Оценка жилой недвижимости (стр. 8 из 9)

Основным направлением развития оценочной деятельности в настоящее время становится именно оценка рыночной стоимости недвижимости. Это становится возможным благодаря тому, что в нашей стране накапливается база данных о действительной рыночной стоимости объектов недвижимости.

В целях упрощения процесса оценки жилой недвижимости в оценочных агентствах может быть использована регрессионная модель стоимости квартиры, которая позволяет рассчитать стоимость жилого объекта недвижимости в зависимости от ряда его параметров.

Пример построения такой модели приведен в журнале «Недвижимость» за декабрь 2005 года. Модель была построена по прайс-листам нескольких риэлтерских фирм, которые занимаются реализацией различного по потребительским характеристикам жилья в различных районах города Новосибирска[31]. Для анализа была собрана информация о 450 квартирах (по 150 вариантов для каждого типа квартир – одно-, двух-, трехкомнатных) по следующим параметрам:

• стоимость квартиры,

• район, в котором располагается жильё,

• тип собственности:

- государственное жильё,

- жильё, приобретённое по договору приватизации,

- жильё, приобретённое по договору купли-продажи,

• материал дома, в котором расположена квартира:

- панель, кирпич, монолит,

• тип дома:

- элитный,

- улучшенной планировки,

- типовой,

- полногабаритный,

- «хрущёвка»,

• этажность дома,

• этаж, на котором расположена квартира,

• общая площадь квартиры,

• жилая площадь квартиры,

• площадь кухни,

• наличие балкона или лоджии,

• наличие телефона.

Подробно рассмотрим порядок построения модели на примере однокомнатных квартир.

На первом этапе построения модели была проанализирована матрица коэффициентов корреляции с целью выявления параметров, сильно зависящих друг от друга. Главной задачей было отобрать такие факторы, коэффициент корреляции по которым не превышал бы значения 0,8. По результатам анализа была построена матрица коэффициентов корреляции, в которой учитывается 6 факторов, то есть ровно половина из собранных первоначально, так как остальные факторы не удовлетворяли условию, накладываемому на коэффициент корреляции.

На основе собранных данных по выделенным факторам была построена следующая модель регрессии [31]:

Ρ = -10,12 + 9,24 Sобщ + 35,62 * х1 – 21,17 * х2 + 15,07 * х3 +

+ 65 * х4+ 64,48 * х5 (3.1)

или в общем виде:

Ρ= -а0 + asSобщ+ a1x1 + агхг + a3х3 +а4х4 + a5x5 (3.2)

В представленном уравнении используются следующие обозначения:

Ρ - цена квартиры с фиксированными параметрам, определяемыми ниже,

Sобщ - общая площадь квартиры,

х1 - фиктивная переменная, характеризующая район, в котором располагается квартира,

х2 - фиктивная переменная, характеризующая материал дома, в котором расположена квартира;

х3 - переменная, характеризующая этажность дома, в котором расположена оцениваемая квартира;

х4 - фиктивная переменная, характеризующая этаж, на котором расположена квартира;

х5 - фиктивная переменная, характеризующая наличие телефона в квартире.

Статистические показатели по данной модели подтвердили значимость полученных результатов.

Таким образом, полученная модель очень хорошо отражает зависимость средней стоимости квартир от её параметров на рынке жилья города Новосибирска (без учёта крайних вариантов).

Представленные модели были внедрены на практике в агентствах недвижимости города Новосибирска «Жилфонд» и «Амир – Недвижимость», имеющих в своем составе штатных сотрудников по оценке стоимости квартир, поступающих на продажу, а также выступающих в качестве залога в договорах кредитования. Следует отметить, что специалисты высоко оценили эффективность их применения.

Вторая важная проблема, с которой сталкиваются оценщики, - прогнозирование стоимости квартиры в будущем. Особо актуальной эта проблема становится при оценке стоимости квартиры для целей ипотеки, поскольку реализация квартиры будет происходить в будущем, и важно определить темп роста стоимости квартиры на период кредитного договора.

Исходные данные для построения модели динамики цен на вторичном рынке жилья были взяты в журналах «Недвижимость» по кварталам соответствующих лет. Для каждого года была собрана информация по 240 квартирам - по 80 для каждого типа квартир (одно-, двух-, трёхкомнатным). [31]. Основная цель построения модели – определение модели изменения цен объектов недвижимости вторичного рынка.

Структура собранных данных по квартирам представлена на рис. 2.1, 2.2, 2.3.

Рис. 2.1. Структура квартир, рассматриваемых при построении модели, по типу жилья

Рис. 2.2. Структура квартир, рассматриваемых при построении модели, по типу жилья

Рис. 2.3. Структура квартир, рассматриваемых при построении модели, по типу материала дома

Временной анализ экономических явлений различает разные виды эволюций.

1. Тенденция, тренд или долговременное движение. Строгого определения тенденции нет, выявляют её интуитивно. Тенденция соответствует медленному изменению, происходящему в некотором определенном направлении, которое сохраняется в течении длительного периода времени.

2. Цикл, кратковременная составляющая – быстрое квазипериодическое движение, в котором есть фаза возрастания и фаза убывания.

3. Сезонная составляющая – изменения, происходящие регулярно, в отличие от цикла.

4. Случайные флюктуации, эффекты – беспорядочное движение относительно большой частоты, имеющее более или менее постоянный характер.

Некоторые статистические ряды представляют из себя в чистом виде тот или иной вид эволюции, но большая часть – комбинация всех или отдельных компонент.

Теоретически ряд динамики цен является комбинацией тренда, сезонной составляющей и случайных флюктуаций. На современном этапе развития рынка недвижимости нарушена сезонная составляющая цены квартиры, что обусловлено высокими темпами роста цен и инвестиционной привлекательностью рассматриваемого рынка. Именно поэтому особое внимание было уделено выделению тренда в рассматриваемом динамическом ряду.

По данным рядам динамики цен на квартиры была построена следующая модель.

Полином второй степени:

уi = а + bt2, (3.3)

где i - тип квартиры,

t - временной период.

Необходимо отметить, что в соответствии с критериями, применяемыми в статистике, коэффициент корреляции должен быть близок к 1 (превышать 0,7), коэффициент значимости F должен быть меньше 0,03 (для заданных параметров модели).

Итак, полученные модели хорошо отражают динамику цен на вторичном рынке жилья города Новосибирска.

По полученной модели рост стоимости однокомнатных квартир должен был составить 22,0% в 2006 году, фактический рост стоимости составил 24,3%.

По данной модели рост стоимости двухкомнатной квартиры в городе Новосибирске в 2006 году должен был составить 21,7%, а фактически темп прироста составил 21,6%.

В соответствии с представленной моделью рост стоимости трехкомнатной квартиры в городе Новосибирске в 2006 году должен был составить 21,5%, а фактически темп прироста составил 31,0%.

Подставляя реальные данные по стоимости квадратного метра квартир в городе Новосибирске в каждом квартале 2006 года, можно отметить, что это значение попадает в границы доверительных интервалов, построенных по модели.

По мнению специалистов, полученная модель адекватно описывает ситуацию, сложившуюся на рынке недвижимости в данный момент. Прогноз роста стоимости жилья к концу 2006 года по отдельным типам квартир совпадает с реальными данными, так как прогнозируемый специалистами рост рынка составляет 20 - 30% [31].

Специалист по оценке постоянно сталкивается с проблемой прогнозирования стоимости квартир, особенно остро эта проблема проявляется при проведении оценки для целей кредитования. Правильность решения зависит от опыта, квалификации специалиста, а также от качества собранных данных по рынку оцениваемого объекта. Использование в работе специалистов предложенных статистических моделей будет способствовать повышению точности прогнозов, а также качества оценки жилой недвижимости.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По результатам проведенного исследования можно сделать следующие выводы.

Возможны три подхода к оценке объектов недвижимости.

Доходный подход состоит в определении стоимости оцениваемого объекта, исходя из сумм тех доходов, которые он сможет генерировать в будущем, и чаще всего используется для оценки коммерческой недвижимости.

Затратный подход определяет стоимость, исходя из затрат на строительство аналогичного объекта (стоимость материалов, транспортных расходов и пр.), и основывается на том, что у оцениваемого объекта стоимость не может быть выше.

Метод сравнения продаж (сравнительный подход) заключается в поиске наиболее близких оцениваемому объекту аналогов и внесении в их стоимость корректировок, учитывающих имеющиеся различия между ними и оцениваемым объектом. Данный подход является основным при оценке жилой недвижимости, так как на рынке имеется достаточное для корректной оценки количество предложений по продаже жилых помещений.

Целью оценки, представленной в практической части работы, являлось определение рыночной стоимости квартиры, состоящей из двух жилых комнат, находящейся в Заельцовском районе г. Новосибирска