Arrêter le cycle des ajustements « non garantis » dans la MCD
Évaluation immobilière au Canada
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Aucun organisme d’évaluation n’a inventé les trois méthodes d’évaluation. Elles ont toutes été créées par des économistes et des universitaires entre 1850 et 1920. Toutefois, c’est à l’Institut canadien d’évaluation (ICE) ou à l’Appraisal Institute (AI) que revient le mérite d’avoir créé la méthode de comparaison directe (MCD), par exemple. L’auteur n’a pu trouver aucune preuve historique dans un sens ou dans l’autre. Bien qu’il existe une structure formatée pour remplir la MCD, la nébulosité tant des « éléments à ajuster » que du processus d’« ajustement » proprement dit reste problématique, même aujourd’hui.
Les manuels des années 1960 étaient axés sur la méthode des ventes jumelées et utilisaient soit un pourcentage, soit un ajustement en dollars pour signaler un ajustement dans la MCD. Les manuels donnaient tous de bons exemples d’ajustements (hypothétiques bien sûr) qui démontraient l’utilité de l’utilisation de la méthode des ventes jumelées. À l’époque, les évaluateurs ne disposaient d’aucune autre méthode.
Les chiffres des ajustements en pourcentage ou en dollars ont fait l’objet de nombreuses critiques. Dans les années 1970 et 1980, le processus d’ajustement de la MCD a changé. Au lieu de reconnaître que les ajustements pouvaient être mieux étayés par l’utilisation des mathématiques, des symboles et/ou des mots ont remplacé les ajustements en pourcentage et en dollars. Malheureusement, cette stratégie a renforcé le processus d’ajustement « non garantis ».
La procédure d’apprentissage des ajustements était une ruelle sombre dans laquelle s’aventuraient les praticiens de l’immobilier en effervescence. Les livres d’évaluation disaient une chose, mais l’amère vérité de la réalité (absence de ventes ou ventes non comparables, mais qu’il fallait quand même utiliser) ne faisait qu’exacerber le problème. La solution par défaut était de se tourner vers son mentor. Le stagiaire a vite appris qu’il n’y avait pas de véritable support pour les ajustements, mais un sens intuitif du processus. Il était fondé sur le «caractère raisonnable». Cette position «raisonnable» a été étayée par les nombreuses années passées à pratiquer l’immobilier. L’auteur est toujours déconcerté par le fait que la méthode d’ajustement acceptée est le « caractère raisonnable » sans aucune preuve qu’un ajustement était justifié ou que les variables sélectionnées expliquaient l’écart entre les prix de vente des biens comparables sélectionnés. Il n’y a rien de mal à ce que le « caractère raisonnable » et l’« intuition » servent de base à la réalisation d’une MCD. Cependant, sans une MCD permettant de tester la validité de nos sens intuitifs et de notre rationalité, à quoi bon prendre des décisions concernant des ventes comparables?
Ne cherchez pas de réponses concernant la MCD dans les Normes uniformes de pratique professionnelle en matière d’évaluation au Canada (NUPPEC). Elles ne recommandent ni n’exigent l’utilisation de la MCD, mais elles indiquent qu’un professionnel de l’immobilier doit éviter toute hypothèse ou prémisse non étayée. L’ombre qui se cache derrière ces hypothèses est le test de l’« évaluateur raisonnable ». Cela signifie que le raisonnement doit faire partie de l’examen logique, de l’analyse et de l’interprétation des données de manière à étayer la conclusion. Il est très important de ne pas induire le lecteur en erreur et d’être à un niveau compatible avec la norme de l’évaluateur raisonnable.
Il est dit d’un seul trait que l’évaluateur doit éviter les hypothèses ou les prémisses non étayées. Notez qu’il n’est jamais question d’« ajustements ». Est-ce là ce qu’est une hypothèse non étayée? Soit un ajustement est justifié, soit il ne l’est pas. Si nous trouvons 10 « évaluateurs raisonnables » qui utilisent des ajustements « non garantis » dans la MCD, est-ce que cela signifie que tout va bien? Peut-être que le rôle préféré d’un « évaluateur raisonnable » est le suivant :
« J’ai sélectionné des ventes comparables jugées appropriées et j’ai pris des décisions concernant ces ventes en me basant sur mon expérience et mon intuition. J’ai ensuite « testé » ma MCD en appliquant quelques mathématiques simples qui indiquent que les résultats se situent dans des limites acceptables pour le marché. »
Exemples d’ajustements non garantis
Méthode d’ajustement A : Cet évaluateur a annulé toute tentative d’ajustement ou de rationalisation de la différence entre les ventes. Les ventes apparaissent toutes sur plusieurs pages du rapport. À la page suivante, la valeur du bien en question est venue se déposer sur la page. Personne ne sait d’où elle vient.
Méthode d’ajustement B : Le prix de vente par pied carré du bâtiment pour l’indice n° 1 était de 46,50 $ et de 52,17 $ pour l’indice n° 2, à titre d’exemple. Les ajustements suivants ont été effectués :
| INDICE NUMÉRO | 1 | 2 |
| Prix de vente quantitatif ajusté par pied carré de bâtiment | 46,50 $ | 52,17 $ |
| AJUSTMENTS | ||
| Emplacement | + | = |
| Taille du bâtiment | – | + |
| Âge du bâtiment | + | – |
| Taille du terrain | – | – |
| Finition du sous-sol | + | + |
| Stationnement | – | – |
| Prix de vente final ajusté par pied carré de bâtiment | 43,75 $ | 47,35 $ |
Comment les 46,50 $ se transforment-ils en 43,75 $ et les 52,17 $ en 47,35 $ en utilisant un -, un +, un =, un + ?
Méthode d’ajustement C : Même méthode que B. Les ajustements sont des mots tels que similaire, même, meilleur, moins bon, etc. D’une manière ou d’une autre, ces mots sont traduits en un montant d’ajustement réel. Je ne sais pas exactement comment cela peut se produire mathématiquement.
Méthode d’ajustement D : Cette méthode utilise soit des +-, soit des mots. Cependant, les prix de vente ajustés des biens comparables sont exprimés comme étant supérieurs à 50,00 $ ou inférieurs à 100,00 $. Personne ne sait de combien ils sont supérieurs ou inférieurs.
Méthode d’ajustement E : Le prix de vente des biens comparables est compris entre 50 et 100 dollars par pied carré de bâtiment. Le prix de vente ajusté des ventes est compris entre 51 et 99 dollars. Par conséquent, quels ajustements ont été effectués, le cas échéant?
Méthode d’ajustement F : La moyenne des prix de vente des biens comparables a été calculée et ce chiffre a été appliqué au bien en question. Il est inutile d’utiliser la moyenne d’un chiffre si l’on ne connaît pas l’écart autour de la moyenne. Si l’écart ou la déviation standard est inférieur à 5 %, il n’y a rien à redire à cette méthode. Cependant, le nombre et la qualité des ventes deviennent un problème.
Lorsqu’on examine ce qui précède, on en vient à la conclusion suivante : « le processus d’ajustement ‘non garanti’ semble complètement illogique ». Il est facile de regarder en arrière et d’être critique, mais l’essentiel est que le traitement de petites bases de données peut être très frustrant si l’on n’incorpore pas certains outils mathématiques de base pour aider le praticien de l’immobilier à « expliquer » et à « réduire » les variations dans les prix de vente des biens comparables. Toutefois, avant que l’auteur ne se tourne vers l’analyse des données, il a intégré dans ses rapports un grand nombre des méthodes susmentionnées. C’était là tous les outils et toutes les connaissances dont disposait l’auteur. Cependant, il y avait toujours ce doute tenace : si le rapport était remis en question, les ajustements pourraient-ils être expliqués? L’auteur estime que ces méthodologies d’ajustement « non garanties » indiquent clairement que les praticiens de l’immobilier ont encore des problèmes avec les petites bases de données.
Une question très importante à se poser lorsque l’on conteste un ajustement « non garanti » dans le cadre de la MCD est la suivante : « Est-ce que cela signifie que toutes ces évaluations sont erronées? « La réponse à cette question n’est pas très pertinente. Ce que nous pouvons dire, c’est que les illustrations ci-dessus utilisant des ajustements » non garantis « exposent l’évaluateur à un risque plus élevé si le rapport fait l’objet d’un examen approfondi. Pourquoi se mettre dans cette situation? La question à se poser est la suivante : « Existe-t-il une meilleure technologie permettant d’atténuer la position des ‘ajustements non garantis’ et de donner aux professionnels de l’immobilier une plus grande confiance en ‘testant’ leur sens intuitif des marchés immobiliers?
Les problèmes posés par les petites bases de données sont illustrés.
De nombreux « praticiens de l’immobilier » estiment que l’immobilier est un domaine très spécialisé (ce qui est vrai) et qu’il n’y a pas d’outils capables d’aider à démêler la confusion et les nombreuses « balles courbes » que les données nous lancent. Les données relatives aux ventes immobilières ne sont pas plus complexes que n’importe quelles autres données disponibles dans le monde. Toutes les DONNÉES peuvent être analysées pour révéler les modèles de comportement qui interviennent dans la transaction ou l’événement. Un bon point de départ pour explorer ses propres données est STATS 101 : Math Literacy for Real Estate Professionals. CPD 140 de la Sauder School of Business Real Estate Division.
Pourquoi devons-nous changer notre façon de traiter les petites bases de données de moins de 10 ventes pour adopter un format plus souple qui élimine une grande partie de la complexité de la tâche qui consiste à faire la conciliation des données de vente? Voici quelques bonnes raisons.
No 1. Au cours des dix dernières années, de plus en plus de titulaires d’un MBA sont entrés sur le marché de l’immobilier, soit en tant que prêteurs, soit en travaillant pour des sociétés d’investissement immobilier. Leur connaissance de la science des données est très bonne et une grande partie de leur travail est centrée sur les statistiques intégrées dans des feuilles de calcul. En toute logique, le secteur de l’évaluation doit donc améliorer ses méthodes de traitement des petites bases de données de biens comparables, en particulier lorsque la question des ajustements « non garantis » peut être facilement résolue.
No 2. La science des données n’est rien d’autre que l’utilisation des mathématiques pour révéler ce que les données essaient de nous dire. Voici quelques extraits trouvés sur Internet :
« En 2019, les offres d’emploi pour les scientifiques des données sur Indeed avaient augmenté de 256 %, et le Bureau américain des statistiques du travail prévoit que la science des données connaîtra une croissance plus importante que presque tous les autres domaines d’ici à 2029. 15 juillet 2022 ».
Le livre Real Estate Analysis in the Information Age, de Kimberly Winson-Geiderman, Andy Krause, Clifford A. Lipscomb et Nicholas Evangelopoulos, envoie un message clair.
« Le secteur de l’immobilier a la réputation d’adopter tardivement les nouvelles technologies. Ce conservatisme s’explique en grande partie par le fait que l’immobilier se pratique transaction par transaction….. »
« Les évaluateurs fiscaux et les évaluateurs immobiliers ont été parmi les premiers à utiliser des feuilles de calcul et des méthodes statistiques pour améliorer l’évaluation des biens immobiliers, ouvrant ainsi la voie aux MEA d’aujourd’hui. Les sociétés immobilières ont été soumises à une pression croissante pour s’adapter, sous peine d’échouer. Les répercussions de cette transformation se font encore sentir, car la recherche d’informations et d’avantages concurrentiels dans les « big data » et l’«analyse des big data » qui y sont associées sont maintenant le dernier cri dans l’industrie. »
No 3. Augmenter le professionnalisme du rapport en incorporant des statistiques lors de l’utilisation de petites bases de données.
No 4. Apprendre de nouvelles façons de résoudre les problèmes d’évaluation immobilière en associant des niveaux de mathématiques plus élevés et en les incorporant à l’intuition et à l’expérience de chacun. Cela signifie un niveau de compétence plus élevé qui conduira à des honoraires plus élevés.
No 5. Acquérir une meilleure connaissance des tendances du marché grâce à l’analyse des données.
Comme Marc Aurèle, l’a si bien dit dans ses Méditations, iv : 45, en ce qui a trait à la connaissance et à la mise en pratique de cette connaissance :
« Dans la série des choses, celles qui suivent sont toujours bien adaptées à celles qui ont précédé; car cette série n’est pas comme une simple énumération de choses disjointes, qui n’a qu’une séquence nécessaire, mais c’est une connexion rationnelle : et comme toutes les choses existantes sont arrangées ensemble harmonieusement, ainsi les choses qui viennent à l’existence ne montrent pas une simple succession, mais une certaine relation merveilleuse. »
No 6. La prise de conscience croissante de l’intelligence artificielle (IA). Récemment, la BBC
a annoncé que l’IA allait remplacer 300 millions d’emplois. On ne peut que s’interroger sur l’impact de l’IA sur le secteur de l’évaluation immobilière. Une grande partie de l’impact de l’IA pourrait être atténuée par l’utilisation d’une prise de décision plus mathématique dans le processus d’évaluation.
La meilleure MCD à ce jour est Quality Point (QP) lorsqu’il s’agit de la meilleure alternative pour traiter les ajustements « non garantis ». Cette méthode n’est pas nouvelle et existe depuis 30 ou 40 ans. Des articles ont été publiés à son sujet dans ce magazine d’évaluation et dans celui des États-Unis. Il s’agit d’un cours approuvé par l’ICE, car l’auteur et Charles Abromatis, P. App., AACI l’ont enseigné dans de nombreuses régions de l’Ontario et de l’Est du Canada. Notez que, lorsque nous l’avons fait, les salles de classe étaient toujours pleines.
QP utilise un programme Excel comme base. Les principaux avantages sont les suivants :
- Il est plus facile de qualifier les ajustements de temps.
- QP dispose de deux fonctions de « test » intégrées qui font passer les ajustements de non sécurisés à sécurisés.
- On peut l’utiliser pour déterminer l’utilisation optimale d’un bien immobilier.
- On peut l’utiliser pour déterminer un GIM.
- On peut l’utiliser pour isoler la valeur d’un seul aspect d’un bien immobilier. Récemment, on l’a utilisée dans le cadre d’un procès pour établir la valeur contributive d’une éolienne sur un
bien immobilier.
- Les évaluateurs se chargent de toute la réflexion lorsqu’ils utilisent la QP. Les mathématiques intégrées aident simplement l’utilisateur à prendre des décisions plus rapidement. Il ne s’agit pas d’un MEA. Il s’agit plutôt d’une calculatrice.
- Fonctionne très bien dans les environnements où les données sont rares.
- Oblige l’évaluateur à être plus exigeant dans le choix des ventes et de l’unité de comparaison.
- Elle permet au praticien de l’immobilier d’appliquer son expérience et son intuition de manière exploratoire.
- Facile à expliquer devant un tribunal.
- C’est gratuit.
- Utilise un score ordinal de 1-2-3-4-5-6-7, ou son repositionnement de 1-4-9-16-25-36-49 lorsqu’il s’agit de faire des ajustements (à défaut d’un meilleur terme). Par conséquent, il n’est pas nécessaire de se battre avec les ventes jumelées (elles n’existent pas de toute façon), les ajustements en % et en $, les symboles tels que +, – et 0, et les mots tels que inférieur, similaire, meilleur, les indices, les graphiques, les données de séries temporelles MLS, et le calcul du coût des améliorations du sous-sol ou des remises, par exemple.
QP n’est pas parfaite, mais après l’avoir utilisée pendant 20 ans dans certains des environnements les plus dépourvus de données ou au sein de marchés immobiliers irrationnels, elle s’est avérée être plus une planche de salut qu’un obstacle. Comme George Box, un statisticien très célèbre, l’a si bien dit :
« Tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles. »
Chose certaine, QP a été l’un de ces modèles utiles.
Résumé
La résolution des ajustements a été achevée par les universitaires il y a plusieurs décennies. Il existe des quantités d’articles à lire qui ont été publiés au cours des 70 dernières années et qui traitent des problèmes liés aux ajustements dans le cadre de la MCD. La plupart des évaluateurs ne le savent pas et ils devraient tous être encouragés à lire des articles traitant de l’analyse des données.
Il n’est pas trop tard pour adopter de nouvelles idées et méthodologies dans votre domaine d’étude de l’immobilier. L’auteur craint que, si nous ne commençons pas à intégrer les mathématiques supérieures dans le processus d’évaluation, des forces soient à l’œuvre qui apporteront des changements à notre secteur et nous risquons de ne pas en être très heureux. D’ailleurs, tout bon Mandalorien dirait « C’est la voie ».