WOZ wurdearring modellen

Gemeente Ede

Stipe by it fêststellen en kontrolearjen fan de WOZ-wearde fan wenningen.

Lêst feroare op 12 desimber 2024 om 13:48 | Publikaasjestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Ympaktfolle algoritmes
• Impacttoetsen: Fjild net ynfierd.
• Status: Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

• Public finance
• Living

Begjindatum

2023-01

Kontaktgegevens

[e-mail]

Link nei publykspagina

https://www.ede.nl/aanvragen-en-regelen/woz-wet-waardering-onroerende-zaken

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

De WOZ-wurdearringsmodellen helpe alle jierren de WOZ-wearde fan wenningen yn de gemeente Ede te bepalen. It algoritme helpt appraisers om wurdearrings earlik en konsekwint te kontrolearjen. De WOZ-wearde is wichtich foar de hichte fan de ûnreplik guodbelesting (OZB).

Afwagings

De WOZ-wurdearringsmodellen helpe taksateurs om de WOZ-wearden fan wenten goed en op deselde wize te bepalen.

Minskele tuskenkomst

De WOZ-wearde wurdt offisjeel fêststeld troch de belestingtsjinst neffens kêst 22 fan de WOZ-wet. De wearde wurdt bepaald neffens kêst 17 fan de WOZ-wet. Yn de praktyk docht de taksateur fan WOZ dat. It algoritme helpt de wurdearrings te kontrolearjen en te stypjen.

Risikobehear

De wurdearringsfunksje yn it algoritme kontrolearret de wearden. De taksateurs kontrolearje de resultaten mei de hân en oanpasse se as it nedich is.

Wettlike basis

Wet op de waardering van vastgoed (WOZ)

Links nei wettlike basis

Wet Waardering Onroerende Zaken (WOZ): https://wetten.overheid.nl/BWBR0007119/2024-01-01

Wurking

Gegevens

De folgjende gegevens wurde brûkt foar de wurdearring:

1. Objekt skaaimerken: primêre en sekundêre skaaimerken lykas brûkber gebiet, grûngebiet, jier fan bou, type wenning, steat fan ûnderhâld, nivo fan foarsjennings.
2. Merkgegevens: ferkeapprizen fan fergelykbere wenten om de wurdearringsdatum hinne.
3. Lokaasjekenmerken: ôfstân ta foarsjennings, sosjaal-ekonomyske kontekst en fysike omjouwing

Technyske wurking

De AI / ML-modellen wurde brûkt om huzen te wurdearjen basearre op in kombinaasje fan statistyske techniken en Hedonysk Pricing Model. Dit model foarmet de basis fan 'e analyze. It basisprinsipe is dat de wearde fan in hûs wurdt bepaald troch de som fan 'e yndividuele bydragen fan skaaimerken lykas:

• Eigenskippen fan hûs (bygelyks brûkber gebiet, grûngebiet, jier fan bou)
• Lokaasjekenmerken (bygelyks tichtby foarsjenningen, demografyske buert).
• Merkbetingst (bygelyks trends yn oanbod en fraach).
• Ferkeap betingsten

By it wurdearjen fan huzen brûkt it AI-model LightGBM (beslútbeammen). It algoritme analysearret miljoenen kombinaasjes fan skaaimerken (bgl. jier fan bou, type, brûkber gebiet) en harren ynfloed op de priis. It leart hokker kombinaasjes en patroanen statistysk relevant binne. In beslútbeam ferdielt de gegevens yn segminten (bygelyks wenten fan itselde type of ferlykbere lokaasje) en bepaalt hokker funksjes it measte gewicht hawwe yn it foarsizzen fan wearde. Dan wurdt fisualisearre hokker skaaimerken it meast bydrage oan de definitive beoardieling.

It model wurdt oplaat en falidearre yn twa stappen:

• Training set (80% fan de gegevens): it model leart relaasjes tusken skaaimerken en transaksje prizen.
• Testset (20% fan de gegevens): it model wurdt op dizze falidearre om te kontrolearjen oft it ek nije, ûnbekende gegevens korrekt wurdearje kin.

As it model goed docht, sil it tapast wurde op alle wenten. Sa net, dan wurdt it omskoard en oanpast. Om krektens te garandearjen, wurde ferhâldingskontrôles útfierd en it model wurdt hifke tsjin ynternasjonale noarmen lykas dy fan 'e IAAO.

Leveransier

Xxllnc