Главная | Автоюрист | Регрессионный анализ при оценке недвижимости

2.4. Использование корреляционно-регрессионного анализа при оценке недвижимости


Авторы настоящей статьи являются приверженцами статистической теории оценивания и считают, что наиболее доказательными являются расчеты, основанные на результатах построения статистических моделей. По нашему мнению, корректное и грамотное в том числе экономически применение в оценке статистических методов в конечном итоге приводит к более обоснованным результатам, чем расчеты, полученные с применением неформализованного подхода, формируемого на субъективном уровне.

В настоящее время эта тема особенно актуальна, поскольку законодательно закреплены обязательное публичное размещение отчетов об оценке кадастровой стоимости и принятие замечаний по ним в сжатые сроки 20 дней.

Удивительно, но факт! Эти ошибки могут быть трёх видов:

При проведении государственной кадастровой оценки далее - ГКО в соответствии со статьей В течение указанного времени любые заинтересованные лица могут включить в фонд данных ГКО замечания к проекту отчета об определении кадастровой стоимости. Чаще всего ни один штатный специалист даже самого крупного предприятия не может сформулировать грамотные и существенные замечания, так как специфика массовой кадастровой оценки - использование большого набора статистического инструментария, не доступного и не понятного ни юристам, ни бухгалтерам, ни экономистам.

В связи с тем, что собственники и арендаторы земельных участков не обладают специальными познаниями, они обращаются к оценщикам и экспертам, владеющим аппаратом корреляционно-регрессионного анализа далее - КРА , ведь на 90 процентов проверка отчета - это проверка расчетных моделей и входной информации для их построения на адекватность, соответствие рынку, логику и правильность математических расчетов.

Также актуальность рассматриваемого вопроса обусловлена укреплением позиций статистики в оценочной деятельности. Все большее число оценщиков и судебных экспертов становятся приверженцами статистической теории оценивания и активно используют в том числе аппарат КРА для определения рыночной стоимости объектов недвижимости, расчета величины корректировок по тому или иному факторному признаку, установления динамики цен на рынке недвижимости и т.

Регрессионный анализ широко используется в зарубежной оценочной практике и признается надлежащим экспертным свидетельством судебными системами, например в США 1.

Регрессионный анализ при оценке недвижимости мир мстительно

А в сентябре года метод регрессионного анализа закреплен в качестве количественного метода оценки недвижимости в российской практике п. Определение рыночной стоимости объекта как наиболее вероятной цены продажи отражает стохастическую природу рынка недвижимости, действующего под влиянием множества факторов, часть из которых с математической точки зрения может и должна рассматриваться как случайные величины, формирующие цены, и в итоге - результирующий показатель рыночную стоимость.

Все это делает возможным и необходимым проведение оценки, основанной на принципах статистического анализа. Как российскими, так и зарубежными авторами написаны учебники, научные статьи, на которые не одно десятилетие будут ссылаться оценщики всего мира например Л. Авторами настоящей статьи проанализированы более тысячи математических моделей, построенных оценщиками в том числе при проведении массовой кадастровой оценки и экспертами для расчета корректировок или определения стоимости объектов недвижимости за последние два года.

К сожалению, примерно 90 процентов рассмотренных моделей либо не соответствуют рынку, либо не имеют экономического смысла, либо статистически незначимы.

кто Регрессионный анализ при оценке недвижимости придушенно

При этом оценщиками на базе таких неадекватных по тому или иному критерию моделей рассчитывается рыночная стоимость объектов недвижимости, что приводит к искажению результатов расчета. Таким образом, неграмотное использование КРА не повышает, а существенно снижает качество и достоверность оценки, искажает рассчитанную стоимость. Все это является следствием непонимания большинством оценщиков и экспертов основ КРА. Самое главное в оценке недвижимости с использованием инструментов КРА - построить адекватную 2 многофакторную математическую модель, по которой можно с определенной точностью спрогнозировать стоимость.

Адекватность математической модели - это соответствие модели рассматриваемому сегменту подсегмен-ту рынка. Для этого, во-первых, необходимо, чтобы выборка аналогов была однородной, то есть относилась к одному сегменту подсегменту рынка, набор ценообразующих факторов был единым, а характер влияния каждого фактора на стоимость был единообразным для всех аналогов и объекта оценки 3.

Во-вторых, должна быть проведена грамотная оцифровка количественная оценка качественных признаков 4, а также количественных факторов, нелинейно влияющих на стоимость. В-третьих, коэффициенты при ценообразующих факторах построенного уравнения регрессии должны отражать направленность влияния фактора на стоимость объекта недвижимости, то есть оцененные параметры должны согласовываться с экономической теорией.

Например, при аддитивной модели факторы, повышающие стоимость, должны иметь положительные коэффициенты, а факторы, понижающие стоимость, - отрицательные.

Продажа и аренда недвижимости в Омске

Кроме того, экономическим гипотезам должен отвечать и вид зависимостей стоимости от каждого из влияющих факторов. В-четвертых, все существенные ценообразующие факторы должны быть включены в модель. При расчете удельного показателя стоимости р. Таким образом, уже на этапе спецификации модели оценщики допустили грубую ошибку - не учли в уравнении регрессии существенный ценообразующий фактор - класс дороги, интенсивность движения автомобильного транспорта.

В результате допущенной ошибки рассчитанная стоимость 1 квадратного метра эталонного земельного участка, расположенного на федеральной трассе с высокой интенсивностью движения, оказалась примерно в 2,2 раза ниже, чем удельная стоимость эталонного земельного участка, находящегося на небольшой местной автодороге. Теория регрессионного анализа требует учесть все существенные факторы и допускает учет нескольких несущественных, если количество аналогов позволяет это сделать.

То есть при соблюдении всех перечисленных условий мы должны получить значимое уравнение регрессии при определенном количестве аналогов, превышающем количество факторных признаков. Статистические методы в оценке недвижимости и бизнеса: Эконометрическое моделирование в оценке недвижимости: В-пятых, должна отсутствовать какая-либо закономерность распределении остатков модели от расчетных значений стоимости и от факторов модели, так как именно случайность остатков является индикатором учета всех существенных факторов, влияющих на стоимость объектов, даже если значимость некоторых из них не подтверждена критерием Стьюдента.

Кроме того, случайность остатков свидетельствует о получении на основе уравнения регрессии несмещенной оценки среднего значения стоимости объекта недвижимости.

2. Формирование входной информации

В-шестых, адекватность построенной математической модели подтверждается средней ошибкой аппроксимации, значение которой не превышает 15 процентов 5. В-седьмых, адекватность построенной математической модели подтверждается узким доверительным интервалом неопределенности рыночной стоимости объектов. Одним из первых вопросов, которые возникают при построении уравнения многофакторной регрессии, является определение необходимого числа аналогов при полученном числе выбранных ценообразующих факторов при условии, что все аналоги относятся к одному сегменту рынка недвижимости, а ценообразующие факторы являются существенными.

Соотношение количества аналогов наблюдений и факторных признаков давно дискутируется в оценочном сообществе. В учебной и профессиональной оценочной литературе, а также на оценочных форумах эта проблема перманентно обсуждается многими специалистами. Легко убедиться, что выполнение этого соотношения в зависимости от числа учитываемых факторов т происходит при следующем минимальном числе аналогов птп: Другие авторы 7 пишут о том, что количество аналогов должно в раз превышать количество факторных признаков.

Третьи, в том числе И. Елисеева 8, считают, что указанное соотношение в эконометрических задачах должно быть к 1.

Регрессионный анализ при оценке недвижимости Олвина, точки

Математические методы оценки стоимости имущества. Московская финансово-промышленная академия, Финансы и статистика, Смит говорят о том, что число наблюдений должно значительно, то есть в раз, превосходить число переменных в уравнении, однако не указывают, для каких задач справедливы эти соотношения [6]. Нам наиболее близка точка зрения С. Анисимо-вой, которые вывели следующую формулу расчета минимального количества аналогов для составления уравнения регрессии 9.

Удивительно, но факт! Легко убедиться, что выполнение этого соотношения в зависимости от числа учитываемых факторов т происходит при следующем минимальном числе аналогов птп:

Эти уравнения определены С. Анисимовой для следующих условий: Мы продолжили работу С.

1. Спецификация модели

Анисимовой и рассчитали минимальное количество наблюдений аналогов , необходимых для построения статистически значимого уравнения регрессии с целью определения стоимости объекта недвижимости при заданном количестве ценообразующих факторов. Мы руководствовались следующими принципами: В связи с этим для вывода формулы минимального количества аналогов предлагаем ввести скорректированный коэффициент детерминации. Необходимость введения такого коэффициента диктуется тем, что при увеличении числа ценообразующих признаков обычный коэффициент детерминации практически всегда увеличивается, а число степеней свободы уменьшается п - т - 1.

Для нейтрализации этого недостатка коэффициента детерминации вводится скорректированный коэффициент детерминации.

Читайте также:

  • Ипотека абсолютбанка в 2008 г
  • Уважительность пропуска срока на обжалование
  • Алименты при обучении ребенка на очном отделении
  • Ипотека под 4 процента