2418 (684770), страница 12

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

Текст из файла (страница 12)

1) Метод сравнения продаж наиболее действенен для объектов недвижимости, по которым имеется достаточное количество информации о недавних сделках купли-продажи. Если такая недвижимость на рынке продаж отсутствует, метод сравнения продаж не применим. Любое отличие условий продажи сравниваемого объекта от типичных рыночных условий на дату оценки должно быть учтено при анализе. Поэтому при применении метода сравнения продаж необходимы достоверность и полнота информации.

После выбора единицы сравнения (той или иной цены продажи) определялись основные показатели (характеристики) или элементы сравнения, используя которые можно смоделировать стоимость оцениваемого объекта недвижимости посредством необходимых корректировок цен продажи сравнимых объектов недвижимости.

Исходя из этого, формулируется основное правило корректировок при реализации метода сравнения продаж: «Корректируется цена продажи сравнимого объекта недвижимости для моделирования стоимости оцениваемого объекта. Оцениваемый объект никогда не подвергается корректировкам».

В оценочной практике выделяют девять основных элементов сравнения:

1. Переданные права собственности на недвижимость.

2. Условия финансовых расчетов при приобретении недвижимости.

3. Условия продажи (чистота сделки).

4. Динамика сделок на рынке (дата продажи).

5. Местоположение.

6. Физические характеристики.

7. Экономические характеристики.

8. Отклонения от целевого использования.

9. Наличие движимого имущества.

Построение модели стоимости оцениваемого объекта недвижимости, связывающей единицы сравнения с элементами сравнения, расчет корректировок по выбранным элементам сравнения и применение этой модели к объектам сравнения для расчета корректированных цен продаж (предложений на продажу) объектов сравнения предполагают применение соответствующих методов выполнения корректировок.

Расчет методом сравнительно анализа продаж

Имеется информация по сделкам купли-продажи 2‑хкомнатных малогабаритных квартир, помещенная в раздел «Приложение» к данному отчету (Приложение 1 «Расчет стоимости квартиры методом сравнительного анализа продаж»).

В результате проведения необходимых корректировок получаем ряд скорректированных цен аналогов оцениваемого объекта, тыс. руб.:

Среднее арифметическое вышеуказанного ряда составит: 1 515 156 руб. Основываясь на анализе цен, сложившихся на рынке продаж 2-комнатных квартир в 94 квартале и внеся необходимые поправки, оценщик пришел к следующему заключению:

Стоимость объекта оценки, определенная методом сравнительного анализа продаж, составляет: 1 515 156 руб.

2) Корреляционно – регрессионный анализ.

Применение аппарата математической статистики в методе сравнения продаж предполагает проведение также корреляционно-регрессионного анализа.

Корреляционно-регрессионный анализ – это форма статистического анализа, используемая для прогнозов и позволяющая оценить степень связи между переменными, предлагая механизм вычисления предполагаемого значения переменной из нескольких уже известных значений.

На основе статистических данных о рыночных продажах недвижимости, определяется связь между парой зависимостей случайных независимых и зависимых переменных:

• Х – независимая переменная – площадь;

• Y‑зависимая переменная (стоимость кв. м.)

Используя регрессионный анализ, можно продлить линию тренда в диаграмме за пределы реальных данных для предсказания будущих значений.

Типы линий тренда используемых в данном отчете.

Линейная – используется для аппроксимации данных по методу наименьших квадратов в соответствии с уравнением:

,

где:

m – угол наклона и b – координата пересечения оси абсцисс.

Линия аппроксимаций – это прямая линия, наилучшим образом описывающая набор данных. Линейная аппроксимация хороша для величины, которая увеличивается или убывает с постоянной скоростью.

Логарифмическая аппроксимация хорошо описывает величины, которые вначале быстро растут или убывают, а затем постепенно стабилизируются. Она описывает как положительные, так и отрицательные величины.

,

где:

с и b – константы, Ln – функция натурального логарифма.

Полиномиальная аппроксимация – используется для описания величин попеременно возрастающих и убывающих. Она полезная для анализа большого набора данных с нестабильной величиной.

,

где:

b, c₁-c₆ – константы.

Степенная аппроксимация – дает хороший результат при описании величин, которые имеют постоянную скорость роста.

,

где:

с и b – константы.

Экспоненциальная аппроксимация – дает хороший результат, когда скорость изменения данных непрерывно растет. Однако для данных, которые содержат нулевые и отрицательные значения, этот вид приближения неприменим.

,

где с и b константы, e‑основание натурального логарифма.

Надежность линии тренда R².

Наиболее надежна линия тренда, для которой значение R² равно или близко к единице. Для создания уравнений и создания линий тренда, а также вычисления, была использована программа Microsoft Еxcel.

Расчет методом корреляционно – регрессионного анализа

Применение корреляционно – регрессионного анализа для оценки объекта недвижимости и выявления зависимости между стоимостью одного квадратного метра и его площадью проиллюстрировано в Приложении 2 «Графики линий тренда для описания зависимости между стоимостью одного квадратного метра и его площадью». Графики были созданы с использованием программы Microsoft Excel.

Как предполагалось выше, площадь объекта будет независимой переменной (X), а стоимость кв. метра будет зависимой переменной (Y):

Опишем зависимость стоимости объекта от стоимости одного квадратного метра:

Опишем зависимость Y от X при помощи линий тренда:

Качество составленной модели можно оценить при помощи коэффициента детерминации (R²).

При расчете коэффициента детерминации (R²) сравниваются фактические значения y и значения, получаемые из уравнения. По результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминации, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т.е. нет различия между фактическим и оценочным значениями y. В противоположном случае, если коэффициент детерминации равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений y.

Из таблицы данных видно, что наибольшей достоверностью обладает уравнение, построенное на основе полиномиальной модели, где коэффициент детерминации имеет значение 0,7049 т.е. стоимость квартиры на 70,49% объясняется данными показателями, а остальные 29,51% припадают на неучтенные в данной модели показатели, в том числе и на случайные.

Из всего выше сказанного можно сделать вывод о том, что данная модель вполне пригодна для определения рыночной стоимости оцениваемой квартиры.

Подставив в уравнение построенное на основе полиномиальной модели, значение X=44,7 кв. м. (площадь оцениваемого объекта), получим рыночную стоимость 1 кв.м.

Y = 68,71*44,7² – 2649,9*44,7 +15751= 34583 руб.

Тогда рыночная стоимость объекта оценки с использованием стоимости одного квадратного метра полученного по методу корреляционно – регрессионного анализа будет равна:

РС_об.оц. = 34583*44,7 = 1 545 860 руб.

Стоимость объекта оценки, определенная методом корреляционно – регрессионного анализа, составляет: 1 545 860 руб.

Метод валового рентного мультипликатора

В практике оценки также весьма распространенным способом определения стоимости недвижимости при рыночном подходе является использование валового рентного мультипликатора.

Подход к оценке с использованием метода валовой ренты основан на предложении, что существует прямая взаимосвязь между ценой продажи объекта недвижимости и соответствующим доходом от сдачи этого объекта в аренду: чем выше рентный доход, тем выше цена продажи.

Эта взаимосвязь измеряется мультипликатором валовой ренты (МВР) как отношение цены продажи к рентному доходу или потенциальному (действительному) валовому доходу (ПВД (ДВД)).

Этапы применения метода валовой ренты

1. Рассчитывается ВРМ.

1.1 Формируется перечень объектов недвижимости, сопоставимых с оцениваемым объектом и расположенных в том же районе.

1.2 Рассчитывают ВРМ посредством деления цены продажи каждого сопоставимого объекта на величину соответствующей арендной платы (ПВД или ДВД).

1.3 Проводят согласование полученных результатов значений МВР для определения единого мультипликатора или диапазона МВР, которые могут быть применены к оцениваемому объекту.

1. Рассчитывают величину рыночной арендной платы для оцениваемого объекта.

2.1 Определяют сопоставимые по уровню арендной платы объекты.

2.2 Проводят анализ сравнимых объектов и схожести их характеристик с соответствующими характеристиками объекта оценки.

2.3 Рассчитывают необходимые поправки для получения значения рыночной ренты для оцениваемого объекта.

1. Рассчитывается стоимость оцениваемого объекта.

3.1 Значение величины рыночного рентного дохода для оцениваемого объекта умножается на значение МВР, полученное на первом этапе, пункт 1.3.

Характеристики

Список файлов ВКР