INTRODUCTIONOver the last forty yea

INTRODUCTION
Over the last forty years, numerous studies (Phyrr, 1973; Woffard, 1978; Keliher & Mahoney, 2000;
Weaver & Michelson, 2004) have emerged highlighting the benefits of simulation analysis of ex ante
discounted cash flow (DCF) real estate investment returns. Although academic literature espouses
these benefits, little progress has occurred to actually incorporate probabilistic modeling into
professional real estate investing. A recent study by Edward, Farragher and Savage (2008) finds that
only 55% of professional real estate investors use any form of quantitative risk analysis when
evaluating real estate investments. Of the techniques most frequently cited were manual scenario and
sensitivity analysis at 44% and 39% respectively. Their findings show that more advanced techniques,
such as Monte Carlo simulation, were almost nonexistent in usage at only 2%. Early research by
Stephen Pyhrr (1973) revealed the many problems encountered by investors when using probabilistic
simulation of real estate returns. Phyrr noted the difficulties in understanding the interdependences and
distributions of the input parameters as being a major obstacle along with the ability of real estate
investors to interpret the data. A review of the recent literature reveals similar issues still persist today.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทนำในช่วงสี่สิบปีที่ผ่านมาการศึกษาจำนวนมาก (Phyrr 1973; Woffard 1978; Keliher และฮอนี่ย์, 2000 ผู้ประกอบการและไมเคิล, 2004) ได้เกิดการเน้นผลประโยชน์ของการวิเคราะห์แบบจำลองของอดีต ante ลดกระแสเงินสด (DCF) การลงทุนด้านอสังหาริมทรัพย์ ผลตอบแทน แม้ว่านักวิชาการวรรณกรรม espouses ผลประโยชน์เหล่านี้ความคืบหน้าเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่เกิดขึ้นจริงรวมการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นออกเป็นมืออาชีพการลงทุนด้านอสังหาริมทรัพย์ การศึกษาล่าสุดโดยเอ็ดเวิร์ด Farragher และโหด (2008) พบว่ามีเพียง55% ของนักลงทุนในอสังหาริมทรัพย์มืออาชีพใช้รูปแบบของการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณเมื่อประเมินการลงทุนในอสังหาริมทรัพย์ เทคนิคที่ส่วนใหญ่มักอ้างว่าเป็นสถานการณ์ด้วยตนเองและการวิเคราะห์ความไวที่ 44% และ 39% ตามลำดับ การค้นพบของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าเทคนิคขั้นสูงมากขึ้นเช่นการจำลอง Monte Carlo, เกือบไม่มีอยู่ในการใช้งานเพียง 2% การวิจัยในช่วงต้นโดยสตีเฟ่น Pyhrr (1973) เผยให้เห็นปัญหาหลายอย่างที่พบโดยนักลงทุนเมื่อมีการใช้ความน่าจะเป็นแบบจำลองของผลตอบแทนอสังหาริมทรัพย์ Phyrr สังเกตเห็นความยากลำบากในการทำความเข้าใจ interdependences และการกระจายของพารามิเตอร์การป้อนข้อมูลที่เป็นอุปสรรคสำคัญพร้อมกับความสามารถของธุรกิจอสังหาริมทรัพย์นักลงทุนที่จะตีความข้อมูล การทบทวนวรรณกรรมที่ผ่านมาแสดงให้เห็นปัญหาที่คล้ายกันในวันนี้ยังคงยังคงมีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทนำ
เมื่อสี่สิบปี การศึกษามากมาย ( phyrr 1973 ; woffard , 1978 ; keliher &มาโฮนี่ , 2000 ;
วีเวอร์& Michelson , 2004 ) ได้กลายเป็นเน้นประโยชน์ของการวิเคราะห์การจำลอง ex ante
ส่วนลดกระแสเงินสด ( 2 ) การลงทุนอสังหาริมทรัพย์กลับมา แม้ว่าวรรณกรรมวิชาการ espouses
ผลประโยชน์เหล่านี้ความคืบหน้าเล็กน้อยเกิดขึ้นจริงรวมแบบจำลองความน่าจะเป็น
มืออาชีพในการลงทุนอสังหาริมทรัพย์ . การศึกษาล่าสุดโดยเอ็ดเวิร์ด farragher และป่าเถื่อน ( 2551 ) พบว่า
เพียง 55% ของนักลงทุนอสังหาริมทรัพย์มืออาชีพใช้รูปแบบใด ๆของการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณเมื่อ
ประเมินผลการลงทุนด้านอสังหาริมทรัพย์ ในเทคนิคที่พบบ่อยที่สุดคือ สถานการณ์และคู่มือ
อ้างการวิเคราะห์ความอ่อนไหวที่ 44% และ 39% ตามลำดับ ผลของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าขั้นสูงเทคนิค
เช่นการจำลองมอนติคาร์โล , เกือบไม่มีการใช้เพียง 2 % การวิจัยโดย
สตีเฟ่น pyhrr ( 1973 ) พบมากปัญหาที่พบ โดยนักลงทุนเมื่อใช้แบบจำลองความน่าจะเป็น
อสังหาริมทรัพย์กลับมาphyrr ระบุปัญหาในการทำความเข้าใจและ interdependences
การแจกแจงของพารามิเตอร์ที่ป้อนเข้าเป็นหลักอุปสรรคพร้อมกับความสามารถของนักลงทุนอสังหาริมทรัพย์
การตีความข้อมูล การทบทวนวรรณกรรมที่ผ่านมา พบปัญหาที่คล้ายคลึงกันก็ยังคงมีอยู่ในวันนี้