期待される。同様に、この部分集合における評価誤差の約９５％がプラスまたはマイナス２シグマ、この場合であればプラスまたはマイナス１６％を超えないことが期待される。上記のような部分集合に注目するか、あるいは特定期間に郡内、州内、あるいは国内で販売されたすべての資産という大きな集合に注目するかによらず、評価誤差の分布をシグマ単位で測定されるものとして決定することが可能である。
【００１１】
結果が期待されたものと異なる場合には、それらを修正しなければならない。たとえば、プラスまたはマイナス１シグマ単位内に評価誤差の５５％しか含まれていない場合を考える。『８％の部分集合』の場合であれば、これはプラスまたはマイナス８％内に評価誤差の５５％しか含まれていなかったことを意味する。５５％は６８．３％より低いことから、これは、そのベンダーが、その自動化された評価モデルについて、おそらくは販売を伸ばすために過剰に楽観的であったことを意味する。そのベンダーは、実際より小さく、より正確なシグマを申告した。この場合、９％もしくは１０％のシグマがより適切であったことになる。上記の例は、正確性について、自動化された評価モデルならびにそのシグマのパフォーマンスをどのように評価できるかという例を示している。
【００１２】
自動化された評価モデルによって申告されたシグマが、実際の評価誤差の分布の合理的に信頼し得る表現であることが検証された後は、ユーザが、この時点で正しいと推定されている自動化された評価モデルのシグマを比較することによって、それらを互いに比較することが可能になる。通常、ユーザは、小さいシグマを伴う評価がより正確であると考えられることから、それらの評価を好むことになる。ベンダーのモデル間におけるこの抜擢のプロセスは、各資産について個別に、あるいは郡、州、価格帯、あるいはそのほかの、資産の大きな集合に関する平均またはメディアンのシグマに注目することによって集合的に行うことができる。この場合においてもシグマが信頼し得ること、および道理に合わない小さいシグマの形でモデルに不当な評価を与えたベンダーが存在しないことが仮定される。これを系統的に行うベンダーは、疑いを持って見る必要がある。
【００１３】
厳密に言えば、また理想的には、シグマまたは予測標準偏差は、自動化された評価モデルが資産の評価に使用する詳細な数学的公式を、その統計的特性のすべてについて調査することによって資産の評価について導かれる必要がある。これは、理論的に可能であるが、実際には難しい。第１に、自動化された評価モデルに含まれているロジック、アルゴリズム、および公式が広範かつ複雑である。計算および評価が数百に至らないとしても数十に及ぶことは少なくなく、開発の様々なポイントにおいて行うことになる種々の決定およびロジックの分岐を伴う。また自動化された評価モデルは、対数、指数関数、平方根、および多くのより高度な関数といった特殊な数学的関数を頻繁に使用する。さらにまた、一部の自動化された評価モデルは、明示的な数学式を持たない『ニューラル・ネット』を含む。これらには、『学習能力』を有するという利点があるが、推測不可能でない場合には解決が困難となる『ブラック・ボックス』であるという欠点もある。
【００１４】
予測標準偏差は、分岐規則を含めた式ならびにアルゴリズムの完全な知識を伴うモデルについて精密かつ理論的に計算することが可能であるが、モデルが『ニューラル・ネット』成分を含まないことを前提とする；これは実際問題として実行、文書化、およびトラブルシューティングが非常に難しい。またそれには、基礎をなす自動化された評価モデルにロジックの改良、修正、あるいは『チューニング』があるたびに再構築しなければならないという欠点もある。さらにこのプロシージャは、競争製品の予測標準偏差の相互の比較に、それぞれ競争相手の数学式ならびにアルゴリズムの知識を必要とし、一般にそれが利用できないことから、それを可能にする能力に欠如しているという欠点もある。
【００１５】
シグマは、個別の資産評価のために割り当てられるが、その後は集合ベースで評価することができる。全州、都市、ジップ・コードまたは価格帯の中で生成されたシグマの集合を使用して、地域内もしくは価格帯内の自動化された評価モデルの平均精度をテストすること、あるいはシグマを比較することによって１つの評価モデルと別のそれの主張されている精度を比較することができる。シグマは、申告されたシグマ自体の精度のテストにも使用することができる。自動評価のベンダーが、それぞれのシグマについて過剰に楽観的もしくは悲観的でなければ、たとえば評価の約６８．３％が真の販売価格のプラスまたはマイナス『１シグマ』内に入る必要がある。シグマ自体は、異なる個別の資産についてより大きく、あるいはより小さくなることもあるが、それでもなお概して、評価の約６８．３％が販売価格の『それら独自の１シグマ』内に入ることが期待される。各資産について生成されたシグマは、漸次的に任意の地域または価格帯において個別の評価の精度をテストするために使用することができる。
【００１６】
したがって本発明の方法は、特定の自動化された評価モデルのアーキテクチャに依存せず、むしろその逆に独立している。このことは、同じ意味において、任意の自動化された評価モデルの精度の評価を可能にすることになる。
【００１７】
本発明の方法は、多くの異なる自動化された評価モデルを使用する多くの異なる資産についての予測標準偏差を、それらが使用する数学的公式ならびにアルゴリズムがわからない場合であっても計算し、評価することを可能にする。したがって、ベンダー・ファームは、それぞれの競争相手の自動化された評価モデルについてシグマを生成し、評価し、かつ比較することができる。さらにまた本発明の方法は、基礎をなす評価アルゴリズムおよび公式が改訂され、『チューニングされ』、あるいは種々の方法で実験される場合であっても、それらの式がどのように修正されたかについて既知であるか否かによらず、シグマを再計算することを可能にする。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
したがって本発明は、自動化された評価モデルによって評価される各資産についてシグマ値を作り出す方法を提供することを目的とする。また本発明は、自動化された評価モデルのユーザが任意の自動化された評価モデルの精度を評価することを可能にする信頼性ならびに一貫性のある手段を提供することを追加の目的とする。さらに、特定の自動化された評価モデルによって行われる基礎をなす数学的あるいは論理的計算のいずれも参照することなくこの方法を提供することも本発明の目的である。これらの、およびこのほかの本発明の目的は、以下の本発明の説明から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明によれば、自動化された評価モデルの評価のためにシグマまたは予測標準偏差を生成する方法および装置が提供される。生成されるシグマは、評価される資産に関連する右テール（right−tail）信頼スコアならびに応答信頼スコアの計算に使用することができる。
【００２０】
本発明は、モデルの数学的公式ならびにアルゴリズムの所有を必要としない予測標準偏差の構築の『経験的』アプローチを提供する。資産の大きな集合に対してテストされる評価モデルの、正確かつ経験的なパフォーマンス情報を使用し、部分集合の詳しい系、スライスまたは一部分が、自動化された評価モデル（ＡＶＭ）に適した『自然な系統』に沿って構成される。この結果、各資産の評価を、多くの、可能性としては数千の可能シグマの１つに割り当てる装置がもたらされる。この装置ならびに生成されるシグマには、妥当性検査が行われる。プロシージャは、一貫性があるコヒーレントな方法で右テール信頼スコアおよび応答信頼スコアとリンクされる。
【００２１】
この経験的アプローチは、自動化された評価モデルの厳密な公式を知る必要がないという利点を有する。したがって、任意の自動化された評価モデルがテストされ、チューニングされ、改良されるとき、そのモデルに繰り返し適用することができ、何が変更され、あるいはなぜ変更されたかを知る必要はない。最も重要なことは、シグマの系の構築に使用できることであり、それもまた、数学的公式ならびにアルゴリズムの知識を必要とせずに多くの競争モデルについてチェックすることができる。その後ユーザまたはベンダーは、異なる評価モデルのパフォーマンスおよびそれらのシグマを比較することができる。それに加えてユーザまたはベンダーは、ほかのベンダーによって提供されるシグマの精度ならびに妥当性をテストすることができる。
【００２２】
本発明の方法における最初のステップは、可能な限りほぼ網羅的な土台をなすデータ・セットを構築することである。好ましい実施態様においては、国内または州もしくは郡の集合内の、一定の時間期間、通常は３ないし６月間にわたって販売されたすべての住宅資産からなるデータ・セットが、主として郡の登記所情報から抽出される。自動評価が、この網羅的なデータ・セット内の資産のそれぞれについて組み立てられる。モデルには、現在の問題にしている資産の販売価格が、ここで評価を試みているものであることから、それをこの計算において無視するべく指示する必要がある。言い換えると、モデルは、その資産自体の実際の販売に先行して入手できる、比較可能な販売情報およびそのほかの適切な情報を使用して各資産の価値を評価することになる。シグマが、それぞれの問題の資産に割り当てられる。しかしながら、最初に、それぞれの資産について行われた評価の分散または誤差を計算しなければならない。
【００２３】
ここで使用する場合、『分散』という表現は、統計的用語の分散、すなわち伝統的な標準偏差の平方を意味しているのではなく、むしろここで使用している『分散』という表現は、評価プロセスにおいて作られる数値的またはパーセンテージの誤差を言う。上記の例において、資産が５２０，０００米ドルと評価されたが実際には５００，０００米ドルで販売された場合に、その自動化された評価モデルによってもたらされた誤差または分散は、＋２０，０００米ドル、あるいはパーセンテージ表現で４％であったことになる。これらの分散は、正であるか負であるか、サイズもしくは大きさにおいて大きいかあるいは小さいかによらず、特定の数となる。あらゆる種類の標準偏差が、１を超える数の統計的な分布の特性であることから、個別の数は、いずれも単独ではいかなる種類の標準偏差またはシグマも有していない。
【００２４】
大きなデータ・セットは、続いて、評価に使用される基礎をなす支持データの場所、価格、量、および質、あるいはそのほかの、その自動化された評価モデルによって資産の評価において考慮された識別可能な特性または複数の特性について合理的に一様であるとして扱うことのできる多くの部分集合またはスライスに分けられる。部分集合内の資産自体は、異なる特徴を有することもあり、１つのものと別のものが地理的に離れていることもあるが、部分集合内の支持データの質が類似していることから、その自動化された評価モデルに期待される精度が、単一の部分集合内のすべての資産についてほぼ同じになることが期待される。
【００２５】
部分集合内の資産の集合に関する評価における分散または誤差は、集合的分布を有する。これらの誤差について平均、メディアン、および伝統的な標準偏差を計算することは可能である。また、この部分集合内の誤差について、予測標準偏差を構成することも可能である。
【００２６】
続いて、任意の将来的な評価の要求のために、問題の資産に、その特徴、地理的な場所、それに匹敵する販売の集合の強さ、およびそのほかの特性に従って最近構築された部分集合またはスライスの１つが割り当てられる。その後、その部分集合から構築された予測標準偏差が割り当てられる。この同じ部分集合に割り当てられたすべての将来的な問題の資産は、割り当てられた同一の予測標準偏差を受け取る。このように、これらは個別に計算されない。しかしながら、本発明が、可能性として文字どおり数千の割り当てられる予測標準偏差の系を構築することから、完全な個別の計算の理想と非常に近い近似が達成される。本発明の方法を使用し、０．０８３２または８．３２％というように小数点以下４桁までのシグマを割り当てることは合理的である。シグマが、現在は、現存する製品によって０．０９または９％というように小数点以下２桁を伴って一般に申告されていることから、本発明は、実際上、完全な数学的計算を用いてなされたものと区別できないかほとんど区別できない理想に対する近似を達成する。この実施態様においては、割り当て済みシグマの表が、６箇月ごとに再構築され、テストされるが、このほかにも３箇月あるいは１年といった期間も可能である。
【００２７】
予測標準偏差は、伝統的な統計的標準偏差とその公式において類似であるが、まったく同じではない。伝統的な標準偏差は、その中心として数の集合の平均または代表値を使用する。しかしながら、予測標準偏差は、常にその中心としてゼロを取る。数の集合の平均がゼロであれば、２つの標準偏差はまったく等しい。しかしながら、平均がゼロの上またはゼロの下であれば、資産の真の値より評価は高いかあるいは低くなる傾向があり、したがって予測標準偏差は、伝統的な標準偏差より大きく、あるいは広くなる。
【００２８】
いずれの標準偏差の評価を構築する場合も、ゼロもしくは数の平均のいずれであるかによらず、分布の中心とそれぞれの数の差が平方される。これらの平方が互いに加えられ、アイテムの総数をＮとするとき、この和を、Ｎマイナス１によって除する。本発明においては、このアイテムの数がデータ・セットまたは部分集合内の資産の数になる。この商の平方根が予測標準偏差または伝統的な標準偏差である。
【００２９】
この非常に単純な例として次のような数を考える。
０．０６
０．０６５
０．０７
０．０７５
０．０８
０．０８５
０．０９
０．０９５
０．１０
この分布の平均は０．０８であり、その平均周りの標準偏差は、０．０１３７または１．３７％である。しかしながら、ゼロ点周りに測定されるこの分布の予測標準偏差は、０．０８６または８．６％となる。実際、９つのうちの６つ、すなわちこれらの数の６６．７％は、ゼロから１予測標準偏差内に入っている。この例においては、予測標準偏差が、それが分散の分布の偏心した性質を反映しなければならないことからはるかに広く、したがって伝統的な分散の標準偏差より悪い。
【００３０】
本発明は、問題の資産の記録情報によって、また自動化された評価モデルが資産を評価するときにそれによって提供される主要な属性の自然な系統に沿って全体的な集合を繰り返し分割することにより、全体的なデータ・セットの部分集合に対して予測標準偏差を計算する方法を提供する。たとえば、それぞれの問題の資産は、望ましい場合にはそれらの州、郡、さらにはジップ・コードに対しても割り当てることができる。それぞれの資産は、戸建て、集合住宅、あるいはメゾネット等といった、その資産がどのようなタイプであるかに従って、それの『土地利用コード』に対して割り当てることができる。また各資産は、その評価もしくは価格またはそのほかのその種の価値表示が、それのある州、郡、またはジップ・コード内のすべての評価の上位半分、上位１／４、下位１／４、あるいはそのほかの部分的階層内に入るか否かに従って『経済的階層』に対して割り当てることもできる。このほかの、資産の年数またはサイズ等の属性を使用して部分集合を組み立ててもよい。さらに、場合によってはより重要となるが、自動化された評価モデル自体が、適切な部分集合の定義において有用な各評価に対して属性を割り当てる。
【００３１】
この種の例の１つは、『信頼スコア』による下位区分である。これは、現存する伝統的な『信頼スコア』もしくは『生スコア』の形式またはそのほかの形式をとることができる。その形式として、文字または数値が見られる。またそれが精度を表すこともあり、あるいは不履行の場合のリスクおよびエクスポージャの『右テール』測度となることもある。ほとんどの自動化された評価モデルが、評価の信頼性の表現として何らかの信頼スコアの表示を提供することから、これらの信頼性の『階層』は、資産の集計グループを下位区分に分けるために非常に有用である。シグマ値は、各下位区分について計算することができる。任意タイプの優れた信頼スコア上に構築された部分集合が、下位の信頼スコア上に構築された部分集合より、評価において高いレベルの精度に関連付けされた、より小さく、より狭いシグマをもたらすことは、非常にあり得る。
【００３２】
精度を向上させるために、部分集合をさらに小さい部分集合に分けることができる。たとえば、任意のタイプの信頼スコア・レベルを基礎とする『階層』自体を、州、郡、土地利用、価値階層、あるいはそのほかの属性に従って分けてもよい。この下位区分のプロセスは、いくつかの段階を通じて連続することができ、したがって非常に小さい部分集合を、信頼スコア内の州内の郡内の土地利用内の価値階層によって定義することができる。一層小さい部分集合を用いた作業においては、より小さい部分集合内の資産がそれらの資産ならびに評価の属性において一様になる可能性がより高いことから、精度が向上する。これに対して、部分集合がより小さくなると標本のサイズまたは部分集合内の資産の数が減少し、最終的には充分なデータが存在しなくなることから予測標準偏差が容易に計算できない低いレベルに到達する。この状況においては、標本のサイズ『Ｎ』が小さくなりすぎている。好ましい実施態様においては、Ｎが精度を維持する充分な大きさである限り、部分集合がスライスされ、細分される；生成されるシグマの精度が犠牲になるほどＮが小さくなる結果を招くことになる場合には、それ以上のスライスが実行されない。しかしながら、この方法を用いたとしても、それぞれが独自のシグマを有する数千の部分集合が通常は生成される。問題の資産が将来において評価されるとき、それが属する『属性部分集合』に適切なシグマが割り当てられる。
【００３３】
部分集合の階層的スライスおよび分割に使用される信頼スコア、州、郡、土地利用、あるいは価値階層等の属性は多様化することがある。いくつかの属性が使用され、ほかは使用されないということがあり得る。また、これらの属性を使用して部分集合をより小さい部分集合に分割する順序も異なることがある。
【００３４】
好ましい実施態様においては、使用される属性およびそれらが適用される順序が、自動化された評価モデル自体の機能の『自然な系統』に沿って選択される。概して言えば、もっとも生産性が高く、部分集合の定義において理解可能なシグマと一貫性のある属性が最初に使用される。これは、郡もしくは州または土地利用等の資産の属性、あるいは信頼スコア、生スコア、またはそのほかの何らかの属性等の自動化された評価モデルの属性とすることができる。信頼スコアは、多くのフォーマットで与えられることがある；いくつかの例として文字グレード、数値、およびそのほかのフォーマットが挙げられる。好ましい実施態様においては、もっとも大きく寄与する属性は、『生の信頼スコア』または『生スコア』である。したがって、もっとも大きい部分集合は、生スコア・レベルに従って単純に定義される部分集合になる。その後、州により、続いて郡により、次に土地利用により、最後に市場価値階層によって分割することがもっとも生産性の高い順序となる。このように、この方法は、データ・セットおよび自動化された評価モデルの『自然な系統』に従うことになる。
【００３５】
部分集合の定義においていずれの属性を使用し、それらをいずれの順序で使用するかという選択は、ロー・レベルの部分集合のＮに関する最小要件とともに多様となり得る。特に、競争相手または別の外部ファームによって所有されている自動化された評価モデルについてこの製品を構築する場合においては、使用する属性の最良の選択およびそれらを適用する最良の順序を見出すために、経験が必要になることがある。データ・セットまたは自動化された評価モデルの『自然な系統』は、１つの自動化された評価モデルと別のそれとで異なるものとなり得る。
【００３６】
次に、州または郡等の各主要な下位区分について提案されたシグマの妥当性検査を、ほかの属性、たとえば土地利用または生スコア等のすべてのレベルにわたって行い、精度に関係する安全マージンをさらに確保する。したがって、各資産に関する評価誤差が、シグマ単位を用いて計算される。たとえば、特定の資産についてシグマが８．０％であった場合に、８．０％が１シグマ単位となる。その資産の評価が実際には４．０％高すぎた場合には、シグマ単位におけるこの誤差が（４．０％）／（８．０％）＝＋０．５０となる。評価が４．０％低すぎた場合には、シグマ単位による誤差は、−０．５０またはマイナス０．５０となる。人間のことばにおけるシグマ単位の類比は、都市にいる各人の身長を、標準的なインチまたはメートルに従ってではなく、その人自身の足のサイズの倍数として測定することであると言える。各人は、自分自身の『足の単位』で特定の身長を有することになる。足の大きさが１２インチであり、身長が６６インチの者は、６６／１２＝５．５『足の単位の身長』を有することになる。
【００３７】
各州および各郡について、シグマ単位で測定されたこれらの誤差を平方し、合計した後、Ｎ−１によって除するが、これにおいてＮは、その州または郡内の資産の数である。平方根を取れば、バリデーション数が得られる。実際、新しい予測標準偏差は、『自然な系統』のシグマの展開において、生スコア、土地利用コード、あるいはそのほかの属性によらず、またこれらの属性を使用する順序によらず、地理的な系統のみに従ってシグマ単位で計算され、測定される。これは、すべてのスライスおよび定義内においてシグマが大きすぎていないか、あるいは小さすぎていないかを調べる単純な高レベルの交差チェックである。
【００３８】
各小部分集合内の完全に定義されたシグマは、それぞれがシグマ単位で測定されたときに１．００の予測標準偏差となる郡および州の集計値を結果としてもたらす。言い換えるとシグマは、正確に、あるべき形になる。全郡または州内において測定されたシグマ単位の予測標準偏差が１．００より小さい場合には、導出されたシグマが、その可能な値より保守的であることを意味するため、その場合も許容可能である。実践においては、これらの郡ならびに州の照合のほとんどは、正確に１．００となるかそれよりわずかに低いシグマ単位の予測標準偏差をもたらす。いくつかの場合には、シグマ単位の予測標準偏差が１．００より高くなる。たとえば、値１．０５は、所定の郡もしくは州内において、アルゴリズムがわずかに小さいシグマのセットを構築したことを意味する。その所定の郡または州内において、貸し手等のユーザによってテストされた場合には、実際の誤差が計算されたシグマより総じて大きいことが期待を持たせるということに気付くことになる。この例においては、この郡または州内のすべてのシグマに機械的に１．０５を乗じてそれらを大きくし、妥当性検査済みかつ許容可能と認められた交差チェック済みのシグマを明確に生成する。この修正後のシグマが、将来の調査においてユーザに実際に返されるシグマになる。この修正後のシグマはまた、将来のすべてのシグマ単位の計算の基礎となり、それには、右テール信頼スコアおよび応答信頼スコアの導出において使用されるものも含まれる。
【００３９】
次に、上記のように導出されたシグマ単位を使用して、右テール信頼スコアを導出することができる。右テール信頼スコアは、その資産の真の値より特定パーセンテージを超えて評価が高くならないという自動化された評価モデルの信頼性の測度である。このパーセンテージは、しばしば１０パーセントとなるが、求められる精度に応じてより大きく、あるいはより小さくすることができる。右テール信頼スコアを導出するスタンドアロンの方法の一例は、本発明と同一譲受人によって所有される２００４年２月３日に出願された出願第１０／７７１，０６９号に記述されており、参照によってこれに援用されている。
【００４０】
上記のように導出されたシグマ単位を使用してこの右テール信頼スコアを導出するために、シグマ単位による百分位数の表が全国ベースで計算される。望ましい１０パーセント等の右テール・カットオフ・レベルを各下位区分のシグマ・サイズで除し、シグマ単位による評価誤差の百分位数の表を参照することによってその下位区分についての右テール信頼スコアを導出する。この右テール・カットオフ・レベルは、あらかじめ決定済みの許容不能な過大評価のレベルに設定される値である第１の過大評価基準としても知られる。下位区分内の任意の資産についての右テール信頼スコアに適用されることから、右テール信頼スコアは、評価が実際の値よりあらかじめ決定済みのパーセンテージを超えて大きくならない確率として表される信頼性を示す。右テール信頼スコアは、精度の追加のインジケータとして、貸し手ならびにそのほかの自動評価の情報のユーザにとって有用である。特に、特定の資産に対する過剰融資から、したがってリスクおよび損失に対するエクスポージャの増加から貸し手またはユーザを保護する。
【００４１】
一例を述べれば、問題の資産が割り当てられた下位区分に０．１０２７または１０．２７％のシグマが割り当てられている場合を考える。この評価が真の値より１０％もしくはそれを超えて大きくないリスクを測定するために、右テール・カットオフを１０％にセットする。この例においては、右テール・カットオフを表す１０％が、１シグマ単位よりわずかに小さい。実際に１０％の右テール・カットオフは、（１０％）／（１０．２７％）または０．９７３６シグマ単位となる。
【００４２】
ここで、シグマ単位で測定された分散の百分位数の表において、＋０．９７３６シグマ単位のレベルが８８番目の百分位数に対応すると考える。この百分位数の定義は、分散の８８％が、全体的なベースでゼロより０．９７３６シグマ単位を超えて大きくないと期待できることを意味する。これは、この場合に０．１０２７または１０．２７％として割り当てられたシグマを用いた場合に、分散が＋０．１０を超えない確率が８８％であることに対応する；すなわち、評価が問題の資産の真の値より１０％を超えて大きくない確率が８８％であることに対応する。したがって０．１０２７のシグマは、８８の右テール信頼スコアに対応する。信頼スコアは、百分位数の定義から、百分位数と同じになる。この関係は、シグマのすべての異なるレベルについて、また１０％とは異なる右テール・カットオフ・レベルについて真である。選択された右テール・カットオフ・レベルは、インジケータ自体として信頼性を維持しつつ、もっとも有用な精度のインジケータとして１０％が決定されたが、変更可能である。このほかの右テール信頼スコアは、＋０．１２または＋０．１５等の異なるカットオフ・レベルを使用し、本発明の方法を用いて計算することができる。これらの例およびこのほかのより大きい数は、自動化された評価モデルの評価が、それぞれ、真の値より１２％または１５％を超えて大きくならない可能性を表す信頼スコアを提供することになる。＋０．０８等のより小さいカットオフ・レベルは、評価が、真の値より８％を超えて大きくならない可能性を表す信頼スコアを提供することになる。このほかのカットオフ・レベルを使用してもよいが、評価の信頼性のインジケータとして非常に有用になるとは見られていない。
【００４３】
また、本発明の方法を使用して応答信頼スコアを生成することもできる。応答信頼スコアは、ユーザによって提供された値に応答して生成された信頼スコアである。応答信頼スコアを計算する方法は、本発明と同一譲受人によって所有される『Ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅ  Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ  Ｓｃｏｒｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ａ  Ｐｒｏｐｏｓｅｄ  Ｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｐｒｏｐｅｒｔｙ（資産の提案評価のための応答信頼スコアリング方法）』と題された２００４年２月３日に出願された出願第１０／７７１，０６９号に開示されており、その内容は参照によってここに援用されている。代表的な例においては、ユーザが特定の資産のための値を入力することになる。その種の状況の一例は、その資産を購入するための融資を買い手が受けることになる、買い手と売り手が契約に入る不動産の取り決め時の状況である。その後買い手は、合意済み購入価格に基づいて融資の申請を貸し手に提出する。応答信頼スコアの方法は、貸し手に、その資産の合意済み購入価格に基づいて信頼スコアを提供するが、それが必ずしも自動化された評価モデルによるその資産の評価に対応する必要はない。基本的に、ユーザによって提供される値を基礎とした信頼スコアである応答信頼スコアが返される。これは、可能な限り厳密に資産を評価し、その評価に対応する信頼スコアを返す通常の自動化された評価モデルの評価とは異なる。これにおいて信頼スコアは、自動化された評価モデルによって供給された評価ではなく、ユーザによって供給された入力値に対して調整されている。公式、百分位数の表、および必要であれば線形補間を使用して、ユーザ入力に対する応答の中で信頼スコアを生成することができる。
【００４４】
本発明のこのほかの特徴ならびに利点は、以下の図面ならびに本発明の詳細な説明を検討することによって明らかなものとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４５】
本発明は、自動化された評価モデルによって与えられる特定の資産評価のための予測標準偏差またはシグマを計算する方法を提供する。また本発明は、生成されたシグマを使用し、生成されたシグマに基づいて右テール信頼スコアおよび応答信頼スコアを作り出す方法についても説明する。
【００４６】
最初に図１を参照すると、予測標準偏差プロセッサ１００のコンピュータ‐ベースの具体化に関する一例のデータ構造が示されている。ターゲット資産の自動評価のための予測標準偏差は、シグマとも呼ばれる。このデータ構造は、一例のデータ構造に過ぎない。ここに図示されている要素の多くもしくはいくつかを含まない、このほかの多くのデータ構造を選択することは可能である。
【００４７】
要求およびコントロール・プロセッサ１０２は、ユーザによって、たとえば応答信頼スコアについて行われた要求を取り扱うために使用される。特定の資産に関するデータを受け入れ、その特定の資産についての応答信頼スコアの生成に使用するために、ある種のデータ入力受け入れ処理が行われることもある。要求およびコントロール・プロセッサ１０２は、その要求を行うユーザと、その要求に関係する計算を行うコンピュータの間の媒介として作用する。それに加えて要求およびコントロール・プロセッサ１０２は、予測標準偏差プロセッサ１００の種々のコンポーネント間における情報のフローをコントロールし、予測標準偏差プロセッサ内の各プロセスを開始し、コントロールする。演算プロセッサ１０４は、このデータ構造の別の要素である。この要素内においては、シグマ、右テール信頼スコア、および応答信頼スコアの公式化に関連する計算が行われる。演算プロセッサ１０４に類別プロセッサ１０５が接続されており、それとともに動作して、本発明の類別ステップを処理する。また相関プロセッサ１０７も演算プロセッサ１０４に接続されており、それとともに動作する。相関プロセッサ１０７は、シグマ、右テール信頼スコア、および応答信頼スコアの公式化に関連する相関ステップを実行する。コンピュータ・コード、ハードウエア、もしくはソフトウエアは、必要なアルゴリズムを実行するべく設計されている。自動化された評価モデル・コネクタ１０６は、１ないしは複数の自動化された評価モデルと通信するために予測標準偏差プロセッサ１００によって使用される。この通信は、たとえば応答信頼スコアの生成において、自動化された評価モデル１２２からの評価の要求に必要となることがある。評価の計算において自動化された評価モデル１２２によって使用される特定のアルゴリズムならびに公式は、予測標準偏差プロセッサ１００の要素ではない。実際、予測標準偏差プロセッサは、いずれかの特定の自動化された評価モデル１２２の内部動作と独立に動作するべく設計されている。これは、本発明の利点の１つである。
【００４８】
妥当性検査プロセッサ１０８は、予測標準偏差プロセッサ１００の追加の要素である。妥当性検査プロセッサ１０８は、予備データ評価において生成された試行シグマの妥当性検査を行うことになるハードウエアもしくはソフトウエア内のコンピュータ・コードを使用するべく設計されている。妥当性検査プロセッサは、試行シグマの誤り、過大評価、および特に過小評価を訂正し、確実にするコードを具体化するべく設計されている。一時データ・ストレージ１１０は、予測標準偏差プロセッサによって処理中のデータがストアされることになる場所である。通常、これは、コンピュータのオペレーティング・システムの実装によってコンピュータ上において実行中のプログラムに対して割り当てられるランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）の一部の使用を通じて具体化される。また本発明は、演算の実行に使用されることになるデータ・メモリ・ロケーションの一部もしくはすべてを提供するハードウエア‐ベースのソリューションを使用して具体化することもできる。
【００４９】
入出力コネクタ１１２は、予測標準偏差プロセッサ１００内外への情報のフローをコントロールする。入出力コネクタ１１２は、種々のデータ入出力デバイスに対する複数の接続を維持する。デバイスの例としては、コンピュータ・ディスプレイ１１４、キーボードおよびマウス１１６、プリンタ１１８、および追加の入出力１２０が挙げられる。これより多くの種々のデバイスが入出力コネクタ１１２に接続されることもある。その逆に、これらのデバイスのサブセットしか接続されないこともある。
【００５０】
この予測標準偏差プロセッサ１００は、予測標準偏差またはシグマを生成するためのデータ構造ならびにコントロール・フローの一例に過ぎない。このほかの多くのデータ構造ならびにコントロール・フローのタイプを具体化することは可能であり、それには、本発明の予測標準偏差を計算する個別のステップの一部もしくはすべてを行うものも含まれる。また、ここで説明した機能の一部もしくはすべてを実行するが、図１に示されている上記の例の予測標準偏差プロセッサ１００の一部もしくはすべてを含まない別のソフトウエアの具体化も多く存在し得る。
【００５１】
次に図２を参照すると、シグマの生成におけるステップのフローチャートが示されている。最初のステップは、関連データの収集および準備を行う（１２４）。このステップにおいては、シグマ生成に関連するすべての資産の自動評価が、関連する信頼スコアとともに収集される。もっとも関連のあるデータは、『基準値』である。基準値は、自動化された評価モデルによる資産の評価に続いて生じた販売価格および査定価格である。このほかの関連データとしては、資産のタイプ、その資産のある郡、その資産のある州、およびそのほかの特徴を挙げることができる。実際の販売価格と比較して過度に高く、あるいは過度に低く評価された『アウトライア』資産については除去するか訂正してもよい。また、資産の販売価格にゼロが落ちていた、あるいはゼロが余分だったといった自動化された評価モデルの特性におけるデータ入力誤りを適正に反映するために、レコードを編集することもできる。資産の『タイプ』の誤りもまた、その要素がこれに続く下位区分のステップにおいて使用されることになる場合にはこの時点において訂正することができる。このステップの結果、予測標準偏差プロセッサ１００（図１参照）に有効なデータ・セットが提供される。データが自動化された評価モデル・コネクタ１０６によって収集された後は、このステップが妥当性検査プロセッサ１０８内において生じることができる。
【００５２】
各資産のためにシグマを生成するプロセスにおける次のステップは、資産の区分である（１２６）。好ましい実施態様においては、この資産の『区分』が、自動化された評価モデル１２２によって評価とともに提供される『生の』信頼スコアに従って最初に行われる。ほとんどの自動化された評価モデルは、評価の精度、すなわち評価がその資産の実際の価値と非常に近い可能性の表示として信頼スコアのある種の具体化を有している。シグマが導き出されている特定の自動化された評価モデルが同一の自動化された評価モデルによる別の評価に関して精度を記述するために使用するものであれば、どのような手段でも最初の区分として使用することができる。しかしながら、本発明の代替実施態様においては、このほかの多くの資産の区分を使用することができる。最初の区分とすることが可能な関連ファクタの例には：その資産についての生のスコア、その資産のある州、その資産のある郡、その資産のタイプ、あるいはその資産の経済的階層が含まれる。自動化された評価モデルによって、各資産に関する評価とともに提供されるデータに応じて、ほかのデータ区分を使用することもできる。
【００５３】
最初の区分により資産をグループに分けると、次のステップが開始する。次のステップは、それぞれの生スコアもしくは信頼スコア・レベル内の資産に関する予測標準偏差の計算である（１２８）。資産のタイプ、郡、または経済的階層等といった異なる区分が選択された場合には、予測標準偏差が選択された区分を基礎として計算される。好ましい実施態様においては、生の信頼スコアまたは信頼スコアが使用される。
【００５４】
好ましい実施態様において生のスコアまたは信頼スコアが選択される理由は、図３ａ〜ｅによってより明確に立証することができる。これらの図は、標準偏差と種々の最初の区分の間における関係を示している。図３ａには、標準偏差対州の表が示されている。これは、州１４０、分散の平均１４２、分散のメディアン１４４、分散の標準偏差１４６、および事例の数１４８に対応する列を含む。要素１５０のＡＬは、アラバマ州に対応する。それの分散１５２の標準偏差は、１４．８％である。図示されているほかのいくつかの州と比較すると、明らかな差がほとんどない。これは、州による最初の区分が標準偏差または予測標準偏差の精度を急激に向上させることはないということを示す。同じ表を、郡を基礎として作成することができる。この低いレベルにおいてさえ、精度の向上もしくは低下を容易に明らかにするインジケータが明白でない。
【００５５】
図３ｂは、土地利用の効果を標準偏差に関して示している。第１列は、土地利用１５４に対応する。ここにも、分散の平均１５６、分散のメディアン１５８、分散の標準偏差１６０、および事例の数１６２に対応する列が示されている。この表の下端にある単一家族住居は、要素１６６内に示されているとおり１５．１％の標準偏差を有する。この場合においても、ほかの土地利用タイプの標準偏差と比較したとき、劇的に目立つ差が存在しない。
【００５６】
図３ｃは、標準偏差対経済的階層を図示している。四分位数１６８の列のそれぞれは、下端が住宅評価の２５％、中央下側が２５％、中央上側が２５％、上端が２５％である。これらは、国内の経済的階層ベースではなく、近隣の住宅との関係におけるそれらの評価を基礎としている。州または国内全体にわたる実際の価格の比較は、実際のデータを良好に伝えない。住宅の価格および評価は、都市ごとにあるいは都市と農村地域の間で、さらには都市の中においてさえ大きく変動する。裕福な近隣の中にある価格または価値が非常に低い住宅、したがってより品質の低い住宅は、より裕福でない近隣の中ではより高い経済的階層内となることもある。ここにも、分散の平均１７０、分散のメディアン１７２、および分散の標準偏差１７４についての列が示されている。最も低い経済的四分位数を表す四分位数Ｉ、すなわち１７６においては、要素１７８内に示されているとおり、標準偏差が１５．５％である。最も高い経済的四分位数を表す四分位数ＩＶ、すなわち１８０においては、要素１８２内に示されているとおり、標準偏差が１５．３％である。この場合においても、経済的階層の四分位数に依存する変化がほとんどない。経済的階層が四分位数に従って割り当てられる必要はない。このほかの経済的階層による資産の有意なグループ化についても、シグマの計算のために実行可能な下位区分が残されるように、経済的階層内に充分な数の資産が残存する限り許容可能である。好ましい実施態様においては、四分位数が経済的階層の区分になる。
【００５７】
次に図３ｄを参照すると、分散の標準偏差対生スコアの表が図示されている。この生スコアは、生スコア・レベルにおける資産の評価の信頼性、またはその精度のレベルを基礎とするスコアである。好ましい実施態様においては、比較できる販売情報ならびにそのほかの、自動評価の生成において使用される情報の質ならびに量が基礎にされる。高い生スコアは、自動化された評価モデルによる資産の評価が真の値に近い可能性が高いことを表す。相応じて、より低い生スコアは、自動化された評価モデルによる評価が真の値に近い可能性がより低いことを表す。好ましい実施態様においては、生スコアが、信頼スコアの妥当性検査未済かつ未決定のバージョンである。好ましい実施態様の、妥当性検査済みかつ決定済み信頼スコア（『信頼スコア』）においては、値が６５から９２までの間に限定される。これは、６５より低い信頼スコアについては、評価における信頼性が極めて低く、そのため評価自体が実際の価値の極めて貧弱な見積もりとなりやすいことからなされる。加えて、９２を超える信頼スコアは、確実性を含意し始める。自動評価は、テストされ、純化された数学を基礎としてだけ評価されることから、確実性が意図的に含意されてはならない。
【００５８】
図３ｄに図示されている表内の列は、生スコア１８４、分散の平均１８６、分散のメディアン１８８、分散の標準偏差１９０、分散の平方和１９２、事例の数１９４、およびこの生スコア・レベルのシグマ１９６である。要素１９８に示されている４０の生スコアの場合、要素２００にあるとおり標準偏差が２２．５６％、要素２０４にあるとおりシグマが２２．６３％になる。これと、要素２０６に示されている６７の生スコア、すなわち要素２０８の１８．４１％の標準偏差および要素２１２の１８．４５％のシグマを伴う生スコアを比較する。またこれらと、要素２１４に示されている９８の生スコア、すなわち要素２１６の９．７８％の標準偏差および要素２２０の１０．４４％のシグマを伴う生スコアを比較する。さらに、要素２０２、２１０、および２１８にあるそれぞれについての事例の数を比較する。
【００５９】
生スコアと、それぞれの生スコア・レベルについては、結果として得られるシグマの間に直接的な強い相関関係が存在している。事例の数は広く変化しており、生スコアと結果として得られるシグマの間の直接的な関係が明確な差を有していない。この直接的な関係を、さらに図３ｄ内に含まれているデータのグラフによって図３ｅに図示する。ライン２２２は、生スコアの増加に伴ってより正確な評価およびより小さいシグマに向かって下降する傾向を示している。したがって、生スコアまたは類似の、もしくは関連する信頼スコアは、本発明の方法の好ましい実施態様における好ましい最初の区分である。
【００６０】
標準偏差は、推定値の分散の平均の一般的な測度である。評価については、１標準偏差が、分散の平均から計算される。平均の上下で測定される１標準偏差は、伝統的なベル形状の『正規曲線』の場合には、評価の分散の約６８．３％を含むことになる。その種の場合には、与えられた任意の評価の分散が分散の平均の１標準偏差内に存在する確率は約６８．３％である。大まかにいえば９５％の評価の分散は、それらの平均の２標準偏差内に存在する。
【００６１】
次に、それぞれの個別の分散と分散の平均の差を平方する。これらの平方を合計し、評価の数から１を引いた値により除する。この合計の平方根が適切な標準偏差になる。本発明の方法のための標準偏差を計算するときは、個別の分散が、数値的な差ではなくパーセンテージの差として表現されているため、数値的なものではなくパーセンテージの標準偏差を生成する。次に示す等式を参照されたい。
個別の評価の分散＝ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐ
個別の評価の分散の平均＝ｍ＝｛Σ［（ｘ−ｐ）／ｐ］｝／ｎ＝｛Σｖ｝／ｎ
個別の評価の分散と平均の差＝ｖ−ｍ
差の平方の和＝Σ［（ｖ−ｍ）2］
差の平方の和、平均後＝［Σ（ｖ−ｍ）2］／（ｎ−１）
標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−ｍ）2］／（ｎ−１）｝
これにおいて、
ｘは自動化された評価モデルを使用して計算された個別の評価であり；
ｐは販売価格もしくはそのほかの『真の値』の測度であり；
ｖは個別の評価の分散、ｍは個別の評価の分散の平均であり；
ｎは標準偏差が作られている評価の数である。
【００６２】
Σは、ブラケットで囲まれた内側の項よって与えられる値のそれぞれをすべて加算することを意味する『総和』のための数学記号である。ここでは『標準偏差』が、伝統的な標準偏差を指す。
【００６３】
本発明においては、予測標準偏差が平均周りで計算されない。それに代えて予測標準偏差は、ゼロ・レベル周りに計算される。ゼロ分散は、ある資産について自動化された評価モデルによって生成された評価が実際の販売価格もしくは査定価値に同一であることを示す。上記のとおり好ましい実施態様においては、本発明の方法のために予測標準偏差を計算するとき、個別の分散が、数値的な差ではなくパーセンテージの差として表現され、したがって数値的なものではなくパーセンテージの予測標準偏差が生成される。このように予測標準偏差は、個別の基準（通常は販売価格）周りの評価の広がりまたは標準偏差の測度である。これは、理想的なゼロ・ポイント周りの評価の分散の標準偏差の測度であって、それらの分散の、可能としては中心から逸れる平均周りのものではない。評価の分散の平均『ｍ』に代えてゼロが使用されることを除けば同一の等式になる。
個別の評価の分散＝ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐ
個別の評価の分散とゼロの差＝ｖ−０＝ｖ
差の平方の和＝Σ［（ｖ−０）2］
差の平方の和、平均後＝［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）
予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝
これにおいて、
ｘは自動化された評価モデルを使用して計算された個別の評価であり；
ｐは販売価格もしくはそのほかの『真の値』の測度であり；
ｖは個別の評価の分散であり；
ｎは標準偏差が作られている評価の数である。
【００６４】
ここで用いている『分散』という用語は、資産の自動化されたモデルの評価と、その資産の販売価格または査定価値のパーセンテージの差を意味し、『分散』の伝統的な統計的定義とは異なる。
【００６５】
理想的なケースでは、分散が、ゼロを平均とし、ゼロを中心にその周りに分布する：自動化された評価モデルは、見積もりが高すぎる、あるいは低すぎるといった一般的な傾向を有していない。個別の評価が高いこと、あるいは低いことはあるが、全体として集合的な傾向は『的確』である。その種のケースにおいて予測標準偏差は、伝統的な標準偏差と同じになる。しかしながら、多くの実世界の状況においては、特に非常に強い、もしくは非常に弱い市場においては、自動評価がわずかに遅れるか、またはわずかにオーバーシュートした価格になることがあり、そのため評価の分散の分布の平均がゼロの上または下になる。一方、これはまた、評価の分散の分布が中心から逸れ、ゼロの左または右になることから、伝統的な標準偏差より予測標準偏差を大きく、あるいは広くする。『予測標準偏差』または『シグマ』は、ここで用いる場合、本発明の方法を言い、それら自体の、可能性としては中心から逸れる平均『周り』ではなく、望ましいゼロ『周り』を基礎とする評価の分散の期待される標準偏差を計算する。
【００６６】
したがって、予測標準偏差は、所定の偏差または下位区分内の評価が実際の販売価格に対してどの程度近くグループ化されているかのインジケータとして有用である。自動化された評価モデルによって提供されるシグマを互いに比較できるため、およびそれらが統計的に正確であると判明したか否かについて後から再検討できるため、多くの点でこの数は、信頼スコアより価値がある。したがってシグマは、自動化された評価モデルのユーザにとって非常に有用であり、融資に使用しているかあるいは使用を考慮している種々の自動化された評価モデルの精度を測定することを可能にする。
【００６７】
予測標準偏差を応用して、地理上の地域、生スコア・レベル、経済的階層、土地利用のタイプ、あるいはそのほかの、何らかの特性を用いて資産を選別する手段において与えられる評価のための標準偏差を予測することができる。本発明の方法は、予測標準偏差を作り出すが、これは今現在のデータを基礎とする標準偏差ではなく、単に過去のデータを将来に投影して、自動化された評価モデルによって生成される評価の精度の評価において貸し手が使用するための、可能性のある将来の標準偏差を作り出す。
【００６８】
従来技術に対する本発明の利点は、基礎をなす数学およびアルゴリズムのアーキテクチャの理解を伴わずに任意の自動化された評価モデルに適用できることにある。本発明の方法は、個別の自動化された評価モデルの方法から完全に独立している。本発明の方法を使用すれば、任意の自動化された評価モデル用に予測標準偏差を作り出すことができる。本発明の方法を適用するためには、基準値として使用することになる公に利用可能な販売済み資産のデータ・セットならびに任意の利用可能な査定、およびこれらの基準値についてテストすることになる自動化された評価モデルの、自動化された評価モデル評価が必要となるだけである。したがって、本発明の方法は、内部的な数学ならびにアルゴリズムのアーキテクチャを参照することなしに、任意の自動化された評価モデルに適用することができる。
【００６９】
予測標準偏差の作成における次のステップでは、さらに資産を下位区分する（１３０）。好ましい実施態様においては、可能な限り緊密に適合した結果が得られるように、可能な限り多くの回数で資産を下位区分する。しかしながら、本発明の代替実施態様においては、下位区分を行わないか、あるいは１度だけ下位区分を行う。複数回にわたる下位区分は、より正確であり、かつより緊密に適合した結果を受け取るために好ましい。この方法においては、予測標準偏差を、非常に詳細な下位区分化した全体のデータ・セットの部分集合の上に組み立てることができ、慎重に調整した予測標準偏差を将来的な評価の要求に割り当てることが可能になる。数千の小さい、慎重に定義した資産の部分集合を基礎として、可能性のある、文字どおり数千の予測標準偏差を組み立て、その後、適切な部分集合もしくは複数の部分集合に属する特性を伴う資産について、将来的な評価の要求に割り当てることができる。好ましい実施態様においては、データ・セットが、理解可能であり正確な結果の生成に充分なサイズである限り下位区分のプロセスが続けられる。
【００７０】
好ましい実施態様の最初の下位区分は、それぞれの生もしくは信頼スコアのレベル内における州ごとの区分である。これとは異なる最初の下位区分を選択することもできるが、これは、最初の区分が行われた後に異なるシグマ値に対するもっとも劇的な対応を有することを示した。このことは、州ごとの不動産市場における差に大きく帰する。別の実施態様は、代替下位区分を使用することもある。図４に例示したこの下位区分を使用する例を参照すると、生スコア２３２、州２２６、分散の平均２２８、分散のメディアン２３０、分散の標準偏差２３４、分散の平方和２３４、事例の数２３６、および要素２３８として示されている国内生スコア・レベル８０の、この州の部分集合に関するシグマが示されている。各レベルの生スコア、信頼スコア、または類似した精度レーティングについて類似の表を作成することができる。たとえば、８１の生スコアまたは８２の生スコア等々を使用して同じ表を作成することができる。
【００７１】
シグマが作成されようとしている特定の自動化された評価モデルによって提供される精度表示または信頼スコアの各レベルについて、信頼スコアの引き渡しの形式が極めて異なる場合であっても、その信頼性インジケータのレベルにおける各州を示す完全に新しい表を作成することができる。たとえば、代替信頼スコアが、『Ａ』を高い信頼性インジケータ、『Ｆ』を低い信頼性インジケータとするといった文字グレードにおいて与えられることがある。その種の自動化された評価モデルの場合、これと同様の表を、それぞれ『Ａ』、『Ｂ』、『Ｃ』、『Ｄ』、および『Ｆ』について作成することができる。より細かく粒状化された生スコアまたはそのほかの信頼性インジケータは、より細かく粒状化された結果を生成することから好ましい。好ましい実施態様においてはシグマの結果が、４０から１００までの生スコアについて生成され、したがって６１のシグマのレベルが提供される。各生スコア内には、調査されている州の数と同数のサブグループが存在する。各サブグループについて別々にシグマを計算することによって、その結果として、それぞれが個々のサブグループに属する数千の可能性のあるシグマがもたらされる。
【００７２】
８０の生スコア、および要素２４０に示されているアリゾナ州について、前述した予測標準偏差の公式を使用して計算されたシグマは、要素２４２に示されているとおり１４．１７％である。カリフォルニア州２４４については、シグマが、要素２４６に示されているとおり１４．２０％である。この情報を使用して貸し手は、カリフォルニア州内における８０の生スコアにおいて、シグマが生成された自動化された評価モデルによって与えられる評価の約６８．３％が、基準値、すなわち実際の販売価格または査定の１４．２０％内となると決定することができる。同様にユーザは、８０の生スコアの場合にアリゾナ州内においては、シグマが生成された自動化された評価モデルによって与えられる評価の約６８．３％が、基準値の１４．１７％内となると判断できる。
【００７３】
図４に示されているように、下位区分を行い、かつその後に続く下位区分を行うためには、正確なシグマの生成を保証するために相当な数の事例が存在する必要がある。必要な数が存在しない場合には、計算されたシグマが使用されず、下位区分について、すべてのシグマの参照がすぐ上のレベルの区分に対してなされる。好ましい実施態様においては、必要な事例の数を１００とする。このほかの事例の数を使用することもできるが、１００の下限は、適用される資産に対してもっとも直接的に関係する細かく粒状化されたシグマ値の長所を保持しつつ、もっとも正確なシグマを提供することがわかった。この好ましい実施態様を使用すると、８０の生スコア・レベルの場合にウィスコンシン州について生成されたシグマは、下位区分内に５９の評価しか存在しないことから、信頼するには充分に正確でない。
【００７４】
次に図２および５を参照すると、生スコア対州シグマの表が示されている。これは、前述と同じ情報であるが、異なる順序で示されている。この例においては、さらに各州内の各生スコアによって各州が下位区分され、その結果、複数のグループを中に伴う別のレベルの下位区分が生成される。下位区分が多いほど、またより多くのこれらの下位区分がデータをグループに区分するほど、各資産について、資産当たりの与えられたシグマ値がより正確になる。図５の表内の列は、図４の表内と同じである。それぞれの列は、生スコア２４８、州２５０、分散の平均２５２、分散のメディアン２５４、分散の標準偏差２５６、分散の平方和２５８、事例の数２６０、この生スコア・レベルのシグマ２６２を表す。この表の変数列は、生スコア２４８を表す列である。この代表の生スコア対州のシグマの表の州２５０列内にあるアイテムのそれぞれは、カリフォルニア州である。これに代わるが、類似した表が、充分なデータが利用できる各州または地域について作成される。この表を使用してユーザは、資産の実際の販売価格周りに評価がいかに緊密にグループ化されるかについて知ることができる。たとえば、要素２６４内に示されている４２の生スコア、すなわち妥当性検査前の生の信頼スコアにおいては、カリフォルニア州のシグマが、要素２６６内に示されているとおり、２０．７６％となる。この表内のシグマ・パーセンテージは、生スコアの増加に伴って急激に減少し、より精度が高くなることを示している。要素２６８内に示されている６８の生スコアにおいては、要素２７０内に示されているとおり、シグマが１７．０７％となる。しかしながら、要素２７２内に示されている９９の生スコアにおいては、要素２７４内に示されているとおり、シグマが１０．８４％である。このことは、カリフォルニア州内では、９９の生スコアにおいて、与えられた任意の評価が、資産の基準値からプラスまたはマイナス１０．８４％内に含まれる可能性が約６８．３％であることを表す。図５を参照すると、シグマの精度が、生スコアの増加とともに明確に増加していることがわかる。この表内のデータは、州内の所定の生スコア・レベルにある各資産に、予測標準偏差を割り当てるために適用することができる。しかしながら、より正確なシグマを達成するためには、さらに下位区分を行う必要がある。
【００７５】
次に、郡シグマの表が示されている図６を参照する。この表は、図５に示されているような表内に示されている生スコアのそれぞれのための下位区分１３０（図２）の延長として作成される。実際、それぞれの生スコア・レベルについて、またそれぞれの郡について、この図６は８０の生スコア・レベルについて作成されたものであるが、それに類似の表が作成される。列は類似しているが、郡２７６用の新しい１列が含められている点だけが異なる。６０または９９の生スコアについても類似の表を作成することができる。代替実施態様においては、生スコアが使用されないことがある。数値もしくは百分位数の信頼スコア、または評価の精度の『グレード』を生スコアに代えて使用することができる。別の代替実施態様においては、信頼スコアがまったく使用されないこともある。そのほかの、州もしくは土地利用といった評価基準を、下位区分のプロセスにおいて排他的に使用することもできる。好ましい実施態様においては、生スコアが使用される。これにおいて、アラミダ郡２７８内の８０の生スコアについては、シグマが、要素２８０に示されているとおり、１３．０６％である。オレンジ郡２８２については、シグマが、要素２８４に示されているとおり、１２．８７％である。
【００７６】
次に図７を参照すると、生スコア対郡シグマの表が示されている。これには、同一の情報が１つの郡だけについて示されているが、生スコア・レベルごとに示されている。この表は図５に示されている表と非常に似ており、郡２８６用の列が追加されている。同様に、所定の地域内の各郡についての表をこの表と同じように作成し、さらに生スコアにより所定の地域内の各郡を下位区分することができる。たとえば、カリフォルニア州オレンジ郡内の、要素２８８に示されている９８の生スコアにおいては、シグマが、要素２９０に示されているとおり、１０．６７％である。このことは、カリフォルニア州オレンジ郡内の９８の生スコアを伴う住宅は、要素２９２に示されているとおり、調査された期間内に２６７軒しか販売されてなく、予測標準偏差は１０．６７％となる。この場合もこれは、カリフォルニア州オレンジ郡内において、この自動化された評価モデルによって与えられる評価の約６８．３％が、その生の信頼スコア・レベルの基準値の１０．６７％内に含まれると期待できることを意味する。この予測標準偏差は、その後カリフォルニア州オレンジ郡内で将来において評価される、９８の生スコアを有するすべての資産に割り当てられることになる。
【００７７】
さらに先のレベルの下位区分を、１つのグループの資産とほかを区別するために使用することのできる任意の認識可能な資産の特性を用いて行うことができる。ほかの下位区分には、経済的階層あるいは土地資産利用を含めることができる。ここに示した好ましい実施態様は、生スコア、州、郡、土地利用、およびその後の経済的階層の順序で使用しているが、これらの下位区分は、任意の順序で生じることができる。
【００７８】
本発明の好ましい実施態様においては、経済的階層が評価の百分位数の階層を指す。評価は、特定の市場で保持されるパーセンテージを基礎として任意の数の階層に分割することができる。たとえば、特定の下位区分内の資産について、自動化されているかそれ以外の評価を基礎として資産を４つの階層に分割するときには、７５番目の百分位数もしくはそれ以上の値が与えられた資産をもっとも高い評価階層内とする。５０番目の百分位数から７５番目の百分位数の範囲内の値が与えられた資産を、２番目に高い評価階層内とする。５０番目の百分位数より低く２５番目までの百分位数の範囲内の値が与えられた資産を３番目の評価階層内とし、残りの資産を最も低い評価階層内とする。ほかの実施態様においては、経済的階層を価格階層としてもよく、それにおいては実際の販売価格を使用して区分が行われる。その種の経済的階層の分割の一例を図３ｃに示した。経済的な区分は、ほかの資産に関連して、所定時に資産の価値を決定する代替方法を使用して行うこともできる。好ましい実施態様においては、４つの経済的階層が使用される。代替実施態様においては、これより多くの、あるいは少ない階層が使用されることもある。
【００７９】
好ましい実施態様においては、経済的階層が全国ベースで採用されることはないが、生スコア、州、郡、および土地利用といったより高い下位区分内において採用されるものと理解される。代替実施態様においては、たとえば、経済的階層が下位区分として最初に、あるいは２番目に選択された場合に、その経済的階層を全国または全州内とすることができる。好ましい実施態様における下位区分の数は、返されるシグマ値の精度を維持しつつ、可能な限り多くする。下位区分が行われた後は、各下位区分について試行シグマが返される（図２の１３２）。好ましい実施態様においては、これらの試行シグマが、１００より多い事例を伴う下位区分に関してのみ返される。この数は、代替実施態様においてより高く、あるいはより低くしてもよい。妥当性検査のために、多数の試行シグマが返される。
【００８０】
再び図２を参照するが、各下位区分について試行シグマ値が返された後は、それらの妥当性検査を行わなければならない（１３４）。プロセスのこのステップにおいては、試行シグマがテストされて、それらが評価の精度の有用な表示となるように、それらが将来のシグマの正確な見積もりであること、および非現実的に低いシグマがシャッフルおよび下位区分のプロセスの間に生じていないことを保証する。このテストは、妥当性検査プロセッサ１０８と呼ばれる予測標準偏差プロセッサ１００の機能部分内において、一時データ・ストレージ１１０を使用して行われる（図１参照）。
【００８１】
ここで図８を参照すると、与えられた試行シグマの妥当性検査を行うステップが示されている。最初のステップは、各評価の分散をシグマ単位で表現する（２９４）。各資産の評価に関連付けされた個別の評価の分散を取り、それを、その資産評価に割り当てられた試行シグマ、すなわち、その資産が割り当てられている下位区分に属する試行シグマによって除す。言い換えると各分散が、それ『自体の』シグマの倍数として表現される。
【００８２】
シグマが良好に機能している場合には、分散の約６８．３％が、ゼロ・レベルの１シグマ内に入り、分散の約９５％がゼロ・レベルの２シグマ内に入る。したがって、シグマ単位で表現された分散を用いると、ゼロから１．００離れるまで（−１．００から＋１．００まで）に『シグマ単位で表現された分散』の約６８．３％があり、ゼロから２．００離れるまで（−２．００から＋２．００まで）に『シグマ単位で表現された分散』の約９５％がある。この試行シグマの妥当性は、通常、生スコア、土地利用、あるいはそのほかのすべての形式の下位区分にかかわらず、郡ごとの『シグマ単位の評価の分散』のばらつきを測定する交差チェックが行われる。
【００８３】
その後、ばらつきの測度を引き出さなければならない（２９６）。『シグマ単位の評価の分散』をそれぞれ平方する。その郡またはそのほかのテスト地域内の評価の数をＮとして、これらの平方の和をＮ−１で除し、その後その平方根を取る。この結果が、ばらつきのテスト測度になる。これ自体、シグマ単位で測定された分散の予測標準偏差である。定義により、これは、理想的には正確に１．００となる必要がある。
【００８４】
ばらつきの測度は、続いて所望の精度範囲と比較され（２９８）、好ましい実施態様においてはそれが１．００である。ある郡もしくは州内におけるばらつきの測度が正確に１．００であれば、その試行シグマは、あるべき値であり、有効であると見なされる。この測度が１．００より小さい場合には、試行シグマのいくつかが保守的すぎる、つまりあるべき値より広い。これは、区分および下位区分の階層的プロセスにおいて生じている。しかしながら、この結果は許容可能なばらつきであり、要素３００にあるとおり、試行シグマが保持される。
【００８５】
しかしながら、この測度が、たとえば１．０５というように１．００より大きい場合には、計算および再シャッフルにおいていくつかのシグマの実際にあるべき値より小さくなっており、その郡内における申告された予測標準偏差の少なくともいくつかは、系統的に、それらのあるべき値より小さく、あるいはより独断的になる。ばらつきの測度が許容可能な精度範囲外となる場合、すなわち通常は１．００を超える場合には、要素３０２にあるとおり、それを修正して受け入れる。試行シグマを修正するためには、問題の下位区分内のあらゆる下位区分のグループ内にあるすべての評価について、すべてのシグマにばらつきの測度を乗じる必要があり、結果として得られたシグマは、再テストすれば当然のことながら１．００のばらつきの測度をもたらす。ばらつきの測度が１．０５であった場合、その州または郡内のすべてのシグマに対して機械的に１．０５を乗じ、その結果としてわずかに大きく、広いシグマを得る。これらの、より大きいシグマは、定義により、適正かつ有効な１．００のばらつきの測度を有する。これは、その種のデータがある場合にそのユーザに与えられるシグマが、後に計算される実際の標準偏差より広いことを保証する。生成されたシグマの精度は、基礎をなす自動化された評価モデルの主張された精度より優先される。このようにわずかに広いシグマを作り出すことによって、すべての分散を包含させる必要があるときには、自動化された評価モデル自体が、実際より精度がいくぶん低いと思われる場合でもシグマの精度が保証される。別の方法を採用して試行シグマを補正してもよく、それには再計算、あるいはより高い下位区分に移動して精度を保証することも含まれる。
【００８６】
この妥当性検査プロセス、および試行シグマの保持もしくは保守的傾向に向けた試行シグマの修正を行うと、すべての評価ならびにすべてのサブグループのための最終シグマが生成される。ばらつきの測度による乗算等の『後乗算』を、必要であれば、この郡もしくはテスト地域内における評価に割り当てられる将来のシグマに対して適用する必要があり、その結果、将来発行されるシグマを妥当に、かつテスト・プロセスに合格させる。
【００８７】
続いて好ましい実施態様においては、補正後またはすでに適正なシグマが、小数点以下４桁を提供する丸めによって仕上げられ（３０４）、その結果、たとえば１２．５７％というように有効桁数２桁を伴うパーセンテージとして表されるシグマが作られる。代替実施態様では、別の有効桁数に丸めることができる。
【００８８】
本発明の好ましい実施態様においては、仕上げステップ３０４の間に、シグマが０．０８または８％より小さいと、それを０．０８または８％に切り上げる。代替実施態様においては、この丸めが異なるパーセンテージとなることもあり、またまったく行われないこともある。また代替実施態様においては、シグマが、パーセンテージ形式はもとより数値形式でもユーザに渡される。たとえば、資産が５００，０００米ドルにおいて８％のシグマを用いて評価される場合には、５００，０００米ドルの８％が４０，０００米ドルであることから４０，０００米ドルとしてシグマを与えることができる。仕上げ後は、妥当性検査済みのシグマがパーセンテージまたは数値形式で返される（３０６）（図２の１３６）。その後、すべての最終シグマの全国的な分布を調査し、この分布の百分位数を観察することが可能になる。たとえば、その分布の８０番目の百分位数は、シグマの８０％がその数に等しいか、それより低く、残り２０％がそれより高いことを意味する。
【００８９】
その後、最初の百分位数がシグマ値のもっとも低いパーセントの１つに（その最初の百分位数に等しいかそれより低い）、９９番目の百分位数がシグマ値のもっとも高いパーセントの１つに（その９９番目の百分位数を超えるように）最終シグマを百分位数に分けることができる。シグマの最初の百分位数内のシグマを伴う評価は、９９番目の百分位数もしくはそれを超えるシグマを伴う評価より正確となる傾向にある。百分位数は、右テール信頼スコアまたは応答信頼スコアといったほかの用途に対する予測標準偏差データの適用を可能にする。ここで図９を参照すると、全国のシグマ百分位数の表が示されている。この表内の２つの列は、百分位数３０８およびシグマ３１０である。この表は、全国的にシグマと比較したとき、特定パーセンテージのサイズのシグマがいずれの百分位数に含まれるかを表している。たとえば、要素３１２の８．２５％のシグマを表す０．０８２５のシグマは、最初の百分位数３１４のレベルである。要素３１６の１５．９８％のシグマを表す０．１５９８のシグマは、６１番目の百分位数３１８のレベルである。この表を使用すると、評価の８５パーセントが、要素３２０に示されているように、０．１９０２または１９．０２％より小さいシグマを有することがわかる。
【００９０】
それぞれ独自のシグマ単位において測定される評価の分散の分布は、百分位数の表内に示すこともできる。このタイプのシグマ単位および百分位数の表の表現を図１０に示す。図９のシグマの列が、シグマ単位で測定された分散３２２に置き換えられている。シグマ単位で示したとき、表内の評価の分散が、要素３２４に示されている百分位数１内の‐２．３３４から要素３２６に示されている百分位数９９内の２．４８３２までの範囲となる。
【００９１】
このことは、通常は販売価格であるそれらの基準値を、それら独自のシグマ単位の２．３３４を超えて下回る評価がわずか１パーセントしかないことを意味する。同様にこれは、それらの基準値を、それら独自のシグマ単位の２．４８３２を超えて上回る評価がわずか１パーセントしかないことも意味する。したがって、個々の評価についてシグマが引き出された後であれば、ユーザが、有望な真の値のための境界を合理的に構成することが可能であり、概して、高すぎる、もしくは低すぎる評価の２つのテールのそれぞれに入る可能性がわずか１％しかないことを期待できる。別の例として、この百分位数の表は、評価の２パーセントだけが、それらの基準値を、それら独自の予測標準偏差の２を超えて下回ることを示している。またこれは、それらの基準値を、それら独自の予測標準偏差の２より大きく上回る評価が概略で２パーセントを超えないことも示している。これは、残りの約９５パーセントの値を、それらの基準値のプラスまたはマイナス２予測標準偏差内に残す。
【００９２】
この自動化された評価モデルは、資産を過小評価する傾向をわずかに有する。分布のメディアンである５０番目の百分位数に注目すると、要素３２７に示されているように、それが−０．１９５２シグマ単位になっている。いくつかの個別のシグマは、ほかのものより大きいが、すべてのシグマが１０％であった場合に、メディアン値は、真の値の下側１０％×−０．１９５２、または１．９５２％となる。２パーセントの過小評価の傾向は、伝統的な標準偏差より予測標準偏差をわずかに大きくするが、決して許容不能ではなく、自動化された評価モデルの使用を許容不能にするものでもない。
【００９３】
特に興味深いことは、評価の分散の分布の『右テール』またはシグマ単位で測定される誤差である。分散が高すぎる場合には、資産がその評価モデルによって極めて高く過大評価される。評価が極めて高く過大評価され、借り手がローンの不履行に至る場合には、抵当流れの後に貸し手がエクスポージャならびに損害に直面することがある。資産が６００，０００米ドルで評価されたが、借り手の不履行があり、競売においてその資産が４８０，０００米ドルしかもたらさなかった場合に、当初の販売価格の９０％または５４０，０００米ドルを貸し付けた貸し手は損害を被る。
【００９４】
このように、百分位数分布におけるサイズの、右テール事象の確率は、可能性のある過大評価の確率を決定する上で有用である。好ましい実施態様においては、資産が、その真の値より１０パーセントもしくはそれより大きく評価されるように右テール事象が定義される。代替実施態様においては、別のスレッショルドを使用することができる。
【００９５】
好ましい実施態様においては、右テールの信頼スコアが、その評価がその資産の真の値より１０パーセントを超えない確率を表す。これらの右テールの信頼スコアは、その資産評価に割り当てられているシグマが既知であれば、基本的な算術を使用する百分位数の表から計算することができる。右テールの信頼スコアを計算するステップのフローチャートを図１１に示す。このプロセスの最初のステップは、問題の資産の予測標準偏差（シグマ）を収集する（３２８）。予測標準偏差はすでに作成されており、試行シグマの妥当性検査の完了後に使用することができる。次のステップは、希望する右テール・カットオフ数を、問題の資産評価のためのシグマによって除する（３３０）。右テール・カットオフ数は、評価が、その資産の実際の値をあらかじめ決定済みの許容不能なレベルで超えるパーセンテージ・レベルに対応する。右テール・カットオフ数は、パーセンテージとして申告され、したがってそれは、過大評価のパーセンテージとなる。前述したとおり、右テール・カットオフ数は、あらかじめ決定済みの許容不能な過大評価のレベルにセットされるパーセンテージである第１の過大評価基準としても知られている。希望する右テール・カットオフ数を、問題の資産評価のためのシグマによって除する（３３０）ことは、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数をもたらす。このシグマ単位による右テール・カットオフ数は、対応する右テール信頼スコアを見つけるために図１２に示されるような全国分布百分位数評価分散の表とともに使用される。
【００９６】
図１２に示されている表を参照すると、要素３３２に示されているように、この表内において百分位数を見つけることができる。シグマ単位で測定された全国百分位数ルックアップ・テーブル内に数が直接見つからないときには、要素３３４に示されているように、もっとも近い２つのポイントの間における線形補間を使用して右テール信頼スコアを導くことができる。それ以外は、右テール・カットオフ数がシグマ単位で測定されたシグマ単位の数に対応する、シグマ単位で測定された分散の百分位数が、問題の資産の評価のための右テール信頼スコアとして返される（３３６）。
【００９７】
ここで図１２を参照し、特定の資産評価について、シグマが０．１０２７を返し、それが要素３３８に示されているように１０．２７％の予測標準偏差を表す場合を考える。好ましい実施態様において選択された０．１０のカットオフ・レベルを、右テール信頼スコアを計算するために０．１０２７のシグマにより除する。この除算により、図１２の表内の特定の百分位数に対応するシグマ単位の結果がもたらされる。ここで示している例の場合、この除算により、要素３４０に示されているように値０．９７３６が得られる。簡単に述べれば、（０．１０）／（０．１０２７）＝０．９７３６であることから、１０パーセントもしくはそれを超える過大評価が、この個別の場合のために定義されるシグマを用いて、この特定の場合に０．９７３６もしくはそれを超えるシグマ単位の過大評価に等しくなる。この表を用いると、要素３４２に示されているように、この値が、シグマ単位で測定された評価の分散における８８番目の百分位数に対応していることがわかる。これは、０．１０２７のシグマを伴う評価が、それの実際の真の値または販売価格より１０％を超えて高くならない確率が８８パーセントであることを表す。この場合、この評価の右テール信頼スコアは８８となる。この評価が１０％の『高さ』を超えない確率は、８８パーセントであるとレポートされる。実際、１０％の高さを超える確率が、１００マイナス８８、または１２パーセントとレポートされる。この方法を使用して返された値がこの表の中にそのとおりに存在しない場合には、線形補間を使用して、もっとも密に関連する値をシグマ単位で決定し、それによってそれらの『中間的な』値に対する右テール信頼スコアを返すことができる。
【００９８】
応答信頼スコアもまた、これまで生成されたデータから、それと矛盾なく生成することができる。応答信頼スコアは、ユーザの入力した値を基礎とする、その入力された評価における自動化された評価モデルの信頼性の表示である。ここでの相違点は、応答スコアが、自動化された評価モデル自体によって生成された評価に対する応答ではなく、ユーザによって入力された評価に対する応答における信頼スコアであるということである。
【００９９】
たとえば、住宅購入のための融資を貸し手が考えている個人が、平均の信用より良好な信用を有しているが、自動化された評価モデルによって提供される評価を超えると見られる評価に基づいて融資を要求している場合を考える。貸し手の見通しでは、取引を行うことは収益をもたらす。しかしながら貸し手は、不履行の場合の損失のリスクに不必要にさらされることを望まない。この個人が、その支払を行う可能性が非常に高く思われることから、貸し手が、融資額を進んで増加することもある。この時点において、貸し手は、わずかに高い評価を入力し、かつ貸し手が、通常の自動化された評価モデルの評価信頼スコアよりわずかに低い応答信頼スコアを受け取ったとすると、貸し手は、不履行の場合の損失のリスクがわずかに増加することに抗して融資する選択を行うことができる。
【０１００】
次に図１３を参照すると、応答信頼スコア生成フローチャートが図示されている。最初のステップは、ユーザ入力を受け取る（３４４）。これは、図１に示されている入力手段の１つによって、入出力コネクタ１１２を使用して行われることになる。ユーザ入力は、資産の評価およびロケーションからなり、それによって応答信頼スコア・ソフトウエアは、評価が提案されている資産について決定することができる。次のステップは、問題の資産について、自動化された評価モデルからの実際の自動評価を要求し、それを受け取る（３４６）。続いて、応答信頼スコアを得るために必要な計算が行われる（３４８）。応答信頼スコアを得るための一般式は、右テール・カットオフ・レベルが１０パーセントとなる好ましい実施態様の場合、次のとおりとなる。
【０１０１】
自動化された評価モデルの分散＞［（１＋ｂ）／（１＋ａ）］−１
【０１０２】
この不等式において、『ａ』は、提案の、ユーザが供給した値が自動化された評価モデルの評価を超える小数表記によるパーセンテージであり、『ｂ』は、小数表記によるパーセンテージとして表わされた指定された右テール・カットオフ数である。その後、以前に生成されたシグマを使用して、自動化された評価モデルの分散がシグマ単位で計算される。続いて図１２に示されているものに類似のルックアップ・テーブルが使用されて、シグマ単位における自動化された評価モデルの分散、およびそれに対応する百分位数が見つけ出される（３５０）。この対応する百分位数は、応答信頼スコアと同じである。シグマ単位において測定されたこの分散に対応する百分位数が、その後、応答信頼スコアとして返される（３５２）。好ましい実施態様においては、指定された右テール・カットオフのパーセンテージまたは『ｂ』が０．１０または１０％である。この数は、任意の数に変更することができるが、０．１０は、手前の例において、自動化された評価モデルが生成した評価ではなく、ユーザが供給した評価が、基礎をなすその資産の真の基準値より１０％を超えて高くならない確率を表す応答信頼スコアを提供する。
【０１０３】
前述したとおり、例示の１０％の右テール・カットオフ・パーセンテージは、変更してもよい。上記の不等式の１＋ｂの部分として１．１０を使用することは、１０％の右テール・カットオフ・パーセンテージを表す。このほかのパーセンテージ、たとえば１２％、１５％、または８％を右テール・カットオフ・レベルとして使用することもできる。しかしながら１０％は、応答信頼スコアの精度における信頼性を提供しつつ、評価の精度の最良の表示を提供する。このほかのパーセンテージを使用してもよい。しかしながら、このほかの、より大きいパーセンテージは、評価の精度の有用な表示をまったく提供しないことがある。より小さいパーセンテージもまた、過大評価のカットオフ・レベルが小さくなりすぎ、それを用いなければ許容可能な範囲内にある評価さえもカットオフしてしまうことがしばしばあるため、適していないものとなり得る。
【０１０４】
例として述べれば、貸し手が、３１５，０００米ドルの提案された資産価値を基礎とする資産の購入のための買い手への融資の要求を受け取った場合を考える。しかしながら、貸し手が、自動化された評価モデルの評価を要求したとき、自動化された評価モデルが、０．１０２７の割り当て済みシグマおよび８８の対応する信頼スコア（図１２参照）とともに、３００，０００米ドルの評価を返したとする。これは、３１５，０００米ドルが３００，０００米ドルより５％高いことから、評価における５％の相違を表す。したがって、１０パーセントの右テール・カットオフ・パーセンテージおよび同一の０．１０２７のシグマを伴う応答信頼スコアを作成する式は次のとおりとなる。
【０１０５】
自動化された評価モデルの分散＞［（１．１０）／（１＋０．０５）］−１
【０１０６】
数０．０５は、提供された評価の３１５，０００米ドルが、自動化された評価モデルの評価より５％または０．０５高いことから『ａ』について選択された。この例における右テール・カットオフ・パーセンテージは、不等式の１＋ｂ部分に代えて１．１０が使用されていることから明らかなように、１０％または０．１０である。この式の右辺を計算すると、０．０４７６または４．７６％となる。このことは、ユーザが供給した３１５，０００米ドルの評価は、オリジナルの自動化された評価モデルが生成する３００，０００米ドルの評価が、その資産の真の値より４．７６％もしくはそれを超えて高い場合に限って、その資産の真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて高いことを意味する。
【０１０７】
ここでは、４．７６％が、シグマ単位におけるパーセンテージとして、その特定の資産の評価に割り当てられたシグマ、すなわちこの場合であれば０．１０２７を使用して計算されている。導出された自動化された評価モデルの分散、すなわちこの例の４．７６％を、オリジナルのシグマのパーセンテージによって除する。この場合、オリジナルのシグマのパーセンテージが、１０．２７％または０．１０２７である。つまり、０．０４７６／０．１０２７は０．４６３５となる。したがって、ユーザが供給した３１５，０００米ドルの評価は、オリジナルの自動化された評価モデルが生成する３００，０００米ドルの評価が、その資産の真の値より０．４６３５シグマ単位（１０．２７％のシグマの場合は４．７６％に等しい）もしくはそれを超えて高い場合に限って、その資産の真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて高いことになる。
【０１０８】
このシグマ単位の数を用いてシグマ単位の分散の百分位数の表を参照し、応答信頼スコアを獲得する。この例においては、この数０．４６３５が、７６番目と７７番目の百分位数の間となる。したがって、実際の応答信頼スコアを引き出すために線形補間を使用しなければならない。表の中にそのとおりの数があれば、正確な整数の応答信頼スコアを提供することができる。ここでは線形補間を使用し、正確な応答信頼スコアが、図１２における７６と７７のほぼ中間の７６．５４となる。好ましい実施態様においては、オリジナルの『通常の』信頼スコアならびに応答信頼スコアの両方について、百分位数‐シグマ対応ルックアップ・テーブルから理解されるとおり、６５より下および９２より上の信頼スコアがレポートされない。前述したとおり、生の信頼スコアが、いくつかの方法で純化されてレポート用信頼スコアとなるが、その１つは、６５より下の評価および対応するレポート用信頼スコアを、レポートには不正確すぎるとして削除すること、および自動化された不動産評価に期待されていない暗示的な確実性を回避するために９２を超えるレポート用信頼スコアを切り捨てて９２とすることを含む。別の実施態様においては、生の信頼スコアまたはそのほかのより広い信頼性の指標自体がレポートされるが、これは最適でない。この方法は、前述した２００４年２月３日に出願された出願第１０／７７１，０６９号の方法と矛盾しない。
【０１０９】
予測されるとおり、ユーザが供給した３１５，０００米ドルの評価に割り当てられる応答信頼スコアは７６．５４であり、これは、自動化された評価モデルが生成した３００，０００米ドルの評価に割り当てられる信頼スコアの８８より低い。これは妥当性がある。第１に、より高い評価は、高すぎる確率がより大きくなる。この例において、１００％マイナス８８％が１２％であることから、３００，０００米ドルの評価に対して、その資産の真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて大きくなる確率として１２％が割り当てられる。それより高い３１５，０００米ドルの評価に対しては、１００％マイナス７６．５４％が２３．４６％であることから、真の値より１０パーセントもしくはそれを超えて大きくなる確率として２３．４６％が割り当てられる。より大きな２３．４６％というパーセンテージは、より寛大な評価ならびに対応するより寛大な融資に対して割り当てられる、より大きなリスクを表す。
【０１１０】
以上、予測標準偏差またはシグマを生成する方法について説明してきた。シグマを基礎とする右テール信頼スコア、および同様に生成されたシグマを基礎とする応答信頼スコアを導出する方法についても説明した。ここで理解する必要があるが、以上の説明は、例示のみを目的とするその特定の実施態様に関してなされている。本発明の全体的な精神ならびに範囲は、以上の説明において定義されるとおり、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【０１１１】
以下に付記として、本発明の適切な構成を列挙する。
【０１１２】
付記１
本発明に係る方法は、自動化された評価モデルによって評価され、かつあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある少なくとも１つの資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの方法であって、複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するステップと、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産に関連付けされた個別の基準値から前記少なくとも１つの資産に関する標準偏差を計算し、それによって予測標準偏差を計算するステップと、を包含することを特徴とする。
【０１１３】
付記２
付記１に記載の方法において、前記少なくとも１つのグループに関する前記標準偏差を前記複数の資産のそれぞれに適用するステップをさらに包含することが好ましい。
【０１１４】
付記３
付記１に記載の方法において、前記複数の資産は、前記少なくとも１つの資産の生の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類されることが好ましい。
【０１１５】
付記４
付記１に記載の方法において、前記複数の資産は、前記複数の資産の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類されることが好ましい。
【０１１６】
付記５
付記１に記載の方法において、前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の州を使用して少なくとも１つのグループに分類されることが好ましい。
【０１１７】
付記６
付記１に記載の方法において、前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の郡を使用して少なくとも１つのグループに分類されることが好ましい。
【０１１８】
付記７
付記１に記載の方法において、前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の土地利用タイプを使用して少なくとも１つのグループに分類されることが好ましい。
【０１１９】
付記８
付記１に記載の方法において、前記複数の資産は、前記少なくとも２つの資産の経済的階層を使用して少なくとも１つのグループに分類されることが好ましい。
【０１２０】
付記９
付記１に記載の方法において、前記個別の基準値は、資産の販売価格であることが好ましい。
【０１２１】
付記１０
付記１に記載の方法において、前記個別の基準値は、査定値であることが好ましい。
【０１２２】
付記１１
付記１に記載の方法において、前記計算するステップは、さらに精度についての前記予測標準偏差の妥当性検査を包含することが好ましい。
【０１２３】
付記１２
付記１１に記載の方法において、前記妥当性検査ステップは、資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現することと、シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出することと、シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較することと、前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正することと、妥当性検査後の予測標準偏差を返すことと、を包含することが好ましい。
【０１２４】
付記１３
付記１２に記載の方法において、前記ばらつきの測度は標準偏差であることが好ましい。
【０１２５】
付記１４
付記１１に記載の方法において、前記補正するステップは、前記予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって達成されることが好ましい。
【０１２６】
付記１５
付記１に記載の方法において、前記計算するステップは、式：予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝を使用することが好ましい。この式において、ｖは、式ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり、ｘは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり、ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり、ｎは、前記グループ内の資産の総数であることが好ましい。
【０１２７】
付記１６
付記１に記載の方法において、百分位数を用いて前記予測標準偏差集計データを呈示するステップを、さらに包含することが好ましい。
【０１２８】
付記１７
本発明に係る方法は、自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための右テール信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの方法であって、予測標準偏差を獲得するステップと、前記予測標準偏差によって右テール・カットオフ数を除し、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数を計算するステップと、前記対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数と右テール信頼スコアを百分位数の表を用いて相関させるステップと、を包含することを特徴とする。
【０１２９】
付記１８
付記１７に記載の方法において、前記相関させるステップは、百分位数として示されるシグマ単位の集計された評価の分散データを使用して達成されることが好ましい。
【０１３０】
付記１９
付記１７に記載の方法において、前記獲得するステップは、パーセンテージで表した前記予測標準偏差を計算することによって達成されることが好ましい。
【０１３１】
付記２０
本発明に係る方法は、自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための応答信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの方法であって、前記問題の資産についての、少なくとも１つのユーザ入力提案値を獲得するステップと、前記問題の資産についての、少なくとも１つの自動化された評価モデルの評価を獲得するステップと、前記問題の資産の前記少なくとも１つのユーザ入力提案値を基礎として、シグマ単位で表した右テール・カットオフ数を計算するステップと、百分位数の表を用いて、前記シグマ単位の前記カットオフ数と応答信頼スコアを相関させるステップと、を包含することを特徴とする。
【０１３２】
付記２１
付記２０に記載の方法において、前記計算するステップは、式：自動化された評価モデルの分散＞［（１＋ｂ）／（１＋ａ）］−１を使用して達成されることが好ましい。この式において、ａは、小数表記で表した、前記問題の資産の前記ユーザ入力提案値と前記自動化された評価モデルの評価の間における差のパーセンテージであり、ｂは、小数表記で表した前記右テール・カットオフ数のパーセンテージであることが好ましい。
【０１３３】
付記２２
付記２０に記載の方法において、前記相関させるステップは、百分位数として示される集計された予測標準偏差データを使用して達成されることが好ましい。
【０１３４】
付記２３
付記２０に記載の方法において、前記相関させるステップは、百分位数として示されるシグマ単位の集計された評価の分散データを使用して達成されることが好ましい。
【０１３５】
付記２４
本発明に係る方法は、自動化された評価モデルによってそれぞれが評価され、かつそれぞれがあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある複数の資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの方法であって、前記複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するステップと、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産のそれぞれに関連付けされた基準値から前記複数の資産の評価の分散に関する標準偏差を計算し、それによって予測標準偏差を計算するステップと、を包含することを特徴とする。
【０１３６】
付記２５
付記２４に記載の方法において、前記標準偏差は、式：予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝を用いて計算されることが好ましい。この式において、ｖは、式ｖ＝（ｘ−ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり、ｘは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり、ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり、ｎは、前記グループ内の資産の総数であることが好ましい。
【０１３７】
付記２６
付記２４に記載の方法において、前記複数の資産は、それぞれが同一の信頼スコアを有する資産のグループに分類されることが好ましい。
【０１３８】
付記２７
付記２４に記載の方法において、前記複数の資産は、それぞれが同一の生の信頼スコアを有する資産のグループに分類されることが好ましい。
【０１３９】
付記２８
付記２４に記載の方法において、前記複数の資産は、それぞれが同一の土地利用タイプを有する資産のグループに分類されることが好ましい。
【０１４０】
付記２９
付記２４に記載の方法において、前記複数の資産は、それぞれが同一の経済的階層を有する資産のグループに分類されることが好ましい。
【０１４１】
付記３０
付記２４に記載の方法において、前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記複数の資産が位置する州であることが好ましい。
【０１４２】
付記３１
付記２４に記載の方法において、前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記複数の資産が位置する郡であることが好ましい。
【０１４３】
付記３２
付記２４に記載の方法において、前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つの販売価格を含むことが好ましい。
【０１４４】
付記３３
付記２４に記載の方法において、前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の販売価格であることが好ましい。
【０１４５】
付記３４
付記２４に記載の方法において、前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の査定値であることが好ましい。
【０１４６】
付記３５
付記２４に記載の方法において、精度についての前記標準偏差の妥当性検査のステップをさらに包含することが好ましい。
【０１４７】
付記３６
付記３５に記載の方法において、前記妥当性検査ステップは、資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現することと、シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出することと、シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較することと、前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正することと、妥当性検査後の予測標準偏差を返すことと、を包含することが好ましい。
【０１４８】
付記３７
付記３６に記載の方法において、前記ばらつきの測度は、標準偏差であることが好ましい。
【０１４９】
付記３８
付記３６に記載の方法において、前記ばらつきの測度は、予測標準偏差であることが好ましい。
【０１５０】
付記３９
付記３６に記載の方法において、前記補正するステップは、前記予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって達成されることが好ましい。
【０１５１】
付記４０
本発明に係る装置は、自動化された評価モデルによって評価され、かつあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある少なくとも１つの資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの装置であって、自動化された評価モデルによって評価された複数の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段と、前記データ・ストレージ手段に接続された、複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するための分類手段と、前記分類手段に接続された、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産に関連付けされた個別の基準値から前記少なくとも１つの資産に関する予測標準偏差を計算するための計算手段と、前記計算手段に接続された、予測標準偏差出力データを提供するための出力手段と、を包含することを特徴とする。
【０１５２】
付記４１
付記４０に記載の装置において、前記少なくとも１つのグループに関する前記標準偏差を前記複数の資産のそれぞれに適用するための適用手段をさらに包含することが好ましい。
【０１５３】
付記４２
付記４０に記載の装置において、前記複数の資産は、前記複数の資産の生の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類されることが好ましい。
【０１５４】
付記４３
付記４０に記載の装置において、前記データ・ストレージ手段は、前記複数の資産のそれぞれに関連付けされた信頼スコアをストアするための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類することが好ましい。
【０１５５】
付記４４
付記４０に記載の装置において、前記データ・ストレージ手段は、前記複数の資産のそれぞれに関連付けされた信頼スコアをストアするための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の生の信頼スコアを使用して少なくとも１つのグループに分類することが好ましい。
【０１５６】
付記４５
付記４０に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の州を使用して少なくとも１つのグループに分類することが好ましい。
【０１５７】
付記４６
付記４０に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の郡を使用して少なくとも１つのグループに分類することが好ましい。
【０１５８】
付記４７
付記４０に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の土地利用タイプを使用して少なくとも１つのグループに分類することが好ましい。
【０１５９】
付記４８
付記４０に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを分類するための手段を含み、前記分類手段は、前記複数の資産のそれぞれを、前記複数の資産の経済的階層を使用して少なくとも１つのグループに分類することが好ましい。
【０１６０】
付記４９
付記４０に記載の装置において、前記個別の基準値は資産の販売価格であることが好ましい。
【０１６１】
付記５０
付記４０に記載の装置において、前記個別の基準値は査定値であることが好ましい。
【０１６２】
付記５１
付記４０に記載の装置において、前記計算手段は、さらに、前記計算手段に接続された精度についての前記予測標準偏差の妥当性検査を行うための妥当性検査手段を包含することが好ましい。
【０１６３】
付記５２
付記４０に記載の装置において、前記計算手段は、式：予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ‐０）2］／（ｎ‐１）｝を使用することが好ましい。この式において、ｖは、式ｖ＝（ｘ‐ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり、ｘは、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり、ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり、ｎは、前記グループ内の資産の総数であることが好ましい。
【０１６４】
付記５３
付記４０に記載の装置において、前記出力手段に接続された、百分位数を用いて予測標準偏差集計データを呈示するための呈示手段をさらに包含することが好ましい。
【０１６５】
付記５４
付記４０に記載の装置において、前記出力手段に接続された、百分位数を用いてシグマ単位の評価の分散の集計データを呈示するための呈示手段をさらに包含することが好ましい。
【０１６６】
付記５５
付記５１に記載の装置において、前記妥当性検査手段は、前記予測標準偏差の妥当性検査を、資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現することと、  シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出することと、シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較することと、前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正することと、妥当性検査後の予測標準偏差を返すことと、によって行うことが好ましい。
【０１６７】
付記５６
付記５５に記載の装置において、前記ばらつきの測度は標準偏差であることが好ましい。
【０１６８】
付記５７
付記５５に記載の装置において、前記ばらつきの測度は予測標準偏差であることが好ましい。
【０１６９】
付記５８
付記５５に記載の装置において、前記補正のための手段は、前記試行予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって補正することが好ましい。
【０１７０】
付記５９
本発明に係る装置は、自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための右テール信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの装置であって、前記問題の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段と、前記データ・ストレージ手段に接続された予測標準偏差を獲得するための獲得手段と、前記獲得手段に接続された、前記予測標準偏差によって右テール信頼スコア・カットオフ数を除し、対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数を計算するための除算手段を含む計算手段と、前記計算手段および前記除算手段に接続された、前記対応するシグマ単位の右テール・カットオフ数と右テール信頼スコアを相関させるための相関手段と、を包含することを特徴とする。
【０１７１】
付記６０
付記５９に記載の装置において、前記相関手段は、百分位数として示されるシグマ単位の集計された評価の分散データを使用することが好ましい。
【０１７２】
付記６１
付記５９に記載の装置において、前記獲得手段は、前記予測標準偏差をパーセンテージとして獲得することが好ましい。
【０１７３】
付記６２
付記５９に記載の装置において、前記計算手段は、前記予測標準偏差を計算し、前記獲得手段は、前記計算手段から前記予測標準偏差を獲得することが好ましい。
【０１７４】
付記６３
本発明に係る装置は、自動化された評価モデルを使用して評価される問題の資産の評価のための応答信頼スコアを生成するコンピュータ・ベースの装置であって、前記問題の資産についての、少なくとも１つのユーザ入力提案値を入力するための入力手段と、前記入力手段に接続された、前記問題の資産についての、少なくとも１つの自動化された評価モデルの評価を獲得するためのデータ・ストレージ手段と、前記データ・ストレージ手段に接続された、前記問題の資産の前記少なくとも１つのユーザ入力提案値を基礎として、シグマ単位の評価の分散を計算するための計算手段と、前記計算手段に接続された、前記シグマ単位の評価の分散と応答信頼スコアを相関させるための相関手段と、を包含することを特徴とする。
【０１７５】
付記６４
付記６３に記載の装置において、前記計算手段は、式：自動化された評価モデルの分散＞［（１＋ｂ）／（１＋ａ）］‐１を使用することが好ましい。この式において、ａは、小数表記で表した、前記問題の資産の前記ユーザ入力提案値と前記自動化された評価モデルの評価の間における差のパーセンテージであり、ｂは、小数表記で表した右テール・カットオフ数のパーセンテージであることが好ましい。
【０１７６】
付記６５
付記６３に記載の装置において、前記相関手段は、百分位数として示される集計された予測標準偏差データを使用することが好ましい。
【０１７７】
付記６６
付記６３に記載の装置において、前記相関手段は、百分位数として示されるシグマ単位で測定された集計された評価の分散データを使用することが好ましい。
【０１７８】
付記６７
本発明に係る装置は、自動化された評価モデルによってそれぞれが評価され、かつそれぞれがあらかじめ決定済みの地理的エリア内にある複数の資産のための予測標準偏差を計算するコンピュータ・ベースの装置であって、自動化された評価モデルによってそれぞれが評価された複数の資産の特性のデータをストアするためのデータ・ストレージ手段と、前記データ処理手段に接続された、前記自動化された評価モデルによってそれぞれが評価された複数の資産の特性のデータを受け取り、前記複数の資産を前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つのグループに分類するための分類手段と、前記分類手段の出力に接続された、前記少なくとも１つのグループ内の前記複数の資産の１つにそれぞれが関連付けされた基準値から前記複数の資産に関する前記予測標準偏差を計算するための計算手段と、前記計算手段に接続された、予測標準偏差出力データを提供するための出力手段と、を包含することを特徴とする。
【０１７９】
付記６８
付記６７に記載の装置において、前記予測標準偏差は、式：予測標準偏差＝√｛［Σ（ｖ−０）2］／（ｎ−１）｝を用いて計算されることが好ましい。この式において、ｖは、式（ｘ−ｐ）／ｐによって記述される個別の評価の分散であり、ｘは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の自動評価であり、ｐは、資産の前記グループ内のそれぞれの個別の資産の基準値であり、ｎは、前記グループ内の資産の総数であることが好ましい。
【０１８０】
付記６９
付記６７に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の信頼スコアを有する資産のグループに分類することが好ましい。
【０１８１】
付記７０
付記６７に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の生の信頼スコアを有する資産のグループに分類することが好ましい。
【０１８２】
付記７１
付記６７に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の土地利用タイプを有する資産のグループに分類することが好ましい。
【０１８３】
付記７２
付記６７に記載の装置において、前記分類手段は、前記複数の資産を、それぞれが同一の経済的階層を有する資産のグループに分類することが好ましい。
【０１８４】
付記７３
付記６７に記載の装置において、前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記複数の資産が位置する州であることが好ましい。
【０１８５】
付記７４
付記６７に記載の装置において、前記あらかじめ決定済みの地理的エリアは、前記少なくとも１つの資産が位置する郡であることが好ましい。
【０１８６】
付記７５
付記６７に記載の装置において、前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の少なくとも１つの販売価格を含むことが好ましい。
【０１８７】
付記７６
付記６７に記載の装置において、前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の販売価格であることが好ましい。
【０１８８】
付記７７
付記６７に記載の装置において、前記個別の基準値は、前記あらかじめ決定済みの地理的エリア内の資産の査定値であることが好ましい。
【０１８９】
付記７８
付記６７に記載の装置において、前記計算手段に接続された、前記予測標準偏差の精度の妥当性検査を行うための妥当性検査手段をさらに包含することが好ましい。
【０１９０】
付記７９
付記７８に記載の装置において、前記妥当性検査手段は、前記予測標準偏差の精度の妥当性検査を、資産の、自動化された評価モデルによって生成された評価と基準値の間における分散をシグマ単位で表現することと、シグマ単位の前記分散のばらつきの測度を導出することと、シグマ単位の前記分散の前記ばらつきの測度と精度範囲とを比較することと、前記ばらつきの測度を使用して前記予測標準偏差を補正することと、妥当性検査後の予測標準偏差を返すことと、によって行うための手段を含むことが好ましい。
【０１９１】
付記８０
付記７９に記載の装置において、前記ばらつきの測度は、標準偏差であることが好ましい。
【０１９２】
付記８１
付記７９に記載の装置において、前記ばらつきの測度は、予測標準偏差であることが好ましい。
【０１９３】
付記８２
付記７９に記載の装置において、前記補正するステップは、前記試行予測標準偏差に前記ばらつきの測度を乗ずることによって達成されることが好ましい。
【図面の簡単な説明】
【０１９４】
【図１】本発明の方法の具体化に使用されるデータ構造を示したブロック図である。
【図２】シグマ値の生成に関係するステップを図示したフローチャートである。
【図３ａ】標準偏差対州の表である。
【図３ｂ】標準偏差対土地利用の表である。
【図３ｃ】標準偏差対評価階層の表である。
【図３ｄ】標準偏差対生スコアの表である。
【図３ｅ】図３ｄ内のデータを基礎とするシグマ対生スコアのグラフである。
【図４】代表的な固定された８０の生スコア・レベル内における部分的生スコア対州シグマの表である。
【図５】州がカリフォルニア州に固定されており、カリフォルニア州内の個別の生スコア・レベルによって定義された部分集合が吟味される生スコア対州シグマの表である。
【図６】生スコア・レベルが８０に固定され、州がカリフォルニア州に固定された、代表的な部分的生スコア対州対郡シグマの表である。
【図７】郡がカリフォルニア州オレンジ郡に固定されており、すべての可能生スコア・レベルによって定義される部分集合が吟味される生スコア対州対郡シグマの表である。
【図８】試行シグマの妥当性検査に関係するステップを図示したフローチャートである。
【図９】国内のシグマ百分位数の表である。
【図１０】シグマ単位で測定された国内の評価の分散の百分位数の表である。
【図１１】右テール信頼スコアの生成に関係するステップを図示したフローチャートである。
【図１２】百分位数‐シグマ対応ルックアップ・テーブルを示した表である。
【図１３】応答信頼スコアの生成に関係するステップを図示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１９５】
１００  予測標準偏差プロセッサ、１０２  要求およびコントロール・プロセッサ、１０４  演算プロセッサ、１０５  類別プロセッサ、１０６  自動化された評価モデル・コネクタ、１０７  相関プロセッサ、１０８  妥当性検査プロセッサ、１１０  一時データ・ストレージ、１１２  入出力コネクタ、１１４  コンピュータ・ディスプレイ、１１６  キーボードおよびマウス、１１８  プリンタ、１２０  追加の入出力、１２２  自動化された評価モデル、１４０  州、１４２  分散の平均、１４４  分散のメディアン、１４６  分散の標準偏差、１４８  事例の数、１５２  分散、１５４  土地利用、１５６  分散の平均、１５８  分散のメディアン、１６０  分散の標準偏差、１６２  事例の数、１６８  四分位数、１７０  分散の平均、１７２  分散のメディアン、１７４  分散の標準偏差、１７６  四分位数Ｉ  、１８４  生スコア、１８６  分散の平均、１８８  分散のメディアン、１９０  分散の標準偏差、１９２  分散の平方和、１９４  事例の数、１９６  この生スコア・レベルのシグマ、２２２  ライン、２２４  生スコア、２２６  州、２２８  分散の平均、２３０  分散のメディアン、２３４  分散の標準偏差；分散の平方和、２３６  事例の数、２４８  生スコア、２５０  州、２５２  分散の平均、２５４  分散のメディアン、２５６  分散の標準偏差、２５８  分散の平方和、２６０  事例の数、２６２  この生スコア・レベルのシグマ、２７６  郡、２８６  郡、３０８  百分位数。
【外国語明細書】
2006085716.tif 000020
2006085716.tif 000021
2006085716.tif 000022
2006085716.tif 000023
2006085716.tif 000024
2006085716.tif 000025
2006085716.tif 000026
2006085716.tif 000027
2006085716.tif 000028
2006085716.tif 000029
2006085716.tif 000030
2006085716.tif 000031
2006085716.tif 000032
2006085716.tif 000033
2006085716.tif 000034
2006085716.tif 000035
2006085716.tif 000036
2006085716.tif 000037
2006085716.tif 000038
2006085716.tif 000039
2006085716.tif 000040
2006085716.tif 000041
2006085716.tif 000042
2006085716.tif 000043
2006085716.tif 000044
2006085716.tif 000045
2006085716.tif 000046
2006085716.tif 000047
2006085716.tif 000048
2006085716.tif 000049
2006085716.tif 000050
2006085716.tif 000051
2006085716.tif 000052
2006085716.tif 000053
2006085716.tif 000054
2006085716.tif 000055
2006085716.tif 000056
2006085716.tif 000057
2006085716.tif 000058
2006085716.tif 000059
2006085716.tif 000060
2006085716.tif 000061
2006085716.tif 000062
2006085716.tif 000063
2006085716.tif 000064
2006085716.tif 000065
2006085716.tif 000066
2006085716.tif 000067
2006085716.tif 000068
2006085716.tif 000069
2006085716.tif 000070
2006085716.tif 000071
2006085716.tif 000072
2006085716.tif 000073
2006085716.tif 000074
2006085716.tif 000075
2006085716.tif 000076
2006085716.tif 000077
2006085716.tif 000078
2006085716.tif 000079
2006085716.tif 000080
2006085716.tif 000081
2006085716.tif 000082
2006085716.tif 000083
2006085716.tif 000084
2006085716.tif 000085
2006085716.tif 000086
2006085716.tif 000087
2006085716.tif 000088
2006085716.tif 000089
2006085716.tif 000090
2006085716.tif 000091
2006085716.tif 000092
2006085716.tif 000093
2006085716.tif 000094
2006085716.tif 000095
2006085716.tif 000096
2006085716.tif 000097
2006085716.tif 000098
2006085716.tif 000099
2006085716.tif 000100
2006085716.tif 000101
2006085716.tif 000102
2006085716.tif 000103
2006085716.tif 000104
2006085716.tif 000105
2006085716.tif 000106
2006085716.tif 000107
2006085716.tif 000108
2006085716.tif 000109
2006085716.tif 000110
1,ABSTRACT OF THE DISCLOSURE
A method and apparatus for deriving Sigmas or forecast standard deviations for valuations of properties valued by an automated valuation model without reference to the underlying mathematical architecture and without reference to a particular data structure of the automated valuation model and for providing right-tail and responsive confidence scores consistent with these Sigmas for each property valued by an automated valuation model. 
2,Representative Drawing：Fig.  １
2006085716.tif 000111
2006085716.tif 000112
2006085716.tif 000113
2006085716.tif 000114
2006085716.tif 000115
2006085716.tif 000116
2006085716.tif 000117
2006085716.tif 000118
2006085716.tif 000119
2006085716.tif 000120
2006085716.tif 000121
2006085716.tif 000122
2006085716.tif 000123
2006085716.tif 000124
2006085716.tif 000125
2006085716.tif 000126
2006085716.tif 000127
2006085716.tif 000128