Értékbecslés

Mi az az automated valuation model (AVM), és hogyan használják a biztosítók és a bankok

Az automated valuation model (AVM, automatizált értékbecslési modell) olyan statisztikai modell, amely az ingatlan nyilvántartott jellemzőiből és fekvéséből, helyszíni szemle nélkül becsüli meg a forgalmi értéket. A bankok a fedezet monitorozására, a biztosítók a biztosítási összeg ellenőrzésére használják; az EBA GL/2020/06 iránymutatás szerint a hitelnyújtásnál az értékbecslő munkáját támogathatja, de nem helyettesítheti.

210. §
Az EBA GL/2020/06 azon bekezdése, amely fejlett statisztikai modellel támogatott, helyszíni szemle nélküli (desktop) értékbecslést enged meg, a felelősség pedig az értékbecslőnél marad: 7,6%
gradient boosting lakásmodell medián abszolút százalékos hibája 16 037 ingatlanból álló tesztmintán, szemben az ugyanezen adatokra illesztett lineáris hedonikus modell 14,5%-ával: 20%
az AVM szóródására a European AVM Alliance szabványaiban leggyakrabban idézett hibahatár, mivel a modell és a referenciaérték bizonytalansága is nagyjából 10%: 3 év
a lakóingatlan-fedezet értékének felülvizsgálatai közötti leghosszabb időtáv a CRR 208. cikk (3) bekezdése szerint; kereskedelmi ingatlannál egy év: ~250
egy éles lakásmodell nyers bemeneti változóinak száma; one-hot kódolás után nagyjából 800

Mi az AVM, és mi nem az

Az automated valuation model (automatizált értékbecslési modell) olyan statisztikai modell, amely az ingatlan leírásából (hol van, mekkora, milyen típusú és milyen állapotú) a forgalmi értékére vonatkozó becslést állít elő, helyszíni szemle nélkül, és anélkül, hogy az egyedi esetre emberi mérlegelés vonatkozna. A European AVM Alliance (EAA), amelynek harmadik kiadású szabványai 2022. március 1-jén léptek hatályba, az AVM-eket a statisztikai értékelési módszerek négyelemű ranglétrájának tetejére helyezi: egyparaméteres értékbecslés (egy területre vonatkozó négyzetméterár), lakásárindexek (egy korábbi értékre alkalmazott változás), hedonikus modellek (az érték a jellemzők függvénye), végül az összehasonlító adatokon alapuló AVM-ek, amelyek minden egyes ingatlanhoz friss, hasonló eladásokat választanak ki és igazítanak hozzá. Az eredményt az teszi AVM-mé, hogy ingatlanspecifikus, reprodukálható, és értékbecslő közreműködése nélkül jön létre.

Az AVM nem értékbecslési szakvélemény. A szakvélemény egy szakképzett személy értékre vonatkozó véleménye, aki felelősséget is vállal érte; az AVM mérés, ismert hibaeloszlással. Index sem: az index azt mondja meg, hogyan mozogtak az árak, az AVM pedig azt, hogy egy konkrét ingatlan ma mennyit ér. És nem újjáépítési érték. Az AVM által adott forgalmi érték magában foglalja a telket, a fekvést és a keresletet, a lakásbiztosítás biztosítási összege viszont rendszerint olyan építési költség, amely mindhármat kizárja. Egy szakértői értékbecslés 2025-ből, egy 70 m²-es panellakásról, jól szemlélteti a különbséget: újjáépítési érték 1 400 EUR/m², hivatalos fedezeti érték 1 064 EUR/m², az összehasonlítható lakások kínálati ára pedig 1 667 és 2 190 EUR/m² között. A biztosítási oldalt az újjáépítési értékről szóló útmutató tárgyalja.

Bemenetek: mit kell tudnia a modellnek

A lakóingatlan-AVM az ingatlanról néhány tényt olvas be, a koordinátáiból pedig hosszú listányi további jellemzőt vezet le. A táblázat azokat a bemeneteket sorolja fel, amelyek a leginkább mozgatják az értéket, azt, hogy rendszerint honnan származnak, és hogy mi romlik el, ha hiányoznak vagy hibásak. A hibamódok egy éles modell valós eseteiből származnak, nem feltételezések.

Bemenet	Jelentősége	Szokásos forrás	Hibamód
Cím vagy koordináták	A fekvés a meghatározó tényező; a modell minden járásra és városra magukból az adatokból tanulja meg az árszintet	Geokóder, ingatlannyilvántartás, központi címregiszter	A geokódolásos dúsítás hiánya miatt a kisvárosi lakások ára egyszer 30–45%-kal lett túl magas
Nettó alapterület	Az ár a mérettel együtt nő, de az arányosnál lassabban: egy hedonikus illesztésben a becsült területrugalmasság 0,23 volt, miután a szobaszám is bekerült a modellbe	Ingatlannyilvántartás, tulajdoni hányad, ingatlanportál	Terület nélkül nincs értékbecslés; a modell géppel olvasható indokot ad vissza, például `no_area`
Ingatlantípus és elrendezés	A lakás, a családi ház, a nyaraló és a telek más-más árskálán mozog; a méret hatásának jelentős részét a szobaszám hordozza	Ingatlanportál, ingatlannyilvántartás, osztályozó	A családi házak külön modellhez kerülnek (kb. 13% medián hiba), a nyaralók pedig egy másikhoz (15–18%)
Állapot	Új, felújított, eredeti: a fekvésen kívüli legerősebb önálló tényező	Megadott állapot, fotók alapján számított, 0-tól 100-ig terjedő állapotpontszám	Ha az ismeretlen felszereltséget hiányzónak vesszük ismeretlen helyett, az tévesen 15–25%-kal vágja le az új építésű ingatlanok árát
Szint és szintek száma	A földszint és a legfelső szint épülettípustól függően árengedménnyel vagy felárral forog	Ingatlanportál, ingatlannyilvántartás	A hiányzó értékek a modell saját hiányzóérték-ágára kerülnek, nem alapértelmezett értéket kapnak
Építés és felújítás éve	A kor hatása monoton: egyetlen régebbi épület sem árazódhat magasabbra a vele mindenben azonos, újabbnál	Ingatlannyilvántartás, építménynyilvántartás, becslő	A hibás évszámot, például a 99999-et, a rendszer csendben eldobja, nem futtatja hibára a kérést
Építőanyag	A panel, a tégla és a beton eltérő avulást és vevői preferenciát hordoz	Ingatlanportál, építménynyilvántartás	Ellentmondó páros (új építésű és panel) esetén az ellentmondó mező kiesik
Fotók	A képi állapotpontszám ott pótol, ahol kevés a strukturált adat; a nyaralóknál ez a legerősebb önálló változó	Ingatlanportálok képei	Fotók hiányában az állapotpontszám üres, ami kiszélesíti a hibasávot

A bemenetek és a hibaesetek a Bytero Engine modelldokumentációjából származnak.

Modellcsaládok: hedonikus regresszió és gradient boosting

Két modellcsalád uralja a terepet. A hedonikus modell az ár logaritmusát a jellemzők súlyozott összegeként írja fel, így minden együttható leolvasható és megvédhető. A gradient boosting döntési fák (az XGBoost és rokonai) automatikusan tanulják meg az interakciókat és a nemlinearitásokat, és ott a szokásos éles választás, ahol a pontosság a cél. Az alábbi összehasonlítás mindkettőt ugyanarra a 81 311 lakáseladási rekordra, ugyanazzal a 80/20 felosztással (64 148 tanító- és 16 037 tesztsor) és ugyanarra a log-ár célváltozóra illesztette, így a különbséget kizárólag a modell formája okozza.

Család	Hogyan áraz	Eredmény a teszthalmazon	Erősségek	Gyengeségek
Legkisebb négyzetek módszere, ridge, lasso, elastic net (log-lineáris hedonikus)	81 származtatott változó súlyozott összege log-térben, smearing-korrekcióval visszatranszformálva	MAPE kb. 23%, medián APE 14,5%, R² log-térben 0,70; a regularizáció alig mozdított az illesztésen, a lasso a 81 változóból 68-at tartott meg	Minden együttható leolvasható árhatás; olcsó illeszteni és elmagyarázni; stabil	Alulilleszti a struktúrát: a boostinghoz képesti lemaradás a lineáris forma alulillesztése, nem túlillesztés
Gamma GLM log kapcsolati függvénnyel	Közvetlenül eurót jelez előre, multiplikatív hibával	MAPE 24,9%	Eredeti pénznemben mér; az aktuáriusok számára ismerős	Ezeken az adatokon nem jobb a lineáris hedonikus illesztésnél
Gradient boosting döntési fák (XGBoost, kvantilis medián alsó sávval)	Sok sekély döntési fa összege, monoton megkötésekkel a területre, az állapotra, a korra és a távolságra	MAPE 12,9%, medián APE 7,6%, R² log-térben 0,876	Nagyjából felezi a hibát; megragadja az interakciókat; a monoton korlátok kb. 1 százalékpontnyi nyers pontosságba kerülnek, cserébe kizárják a lehetetlen sorrendeket	Együtthatók nem léteznek; a magyarázathoz változó-hozzájárulás kell; fegyelmezett újratanítást igényel
Összehasonlító adatokon alapuló (legközelebbi eladások)	Hasonló, friss eladásokat választ ki, és az értékelt ingatlanhoz igazítja őket	A legközelebbi összehasonlító ingatlan árát változóként hozzáadva a boostolt modellhez egy tesztben nagyjából semmit nem javult az eredmény	Ez áll legközelebb az értékbecslő gondolkodásához; minden eredmény magával hozza a saját bizonyítékát	Sűrű, friss tranzakciós adatot igényel; gyenge ott, ahol az eladások ritkák vagy nem nyilvánosak

A Bytero összehasonlítása lineáris és gradient boosting lakáseladási modellről, ugyanazon a szlovák tesztmintán, 2026; MAPE = átlagos abszolút százalékos hiba, APE = abszolút százalékos hiba.

Hibamutatók: hogyan mérik az AVM pontosságát

Az EAA szabványai a pontosságot torzításra és szóródásra bontják. A torzítás az alul- vagy felülértékelés szisztematikus hajlama, amelyet a referenciaértékhez – például egy eladási árhoz – viszonyított átlagos vagy, még inkább, medián hibával mérnek. A szóródás a hibák előjeltől független terjedelme, és a szabványok három módot neveznek meg a jelentésére: a szórást, az átlagos abszolút hibát és a referenciaértéktől 10, 15 és 20 százalékon belül maradó értékbecslések arányát. A 20 százalékos sáv az a mutató, amelyet a leggyakrabban idéznek, azon az alapon, hogy a modell és a referenciaérték is nagyjából 10 százalék eredendő bizonytalanságot hordoz, így két érték 20 százalékkal is eltérhet anélkül, hogy bármelyik hibás lenne. A szolgáltatók közötti összevetés csak akkor érvényes, ha ugyanazt a sávot ugyanazon a mintán használják.

A fenti összehasonlításból két mutató érdemel magyarázatot. A medián abszolút százalékos hiba (MedAPE) a tipikus ingatlanra jellemző hiba: a tesztingatlanok felét a boostolt modell 7,6 százalékon belül, a hedonikus 14,5 százalékon belül értékelte. Az átlagos abszolút százalékos hibát (MAPE) a nehéz esetek farka húzza fel, ezért ugyanazokra a modellekre 12,9, illetve 23 százalék. A log skálán vett R² a megmagyarázott árszóródás aránya; az euróskálán vett R² log modelleknél instabil, néhány luxusingatlan uralja, ezért nem alkalmas a modellek rangsorolására. A hibát olyan tesztmintán kell mérni, amelyet a modell soha nem látott, térbeli adatoknál pedig a felosztásnak a szomszédos ingatlanokat ugyanarra az oldalra kell tennie, különben az adatszivárgás minden mutatót felfúj.

Két további mennyiséget kevernek össze gyakran a pontossággal. Az EAA szerinti találati arány azoknak az ingatlanoknak az aránya, amelyek megfelelnek a modell bemeneti követelményeinek, és értéket is kapnak; egy modell úgy is lehet pontos, hogy a hiányos eseteket visszautasítja. A megbízhatósági mérőszám ingatlanonkénti becslés a megbízhatóságra; a szabványok megkövetelik, hogy előrejelző jellegű legyen, azaz előrejelzett szórássá legyen átváltható, az EBA 210. bekezdése pedig egy ilyet ír elő minden esetben, amikor modell támogat helyszíni szemle nélküli értékbecslést. Egy éles modell 0-tól 100-ig terjedő megbízhatósági pontszámot számol az általa beolvasott 35 bemeneti oszlop súlyozott kitöltöttségéből, 85 és 60 alatt figyelmeztető jelzéssel.

Mit enged meg az EBA és a CRR

Az európai bankokra vonatkozó szabályok két helyen találhatók: a tőkekövetelmény-rendeletben (CRR, az Európai Parlament és a Tanács 575/2013/EU rendelete) és az Európai Bankhatóság (EBA) hitelnyújtásról és monitorozásról szóló iránymutatásában (EBA/GL/2020/06), amelyet 2021. június 30-tól kell alkalmazni. Az iránymutatás az AVM-et fejlett statisztikai modellnek nevezi, és egyértelműen kimondja, mikor támogathat egy értékbecslést, és mikor állhat meg önmagában.

Szakasz	Mit mond a szabály	Hol
Belső szabályzat	Az intézmények fedezettípusonként rögzítik, milyen értékelési megközelítést alkalmaz az értékbecslő, és hogyan használnak fejlett statisztikai modellt; a megközelítéseknek prudensnek és arányosnak kell lenniük	EBA GL/2020/06 206. §
Hitelnyújtás, alapeset	Az ingatlanfedezet értékét belső vagy külső értékbecslő állapítja meg, teljes helyszíni szemlével, belső és külső felméréssel	209. §
Hitelnyújtás, eltérés	Fejlett, érett piacokon lakóingatlannál megengedett a fejlett statisztikai modellel támogatott, értékbecslő által végzett, helyszíni szemle nélküli (desktop) értékbecslés; a felelősség az értékbecslőé marad, a modellnek megbízhatósági mérőszámot kell adnia, alacsony megbízhatóság esetén pedig más módszerre kell váltani	210. §
Monitorozás	A fedezet monitorozására használt indexeknek és statisztikai modelleknek kellően részletesnek, az eszközhöz és a termékhez illőnek kell lenniük, és megfigyelt tranzakciók, valamint értékbecslési szakvélemények kellően hosszú idősorán kell alapulniuk	223. §; a CRR 208. cikk (3) bekezdése kereskedelmi ingatlannál legalább évente, lakóingatlannál legalább háromévente írja elő a monitorozást, és megengedi statisztikai módszerek használatát a monitorozásra, valamint az átértékelést igénylő ingatlanok azonosítására
Átértékelés jelentős értékcsökkenés után	Az átértékelést értékbecslő végzi, akit a 7.4. szakasznak megfelelő fejlett statisztikai modell támogathat; a modell nem lehet az egyetlen eszköz	225. §, hivatkozva a CRR 208. cikk (3) bekezdés b) pontjára
Átértékelés egyéb esetben	Az értéket értékbecslő frissítheti, vagy olyan megfelelő statisztikai modell, amely megfelel a 7.4. szakasznak, és figyelembe veszi az ingatlant és annak környékét	226. §
Modellkritériumok	Kellően részletes, ingatlan- és helyszínspecifikus (a példa az irányítószám), érvényes és megfigyelt tranzakciós árakon visszatesztelt, tranzakciók nagy, reprezentatív mintáján tanított, naprakész és jó minőségű adatokra épülő modell; a dokumentáció naprakész; a modell teljesítményéért az intézmény, az értékbecslésért az értékbecslő felel	236–239. §

EBA/GL/2020/06 zárójelentés, 7. szakasz; az Európai Parlament és a Tanács 575/2013/EU rendelete, 208. cikk.

Hogyan használják a biztosítók az AVM-et

A vagyonbiztosítók más célra használják a forgalmi értéket, mint a bankok. Az épület biztosítási összege rendszerint újjáépítési érték, lakásoknál azonban több biztosító a forgalmi értékre építi a feltételeit – olykor csak ott, ahol az meghaladja az újjáépítési összeget –, és a lakhatatlanná vált lakást egy felső korlátig forgalmi értéken téríti. Az AVM ezért a lakások biztosításiösszeg-ellenőrzésének viszonyítási pontja: eléri-e a kötvényben szereplő összeg azt az értéket, amelyet a feltételek leírnak? Ahol a kötvény alapja az újjáépítési érték, ott az AVM a rossz szám, a jó pedig egy költségszámító motor; a portfólió-ellenőrzéshez mindkettő kell, biztosítónként és ingatlantípusonként alkalmazva.

A biztosítók második felhasználása a megújítás és az értékkövetés. A biztosítási összegeket évente építőipari vagy lakásárindexszel indexálják, és egy portfóliószintű AVM-futtatás megmutatja, hol maradt le a lakások értékkövetése a piactól, vagy hol szaladt elé. A harmadik az underwriting-kontextus: a forgalmi érték az újjáépítési érték mellett kimutatja azokat az ingatlanokat, ahol a totálkár után a tulajdonos nem tudna egyenértékűt venni – és itt kezdődnek a viták. A kört az épület LiDAR-térfogatából levezetett újjáépítési érték zárja be; lásd a LiDAR-alapú újjáépítési értékről szóló útmutatót.

Hogyan használják a bankok az AVM-et

A bankok alapvető felhasználása a hitel-fedezeti mutató monitorozása. A CRR 208. cikk (3) bekezdése szerint a lakóingatlan-fedezet értékét legalább háromévente, a kereskedelmi fedezetét legalább évente monitorozni kell, és ehhez a monitorozáshoz, valamint az átértékelést igénylő ingatlanok azonosításához statisztikai módszerek is használhatók. A jelzáloghitel-állományon végigfuttatott AVM hitelenként aktuális értéket és LTV-t (hitel-fedezeti mutatót) ad, valamint listát azokról a hitelekről, amelyek átléptek egy küszöböt; a minőségi mércét az EBA 223. bekezdése szabja meg: legyen kellően részletes az eszközhöz, és elegendő megfigyelt tranzakción és értékbecslési szakvéleményen alapuljon.

Az iránymutatás az átértékelésnél húzza meg a határt. Jelentős értékcsökkenés után a 225. bekezdés értékbecslőt ír elő, aki támaszkodhat modellre, de nem adhatja át neki a feladatot; ilyen kiváltó ok nélkül a 226. bekezdés megengedi a modell önálló használatát, ha az megfelel a 7.4. szakasznak. A hitelnyújtás az értékbecslőnél marad, kivéve a 210. bekezdés szerinti, helyszíni szemle nélküli eltérést. Az AVM-et bevezető bankok ezért három dokumentumot tartanak készenlétben a felügyelet számára: a modelldokumentációt, a megfigyelt árakhoz mért visszatesztelést és az alább leírt, értékbecslésenkénti audit-nyomvonalat.

Mit tartalmaz az audit-nyomvonal

Az az értékbecslés, amelyet nem lehet reprodukálni, nem bizonyíték. Az EBA 238. bekezdése előírja, hogy az intézmények értsék a modelljeik módszertanát, bemeneteit és feltevéseit, és tartsák naprakészen a dokumentációt; a 237(b) bekezdés megfigyelt tranzakciós árakhoz mért visszatesztelést ír elő. Értékbecslésenként annyit kell rögzíteni, hogy a szám egy évvel később is újraszámolható legyen.

A modell azonosítója és verziója. A modellcsalád, a betanított artefaktum és a verziócímkéje (egy éles modell minden értéket ellát egy címkével, például v3.3, a családi házakat és a nyaralókat pedig külön címkézett modellekhez irányítja), hogy az újratanítás soha ne változtasson meg csendben egy régi számot.
A bemenetek pillanatképe. Minden jellemző a beküldött és a dúsított állapotában (koordináták, távolságok, irányítószám-sűrűség, állapotpontszám), és géppel olvasható indok minden hiányzó adatra (no_gps, no_area).
Összehasonlító adatok vagy cellabizonyíték. Összehasonlító modellnél a kiválasztott eladások és a kiigazítások; hedonikus vagy boostolt modellnél a helyszíni cella és annak mintanagysága.
Modell utáni kiigazítások. Minden kínálati árról eladási árra átszámító korrekció a paramétereivel: egy motor nagyjából 6–9 százalékos regionális alapértéket, egy kamatkörnyezeti szorzót és egy elavulási szorzót alkalmaz, amely friss ajánlatnál 1,0, egyéves ajánlatnál pedig 2,0.
Megbízhatóság és tartomány. A megbízhatósági pontszám, egy alsó sáv (a kvantilis modell a medián mellett a 25. percentilist is kiadja) és az az előrejelzett szórás, amelynek a megbízhatóság megfeleltethető.
Adatévjárat és időbélyeg. A tanítóadatok és az előrejelzéskor beolvasott piaci adatok dátuma; a mentett értékbecslések befagyasztva maradnak, hacsak egy árrelevanciával bíró bemenet meg nem változik.
Visszateszt-hivatkozás. Az a tesztmintás jelentés, amelyen a modell a kiadás előtt megfelelt: R², MAPE, MedAPE és a 10, illetve 20 százalékon belüli arány, szegmensenként.

Korlátok

Az AVM csak annyit ér, amennyit azok az árak, amelyekből tanult. Ahol az eladási árak nem nyilvánosak, a modellek kínálati árakon tanulnak, és korrigálniuk kell az eladási árhoz képesti réssel, amely se nem állandó, se nem kicsi: egy kalibráció szerint a regionális alapérték a szűkös fővárosi piacon nagyjából 6 százalék, vidéken 9 százalék, és tágul, ha a jelzáloghitel-kamatok emelkednek, illetve ahogy egy eladatlan ajánlat öregszik. E korrekció nélkül közölve a modell azt méri, amiben az eladók reménykednek.

A pontosság szegmensenként egyenetlen. A sűrű piacokon lévő lakások a könnyű eset; a családi házak (egy éles modellben kb. 13 százalék medián hiba) és a nyaralók (15–18 százalék) nehezebbek, mert a telekméret, a távoli fekvés és az állapot többet számít, és kevésbé van rögzítve. Az egyedi ingatlanoknak, a telkeknek és mindennek, ami a tanítási eloszláson kívül esik, alacsony megbízhatóságot kell visszaadnia, nem pedig magabiztos rossz számot. Az értelmezhetőségnek is ára van: a fenti összehasonlításban az olvasható hedonikus modell az átláthatóságért kb. 10 MAPE-pontot és kétszeres medián hibát fizetett.

Végül: az AVM egyetlen kérdésre válaszol. Nem adja meg sem a biztosítónak kellő újjáépítési értéket, sem azt az avult műszaki értéket, amelyet az igazságügyi szakértő állapít meg; ezek külön, determinisztikus számítások. A Bytero az itt összehasonlítottakhoz hasonló gradient boosting modellt futtat, értékbecslésenként verziózva, megbízhatósági pontszámmal és kínálati árról eladási árra átszámító korrekcióval, mellette külön újjáépítésiérték-motorral; a módszert a Bytero Engine oldal írja le, a piaconkénti elérhetőséget pedig a Lefedettség oldal.

Kérdések

Ugyanaz az AVM, mint az értékbecslési szakvélemény?

Nem. Az értékbecslési szakvélemény az értékbecslő értékre vonatkozó véleménye, személyes felelősséggel; az AVM statisztikai becslés, mérhető hibaeloszlással. Az EBA GL/2020/06 akkor is az értékbecslőnél tartja a felelősséget, ha modell támogatja a helyszíni szemle nélküli értékbecslést (210. bekezdés).

Használhat-e a bank AVM-et a hitelnyújtásnál?

Csak támogatásként. A 209. bekezdés alapértelmezésben teljes helyszíni szemlét végző értékbecslőt ír elő; a 210. bekezdés érett piacokon lakóingatlannál megengedi a modellel támogatott, értékbecslő általi, helyszíni szemle nélküli értékbecslést, feltéve, hogy a modell megbízhatósági mérőszámot ad, és megfelel a 7.4. szakasz kritériumainak. A modell csak azoknál az átértékeléseknél lehet az egyetlen eszköz, ahol nem lépett életbe jelentős értékcsökkenés miatti kiváltó ok (226. bekezdés).

Milyen pontos legyen egy AVM?

Nincs egyetlen szabályozói küszöbérték. A European AVM Alliance szabványai a torzítást a medián hibával, a szóródást pedig a referenciaértéktől 10, 15, illetve 20 százalékon belüli értékek arányával mérik, és a 20 százalékos sávot idézik a leggyakrabban. Az ezen az oldalon szereplő összehasonlításban a boostolt modell 7,6 százalékos medián abszolút hibát ért el lakásokra, a lineáris hedonikus modell pedig 14,5 százalékot.

Megadja-e az AVM a biztosítási összeget?

Közvetlenül nem. Az AVM forgalmi értéket ad, amely a telket és a fekvést is tartalmazza. Az épület biztosítási összege rendszerint újjáépítési érték, azaz építési költségszámítás. Lakásoknál egyes biztosítók feltételei a forgalmi értéket használják, ott az AVM a helyes ellenőrzés; családi háznál nem.