Массив рыночных данных по продажам индивидуальных (семейных)

Качественные параметры объектов недвижимости (физическое состояние, внутренняя отделка, вид строительного материала для стен, планировка санузла и т. п.) при анализе рынка недвижимости удобно представлять с помощью частот распределений вариационного ряда, гистограмм или диаграмм. Частотное распределение объектов недвижимости по их состоянию приведено в табл. 15.3. Этот же пример проиллюстрирован в форме гистограммы на рис. 15.2.

Рассмотренные статистические характеристики отражают распределение объектов недвижимости в статистической выборке по одной переменной (цена продаж, площадь, состояние или местоположение и др.). Основная цель массовой оценки недвижимости - моделирование ее стоимости в зависимости от множества факторов. В этом случае стоимость недвижимости является зависимой переменной от соответствующих независимых переменных. Если предположить, что имеются рыночные данные по сделкам с недвижимостью, то появляется возможность элиминирования (выявления) влияния каждого рассматриваемого фактора на стоимость недвижимости с помощью построения адекватной модели стоимости.

Построение «оценочной» модели на базе анализа рыночных данных зависит от применяемого методического подхода к оценке стоимости недвижимости. При затратном подходе факторы предложения на рынке недвижимости базируются на принципе замещения, а следовательно, калибровка модели проводится, исходя из анализа состояния рынка строительно-монтажных работ и материалов с учетом сложившейся нормы прибыли Для инвесторов (застройщиков). Калибровка модели факторов спроса (местоположение, сложившийся порядок исчисления износа и различные рыночные поправки) отслеживаются по изменеию коньюнктуры рынка недвижимости.

При сравнительном подходе калибровка модели проводится на основе анализа рыночных данных соответствующего регионального рынка недвижимости в соответствии с принципами оценки: спроса и предложения, вклада и замещения.

При доходном подходе для применения метода прямой капитализации в моделировании стоимости доходной недвижимости основная задача при калибровке модели состоит в выявлении ставок капитализации на базе анализа данных по рынку недвижимости. Дисконтирование денежных потоков требует также дополнительной информации и по другим рынкам (например, финансовому). Независимо от применяемого подхода при моделировании массовой оценки недвижимости требуется применение многофакторных статистических методов: многомерного регрессионного анализа; специальной алгоритмической процедуры обратной связи, позволяющей одновременно проанализировать влияние всех рассматриваемых факторов (независимых переменных) на стоимость недвижимости.

Все параметры, характеризующие объекты недвижимости, можно подразделить на две основные группы: количественные и качественные.

Параметры первой группы непосредственно вводят в модель в качестве независимых переменных (общая или полезная площадь, возраст здания, количество спален и т. д.). В определенных случаях не исключается «промежуточное» преобразование количественных параметров в качественные с последующим восстановлением их количественного измерения и ввода в модель. Например, рыночные данные о возрасте зданий сначала могут быть классифицированы по группам (10-10 лет; II - 11-30 лет; III - 31-50 лет; IV - больше 50 лет), а далее эти возрастные группы здат будут введены в модель с помощью относительных (нормированных) числовых значений.

Параметры второй группы отражают качественные характеристики объектов недвижимости, их полезность и привлекательность (табл. 15.4) и требуют определенных преобразований для ввода их в модель в качестве независимых переменных. Независимые переменные могут быть образованы путем идентификации качественных параметров с помощью бинарных и скалярных (действительных) чисел. Таблица 15.4

Таблица 15.4

Пример. Качественный параметр офисного здания (см. табл. 15.4) - «наличие автостоянки у офисного здания» можно закодировать двумя бинарными числами (переменными): «имеется автостоянка на 20 автомобилей (0 или 1); «имеется автостоянка на 40 автомобилей» (0 или 1); и «автостоянка отсутвует» (0 или 1). Таким образом, появляется возможность измерить в модели вклад в стоимость офисного здания наличия автостоки на 20 или 40 автомобилей и потери его стоимости при отсутствии таковой. Стоимостное измерение этого вклада (или потери) происходит в процессе калибровки модели с помощью «настройки» соответствующих коэффициентов при этих бинарных переменных.

Качественные параметры преобразуются с помощью скалярных чисел по алгоритму, отражающему относительную ценность или полезность рассматриваемого параметра. Так, в табл. 15.4 физическое состояние офисного здания закодировано следующими категориями: «плохое», «удовлетворительное», «хорошее» и «отличное». На базе анализа рыночных данных можно численно идентифицировать относительную значимость указанных категорий физического состояния офисного здания, например: «плохое» (- 1,2); «удовлетворительное» (-0,5); «хорошее» (0); «отличное» (1). В данном случае числовая идентификация происходит по трем категориям: «плохое», «удовлетворительное» и «отличное», так как числовое значение категории «хорошее» принято равным нулю.

Введение в модель скалярных переменных позволит сократить число независимых переменных и массив рыночных данных, необходимых для калибровки модели. Необходимо учитывать, что скалярные переменные для аддитивных моделей базируются вокруг их нулевого значения и вокруг единицы - для мультипликативных моделей. Для повышения эффективности калибровки моделей возможно применение специальных математических преобразований для количественных параметров (переменных) объектов недвижимости:

• обратное (деление единицы на заданное число);

• экспоненциальное (возведение в степень заданного числа); •логарифмическое (логарифмирование заданного числа). Математические преобразования количественных переменных позволяют учитывать нелинейные зависимости в линейных «оценочных» моделях. Например, в линейной модели можно учесть нелинейное влияние изменения текущей доходности на стоимость доходной недвижимости. Для выявления взаимного влияния количественных и качественных параметров объекта недвижимости используются также мультипликативные преобразования независимых переменных. Например, современная внутренняя отделка офисного здания («евроремонт») может внести больший вклад в стоимость крупного здания высшей категории качества, чем в стоимость небольшого по размерам здания низкой категории. Такое взаимовлияние можно учесть

в моделировании посредством мультипликативных преобразований переменных в линейных моделях (переумножение количественной и качественной переменных). Аналогично проводят также дробное преобразование посредством деления одной переменной на другую (например, средний размер комнат определяется делением площади на число комнат.

□ 15.3. Структура базовой «оценочной» модели и ее основные виды

Базовую оценочную модель можно представить следующим образом:

где V - стоимость объекта недвижимости;

V_b - стоимость здания (сооружения);

Vi - стоимость земельного участка.

В условиях рыночного равновесия эту модель можно представить в несколько ином виде:

^VrP,'^Sr

где р_ь - цена единицы площади здания (сооружения);

S_b - площадь здания (сооружения);

р1 - цена единицы площади земельного участка;

S1 - площадь земельного участка.

Суммируя составные части модели (15.2), получаем:

r=p_h-s_b+p_rs_r

Модель (15.3) линейна и аддитивна и свидетельствует о том, что стоимость зданий (сооружений) можно определить отдельно от стоимости самого земельного участка и что стоимость каждого из компонентов стоимости недвижимости прямо пропорциональна его размеру.

Если продолжить рассмотрение аддитивности стоимостных компонентов объекта недвижимости, то можно структурировать также стоимость здания (сооружения) V_b по отдельным k-м элементам V^k _b (фундама перекрытия, отделка и т. д.). Что касается «земельной составляющей стоимости недвижимости, то теоретически ее также можно структурировать поэлементно, но практически стоимость земельного участка (незастроенного) всегда количественно зависит только от его площади либо от фронтальной длины.

В таком виде оценочная модель с рыночных позиций отражает функцию предложения. С позиции функции спроса необходимо учесть полезность и качество того или иного объекта недвижимости, так как в зависимости от изменения этих категорий определяетсяи изменение его стоимости.

Введем в рассмотрение соответствующие качественные параметры, влияющие на стоимость объекта недвижимости: Q_r «внешний» i-й каче- енный параметр (фактор времени, ссудный процент, уровень развития пиальной и инженерной инфраструктуры, стабильность и предсказуекмость законодательных норм и т. д.); Q j - качественный j-й параметр, пределяющий полезность здания или сооружения (качество постройки, шзайн, физическое состояние, эффективный возраст и т. д.); Q f- - качественный параметр земельного участка (форма и рельеф участка, интенсивность транспортных потоков, экологическая эстетичность и т. п.). В структуру застройки каждого объекта недвижимости входит не только основное здание, но и дополнительные

сооружения (например, склады, дополнительную стоимостную дополнительные обозначения оценочную модель:

флигели, баня и др.)- Обозначим эту составляющую как V'b+i- Введенные позволяют сформулировать общую

м

ПQj-lrtU п0И +2с

[Н к-1) U-i Л-1

Проиллюстрируем модель (15.4) на примере оценки загородных кот­теджей. При этом для компактного рассмотрения условного примера не­сколько упростим структуру этой модели:

Стоимость коттеджа V_b по определению равна произведению цены 1 м² полезной площади (V) на полезную площадь (S_b), а стоимость земельного участка (V) равна произведению цены одной сотки земли (v¹) на площадь земельного участка (S₇). Тогда Q- коэффициент поправки на престижность и экологичность загородного микрорайона размещения оцениваемого коттеджа; Q^b - вектор качественных характеристик коттеджа возраст, этажность, категория - строительный материал, водопровод, газ, дизайн, отделка); Q¹- вектор качественных характеристик земельного участка (топография земельного участка, транспортная доступность, наличие водоема для купания и леса для отдыха).

На основе анализа рыночных продаж и сметно-строительных расценок, сложившихся в рассматриваемом регионе, можно сформировать таблицы этих количественных и качественных показателей по оцениваемым коттеджам (табл. 15.5).

Подставив значения табличных показателей для п-го загородного коттеджа в модель (15.5), можно оценить его стоимость:

V- 1,3[1,О5- 1-0,8- 1,1 -(6250-140)+ 1,1 • 1,2 • 1,3 - (7500- 20) + + 25 000] = 1418 170 - 1420 тыс. руб.

Оценка стоимости n-го загородного коттеджа получена с учетом всех ее аддитивных составляющих и мультипликативных ее поправок. Так оценка может быть проведена по всему множеству n оцениваемых загородных коттеджей. При необходимости оценщик дополнительно может корректировать все рассматриваемые коэффициенты калибровки моде стоимости.

Эти коэффициенты не являются экзогенными параметрами модели, это эндогенные переменные, числовые значения которых «настраиваются в процессе моделирования и анализа полученных результатов моделирования.

В конечном счете, результирующая модель оценки стоимости (в дан­ном случае п загородных коттеджей) должна быть деструктурирована, т е разложена на составляющие компоненты стоимости и представлена в виде набора таблиц, удобных для восприятия, в первую очередь, для налогоплательщика и других заинтересованных лиц.