ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме магистерской работы

Содержание

Введение

В настоящее время все большее внимание уделяется проблемам выполнения нормативной денежной оценки земель населенных пунктов. Это обусловлено, в первую очередь, целями, для которых проводится оценка земель. Так, согласно Закону Украины Об оценке земель [1] нормативная денежная оценка выполняется для:

- определения размера земельного налога;

- определения размера государственной пошлины при мене, наследовании и дарении земельных участков согласно законодательству;

- определения размеров арендной платы за земельные участки государственной и коммунальной собственности;

- определения потерь сельскохозяйственного и лесохозяйственного производства;

- во время разработки показателей и механизмов экономического стимулирования рационального использования и охраны земель.

Так как экономические отношения, связанные с землей, а также налоги и арендная плата с земельных участков являются основным источником бюджета, как населенного пункта так и государства в целом, то проблемы неточностей, погрешностей и неопределенностей при проведении нормативной денежной оценки будут оказывать влияние на величину этого пункта доходов государства и его подструктур.

1. Актуальность темы

Существующая на сегодня методика нормативной денежной оценки земель населенных пунктов имеет ряд недостатков, среди которых:

- обоснование расчетов основывается на приблизительных показателях, которые не учитывают данные существующего рынка земель;

- отсутствие учета экономической ситуации в населенном пункте.

Поэтому стоит вопрос об изменении существующей методики, которая смогла бы основываться на данных продажи недвижимости, как неотъемлемой части в доле стоимости земель населенных пунктов, и этим отображать реальную стоимость. Такая методика используется в западноевропейских странах, и страны, которые входили в СССР, тоже постепенно переходят к такой методике. Однако в Украине этот вопрос практически не рассматривался. Сейчас существуют иностранные и российские публикации, которые отображают необходимость проведения массовой денежной оценки, и предлагают решение этой задачи путем использования метода корреляционно-регрессионного моделирования (КРМ). Но и этот метод имеет определенное количество недостатков: выбор объектов аналогов и их параметров имеет субъективный характер; обеспечение отсутствия в выборке грубых ошибок и нормальность их распределения в методе КРМ приводит к отсечению предложений по элитной недвижимости; для метода КРМ нежелательно введение большого количества факторов, так как они чаще всего оказываются незначительными [11]. Поэтому возникает задача выбора такого метода, в котором эти недостатки отсутствовали бы.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Цель работы: выбрать метод создания модели массовой оценки и с помощью средств пространственного анализа выполнить зонирование для целей денежной оценки земель населенного пункта.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

  1. Выбор метода создания модели массовой денежной оценки;
  2. Выбор факторов, влияющих на стоимость недвижимости;
  3. Выполнение оценочного зонирования, используя существующие средства пространственного анализа.

Идея работы: Выбрать метод создания модели массовой денежной оценки, и группу факторов, влияющих на стоимость недвижимости, и с их помощью создать модель массовой денежной оценки города Ясиноватая.

Объект и предмет: Объектом исследований является оценочное зонирование земель города Ясиноватой. Предметом исследований являются методы оценочного зонирования.

Научная новизна работы заключается в обосновании метода массовой денежной оценки недвижимости населенных пунктов, обоснование выбора факторов, которые бы учитывали данные рынка недвижимости, и отображали существующую экономическую ситуацию в населенном пункте. И на их основе создание модели массовой оценки города Ясиноватая Донецкой области, способной в дальнейшем использоваться в целях налогообложения.

3. Обзор научных работ, посвященных массовой оценки городской территории

Многие авторы научных работ по вопросам оценки земель в Украине, такие как О.И. Драпиковский [2], И.Б. Иванова, Ю.М. Палеха, М.Г. Кривобоков [3] критикуют существующую методику нормативной оценки в Украине. Ведь данный метод оценивания территории удобен лишь потому, что носит массовый характер, однако данный метод не учитывает конъюнктуры рынка и сложившуюся экономическую ситуацию, оперирует не реальным, а нормативным рентным доходом, рассматривает земельный участок отдельно от объектов недвижимости, расположенных на нем и учитывает земельные улучшения, осуществленные только за границами земельного участка.

Задачей обзора имеющихся научных работ, посвященных исследованию массовой оценки городских территорий, является установление состояния изученности и исследованности данного вопроса в Украине.

Выбранные научные работы условно можно разделить на российские и украинские, которые также можно классифицировать по направленности исследовательской деятельности (рис. 1).

Классификация научных работ

Рисунок 1 – Классификация научных работ

Все вышеизложенные научные работы можно классифицировать на отечественные и российские, при этом среди этих работ можно также выделить тематические направленности. Актуальность рассмотрения вопроса реализации в Украине методики массовой оценки, основанной на рыночных данных, указана в статье Драпиковского О.И. [2]. Проведенный анализ научной литературы лишь подтвердил, что в Украине практически все существующие публикации, основанные на повышении эффективности проведения оценки городских территорий все же привязаны к утвержденной методике нормативной денежной оценке земель населенных пунктов, и не выходят за рамки этой методики.

Что касается российских научных работ, то они также основаны на действующем законодательстве, и все же основаны на оценивании и налогообложении городских земель, используя рыночные данные. Однако большинство из предложенных методик выполнения оценки основаны на применении корреляционно-регрессионного анализа, при этом не учитывая другие существующие методы анализа, являющихся более точными, учитывающими действие большего числа факторов, и следовательно более правдоподобно отражающие экономическую ситуацию, сложившуюся в оцениваемом городе [4].

4. Описание рассматриваемых в работе методов массовой оценки

4.1 Метод создания корреляционно-регрессионной модели

При использовании корреляционно-регрессионной модели для массовой оценки выделяют три основных вида, каждый из которых имеет свою специфику:


- Аддитивная;
- Мультипликативная;
- Гибридная модель.

Аддитивная модель имеет следующий вид:

формула 1

где (Х1 ... Хn) - характеристики объекта недвижимости,
Ai - численные коэффициенты при переменных характеристиках объекта, показывающие вклад соответствующих характеристик в стоимость.

Математическая регрессия позволяет точно рассчитать оптимальные Ai для конкретной базы данных, однако заложенное допущение о линейности вклада каждой характеристики обычно не соответствует реалиям рынка. Аддитивная модель не учитывает взаимосвязи факторов друг с другом, неудовлетворительно описывает пограничные ситуации (к примеру объект с очень большой площадью). Тем не менее, на основе этой модели можно сделать выводы о значимости тех или иных переменных и погрешностях информации. Аддитивная модель обычно используется для предварительного анализа.

Мультипликативная модель имеет вид:

формула 2

где (Y1 ... Yn ) - характеристики объекта недвижимости, Bi - веса переменных характеристик объекта.

Простая мультипликативная модель сводится к аддитивному виду путем логарифмирования, и обладает сходными недостатками. Однако, она позволяет более гибко отразить зависимость (в том числе и нелинейную) стоимости от значений характеристики.

Гибридная модель является комбинацией двух вышеперечисленных видов, например:

формула 3

где (Z1 ... Zn ) - характеристики объекта недвижимости, A-Bi - веса и коэффициенты при переменных характеристик объекта.

Такой вид модели позволяет достаточно адекватно отображать основные тенденции рынка. Отсутствие строгой детерминации дает возможность принимать решение о способе включения (аддитивной или мультипликативный) в модель любой характеристики объекта, подбирая оптимальный с точки зрения точности прогноза. Однако такой вид модели значительно затрудняет калибровку коэффициентов. Обычно, здесь используются итеративные методы. [10]

4.2 Метод создания дискретной пространственно-параметрической модели рынка недвижимости


4.2.1 Сущность методологии мониторинга рынка недвижимости на основе числовых дискретных пространственно-параметрических моделей.

Формализованное описание процедуры построения дискретных пространственно-параметрических моделей рынка ведется в сопоставлении с подходами и понятиями смежной методологии – регрессионных моделей с непрерывными аргументами, на примере рынка купли-продажи квартир.

В варианте дискретных пространственно-параметрических моделей процедура «настройки» модели включает расчленение первоначальной выборки данных на несколько групп с дискретными значениями выделенного множества классификационных признаков: по местоположению (зона), качеству (класс качества проекта или морфотип), размеру (количество комнат, либо диапазон общей площади помещения), стадии строительства и др. Статистическую обработку образовавшихся подвыборок и определение их основных параметров – объема n, среднего Хср., размаха варьирования Хмин и Хмакс, дисперсии D, погрешности в определении среднего. В результате образуется исходная дискретная пространственно-параметрическая модель рынка:

формула 4

Применение несложных стандартных процедур статистической обработки выборок, ориентированных на использование инструментария EXСEL, является еще одним отличием методологии ДППМ от регрессионного моделирования.

Следующей операцией при построении дискретной пространственно-параметрической модели рынка (ДППМ) является ее корректировка и оптимизация (в терминах регрессионных моделей – «настройка»).

Корректировка начинается с проверки объема выборок в каждой клетке матрицы. На практике возможно отсутствие объектов какого-либо типа в фонде и/или отсутствие предложений на рынке данного района. В этом случае из матрицы исключается соответствующая строка.

Возможны случаи слишком малого объема выборки данного типа в конкретном районе. В этом случае данная выборка подлежит объединению с выборкой территориально смежного района, параметры объединенной выборки пересчитываются.

Оптимизация модели начинается с проверки размаха выборок и их дисперсий. Условие оптимизации – минимизация размаха каждой выборки при ориентировочном равенстве коэффициентов варьирования:

формула 5

Уменьшение размаха выборки можно получить за счет ее разделения на две путем введения дополнительного признака или разбиения диапазона какого-либо признака. Например, если выборка квартир в пятиэтажных панельных домах имеет слишком большой размах варьирования (значительно отличающийся от выборок квартир других типов), то рекомендуется разделить ее на два подтипа, включающие квартиры на первом/последнем и крайних этажах. Другой пример: разделение совокупности квартир в пятиэтажных панельных домах одного района на квартиры в сериях домов, объявленных к сносу (что может повысить их привлекательность и цену) и в несносимых сериях.

Аналогично могут быть разбиты выборки по признаку местоположения: в заданных границах района выделяются 2-3 зоны с отличающимся уровнем цен, и вместо одной образуется 2-3 выборки квартир одного типа с изменившимися средними и уменьшимся размахом варьирования.

Следующая процедура оптимизации модели имеет обратный характер – она направлена на проверку целесообразности объединения выборок. Для этого производится попарная проверка значимости различия выборок по типам, по размерам, по смежным районам. Она включает проверку различия дисперсий (по критерию Фишера Fp) и средних (по критерию Стьюдента tp ) при заданных критериальных значениях уровня значимости р, выбираемых исследователем. Эта процедура соответствует аналогичной процедуре проверки значимости факторов в терминах регрессионного моделирования.

По результатам проверки выборки с незначимыми различиями объединяются, и значения параметров объединенных выборок пересчитываются. На практике возможно применение более простого условия объединения выборок 1 и 2:

формула 6

Такое преобразование соответствует по смыслу понижению размерности регрессионной модели, исключению незначимых факторов качества, местоположения и размера.

В результате образуется оптимизированная ДППМ рынка.

Таким образом, сущность разработанной методологии мониторинга рынка недвижимости состоит в сборе документированной информации об объектах рынка, разделении объектов на однородные группы (выборки) по качеству, местоположению, размерам и другим признакам, определении статистических характеристик каждой выборки и исследовании полученных числовых пространственно-параметрических моделей с дискретным шагом (ДППМ). Методология отличается простотой и не требует при использовании специального образования. Математические основы методологии, кратко изложенные выше, приведены и апробированы в работах.[5-7]

Для целей оценочной деятельности специально надо оговорить, что применение методологии ДППМ, помимо основного назначения (оценка рыночной и иных видов стоимости), может использоваться для прямой оценки арендных ставок, износа улучшений или затрат на их создание, коэффициента заполняемости и других параметров, которые необходимы в практике оценки недвижимости.


4.2.2 Методика массовой оценки недвижимости на основе ДППМ рынка

Сущность методики массовой оценки, основанной на методологии ДППМ, заключается в том, что:

- изучается заданный перечень объектов оценки и их характеристики;

- определяется принадлежность каждого оцениваемого объекта к одному из сегментов (и/или одной из ценовых ниш);

- после квалифицирования объекта как товара на рынке недвижимости и определения принадлежности к ценовой нише ему приписывается диапазон стоимости, полученный в ДППМ;

- при необходимости уменьшения диапазона для отдельных объектов, в оценку могут вноситься детализирующие индивидуальные поправки (корректировки, коэффициенты), определяемые по данным ДППМ любыми корректными методами.[8]

Основными методами использования дискретной пространственно-параметрической модели в массовой оценки являются два метода:

- Метод последовательных сечений. При использовании метода последовательных сечений для расчета коэффициентов сначала исходное множество рассекается по первому ценообразующему фактору. Затем каждое из полученных подмножеств аналогичным образом рассекается по второму ценообразующему фактору. Подмножества, полученные в результате второго сечения, в свою очередь рассекаются по третьему фактору, и так далее. В результате каждого этапа (цикла) сечений мы имеем уменьшающиеся по мощности (количеству элементов) множества. Но каждое из последующих множеств более однородно с точки зрения входящих в него объектов, чем предыдущее. Степень однородности множества можно оценивать по величине коэффициента вариации цен множества или размаха вариации цен в множестве. В идеале в результате последнего сечения можно получить множество, состоящее из нескольких объектов, обладающих одинаковыми ценообразующими факторами с близким к нулю коэффициентом вариации. Среднее значение этого последнего множества можно принять за оценку рыночной стоимости объекта оценки. Если погрешности, близкие к нулю, в последнем сечении все-таки не получены, то устанавливается ценовой диапазон (ценовая ниша) стоимости объекта, после чего окончательная стоимость определяется индивидуальными поправками при помощи различных методов, в первую очередь – корреляционно-регрессионных.

В случае недостаточной статистической значимости данных, получаемых методом последовательного сечения, возможно установление рыночной стоимости определением ценовых поправок к среднему значению исходной выборки методом параллельных сечений.

- Метод параллельных сечений. При использовании метода параллельных сечений для расчета коэффициентов (ценовых поправок к среднему значению исходной выборки) каждый раз по каждому из исследуемых факторов рассекается только исходное множество. [9]

Для каждого из факторов определяется ценовая поправка по данному фактору как коэффициент отношения среднего значения удельной стоимости в интересующей подвыборке к среднему значению в исходной выборке. Например:

формула 7

где KiL - коэффициент местоположения, здесь i – порядковый номер исследуемой территориальной зоны;

формула 8

где Kjb - коэффициент функционального типа, качественной категории, и т.п., здесь j – порядковый номер категории.

формула 9

где Kka - коэффициент размерности, площади, и т.п., здесь к – порядковый номер интервала (кармана) площадей, и т.д.

Окончательная формула для расчета рыночной стоимости сравнительным подходом будет выглядеть так:

формула 10

где Cкв - полная рыночная стоимость (т.е. стоимость 1 кв. м, умноженная на площадь объекта оценки),

СБ- средняя стоимость 1 кв. м в исходной выборке.

В случаях, когда имеются репрезентативные статистические данные не только по предложению объектов, но и по спросу на них, дискретное числовое пространственно-параметрическое моделирование сегмента рынка осуществляется отдельно по предложению и по спросу, после чего определение окончательной рыночной стоимости определяется как результат пересечения подмножеств. Источником репрезентативных данных о ценовых диапазонах спроса являются мультилистинги спросовых заявок риэлторских фирм, результаты государственных (муниципальных) аукционов, а также специализированные социологические исследования. [9]

Заключение

В заключении можно сказать, что существующая в Украине методика нормативной денежной оценки не отображает реальное положение сложившейся ситуации на рынке земли и недвижимости, как составляющей в доли стоимости земельных участков. Этому свидетельствуют проведенные исследования существующих публикаций. Но вместе с тем, практически нет научных исследований в Украине, которые бы предлагали полностью изменить существующую методику.

В зарубежных, в частности и в российских, изданиях широко практикуется выполнение массовой денежной оценки населенных пунктов методом корреляционно-регрессионного моделирования (КРМ). Однако в практическом применении метода КРМ для массовой оценки стоимости недвижимости существует ряд методических недостатков, которые существенно усложняют достижение конечного результата, а также вносят большую субъективность в оценку стоимости.

Существует и альтернативный метод, который не содержит недостатков, существующих в КРМ, простой в применении и, вместе с тем, показывает хорошие результаты. Альтернативный метод представляет собой дискретное пространственно - параметрическое моделирование (ДППМ), базирующийся на кластерном анализе данных.

Основываясь на методе создания ДППМ массовой денежной оценки, задача дальнейших исследований заключается в выполнении зонирования территории населенного пункта на основе анализа полученной модели с использованием существующих средств пространственного моделирования (ГИС).

Список источников

  1. Об оценке земли, Закон Украины от 15.12.2009 №1378-15 [електронний ресурс]. - Режим доступу: http://zakon2.rada.gov.ua/
  2. О. Драпіковський, І. Іванова: Масова оцінка міських земель: Україна та світовий досвід, [электронный ресурс]. - Режим доступа:http://www.nbuv.gov.ua/
  3. Кривобоков М. Г :Формализация оценочного зонирования городских земель с применением ГИС-модели.Автореферат научной диссертации на получение степени кандидата технических наук, Донецк, 2005г.
  4. Нуждаева Елена Владимировна Региональные аспекты управления и оценки объектов недвижимости :На примере малоэтажного индивидуального жилищного строительства.Автореферат научной диссертации на получение степени кандидата технических наук, Чебоксары, 2003г.
  5. Стерник Г.М.: Математические основы методологии дискретного пространственно-параметрического моделирования рынка недвижимости». [электронный ресурс]. - Режим доступа: realtymarket.ru, март 2003
  6. Грибовский С.В., Федотова М.А., Стерник Г.М., Житков Д.Б. Методология массовой оценки квартир для налогообложения. - Бюллетень финансовой информации № 1 (116) Январь 2005, стр. 14-29.
  7. Грибовский С.В., Федотова М.А., Стерник Г.М., Житков Д.Б. Экономико-математические модели оценки недвижимости. - Финансы и кредит 3 (171), январь 2005, стр. 24-43.
  8. Стерник Г.М., Ноздрина Н.Н. Методология сбора и обработки информации о рынке недвижимости (пособие риэлтору). РГР, - М. 1997. – 96 с.
  9. Стерник Г. М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. РГР, - М., 1998. – 60 с.
  10. Н.Калинина, Ю.Кочетков, В.Овсянников. Центр анализа рынка недвижимости [электронный ресурс]. - Режим доступа: http://crea.ru/
  11. Лапко К.С.: Развитие массовой оценки недвижимости для целей налогообложения на примере рынка жилья Московского региона, [электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.dissercat.com/