Материал: Основные понятия оценки недвижимости. 7Глава Понятия, цели и принципы оценки недвижимости

Такое статистическое описание массивов рыночных данных приемлемо для небольших по размеру статистических выборок, а для больших представленные в табл. 15.1 статистические характеристики для идентификации рыночной информации малоприемлемы и, самое главное, менее содержательны. В этой связи для отражения особенностей вариационного ряда (статистической выборки) наряду со средними величинами этого ряда целесообразно отразить и показатели вариации. Это предполагает для количественных параметров объектов недвижимости (цена сделки, площадь, год постройки и др.) определение статистических показателей центрального момента (тенденций) и дисперсии. К этим показателям математической статистике относят медиану и среднюю арифметическую среднее линейное отклонение, коэффициент дисперсии, среднеквадратическое (стандартное) отклонение, коэффициент вариации.
Проиллюстрируем применение этих статистических характеристик на следующем примере.
Пример. Предположим, что имеются рыночные данные по продажам
50 индивидуальных (семейных) домов по одному загородному району.
Используя эти данные, построим интервальный вариационный ряд и, приняв колебание в ценах продаж равным 20 у.е., определим основные статистические характеристики этой выборки (табл. 15.2). Приведенные статистические характеристики свидетельствуют о весьма высоком качестве используемой статистической выборки, в частности, коэффициент вариации, определяемый как отношение среднеквадратического отклонения к средней цене продаж, составляет
5%. Последнее означает, что
2
/
3
цен продаж данного массива имеют лишь 5%-ное отклонение от средней цены продаж.
Таблица 15.2
Массив рыночных данных по продажам индивидуальных (семейных)
домов и основные статистические характеристики
Цена продажи, у.е./м
2
Количество продаж
440-460 460-480 480-500 500-520 20 10 10 10
Средняя цена продажи - 474 у.е.; среднее линейное отклонение - 2 у.е.
Стандартное отклонение - 23,6 у.е.; среднеквадратическое отклонение - 23,3 у.е.
Коэффициент вариации — 5%.
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.

Таблица 15.3
Частотное распределение объектов недвижимости по их состоянию
Виды состояния объектов недвижимости
Число объектов недвижимости
I Очень плохое
II Плохое
III- Удовлетворительное
IV. Хорошее
V Очень хорошее
20 50 160 120 140
Рис. 15.2. Гистограмма частотного распределения объектов недвижимости по их состоянию
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 (меcтоположение, 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) числовыхзначений.
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
Качественные параметры офисного здания
Транспортная доступность к зданию
Наличие автостоянки
Физическое состояние здания
Плохая
Средняя
Хорошая
Очень хорошая
Имеется на 20 автомобилей
Имеется на 40 автомобилей
Отсутствует
Плохое
Удовлетворительное
Хорошее
Отличное

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);
V
l
- стоимость земельного участка.
В условиях рыночного равновесия эту модель можно представить в несколько ином виде:
где р
ь
- цена единицы площади здания (сооружения);
S
b
- площадь здания (сооружения);
р
1
- цена единицы площади земельного участка;
S1 - площадь земельного участка.
Суммируя составные части модели (15.2), получаем:
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 cтоимости 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
i
- «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
b
j
- качественный j-й
параметр, пределяющий полезность здания или сооружения (качество постройки, шзайн, физическое состояние, эффективный возраст и т. д.);
Q
l
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, флигели, баня и др.)- Обозначим эту дополнительную стоимостную составляющую как
V
h
b+1
.
Введенные дополнительные обозначения позволяют сформулировать общую оценочную модель:
Стоимость коттеджа V
b
по определению равна произведению цены 1 м
2
полезной площади (v
b
) на полезную площадь (S
b
), а стоимость земельного участка (V) равна произведению цены одной сотки земли (v
1
) на площадь земельного участка (S
7
). 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); Q
1
- 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.
Проиллюстрируем модель (15.4) на примере оценки загородных кот- теджей. При этом для компактного рассмотрения условного примера не- сколько упростим структуру этой модели:

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 дан- ном 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.
Таблица 15.5
Количественные и качественные показатели n-го загородного коттеджа при
массовой оценке (цифры условные)
Показатели
(характеристики)
Значение показателей
(характеристик)
Коэффициент калибровки модели
Площадь земельного участка (Si)
Площадь (полезная) коттеджа (S
b
)
Возраст коттеджа (
Состояние
Этажность коттеджа
Категория (класс) коттеджа
Топография земельного участка
Транспортная доступность
Наличие водоема для купания и леса для отдыха
Загородный микрорайон размеще- ния коттеджа
Хозяйственный флигель
20 соток
140 м
2 5 лет
Хорошее
2
Ниже среднего
Ровная
Хорошая
Есть
Престижный и экологически бла- гоприятный
Есть
7500 руб./сотку
6250 руб./м
2 1
1,1 1,05 0,8 1,1 1,2 1,3 1,3 25 000 руб.
Такие расчеты необходимы, так как владелец недвижимости должен понять, почему налогооблагаемая стоимость возросла, и четко увидеть влияние конкретного фактора на рост стоимости его собственности
(например, рост стоимости может произойти вследствие улучшения транспортной доступности в результате реконструкции дорог и улучшения графикаработы общественного транспорта).
Общая оценочная модель (15.4) содержит как аддитивные, так и мультипликативные компоненты.
Характеристики, отражающие количественные параметры, суммируются, а характеристики, связанные с качественными параметрами, перемножаются.