Недвижимое имущество:Раздел 5. Сравнительный подход к оценке
Навигация по разделу "недвижимость:"общие темы, базовые понятия, доходный подход, затратный подход, сравнительный подход, оценка земельного участка, прочее, рекомендованные источники, глоссарий - недвижимость
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 ФСО №7 [5]:
Таблица 18.| № п/п | Наименование | Комментарий |
|---|---|---|
| 1 | Условия рынка | Например:
|
| 2 | Условия финансирования, продажи | Например:
|
| 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:
|
| 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:
|
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:
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>
|
| 3 | Парное сравнение продаж | <tex> \cyr k = C_2-C_1 </tex>
|
| 4 | Метод капитализации потерь |
<tex> \cyr k = \frac { \cyr Poteri_ \tiny chod}{R} </tex>
|
| 5 | Регрессионный анализ | |
| 6 | Группа экспертных методик | Например:
|
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. (%).
5.2.6. Мультипликативная модель внесения корректировок :
<tex> k_{\triangle\;\;}=1 - \cyr P_i(1-k_i). </tex>
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]:
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>
<tex> M(x)\;=\;\overline x\;=\;\frac{{\displaystyle\sum_{i=1}^n}x_i}n </tex>
|
| 2 | Дисперсия | Математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания:
<tex> D(x)=M\left[x-M(x)\right]^2 </tex>
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>
|
| 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>
|
| 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:
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>
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>
|
| 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>
|
| 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>
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>
то базовая гипотеза отвергается и коэффициент (а, следовательно, и сам фактор) признается статистически значимым (то есть существенным). |
Навигация по разделу "недвижимость:"общие темы, базовые понятия, доходный подход, затратный подход, сравнительный подход, оценка земельного участка, прочее, рекомендованные источники, глоссарий - недвижимость