Dissertation
Paper - Data-analyse: Vaststellen juistheid waardering van onroerend goed
- Cours
- Établissement
Paper - Data-analyse: Vaststellen juistheid waardering van onroerend goed
[Montrer plus]
Vendeur
S'abonner
joepsommers
Avis reçus
Aperçu du contenu
Data Science inData-analyse in R
Studio
VASTSTELLEN JUISTHEID WAARDERING VAN
ONROEREND GOED
23-06-2021
WOORDEN: 5392
,Inhoudsopgave
1. Inleiding..................................................................................................3
2. Theoretisch deel.....................................................................................4
2.1 Relevantie audit context..............................................................................................................4
2.2 Type data-analyse........................................................................................................................5
2.3 9 V’s Big Data...............................................................................................................................6
2.3.1 Dataverzameling...................................................................................................................6
2.3.2 Dataverwerking.....................................................................................................................7
2.3.3 Data-integriteit.....................................................................................................................8
2.3.4 Datavisualisatie...................................................................................................................10
2.3.5 Toegevoegde waarde van data...........................................................................................10
2.4 Gartner’s model.........................................................................................................................10
2.4.1 Descriptieve analyse...........................................................................................................11
2.4.2 Diagnostische analyse.........................................................................................................11
2.4.3 Voorspellende analyse........................................................................................................12
2.4.4 Voorschrijvende analyse.....................................................................................................12
2.5 Aard van de data-analyse...........................................................................................................13
2.6 Audit Comfort Cycle & Push-Left Principe..................................................................................14
2.6.1 Audit Comfort Cycle............................................................................................................14
2.6.2 Push-Left Principe...............................................................................................................15
2.7 Bias-variance trade-off...............................................................................................................16
2.8 Risico’s van de statistische analyse............................................................................................18
2.8.1 Uitlegbaarheid....................................................................................................................18
2.8.2 Bias......................................................................................................................................19
3. Analyse en conclusie.............................................................................20
3.1 Beschrijving van de gebruikte data(set).....................................................................................20
3.2 Resultatenanalyse......................................................................................................................24
3.3 Conclusie....................................................................................................................................27
Bibliografie................................................................................................28
Bijlage A – Opschoning en preparatie dataset..........................................31
Bijlage B – Summaries en plots lineaire regressieanalyses......................35
Bijlage C – R-Script...................................................................................38
Bijlage D – Beschrijvingen variabelen uit dataset....................................67
2
, 1.Inleiding
In de afgelopen twee jaar heeft in Nederland de huizenmarkt behoorlijke
ontwikkelingen doorgemaakt. De prijzen van onroerend goed nemen als
maar toe als gevolg van woningtekorten en lage hypotheekrentes. Er
wordt zelfs gesproken over een ‘bubbel’, waarbij de vraag wordt gesteld
wanneer deze zal knappen, als gevolg van het feit dat prijzen onhoudbaar
zijn geworden (De Telegraaf, 2021). Deze ontwikkeling raakt direct de
waardering van onroerend goed. Onder andere binnen het mkb is de
waardering van onroerend goed belangrijk, waardoor de Koninklijke
Nederlandse Beroepsorganisatie van Accountants zelfs in 2016 hiervoor
een onderzoeksrapport heeft laten schrijven (Koninklijke Nederlandse
Beroepsorganisatie van Accountants, 2021). Hieruit wordt onder andere
geconcludeerd dat bedrijfsspecifieke kenmerken en situaties van mkb-
bedrijven de verslaggevingsgrondslag voor de waardering van onroerend
goed beïnvloeden. Onroerend goed kan namelijk gewaardeerd worden
tegen historische kostprijs of actuele waarde in de commerciële
jaarrekening (RJ B2.113, RJ B2.114 en RJ B2.205). Indien het onroerend
goed gewaardeerd wordt tegen actuele waarde is het tijdens de
jaarrekeningcontrole aan de accountant om te beoordelen of deze
waardering tegen de juiste prijs plaatsvindt en daarmee juist
verantwoord is in de jaarrekening. Echter, de accountant ontbreekt het
vaak aan specifieke kennis van vastgoedwaarderingen waardoor een
externe deskundige, zoals een taxateur of makelaar, wordt ingeschakeld.
Om de accountant te ondersteunen in zijn controlewerkzaamheden ten
aanzien van de waardering van onroerend goed kan data-analyse worden
toegepast. Hiervoor is in deze paper een data-analyse uitgevoerd, waarbij
aan de hand van diverse kenmerken van onroerend goed de verkoopprijs
kan worden voorspeld en daarmee ook de actuele waarde kan worden
bepaald. Hiermee wordt de volgende onderzoeksvraag gedefinieerd:
“In hoeverre kan de accountant aan de hand van diverse kenmerken
vaststellen dat onroerend goed in de jaarrekening juist wordt
gewaardeerd?”
3
, De opzet van deze paper is als volgt. In hoofdstuk 2 wordt het theoretisch
deel van de data-analyse behandeld. In hoofdstuk 3 wordt de data-
analyse beschreven en worden de resultaten gedefinieerd. Tenslotte
wordt in dit hoofdstuk ook de conclusie geformuleerd.
2.Theoretisch deel
2.1 Relevantie audit context
De Nadere voorschriften controle- en overige standaarden (hierna: ‘NV
COS’) 200 vermelden in NV COS 200.11 de algehele doelstellingen van
de accountant bij de uitvoering van een jaarrekeningcontrole. Eén van
deze doelstellingen is de volgende: “een redelijke mate van zekerheid
verkrijgen over de vraag of de financiële overzichten als geheel vrij zijn
van een afwijking van materieel belang die het gevolg is van fouten of
fraude, om daarmee de accountant in staat te stellen een oordeel tot
uitdrukking te brengen over de vraag of de financiële overzichten in alle
van materieel belang zijnde opzichten in overeenstemming met het van
toepassing zijnde stelsel inzake financiële verslaggeving zijn opgesteld”
(NV COS 200.11a). Om deze zekerheid te verkrijgen waarop hij zijn
oordeel zal vormen dient de accountant voldoende en geschikte controle-
informatie te verzamelen (NBA NV COS 500.4). De controle-informatie
wordt verzameld door middel van het uitvoeren van
controlewerkzaamheden, waarbij NV COS 330.4 deze werkzaamheden
onderscheidt in gegevensgerichte controlewerkzaamheden en
systeemgerichte controlewerkzaamheden (NBA NV COS 330.4).
Onderdeel van de gegevensgerichte controlewerkzaamheden zijn
gegevensgerichte cijferanalyses. Volgens NV COS 520.4 betreffen
cijferanalyses evaluaties van financiële informatie door analyse van
plausibele relaties tussen zowel financiële als niet-financiële gegevens
(NBA NV COS 520.4).
4
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur joepsommers. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €13,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
Peut-on faire confiance à Stuvia ?
4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)
80796 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours
Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans