Практика применения сравнительного подхода

Пример. Необходимо оценить стоимость дачи, общая площадь которой 60 м². Дача имеет четыре комнаты и водопровод. Площадь садового участка, на котором расположена дача - 12 соток. Имеется информация по сделкам купли-продажи пяти сравниваемых объектов в рассматриваемом загородном районе (табл. 8.7). Хотя для российских условий вариант финансового расчета приобретения недвижимости в форме ипотечного кредитования покупателя продавцом пока практически неприемлем, тем не менее для рассматриваемого иллюстративного примера такой вариант финансового расчета мы вводим условно для двух сравниваемых объектов - III и V. При этом представленные в таблице 8.8 значения завышения цен продажи по этим двум сравниваемым объектам (7 у.е. для III объекта и 5,6 у.е. для V объекта) определены по рассмотренному выше алгоритму корректировки согласно условию осуществления финансовых расчетов между продавцом и покупателем (занижение расчетной ставки процента относительно рыночной).

Перед определением величин корректировок цен продаж по сравниваемым объектам необходимо определить единицу сравнения. Цена продаж сравниваемых объектов не может рассматриваться как единица сравнения, так как общая площадь дома для этих объектов различается в достаточно широком диапазоне - 45-70 м². В качестве единицы сравнения выберем цену продажи 1 м², расчетные значения которой по сравниваемым объектам представлены в табл. 8.8.

Теперь можно последовательно определить значения величин корректировок, соблюдая при этом очередность первых четырех элементов сравнения.

1. Переданные права собственности. Правовой статус одинаков по всем сравниваемым объектам и соответствует оцениваемому объекту. Корректировка цен продаж отсутствует.

2. Условия финансового расчета приобретения недвижимости. По III i V сравниваемым объектам - нерыночные условия (цены завышены). Проводим соответствующую корректировку цен продаж 1 м² по этим объектам: -0,155 тыс.руб. - III объект; -0,102 тыс.руб. - V объект.

3. Условия продажи. Отклонений от чистоты сделок нет по всем срав нимым объектам. Корректировка отсутствует.

4. Динамика сделок на рынке (дата продажи). Для определения величины корректировки по фактору времени выбираем пару сравниваемых продаж IV и V. При этом по сравниваемому объекту V берется скорректирована цена продажи по предыдущему элементу сравнения 0,688 тыс.руб.:

(0,885 - 0,688): 0,688 • 100% = 28,6%.

Таким образом, за год цена продажи 1 м² данного типа недвижимости выросла на 28,6%. Прогнозируя рост цены по простым процентам, за полгода цена выросла на 14,3%. Исходя из этого, проводим корректировку цены продажи 1 м² по I, II и V сравниваемым объектам. Скорректированные цены после четвертого элемента сравнения являются основой дальнейших независимых корректировок.

Физические характеристики. Все сравниваемые объекты и оцениваемый объект являются кирпичными домами, что не требует корректировки цен продаж по использованному строительному материалу. В то же время комбинация размеров садового участка и количества комнат в представленном перечне сравниваемых объектов двухвариантная: 1) 12 соток и 4 комнаты; 2) 6 соток и 3 комнаты. Величину корректировки по этим физическим характеристикам можно определить, выбрав пару сравниваемых объектов, например, II и III - 0,084 тыс.руб. (0,915 - 0,831).

Величина корректировки по транспортной доступности определяется из пары сравниваемых объектов I и II - 0,088 тыс.руб. (1,003 - 0,915). Корректировка цены продажи объекта I проводится вычитанием этой денежной суммы, так как транспортная доступность к этому объекту лучше, чем для оцениваемого объекта.

Величина корректировки цен продажи по наличию водопровода определяется из пары сравниваемых объектов III и IV - 0,054 тыс.руб. (0,885 - 0,831). Корректировка цен продаж I, II и III объектов является положительной, так как на оцениваемом объекте имеется водопровод.

Итак, проведены корректировки по всем рассматриваемым физическим характеристикам, что позволяет определить итоговое значение скорректированных цен продаж 1 м² общей площади.

По представленному примеру скорректированная цена продажи 1 м² общей площади дачи в рассматриваемом районе составляет 0,969 тыс. руб.

Тогда рыночная стоимость оцениваемой дачи составит 58,14 тыс.руб. (60 • 0,969). Итоговые значения скорректированных цен продаж сравниваемых объектов в нашем примере совпали (табл. 8.8). Однако такое совпадение не является обязательным, и, более того, возможны случаи, когда по всем сравниваемым объектам скорректированные цены различаются. В этой связи формулируется следующее правило выбора значения скорректированной цены продажи: в качестве базиса рыночной стоимости оцениваемого объекта выбирается итоговая скорректированная цена продажи сравни-ваемого объекта (либо объектов), по которому минимально либо абсолют-ое итоговое значение корректировок, либо количество корректировок. Данное правило сформулировано исходя из теоретической предпосылки адекватности цены продажи объекта, сходного по всем рассматриваемым характеристикам, рыночной стоимости оцениваемого объекта.

Практика применения корреляционного анализа. Корреляционно-регрессионный анализ может быть представлен двумя методам методом парной корреляции и методом множественной корреляции (многофакторным анализом).

Парная корреляция подразумевает выявление наличия и формы корреляционной зависимости между результативным показателем (ценой) одним из анализируемых факторных признаков (характеристикой). При этом обычно предполагается условное равенство всех прочих характеристик в сравниваемых объектах, а результативный показатель есть функция от значения анализируемой ценообразующей характеристики аналогичных объектов.

По общему направлению корреляционная связь может быть прямой или обратной. При прямой связи увеличение факторного признака приводит к повышению результативного, и наоборот, если при повышении факторного признака результативный уменьшается, это говорит о наличии обратной связи. Одним из главных статистических показателей, знак при котором указывает направление корреляционной связи, является коэффициент корреляции (знак «+» говорит о наличии прямой связи, «-» -об обратной). Коэффициент корреляции является мерой тесноты связи между ценой и анализируемой характеристикой.

Например, для определения степени тесноты парной линейной зависимости применяется линейный коэффициент корреляции (r).

Линейный коэффициент корреляции рассчитывается следующим образом:

lj[Zx²-\/n(Zx)²}[Zy² - 1/м(Х>)²]

Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до + 1. Чем ближе его значение по модулю к 1, тем теснее связь. В силу того, что сравниваемые объекты имеют, как правило, несколько ценообразую-щих характеристик, линейный коэффициент корреляции может использо ваться для выделения какой-либо одной из них, оказывающей максимальное влияние на формирование цен выбранных объектов-аналогов. Кроме коэффициента корреляции в корреляционно-регрессионном анализе используются и другие статистические показатели: среднеквадратическое отклонение, среднеквадратическая ошибка, коэффициент в риации, достоверность и т.д. Одним из важнейших этапов корреляционного анализа является выбор уравнения регрессии. Выбор уравнения регрессии, с помощью которого производится расчет стоимости оцениваемого объекта, осуществляется на основе значений коэффициентов корреляции и (или) достоверности каждого анализируемого вида регрессионного уравнения. При этом могут быть использованы следующие основные виды корреляционной зависимости (уравнений регрессии):

1) линейная: У = А_о +А, X;

2) степенная: У - Ао (X) ^А1\

3) показательная: У = Л₀(Л,)*;

4) квадратическая: У = А_о +А_{ X + А₂(Х)²;

5) гиперболическая: У = А_о + А_х XIX.

Оценка меры достоверности анализируемого уравнения регрессии. Оценка меры достоверности (D) анализируемого уравнения регрессии производится с помощью процентного соотношения среднеквадратической ошибки уравнения {Se) и математического ожидания по результативному признаку (У).

Среднеквадратическая ошибка рассчитывается по формуле

^ ^ ^(^и ~ У1 расчетное)

где У_ш-фактическое значение цены 1-го объекта-аналога;

У. _{расчетное} - расчетное значение цены 1-го объекта-аналога по выбранному уравнению регрессии;

п - количество объектов в выборке;

1- число параметров уравнения регрессии (А о... А,).

В случае, если максимальное значение D не превышает 15%, анализируемое уравнение регрессии достаточно корректно отображает корреляционную связь и может быть использовано для расчета стоимости оцениваемой недвижимости.

Многофакторный анализ предполагает выявление наличия и формы корреляционной зависимости между результативным показателем и несколькими факторными признаками (параметрами):

Применение многофакторного анализа для расчета стоимости оцениваемого объекта дает более точные результаты по сравнению с парной корреляцией и поэтому в большинстве случаев является более приоритетам. К тому же метод парной корреляции в оценке недвижимости применим в основном для расчета отдельных поправок, а метод множественной корреляции позволяет рассчитать стоимость оцениваемой недвижимости в целом. Например, в многофакторном анализе для расчета стоимости оцениваемого объекта может быть использована линейная регрессия вида:

где С₀ - стоимость оцениваемого объекта;

Х₁.......... Х_п - основные ценообразующие характеристики оцениваемых объектов;

А₀......... А_п - коэффициенты регрессии.

Рассмотрим применение корреляционно-регрессионного анализа для расчета стоимости оцениваемой недвижимости методом парной корреляции на следующем примере.

Пример. Необходимо оценить стоимость 1 сотки загородного земельного участка, расположенного в 85 км от города, используя информации о продажах аналогичных земельных участков (табл. 8.9). При этом предполагается условное равенство всех прочих (кроме отдаленности от города) ценообразующих характеристик сравниваемых объектов.

Для расчета необходимых статистических показателей, а также коэффициентов регрессии можно использовать калькулятор или компьютер, имеющий стандартную программу статистических расчетов. Результаты расчетов по 5 видам регрессионной модели показаны в табл. 8.9 и 8.10.

По полученным результатам можно судить о возможности использования каждого анализируемого вида регрессионной модели для расчета стоимости оцениваемого объекта. Наименьшее значение достоверности 3,1% и максимальная близость по модулю коэффициента корреляции к 1 свидетельствует о корректности применения именно полиномиальной модели, а следовательно, и наиболее высокой точности расчета стоимости оцениваемого объекта. Знак «-» при коэффициенте корреляции указывает на наличие обратной корреляционной связи между расстоянием от города и ценой на земельные участки.

Стоимость одной сотки оцениваемого земельного участка, рассчитанная на основе полиномиальной регрессионной модели, равна 80,53 у.е.

На рис. 8.2 представлена графическая интерпретация вышерассмотренных видов регрессионных моделей.

Рис. 8.2. Зависимость цены продажи земельных участков от расстояния до города

Контрольные вопросы

1. Какие основные единицы сравнения используются в сравнительном подходе?

2. Назовите основные критерии применения метода парных продаж, используемые в сравнительном подходе?

3. Возможна ли корректировка элементов (характеристик) оцениваемого объекта недвижимости при моделировании его стоимости с помощью сравнительного подхода?

4. Чем отличаются количественные и качественные методы расчета внесения корректировок при применении сравнительного подхода? В каких случаях возможно использование лишь качественных методов корректировок?

5. Какое количество сопоставимых объектов недвижимости необходимо и достаточно для реализации метода анализа парных данных в сравнительном подходе?

6. Перечислите достоинства и недостатки метода валового рентного мультипликатора.

7. Какие основные статистические характеристики используются в сравнительном подходе при подготовке исходных рыночных данных и анализе скорректированных цен продаж сопоставимых объектов недвижимости на предмет оценки достоверности моделируемой стоимости оцениваемого объекта недвижимости?

Поиск по сайту: