В процессе сбора информации были выявлены ценообразующие факторы, которые представлены в объявлениях о продажах:
– район города (местоположение);
– количество этажей в доме;
– этаж, на котором расположена квартира;
– количество комнат в квартире;
– тип дома;
– ремонтное состояние квартиры.
Министерство сельского хозяйства РФ
Федеральное государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Государственный университет по землеустройству»
Кафедра экономической теории и менеджмента
по дисциплине «Практика оценки недвижимости»
«Массовая (кадастровая) оценка стоимости объектов жилого назначения в многоквартирных домах в г. Ногинск.
Студент группы 53-э Бидин А.Б.
д.т.н., профессор Коростелев С.П.
1 Теоретические положения в массовой оценке стоимости недвижимости
1.1 Понятие современной массовой (кадастровой) оценки стоимости объектов недвижимости
1.2 Этапы массовой (кадастровой) оценки стоимости недвижимости с помощью корреляционно-регрессионного анализа
2 Массовая (кадастровая) оценка стоимости объектов жилого назначения в многоквартирных домах в г. Ногинск
2.1 Сбор исходной информации и выявление ценообразующих факторов
2.2 Оцифровка собранной информации
2.3 Выбор модели кадастровой оценки объектов недвижимости
2.4 Расчет коэффициентов модели с использованием функций MS EXCEL
2.5 Анализ коэффициентов и проверка гипотез
2.5.1 Анализ коэффициентов R-квадрат
2.5.2 Оценка надежности уравнения регрессии и показателя тесноты связи
2.5.3 Оценка надежности коэффициентов модели
2.5.4 Анализ уровня значимости
2.5.5 Анализ распределения остатков модели
Список использованных источников
- Введение
- 2 Оцифровка собранной информации
- 2 Оценка надежности уравнения регрессии и показателя тесноты связи
- 1 Понятие современной массовой (кадастровой) оценки стоимости объектов недвижимости
- 1 Анализ коэффициентов R-квадрат
- 4 Анализ уровня значимости
- 4 Расчет коэффициентов модели с использованием функций MS EXCEL
- 3 Оценка надежности коэффициентов модели
- 1 Сбор исходной информации и выявление ценообразующих факторов
- 2 Этапы массовой (кадастровой) оценки стоимости недвижимости с помощью корреляционно-регрессионного анализа
- 5 Анализ распределения остатков модели
- 3 Выбор модели кадастровой оценки объектов недвижимости
- Список использованных источников
- Заключение
Введение
Цель выполнения курсовой работы – приобретение навыков по практической оценке стоимости объектов недвижимости при ее массовой (кадастровой) оценке.
В процессе данной работы была использована реальная рыночная информация по стоимости объектов недвижимости г. Ногинск. Данная информация обработана с использованием методов математической статистики и прикладных компьютерных программ в среде MS EXCEL.
Задача курсовой работы – построить математическую модель кадастровой оценки недвижимости для жилых многоквартирных домов г. Ногинск на текущую дату. В курсовой работе также решаются следующие задачи:
– сбор и анализ рыночной информации по ценам продаж жилой недвижимости в г. Ногинске;
– выявление ценообразующих факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на формирование цены;
– выбор экономической регрессионной модели оценки и проведение оцифровки исходной экспериментальной выборки;
– проведение расчета параметров модели оценки стоимости;
– проведение анализа полученных результатов;
– оценка качества регрессионной модели оценки.
В процессе выполнения работы необходимо научиться:
– самостоятельно собирать и обрабатывать исходную рыночную информацию, представленную в открытых источниках;
– выявлять ценообразующие факторы;
– формировать экспериментальные выборки цен предложений;
– оцифровывать качественную информацию по объектам недвижимости;
– обрабатывать исходную информацию методами математической статистики;
– проводить анализ полученных результатов отчета с учетом экономического содержания входных и выходных параметров модели;
– строить регрессионные модели кадастровой оценки недвижимости и оценивать их точность.
1.1 Понятие массовой оценки
и ее основы
1.2 Система массовой оценки
недвижимости: структура и основные функции
1.3 Анализ рыночных данных и
подготовка их к моделированию стоимости
недвижимости
1.4 Контроль качества оценки
Актуальность
темы исследования
По
мере развития в России рыночных отношений
все более актуальными становятся вопросы
оценки недвижимого имущества. Оценка
недвижимости непосредственно связана
со многими экономическими вопросами,
такими как, ценообразование, планирование
экономического развития, реструктуризация,
приватизация и национализация предприятий,
разработка инвестиционных и экономических
региональных программ. Действительно,
необходимость оценить стоимость недвижимого
имущества возникает в ходе приватизации
или национализации отдельного объекта
недвижимости или недвижимости в составе
имущественного комплекса предприятия.
Оценка требуется при совершении сделок
с объектами недвижимости, например купле-продаже,
аренде и при иной передаче объекта от
одного лица другому. В случае, когда в
сделку вовлечен объект недвижимости,
находящийся в государственной собственности,
обязательность проведения оценки регламентируется
законом. Проведение оценки необходимо
при исчислении налога на недвижимость.
Развитие первичного и вторичного рынков
недвижимости ведет к все возрастающей
потребности в качественной и квалифицированной
оценке объектов недвижимости. С формированием
рыночных отношений понятия «недвижимость»
и «оценка объектов недвижимости» стали
широко использоваться на практике, однако
их теоретическое обоснование применительно
к специфическим условиям рынка России
находится в стадии становления и развития,
а многие термины имеют неоднозначное
трактование. Поскольку до недавнего времени
в России не существовало рынка недвижимости,
то при оценке использовались различные
типы стоимости, имевшие место в директивной
экономике, а именно: восстановительная,
балансовая, инвентаризационная и прочие.
Указанные типы стоимости используются
для различных целей и, зачастую, существенно
отличаются от цен, возникающих при равновесии
спроса и предложения в случае свободных
экономических отношений, при которых
может быть определена реальная рыночная
стоимость недвижимого имущества. Именно
рыночная стоимость представляет наибольший
интерес и может служить объективным показателем
реальной ценности объекта недвижимости.
Цель
и задачи исследования
Как
было отмечено выше, анализ и моделирование
рынка недвижимости в целом и оценка рыночной
стоимости объектов недвижимости в частности
являются актуальными и перспективными
направлениями проведения исследований.
Переход от плановой экономики к рыночной
и развитие системы налогообложения требует
интенсивного развития методов оценки,
повышения достоверности их результатов
и проведения оценки объектов недвижимости
на всей территории Российской Федерации.
В соответствии с вышесказанным можно
сформулировать цель исследования. Целью
исследования является решение научной
задачи формирования математического
аппарата оценки, учитывающего особенности
массовой оценки объектов недвижимости
и направленного на уменьшение искажений
результатов, возникающих из-за неточностей
в исходных данных. Для достижения поставленной
цели необходимо разработать математическую
модель, которая позволит получать достоверные
данные о стоимости объектов недвижимости
при относительно невысоких затратах
на сбор, фильтрацию и обработку исходных
данных. Это позволит повысить экономическую
эффективность проведения оценки и ускорить
экономическое развитие оцениваемой территории.
Существующие модели и методы массовой
оценки обеспечивают приемлемые результаты
только тогда, когда исходные данные, используемые
для анализа и построения модели, отфильтрованы
и не содержат сведений о нехарактерных
сделках. Однако на практике получить
такой отфильтрованный набор представляется
трудоемкой задачей. Обычно этой задачей
занимается группа профессиональных оценщиков,
которые исследуют и анализируют данные
по каждой сделке в отдельности. Данная
диссертационная работа направлена на
уменьшение влияния недостоверных данных
и посвящена разработке алгоритма, позволяющего
минимизировать искажение результата
оценки из-за наличия сведений о нехарактерных
сделках или неверных сведений.
При
построении модели массовой оценки исследуется
рынок недвижимого имущества какой-либо
одной определенной территории, поскольку
общепризнан тот факт, что стоимость объекта
недвижимости более всего зависит от его
местоположения. Стоимость объекта недвижимости
формируется на основании совокупности
ценообразующих факторов. На каждой отдельно
взятой территории влияние того или иного
ценообразующего фактора может быть различно,
соответственно будет отличаться и вклад
этого фактора в стоимость объекта недвижимости.
Следовательно, если модель представляет
собой некоторую математическую формулу,
которая на основании коэффициентов, численно
отражающих влияние ценообразующих факторов,
вычисляет стоимость объекта недвижимости,
то такая модель не может быть использована
на произвольной территории. Альтернативой
построения универсальной модели для
всех территорий является разработка
алгоритма, позволяющего быстро строить
модель и проводить оценку на любой заданной
территории. Объекты недвижимости достаточно
разнородны по своему типу и назначению,
например, различают жилье в многоквартирных
домах и производственные либо складские
помещения, офисные помещения и многое
другое. Каждому из типов объектов недвижимости
присущи свои ценообразующие факторы.
Даже если один и тот же ценообразующий
фактор характеризует объекты различных
типов, то вклад этого фактора в стоимость
у различных типов может существенно отличаться.
Поэтому при построении модели массовой
оценки встает вопрос о выделении класса
объектов недвижимости схожего типа, которые
бы характеризовались одними и теми же
ценообразующими факторами с одинаковой
значимостью каждого фактора. Будем называть
такой выделенный класс объектов сегментом
рынка недвижимости.
Предметом
исследования являются математические
методы и программно-технологический
инструментарий массовой оценки недвижимого
имущества. Исследования в области построения
математических моделей и анализа рынка
недвижимого имущества должны быть направлены
на изучение и расчет рыночной стоимости
недвижимого имущества. Для проведения
оценочных расчетов очень важно определить
вид стоимости, на котором будет основана
оценка. Этот выбор зависит от многих факторов,
например, характера объекта и функций
оценки, и обуславливает последующий выбор
метода оценки данного объекта недвижимости.
При оценке недвижимости в целях налогообложения
в западных странах используется рыночная
или восстановительная стоимость объекта
недвижимости, основанная на издержках
воспроизводства последнего. При оценке
объектов, подлежащих реконструкции, как
правило, выбирается инвестиционная стоимость,
то есть стоимость недвижимости для конкретного
инвестора. При оценке зданий специального
назначения, объектов недвижимости в «пассивных»
секторах рынка недвижимости, когда для
определения рыночной стоимости нет достаточной
информации, а также при оценке в целях
страхования недвижимого имущества используется
восстановительная стоимость или стоимость
замещения.
1.1
Массовая оценка
Массовая оценка
– это систематическая оценка групп объектов
недвижимости по состоянию на определенную
дату, с использованием стандартных процедур
и статистического анализа.
Массовая оценка
имеет дело с оценкой большого количества
объектов, которые, естественно, различаются
между собой, поэтому вынужденным инструментом
ее является применение стандартных методов
к группам и классам объектов, что требует
определенной работы по классификации
и стратификации объектов. Разработка
стандартных методов и приемов статистического
анализа, описание правил их грамотного
применения – это предмет массовой оценки
как специальной отрасли теории оценки
и прикладного анализа. Определение «массовая»
относится к оценке, а не к объектам. Оно
отмечает использование специальных
приемов и методов оценки, а не массовый,
типовой характер объектов, как считают
многие российские специалисты-оценщики.
Следствием ошибочного понимания сочетания
слов «массовая оценка» явилось противопоставление
массовой и индивидуальной оценки, искусственное
различение недвижимости жилого назначения
и коммерческого и производственного
назначения. При этом жилье считается
объектами массового характера, а нежилые
объекты описываются как объекты индивидуальные,
плохо поддающиеся стандартизации, стоимость
которых формируется под воздействием
сочетания уникальных, специфических
факторов. Это не совсем так. Объекты недвижимости
все в определенном смысле уникальны.
Даже самые стандартные, типовые квартиры
в одном доме различаются между собой
– ориентация окон, этаж на котором расположена
квартира, характеристики микро-соседства
– шумные или тихие соседи, близость помойки
и т.д. Нередко в одном и том же типовом
доме одинаковые по числу комнат квартиры
имеют разные планировки.
Этапы
массовой оценки
Процесс
массовой оценки имеет следующие основные
этапы:
Модели
массовой оценки
В массовой
оценке, подобно индивидуальной применяются
три метода, базирующиеся на трех разных
подходах к оценке недвижимости: метод
сравнения продаж, метод восстановительной
стоимости, доходный метод.
1) Метод
сравнения продаж
Метод
сравнения продаж моделирует поведение
рынка путем сравнения оцениваемых объектов
недвижимости с аналогичными объектами,
по которым недавно состоялись сделки.
При оценке этим методом предполагается
абсолютное право собственности.
Для
метода сравнения продаж модель оценки
имеет следующий общий вид:
где
V – оценка рыночной стоимости
Существует
более традиционная форма представления
модели метода сравнения продаж, которая
с помощью приемов массовой оценки может
быть автоматизирована и откалибрована
на данных рынка:
V = Sc + ADJc,
Sc – цена объекта
сравнения
ADJc – суммарная
поправка с учетом различий между объектом
сравнения и оцениваемым объектом.
Для
проведения компьютерного анализа предполагается
существование представительной базы
данных, число записей которой должно
превосходить приблизительно на порядок
число значимых факторов. В принципе, первоначально
информация собирается по максимальному
числу параметров объекта. В дальнейшем
отбираются те параметры, по которым выборка
достаточно представительна и которые
являются значимыми в модели. После формирования
базы данных и создания переменных из
значимых факторов выбирается вид модели
(на нем мы остановимся ниже). Следующим
этапом выделим калибровку модели, здесь
используются несколько приемов:
Важной
составной частью метода сравнения продаж
является определение поправок, которые
в целом можно сгруппировать (без учета
оценки земли) на три вида:
На
этом этапе получаем математическое выражение
стоимости объекта в зависимости от ряда
факторов (представленных набором переменных).
Результат не является априорным (особенно
в части количественных значений поправок)
и требует критического подхода.
Доходный
метод основан на определении стоимости
объекта недвижимости в зависимости от
ожидаемых поступлений от его эксплуатации
и капитализации. Таким образом, этот метод
применим для оценки приносящей доход
недвижимости. Доходный метод основан
на допущении, что стоимость объекта напрямую
зависит от размера, продолжительности
и степени надежности дохода от эксплуатации
объекта. В основе доходного метода лежит
допущение о том, что будущие поступления
стоят меньше, чем равная по величине денежная
сумма, имеющаяся на руках в данный момент.
Степень этой «временной предпочтительности»
может рассматриваться как функция четырех
факторов: предполагаемое снижение покупательной
способности (инфляция), снижение ликвидности
объекта, стоимость капитала или управления
кредитом и риск. На основе анализа этих
факторов устанавливается ставка капитализации.
В массовой оценке для этого метода производится
формирование базы данных с необходимой
информацией по объектам недвижимости.
Аналогично методу сравнения продаж выбирается
вид модели и производится калибровка.
Однако конечным результатом в зависимости
от поставленной задачи может быть и ставка
капитализации и стоимость объектов и
их возможный доход.
Затратный
метод применяется только к застроенным
земельным участкам (или при наличии других
улучшений). Сразу отметим, при этом подходе
стоимость земли оценивается методом
сравнения продаж. В основе затратного
метода лежит принцип замещения, в соответствии
с которым стоимость имущества равна стоимости
приобретения имущества эквивалентной
полезности. Земельный участок оценивается
как свободный для застройки в соответствии
с наиболее эффективным использованием.
Далее, поскольку рыночная стоимость учитывает
текущее состояние здания и другие условия,
для ее определения из полной стоимости
замещения (восстановительная стоимость)
вычитается накопленный износ, выражающий
потерю полезности оцениваемого объекта.
2 Оцифровка собранной информации
Методы регрессионного анализа являются методами обработки количественных величин. Теория линейных регрессионных моделей с ненулевым свободным членом не накладывает никаких ограничений на характер значений количественных признаков – они могут быть непрерывными и дискретными, в том числе бинарными. В теории различают порядковые и номинальные шкалы. Порядковый признак обычно отражает различную степень проявления некоторого свойства, но не дает количественной меры для его выражения.
Номинальные шкалы используются, когда эксперт может разбить объекты на классы-группы объектов, однородные по свойству, отражаемому некоторым признаком, но не в состоянии задать никакого естественного упорядочения между самими классами. Бинарный признак, принимающий всего две градации (0 и 1) может быть рассмотрен как частный случай номинальной переменной.
Из номинальных чаще встречаются бинарные признаки, описывающие наличие/отсутствие какого-либо качества. Номинальный признак, имеющий более двух градаций, может быть описан системой бинарных переменной, хотя при этом происходит потеря степеней свободы регрессионного уравнения.
Наиболее распространенным подходом к оцифровке признаков количественной природы является подход сведения к совокупности бинарных переменных.
В классической линейной регрессионной модели ищется зависимость в виде:
Регрессионное уравнение переписывается в виде:
Оцифрованная информация представлена далее в таблице 2.
Таблица 2 – Оцифровка собранной информации
2 Оценка надежности уравнения регрессии и показателя тесноты связи
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи (множественный R) проводят с помощью F-критерия Фишера. Расчетное значение этого критерия должно быть больше критического (табличного). При этом необходимо учитывать, что данный критерий работает только для условий нормальности распределения исследуемой величины. Расчетное значение Fрасч=18,21. Вероятность случайно получить такое значение F-критерия составляет 3,17366Е-16. Критическое значение можно получить с использованием функции FРАСПОБР. В данном случае оно составляет 2,48. Уровень вероятности, с которой модель можно считать статистически значимой, определяется вычитанием из единицы значения Значимость F. Таким образом, критерий выполняется.
1 Понятие современной массовой (кадастровой) оценки стоимости объектов недвижимости
Массовая оценка стоимости недвижимости (англ. real estate appraisal by mass methods) – систематическая оценка стоимости групп объектов недвижимости на определенную дату с использованием стандартных процедур и статистического анализа. Стимулом для развития МОСН как научной дисциплины послужила необходимость достижения единообразия и согласованности результатов при определении налоговой базы для целей налогообложения недвижимости в 30-е гг. в США. В России МОСН развивается с начала 90-х гг. в связи с появлением и развитием рынка недвижимости и подготовкой к введению налога на недвижимость. Массовая оценка при оценке стоимости земли оформилась как самостоятельное направление. В отличие от индивидуальной оценки МОСН требует разработки модели расчета стоимости, способной имитировать действие факторов спроса и предложения на обширной территории. При МОСН задачей оценщика является выделение типичных характеристик объекта недвижимости, присущих данному классу объектов, и объяснение колебаний цен на объекты различиями в значениях этих характеристик, тогда как при индивидуальной оценке обоснование результата строится на анализе особенностей объекта и его отличий от аналогов. Конечная цель работ по МОСН — проведение переоценки всех объектов недвижимости, расположенном в данном административно-территориальном образовании, по единой методике, разработанной на основе анализа рынка с применением статистических методов (компьютерных методов оценки).
При создании системы МОСН оценку начинают с анализа рынка, а к планированию и организации работ по оценке возвращаются несколько раз, по мере накопления опыта пробного осуществления всех последующих этапов. Разработка модели основывается на анализе собранной информации и теории оценки. При необходимости отразить различия в формировании стоимости разных видов объектов разрабатывают несколько моделей, используют разные методы оценки. Модель представляет собой формулу, в левой части которой располагается рыночная стоимость объекта на конкретную дату (зависимая переменная, или функция); в правой – математическое выражение, описывающее зависимость стоимости от ряда характеристик объекта (выражаемых переменными модели). Исходя из анализа рынка, объема и содержания информации, выбирают метод оценки и общий вид модели (аддитивную, мультипликативную или гибридную). Аддитивную (сложение) и мультипликативную (умножение) простые модели применяют для описания слабо развитого рынка, где не проявляются нелинейные тенденции, они достаточно логичны и устойчивы. Гибридная (сложная) модель оптимальна для описания рынка недвижимости с устоявшимися нелинейными тенденциями и сложными видами зависимости стоимости от характеристик объектов. Отладка (калибровка) модели позволяет определить непосредственное влияние характеристик на стоимость, которое отражается значениями коэффициентов при переменных. Одна из главных процедур калибровки — процедура адаптивной оценки (метод обратной связи). Она базируется на итеративном (повторяемом до достижения заданного уровня) подборе коэффициентов на основе минимизации суммы всех отклонений прогнозных значений стоимости от заданных рыночных.
Проверка модели, контроль качества результатов оценки и доработка модели – важнейшие этапы. Оценки, полученные по моделям, сравнивают с реальными ценами продаж данного рынка и исследуют соотношения. Для уточнения модели оценщик анализирует отклонения, выезжая на объекты. При этом выясняют причины значимых расхождений, выделяют факторы, «недоучтенные» или «переоцененные» моделью, вносят необходимые поправки. Проверка может осуществляться: в несколько приемов, до момента достижения необходимой точности модельной оценки по модели на представительной выборке объектов; статистическими, а также экспертным методом, позволяющим компенсировать недостаточное количество или качество исходной информации по рыночным сделкам. В результате проверки делают вывод о целесообразности дальнейшего совершенствования модели (в зависимости от выделенного бюджета и требуемой точности оценки). При этом могут быть вычленены уникальные объекты (группы объектов) и определена процедура их оценки.
В дополнение к выбранной модели (моделям) в методике МОСН могут использоваться таблицы поправок на нестандартные особенности, применяемых к отдельным объектам или группам объектов. В правовом отношении порядок обжалования оценки и ее методика должен быть установлен нормативными актами органов власти, к компетенции которых относится налог, для определения налоговой базы которого используется МОСН. Применение аналитических компьютерных методов оценки приводит к значительному сокращению сроков работ, трудозатрат и экономии бюджета при обеспечении заданной точности оценки. МОСН используют для целей налогообложения, повышения эффективности управления недвижимостью, определения ее залоговой стоимости, оценки портфелей инвестиций в недвижимость и др.
1 Анализ коэффициентов R-квадрат
Функции ЛИНЕЙН и РЕГРЕССИЯ выдают одно и то же значение R2=0,747, а скорректированное значение, учитывающее объем выборки и количество независимых переменных, R2=0,706. Данный коэффициент имеет важное значение при анализе регрессионных коэффициентов. Данный коэффициент говорит о том, что приблизительно 71% вариации удельных цен на рынке оцениваемой недвижимости г. Истра объясняются построенным уравнением регрессии:
Y = 52775,91–109,07*a1–484,16*a2+2168,59*a3–6090,92*a4+8077,8*a5–
В данной работе использовались частные объявления из газеты, которые вероятно появлялись в газете неоднократно, то есть существует предположение, что представленные объекты экспонировались на рынке долго. Таким образом, достоверность полученных результатов ниже нежели, если бы данные объявления предоставлялись бы известной риэлторской фирмой.
4 Анализ уровня значимости
Уровень значимости коэффициентов модели в долях единицы представлен в таблице 6 в виде Р-значения. В задачах оценки недвижимости считается, что достаточный уровень значимости 0,05, что соответствует надежности принятия решения с 5% вероятностью ошибки. Если Р-значение меньше этой величины, то можно сделать вывод о неслучайной природе данного коэффициента, то есть, что он статистически значим и надежен. Наибольшие Р-значения имеются у коэффициентов а1 (0,49), а2 (0,48), а10 (0,48)., то есть влияние района расположения и ремонтного состояния квартиры.
При анализе доверительного интервала следует обращать внимание на совпадение знаков оценок границ доверительного интервала для значений коэффициентов регрессионного уравнения. Если знаки различаются, это означает, что доверительный интервал включает в себя нулевое значение проверяемого коэффициента. Это означает необоснованное включение факторного признака в состав основных влияющих факторов уравнения.
4 Расчет коэффициентов модели с использованием функций MS EXCEL
Для расчета коэффициентов регрессионного уравнения используем пакет прикладных программ MS EXCEL. Для этих целей нужно воспользоваться функцией ЛИНЕЙН или РЕГРЕССИЯ. В целях настоящей работы применим обе функции.
Функция ЛИНЕЙН для таблицы 4 выдает результаты, представленные в таблице 5.
Таблица 5 – Расчет коэффициентов с использованием функции ЛИНЕЙН
Функция РЕГРЕССИЯ для таблицы 4 выдает результаты, представленные в таблице 6.
Таблица 6 – Выходные данные функции РЕГРЕССИЯ
3 Оценка надежности коэффициентов модели
На данном этапе проверяется статистическая надежность выявленной связи между моделируемой величиной и конкретным влияющим фактором с помощью t-критерия Стьюдента при предположении о нормальности распределения случайных величин.
Коэффициент модели считается значимым, если абсолютное значение t-критерия Стьюдента для этого коэффициента модели больше критического значения. В данном случае с использованием программы СТЬЮДРАСПОБР имеем tкрит=1,995, что меньше абсолютного значения коэффициентов. Следовательно, все коэффициенты модели значимы.
1 Сбор исходной информации и выявление ценообразующих факторов
Сбор исходных данных начинается с нахождения информации по ценам предложений в открытых источниках, в данном случае информация получена из местной еженедельной газеты «Есть предложение» (№46 от 12 ноября, №52 от 24 декабря) и ежедневной газеты «Центр Города». Изучается рынок объектов оценки по типам и видам, анализируется спрос и предложение на объекты недвижимости, выявляется перечень основных ценообразующих факторов по типам объектов оценки.
Далее вся собранная информация представляется в виде таблице наблюдений. Требование прикладной статистики сводятся к тому, чтобы сформировать такую таблицу наблюдений, ценообразующие факторы в которой были бы представлены приблизительно с той же частотой, с которой они проявляются во всей оцениваемой совокупности объектов недвижимости.
В терминах статистики задачей данного этапа является формирование репрезентативной выборки. Репрезентативная выборка – выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности (из которой извлечена данная выборка), представлены приблизительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой конкретный признак выступает в этой генеральной совокупности. Математически репрезентативность выборки может проверяться на конечном этапе путем оценки объектов недвижимости с помощью построенной модели на контрольных выборках, сформированных случайным образом из генеральной совокупности. Непременное условие для построения репрезентативной выборки – наличие информации о генеральной совокупности, то есть либо полный список единиц генеральной совокупности, либо информация о ее структуре.
При сборе исходной информации необходимо ориентироваться на то, чтобы общее количество данных, необходимых для построения модели, превышало увеличенное на единицу количество значений ценообразующих факторов как минимум в три раза и каждое из значений ценообразующих факторов было представлено не менее чем тремя наблюдениями.
Таблица собранных наблюдений представлена ниже.
Таблица 1 – Экспериментальная выборка
2 Этапы массовой (кадастровой) оценки стоимости недвижимости с помощью корреляционно-регрессионного анализа
1. Сбор и анализ рыночной информации по ценам предложений в определенном муниципальном образовании.
2. Зонирование территорий города.
3. Выявление ценообразующих факторов, оказывающих влияние на формирование цены.
4. Выбор экономической регрессионной модели оценки и проведение оцифровки исходной экспериментальной выборки.
5. Проведение расчета параметров модели оценки стоимости.
6. Анализ полученных результатов.
7. Оценка качества регрессионной модели оценки. Если качество модели удовлетворяет требованиям, то модель описывается и делается заключение, в противном случае производится возврат к п. 2.
5 Анализ распределения остатков модели
Для проверки исходной гипотезы о нормальности распределения случайных величин проведем анализ остатков модели. Расчет остатков, то есть разницы между исходной ценой предложения, включенной в экспериментальную выборку и рассчитанным значением, производится в инструменте анализа РЕГРЕССИЯ. Также этот расчет можно произвести и отдельно в MS EXCEL. В таблице 7 представлены эти значения и дополнительно рассчитан процент отклонений расчетных величин.
Таблица 7 – Расчет остатков
Некоторые выводы по закону распределения можно сделать с помощью инструмента «ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА».
Таблица 8 – Выходные значения инструмента анализа «ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА»
По этим данным видно, что распределение остатков близко к нормальному закону распределения (незначительное отклонение медианы от среднего, малые значения эксцесса и ассиметричности).
Наглядное распределение остатков модели можно произвести с помощью инструмента «ГИСТОГРАММА» пакета анализа данных в «СЕРВИСЕ» и мастера диаграмм MS EXCEL. Из представленной ниже гистограммы видно, что остатки распределены примерно по нормальному закону. Каких-то особых аномалий не выявлено.
Рисунок 1 – Гистограмма
Таким образом, в рассматриваемом примере кадастровой оценки объектов жилой недвижимости значимость всех влияющих факторов удовлетворительна.
3 Выбор модели кадастровой оценки объектов недвижимости
Для целей настоящей работы в первом приближении примем в качестве аппроксимирующей зависимости линейную и аддитивную модель вида:
Для построения модели и вычисления коэффициентов модели выберем в качестве базового одно из значений ценообразующего фактора и исключим его из таблицы 2.
Примем, что в качестве базового объекта – двухкомнатная квартира в районе «военного городка» в пятиэтажном панельном доме в хорошем состоянии, расположенная не на 1м или последнем этаже.
Далее представлена таблица обозначения ценообразующих факторов.
Таблица 3 – Обозначения ценообразующих факторов
Теперь составим усеченную оцифрованную таблицу наблюдений ценообразующих факторов путем исключения из таблицы 2 базовых факторов по таблице 3.
Таблица 4 – Усеченная оцифрованная информация
Список использованных источников
2. Анисимова И.Н., Баринов Н.П., Грибовский С.В. Учёт разнотипных ценообразующих факторов многомерных регрессионных моделях оценки недвижимости//Вопросы оценки. -2004.-№2.
3. Грибовский С.В., Баринов Н.П. Оценка недвижимости для для налогообложения//Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2006.-№5.
4. Грибовский С.В., Сивец С.А. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества. Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 2008.
5. Дубров А.М., Мхитарян И.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2000.
6. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей. – М.: Наука, 1974
7. Коростелев С.П. Оценка собственности. Часть 1. Оценка недвижимости: Учебное пособие. – МГСУ – РООС, 2003.
8. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. – М.:Физматгиз, 1962.
9. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник – М.: Дело,2001.
10. Метод оценки городских недвижимых имуществ. Доходность, стоимость и отношение доходности к стоимости. Оценка недвижимых имуществ г. Любима Ярославской губернии, 1913
11. Нилиповский В.И., Коростелев С.П. Учебно-методическое пособие по курсу «Практика оценки стоимости недвижимости» / В.И. Нилиповский, С.П. Коростелев. – М.: Государственный университет по землеустройству,2009
12. Орлов А.И. прикладная статистика. Учебник. – М.: Экзамен, 2006. http://orlovs.pp.ru/
13. Теолрия статистики: Учебник / Под ред. Р.А.Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 1999.
14. Газета «Есть предложение» №46 от 12 ноября.
15. Газета «Есть предложение» №52 от 24 декабря.
16. Газета «Центр Города».
Заключение
В результате выполнения курсовой работы необходимо получить уравнение регрессии, по которому можно рассчитать кадастровую стоимость недвижимости г. Ногинск. В данном примере удельная стоимость квартир (руб./кв. м) будет определяться по следующему уравнению:
Из этого регрессионного уравнения следует, что стоимость квадратного метра эталонной двухкомнатной квартиры в районе «военного городка» в пятиэтажном панельном доме в хорошем состоянии, расположенной не на 1м или последнем этаже.
Если такая же квартира будет располагаться в районе Мальково, то она будет стоить на 109,07 рублей , а в районе станции – на 484,16 рублей дешевле, в южном районе – на 2168,59 рублей дороже. Если такая же квартира будет располагаться не в пятиэтажном доме, а в доме до 4-х этаже, то она будет стоить дешевле на 6030,92 рублей, если в доме более 9 этажей – на 8077,80 рублей дороже. Если квартира будет располагаться на 1-м или последнем этаже, то она будет стоить дешевле на 4752,72 рублей дешевле. Если квартира будет иметь одну комнату, то она будет стоить дороже на 10313,79 рублей, если три комнаты – на 2252,43 рублей дешевле. Квартира в среднем ремонтном состоянии должна стоить на 3702,65 рублей дешевле, в отличном состоянии – на 12531,97 рублей дороже. Квартира, расположенная в кирпичном доме, стоит дороже на 2960,83 рублей дороже.
Умножив рассчитанную таким образом удельную стоимость на площадь квартиры можно получить ее кадастровую стоимость для целей налогообложения.
