Материал: Відсканована книга із оцінки нерухомості

1. Статистична характеристика інформаційної бази свідчить про її

однорідість, необхідну для побудови оціночної моделі:

Статистична характеристика інформаційної бази

Діапазон площі будинків, кв. м 27 - 160

Медіана площі будинків, кв. м І 92 1

_ {

Середня площа будинку, кв. м j 92,4 |

Діапазон вартості садиб, тис. дол. СІЇЇА і Ї8,5 - 85,0 j

Медіана вартості садиб, дол. США j 50566 j

“t~~56233 І

Середня вартість садиб, дол. США

Середня вартість садиби, віднесена на одиницю площі будинку, дол. США/кв. м

Середньоквадратичне відхилення питомої вартості, дол. / кв. м.

Коефіцієнт варіації %

543,65

11,1

~2

2. Розрахуємо параметри лінійної регресії

д =-

п п п

X.

<=1 J

1386x753 500-15x80110 500 1920 996-15x149 080

= 499,06

До =

М і=1_

п

753 500-499,06x1386 15

= 4120

3. За одержаними результатами побудуємо регресійне рівняння:

V, =4120 + 499,06х,.

Це рівняння формалізує існуючу залежність ціп продажів від загальної площі будинків і забезпечує міїгімальне відхилення оцінених за його допомогою вартостей від фактичних пін продажів.

20 40 60 80 100 120 140 160 180

Загальна площа будинку, кв.м

Дані, представлені на графіку, демонструють позитивний нахил і точку перетину з віссю Y в позитивній координаті «Ціна продажу садиби», що означає, що вартість садиби незалежно від загальної площі будинку (х = 0) 4120 дол. США, що відповідає значенню параметра Д,, та зростає при збільшенні загальної площі будинку на один квадратний метр на 499,06 дол. США (значення параметру Д).

Розрахунки в наведеному прикладі можна виконати також за допомогою спеціалізованого програмного забезпечення. Найдоступнішим засобом для практикуючих оцінювачів може слугувати «Пакет аналізу», що є надбудовою до електронної таблиці MS Excel. Крім того, зручними засобами статистичного аналізу є пакети - SPSS, NCSS, STATA та інші.

Застосування засобів обчислювальної техніки дозволяє не тільки підвищити якість оцінки за рахунок розширення кола факторних ознак, що впливають на вартість нерухомого майна, а й змістити центр ваги з процедур обчислення в сферу аналізу і інтерпретації отриманих результатів.

3. Моделі множинної лінійної регресії

Практично всі успішні регресійні моделі оцінки об’єктів нерухомого майна використовують дані, що відносяться до району і місце розташування об’єкту, до розміру будинку, типу їх конструкцій, віїсу або стану. Щодо землі альтернативи різняться від використання єдиної змінної - ринкової вартості землі - до сукупності зміїлшх, таких як розмір ділянки, щільність забудови, відстань до різних центрів тяжіння, транспортних магістралей, сусідство, топографії' тощо. Аналогічним чином для характеристики земельних поліїшіень використовують цілу низку факторних ознак, що відображають їх якісні та кількісні показники.

На думку Джозефа К. Еккерта²³ та Роберта Дж. Глаудеманса²⁴ загальна модель оціїжи нерухомості:

V - V + V

^уо ^у L ' ^у В ’

²³ Организация оценки и налогообложения недвижимоста: Под общей редакцией Джозефа К Зккерта. В 2-х т. / Пер. с англ. - М.: РОО, 1997.

²⁴ Gloudemans, R.J. Fundamentals of mass appraisal / Robert J. Gloudemans, Richard R Almy. - Kansas City: IAAO, 2011. - 424 p.

о

і ; і;.

Дх,_; /їх

Ві

{о, + q,)-Xt, (а, + q.)-x_Hi

Я і' ^хоі - V

Ilv' -І- ^П</; V

!-1

а.Хв

Bt

і-і

+ У

^а,^хл.

Рис. 12.3 Специфікація моделі оцінки нерухомості

яка включає добуток загальних якісних компонентів, що відображають влив місця розташування та фактору часу на вартість об’єкту нерухомості в цілому

П П

IIV⁰'; добуток якісних характеристик земельної ділянки П q-^u ; суму

/=і /=і

п

кількісних характеристик земельної ділянки ^ ^а,^хи; добуток якісних

і=1

п

характеристик будівель ; суму кількісних характеристик будівель

і=1

п п

У а_іх_ВІ та суму кількісних характеристик ігшшх земельних поліпшень у а_іх_АІ.

і=і і=і

Підставою для включення в таку модель тієї або іншої факторної ознаки х. є щільність зв’язку з результативною ознакою Р, яку відображає абсолютне значення коефіцієнту кореляції'. При цьому перевагу надають тим факторним ознакам, які мають більшу щільність такого зв’язку.

Загалом важливе те, що моделі повинні надавати достатньо послідовні результати щодо змін, що відбулися або на ринку або із самою нерухомістю, а одержаний результат має бути поясненим з точки зору оцінки. І, нарешті, вартість, оцінена за допомогою моделі множинної регресії, повинна бути безпосередньо підтверджена через порівнянні продажі.

Наприклад, потрібно визначити ринкову вартість садиби з цегляним житловим будинком, збудованим 7 років тому, загальною площею 250 кв. м, та з ділянкою площею 10 соток. Садиба розташована в другій ціновій зоні міста.

Як зазначалося, побудова регресійної моделі починається з формування вибірки та створення відповідної інформаційної бази. Очевидно, що вибірка має бути репрезентативною, а інформаційна база надавати уявлення про ринок у