Научная статья на тему 'Использование регрессионного анализа для расчета корректирующих поправок (на примере поправки на площадь) в оценке недвижимого имущества'

Использование регрессионного анализа для расчета корректирующих поправок (на примере поправки на площадь) в оценке недвижимого имущества Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
2025
210
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
РЫНОЧНАЯ СТОИМОСТЬ / МЕТОДОЛОГИЯ / СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ПОДХОД / ВЫБОРКА / НОРМАЛЬНЫЙ ЗАКОН РАСПРЕДЕЛЕНИЯ / РЕГРЕССИЯ / КОРРЕКТИРОВКА / МОДЕЛИРОВАНИЕ / MARKET PRICE / METHODOLOGY / COMPARATIVE APPROACH / NORMAL DISTRIBUTION LAW / REGRESSION / MODELING / SAMPLING / UPDATING

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Гонин Валерий Николаевич, Секисов Вадим Александрович

Представлена регрессионная модель, которая позволяет установить закономерность влияния одного из основных ценообразующих факторов (площадь объекта) на изучаемый результирующий показатель и, как следствие, получить обоснованно расчетный, а следовательно, более доказательный результат в оценке недвижимости. С методологической точки зрения оценка определяется как научное направление прикладного экономического анализа, основная задача которого состоит в установлении наиболее вероятной цены продажи или покупки актива на основе анализа динамики сил спроса и предложения на этот актив на соответствующем сегменте рынка. Одним из направлений формализованного научного подхода к оценке является применение математических методов в оценке. В условиях периодически встречающейся информации о ценах на имущество именно математика, как царица наук, способна помочь оценщику обеспечить достоверность определения рыночной стоимости имущества. Отмечено, что дальнейшее развитие в области оценки рыночной стоимости недвижимости связано с практическим применением математического моделирования, которое в последнее время широко используется при решении самых различных задач во всех сферах науки. Подробно описывается построение регрессионной модели, которая строилась на данных выборки торгово-офисных помещений в Центральном районе г. Чита. Доказана однородность данной выборки посредством использования инструментов математической статистики.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Гонин Валерий Николаевич, Секисов Вадим Александрович

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THE USE OF REGRESSION ANALYSIS TO CALCULATION OF CORRECTIONS (ON THE EXAMPLE OF A CORRECTION TO THE SQUARE) IN EVALUATION OF REAL ESTATE

A regression model is presented, which allows to set an influence pattern of one of the main pricing factors (square of object) on the studied result indicator, and as a consequence, to obtain reasonably estimated and, therefore, more demonstrative result in property evaluation. From a methodological point of view, the evaluation is defined as a scientific direction of applied economic analysis, the main task of which is to establish the most probable sales price or purchase of an asset on the basis of the analysis of the dynamics of supply and demand forces on this asset at the relevant market segment. One of the directions of formal scientific approach to evaluation is the application of mathematic methods in evaluation. In terms of periodically pricing information on the property mathematics in particular as the queen of sciences, can help the evaluator to provide the accuracy of determining the market value of property. It is noted that further development in the field of market price evaluation of property is connected with practical application of mathematical modeling, which is widely used to solve various tasks in all areas of science. The construction of the regression model is described in detail, which was based on a data sample of commercial and office space in the central area of Chita city. The homogeneity of the sample, through the use of mathematical statistics tools is proved.

Текст научной работы на тему «Использование регрессионного анализа для расчета корректирующих поправок (на примере поправки на площадь) в оценке недвижимого имущества»



УДК 332.74

Гонин Валерий Николаевич Valery Gonin

Секисов Вадим Александрович Vadim Sekisov

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РАСЧЕТА КОРРЕКТИРУЮЩИХ ПОПРАВОК (НА ПРИМЕРЕ ПОПРАВКИ НА ПЛОЩАДЬ) В ОЦЕНКЕ НЕДВИЖИМОГО ИМУЩЕСТВА

THE USE OF REGRESSION ANALYSIS TO CALCULATION OF CORRECTIONS (ON THE EXAMPLE OF A CORRECTION TO THE SQUARE) IN EVALUATION OF REAL ESTATE

Представлена регрессионная модель, которая позволяет установить закономерность влияния одного из основных ценообразующих факторов (площадь объекта) на изучаемый результирующий показатель и, как следствие, получить обоснованно расчетный, а следовательно, более доказательный результат в оценке недвижимости.

С методологической точки зрения оценка определяется как научное направление прикладного экономического анализа, основная задача которого состоит в установлении наиболее вероятной цены продажи или покупки актива на основе анализа динамики сил спроса и предложения на этот актив на соответствующем сегменте рынка.

Одним из направлений формализованного научного подхода к оценке является применение математических методов в оценке. В условиях периодически встречающейся информации о ценах на имущество именно математика, как царица наук, способна помочь оценщику обеспечить достоверность определения рыночной стоимости имущества.

Отмечено, что дальнейшее развитие в области оценки рыночной стоимости недвижимости связано с практическим применением математического моделирования, которое в последнее время широко используется при решении самых различных задач во всех сферах науки.

Подробно описывается построение регрессионной модели, которая строилась на данных выборки

A regression model is presented, which allows to set an influence pattern of one of the main pricing factors (square of object) on the studied result indicator, and as a consequence, to obtain reasonably estimated and, therefore, more demonstrative result in property evaluation.

From a methodological point of view, the evaluation is defined as a scientific direction of applied economic analysis, the main task of which is to establish the most probable sales price or purchase of an asset on the basis of the analysis of the dynamics of supply and demand forces on this asset at the relevant market segment.

One of the directions of formal scientific approach to evaluation is the application of mathematic methods in evaluation. In terms of periodically pricing information on the property mathematics in particular as the queen of sciences, can help the evaluator to provide the accuracy of determining the market value of property.

It is noted that further development in the field of market price evaluation of property is connected with practical application of mathematical modeling, which is widely used to solve various tasks in all areas of science.

The construction of the regression model is described in detail, which was based on a data sample of commercial and office space in the central area of Chita city. The homogeneity of the sample, through the use of mathematical statistics tools is proved

торгово-офисных помещений в Центральном районе г. Чита. Доказана однородность данной выборки посредством использования инструментов математической статистики

Ключевые слова: рыночная стоимость, методология, сравнительный подход, выборка, нормальный закон распределения, регрессия, корректировка, моделирование

Key words: market price, methodology, comparative approach, sampling, normal distribution law, regression, updating, modeling

В условиях развития оценочной деятельности в России все большее внимание уделяется вопросам методологии оценки, использованию обоснованных и разумных расчетных процедур, что связано с переходом на более высокий и качественный уровень исследований практического применения математического моделирования в оценке рыночной стоимости недвижимости [7].

Актуальность данного исследования обусловлена широким применением математического моделирования при решении различных задач во многих сферах науки, технологий и техники, в том числе отраслевого характера.

Целью настоящего исследования является совершенствование, на основе математических методов, процесса оценки стоимости недвижимости сравнительным подходом, направленное на повышение эффективности принятия наиболее объективных и обоснованных решений.

В соответствии с данной целью поставлены следующие задачи:

— рассмотрение в рамках сравнительного подхода методологии оценки на соответствие требованиям Федеральных стандартов оценки (далее — ФСО);

— анализ действующих расчетных методик в использовании метода корректировок (на примере поправки на площадь);

— возможность использования процедур математической статистики для расчета корректировок ( на примере поправки на площадь) на основании произведенного анализа продажи торгово-офисных помещений в г. Чита;

Методологическую основу вопросов использования математических методов в оценке недвижимого имущества составили

работы И.Н. Анисимовой, Н.П. Баринова, С.В. Грибовского, С.А. Сивец, Я.Г. Гарае-ва, И.А. Масловой, Л.В. Поповой, Е.Е. Яс-кевич.

Сравнительный подход к индивидуальной оценке недвижимости, являясь идеологически основным при оценке рыночной стоимости как стоимости в обмене, выглядит наименее методически обеспеченным по сравнению с двумя другими. Для рассмотрения данной проблемы необходимо детально проанализировать существующую методологию групп методов, используемых в сравнительном подходе.

Методология сравнительного подхода различает две группы методов (табл. 1)

[9]:

— качественные методы оценки стоимости имущества;

— количественные методы оценки стоимости имущества.

Для наиболее правильного решения в выборе того или иного метода необходимо обратиться к самому понятию «сравнительный подход» и области его применения.

Согласно ФСО № 1 (п. 14, п. 22), сравнительный подход — совокупность методов оценки стоимости объекта оценки, основанных на сравнении объекта оценки с объектами-аналогами объекта оценки, в отношении которых имеется информация о ценах. Сравнительный подход применяется, когда существует достоверная и доступная для анализа информация о ценах и характеристиках объектов-аналогов [2].

Согласно ФСО № 3 (п. 13, 15), в отчете об оценке должно содержаться описание последовательности определения стоимости объекта оценки, позволяющее пользователю отчета об оценке, не имеющему спе-

циальных познаний в области оценочной деятельности, понять логику процесса оценки и значимость предпринятых оценщиком шагов для установления стоимости объекта оценки. В отчете об оценке должно содержаться описание расчетов, расчеты

и пояснения к расчетам, обеспечивающие проверяемость выводов и результатов, указанных или полученных оценщиком в рамках применения подходов и методов, использованных при проведении оценки [3].

Таблица 1

Методология сравнительного подхода в оценке недвижимости

Методы оценки недвижимого имущества Описание метода

Качественные Относительный сравнительный анализ Изучение взаимосвязей, выявленных на основе анализа рыночных данных без использования расчетов Отсутствие формализованных расчетных процедур и методов

Метод экспертных оценок Данные сопоставимых продаж, полученные методом экспертного опроса, ранжируют в убывающем или возрастающем порядке. Затем оценщик анализирует каждую сделку, чтобы определить относительную позицию оцениваемого объекта в выборке

Личного интервью Позволяет выявить мнение осведомленных участников рынка оцениваемого объекта о тех или иных факторах, влияющих на его стоимость

Количественные Корректировок (поправок) Внесение поправок в ценах объектов-аналогов, обусловленные различиями в характеристиках между оцениваемым объектом и объектами-аналогами. Корректировки определяются с помощью использования качественных и формализованных процедур В большинстве случаев низкая степень обоснованности расчетов

Регрессионные методы Позволяет установить закономерность влияния основных ценообразующих факторов на результирующий показатель как в их совокупности, так и каждого фактора в отдельности Труднореализуем на пассивных рынках

Таким образом, предпочтения необходимо отдавать количественным методам оценки с использованием расчетов и их пояснением, обеспечивающих проверяемость результатов. В свою очередь, данные расчеты должны соответствовать принципам логичности и обоснованности.

Рассмотрим расчетные методы, используемые в рамках метода корректировок (на примере поправки на площадь недвижимости), и выявим их существенные недостатки.

Метод корректировок (поправок), реализуемый через качественные методы Обоснование поправки осуществляется «экспертно», что противоречит логике ФСО № 3. Попытка проведения опросов зачастую приводит к достаточно большому разбросу мнений экспертов. Для снижения разброса можно пойти на уменьшение ко-

личества использованных мнений. Однако этот вариант может привести к увеличению погрешности расчетов.

В большинстве отчетов оценщики используют метод корректировок (поправок) с использованием непосредственно расчетных процедур, что удовлетворяет требованиям ФСО № 3 в части содержания описания расчетов, но зачастую противоречит требованиям логики процесса оценки. Рассмотрим данные расчетные корректировки более подробно.

Метод парных продаж

Корректировки, рассчитываемые методом парных продаж, обычно строятся на линейной зависимости, которая не всегда корректно отражает экономическую природу явлений при количестве факторов ценообразования более одного, что также не улучшает качество оценки [6].

Метод с использованием коэффициента торможения

В отчетах оценщиков часто встречается расчет корректировки на площадь с применением следующей формулы, рекомендуемой обычно для оценки машин и оборудования:

Я = (1 - х 100 , (1)

где И — значение корректировки на площадь, %;

$об — площадь объекта оценки;

— площадь аналога; Ь — коэффициент торможения. Для расчета коэффициента торможения (иногда называемого коэффициентом торможения параметра) применима следующая формула:

1пСЦа/Ц,)

Ь -

(2)

Расчет коэффициента торможения по этой формуле выполняют по двум аналогам, которые различаются только по одному (ценообразующему) параметру. В данном случае Ц1, Ц2 — цены объектов-аналогов; Х1, Х2 — площади объектов-аналогов.

Анализ формулы показывает, что для точного расчета коэффициента торможения необходимы аналоги с площадью, сопоставимой или приближенной к площади объектов оценки. На практике возникает описанная проблема количества ценообразующих факторов более одного, что также приводит к погрешности в расчетах, как и в расчете корректировок методом парных продаж [4].

Метод «Мисовца»

Еще одна часто используемая корректировка в оценке недвижимости — так называемая поправка «Мисовца». Ее расчет построен на допущении использования данных из сборника УПВС и не отражает реальную ситуацию, сложившуюся на рынке недвижимости [11].

Использование перечисленных расчетных процедур обусловлено, в первую очередь, низким уровнем проведения анализа рынка коммерческой недвижимости и, как следствие, невозможностью использования более совершенных процедур (регрессионный анализ) для расчета корректирующих коэффициентов.

В свою очередь, регрессионный метод с использованием формализованных процедур, основанных на рыночных данных, способен помочь оценщику в поиске достоверных поправочных коэффициентов.

Рассчитаем корректировку на площадь, используя инструменты однофакторной регрессионной модели на примере оценки стоимости торгово-офисных помещений, расположенных в Центральном районе г. Чита. Важным условием формирования исходных данных является достоверность исходных данных и однородность выборки. С этой целью из всего массива собранной информации были отобраны объекты, наиболее сопоставимые по месторасположению, назначению, состоянию (не черновые объекты) (табл. 2).

Таблица 2

Предложения продажи торгово-офисных помещений 01.01.2014-01.10.2014 гг.

Адрес Площадь, м2 Цена 1 м2, руб. Цена 1 м2 с учетом торга, руб. Источник информации

ул. Чкалова 158 13 119 231 110 885 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/ofisnoe_pomeschenie_13_m_276186521

ул. Анохина 91 15,4 97 402 90 584 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/prodam ofis v samom tsentre goroda 15 m 278912019

ул. Новобульварная 36 17 97 059 90 265 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/ofisnoe pomeschenie 34 m 289569573

ул. Чкалова 158 21 104 762 97 429 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_nedvizhimost/ prodam_ofisnoe_pomeschenie_21_m_284373967

Окончание табл. 2

Адрес Площадь, м2 Цена 1 м2, руб. Цена 1 м2 с учетом торга, руб. Источник информации

ул. Новобульварная 36 27 102 223 95 067 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya nedvizhimost/ofis v tts kvartal 27 m 288679657

ул. Шилова 43 40 95 000 88 350 http://board.chita.ru/784202/

ул. Шилова 20 41 107 317 99 805 http://board.chita.ru/785777/

ул. Бутина 28 44,4 93 469 86 926 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya nedvizhimost/prodam ofis butina 28 203104987

ул. Ленинградская 25 53,6 97 985 91 126 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_nedvizhimost/ torgovo - ofisnoe pomeschenie 53.6 m 295596501

ул. Ленина 26 54 91 852 85 422 http://board.chita.ru/772168/

ул. Чкалова 31 71,1 112 517 104 641 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/prodam magazin chkalova 31 185026622

ул. Богомягко-ва 32 83 96 386 89 639 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/torgovoe pomeschenie 83 m 289809517

ул. Красноярская 12 88,6 90 294 83 973 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_nedvizhimost/ prodam ofis krasnoyarskaya 12 234256950

ул. Чкалова 80 101 80 000 74 400 http://board.chita.ru/752249/

ул. Журавлева 77 (р-н парка пионеров) 120,9 90 984 84 615 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_nedvizhimost/ prodam_deystvuyuschiy_magazin_192949540

Амурская, 82 170 85 294 79 323 http://board.chita.ru/631083/

Шилова, 29 175 85 000 79 050 http://board.chita.ru/593205/

ул. Бутина 75 237 71 730 66 709 http://board.chita.ru/769826/

ул. Чкалова 93 319 72 100 67 053 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/pomeschenie svobodnogo naznacheniya 319 m 293748

ул. Бутина 125 320 65 000 60 450 http://board.chita.ru/786428/

мкр. Октябрьский 380 60 526 56 289 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_nedvizhimost/ ofisnoe_pomeschenie_s_bilyardnoy_380_m_275091199

Токмакова 7 391 51 151 47 570 http://board.chita.ru/628991/

ул. Токмакова 7 400 60 000 55 800 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_nedvizhimost/ prodam magazin ul. tokmakova 7 206199128

ул. Журавлева 510 56 471 52 518 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/prodam_kommercheskuyu_nedvizhimost_ gotovyy biznes

мкр. Октябрьский 1278 57 512 53 486 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/pomeschenie_svobodnogo_naznacheniya_ gotovyy bizne

ул. Ленина-Столярова 2400 45 833 42 625 http://www.avito.ru/chita/kommercheskaya_ nedvizhimost/prodam_kommercheskuyu_nedvizhimost_ gotovyy biznes

Все основные положения теории регрессии разработаны исходя из предположения о нормальном законе распределения исследуемых данных по всем включённым в модель признакам. Поэтому изучение формы распределения данных в признаках является в этом случае обязательным, так как даёт возможность обосновать правомер-

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

ность и корректность применения методов регрессии [9].

Так как объем выборки небольшой, то воспользуемся приближенными методами проверки нормальности распределения — это проверка по коэффициенту вариации, критерию среднего абсолютного отклонения и размаху варьирования (табл. 3).

Таблица 3

Критерии проверки нормальности распределения изучаемой выборки

Критерий Значение

Коэффициент вариации Для выборки распределенной по нормальному закону допустимое значение данного коэффициента должно составлять менее 33 %. Полученное значение коэффициента вариации - 24 %

Среднее абсолютное отклонение Для выборки, извлеченной из генсовокупности с приближенно нормальным законом распределения, должно выполняться соотношение: После вычисления получаем верное неравенство 0,042<0,078

Размах варьировния Полученное критериальное отношение - 3,63 лежит в диапазоне критических значений данного критерия (3,34 - 4,71)

Таким образом, по всем трем критериям гипотеза о нормальном виде закона распределения неограниченной генеральной совокупности исследуемой случайной величины не отвергается.

При анализе выборочных данных часто возникает проблема, когда отдельные значения ряда существенно отличаются от общей массы умеренно различающихся

Если в качестве ценообразующего фактора используется количественная непрерывная переменная (в нашем случае — площадь), то ее в соответствии с концепцией рассматриваемой модели нужно разбить на градации (группы), и для каждой градации ввести отдельную фиктивную переменную (перевод количественных оценок в качественные) [9].

Так, в зависимости от площади объектов недвижимого имущества была введена следующая градация:

— объекты площадью до 100 м2 — 1 балл;

— объекты площадью 101...200 м2 — 2 балла;

данных. Такие значения называются выбросами и, как правило, они должны быть исключены из выборки.

При объемах выборки п>25 экстремальные значения могут быть проверены на основании критерия Смирнова-Граббса, при этом предполагается, что выборка цен сформирована из нормально распределенной совокупности (табл. 4).

— объекты площадью 201...399 м2 — 3 балла;

— объекты площадью 400 м2 и выше — 4 балла.

Процесс разбиения такого ценообразу-ющего фактора необходимо сопровождать статистической проверкой значимости выявленного фактора.

Для определения наличия влияния некоторого качественного фактора на результирующий количественный показатель чаще всего применяется F-критерий (табл. 5-6). F-критерий является параметрическим, то есть он базируется на допущении, что элементы анализируемой выборки распределены по нормальному закону.

Таблица 4

Результаты проверки на наличие выбросов

№ п/п Проверяемое значение Выборочное среднее, x Среднеквадрати-ческое отклонение Расчетное значение критерия при п=26, Sрасч Критическое значение критерия при п=26, Sкрит Результат проверки

1 110885 78 231 18 798,79 1,73 2,88 Выбросом не является

2 42 625 78 231 18 798,79 1,89 2,88 Выбросом не является

Таблица 5

Статистические данные по группам

Однофакторный дисперсионный анализ

ИТОГИ

Группы Счет Сумма Среднее Дисперсия

Объекты площадью До 100 м2 13 1214112 93393,23 62427228

Объекты площадью От 101...200 м2 4 317388 79347 17437806

Объекты площадью От 201.399 м2 5 298071 59614,2 65622551

Объекты площадью 400 м2 и выше 4 204429 51107,25 33873045

Таблица 6

Результаты факторного анализа зависимости цены от градации площади

Дисперсионный анализ

Источник вариации ЭЭ сН МЭ F Р-Значение F критическое

Между группами 7,669Е+09 3 2,56Е+09 48,25331 7,64Е-10 3,049125

Внутри групп 1,166Е+09 22 52979522

Итого 8,835Е+09 25

В пятом столбце табл. 6 приводится расчетное значение F-критерия: F = 48,25.

1 1 расч 7

Соответствующее критическое значение при уровне значимости С£ = 0,05 приводится в седьмом столбце табл. 5, Р =3,04.

п 1 7 крит 7

В нашем случае выполняется неравенство F > F , следовательно, зависимость

расч крит7 ^ 7

цены от площади торгово-офисных помещений существует, и разделение площади на группы является целесообразным.

Регрессионная модель зависимости результирующего показателя от площади объекта будет выглядеть следующим образом:

где Y — результирующая переменная стоимости 1 м2, руб.;

х1 — балльная оценка градации площади.

Для определения коэффициента Р воспользуемся методом наименьших квадратов.

Таблица 7 Результаты регрессионного анализа

Регрессионная статистика

Множественный Р 0,925391212

Р-квадрат 0,856348896

Нормированный Р-квадрат 0,850363433

Стандартная ошибка 7271,913795

Наблюдения 26

Дисперсионный анализ

сН ЭЭ МЭ F Значимость F

Регрессия 1 7565723397 7565723397 143,07146 1,33639Е-11

Остаток 24 1269137526 52880730,25

Итого 25 8834860923

Коэффициенты Стандартная ошибка 1-статистика Р-Значе-ние Нижние 95 % Верхние 95 % Нижние 95,0 % Верхние 95,0 %

У-пересе-чение 108065,06 2873,175355 37,61171874 7,547Е-23 102135,1209 113995,01 102135,12 113995,01

Переменная X 1 -14917,147 1247,122927 -11,96124835 1,336Е-11 -17491,08226 -12343,212 -17491,082 -12343,212

Полученная модель имеет достаточно высокие показатели адекватности:

— коэффициент детерминации R2 = 0,856, следовательно, полученная модель на 86 % объясняет изменение цены под влиянием площади объектов;

— скорректированный коэффициент детерминации R2^ = 0,85, за счет поправки величина коэффициента детерминации существенно не уменьшилась;

— уровень значимости F-критерия составляет 1,33E-11 = 1,33 х 10-11; т.к. данное значение существенно меньше 0,01, то полученная модель является высокозначимой; это означает, что данный фактор действительно сильно влияет на результирующий показатель;

— уровень значимости t-критерия (p-значения) коэффициентов уравнения регрессии меньше 0,05. Следовательно, коэффициент является статистически значимым;

Литература_

1. Федеральный закон Российской Федерации от 29 июля 1998 г. № 135-Ф3 «Об оценочной деятельности в Российской Федерации» [Электронный ресурс ] // Рос. газета. Официальный выпуск № 6441. Режим доступа: http://www. rg.ru/2014/07/30/ocenka-dok.html (дата обращения 21.11.2014).

2. Федеральный стандарт оценки № 1 от 20 июля 2007 г. «Общие понятия оценки, подходы к оценке и требования к проведению оценки (ФСО № 1)» [Электронный ресурс] // Рос. газета. Официальный выпуск № 4457. Режим доступа: http:// www.rg.ru/2007/09/04/otsenka-standart1-dok. html (дата обращения 21.11.2014).

3. Федеральный стандарт оценки № 3 от 20 августа 2007 г. «Требования к отчету об оценке (ФСО № 3)» [Электронный ресурс] // Рос. газета. Официальный выпуск № 4458. Режим доступа: http://www.rg.ru/2007/09/05/otsenka-standart3-dok.html (дата обращения 21.11.2014).

4. Аллавердян В.В., Бабенко Р.В., Свирепо О.А., Забелина А.В. Расчет корректировки на масштаб при оценке ставки арендной платы земель поселений с анализом нелинейной зависимости [Электронный ресурс]. Режим доступа: http:// www.i-con.ru/publications/other/d463/ (дата обращения 21.11.2014).

5. Анисимова И.Н, Баринов Н.П., Грибовс-кий С.В. О повышении достоверности оценки рыночной стоимости методом сравнительного анализа

— коэффициент вариации результирующего показателя — 9,29 %;

— средняя ошибка аппроксимации — 6,62 %.

Таким образом, при прочих равных условиях повышение градации площади объекта недвижимости на 1 балл в среднем уменьшает удельную стоимость 1 м2 на 14 917,14 руб.

Вывод: данный подход в итоге позволяет получить обоснованно расчетный, а следовательно, более доказательный результат оценки, который, конечно же, должен быть проверен на соответствие здравому смыслу с точки зрения потенциального продавца или покупателя, но особенно с точки зрения потенциального оппонента. В качестве потенциального оппонента могут выступать представители любых контролирующих органов и суда.

_References

1. Federalny zakon Rossiyskoy Federatsii ot 29 iyulya 1998 g. № 135-FZ «Ob otsenochnoy deyatel-nosti v Rossiyskoy Federatsii» (Federal law of the Russian Federation dated by 29 July 1998 № 135-FZ «On evaluation activities in the Russian Federation») Available at: http://www.rg.ru/2014/07/30/ocenka-dok. html(accessed 21 November 2014).

2. Federalny standart otsenki № 1 ot 20 iyulya 2007 g. «Obshhie ponyatiya otsenki, podhody k ot-senke i trebovaniya k provedeniyu otsenki (FSO № 1) » (Federal evaluation standard No. 1 dated by July 20, 2007, «General concepts of evaluation, approaches to evaluation and requirements assessment (FSO № 1)» Available at: http://www.rg.ru/2007/09/04/otsen-ka-standart1-dok.html (accessed 21 November 2014).

3. Federalny standart otsenki № 3 ot 20 avgusta 2007g. «Trebovaniya k otchetuobotsenke (FSO № 3)» (Federal evaluation standard No. 3 dated by August 20, 2007 «Requirements to evaluation report (FSO № 3)) Available at: http://www.rg.ru/2007/09/05/otsen-ka-standart3-dok.html (accessed 21 November 2014)

4. Allaverdyan V.V., Babenko R.V., Svirepo O.A., Zabelina A.V. Raschet korrektirovki na masshtab pri otsenke stavki arendnoy platy zemel poseleniy s analizom nelineynoy zavisimosti (The calculation of updating for the scale in the evaluation of rents of land settlement with the analysis of nonlinear dependencies) Available at: http://www.i-con.ru/publications/ other/d463/ (accessed 21 November 2014).

5. Anisimova I.N, Barinov N.P., Gribovsky S.V. O povyshenii dostovernosti otsenki rynochnoy stoimosti metodom sravnitelnogo analiza (About improving the

[Электронный ресурс]. Режим доступа: http://add. coolreferat.com/docs/index-4233.html (дата обращения 21.11.2014).

6. Баринов Н.П. Метод парных продаж. Еще раз о границах применимости. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.appraiser.ru/ UserFiles/File/Articles/barinov/mpp-eshe-raz-V2. pdf (дата обращения 21.11.2014).

7. Баринов Н.П. Взгляд на методическое обеспечение сравнительного подхода к индивидуальной оценке недвижимости. [Электронный ресурс]. Режимдоступа: file: ///C:/Documents%20and%20 Settшgs/Admin/Мои%20документы/Downloads/ Взraяд%20на%20сравнит%20NBMZ.pdf (дата обращения 21.11.2014).

8. Гараев Я.Г. Сравнительная оценка объектов недвижимости с применением экспертно-математи-ческих методов [Электронный ресурс]. Режим доступа: http: / /www.ocenchik.ru/site/met/garaev.pdf (дата обращения 21.11.2014).

9. Грибовский С.В. Математические методы оценки стоимости имущества. М.: Изд-во Маросейка, 2014. 352 с.

10. Грибовский С.В., Сивец С.А., Левыкина И.А. Новые возможности сравнительного подхода при решении старых проблем / / Вопросы оценки, 2006. № 4.

11. Мисовец В.Г. Обоснование и расчет поправки на площадь объекта оценки при оценке недвижимости [Электронный ресурс]. Режим доступа: http: //www.labrate.ru/misovets/2002_ article_misovets_popravka.htm (дата обращения 21.11.2014).

Коротко об авторах_

Гонин В.Н., профессор каф. «Экономика и управление на энергетических предприятиях», зав. кафедрой «Экономика и бухгалтерский учет», Забайкальский государственный университет, г. Чита, РФ [email protected]

Научные интересы: управление инновациями, экономика, энергетика, менеджмент, бизнес-планирование, маркетинг, финансовый менеджмент, бизнес-образование

Секисов В.А., аспирант, Забайкальский государственный университет, г. Чита, РФ [email protected]

Научные интересы: оценка стоимости бизнеса, экономика, менеджмент, бюджетная политика

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

reliability of market price evaluation by the method of comparative analysis) Available at: http://add. coolreferat.com/docs/index-4233.html (accessed 21 November 2014).

6. Barinov N.P. Metod parnyh prodazh. Eshhe raz o granicah primenimosti (The method of paired sales. Again about the limits of applicability) Available at: http://www.appraiser.ru/UserFiles/File/ Articles/barinov/mpp-eshe-raz-V2.pdf (accessed 21 November 2014).

7. Barinov N.P. Vzglyad na metodicheskoe obe-spechenie sravnitelnogo podhoda k individualnoy ot-senke nedvizhimosti (Look at methodological support of a comparative approach to the evaluation of real estate) Available at: file:///C:/Documents%20and%20 Settings/Admin/MoH%20goKyMeHTBi/Downloads/ B3mflg%20Ha%20cpaBHHT%20NBMZ.pdf (accessed 21 November 2014).

8. Garaev Ya.G. Sravnitelnaya otsenka obektov nedvizhimosti s primeneniem ekspertno-matematicheskih metodov (Comparative evaluation of real estate with expert-mathematical methods) Available at : hhttp : //www. ocenchik. ru/site/met/garaev. pdf (accessed 21 November 2014).

9. Gribovsky S.V. Matematicheskie metody ot-senki stoimosti imushhestva [Mathematical methods of property evaluation] Moscow: Publisher Maroseika, 2014.352 p.

10. Gribovsky S.V., Sivets S.A., Levykina I. A. Voprosy otsenki (Evaluation questions), 2006, no. 4.

11. Misovets V.G. Obosnovanie i raschet po-pravki na ploshhad obekta otsenki pri otsenke nedvizhimosti (Rationale and calculation of correction to the square of the evaluation object in real estate evaluation) Available at: http://www.labrate.ru/ misovets/2002_article_misovets_popravka.htm (accessed 21 November 2014).

_Briefly about the authors

V. Gonin, professor, Economics and Management at Power Plantsdepartment, head of the Economics and Accounting department, Transbaikal State University, Chita, Russia

Scientific interests: innovation management, economy, energy, management, business planning, marketing, financial management, business education

V. Sekisov, postgraduate, Transbaikal State University, Chita, Russia

Scientific interests: evaluation of business, economics, management, fiscal policy

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.