Delft, 18 augustus 2016 – Een belangrijk onderdeel van het assetmanagement is het sturen op toekomstige (strategische) doelen. Met behulp van simulatie- of beslismodellen wordt gekeken wat het effect is van mogelijke beleidskeuzes op die strategische doelen. Hoe beter de effecten van beleidskeuzes in beeld kunnen worden gebracht, des te beter wordt het beeld of de strategische doelen wel of niet worden bereikt. Het koppelen van effecten aan beleidsmaatregelen bij simulaties, ook wel ‘prognose’ genoemd, is daarom essentieel, maar tegelijkertijd ook lang niet altijd even makkelijk.
Onder het effect van een maatregel wordt verstaan: het causale verband van een ingreep (maatregel) op prestaties vanuit een gegeven startsituatie ten opzichte van de prestaties (effect) op een toekomstige eindsituatie. Als we kijken naar de effecten die aan beleidsmaatregelen kunnen worden gekoppeld, zijn daarin drie niveaus te onderscheiden:
- Effecten van maatregelen die zonder problemen kunnen worden gesimuleerd;
- Effecten van maatregelen waarbij uitkomsten van simulaties moeten worden gecombineerd en/of aanvullend worden geïnterpreteerd;
- Effecten van maatregelen waarbij de gebruiker de effecten zelf toekent d.m.v. aannames en daarmee het (simulatie)resultaat mede zelf bepaalt.
Effecten van maatregelen die zonder problemen kunnen worden gesimuleerd
De eerst genoemde effecten van maatregelen geven uitkomsten die meestal te maken hebben met simulaties met een financiële uitgangspunt of simulaties over aantallen.
Voorbeeld: een huidige netto-huur kan door middel van toekomstig huurbeleid worden gesimuleerd, waardoor inzicht ontstaat in welke huurklassen en bijbehorende woningaantallen de woningvoorraad uiteindelijk is opgedeeld.
Dit soort simulaties zijn over het algemeen redelijk makkelijk te maken en ook betrouwbaar in te richten, zodat over het eindresultaat een goed oordeel kan worden geveld.
Effecten van maatregelen waarbij uitkomsten van simulaties moeten worden gecombineerd en/of aanvullend worden geïnterpreteerd
Het wordt moeilijker als er gekeken wordt naar de effecten van maatregelen waarbij uitkomsten van simulaties moeten worden gecombineerd en/of aanvullend worden geïnterpreteerd.
Voorbeeld: woonlasten vormen een combinatie van huur- en energielasten. Om te kunnen sturen op woonlasten zal de einduitkomst van de simulaties van huurlasten en energielasten dus bij elkaar moeten worden ‘opgeteld’.
Kan dat zomaar en zo niet, welke bewerking moet er dan worden uitgevoerd om betrouwbare uitkomsten krijgen? Hierboven hebben we gezien dat de toekomstige huurlasten goed zijn te simuleren; als we ervan uitgaan dat ook de energielasten goed zijn te simuleren dan kunnen we door de beide uitkomsten te combineren al dan niet op basis van een weging een oordeel vellen over en een inschatting maken van de toekomstige woonlasten.
Om de energielasten te kunnen bepalen hebben we een goed beeld nodig van de maatregelen die al dan niet in de toekomst nog nodig zijn om de energieprestatie van de woning te verbeteren. Ook willen we een beeld van het toekomstige energiegebruik in die woning, wat afhankelijk is van het gebruikersgedrag van het huishouden wat in die woning komt te wonen.
Maar ook al zijn deze onderleggers niet allemaal beschikbaar, toch kan de gebruiker – ook al is het maar als een gemiddelde – een redelijke inschatting maken van het toekomstig energieverbruik in een bepaald type woning. Het combineren van de uitkomsten van deze simulaties kennen we als het verschil tussen output: in dit voorbeeld de huurlasten en de energielasten en de outcome: de woonlasten.
Effecten van maatregelen waarbij de gebruiker de effecten zelf toekent d.m.v. aannamen en daarmee het (simulatie)resultaat mede zelf bepaalt
Maar wat als effecten van maatregelen bij simulaties niet bekend zijn of moeilijk zijn in te schatten, of als er sprake is van resultaten die een verschillende eenheid kennen, zodat het wegen van een totaalresultaat moeilijker wordt? In het vorige voorbeeld hadden we immers in beide gevallen te maken met kosten per maand.
Voorbeeld: het effect van een maatregel wordt enerzijds bepaald door toekomstige kwaliteit uitgedrukt in een conditiescore en anderzijds door de hoogte van de toekomstige marktwaarde in verhuurde staat.
Beiden geven een beeld van de toekomstige kwaliteit van een woning; de conditiescore over de technische kwaliteit en de marktwaarde over de ‘kwaliteitswaarde’ van de woning in zijn omgeving.
Het verdient in dit soort gevallen altijd aanbeveling om onvergelijkbare eenheden met elkaar te combineren door ze eerst afzonderlijk een rapportcijfer toe te kennen om vervolgens de resultaten uit te middelen. Ook hier geldt of deze prognose-uitkomst wel of niet moet worden gewogen, nog los van het bepalen van het effect op de technische kwaliteit en de marktwaarde van de woning door het toepassen van maatregelen of het uitblijven daarvan.
Als we terugkijken op de voorbeelden dan zullen de meeste gebruikers simulaties toepassen op het eerste niveau. Als het gaat om effecten van maatregelen zoals weergegeven onder 2 en 3 wordt het moeilijker om hier goede uitgangspunten voor te definiëren. Maar doet u dat niet, dan zal er ook geen eindresultaat ontstaan waarop de gebruiker kan vertrouwen en kan hij hier dus geen besluit over nemen.
Ik adviseer gebruikers van simulatiemodellen om, als het maar enigszins mogelijk is, ook bij de onder 2 en 3 genoemde voorbeelden aannames te doen ten aanzien van de effecten die ontstaan ten gevolge van toekomstige beleidsmaatregelen. Hier geldt: niet geschoten is altijd mis en een ‘best guess’ geeft in ieder geval een (simulatie)resultaat.
Want, kort nadat de eerste maatregelen zijn geëffectueerd kan ook het werkelijke effect worden beoordeeld en worden afgezet tegen het gesimuleerde effect. Door dit regelmatig en binnen de jaarlijkse beleidscyclus te herhalen ontstaat na verloop van tijd een redelijk beeld of de aannamen en de gesimuleerde resultaten door de gebruiker uiteindelijk in overeenstemming blijken te zijn met de realisatie. De aannamen kunnen dan worden bijgesteld en een reëel uitgangspunt gaan vormen voor toekomstige simulaties!
Meer informatie
Wilt u ook aan de slag met simulatiemodellen of heeft u hier vragen over, neem dan contact met ons op. Wij helpen u graag verder.
