Оценка стоимости земельных участков в рамках сравнительного подхода (стр. 2 )

В условиях малой выборки требуемое качество регрессионной модели может быть достигнуто при обеспечении высокой однородности выборки за счет отбора близких объектов-аналогов. Однородность выборки позволяет в ряде случаев понизить размерность (количество учитываемых факторов) регрессионной модели, исключив из нее те факторы, значения которых фиксированы или вариации значений которых незначительны и (или) не оказывают существенного влияния на ценообразование. Снижение размерности модели, в свою очередь, позволяет получать обоснованные статистические оценки рыночной стоимости при относительно небольшом объеме выборки – порядка 2(k+1) - 2(k+2) аналогов, где k – число учитываемых ценообразующих признаков (факторов). Для часто применимых на практике моделей с четырьмя-пятью варьируемыми ценообразующими признаками, статистически обоснованные результаты моделирования (при R2≥0,8) могут быть получены при объемах выборки от 10-12 аналогов. [16].

Ряд влияющих на цену объекта недвижимости факторов трудно измеряются количественно, поэтому для составления системы уравнений множественной регрессии часто используются методы их кодировки (балльной оцифровки). Система кодировок ценообразующих факторов выбирается экспертами-оценщиками исходя из экономических гипотез относительно вида зависимостей результирующего признака от ценообразующих факторов и, в значительной степени, определяет качество полученной модели. Оптимальная система кодировок, обеспечивающая наилучшее удовлетворение предъявляемым к модели требованиям, может быть найдена оценщиком путем «проб и ошибок». На практике, однако, поиск такой системы кодировок может быть существенно ускорен с помощью ряда оптимизационных процедур[17].

Объективными критериями адекватности выбора влияющих факторов и зависимостей их влияния на искомый параметр служат описанные выше показатели качества модели. При удовлетворении моделью предъявляемых со стороны решаемой прикладной задачи требований к ее прогнозным свойствам (ошибке аппроксимации и ширине доверительного интервала), а также обеспечении условий несмещенности точечной оценки среднего значения, результат, полученный с помощью такой модели, считается статистически обоснованным.

Таким образом, построение многомерной регрессионной модели при решении задач индивидуальной оценки недвижимости, как правило, содержит следующие последовательные шаги:

·  анализ сегмента рынка, на котором позиционируется оцениваемый объект, и формирование из аналогичных объектов, для которых известны рыночные цены сделок продажи или предложений к ним, однородной по существенным ценообразующим признакам выборки;

·  анализ полученной выборки объектов сравнения (включая объект оценки) по составу и уровням ценообразующих признаков, выявление существенно влияющих признаков, т. е. тех, вариации значений которых могут объяснить вариации цен аналогов в выборке, оцифровка (кодировка) признаков для учета и обработки их в регрессионной модели;

·  построение методами множественной регрессии математической модели зависимости средней величины цены от влияющих признаков, общих для всех объектов сравнения. При этом одновременно решаются задача спецификации модели (т. е. определение состава учитываемых факторов модели и формы их влияния), а также задача калибровки модели – расчет значений коэффициентов модели и показателей ее качества;

·  расчет прогнозного значения рыночной стоимости оцениваемого объекта и доверительного интервала для полученной оценки рыночной стоимости как среднего значения цен в регрессии.

Оценка рыночной стоимости оцениваемых земельных участков методом многомерного регрессионного моделирования локального рынка продаж

При проведении настоящей оценки удалось выявить на рынке предложений к продаже земельных участков в конкурентной зоне тринадцать свободных участков аналогичного назначения застройки и для каждого из них проанализировать шесть ценообразующих факторов. Выбор варьируемых влияющих факторов проведен с учетом результатов формирования выборки объектов-аналогов с учетом мнения специалистов рынка.

Выборка сформирована из цен предложения объектов-аналогов, выставленных на продажу через агентства недвижимости в октябре 2008 г. Все предложения проверены телефонными контактами персонала Исполнителя с представителями продавцов, указанными на сайтах.

Отобранные аналоги, как и объект оценки, свободны от застройки, имеют аналогичное наилучшее использование – под застройку улучшениями спортивно-оздоровительного назначения, близки по возможности обеспечения инженерными коммуникациями и различаются площадью, удаленностью от федеральной трассы, степенью согласования разрешительной документации на застройку, удаленностью от существующих или возводимых подъемников (горнолыжных трасс), качеством подъездных путей, а также расположением относительно природных водоемов, обеспечивающих большую привлекательность в летний сезон.

Корректировки характеристик объектов-аналогов на правовой статус и на рыночные условия не проводились в силу того, что рассматривалась информация по действующим в короткий период перед датой проведения оценки (октябрь 2008 года) предложениям к сделкам одного правового режима – приобретения прав долгосрочной аренды. Скидки на особые условия финансирования также не вводились в силу стандартного для определения рыночной стоимости предположения о финансировании сделок за счет собственных средств инвесторов.

Корректировка на переход от цен предложения к ценам реальных сделок (скидка «на уторговывание») проведена после регрессионного анализа применительно к полученной моделью «наиболее вероятной цены предложения» для объекта оценки. Также вне регрессионной модели сформирована скидка на существенное различие в размерах площади оцениваемых земельных участков и максимальной площади использованных аналогов.

Характеристики и параметры объектов сравнения приведены ниже в таблице.

Таблица. Выборка предложений к продаже прав долгосрочной аренды земельных участков

№	Местоположение, особенности	Площадь ЗУ, соток	Коммерческая площадь будущих улучшений, кв. м	Назначение использования земельного участка	Стадия согласования проекта	Расстояние до аэропорта и ж/д вокзала, км	Расстояние до трассы федерального значения, м	Расстояние до подъемника (существующего, строящегося), км	Подъездные пути	Наличие инженерных коммуникаций	Цена предложения, руб.	Цена за сотку, руб.
1	г. Сочи, Красно-Полянское лесничество, склон горы Ачишко.	625	22 000	под строительство пансионата жилой площадью около 22000кв. м	согласованы ППП *	37	300	4	асфальт, грунт	Есть возможность подключения	235 000 000	376 000
2	г. Сочи, Красная поляна, пос. Эсто - Садок	450	…	для обустройства и эксплуатации центра туризма и отдыха	Согласованы ППП (градостроительный регламент, схема генплана, получены ТУ и заключения)	40	300	0,8	грунт	Есть возможность подключения (свет, вода)	574 675 000	1 277 056
3	г. Сочи, Красная поляна	210	…	под строительство спортивно-оздоровительного комплекса, включая апартаменты	согласованы ППП	40	100	0,5	асфальт	Есть возможность подключения (свет, вода)	250 000 000	1 190 476
4	г. Сочи, Красная поляна	500	…	для обустройства и эксплуатации центра туризма и отдыха.	согласованы ППП	40	800	5	грунт	Есть возможность подключения (свет, вода)	390 000 000	780 000
5	г. Сочи, Красная поляна	640	9 700	для строительства пансионата коттеджного типа	заключение гос. экспертизы. Все ТУ получены, ТУ по электричеству исполнены.	37-38	50	3	грунт	сеет, газ, вода – в перспективе	442 000 000	690 625
6	г. Сочи, Красная поляна, пос. Эсто - Садок	450	…/ 120 мест	под строительство центра туризма и отдыха	проект строительства включен схему генплана "развития горнолыжного курорта г. Красная поляна"	40	100	0,8	асфальт, грунт	Есть возможность подключения (свет, вода)	574 675 000	1 277 056
7	г. Сочи, Красная поляна, на берегу озера	450	…	под строительство спортивно-оздоровительного комплекса, включая апартаменты	проекта нет	40	200	7	асфальт	Есть возможность подключения (свет, вода)	1 125 000 000	2 250 000
8	г. Сочи, Красная поляна, пос. Эсто - Садок	1000	…	под строительство спортивно-оздоровительного комплекса, включая апартаменты	проекта нет	40	200	7	асфальт	Есть возможность подключения (свет, вода)	835 370 000	835 370
9	г. Сочи, Красная поляна, пос. Эсто - Садок	100	…	под строительство спортивно-оздоровительного комплекса, включая апартаменты	проекта нет	37	50	3	асфальт	Есть возможность подключения (свет, вода)	132 208 500	1 322 085
10	г. Сочи, Красная поляна	625	…	под строительство пансионата коттеджного типа	ППП не согласованы	40	200	3	асфальт	Есть возможность подключения (свет, вода)	625 000 000	1 000 000
11	г. Сочи, Красная поляна, пос. Эсто - Садок	450	…	под строительство спортивно-оздоровительного комплекса, включая апартаменты	проекта нет	40	50	4	асфальт	Есть возможность подключения (свет, вода)	713 925 900	1 586 502
12	г. Сочи, Красная поляна	640	9 700	под строительство пансионата коттеджного типа	ППП не согласованы	37	200	5	грунт	Есть возможность подключения (свет, вода)	325 000 000	507 813
13	г. Сочи, Красная поляна	500	…	под строительство центра туризма и отдыха	ППП не согласованы	40	50	5	грунт	Есть возможность подключения (свет, вода)	375 000 000	750 000
ОО	г. Сочи, Красная поляна, пос. Эсто – Садок, Сочинский Национальный парк	3 000, 8 500	300 000	под горнолыжный курорт	Согласованы ППП, схемы генплана, заключения экспертиз,	40	300	0,5	асфальт	подвод электричества, газа, воды – за счет бюджета	?	?

В качестве исходной была использована гипотеза о линейной аддитивной зависимости результативного признака – удельной цены земли - от ценообразующих факторов. В этой постановке решением задачи является решение системы линейных уравнений множественной регрессии - уравнение вида: