Оценка стоимости имущества - стр. 67
Пример 4.5
На основе имеющейся информации о скорректированных ценах аналогичных объектов и количества внесенных поправок определите рыночную стоимость 1 м>2 объекта оценки, рассчитанную методом количественных корректировок. Исходные данные – в табл. 4.8.
Таблица 4.8
Исходные данные к примеру 4.5
Решение. Вес каждого значения рассчитаем по формуле (4.5)
Расчетные данные согласования скорректированных цен приведены в табл. 4.9.
Таблица 4.9
Расчет согласования скорректированных цен
Ответ. Рыночная стоимость 1 м>2 объекта оценки, рассчитанная методом сравнения продаж, равна 152 000 руб.
Метод сравнения продаж может быть осуществлен с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа.
4.4. Использование корреляционно-регрессионного анализа в сравнительном подходе
Сравнительный подход может быть осуществлен с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа. Корреляционно-регрессионный анализ наиболее востребован при массовой оценке объектов недвижимости. Наиболее часто используемые – метод парной корреляции (однофакторные зависимости) и метод множественной корреляции (многофакторные зависимости).
При построении модели с использованием корреляционно-регрессионного анализа необходимо оценить степень влияния на нее разных факторов, провести классификацию факторов и, наконец, построить саму модель в виде уравнения регрессии.
В оценке регрессионный анализ включает решение следующих задач:
♦ определение существенных параметров (набор ценообразующих факторов) и выбор диапазонов их изменения;
♦ выбор вида регрессионной модели f(X);
♦ определение оценок неизвестных параметров модели;
♦ проверка адекватности модели.
Определение существенных параметров и выбор диапазона их изменения
Характеристики (признаки) объектов, выступающие в роли ценообразующих факторов регрессионной модели, могут иметь разнообразную природу. Часть из них являются количественными характеристиками (например, площадь), другие – дискретными (например, удаленность от МКАД, км), третьи носят качественный характер (например, состояние).
Каждому типу признаков соответствуют свой тип шкал измерений (количественные или неколичественные порядковые, номинальные), группа допустимых преобразований значений шкалы и подмножество корректных методов обработки величин, применение которых не изменяет результата статистического моделирования.
Методы регрессионного анализа являются методами обработки количественных (числовых) величин. При этом разделение количественных признаков на непрерывные и дискретные в некоторой степени условно, поскольку из-за ограничений точности измерений даже непрерывные по своей природе показатели (например, площадь) могут рассматриваться как дискретные. Однако с точки зрения практики решения оценочных задач, наоборот, допустимо рассматривать дискретный количественный признак как непрерывный, если число принимаемых им значений достаточно велико. Более того, во многих случаях методы, предназначенные для обработки непрерывных количественных данных, можно эффективно применять и для обработки дискретных признаков с небольшим числом градаций. В частности, теория линейных регрессионных моделей с ненулевым свободным членом не накладывает никаких ограничений на характер значений количественных признаков – они могут быть непрерывными и дискретными, в том числе бинарными. Примечательно, что оценки линейной регрессионной модели с ненулевым свободным членом инвариантны относительно линейных преобразований значений влияющих факторов, т. е. для измерения значений признаков могут быть использованы произвольная точка отсчета шкалы и масштаб.