嶄新的物業估價方式

一般我們為物業估價，多會從兩個方法去評估，一是成交，二是銀行估價

成交紀錄

成交紀錄反映市場的交易情況，市場價格如何，但以此為物業估值有一個問題，我舉個例子，例如高層賣400萬，低層又應該值多少呢? 業主說：「低少少啫，最少都值380萬啦」，地產代理則說: 「咁低層320萬都好盡喇」，沒有一個客觀標準，如何評估呢?

銀行估價

銀行估價也是為物業估價的一個好方法，因為是銀行借錢給買家買樓，銀行說不值，買家借不到錢，業主說值多少也沒用，不過不同銀行的估價可以差距很大，動輒相差數十萬，因為當中涉及人的觀點因素，及銀行的取態，自然不同銀行有不同的估值。

以統計學推算物業價值

亦即是基於成交紀錄再以統計學按不同的因素如樓層、時間性、單位等作調整以推算物業價值，當中計算由於是基於市場的成交紀錄，不渉及人的觀點因素，比較客觀，亦解決了只看成交紀錄沒有客觀標準的問題。

在網上，我找到了一個以此方式為物業估價的網站，homeprice.com.hk ，這是該網站的簡介:

「Homeprice 是香港首個由一組學術界專才為住宅單位作市價估值的網站，本公司的服務宗旨是為用戶提供客觀、可靠的物業估值和樓宇資料， 從而增加地產市場的透明度。 

現時香港市面上的地產公司或網頁大多只提供住宅的環境設施和買樓按揭的資料，只有絕少數資源以客觀、科學的方法為用戶提供免費的物業估值服務。針對此情況，一位美國紐約大學的市場學教授與兩位分別來自美國斯坦福大學和麻省理工大學的高級研究員，應用「貝葉斯統計學」(Bayesian Statistics) 編成「Homeprice物業估價」系統。本系統以該住宅單位和近期鄰近的相似單位過往的成交記錄作為重要的分析元素，較準確地計算出該單位的市值，務求幫助買賣樓宇人士清楚地了解現時或短期的樓價狀況， 從而作出明智的決定。 

「Homeprice物業估價」研究人員運用「多層貝氏統計模型」 (Hierarchical Bayesian model) ，根據過往物業成交的記錄進行估值。例如當系統要對某大廈的15樓F座進行估值時，系統將該單位和它周圍的單位的過往交易記錄進行嚴謹的數據分析。在分析 過程中，「時間性」、「屋苑單位」、「樓層」是本系統估算物業市值的三大重要元素。」

 現時「Homeprice物業估價」結果的誤差已達到比市場上真實成交價相差大約百分之五的水準。可到這連結看到過去30天的誤差情況 http://www.homeprice.com.hk/historical-performance/ 

歷史估價圖表

這個網站最重要的功能是可以看回過去該物業單位的估價，價值升了多少跌了多少一目了然。 舉個例，我試一試為太古城某一單位估價，看到從去年4月最高位至今，估價大約回落了5.35%

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