Ticari gayrimenkul için AI işletim sistemi.
Mülk ekle
Menü
Portföy + Mülk ekle Hesap oluştur Giriş yap Nasıl Çalışır Finansal Araçlar Haberler Öğren Veriye Sor Yapay Zeka Ajanları
Hakkında Hakkımızda İletişim Sorumluluk reddi
Görseller ve tema Alacakaranlık Gün Işığı Evergreen Grafit ✓
Hesap
Demo portföyüne göz atıyorsunuz

Buradaki hiçbir şey bir hesaba ait değil — bu, içinde gezinmek için kurgusal bir portföydür. Kendi mülklerinizi yönetmek için hesap oluşturun.

Giriş yap Hesap oluştur
Karanlık mod
Görseller ve tema

Dört görünüm — fotoğraflar ve renkler birlikte değişir.

Alacakaranlık Gün Işığı Evergreen Grafit ✓
Demo çalışma alanı

Bu çalışma alanındaki tüm mülkler, kiracılar, belgeler ve rakamlar kurgusaldır. Gerçek bir kaydı değiştirecek işlemler açıkça işaretlenmiştir.

Arayüz dili
Örnek veri — işlenmiş bir örnek üzerinden ilerliyorsunuz. Kendi mülkleriniz onun yerinde yer alacaktı. Hesabınızı oluşturun

ÖğrenCommercial Real Estate Finance → Ders 11 içinden 11

Deal metrics and sensitivity thinking

A one-page deal read: price and $/SF; in-place and stabilized NOI; cap rate on each; yield-on-cost for any project (stabilized NOI ÷ all-in cost) versus market cap — the development spread; DSCR/LTV/debt yield on the proposed debt; cash-on-cash year one; IRR and equity multiple over the hold; break-even occupancy = (OpEx + debt service) ÷ gross potential income.

Then flex it. One variable at a time: cap rate ±50 bps, market rents ±10%, downtime ±6 months, rate ±100 bps. The output is not one number but a shape — where the deal breaks, which lever dominates, how much cushion the structure leaves. Two deals with the same base IRR and different shapes are not the same deal.

Finally, honesty about precision: inputs are estimates, so outputs are ranges. Present base / downside / upside with the driving assumptions attached — decisions made on ranges survive contact with reality better than decisions made on decimals.

Temel çıkarımlar

Ders sınavı 4 soru

← Önceki ders Müfredat Kursu bitir →