MEA - Brookfield RPS

Solutions immobilières résidentielles
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Renseignements sur le MEA de Brookfield RPS
Modèle d’évaluation automatique (MEA) à l’échelle nationale de haute qualité et rentable
Introduction
Le MEA de Brookfield RPS permet d’effectuer une évaluation automatique évoluée, statistiquement exacte
et rentable des propriétés résidentielles à l’échelle canadienne. Qu’il soit utilisé au moment de monter le
dossier de crédit ou lors de l’analyse d’un portefeuille hypothécaire, le MEA de Brookfield RPS fournit aux
clients l’information dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées.
Renseignements sur le MEA de Brookfield RPS
Aperçu du produit
MEA de Brookfield RPS :
Qualité commerciale
Taux de précision de +/-10 % à l’échelle nationale (78 % du temps), ce qui
est conforme aux normes de MEA de qualité commerciale en Amérique du
Nord.
Système évolué
Modèle élaboré à l’aide de systèmes d’apprentissage automatique
hautement évolués et de modèles d’arbres décisionnels pouvant tenir
compte de divers ensembles complets de données, apprendre à partir des
données dans leur environnement ainsi qu’intégrer des situations
nouvelles et différentes.
Solution nationale
Couverture nationale, y compris des régions où les évaluations
automatiques donnent habituellement de piètres résultats en raison des
renseignements limités.
Ajout de
renseignements
supplémentaires utiles
Offre de renseignements à l’appui, par exemple des cotes de confiance et
des graphiques sur les tendances des valeurs de propriétés.
Souplesse
Offre du MEA de Brookfield RPS par lots ou en temps réel à l’aide d’un
navigateur ou de l’intégration par XML.
Élément d’une solution
complète
Offre d’une gamme complète de produits d’évaluation grâce à une
cascade personnalisable, dont d’autres importants fournisseurs de MEA
sur le marché, des cueillettes de données (cueillettes de données,
inspections extérieures et inspections complètes) pour aider à équilibrer
les coûts, les risques et les détails.
Brookfield RPS tient une base de données sur les caractéristiques des propriétés
et des quartiers qui influent sur le prix des maisons. Cette base de données :
• est mise à jour régulièrement grâce à l’ajout de centaines de milliers de
dossiers chaque année ;
• contient des renseignements détaillés sur le prix et les caractéristiques de
millions de propriétés résidentielles uniques dans l’ensemble du Canada ;
• contient des renseignements importants sur les quartiers et des analyses
exclusives, entre autres des indices de proximité, un rapport d’homogénéité
du quartier et des modèles de segmentation.
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Données d’entrée : données et renseignements importants sur les propriétés et les
quartiers
Solutions immobilières résidentielles
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Science computationnelle : apprentissage automatique
Le MEA de Brookfield RPS fait appel à l’apprentissage automatique, une branche de l’intelligence
artificielle qui tire ses origines des premières recherches sur la cybernétique et la robotique. Aujourd’hui,
l’apprentissage automatique est surtout concentré sur les algorithmes et techniques mathématiques
servant à tirer des conclusions à partir de données importantes susceptibles au bruit, à une distribution non
normale, à l’hétéroscédasticité et à d’autres problèmes non linéaires de façon rapide et efficace pour traiter
de grands volumes de données diversifiées. L’apprentissage automatique n’est pas une technique ou
technologie unique, mais plutôt un champ de la science computationnelle qui combine plusieurs
technologies afin de créer des systèmes qui peuvent apprendre à partir des données dans leur
environnement et tenir compte de situations différentes et nouvelles, ce qui est crucial pour déterminer
efficacement le prix des maisons au sein d’un environnement économique en évolution constante.
Modèle statistique : méthode d’arbres à gradients conjugués
Comme les facteurs qui dictent la valeur des propriétés varient en fonction de l’endroit, du type de propriété
et du moment, les modèles à régression linéaire traditionnels sont habituellement trop généraux pour faire
une estimation précise du stock diversifié de propriétés au Canada. Pour régler ce problème, Brookfield
RPS utilise une méthode d’arbres à gradients conjugués. Les modèles d’arbres à gradients conjugués sont
fondamentalement différents des techniques traditionnelles qui conviennent à un seul modèle
parcimonieux. Les arbres de régression conjugués allient les points forts de deux algorithmes : les arbres
de régression et la conjugaison, une méthode adaptative pour la combinaison de nombreux modèles
simples afin d’obtenir un rendement prédictif amélioré.
Données de sortie : cotes de confiance et précision
Brookfield RPS a également créé une fonction de classification et de cote de confiance. La fonction de
classification permet de déterminer si le dossier peut être prédit de façon précise (réussite) ou non (échec),
alors que la fonction de cote de confiance indique la fiabilité du résultat donné par le modèle.
Actuellement, les modèles utilisés par Brookfield RPS permettent de prévoir la valeur des propriétés dans
l’ensemble du Canada avec un écart de +/- 10 % par rapport à leur valeur réelle, et ce 78 % du temps,
avec un taux de réussite de 80 %, ce qui est conforme aux normes de MEA de qualité commerciale en
Amérique du Nord.
Résumé des caractéristiques
Résumé du MEA de Brookfield RPS :
 Couverture nationale et fort taux de réussite
 Options de présentation des rapports
 Qualité commerciale et précision statistique
 Renseignements sur les tendances du marché
immobilier grâce à l’indice de prix des maisons
de Brookfield RPS
 Traitement en temps réel ou par lots
 Cotes de confiance multiples
 Possibilité de combiner avec d’autres MEA de
l’industrie et cascade de MEA personnalisable
selon les exigences du client
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 Rentabilité