Пример. Предположим, что имеются рыночные данные ПО и SO индивидуальных (семейных) домов по одному загородном! Используя эти данные, построим интервальный вариационный |ЧЦ няв колебание в ценах продаж равным 20 у.е., определим ОСИОКНме ( стнческие характеристики этой выборки (табл. 15.2). Припеденим* | стнческие характеристики свидетельствуют о весьма ВЫСОКОМ м*И используемой статистической выборки, в частности, коэффимнеН* Mpj ции, определяемый как отношение среднеквадратического OTKiHIHBJl средней цене продаж, составляет 5%. Последнее означает, кто V, 1йЧ|1 даж данного массива имеют лишь 5%-нос отклонение ОТ орВЛНиН ( продаж.
ГАбИМИ*I
Массив рыночных данных по продажам индивидуальных ' (семейных) домов и основные статистические характеристики
| 2Цена продажи, у.е./м | Количество и pi ним- | |
| 440-460 | 1<Г | |
| 460-480 | 10 | |
| 480-500 | 10 | |
| 500-520 | 10 | |
| Средняя цена продажи - 474 у.е.; Стандартное отклонение — 23,6 уд Коэффициент вариации - 5%. | среднее линейное отклонение 2 ум сред 11С к на драп 14 ее кое ОТКЛОНСНИС Я | |
Качественные параметры объектов недвижимости (фи игнччмцfHit янне, внутренняя отделка, вид строительного материала длв шеи, ИМЯ ровка санузла и т. п.)при анализе рынка недвижимости удобно мрмм| лять о помощью частот распределений вариационного ряди, пнмнр! или диаграмм. Частотное распределение объектов недвижимой и щ состоянию приведено в табл. 13*3. Этот же Пример проиллннчрнрнмн
форме ГИСТОГримМЫ hb рис I Y2.
% 140
120
Ј со q
1 100
CD
8
80 60 40 20 0
III III IV V
Виды состояния объектов недвижимости
Рие, 1Я.2. Гистограмма частотного распределения объектов недвижимости по их состоянию
и| репные статистические характеристики отражают распределениями он недвижимости в статистической выборке по одной перемен-|НВИВ продаж, площадь, состояние или местоположение и др.). ИВНяв цель массовой оценки недвижимости - моделирование ее ■ИИ* t и в ы иисимости от множества факторов. В этом случае стоимость 1нфнми1 inваляется зависимой переменной от соответствующих не-РМйМЯ Hi i н'меппых. Если предположить, что имеются рыночные данные |ИВИМ е Недвижимостью, то появляется возможность элиминирования и и .hiи) влияния каждого рассматриваемого фактора на стоимость не-1ИМ1И*» и в Помощью построения адекватной модели стоимости.
♦ Фмемме «оценочной» модели на базе анализа рыночных данных НИ ИТ нримеиаемого методического подхода к оценке стоимости не-pMihm и При затратном подходе факторы предложения на рынке не-1имнвiИ базируются на принципе замещения, а следовательно, калиб-■ минами проводится, исходя из анализа состояния рынка строитель-(М^вмнын работ и материалов с учетом сложившейся нормы прибыли рРВМнороа (застройщиков). Калибровка модели факторов спроса (ме-рНшвние, сложившийся порядок исчиолвния износа и различные
рыночные поправки) отслеживаются по изменению коньюнктурм |Щ
недвижимости.
При сравнительном подходе калибровка модели проводи и м ММ ве анализа рыночных данных соответствующего регионального (*1 недвижимости в соответствии с принципами оценки: спроса И MpBtMl ния, вклада и замещения.
При доходном подходе для применения метода прямой NBIMttl) ции в моделировании стоимости доходной недвижимости OCHOBHfll ча при калибровке модели состоит в выявлении ставок капитали ииИЙ базе анализа данных по рынку недвижимости. Дисконтирование 'ИИ ных потоков требует также дополнительной информации И Ив ИЯ рынкам (например, финансовому).
Независимо от применяемого подхода при моделироваИИИ мяннВЯ оценки недвижимости требуется применение многофакторИМ! иHi стических методов: многомерного регрессионного анАЛИ 1В| ВМВМНВВ ной алгоритмической процедуры обратной связи, позволяющей 0ДИМй|*М1 но проанализировать влияние всех рассматриваемых факторов (ИМЯ*** мых неременных) иястоимость недвижимости.
Все параметры, характеризующие объекты недвижимо» i п. мнфимI разделить на две основные группы: количественные и каче< интип •
Параметры первой группы непосредственно вводят в модель в Щ стве независимых переменных (общая или полезная площадь, |0 tp*H4 ния, количество спален и т. д.). В определенных случаях на и» мвИИ «промежуточное» преобразование количественных параметров В Я ственные с последующим восстановлением их количественною *м#И ния и ввода в модель. Например, рыночные данные о возраст* шннН | ла могут быть классифицированы по группам (1-0 10 лет; II III - 31-50 лет; IV - больше 50 лет), а далее эти возрастные fрупнм ИЯ будут введены в модель с помощью относительных (нормировании»Н ловых значений.
Параметры второй группы отражают качественные ХВрякТВ |**н* объектов недвижимости, их полезность и привлекательность (МАв • * и требуют определенных преобразований для ввода их в модель В И стве независимых переменных. Независимые переменные МОГУТ пм*ВI образованы путем идентификации качественных параметров С ннМИ| бинарных и скалярных (действительных) чисел.
I«ПинияMl
Наличие автостоянки
Качественные параметры офисного здания
Физическое
Транспортная доступность к зданию
Имеется на 20 автомобилей Имеется на 40 автомобилей Отсутствует
Плохая Средняя Хорошея Очень хорошая
ния
Плохое Удовлетворитен мм
Хорошее Отличное
Нин-"i» Качественный параметр офисного здания (см. табл. 15.4) -МНИИВ автостоянки у офисного здания» можно закодировать двумя би-Цшмм ииелами (переменными): «имеется автостоянка на 20 автомоби-
Ш ИЛИ I); «имеется автостоянка на 40 автомобилей» (0 или 1); и «ав-
ИИВВ отсутствует» (0 или 1). Таким образом, появляется возможность ■BHHtb I модели вклад в стоимость офисного здания наличия автосто-Ш ИВ ДО ИЛИ 40 автомобилей и потери его стоимости при отсутствии ним < 'гоимостное измерение этого вклада (или потери) происходит в ItofH4калибровки модели с помощью «настройки» соответствующих
f I пниМИ юи при этих бинарных переменных.
IBi^i I м>-1иIыспараметры преобразуются с помощью скалярных чисел ЫНижнму, отражающему относительную ценность или полезность j§Mft * рИВВВМОГО параметра. Так, в табл. 15.4 физическое состояние офисными И и «анодировано следующими категориями: «плохое», «удовлет-■НВйМн'<'>>• «хорошее» и «отличное». На базе анализа рыночных дан-Бвямн* чиоленно идентифицировать относительную значимость ука-■НИВИГОрий физического состояния офисного здания, например: рви ( 1,2); «удовлетворительное» (- 0,5); «хорошее» (0); «отличное» (1). |цннм УЯучае числовая идентификация происходит по трем категори-ШМОВВ, «удовлетворительное» и «отличное», так как числовое зна-§10» инкнорип «хорошее» принято равным нулю. РВШВННВ в модель скалярных переменных позволит сократить число ■Иншых переменных и массив рыночных данных, необходимых для ррммм! модели. Необходимо учитывать, что скалярные переменные доннмшмч моделей базируются вокруг их нулевого значения и вок* ЯИНИНМ ДЛЯ мультипликативных моделей. Для повышения эффек-♦ и вялибровки моделей возможно применение специальных мате* МВФНЯ преобразований для количественных параметров (переменных) Щ г пиннедвижимости:
ИЙ|и1»мог (деление единицы на заданное число); ^§Н»Нмменцивльное (возведение в степень заданного числа); мНмврнфмическое (логарифмирование заданного числа). ННВМш ические преобразования количественных переменных позво* if ни • ыии 11. нелинейные зависимости в линейных «оценочных» моде* j Например, в линейной модели можно учесть нелинейное влияние из* Шн* рвущей доходности на стоимость доходной недвижимости, (ив ямявлония взаимного влияния количественных и качественных ЦНмрнв объекта недвижимости используются также мультипликвтив* I нрвнпри и т.! ннинезависимых переменных. Например, современная PfMMMBB отделка офисного здания («евроремонт») может внести РрШН hi* ми/I и Iюимость крупного здания выошей категории качества, t==!tf ничI,небольшого по размерам здания низкой категории Та I |мянмнвлиямие можно учесть и моделировании посредством муль* риввшимыя преобразований переменных в линейных моделях (пере-
law*.
умножение количественной и качественной переменных). АналогИЧИй! водят также дробное преобразование посредством деления ОДНОЙ Щ менной на другую (например, средний размер комнат определяем * *К|
нием площади на число комнат).
□ 153. Структура базовой «оценочной* модели и ее основные виды 1
Базовую оценочную модель можно представить следующим offptfj
v=vb+vn Z:«2 fTlM
где V - стоимость объекта недвижимости; V.-стоимость здания (сооружения); Vl- стоимость земельного участка.
В условиях рыночного равновесия эту модель можно fipivn »ЯЯйЦ
несколько ином виде: