Массовая (кадастровая) оценка стоимости объектов жилого назначения в многоквартирных домах в г. Ногинск

Министерство сельского хозяйства РФ

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Государственный университет по землеустройству»

Кафедра экономической теории и менеджмента

Курсовая работа

по дисциплине «Практика оценки недвижимости»

на тему:

«Массовая (кадастровая) оценка стоимости объектов жилого назначения в многоквартирных домах в г. Ногинск.

Выполнил:

Студент группы 53-э                                                                                Бидин А.Б.                                                  

Проверил:

д.т.н., профессор                                                                                     Коростелев С.П.

Москва 2012

2

Содержание

Введение

1              Теоретические положения в массовой оценке стоимости недвижимости

1.1              Понятие современной массовой (кадастровой) оценки стоимости объектов недвижимости

1.2              Этапы массовой (кадастровой) оценки стоимости недвижимости с помощью корреляционно-регрессионного анализа

2              Массовая (кадастровая) оценка стоимости объектов жилого назначения в многоквартирных домах в г. Ногинск

2.1              Сбор исходной информации и выявление ценообразующих факторов

2.2              Оцифровка собранной информации

2.3              Выбор модели кадастровой оценки объектов недвижимости

2.4              Расчет коэффициентов модели с использованием функций MS EXCEL

2.5              Анализ коэффициентов и проверка гипотез

2.5.1              Анализ коэффициентов R-квадрат

2.5.2              Оценка надежности уравнения регрессии и показателя тесноты связи

2.5.3              Оценка надежности коэффициентов модели

2.5.4              Анализ уровня значимости

2.5.5              Анализ распределения остатков модели

Заключение

Список использованных источников

2

Введение

Цель выполнения курсовой работы – приобретение навыков по практической оценке стоимости объектов недвижимости при ее массовой (кадастровой) оценке.

В процессе данной работы была использована реальная рыночная информация по стоимости объектов недвижимости г. Ногинск. Данная информация обработана с использованием методов математической статистики и прикладных компьютерных программ в среде MS EXCEL.

Задача курсовой работы – построить математическую модель кадастровой оценки недвижимости для жилых многоквартирных домов г. Ногинск на текущую дату. В курсовой работе также решаются следующие задачи:

–      сбор и анализ рыночной информации по ценам продаж жилой недвижимости в г. Ногинске;

–      выявление ценообразующих факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на формирование цены;

–      выбор экономической регрессионной модели оценки и проведение оцифровки исходной экспериментальной выборки;

–      проведение расчета параметров модели оценки стоимости;

–      проведение анализа полученных результатов;

–      оценка качества регрессионной модели оценки.

В процессе выполнения работы необходимо научиться:

–      самостоятельно собирать и обрабатывать исходную рыночную информацию, представленную в открытых источниках;

–      выявлять ценообразующие факторы;

–      формировать экспериментальные выборки цен предложений;

–      оцифровывать качественную информацию по объектам недвижимости;

–      обрабатывать исходную информацию методами математической статистики;

–      проводить анализ полученных результатов отчета с учетом экономического содержания входных и выходных параметров модели;

–      строить регрессионные модели кадастровой оценки недвижимости и оценивать их точность.

2

1 Теоретические положения в массовой оценке стоимости недвижимости

1.1         Понятие современной массовой (кадастровой) оценки стоимости объектов недвижимости

Массовая оценка стоимости недвижимости (англ. real estate appraisal by mass methods) – систематическая оценка стоимости групп объектов недвижимости на определенную дату с использованием стандартных процедур и статистического анализа. Стимулом для развития МОСН как научной дисциплины послужила необходимость достижения единообразия и согласованности результатов при определении налоговой базы для целей налогообложения недвижимости в 30-е гг. в США. В России МОСН развивается с начала 90-х гг. в связи с появлением и развитием рынка недвижимости и подготовкой к введению налога на недвижимость. Массовая оценка при оценке стоимости земли оформилась как самостоятельное направление. В отличие от индивидуальной оценки МОСН требует разработки модели расчета стоимости, способной имитировать действие факторов спроса и предложения на обширной территории. При МОСН задачей оценщика является выделение типичных характеристик объекта недвижимости, присущих данному классу объектов, и объяснение колебаний цен на объекты различиями в значениях этих характеристик, тогда как при индивидуальной оценке обоснование результата строится на анализе особенностей объекта и его отличий от аналогов. Конечная цель работ по МОСН - проведение переоценки всех объектов недвижимости, расположенном в данном административно-территориальном образовании, по единой методике, разработанной на основе анализа рынка с применением статистических методов (компьютерных методов оценки).

При создании системы МОСН оценку начинают с анализа рынка, а к планированию и организации работ по оценке возвращаются несколько раз, по мере накопления опыта пробного осуществления всех последующих этапов. Разработка модели основывается на анализе собранной информации и теории оценки. При необходимости отразить различия в формировании стоимости разных видов объектов разрабатывают несколько моделей, используют разные методы оценки. Модель представляет собой формулу, в левой части которой располагается рыночная стоимость объекта на конкретную дату (зависимая переменная, или функция); в правой – математическое выражение, описывающее зависимость стоимости от ряда характеристик объекта (выражаемых переменными модели). Исходя из анализа рынка, объема и содержания информации, выбирают метод оценки и общий вид модели (аддитивную, мультипликативную или гибридную). Аддитивную (сложение) и мультипликативную (умножение) простые модели применяют для описания слабо развитого рынка, где не проявляются нелинейные тенденции, они достаточно логичны и устойчивы. Гибридная (сложная) модель оптимальна для описания рынка недвижимости с устоявшимися нелинейными тенденциями и сложными видами зависимости стоимости от характеристик объектов. Отладка (калибровка) модели позволяет определить непосредственное влияние характеристик на стоимость, которое отражается значениями коэффициентов при переменных. Одна из главных процедур калибровки - процедура адаптивной оценки (метод обратной связи). Она базируется на итеративном (повторяемом до достижения заданного уровня) подборе коэффициентов на основе минимизации суммы всех отклонений прогнозных значений стоимости от заданных рыночных.

Проверка модели, контроль качества результатов оценки и доработка модели – важнейшие этапы. Оценки, полученные по моделям, сравнивают с реальными ценами продаж данного рынка и исследуют соотношения. Для уточнения модели оценщик анализирует отклонения, выезжая на объекты. При этом выясняют причины значимых расхождений, выделяют факторы, «недоучтенные» или «переоцененные» моделью, вносят необходимые поправки. Проверка может осуществляться: в несколько приемов, до момента достижения необходимой точности модельной оценки по модели на представительной выборке объектов; статистическими, а также экспертным методом, позволяющим компенсировать недостаточное количество или качество исходной информации по рыночным сделкам. В результате проверки делают вывод о целесообразности дальнейшего совершенствования модели (в зависимости от выделенного бюджета и требуемой точности оценки). При этом могут быть вычленены уникальные объекты (группы объектов) и определена процедура их оценки.

В дополнение к выбранной модели (моделям) в методике МОСН могут использоваться таблицы поправок на нестандартные особенности, применяемых к отдельным объектам или группам объектов. В правовом отношении порядок обжалования оценки и ее методика должен быть установлен нормативными актами органов власти, к компетенции которых относится налог, для определения налоговой базы которого используется МОСН. Применение аналитических компьютерных методов оценки приводит к значительному сокращению сроков работ, трудозатрат и экономии бюджета при обеспечении заданной точности оценки. МОСН используют для целей налогообложения, повышения эффективности управления недвижимостью, определения ее залоговой стоимости, оценки портфелей инвестиций в недвижимость и др.

1.2         Этапы массовой (кадастровой) оценки стоимости недвижимости с помощью корреляционно-регрессионного анализа

1.         Сбор и анализ рыночной информации по ценам предложений в определенном муниципальном образовании.

2.         Зонирование территорий города.

3.         Выявление ценообразующих факторов, оказывающих влияние на формирование цены.

4.         Выбор экономической регрессионной модели оценки и проведение оцифровки исходной экспериментальной выборки.

5.         Проведение расчета параметров модели оценки стоимости.

6.         Анализ полученных результатов.

7.         Оценка качества регрессионной модели оценки. Если качество модели удовлетворяет требованиям, то модель описывается и делается заключение, в противном случае производится возврат к п. 2.

2

2 Массовая (кадастровая) оценка стоимости объектов жилого назначения в многоквартирных домах в г. Ногинск

2.1         Сбор исходной информации и выявление ценообразующих факторов

Сбор исходных данных начинается с нахождения информации по ценам предложений  в открытых источниках, в данном случае информация получена из местной еженедельной газеты «Есть предложение» (№46 от 12 ноября, №52 от 24 декабря) и ежедневной газеты «Центр Города». Изучается рынок объектов оценки по типам и видам, анализируется спрос и предложение на объекты недвижимости, выявляется перечень основных ценообразующих факторов по типам объектов оценки.

Далее вся собранная информация представляется в виде таблице наблюдений. Требование прикладной статистики сводятся к тому, чтобы сформировать такую таблицу наблюдений, ценообразующие факторы в которой были бы представлены приблизительно с той же частотой, с которой они проявляются во всей оцениваемой совокупности объектов недвижимости.

В терминах статистики задачей данного этапа является формирование репрезентативной выборки. Репрезентативная выборка – выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности (из которой извлечена данная выборка), представлены приблизительно в той же пропорции и с той же частотой, с которой конкретный признак выступает в этой генеральной совокупности. Математически репрезентативность выборки может проверяться на конечном этапе путем оценки объектов недвижимости с помощью построенной модели на контрольных выборках, сформированных случайным образом из генеральной совокупности. Непременное условие для построения репрезентативной выборки – наличие информации о генеральной совокупности, то есть либо полный список единиц генеральной совокупности, либо информация о ее структуре.

При сборе исходной информации необходимо ориентироваться на то, чтобы общее количество данных, необходимых для построения модели, превышало увеличенное на единицу количество значений ценообразующих факторов как минимум в три раза и каждое из значений ценообразующих факторов было представлено не менее чем тремя наблюдениями.

Таблица собранных наблюдений представлена ниже.

2

Таблица 1 – Экспериментальная выборка

В процессе сбора информации были выявлены ценообразующие факторы, которые представлены в объявлениях о продажах:

–      район города (местоположение);

–      количество этажей в доме;

–      этаж, на котором расположена квартира;

–      количество комнат в квартире;

–      тип дома;

–      ремонтное состояние квартиры.

2

2.2         Оцифровка собранной информации

Методы регрессионного анализа являются методами обработки количественных величин. 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. В теории различают порядковые и номинальные шкалы. Порядковый признак обычно отражает различную степень проявления некоторого свойства, но не дает количественной меры для его выражения.

Номинальные шкалы используются, когда эксперт может разбить объекты на классы-группы объектов, однородные по свойству, отражаемому некоторым признаком, но не в состоянии задать никакого естественного упорядочения между самими классами. Бинарный признак, принимающий всего две градации (0 и 1) может быть рассмотрен как частный случай номинальной переменной.

Из номинальных чаще встречаются бинарные признаки, описывающие наличие/отсутствие какого-либо качества. Номинальный признак, имеющий более двух градаций, может быть описан системой бинарных переменной, хотя при этом происходит потеря степеней свободы регрессионного уравнения.

Наиболее распространенным подходом к оцифровке признаков количественной природы является подход сведения к совокупности бинарных переменных.

В классической линейной регрессионной модели ищется зависимость в виде:

y = a0+a1*x1+a2*x2+…+ak*xk .

Для учета неколичественного признака с m градациями требуется введение m-1 бинарной переменной. Для описания признака x1 с градациями (x1, x2, …, xm) вводятся бинарные переменные z1, z2, . . ., zm-1.

Регрессионное уравнение переписывается в виде:

y=a0+a1*x1+a2*x2+…+aj-1*xj-1+b1*z1+b2*z2+…+bm-1*zm-1+aj+1*xj+1+…+ak*xk .

Оцифрованная информация представлена далее в таблице 2.

2

Таблица 2 – Оцифровка собранной информации

2

2.3         Выбор модели кадастровой оценки объектов недвижимости

Для целей настоящей работы в первом приближении примем в качестве аппроксимирующей зависимости линейную и аддитивную модель вида:

yi = a0+a1*xi1+a2*xi2+…+ak*xik , i=1,…n.

Для построения модели и вычисления коэффициентов модели выберем в качестве базового одно из значений ценообразующего фактора и исключим его из таблицы 2.

Примем, что в качестве базового объекта – двухкомнатная квартира в районе «военного городка» в пятиэтажном панельном доме в хорошем состоянии, расположенная не на 1м или последнем этаже.

Далее представлена таблица обозначения ценообразующих факторов.

Таблица 3 – Обозначения ценообразующих факторов

Теперь составим усеченную оцифрованную таблицу наблюдений ценообразующих факторов путем исключения из таблицы 2 базовых факторов по таблице 3.

2

Таблица 4 – Усеченная оцифрованная информация

2

2.4         Расчет коэффициентов модели с использованием функций MS EXCEL

Для расчета коэффициентов регрессионного уравнения используем пакет прикладных программ MS EXCEL. Для этих целей нужно воспользоваться функцией ЛИНЕЙН или РЕГРЕССИЯ. В целях настоящей работы применим обе функции.

Функция ЛИНЕЙН для таблицы 4 выдает результаты, представленные в таблице 5.

2

Таблица 5 – Расчет коэффициентов с использованием функции ЛИНЕЙН