Ипотечное кредитование (стр. 17 из 21)
Стоимость объекта оценки, определенная методом сравнительного анализа продаж, составляет: 1 515 156 руб.
2) Корреляционно – регрессионный анализ.
Применение аппарата математической статистики в методе сравнения продаж предполагает проведение также корреляционно-регрессионного анализа.
Корреляционно-регрессионный анализ – это форма статистического анализа, используемая для прогнозов и позволяющая оценить степень связи между переменными, предлагая механизм вычисления предполагаемого значения переменной из нескольких уже известных значений.
На основе статистических данных о рыночных продажах недвижимости, определяется связь между парой зависимостей случайных независимых и зависимых переменных:
- Х – независимая переменная – площадь;
- Y‑зависимая переменная (стоимость кв. м.)
Используя регрессионный анализ, можно продлить линию тренда в диаграмме за пределы реальных данных для предсказания будущих значений.
Типы линий тренда используемых в данном отчете.
Линейная – используется для аппроксимации данных по методу наименьших квадратов в соответствии с уравнением:
,где:
m – угол наклона и b – координата пересечения оси абсцисс.
Линия аппроксимаций – это прямая линия, наилучшим образом описывающая набор данных. Линейная аппроксимация хороша для величины, которая увеличивается или убывает с постоянной скоростью.
Логарифмическая аппроксимация хорошо описывает величины, которые вначале быстро растут или убывают, а затем постепенно стабилизируются. Она описывает как положительные, так и отрицательные величины.
,где:
с и b – константы, Ln – функция натурального логарифма.
Полиномиальнаяаппроксимация – используется для описания величин попеременно возрастающих и убывающих. Она полезная для анализа большого набора данных с нестабильной величиной.
,где:
b, c1-c6 – константы.
Степенная аппроксимация – дает хороший результат при описании величин, которые имеют постоянную скорость роста.
,где:
с и b – константы.
Экспоненциальная аппроксимация – дает хороший результат, когда скорость изменения данных непрерывно растет. Однако для данных, которые содержат нулевые и отрицательные значения, этот вид приближения неприменим.
,где с и b константы, e‑основание натурального логарифма.
Надежность линии тренда R2.
Наиболее надежна линия тренда, для которой значение R2 равно или близко к единице. Для создания уравнений и создания линий тренда, а также вычисления, была использована программа Microsoft Еxcel.
Расчет методом корреляционно – регрессионного анализа
Применение корреляционно – регрессионного анализа для оценки объекта недвижимости и выявления зависимости между стоимостью одного квадратного метра и его площадью проиллюстрировано в Приложении 2 «Графики линий тренда для описания зависимости между стоимостью одного квадратного метра и его площадью». Графики были созданы с использованием программы MicrosoftExcel.
Как предполагалось выше, площадь объекта будет независимой переменной (X), а стоимость кв. метра будет зависимой переменной (Y):
Опишем зависимость стоимости объекта от стоимости одного квадратного метра:
| Общая площадьобъекта-аналога,кв. м. (X) | Скорректированная цена 1 кв. м. объекта аналога, руб. (Y) |
| 44 | 33669 |
| 45 | 32316 |
| 44 | 31097 |
| 45 | 36353 |
| 45 | 36353 |
Опишем зависимость Y от X при помощи линий тренда:
| Вид модели | Уравнение модели | Величина достоверностиаппроксимации R2 |
| Линейная | y = 1062,4x + 30770 | 0,503 |
| Логарифмическая | y = 2098,2Ln(x) + 31949 | 0,317 |
| Полиномиальная | y =68,71x2 – 2649,9x +15751 | 0,7049 |
| Степенная | y = 31977x0,0607 | 0,3048 |
| Экспоненциальная | y = 30886e0,031x | 0,4903 |
Качество составленной модели можно оценить при помощи коэффициента детерминации (R2).
При расчете коэффициента детерминации (R2) сравниваются фактические значения y и значения, получаемые из уравнения. По результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминации, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т.е. нет различия между фактическим и оценочным значениями y. В противоположном случае, если коэффициент детерминации равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений y.
Из таблицы данных видно, что наибольшей достоверностью обладает уравнение, построенное на основе полиномиальной модели, где коэффициент детерминации имеет значение 0,7049 т.е. стоимость квартиры на 70,49% объясняется данными показателями, а остальные 29,51% припадают на неучтенные в данной модели показатели, в том числе и на случайные.
Из всего выше сказанного можно сделать вывод о том, что данная модель вполне пригодна для определения рыночной стоимости оцениваемой квартиры.
Подставив в уравнение построенное на основе полиномиальной модели, значение X=44,7 кв. м. (площадь оцениваемого объекта), получим рыночную стоимость 1 кв.м.
Y = 68,71*44,72 – 2649,9*44,7 +15751= 34583руб.
Тогда рыночная стоимость объекта оценки с использованием стоимости одного квадратного метра полученного по методу корреляционно – регрессионного анализа будет равна:
РСоб.оц. = 34583*44,7 = 1 545 860 руб.
Стоимость объекта оценки, определенная методом корреляционно – регрессионного анализа, составляет: 1 545 860руб.
Метод валового рентного мультипликатора
В практике оценки также весьма распространенным способом определения стоимости недвижимости при рыночном подходе является использование валового рентного мультипликатора.
Подход к оценке с использованием метода валовой ренты основан на предложении, что существует прямая взаимосвязь между ценой продажи объекта недвижимости и соответствующим доходом от сдачи этого объекта в аренду: чем выше рентный доход, тем выше цена продажи.
Эта взаимосвязь измеряется мультипликатором валовой ренты (МВР) как отношение цены продажи к рентному доходу или потенциальному (действительному) валовому доходу (ПВД (ДВД)).
Этапы применения метода валовой ренты
1. Рассчитывается ВРМ.
1.1 Формируется перечень объектов недвижимости, сопоставимых с оцениваемым объектом и расположенных в том же районе.
1.2 Рассчитывают ВРМ посредством деления цены продажи каждого сопоставимого объекта на величину соответствующей арендной платы (ПВД или ДВД).
1.3 Проводят согласование полученных результатов значений МВР для определения единого мультипликатора или диапазона МВР, которые могут быть применены к оцениваемому объекту.
2. Рассчитывают величину рыночной арендной платы для оцениваемого объекта.
2.1 Определяют сопоставимые по уровню арендной платы объекты.
2.2 Проводят анализ сравнимых объектов и схожести их характеристик с соответствующими характеристиками объекта оценки.
2.3 Рассчитывают необходимые поправки для получения значения рыночной ренты для оцениваемого объекта.
3. Рассчитывается стоимость оцениваемого объекта.
3.1 Значение величины рыночного рентного дохода для оцениваемого объекта умножается на значение МВР, полученное на первом этапе, пункт 1.3.
Вероятная цена продажи оцениваемого объекта рассчитывается по формуле:
Цоб = Др * ВРМ
или
Цоб = (Др * Ца) / ПВД
где:
Цоб – вероятная цена продажи оцениваемого объекта;
Др – рентный доход от оцениваемого объекта;
Ца – цена продажи сопоставимого аналога;
ВРМ – валовой рентный мультипликатор;
ПВД – потенциальный валовой доход.
Расчет методом валового рентного мультипликатора
На основе рыночной информации об 5 объектах, сопоставимых с оцениваемым, произведем расчет валового рентного мультипликатора:
| Сопоставимыеобъекты | Рыночная ценапродажи, руб. | ПВД | Валовойрентныймультипликатор |
| Объект №1 | 1 650 000 | 84000 | 19,642 |
| Объект №2 | 1 600 000 | 80400 | 19,9004 |
| Объект №3 | 1 500 000 | 84000 | 17,857 |
| Объект №4 | 1 500 000 | 78000 | 19,231 |
| Объект №5 | 1 500 000 | 78000 | 19,231 |
Информация об аренде квартир приведена при расчете доходным походом.
Итоговый валовой рентный мультипликатор равен:
(19,642+19,9004 +17,857 +19,231 +19,231) / 5 = 19,172
Тогда стоимость оцениваемого объекта по методу валового рентного мультипликатора составит:
80880*19,172 = 1 550 631 руб.
– Данные в колонке «Весомость метода по важности» определены экспертно.
| Согласование результатов | |||
| № | Наименование метода | Стоимость, руб. | Весомость методапо важности(для целей оценки) |
| 1 | Метод сравнения продаж | 1 515 156 | 0,26 |
| 2 | Метод корреляционно – регрессионного анализа | 1 545 860 | 0,34 |
| 3 | Метод ВРМ | 1 550 631 | 0,40 |
| Итоговая стоимость | 1 539 784 | 1,0 | |
| СТОИМОСТЬ ОБЪЕКТА ОЦЕНКИ, РАССЧИТАННАЯРЫНОЧНЫМ ПОДХОДОМ, СОСТАВЛЯЕТ: 1 539 784рублей или 1 540 000 рублей |
2.16 Оценка доходным подходом