Совершенствование методов анализа наиболее эффективного использования недвижимости для целей стоимостной оценки (1142755), страница 27

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 27)

Для того чтобыоценить эффективность практической реализации того или иного вариантаиспользования, наряду с критерием максимальной продуктивности рекомендуетсятакже применять критерий «приемлемости уровня риска»141, позволяющий учестьвероятность наступления благоприятного исхода событий и влияние отклоненияразличных параметров на результирующую переменную (в нашем случае –стоимость объекта недвижимости).141Озеров Е.С. Экономический анализ и оценка недвижимости. С. 479.147В рамках развития теории оценки, а также управления инвестиционнымипроектами,широкоераспространениеполучилиметодыкачественнойиколичественной оценки рисков.

Вследствие этого в настоящее время оценщикиобладают большим арсеналом инструментов, позволяющихна практикерассчитать и проанализировать влияние факторов неопределенности и риска наформирование стоимости объектов собственности и, в частности, недвижимогоимущества.К наиболее широко применимым методам анализа рисков относят:анализ чувствительности;анализ сценариев:методвариациисценариев(пессимистичного,наиболеевероятного,оптимистичного);метод проверки устойчивости проекта (пессимистический и вероятныйсценарии);метод анализа сценариев с построением дерева решений;метод имитационного моделирования Монте-Карло;анализ устойчивости проекта проверкой степени удаленности его от точкибезубыточности.Остановимся более подробно на двух наиболее применимых к анализу НЭИметодах.Метод анализа сценариев предполагает изучение трех сценариев развитиясобытий: пессимистичного, наиболее вероятного (базового) и оптимистичного.Каждомуценообразующемуфактору,определенномувходеанализачувствительности, присваивается значение в соответствии с исследуемымсценарием.

Определяется субъективная вероятность реализации каждого сценарияс применением методов экспертных оценок, балльных методов и т.д. Результатрасчетов представляется либо в форме диапазона значений, либо в формесредневзвешенной величины.148Мерой неопределенности (риска) каждого варианта использования будетвыступатькоэффициентсреднеквадратическоговариации,отклонениякопределяемыйсреднемукакзначению.отношениеЧембольшекоэффициент вариации, тем больше неопределенности в сценариях вариантаиспользования, тем выше риск.Метод имитационного моделирования (метод Монте-Карло) в сравнении сметодами анализа сценариев позволяет избежать субъективного назначения весаценообразующим факторам.

Для каждого из выбранных на этапе анализачувствительностифакторовтребуетсяопределитьзаконраспределениявероятностей, которому он подчиняется142. В ситуациях, когда точно известно,что значение фактора может принимать любое значение в заданном интервале сравной вероятностью, можно без проведения дополнительных исследованийосновывать анализ на предположении о равномерном законе распределения.Подробная методика анализа с применением метода Монте-Карло представлена вработе С.В. Пупенцовой143. Получаемые в результате исследования гистограммыраспределения случайных величин позволяют наглядно провести анализсоотношения риска и вероятного дохода по каждому из вариантов использования.Вышеперечисленные методы относятся к методам анализа в условияхриска.

Теперь обратимся к ситуации, когда в распоряжении оценщиканедостаточноданныхдляопределениявероятностинаступлениянеблагоприятного события, т.е. ситуации в условиях неопределенности.Вусловияхневозможностиоценкивероятностинаступлениянеблагоприятных событий могут применяться методы теории игр, и, в частности,критерии Вальда, Сэвиджа, Гурвица, Лапласа. Теория игр основана на построенииматриц зависимости вариантов и результатов в различных ситуациях. Так,стандартная матрица для применения теории игр содержит наименованиявариантов использования по строкам и возможные ситуации – по столбцам. Ниже142Пупенцова С.В. Модели и инструменты в экономической оценке инвестиций. С.116.Там же. С.

125.143149приведеноболееподробноеописаниенаиболеечастоприменяемыхвстоимостной оценке критериев теории игр.1. Суть критерия Вальда заключается в том, что выбирается наивысшеезначение из самых пессимистичных прогнозов. В каждой строке матрицывыбирается минимальное значение, после чего из минимальных значений построкам выбирается максимальное. Этот критерий отражает точку зренияпессимиста: выбирается тот вариант, где потери будут минимальны.2. Критерий Сэвиджа отражает точку зрения оптимиста и реализуется наосновании «матрицы сожаления» (матрицы рисков).

Для этого в первоначальнойматрице по каждому сценарию развития (то есть столбцу) выбираетсямаксимальный вариант. Затем строится «матрица сожалей» путем вычитания всехзначений вариантов по строкам из максимальных значений, определенных напредыдущем этапе. В «матрице сожалений» по каждому варианту выбираетсямаксимальное значение (то есть максимальный размер возможных потерь).Вариант с наименьшей потенциальной потерей считается наилучшим.3.

Критерий Лапласа предполагает, что любая из выбранных ситуаций длякаждого варианта может осуществиться с вероятностью 1/n, где n – общее числовозможных исходов события. Каждый элемент матрицы рассматривается каквозможный выигрыш. Выбирается вариант с максимальным возможным (то естьумноженным на 1/n) значением среднего арифметического выигрыша по всемситуациям.Для сопоставления полученных результатов анализа по исследуемомуварианту и принятия решения о выборе варианта наиболее эффективногоиспользования были применены два метода анализа:1.Анализ сценариев.2.Критерии Вальда и Сэвиджа в рамках теории игр.Проведенный анализ отчетов об оценке различных объектов недвижимостипоказал, что результаты анализа НЭИ наиболее чувствительны к таким исходнымпараметрам, как:150стоимость улучшений, определяемая как затраты на застройку, включаястоимость создания улучшений, прибыль предпринимателя, привлечениезаемных средств и т.д.;величина доходов, генерируемых объектом недвижимости, которая зависитв первую очередь от ставки аренды, принимаемой в расчет;коэффициент капитализации.Для того чтобы применить на практике метод анализа сценариев, покаждому из вариантов использования в расчетах были исследованы три сценарияразвития, в которых перечисленные выше параметры варьировались отминимального до максимального значения.Пессимистичный сценарий: максимальное значение стоимости улучшений;минимальное значение ставкиаренды;максимальныйкоэффициенткапитализации.Базовый сценарий: наиболее вероятные показатели стоимости улучшений,ставки аренды и коэффициента капитализации.Оптимистичный сценарий: минимальное значение стоимости улучшений;максимальноезначениеставкиаренды;минимальноезначениекоэффициента капитализации.По каждому из анализируемых вариантов использования были изучены триуказанныхсценарияразвитиясиндивидуальнымварьированиемвышеперечисленных параметров.

Каждому из полученных сценариев былприсвоен вес: максимальный вес (50%) – базовому сценарию, как наиболеевероятному. Пессимистичному и оптимистичному сценариям были присвоеныравные веса (по 25%). Результаты проведенного анализа сценариев представленыв таблице 16.151Таблица 16 – Результаты анализа сценариевВариант1234СценарийПессимистичныйБазовыйОптимистичныйПессимистичныйБазовыйОптимистичныйПессимистичныйБазовыйОптимистичныйПессимистичныйБазовыйОптимистичныйСтандартКоэффиСтоимостьВесОстаточнаяноециентземельного сценария, стоимостьотклонение, вариации,участка, $%земли, $$%1 775 005256 461 8663 372 40652,196 380 8025011 310 8542515 182 9902526 519 4868 171 44530,8126 303 8375038 287 2782510 041 5772515 042 3913 609 09123,9914 941 1885020 245 6132511 792 1132525 289 1219 994 26639,5224 678 5065040 007 35725Источник: расчет автора.Дляцелейсопоставленияграфическогорискованностиизображениякаждогополученныхизрезультатоввариантовииспользованияцелесообразно определить доверительные интервалы полученных значенийстоимости.

Согласно правилу трех сигм, итоговая величина стоимости будетлежать в диапазоне от базовой стоимости плюс (минус) три стандартныхотклонения с вероятностью 99%; базовая стоимость плюс (минус) двастандартных отклонения — с вероятностью 95%; при одном стандартномотклонении — с вероятностью 68%. Результаты анализа представлены в таблице17, графическое изображение — на рисунке 7.Таблица 17 – Определение доверительных интерваловВарианты1234СтандартноеОстаточнаяотклонение (S), стоимость$земли (Vl),$3 372 4066 461 8668 171 44526 519 4863 609 09115 042 3919 994 26625 289 121Vl -S3 089 46018 348 04011 433 30115 294 855Источник: расчет автора.Vl -2SVl -3S-282 94710 176 5957 824 2105 300 589-3 655 3532 005 1494 215 119-4 693 67715220 000 00015 000 00010 000 000Вариант 1Вариант 25 000 000Вариант 3Вариант 468,30%95,40%99,70%-5 000 000-10 000 000Источник: анализ автора.Рисунок 7 – Графическое изображение полученных результатовИсходя из проведенного анализа сценариев можно прийти к выводу, чтонаиболее высокая стоимость при оптимальной величине коэффициента вариациии доверительном интервале, достигается при выборе варианта 2.

Ввиду этогоможно сделать вывод, что вариант 2 в результате проведенного анализа НЭИобеспечивает максимальную стоимость земельного участка, отражая наиболееэффективный вариант использования объекта оценки.Для проверки полученных результатов автор также воспользовалсяметодикой анализа в рамках теории игр, оценив исследуемые варианты покритериям Вальда и Сэвиджа.

Характеристики

Список файлов диссертации