Доктор экономических наук
профессор ,
Санкт-Петербург
«Проблемы оценки кадастровой стоимости»
«Каждый налогоплательщик должен знать,
как оценивается его имущество»
Проект ФСО №4 | Принятый ФСО №4 |
Предмет оценки (кадастровая стоимость) | |
1.3. Для целей настоящих Указаний в соответствии с ФСО №2 в качестве кадастровой стоимости недвижимости используется рыночная стоимость недвижимости, определенная методами массовой оценки. 1.4. В качестве кадастровой стоимости недвижимости может также использоваться рыночная стоимость недвижимости, определенная методом индивидуальной оценки. В спорных ситуациях приоритет имеет значение рыночной стоимости, определенное методами индивидуальной оценки. | 3. Под кадастровой стоимостью понимается установленная в процессе государственной кадастровой оценки рыночная стоимость объекта недвижимости, определенная методами массовой оценки, или, при невозможности определения рыночной стоимости методами массовой оценки, рыночная стоимость, определенная индивидуально для конкретного объекта недвижимости в соответствии с законодательством об оценочной деятельности. |
Инструмент оценки (массовая оценка) | |
3.3. Массовая оценка недвижимости – оценка группы объектов недвижимости при их текущем использовании, имеющих близкие значения основных ценообразующих факторов, на конкретную дату с использованием математических методов, определяющих стоимость, на основе стандартных подходов к оценке недвижимости. 3.4. Рыночная стоимость объекта недвижимости при его текущем использовании – это денежная сумма, которую, как считает оценщик на дату выполнения оценки, можно обоснованно получить в обмен на объект недвижимости в коммерческой сделке между готовым купить покупателем и готовым продать продавцом, но при условии сохранения функционального назначения объекта недвижимости и объемно-планировочных решений его конструкции. | 6. Для целей настоящего Федерального стандарта оценки под массовой оценкой недвижимости понимается процесс определения стоимости (ЧЕГО? – СВГ) при группировании? объектов оценки, имеющих схожие характеристики, в рамках которого используются математические и иные методы моделирования стоимости на основе подходов к оценке. |
Определение оцениваемой недвижимости | |
Для целей настоящих указаний под объектами недвижимости понимаются незастроенные или застроенные земельные участки различного функционального назначения. | Отсутствует |
Объекты оценки | |
В отличие от индивидуальной оценки, где объектом оценки является отдельный объект недвижимости, объектом оценки в массовой оценки является группа объектов недвижимости. Массовая оценка объекта недвижимости выполняется в соответствии с Федеральными стандартами оценки и требованиями настоящих Указаний. | Отсутствует |
Модель оценки | |
3.5. Модель оценки стоимости объекта недвижимости (далее - «модель оценки») – математическая или иная зависимость стоимости объекта недвижимости от ценообразующих факторов. | Отсутствует |
Учет прав | |
…. При применении методов массовой оценки, не учитываются ограничения и обременения на объекты оценки, за исключением ограничений и обременений, установленных в законодательном порядке на федеральном или региональном (местном) уровне. | 10. При применении методов массовой оценки, в случае отсутствия у оценщика такой информации, не учитываются виды прав и ограничения (обременения) на объекты оценки, за исключением сервитутов, установленных законом или иным нормативным правовым актом Российской Федерации, нормативным правовым актом субъекта Российской Федерации, нормативным правовым актом органа местного самоуправления. |
Точность модели оценки | |
3.9. Точность модели оценки стоимости – свойство модели оценки стоимости воспроизводить информацию о ценах объектов недвижимости. Для регрессионных моделей определяется величиной средней ошибки аппроксимации, рассчитанной по данным контрольной выборки. | отсутствует |
Дата оценки | |
2.3. Кадастровая стоимость недвижимости определяется на 1 января года начала работ по кадастровой оценке в субъекте (муниципальном образовании) Российской Федерации и признается действительной до следующей даты оценки 2.4. Результаты кадастровой оценки должны быть утверждены не позднее одного года после даты оценки. | 8. Кадастровая стоимость объектов оценки определяется на дату формирования перечня объектов недвижимости для целей проведения государственной кадастровой оценки. |
Порядок определения кадастровой стоимости | |
5.4.1. Кадастровая стоимость объекта недвижимости определяется путем подстановки значений факторов стоимости, характерных для данного объекта недвижимости, в модель оценки, с использованием которой может быть оценен данный объект недвижимости. Полученный результат при этом умножается на понижающий коэффициент 0,7. 5.4.2. К кадастровой стоимости, определенной методом индивидуальной оценки, понижающий коэффициент не применяется. | 21. При применении методов массовой оценки кадастровая стоимость объекта оценки определяется путем подстановки значений ценообразующих факторов, соответствующих данному объекту оценки, в модель оценки, с использованием которой может быть оценен данный объект оценки. |
Правописание | |
7. Определение кадастровой стоимости с использованием методов массовой оценке включает в себя следующие мероприятия: заключение договора на проведение кадастровой оценки, включающего задание на оценку с приведенным в нем перечнем объектов недвижимости, подлежащих оценки; | |
Модели налогообложения
Вице-президент РОО,
Член НСОД, Президент Международной Академии оценки и консалтинга (МАОК), генеральный директор , к. т.н., доцент
«Технология SaaS («CloudComputing» - «Облачные вычисления») как система повышения достоверности и сопоставимости результатов массовой и индивидуальной оценки недвижимости»
Исходные условия
• Организация и проведение массовой оценки объектов недвижимости (МООН) требует одновременной совместной длительной работы многих групп оценщиков (сотрудников различных компаний – членов СРОО) в различных регионах всех Субъектов Федерации
• Работа выполняется в интересах СФ и муниципальных образований
• Структура ОН, специфика местоположения, различия в экономической и географической ситуации, структура и полнота исходных данных о них, а также различия в менталитете населения не позволяют пользоваться едиными формулами для вычисления стоимости – нельзя всех стричь под одну гребёнку
• Необходимо обеспечить планомерную справедливую и прозрачную МООН за разумное время и разумные средства
Технология «CloudComputing» - «Облачные вычисления» для целей оценки недвижимости
Технологии «CloudComputing» облачных вычислений могут оказаться полезными в трех ключевых областях:
• Новаторство в бизнесе. Технологии облачных вычислений способствуют инновациям, поскольку позволяют организациям быстро и экономически эффективно исследовать потенциал новых возможностей оптимизации бизнеса на базе ИТ - технологий за счет их гибкого масштабирования практически без ограничений.
• Оказание услуг. Технологии облачных вычислений обеспечивают динамическую доступность ИТ- приложений и инфраструктуры.. Модель облачных вычислений способна усовершенствовать деятельность организации в таких областях, как SOA. управление информацией и управление услугами, что, в свою очередь, поддержит инициативы компании по сказанию услуг.
• ИТ-оптимизация. Модель облачных вычислений обеспечивает высокую степень масштабируемости. Она позволяет организации быстро расширить набор ИТ-сервисов или получить к ним доступ без необходимости капитальной модернизации своего базового центра обработки данных.
Информационные источники и функции основных участников «Облака»
Росреестр (ФКЦ «ЗЕМЛЯ»):
• DATA – Центр - заказчик, владелец информации по описанию ОН (кадастровые паспорта) и картография, данные по сделкам с ОН, передача данных в территориальные подразделения ФНС;
Информационные и аналитические агентства, риэлторы:
• Информация о ценах спроса и предложения, данные о сделках, данные об ипотеке и т. д.;
Субъекты Федерации и органы местного самоуправления, БТИ:
• Планы развития территорий, данные о параметрах социально – экономического развития, технические паспорта ОН;
Оценщики и СРОО:
• Результаты оценок и экспертиз рыночной и кадастровой стоимости;
Комиссии в субъектах Федерации
• Процедура внесудебного оспаривания результатов кадастровой оценки.
Основные причины перехода на «облачные технологии» при массовой и индивидуальной оценке ОН
• Информация у потенциальных участников присутствует в различных форматах;
• Отсутствие налаженного механизма получения и верификации информации об ОН для целей оценки;
• Существенные материальные затраты оценщиков и СРОО для обеспечения функционирования полноценной системы информационно – аналитического обеспечения: софт, «железо», обученный IT – персонал и т. л. для целей оценки и экспертизы
• Необходимостью в обработке и хранении в единых форматах больших объемов информации;
• Отсутствием у основной массы экспертов навыков работы с ГИС – системами;
• Различиями в квалификациях как оценщиков, так и экспертов СРОО.
• Обеспечением оперативности при реализации процедур внесудебного оспаривания результатов кадастровой оценки.
• Необходимостью создания полноценной системы мониторинга рынка недвижимости, включающую в себя как данные РОСРЕЕСТРА, так и данные с рынка – Фонд данных ГКОН
Стратегия самоорганизации и самонастройки для организации «Облака по массовой и индивидуальной оценки ОН» на основе DataMining
Принципы и Процессы datamining
• Обнаружение информации – мониторинг рынка недвижимости;
• Гибкость инфраструктуры поиска информации;
• Наличие четко определенной стратегии;
• Наличие множество контрольных точек;
• Периодичность оценки;
• Настраиваемость с помощью обратных связей;
• Итеративная архитектура.
Инструменты и функции «Облака»
• Портал: коммуникации с участниками (порталами) процесса, унификация доступа к разноформатным данным (общая шина) их верификация;
• Организация и руководство работы оценщиков: разработка единого подхода и уникальных для регионов локальных методик МО, планирование, инструментальное и аналитическое обеспечение деятельности оценщиков;
• Координация взаимодействия со всеми участниками (отчётность перед заказчиком, правовая поддержка, актуализация стандартов, outsourcingITC);
• Создание баз знаний и технологий МООН
Работа с оценщиками и экспертами в «Облаке»
Решение задач сравнительного анализа с помощью стандартных моделей, CRM, использование геоинформационных систем, et cetera) могут быть реализованы с помощью облачных вычислений за счёт уже имеющихся функционирующих сервисов (ExpertChoice, ArcGIS, моделей КРА, алгоритмов нейронных сетей).
Порядок работы с облачными вычислениями на Amazon (ГИС) примерно таков:
• Пользователь приобретает ArcGIS Server
• Имея лицензию на ArcGIS Server пользователь получает право бесплатно использовать его копию в облаке Amazon
• ESRI предоставляет пользователю виртуальную машину с развернутым на ней экземпляром ArcGIS Server
• Пользователь заключает с Amazon договор на хостинг этой машины в облаке
• Предоставление инструментов и средств ITC для проведения расчётов по оценке;
• Обеспечение данными по картографии, АЦП и кадастровой информацией из официальных (Росреестр), обработке данных местных БТИ;
• Обучение и разработка локальных методик в рамках единой стратегии МООН;
• Создание базы знаний МООН, коллективного интеллекта, организация консультаций и оказание производственной помощи в критических ситуациях (ошибки вычислений, недостаток информации, правовые нарушения и юридические преследования, задержка сроков выполнения работ, санация данных по сделкам и предложениям и т. д.);
• Организация консультаций с группой экспертов в режиме 24*365
Расчётные методы и Программное обеспечение МООН в «Облаке»
Методы исследования данных DM
• регрессионный, дисперсионный и корреляционный анализ;
• методы анализа в конкретной предметной области, базирующиеся на эмпирических моделях (часто применяются, например, в недорогих средствах финансового анализа
);
• нейросетевые алгоритмы, идея которых основана на аналогии с функционированием нервной ткани и заключается в том, что исходные параметры рассматриваются как сигналы, преобразующиеся в соответствии с имеющимися связями между «нейронами», а в качестве ответа, являющегося результатом анализа, рассматривается отклик всей сети на исходные данные. Связи в этом случае создаются с помощью «обучения сети» посредством выборки большого объема, содержащей как исходные данные, так и правильные ответы;
• алгоритмы — выбор близкого аналога исходных данных из уже имеющихся исторических данных. Называются также методом «ближайшего соседа»;
• деревья решений — иерархическая структура, базирующаяся на наборе вопросов, подразумевающих ответ «Да» или «Нет»; несмотря на то, что данный способ обработки данных далеко не всегда идеально находит существующие закономерности, он довольно часто используется в системах прогнозирования в силу наглядности получаемого ответа;
• кластерные модели (иногда также называемые моделями сегментации) применяются для объединения сходных событий в группы на основании сходных значений нескольких полей в наборе данных; также весьма популярны при создании систем прогнозирования;
• алгоритмы ограниченного перебора, вычисляющие частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных;
• эволюционное программирование — поиск и генерация алгоритма, выражающего взаимозависимость данных, на основании изначально заданного алгоритма, модифицируемого в процессе поиска; иногда поиск взаимозависимостей осуществляется среди каких-либо определенных видов функций (например, полиномов);
• метод анализа иерархий
• Метод Монте-Карло.
Типы выявляемых закономерностей
• ассоциация — высокая вероятность связи событий друг с другом (например, связь типа ОН и прав собственности и топологическая близость);
• последовательность — высокая вероятность цепочки связанных во времени событий (например, при наличии одного типа улучшений высока степень вероятности других);
• классификация — имеются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект (обычно при этом на основании анализа уже классифицированных событий формулируются некие правила);
• кластеризация — закономерность, сходная с классификацией и отличающаяся от нее тем, что сами группы при этом не заданы — они выявляются автоматически в процессе обработки данных;
• временные закономерности — наличие шаблонов в динамике поведения тех или иных данных (типичный пример — сезонные колебания спроса на те или иные товары либо услуги), используемых для прогнозирования.
Задачи, которые в «Облаке» решаются в духе DataMining
• экспорт модели в ряд структур баз данных;
• экспорт модели в формате, удобном для импорта в другие приложения для поддержки принятия решений и бизнес-операций;
• передача данных из одного алгоритма в другой (мета-моделирование);
• сравнение результатов различных алгоритмов.
Процесс поиска знаний
• Datamining можно считать частью более широкого процесса, называемого поиском знаний (knowledgediscovery — KD). Помимо DM-операций, поиск знаний также может содержать некоторые элементы, определяющие извлечение данных из исходных систем, а также из приложений, в которые поступают аналитические данные из инструментов datamining. К этим приложениям относятся средства BusinessIntelligence для создания управленческой отчетности, а также системы проверки маркетинговых кампаний и маркетинговых результатов.
• После получения всех знаний, их необходимо трансформировать в модели, которые могут служить входной информацией для различных бизнес-процессов, повышающих справедливость результатов МООН.
Управление знаниями
• Еще более широкий контекст для datamining, выходящий за рамки управления бизнес-процессами, — управление знаниями (knowledgemanagement — KM), которое можно определить как процесс, включающий широкий круг методов и подходов, в том числе генерацию, сбор и разделение знаний, относящихся к повышению достоверности результатов МООН в каждом конкретном регионе.
Порядок разработки и внедрения «Облака» при реализации МООН
В соответствии с имеющимися ресурсными возможностями и реальными потребностями внедрение «Облака» МООН целесообразно осуществить в три этапа:
1. Организационный:
• Подписание соглашения о совместной деятельности между НСОД и Росреестром по организации систе6мы информационно – аналитического обеспечения МООН;
• Создание объединенной рабочей группы по реализации проекта;
• Подготовка предложений по формированию Технологической платформы для реализации проекта «Национальное агентство стоимостного анализа – НАСА России» в рамках которого «Облако МООН» является первым пилотным проектом.
2. Подготовка действующего макет Портала «Облако МООН»:
• Приобретение лицензии ArcGisStrver в форматах облачных приложений Amazon (ESRI предоставляет виртуальную машину с развернутым на ней ArcGis, договор на хостинг заключается с Amazon);
• Подготовка макета портала на основе системы информационно – аналитического обеспечения оценки недвижимости по заданию ГК «ОЛИМПСТРОЙ»и Портала Росреестра– «Публичная кадастровая карта».
• Тестовая эксплуатация Портала как составной части Государственного Фонда данных кадастровой оценки в части «условно достоверных» данных о рынке недвижимости: цены спроса и предложения, цены сделок от риэлторских и инвестиционных компаний, предложения по зонированию).
3. Промышленная эксплуатация:
• Проведение оценки кадастровой стоимости оценщиками
• Экспертиза отчетов об оценке кадастровой стоимости СРОО
• Обеспечение процесса аппиляций и работы Комиссий по рассмотрению споров по результатам КО.
«Массовая и индивидуальная оценка. Точность методов и цена ошибок»
В последнее время в связи с тем, что методы массовой оценки признаны Законом об оценочной деятельности и Федеральными стандартами оценки в качестве основного инструмента для определения кадастровой стоимости, а кадастровая стоимость становится основой для начисления налогов на недвижимость, интерес к ним существенно повысился. Появились публикации и монографии [1-4], касающиеся этой темы. Прокатилась волна семинаров, на которых проводится обучение методам массовой оценки практикующих оценщиков. При этом одной теме, на мой взгляд, наиболее важной, уделяется явно недостаточно внимания – теме точности методов массовой оценки и анализу последствий, к которым приводят в масштабах страны ошибки в определении кадастровой стоимости. Ее обсуждение чрезвычайно важно с точки зрения методологии определения кадастровой стоимости и перспектив ее дальнейшего развития. Тема точности оценки также важна с точки зрения проблемы ответственности оценщика и проблемы оспаривания результатов оценки и кадастровой стоимости [5 -7]. Следует отметить, что за рубежом вопросы точности давно вышли за рамки научных дискуссий и стали объектом методических разработок и стандартов. [10-17].
В данной статье сделана попытка привлечь внимание оценщиков к этой проблеме.
Массовая и индивидуальная оценка. Основные понятия
Прежде всего, следует уточнить систему терминов и понятий относящихся к рыночной и кадастровой стоимости и индивидуальной и массовой оценке. В соответствии с законодательством рыночная стоимость объекта оценки есть наиболее вероятная цена продажи
на конкурентном рынке при выполнении известных условий относительно участников рынка. Принципиально то, что рыночная стоимость относится к конкретному объекту и зависит от характеристик этого объекта. Механизм формирования рыночной стоимости простой: чем лучше его характеристики, тем больше денег готов за него отдать покупатель. Поэтому, например, объект с хорошим ремонтом при прочих равных условиях не может стоить меньше, чем такой же объект без ремонта.
Рыночная стоимость объекта может быть определена с помощью традиционных методов индивидуальной оценки, а может быть определена методами массовой оценки. Что общего и в чем различие этих методов?
Начнем с обсуждения примера.
Пример. Оценивается конкретная квартира. На ее рыночную стоимость влияет множество факторов. Выделим из них основные факторы: местоположение, параметры дома, параметры квартиры. Все эти характеристики обычно имеются в технической документации БТИ (Техническом паспорте). Но этими сведениями обычно не ограничивается оценщик, выполняя оценку традиционными методами. Оценщик делает осмотр квартиры, в результате которого он получает дополнительную информации об индивидуальных особенностях квартиры: ее состояние, вид из окна, окружение, близость к автобусной остановке и т. п. Всю эту информацию оценщик использует для определения рыночной стоимости данной квартиры. На основании всей этой информации оценщик осуществляет традиционную оценку в соответствии с известными общепринятыми методами и подходами. Такую оценку можно назвать индивидуальной, а соответствующие методы – методами индивидуальной оценки.
Если же оценщик не делает осмотра и ограничивается использованием информации, относящейся только к общим характеристикам объекта, содержащимся в техническом паспорте, он может получить только грубую оценку, не отражающую индивидуальные особенности оцениваемой квартиры. Такая оценка может быть отнесена уже к группе квартир с одинаковыми общими характеристиками. Поэтому одинаковые по основным характеристикам квартиры, будут оцениваться одинаковой стоимостью, не смотря на то, что они могут различаться по своему состоянию (нуждающиеся в ремонте или с хорошим ремонтом, с хорошим состоянием подъезда или плохим и т. п. ). Такую оценку рыночной стоимости, которая может быть отнесена к однородной группе сходных по основным характеристикам объектам будем называть массовой оценкой. Можно сказать, что массовая оценка характеризует стоимость некоторой усредненной квартиры из этой группы. Ее можно рассматривать также, как грубую оценку любой квартиры из данной группы. В зависимости от того, какой набор параметров (ценообразующих факторов) учитывается при оценке, зависит количество объектов в группе. Уменьшение количества учитываемых факторов приводит к огрублению оценки и одновременно к возможности увеличения группы сходных по этим характеристикам объектам.
О методах индивидуальной и массовой оценки
Такое понимание индивидуальной (традиционной) и массовой оценки позволяет увидеть, что общего, и в чем различие методов (процессов) индивидуальной и массовой оценки.
Начнем с обсуждения методов массовой оценки в рамках сравнительного подхода. В идеале этот метод должен выглядеть следующим образом. Допустим, оцениваются квартиры в некотором доме (или группе домов), близких по местоположению и идентичных по основным характеристикам. Для такой оценки в рамках сравнительного подхода необходимо иметь некоторую статистику по продажам сходных объектов[1].
Допустим также, что имеются данные по продажам некоторого количества квартир из этих домов. Поскольку квартиры, идентичные по основным параметрам, различались уровнем ремонта, видом из окна и умением торговаться продавцов и покупателей, цены продаж квартир внутри этой группы несколько различаются, варьируя относительно некоторого центра рассеивания. Так вот, среднее значение (или медиану) этих цен можно рассматривать как массовую оценку, а процесс получения этой оценки и есть метод (точнее, один из методов) массовой оценки. Таким образом, в методах массовой оценке игнорируются индивидуальные особенности объекта, уникальность каждого из них, а получаемые выводы (например, удельная стоимость) в равной степени относятся к каждому из объектов из этой группы.
Существенно по – другому в рамках того же сравнительного подхода осуществляется индивидуальная оценка рыночной стоимости. Принципиальным в этом случае является индивидуализация объекта, осуществляемая, например, путем визуального осмотра, обеспечивающего увеличение объема информации относительно оцениваемого объекта, изучением сведений об объекте, позволяющих составить более полное о нем представление, и соответственно оценить его рыночную стоимость с учетом этих индивидуальных особенностей. Принципиальным также при индивидуальной оценке является необходимость анализа наилучшего использования, предусматривающая возможность более эффективного управления недвижимостью, чем это осуществляет собственник.
Возможны различные методы получения индивидуальной оценки. Наибольшую популярность в рамках сравнительного подхода получил метод корректировки цен аналогов: с помощью поправочных коэффициентов данные о ценах продаж (предложений) объектов – аналогов «приводятся» к оцениваемому объекту. При этом с помощью поправочных коэффициентов оценщик учитывает не только основные, но и второстепенные ценообразующие параметры. В идеале здесь должны быть учтены все видимые участникам рынка ценообразующие параметры. После такого преобразования исходных данных по группе сходных объектов мы приходим к квазиоднородной выборке. Если все поправочные коэффициенты подобраны правильно, приведенные значения цен продаж будут иметь маленький разброс, который обусловлен не различием объектов – аналогов, а особенностями продавцов, их мотивацией или интересами. Таким образом, метод массовой оценки дает грубую оценку рыночной стоимости, которая не учитывает индивидуальных особенностей, а традиционный метод оценки включает более детальный анализ характеристик квартиры, позволяющий индивидуализировать объект и учесть все его особенности. Поэтому в случае массовой оценки иногда можно ограничиться информацией о квартире, содержащейся в документах БТИ, а в случае индивидуальной оценки требуется осмотр и индивидуализация объекта.
Следует отметить, что различие между методами индивидуальной и массовой оценки зачастую стирается, и традиционные методы оценки включают элементы, характерные для методов массовой оценки.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
