Просмотр исходного текста страницы Недвижимое имущество:Раздел 5. Сравнительный подход к оценке

 '''Навигация по разделу "недвижимость:"'''[[Недвижимое_имущество:Раздел_1._Общие_темы|общие темы]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 2. Базовые понятия |базовые понятия]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 3. Доходный подход |доходный подход]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 4. Затратный подход к оценке |затратный подход]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 5. Сравнительный подход к оценке |сравнительный подход]], [[Недвижимое_имущество:Раздел_6._Оценка_земельного_участка |оценка земельного участка]], [[Недвижимое_имущество:Раздел_7._Прочее |прочее]], [[Недвижимость_Рекомендованные_источники|рекомендованные источники]], [[Оценка_Недвижимости|глоссарий - недвижимость]]
----
<br />
<div class="noautonum">__TOC__</div> 
==[[Движимое_имущество:Раздел 4. Сравнительный_подход_к_оценке#4.2. Выбор аналогов | 5.1. Выбор аналогов]]==

==5.2. Корректирование цен аналогов==

'''5.2.1.''' Направление внесения корректировок:
* повышающая корректировка – вносится в цену объекта-аналога, если значение его фактора стоимости хуже, чем у объекта оценки (объект оценки дороже аналога);
* понижающая корректировка – вносится в цену объекта-аналога, если значение его фактора стоимости лучше, чем у объекта оценки (объект оценки дешевле аналога).

'''5.2.2.''' Основные группы корректировок, применяемых в сравнительном подходе к оценке недвижимости (п.п. «е» п. 22 [http://kvalexam.ru/index.php/ФСО-7 ФСО №7] [5]]:
{| class="wikitable"
Таблица 18.
|-
! № п/п !! Наименование !! Комментарий
|-
| 1 || Условия рынка || Например:
* изменения цен за период между датами сделки и оценки;
* скидки к ценам предложений.
|-
| 2 || Условия финансирования, продажи || Например:
* график оплаты (разовый платеж / совокупность платежей);
* необходимость уплаты налоговых сборов и прочих платежей.
|-
| 3 || Передаваемые имущественные права на объект и его составные части || Право на земельный участок, право на улучшения земельного участка.
|-
| 4 || Сервитуты и обременения || Сервитут (применительно к оценке недвижимости) – право ограниченного пользования чужим объектом недвижимости.
|-
| 5 || Вид использования и (или) зонирование || 
|-
| 6 || Площадь || Может быть комплексной корректировкой:
* общая площадь,
* полезная площадь,
* площади различных функциональных зон
|-
| 7 || Характеристика конструктивных элементов || Материал, конструктивные решения.
|-
| 8 || Соотношение площади земельного участка и площади его застройки || 
|-
| 9 || Техническое состояние || 
|-
| 10 || Инженерные коммуникации || 
|-
| 11 || Наличие дополнительных улучшений, наличие движимого имущества, не связанного с недвижимостью || Например, наличие системы центрального кондиционирования или гаража
|-
| 12 || Местоположение объекта || Может быть комплексной корректировкой, например, учитывать:
* удаление от административного центра населенного пункта;
* доступная инфраструктура;
* характеристика подъездных путей;
* экология.
|}

'''5.2.3.''' По характеру влияния на стоимость корректировки подразделяют на:
* денежные (абсолютные) – денежная сумма, в которую оценивается различие в характеристиках объекта аналога и объекта оценки. Денежная корректировка может применяться:
** к цене объекта аналога в целом;
** к единице сравнения (например, к цене кв.м).
* процентная (относительный) – корректировка, вносимая путем умножения цены продажи объекта аналога 
или его единицы сравнения на коэффициент, отражающий степень различия в характеристиках объекта-аналога и оцениваемого объекта.
 

'''5.2.4.''' Основными методами определения величины корректировок являются:

'''5.2.4.1'''  Величина корректировки определяется тем, как рынок реагирует на различие в значении соответствующего ценообразующего параметра объекта оценки и объекта-аналога.

{| class="wikitable"
Таблица 18.
|-
! № п/п !! Наименование !! Комментарий
|-
| 1 || На основе аналитических / статистических данных || Прямое определение величины корректировки, например, по данным аналитических исследований и справочников, в которых указывается размер корректировки для конкретной ситуации.
|-
| 2 || Метод компенсационных издержек || <tex> \cyr k </tex>=<tex>\sum_{i=1}^n \cyr Izd</tex><tex>_i</tex>
:: где:	
:<tex> \cyr k </tex> –	корректировка, ден. ед.;
:<tex> \cyr Izd</tex><tex>_i</tex> – i-ые издержки на устранение соответствующего различия, ден. ед.
|-
| 3 || Парное сравнение продаж || <tex> \cyr k = C_2-C_1 </tex>
:: где:	
: <tex> C_{1,2} </tex> – цена объектов, отличающихся по значению единственного ценообразующего параметра, на различие в котором определяется величина корректировки, ден. ед./год.
|-
| 4 || Метод капитализации потерь || 
<tex> \cyr k = \frac { \cyr Poteri_ \tiny chod}{R} </tex>
:: где:	
: <tex>	\cyr Poteri_{\tiny \cyr chod </tex> – потери чистого операционного дохода, обусловленные различием в значениях ценообразующего параметра, ден. ед./год;
: <tex> P </tex> – ставка капитализации, доли ед.
|-
| 5 || Регрессионный анализ ||
|-
| 6 || Группа экспертных методик || Например:
* прямое определение величины износа (устаревания) на основе экспертного мнения;
* использование шкал экспертных оценок;
* метод анализа иерархий (метод Саати) и пр.
|}

'''5.2.5.''' Аддитивная модель внесения относительных корректировок – модель, предполагающая расчет совокупной корректировки как суммы всех вносимых относительных корректировок:

<tex> k_{\triangle\;\;}=\;\sum_{i=1}^nk_i </tex>
:: где:	
: <tex>	k_{\triangle\;\;} </tex> –	совокупная корректировка, доли ед. (%);
: <tex>	k_i  </tex> –	i-ая относительная (процентная) корректировка, доли ед. (%).

Модель предполагает, что корректировки не испытывают взаимного влияния (предполагается, что рынок оценивает каждую характеристику независимо от других характеристик).

'''5.2.6.''' Мультипликативная модель внесения корректировок :

<tex> k_{\triangle\;\;}=1 - \cyr P_i(1-k_i). </tex>

'''5.2.7.'''«Самолетик Зумберга» – мнемонические правила внесения относительных корректировок.

'''5.2.7.1.''' Отправные точки для понимания принципов внесения относительных корректировок:

•	относительная корректировка – это всегда отношение, всегда дробь (даже если в числителе разность или сумма, даже когда мы считаем 1 + 5%, получая в итоге 1,05, то сами расчеты выглядят как 100/100 + 5/100 = (100+5)/100);

•	в указанной выше дроби необходимо чётко понимать, что к чему относится, что на что делится, что относительно чего, по отношению к чему.

'''5.2.7.2.''' Что должно быть в знаменателе дроби.
Знаменатель – это база расчета, это то, от чего необходимо найти отличия, и если не указано конкретное значение, то это единица. Обозначения для дальнейших расчетов: О – объект оценки; А – объект-аналог.
Вопрос 1: на сколько 100 отличается от 90?  Как 100 относится к 90?  На сколько 100 больше (или меньше), базового значения - 90?  В данном случае основой для сравнения (знаменателем) является 90. Необходимо определить насколько именно от этой основы (базы) отличается другая величина: (100-90)/90.

Вопрос 2: на сколько 90 отличается от 100?  (90-100)/100, поскольку мы определяем отличие именно от ста.
Таким образом, если по условиям задачи дано, что «аналог дороже (или дешевле), чем объект оценки», то «чем что» и является знаменателем, именно от этого и ищем отличия, и получим: (А - О) / О. Если же по условию «объект оценки дешевле (или дороже), чем аналог», то получим: (О - А) / А. Это и есть первое главное правило относительных корректировок.

'''5.2.7.3.'''  Определение корректирующих коэффициентов в сравнительном подходе.
Правило определения корректирующих коэффициентов в сравнительном подходе – аналог всегда в знаменателе.
Для того, чтобы определить корректировку сравнительного подхода, необходимо сначала определить относительные стоимости (факторы стоимости) О и А, приняв за единицу величину стоимости, относительно которой определяются отличия (ту самую, которая «дороже чем что», или «дешевле чего»), а уже после этого жёстко соблюсти правило «аналог всегда снизу», и разделить полученную относительную стоимость О на относительную стоимость А.
Пример: А дороже О на 30%. Дороже чего? Дороже О. О = 1. А = 1 +30% = 1,3. И теперь, чтобы определить корректирующих коэффициент: О / А = 1 / 1,3 = 0,77 (или «минус» 23% ).

И это является одной из самых частых ошибок экзамена. Весьма часто, для того, чтобы определить корректировку для данного примера, экзаменуемые попросту уменьшают величину А на 30%, поскольку «он же дороже на 30%, значит его надо уменьшить на 30%). И это является ошибкой. Вспомните НДС: чтобы его добавить, надо прибавить к базе расчёта 18%, а чтобы его вычленить из стоимости с НДС, нельзя просто вычесть 18%, необходимо разделить на 1,18. Чтобы себя проверить, вычтите из А (взяв любое значение стоимости) 30%, получив якобы стоимость О, а потом к этой стоимости О вновь прибавьте 30%. Получили первоначальную стоимость? Нет! А по условию А больше О именно на 30%, т.е. прибавив к О 30% мы должны получить А, и прибавив к 1 те самые 30%, получим 1,3 - наш А, равно как к 0,77 прибавив 30%, получим единицу. А вот к 0,7 прибавив 30%, единицу не получим. 

'''5.2.7.4.''' Элементы визуализации для облегчения запоминания – «самолетик Зумберга»
Полученные факторы стоимости для наглядности можно свести в «самолётик Зумберга»:



Отправные точки для понимания принципов внесения относительных корректировок:

==[[Движимое_имущество:Раздел 4. Сравнительный_подход_к_оценке#4.4. Метод сравнения продаж | 5.3. Метод сравнения продаж]]==

==5.4. Метод валового рентного множителя (мультипликатора)==
Валовый рентный множитель (валовый рентный мультипликатор) – показатель, равный отношению цены продажи к валовому доходу от объекта недвижимости.

<tex> \cyr C = PVD \times VRM </tex>

:где:	
:: <tex> \cyr C </tex> – стоимость объекта недвижимости, ден. ед.;
:: <tex> \cyr PVD </tex> – потенциальный валовый доход, ден. ед.;
:: <tex> \cyr VRM </tex> – валовый рентный мультипликатор,  ед.

==5.5. Метод регрессионного анализа==
'''5.5.1.''' Регрессионный анализ – статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную (применительно к оценочной деятельности – влияния ценообразующих параметров на стоимость).

<tex> C = f( {\cyr {TS}OP}_1, {\cyr{TS}OP_2,..., {\cyr {TS}OP}_i), </tex>

:где:	
:: <tex> \cyr C </tex> – стоимость объекта недвижимости, ден. ед.;
:: <tex> {\cyr {TS} OP}_i </tex> – i-ый ценообразующий параметр, единица измерения может быть различной (кв.м, км, наличие / отсутствие конкретного вида инженерных коммуникаций).

'''5.5.2.''' Основные понятия теории вероятностей и математической статистики [28]:
 
{| class="wikitable"
|-
Таблица 20.
! № п/п !! Понятие !! Определение и комментарий
|-
| 1 || Математическое ожидание || Сумма произведений всех значений дискретной̆ случайной величины на соответствующие им вероятности:
<tex> M\left(x\right)=\sum_{i=1}^nx_i\times p_i </tex>

:где:	
:: <tex> M(x) </tex> –	математическое ожидание, ед.;
:: <tex> x_i </tex> – 	i-ое значение случайной величины, ед.;
:: <tex> p_i </tex> – 	вероятность появления i-го значения случайной величины, доли ед.

<tex> M(x)\;=\;\overline x\;=\;\frac{{\displaystyle\sum_{i=1}^n}x_i}n </tex>
:где:	
:: <tex> n </tex> –	количество случайных величин, ед.
|-
| 2 || Дисперсия || Математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания:
<tex> D(x)=M\left[x-M(x)\right]^2 </tex>
:где:	
:: <tex> D(x)</tex> – 	дисперсия, кв.ед.

В оценочной практике, как правило, случайные величины являются равновероятными:

<tex> D(x)\;=\;\frac1n\sum_{i=1}^n\left[x_i-M(x)\right]^2 </tex>
|-
| 3 || Среднеквадратическое отклонение || Квадратный корень из дисперсии
<tex> s= \sqrt{D(x)} </tex>
:где:	
:: <tex> s </tex> – среднеквадратичное отклонение, ед.;
:: <tex> D(x) </tex> – 	дисперсия, кв.ед.
|-
| 4 || Корреляция || Статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин. При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
|-
| 5 || Коэффициент корреляции || Безразмерная величина, характеризующая тесноту линейной зависимости между случайными величинами:
<tex> p=\frac{{\displaystyle\sum_{i=1}^n}(x_i-\overline x)(y_i-\overline y)}{\sqrt{\displaystyle\sum_{i=1}^n}(x_i-\overline x)^2{\displaystyle\sum_{i=1}^n}(y_i-\overline y)^2 </tex>
:где:	
:: <tex> x_i,\overline x </tex> - i-ое значение случайной величины, ед.;
:: <tex> y_i,\overline y </tex> - математические ожидания, ед.
|-
| 6 || Репрезентативность || Соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности в целом. Репрезентативность определяет, насколько возможно обобщать результаты исследования с привлечением определённой выборки на всю генеральную совокупность, из которой она была собрана.
|-
| 7 || Мультиколлинеарность || Высокая взаимная коррелированность объясняющих переменных.
Использование в регрессионной модели мультиколлинеарных переменных приводит к ошибочной статистической незначимости коэффициентов модели и неустойчивости модели в целом (сильной зависимости от набора исходных данных).
|-
| 8 || Минимальное количество аналогов || В общем виде, количество аналогов в модели должно быть на единицу больше, чем количество независимых переменных (n+1).
В зависимости от количества существенных ценообразующих параметров и однородности исходной выборки выдвигаются различные требования к достаточности исходных данных – [29, 30].
|}

'''5.5.3.''' Этапы построения регрессионной модели:
* сбор рыночной информации;
* проверка исходных данных на наличие грубых ошибок;
* проверка исходных данных на соответствие принципу достаточности;
* внесение поправок (корректировок);
* выбор ценообразующих параметров (например, с помощью анализа матрицы корреляций);
* выбор вида зависимости (линейная, степенная, экспоненциальная и пр.);
* калибровка модели (непосредственно определение коэффициентов уравнения модели);
* проверка качества модели;
* проверка модели на устойчивость;
* вывод о целесообразности применения полученной модели.

'''5.5.4.''' В практической деятельности следует обратить внимание на показатели качества регрессионной модели:
{| class="wikitable"
Таблица 20.
|-
! № п/п !! Понятие !! Определение и комментарий
|-
| 1|| Коэффициент детерминации|| Определяет долю разброса исходных данных, объясняемых построенной моделью:
<tex> R^2=\frac{D(\widehat{y)}}{D\left(y\right)} </tex>
:где:	
:: <tex> R^2 </tex> - коэффициент детерминации, доли ед.;
:: <tex> D(\widehat{y) </tex> - дисперсия зависимой переменной, предсказанная построенной моделью, кв. ед
:: <tex> D\left(y\right) </tex> - дисперсия зависимой переменной (на основе эмпирических данных), кв. ед.
Приемлемым уровнем значений коэффициента детерминации принято считать <tex> R^2 \geq 0,7 </tex>.
|-
| 2 || Средняя ошибка аппроксимации || Определяет относительное отклонение модельных данных от рыночных:
<tex> \overline A=\frac{100\%}n\sum_{i=1}^n\frac{\left|y_{i-}\widehat{y_i}\right|}{y_i} </tex>
:где:	
:: <tex> \overline A </tex> средняя ошибка аппроксимации, %;
:: <tex> y_i </tex> рыночная стоимость i-го объекта-аналога, ден. ед.;
:: <tex> \widehat{y_i} </tex> рыночная стоимость i-го объекта-аналога, предсказанная моделью, ден. ед.
|-
| 3 || Среднеквадратичная ошибка регрессии || Характеризует разброс/рассеивание модельных данных относительно рыночных:
<tex> SEE=\sqrt{\frac{{\displaystyle\sum_{i=1}^n}(y_{i-}\widehat{y_i})^2}{n-k-1}} </tex>
:где:	
:: <tex> SEE </tex> - среднеквадратичная ошибка регрессии, ден. ед.;
:: <tex> n </tex> - объем выборки, ед.;
:: <tex> k </tex> - количество ценообразующих параметров, ед.
|-
| 4 || Критерий Фишера (т.н. F-критерий) || Заключается в проверке базовой гипотезы о статистической незначимости построенной модели. На практике эта проверка сводится к сравнению выборочной статистики (основанной на значении коэффициента детерминации) с критическим значением статистики на определенном уровне значимости:
<tex> F=\frac{R^2\times(n-k-1)}{(1-R^2)\times k}>F_{a,k_1,k_2} </tex>  <tex> k_2=n-k-1 </tex> 
:где:	
:: <tex> F </tex> - критерий Фишера, доли ед.;
:: <tex> n </tex> - объем выборки, ед.;
:: <tex> k </tex> - количество ценообразующих параметров, ед.
Модель принято считать статистически значимой, если значение выборочной статистики превышает критический порог на уровне значимости <tex> \alpha \leq 0,05 </tex>.
|-
| 5 || Критерий Стьюдента || Заключается в проверке базовой гипотезы о статистической незначимости коэффициента при ценообразующем факторе (критерий проверяется для всех коэффициентов модели).
Если выполняется неравенство:
<tex> \left|t_i\right|>t_{1-\alpha,\;n-k-1}\;,\;t_i=\frac{b_i}{se_i} </tex> 
:где:	
:: <tex> t_i </tex> - выборочная статистика для i-го коэффициента, ед.;
:: <tex> b_i </tex> - оценка i-го коэффициента, ед.коэф.;
:: <tex> se_i </tex> - стандартная ошибка i-го коэффициента, ед.коэф. 
то базовая гипотеза отвергается и коэффициент (а, следовательно, и сам фактор) признается статистически значимым (то есть существенным).
|}

----
 '''Навигация по разделу "недвижимость:"'''[[Недвижимое_имущество:Раздел_1._Общие_темы|общие темы]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 2. Базовые понятия |базовые понятия]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 3. Доходный подход |доходный подход]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 4. Затратный подход к оценке |затратный подход]], [[Недвижимое_имущество:Раздел 5. Сравнительный подход к оценке |сравнительный подход]], [[Недвижимое_имущество:Раздел_6._Оценка_земельного_участка |оценка земельного участка]], [[Недвижимое_имущество:Раздел_7._Прочее |прочее]], [[Недвижимость_Рекомендованные_источники|рекомендованные источники]], [[Оценка_Недвижимости|глоссарий - недвижимость]]