Источник: www.appraiser.ru/UserFiles/File/Conference/injec250304/anisimova_barinov.doc
И.Н. Анисимова, Н.П. Баринов. Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЗАДАЧ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ НЕДВИЖИМОСТИ ПРИ СРАВНИТЕЛЬНОМ ПОДХОДЕ
Применение сравнительного подхода подразумевает подбор аналогов объекта оценки и последующее моделирование стоимости объекта на основе известных цен аналогов. В отсутствии полных аналогов объекта, что характерно для задач оценки недвижимости, получение стоимости объекта возможно на основе многомерных моделей регрессионного анализа, в том числе и линейного [1-9]. Данный подход позволяет повысить объективность и достоверность результатов оценки.
Практикующие оценщики в большинстве случаев своей деятельности решают задачи индивидуальной оценки, требующие вынесения суждения о стоимости конкретного объекта недвижимости без раскрытия состава и характера воздействия факторов, действующих на всем рынке. При достаточной активности и открытости рынка эксперт-оценщик может отобрать информацию об актуальных сделках с объектами недвижимости или предложений к таким сделкам для проведения анализа узкого сегмента рынка, охватывающего операции с однотипными объектами-аналогами, близкими по своим характеристикам к объекту оценки. На основе такого анализа строится статистическая модель, которая используется однократно для оценки стоимости интересующего объекта, а при необходимости оценки других объектов подбор рыночных данных осуществляется заново для каждого из них.
Такая процедура, с одной стороны, позволяет избежать проведения затратных полномасштабных исследований рынка, характерных для задач массовой оценки, с другой стороны, выводы оценщика базируются, как правило, на анализе весьма ограниченного объема рыночных данных. Однако, как показано в [10], статистически значимые результаты могут быть получены и при ограниченном, доступном для эксперта объеме n=2(k+2) рыночных данных при условии однородности выборки. Однородность обеспечивается целенаправленным отбором аналогов, управляемым экспертом-оценщиком. Такое формирование выборки может рассматриваться как планируемый статистический эксперимент.
Таким образом, основными особенностями применения регрессионных моделей и методов при решении задач индивидуальной оценки сравнительным подходом являются контролируемый характер и ограниченность выборки исходных рыночных данных.
При построении регрессионных моделей оценки недвижимости неизбежно встает вопрос о выборе типа регрессионной связи (мультипликативной или аддитивной). Содержательный анализ предметной области не позволяет отдать предпочтение какому-то конкретному виду зависимости. Вместе с тем равно известно применение в оценочной практике как мультипликативных [7-9] – в виде перемножаемых коэффициентов, так и аддитивных (линейных) [1-4,6,11], а также гибридных [5] моделей. Можно привести ряд аргументов в пользу выбора линейной формы регрессионной зависимости при решении задач индивидуальной оценки:
Авторами проведен анализ результатов 50 практических оценок объектов недвижимости, которые подтвердили отсутствие значимого преимущества мультипликативных моделей и возможность построения адекватных аддитивных (линейных) регрессионных моделей. Отказ от линейной регрессии представляется целесообразным в том случае, если для исходных данных не выполнены ее основные предпосылки [12], в то время как они выполняются после логарифмирования данных. В этом случае оправдано построение мультипликативной степенной модели, приводимой к линейному виду логарифмическим преобразованием.
Рассмотренные методы сравнительного подхода в практике оценки недвижимости могут быть применены не только в рамках прямого моделирования рынка, где они играют главную роль, но также и при оценке затратным (при использовании метода удельных показателей) и доходным (при обосновании ставок аренды) подходами.
ЛИТЕРАТУРА