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重回帰分析で募集家賃を設定

家賃設定

重回帰分析で戸建て住宅の家賃を設定

購入準備を進めている戸建て住宅の家賃を設定する。

対象地域(市)全体で募集中のデータを入手。

今回はSUUMOのデータを利用したが重複するデータが多い。

比較しながら重複するデータを全て取り除く。

 

Y:共益費等は家賃に含めて処理する。

X:パラメータ

・複数の駅が有る時は最短の徒歩時間を選択。

・今までの経験から敷金と礼金の有無に一貫性が無く解析結果が大きく変動することを承知している。

・間取りを数値化するためにダミー変数を採用

 

24件のデータをExcelで集める。

Excelで重回帰分析を実行

敷金と礼金を含む解析結果

敷金と礼金を除いた時の解析結果

解析結果について

単純平均6.8万に対して、4.9万と5.4万。重相関系数が94%と92%。これは妥当な結果だと思う。

敷金や礼金を求めると家賃が下がり、敷金や礼金をゼロにすれば家賃が上がるように見える。

私は敷金や礼金をゼロにして募集することが多い。

 

他の物件と同水準の家賃で募集するならばこの値を採用できると思う。

市場をよく理解している仲介業者が設定した数値から計算した値なのでそれなりの正当性が期待できる。

 

私は募集中の家賃に対して、この金額だから入居者が納得せず今でも募集が続いていると間上げる。

私が募集する時は過去の経験をもとに、この値からさらに5~10%低い値を採用することが多い。

 

今回注目している物件を購入できれば4.9万円で募集したい。

(5.4万円の90%)