Сравнительный подход множественная регрессия

Автор: Пользователь скрыл имя, 23 Сентября 2011 в 15:30, реферат

Описание работы

Регрессионная модель описывает объективно существующие между явлениями корреляционные связи. По своему характеру корреляционные связи необычно сложны и разнообразны. Отследить все эти взаимосвязи и установить точный функциональный вид практически невозможно. Поэтому при выборе функции идет речь только об аппроксимации относительно простыми функциями несравненно более сложных по своей природе взаимосвязей.

Работа содержит 1 файл

1. Раздел в отчет-Сравнительный подход.doc

— 977.00 Кб (Скачать)

   Условия рынка подразумевают изменение  цены во времени и учитывается в том случае, если для расчета рыночной стоимости объекта использована информация, отстоящая от даты оценки более чем на 2 месяца. Цены объектов, отстоящие от даты оценки не более, чем на 2 месяца, не подвергались корректировке (см. проект «Технического задания на проведение оценки рыночно обоснованной величины арендной платы за встроенные помещения являющиеся собственностью РФ и расположенные на территории поселений», разработанный ФАУФИ, Приложение 1 п.4.). Поправка рассчитана методом парных продаж. В таблице 1.1. цены приведены уже с учетом поправки, здесь порядок расчета поправки опускаем, хотя в отчете он должен быть.

   В параметре Условия рынка, помимо поправки на дату сделки, учитывается отличие цены предложения от цены сделки. Цена предложения корректируется внесением поправки на уторговывание, определенной на основе экспертных оценок операторов рынка недвижимости.

   Рекомендуемые значения скидок на уторговывание для объектов коммерческой недвижимости следующие:

Численность населенного пункта Размер скидки для коммерческой недвижимости, %
До 250 тыс. чел. 7
Свыше 250 до 500 тыс. чел. 5
Свыше 500 тыс. чел. 3
 

Источник: Яскевич Е.Е. «Секреты проведения сравнительных  корректировок при оценке недвижимости (купля-продажа и аренда). Прибыль  предпринимателя и внешний износ. Оценка инфраструктурных комплексов». Приложение 4. Научно-Практический центр профессиональных оценщиков (НПЦПО). 

   В цены единиц сравнения аналогов вносится поправка на уторговывание, соответствующая  размеру населенного пункта. В  цены объектов, для которых указана начальная цена аукциона, вносилась не скидка на торг, а надбавка к начальной цене. Практика проведения аукционов предполагает рост цен в ходе торгов. Анализ начальных и конечных цен аукционов в Хабаровском крае показал, что наиболее часто шаг аукциона составляет 5% и в основном, конечная цена аукциона выше начальной цены на 5 %.  Конечные цены за объекты, проданные на аукционе, отражают фактические величины сделок, которые не  подлежат корректировке. Текущие цены рассчитаны в таблице 1.1.

   Местоположение

   Объекты сравнения расположены в разных населенных пунктах Дальневосточного федерального округа и в разных районах  внутри города. Коэффициенты значимости по данному признаку будут рассмотрены  далее, при выполнении процедуры  оцифровки, так же как и остальные характеристики объектов, по которым имелись расхождения между объектом оценки и аналогами.

   Единицы сравнения

   В качестве единицы сравнения выбрана  типичная для рынка недвижимости единица сравнения - 1 кв.м. площади.

1.7. Проведение процедуры оцифровки

 

   Оцифровка качественных признаков объектов, по которым имеются расхождения  между объектом оценки и аналогами, производилось присвоением цифровых меток (баллов).

   Площадь объекта

   Поскольку данный признак выражен количественным значением, процедура оцифровки не проводилась, он включен в модель с его истинным значением.

   Местоположение

   Объекты сравнения расположены в разных регионах Дальневосточного федерального округа (Хабаровском крае и Приморском крае). Для учета местоположения в зависимости от региона, в модель введен признак - рейтинг инвестиционной привлекательности региона (источник: Исследования рейтингового агентства «Эксперт РА», сайт http://www.raexpert.ru/rankingtable/?table_folder=/region_climat/2007/tab1/). Согласно данным экспертного агентства «Эксперт РА», Хабаровский и Приморский края имеют одинаковый рейтинг инвестиционной привлекательности (3В1 - Пониженный потенциал – умеренный риск), то есть, расхождения по данному параметру между объектом оценки и аналогами не наблюдается, следовательно, данный признак не требует учета в регрессионной модели.

   Для учета влияния на рыночные цены размера  населенного пункта (в крупных  населенных пунктах цены выше, ввиду большей степени развитости рынка и более высокого спроса), в модель введен параметр «численность населения». Данный фактор отражает увеличение стоимости объекта недвижимости в зависимости от размера населенного пункта, в котором он расположен, что, в свою очередь, обусловлено более высокой деловой активностью малого и среднего бизнеса и, соответственно, более высоким спросом на объекты коммерческой недвижимости в крупных населенных пунктах. Признак выражен количественно и включен в регрессионную модель со своим истинным значением.

   Для учета влияния на рыночную стоимость  расположения объекта в населенном пункте, в модель введены параметры  – район города (центр, средняя  зона, окраина) и оживленность улицы, для чего использованы карты городов на http://maps.google.ru/, данные сайта http://www.mojgorod.ru/, Викпедии и опрос продавцов по телефонам, указанным в источниках информации.

   Данные  признаки являются качественными, их оцифровка  произведена ранжированием. Объекту, имеющему более выгодное местоположение (расположенному в центре города), присвоен более высокий ранг, объекту, имеющему менее выгодное местоположение (окраина) присвоен низший ранг.

   Коэффициенты  значимости по параметру «расположение  в населенном пункте» приведены в таблице:

Наименование Принятый  коэффициент значимости
Центр 3
Средняя зона 2
Окраина 1
 

   Коэффициенты  значимости по степени оживленности улицы (плотность людского и транспортного  потока) приведены в таблице:

Наименование Принятый  коэффициент значимости
Высокая оживленность 3
Средняя оживленность 2
Низкая  оживленность 1
 

   Тип здания

   Представленные  в выборке объекты расположены  как в жилых, так и в административных зданиях. Согласно принятой на региональном рынке классификации, офисы, расположенные в жилых домах чаще относятся к более низкому классу качества,  чем офисы, расположенные в административных зданиях.

   Исходя  из сказанного, признак «Тип здания»  оцифрован следующим образом:

Наименование Принятый  коэффициент значимости
Жилой дом 2
Административной  здание 1
 

   Этаж  расположения

   В выборке отсутствуют объекты, расположенные в подвале. Анализ рынка не выявил существенного влияния на стоимость/ставку расположение объекта на 1-м/выше 1-го этажах. Поэтому данный признак не включался в регрессионный анализ. 

   Наличие парковки

   Наличие выделенной парковки является существенным фактором удобства при покупке/аренде офисного помещения. Некоторые арендаторы не рассматривают предложения на аренду, в случае отсутствия в объекте  парковки. Поскольку данный признак имеет всего две градации, его оцифровка произведена присвоением метки 2 объектам, обеспеченным парковкой и метки 1 объектам, не обеспеченным парковкой.

   Наличие охраны

   Поскольку данный признак имеет всего две  градации, его оцифровка произведена присвоением метки 2 объектам, обеспеченным охраной и метки 1 объектам, не обеспеченным охраной.

   Состояние объекта

   Не  требует специальных доказательств  аксиома, что внешний вид объекта  является определяющим параметром, влияющим на его стоимость. Предпродажная подготовка объекта способна увеличить его стоимость до 20%.

   В представленную выше выборку вошли  объекты в состоянии «отличное» (выполнена т.н. евроотделка), «хорошее» (в помещении сделан качественный ремонт с применением импортных  и отечественных материалов), «удовлетворительное» (помещение, находящееся в рабочем состоянии и  пригодное к эксплуатации без немедленного ремонта). 

   Были  приняты следующие значения факторов влияния (коэффициентов значимости), учитывающие состояние помещения:

Наименование Принятый  коэффициент значимости
Отличное 3
Хорошее 2
Удовлетворительное 1
 

   Численность населения

   Поскольку данный признак выражен количественным значением, процедура оцифровки  не проводилась, он включен в модель с его истинным значением. 
 

   На  основании качественных характеристик объекта оценки и аналогов, представленных в таблице 1.1, составлена таблица 1.2., в которой показаны сводные данные о качестве сопоставимых объектов, выраженные количественными значениями коэффициентов значимости и параметры оцениваемого объекта. 

   Таблица 1.2. Балльная оценка характеристик сопоставимых объектов в разрезе факторов влияния

№ пп Цена, руб/кв.м. Площадь, кв.м. Тип здания Район города Оживленность  улицы Парковка Охрана Состояние Численность населения
  Y X1 X2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8
1          79 790              62   1 3 3 2 2 3 577,4
2          74 073              55   1 3 2 2 2 3 577,4
3          73 905              42   1 3 3 2 2 3 577,4
4          66 136              55   1 3 3 2 1 2 580,8
5          63 050            220   2 3 1 2 1 1 580,8
6          63 050            190   2 3 3 1 1 3 580,8
7          61 074            135   1 3 3 2 2 3 577,4
8          58 760              52   1 3 3 1 1 3 580,8
9          58 485              68   1 3 3 2 2 3 577,4
10          58 067            102   2 3 3 2 1 3 580,8
11          55 775            812   2 2 2 2 1 2 580,8
12          55 114              44   2 2 2 1 2 2 577,4
13          54 206              17   1 2 2 2 1 2 580,8
14          53 350            518   2 3 3 1 1 2 580,8
15          53 350            120   2 2 2 2 2 2 580,8
16          50 925              80   2 2 2 1 1 2 577,4
17          50 745            260   1 3 2 2 2 2 580,8
18          50 016              64   1 2 2 2 2 2 577,4
19          47 189              93   2 3 2 1 1 2 580,8
20          44 907            108   2 2 1 1 1 2 577,4
21          44 495            109   2 2 2 1 1 3 577,4
22          43 650            700   2 2 2 2 2 3 577,4
23          43 594            160   1 2 2 2 1 3 170,0
24          40 144            139   1 2 2 2 1 2 170,0
25          39 440              91   1 2 2 2 2 1 577,4
26          39 135            110   1 2 2 2 2 1 580,8
27          38 973            112  1 2 2 2 2 1 577,4
28          38 289              84   1 3 3 2 2 1 577,4
29          37 792              77   2 2 2 1 1 1 580,8
30          37 530              42   1 2 2 2 1 1 580,8
31          36 029              35   1 2 2 2 1 1 580,8
32          35 557            341   2 2 2 2 1 1 580,8
33          33 583              90   2 2 2 1 2 1 170,0
34          33 414            102   1 3 2 1 1 3 29,4
35          32 153            144   1 3 3 1 1 3 29,4
36          29 484            285   1 3 2 1 1 3 29,4
37          29 424            488   2 1 1 2 1 1 580,8
38          26 944            900   2 1 1 1 1 1 577,4
39          26 704            113   1 3 2 1 1 2 29,4
40          26 179            880   1 1 1 1 2 2 580,8
41          25 638            185   2 1 1 1 2 2 170,0
42          25 621              88   1 3 3 1 1 3 29,4
43          25 500            186   1 1 1 2 1 1 170,0
44          25 012              87   1 3 2 1 1 2 29,4
45          24 973              19   1 3 2 1 1 2 29,4
46          24 800              75   1 1 1 2 1 1 170,0
47          23 619              63   2 1 1 2 1 1 170,0
48          21 340              75   1 1 1 1 1 1 580,8
49          19 375            120   2 1 1 2 1 1 170,0
Объект оценки ?       246,7   2 1 1 2 1 1 29,4

Информация о работе Сравнительный подход множественная регрессия