Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические аспекты массовой и индивидуальной оценки жилой недвижимости 13
1.1 Жилая недвижимость как объект оценки 13
1.2 Основные подходы и методы оценки жилой недвижимости 16
1.3 Массовая оценка рыночной стоимости жилой недвижимости 24
Глава 2. Математическая регрессионная модель оценки рынка жилой недвижимости 40
2.1 Суть и описание предложенной модели 40
2.2 Описание ценообразующих факторов в модели 41
2.3 Концепция предложенной модели 44
2.4 Оценка коэффициентов и параметров предложенной модели 45
2.5 Формализация модели при оценке «фактора площади» для разных групп объектов 46
2.6 Оценка адекватности предложенной модели 47
2.7 Методика проведения исследования на основе предложенной модели 49
2.8 Учет в модели аддитивно-влияющих факторов 54
2.9 Влияние величины параметра «базовая площадь» на коэффициенты модели 57
2.10 Особенности выбора величины базовых площадей 64
Глава 3. Результаты исследования рынка жилой недвижимости на основе предложенной модели 68
3.1 Описание исходных данных для построения моделей 68
3.2 Описание основных параметров моделей 70
3.3 Итоговые математические модели 71
3.4 Проверка адекватности построенных моделей 77
3.5 Пример оценки объекта по полученной модели 78
3.6 Экономический анализ результатов полученных моделей 79
3.7 Особенности некоторых корректировок по районам 88
3.8 Тенденция влияния «фактора площади» на изменения удельной цены 1 кв.м жилого объекта 89
Заключение 97
Список литературы 99
Приложение А 107
Приложение Б 122
- Основные подходы и методы оценки жилой недвижимости
- Методика проведения исследования на основе предложенной модели
- Особенности выбора величины базовых площадей
- Экономический анализ результатов полученных моделей
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В современном обществе рынок жилой недвижимости и его участники представляют собой экономическую систему, которая занимает важное место в жизни каждого человека.
Развитие в последние годы рынка жилья в России и повышение деловой активности на нем обусловили востребованность осуществления оценки рыночной стоимости жилых объектов, необходимой при осуществлении с недвижимостью различных сделок (купля/продажа, ипотека, залог и т.д.), а также в целом аналитических исследований рынка жилья.
В последнее время со стороны экспертов рынка недвижимости проявляется повышенный интерес к методам массовой оценки рыночной стоимости объектов жилья, актуальность развития которых подчеркивается возможным изменением порядка начисления налога на имущество. В частности, на текущий момент, при расчете данного налога в отношении жилья, в качестве налогооблагаемой базы выступает инвентаризационная стоимость Бюро технической инвентаризации, которая значительно отличается от текущей рыночной цены. В скором времени планируется переход к новой методике расчета налогооблагаемой базы - исходя из рыночной стоимости объекта (в соотв. с Письмом МИНФИНа РФ N 03-05-06-02/41 от 17 июня 2008 г., Проектом Федерального закона N 51763-4 «О внесении изменений в часть вторую Налогового кодекса Российской Федерации и некоторые другие законодательные акты Российской Федерации»). Данные изменения вызовут необходимость массовой переоценки стоимости жилья по всей стране, и очевидно, что традиционные методы оценки в данном случае окажутся затратными и трудоемкими - с их помощью эксперты рынка будут не способны оперативно справиться такими объемами работы.
Регрессионный анализ можно рассматривать в качестве эффективного и удобного метода, основанного на анализе большого количества фактических данных, для оценки рынка жилья, как массовой, так и индивидуальной, а также для определения основных тенденций и закономерностей при формировании рыночной цены объектов жилья в рамках различных аналитических исследований.
Разработанность темы исследования. Изучению, исследованию и оценке рынка недвижимости посвящены работы многих авторов, основные из которых: Джозеф К. Эккерт, СВ. Грибовский, Н.П. Баринов, С.А. Сивец, И.А. Левыкина, Г.М. Стерник, С.Г. Стерник, И.Н. Анисимова, А.Г. Грязнова, М.А. Федотова, Ю. Кочетков, А.Н. Асаул, СП. Коростелев. Авторами были сформулированы и предложены основные методики для анализа и оценки рынка жилой недвижимости.
К массовой оценке рынка недвижимости в последнее время проявляется большой интерес со стороны экспертов рынка. Однако до сих пор в России все теоретические наработки в данном направлении не имеют широкого практического применения, закрепленного на законодательном уровне, несмотря на то, что во всех развитых странах массовая оценка активно приме-
няется для определения налоговой базы на основе рыночных цен для налогообложения объектов недвижимости.
Сегодня в России наибольшее распространение в направлении массовой оценки жилья имеют 2 основные методологии: оценка на основе корреляционно-регрессионного анализа (КРМ) (СВ. Грибовский, Н.П. Баринов), и на основе дискретного пространственно-параметрического моделирования (ДППМ) (Г.М. Стерник, С.Г. Стерник). Обе методологии имеют как преимущества, так и определенные недостатки. В частности, качество оценки на основе регрессионного анализа сильно зависит от качества анализируемых данных, накладываются ограничения на количество анализируемых факторов, но при этом методика оценки является достаточно простой, и построенные в результате модели могут легко применяться на практике. ДППМ меньше зависит от объема и качества данных, позволяет учесть специфические влияющие на цену факторы, однако является достаточно сложным для понимания и проведения на его основе оценки неподготовленными экспертами.
Несмотря на большое количество представленные указанными авторами публикаций по проблематике использования методов массовой оценки, можно выделить следующие общие их недостатки:
Исследования зачастую носят теоретический характер - специально подготовленные выборки с малым количеством данных, учет ограниченной группы ценообразующих факторов и т.д.
Неверный с экономической точки зрения методологический учет, либо вовсе отсутствие учета влияния на цену объектов жилья очень важных ценообразующих факторов, способных привести к значительным усреднениям и искажениям результатов оценки.
В итоге результаты исследований не имеют возможности полноценного применения на практике для исследования и оценки рынка жилья.
Данные факты обуславливают выбор темы и цели диссертационного исследования, а также актуальность решения поставленных в работе задач.
Цель и задачи исследования. Цель диссертационного исследования заключается в разработке математической модели, позволяющей проводить объективизированную массовую оценку рыночной стоимости объектов жилой недвижимости и исследование тенденций формирования рыночных цен на жилье, и апробации модели на фактических данных по типовым жилым районам.
Для достижения цели исследования были поставлены и решены следующие задачи:
Предложить спецификацию математической модели для массовой оценки стоимости жилья, в которой возможны обоснованный с экономической точки зрения учет и количественная оценка влияния величины общей площади жилого объекта («фактор площади») на удельную цену 1м объекта.
Сформулировать методические рекомендации при проведении оценки стоимости жилья с помощью предложенной модели для повышения качества результатов исследования.
Апробировать предложенную математическую модель на примере фактических данных по типовым жилым районам крупных городов.
Определить на основе полученных коэффициентов моделей величину и направление влияния на рыночную цену 1 м2 жилых объектов основных ценообразующих факторов.
Определить направление и степень влияния «фактора площади» на удельную цену 1 м2 жилых объектов; выявить основные закономерности влияния данного фактора на рыночную цену жилья.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является рынок вторичной жилой недвижимости. Предметом исследования являются методы и модели массовой оценки рынка жилой недвижимости и исследования влияния ценообразующих факторов на рыночную цену жилых объектов.
Методологической и теоретической базой исследования являются научные труды российских и зарубежных ученых, занимающихся вопросами разработки моделей исследования и массовой оценки объектов недвижимости, а также методы построения регрессионных моделей и оценки их адекватности.
Информационной базой исследования послужили выборки на основе реальных данных о предложении на продажу объектов рынка вторичной жилой недвижимости г. Уфы; информационные материалы, опубликованные в научной литературе и периодической печати, а также материалы собственных исследований автора.
Методы исследования. При решении поставленных в работе задач применялись статистические и экономико-математические методы, включая регрессионный анализ, с использованием ПЭВМ и прикладных программных продуктов.
Результаты работы, выносимые на защиту:
Спецификация математической модели массовой оценки стоимости жилья с учетом влияния величины общей площади жилого объекта на удельную цену 1м2 объекта.
Методические рекомендации при проведении оценки стоимости жилья с помощью предложенной модели.
Математические модели оценки рынка жилья для типовых районов городов Урало-Поволжского региона.
Экономический анализ полученных моделей: величины и направление влияния на рыночную цену 1 м жилых объектов основных ценообразующих факторов, математическая и экономическая интерпретации полученных результатов.
Тенденции влияния «фактора площади» на удельную цену 1 м жилых объектов; закономерности изменения степени влияния «фактора площади» в зависимости от различных параметров жилых объектов.
Научная новизна результатов работы:
1. Предложена спецификация математической модели массовой оценки стоимости жилья, которая, в отличие от существующих моделей, позволяет
осуществлять обоснованный с экономической точки зрения учет и количественную оценку влияния величины общей площади жилого объекта («фактор площади») на удельную цену 1м объекта в качестве важного, влияющего на рыночную цену фактора, рассчитываемого ранее, как правило, на основе субъективного экспертного мнения оценщика, что позволит повысить объективность и точность результатов оценки рыночной стоимости объектов жилья (п. 1.4 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).
Сформулированы методические рекомендации при проведении оценки стоимости жилья с помощью предложенной модели для повышения качества результатов исследования: 1) определен порядок выбора величины площадей базовых объектов в зависимости от целей оценки; 2) предложен механизм минимизации погрешностей при учете в модели аддитивно-влияющих факторов путем корректировки значений описывающих данные факторы переменных (п. 1.2 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).
Построены адекватные математические модели оценки рынка жилья для типовых районов городов Урало-Поволжского региона на базе предложенной модели, которые позволят проводить как массовую оценку, так и повысить точность результатов индивидуальной оценки рынка жилья в указанном регионе (п. 1.7 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).
Осуществлен экономический анализ полученных моделей: определены величины и направление влияния на рыночную цену 1 м2 объектов на рынке вторичного жилья основных ценообразующих факторов, осуществлены математическая и экономическая интерпретации полученных результатов, что в целом дает представление о закономерностях формирования рыночных цен на рынке жилой недвижимости (п. 1.7 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).
Определены с высокой степенью вероятности направление и степень влияния «фактора площади» на удельную цену 1 м жилых объектов на рынке вторичного жилья, доказывающие экономическую состоятельность предложенного метода учета данного фактора; выявлены неисследованные ранее закономерности изменения степени влияния «фактора площади» в зависимости от различных параметров объектов жилья (п. 1.7 паспорта специальности 08.00.13 ВАК).
Обоснованность и достоверность научных положений, выводов, рекомендаций подтверждается:
использованием в исследовании значительного объема фактического материала при изучении современного состояния массовой оценки жилья на территории Российской Федерации;
проверкой выработанных теоретических положений, методических рекомендаций и практических результатов на международных конференциях, подтверждением в публикациях;
успешной апробацией результатов исследования, которая доказала состоятельность и возможность их применения при массовой оценке объектов жилой недвижимости.
Практическая значимость результатов. Результаты, полученные в ходе исследования, могут быть использованы в следующих направлениях:
государственными (муниципальными) органами крупных городов Урало-Поволжского региона, ответственными за управление и развитие рынка жилья (Министерство земельных и имущественных отношений, Комитет по управлению муниципальной собственностью и др.), для проведения массовой оценки/переоценки рыночной стоимости жилья в преддверии планируемых изменений в налоговом законодательстве;
экспертами-оценщиками для уменьшения трудозатрат и повышения точности оценки рынка жилья - сокращения искажений, связанных с высокой долей субъективизма в полученных результатах со стороны конкретного эксперта в рамках стандартных методик индивидуальной оценки;
операторами и экспертами рынка жилой недвижимости для проведения анализа и составления комплексных аналитических отчетов по рынку жилья, определения основных тенденций формирования цен на рынке.
Разработанный в ходе исследования программный продукт «Калькулятор цены» может применяться на практике как простой в освоении и не требующий особых навыков и знаний со стороны пользователя инструмент для быстрого расчета цены анализируемого жилого объекта.
Результаты диссертационного исследования используются в крупной консалтинговой компании г. Уфы для оценки объектов жилой недвижимости при осуществлении операций с недвижимостью (купля/продажа), получения ипотечных кредитов и т.п., и получили высокую оценку экспертов, о чем свидетельствует Акт о внедрении (ООО «Центр-Консалтинг»).
Апробация результатов работы. Основные положения диссертации отражены в 9 научных публикациях. Основные выводы результатов исследования обсуждались и получили положительную оценку на Международной школе-конференции для студентов, аспирантов и молодых ученых «Фундаментальная математика и ее приложения в естествознании» (Уфа, 2009), Международной школе-конференции для студентов, аспирантов и молодых ученых «Фундаментальная математика и ее приложения в естествознании» (Уфа, 2010), XI Всероссийском симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Кисловодск, 2010), VII Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд» (Новосибирск, 2010), VII Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд» (Новосибирск, 2011).
Структура и объем диссертации. Диссертация изложена на 124 страницах машинописного текста; состоит из введения, трех глав, выводов, библиографического списка и приложений; содержит 20 таблиц, 10 рисунков.
Основные подходы и методы оценки жилой недвижимости
Определение стоимости осуществляется с учетом всех факторов, существенно влияющих как на рынок недвижимости в целом, так и непосредственно на ценность рассматриваемой собственности. При определении стоимости недвижимости обычно используют три основных подхода:
- затратный подход;
- сравнительный подход;
- доходный подход.
Согласно принятому определению, под подходом к оценке подразумевается совокупность методов оценки, объединенных общей методологией [42]. Методом оценки является последовательность процедур, позволяющая на основе существенной для данного метода информации определить стоимость объекта оценки в рамках одного из подходов к оценке
[4].
Эксперт-оценщик при проведении оценки обязан использовать затратный, сравнительный и доходный подходы к оценке или обосновать отказ от использования того или иного подхода. Оценщик вправе самостоятельно определять конкретные методы оценки в рамках применения каждого из подходов. Для получения итоговой стоимости объекта оценки осуществляется согласование (обобщение) результатов расчета стоимости объекта оценки при использовании различных подходов.
В целом процесс оценки недвижимости, в т.ч. жилой, регламентированный Федеральном стандартом оценки №1, включает следующие этапы:
а) заключение договора на проведение оценки, включающего задание на оценку;
б) сбор и анализ информации, необходимой для проведения оценки;
в) применение подходов к оценке, включая выбор методов оценки и осуществление необходимых расчетов;
г) согласование (обобщение) результатов применения подходов к оценке и определение итоговой величины стоимости объекта оценки;
д) составление отчета об оценке.
Использование трех подходов приводит к получению трех различных величин стоимости одного и того же объекта. После анализа результатов, полученных разными подходами, окончательная оценка стоимости недвижимости устанавливается, исходя из того, какой подход (подходы) наиболее соответствует (соответствуют) оцениваемому объекту.
Затратный подход - это совокупность методов оценки, основанных на определении затрат, необходимых для восстановления либо замещения объекта оценки с учетом накопленного износа [4]. В основе подхода лежит принцип замещения, согласно которому инвестор не заплатит за объект недвижимости сумму большую, чем та, в которую обойдется получение соответствующего участка под застройку и возведение аналогичного по назначению и качеству объекта без чрезмерной задержки. Затратный подход применяется, когда существует возможность заменить объект оценки другим объектом, который либо является точной копией объекта оценки, либо имеет аналогичные полезные свойства. Если объекту оценки свойственно уменьшение стоимости в связи с физическим состоянием, функциональным или экономическим устареванием, при применении затратного подхода необходимо учитывать износ и все виды устареваний.
Затратный подход основывается на сравнительном анализе, который позволяет определять затраты, необходимые для воссоздания объекта недвижимости, представляющего точную копию оцениваемого объекта или замещающего его по назначению. Рассчитанные затраты корректируют на фактический срок эксплуатации, состояние и полезность оцениваемого объекта.
Затратный подход содержит элементы рыночной оценки, поскольку участники рынка соотносят стоимость приобретаемого объекта с потенциально необходимыми затратами на строительство нового здания. При оценке недвижимости затратным подходом оценщик учитывает влияние варианта оптимальной полезности объекта на итоговую стоимость.
В процессе оценки определяются прямые и косвенные затраты, а также предпринимательская прибыль, необходимые для строительства существующего здания и создания инфраструктуры участка, которые суммарно представляют стоимость нового здания на дату оценки. Затем рассчитывается общий накопленный износ, на величину которого уменьшается полная стоимость здания для получения остаточной стоимости. Сумма полученного значения стоимости и стоимости земельного участка представляет стоимость оцениваемой недвижимости.
Преимущества затратного подхода:
1. При оценке новых объектов затратный подход является наиболее надежным.
2. Данный подход является целесообразным и/или единственно возможным в следующих случаях:
- анализ наилучшего и наиболее эффективного земельного участка;
- технико-экономический анализ нового строительства и улучшений;
- оценка общественно-государственных и специальных объектов;
- оценка объектов на малоактивных рынках;
- оценка для целей страхования и налогообложения.
Недостатки затратного подхода:
1. Затраты не всегда эквивалентны рыночной стоимости.
2. Попытки достижения более точного результата оценки сопровождаются быстрым ростом затрат труда.
3. Несоответствие затрат на приобретение оцениваемого объекта недвижимости затратам на новое строительство точно такого же объекта, так как в процессе оценки из стоимости строительства вычитается накопленный износ.
4. Проблематичность расчета стоимости воспроизводства старых строений.
5. Сложность определения величины накопленного износа старых строений и сооружений.
6. Отдельная оценка земельного участка от строений.
7. Проблематичность оценки земельных участков в России1.
Метод сравнительной единицы
Этот метод предполагает расчет стоимости строительства сравнительной единицы аналогичного здания. Стоимость сравнительной единицы аналога должна быть скорректирована на имеющиеся различия в сравниваемых объектах (планировка, оборудование, права собственности и т.д.).
Методика проведения исследования на основе предложенной модели
В целом процесс построения и применения предложенной в работе модели можно разделить на следующие основные этапы [35], [44].
Ниже приведено краткое описание перечисленных этапов.
Этап 1. Сбор, анализ и первичная обработка данных.
Этап включает в себя сбор и анализ первичной информации для проведения исследования. На данном этапе формируется информационная выборка из объектов, выставленных на продажу. В качестве источника данных может служить информация из открытых источников, например СМИ - газет и электронных ресурсов, содержащих объявления выставленных на продажу объектов жилья, либо закрытых — уже сформированных баз данных от риэлтерских агентств за определенный (небольшой) промежуток времени.
Необходимо отметить, что применение предложенной модели, а также в целом и регрессионного анализа для оценки тенденций ценообразования на недвижимость, наиболее эффективно в случае достаточного количества достоверной исходной информации, т.е. данные должны быть объективными и актуальными [17]. При этом размер выборки должен как минимум в несколько раз превышать количество оцениваемых характеристик (ценообразующих факторов) объектов, и каждой из таких характеристик должно обладать не менее 5-10 наблюдаемых объектов в зависимости от конкретных особенностей фактора и выборки [21].
Также для наиболее объективного определения влияния ценообразующих факторов необходимо, чтобы выборка из объектов была достаточно большой и репрезентативной. В ней должны отсутствовать «аномальные» объекты, стоимость которых значительно отклоняется от среднерыночной для группы объектов с аналогичными характеристиками внутри выборки, и данное отклонение невозможно объяснить влиянием рыночных факторов [45]. Именно поэтому проводится логический анализ и первичная обработка данных с целью исключения таких объектов.
Этап 2. Выбор перечня основных ценообразующих факторов.
На данном этапе на основе экспертного мнения аналитика и первичного анализа имеющейся базы данных объектов формируется перечень рыночных факторов, способных в наибольшей степени повлиять на конечную цену объекта недвижимости. Как правило, выделяют следующие факторы, определяющие цену жилья:
- количество комнат в квартире - 1, 2, 3 и более;
- материал стен жилого здания - панель, кирпич, монолит, комбинированный и др.;
- тип дома (планировка квартиры) - «хрущевка», «сталинка», обычный (стандартная планировка), высотный, элитный и др.;
- местоположение внутри района — развитие окружающей инфраструктуры;
- этаж квартиры - первый, последний (крайний);
- разница в площадях между жилыми объектами со схожими параметрами внутри определенной группы - «фактор площади»; влияние фактора, как правило, заметно прослеживается в случае достаточно высокого разброса по площади внутри определенной группы объектов;
- уровень отделки квартиры - без ремонта, хороший ремонт, дорогой ремонт и т.д.
Перечисленные факторы, как правило, наибольшим образом влияют на рыночную цену жилья, и при этом являются своего рода «типовыми», то есть характерны (присутствуют) для любого жилого объекта.
Также можно выделить различные факторы, влияющие менее явно, такие как: срочность продажи квартиры, возможность ипотеки, денежное обременение, перепланировка и другие. Однако такие факторы, как правило, встречаются не очень часто, поэтому возможность выявления степени их влияния напрямую зависит от качества данных в выборке.
Затем из имеющихся факторов выбираются те, которые наиболее присущи анализируемой выборке.
Этап 3. Вторичная обработка и подготовка данных для построения модели.
На данном этапе происходит вторичная обработка информации об имеющихся в сформированной базе объектах в целях получения возможности непосредственного использования данных при построении модели [46]. Происходит так называемая «оцифровка» выбранных на втором этапе ценообразующих факторов и присвоение заданных числовых значений соответствующим переменным Д и Ду (формула (14)).
Этап 4. Построение математической модели и оценка ее качества.
После проведения перечисленных выше процедур осуществляется непосредственно построение математической модели.
Расчет коэффициентов и параметров модели осуществляется в специализированных программах, имеющих встроенные пакеты обработки данных на основе регрессионного анализа. Среди них: эконометрические и статистические пакеты EViews, Statistica, а также табличный процессор MS Excel (надстройка «Анализ данных»),
После построения модели и получения необходимых коэффициентов, проводится оценка качества и адекватности полученной модели по всем необходимым критериям [39].
Этап 5. Интерпретация полученных результатов и расчет итоговых корректировок на ценообразующие факторы из полученной модели.
На основе построенной модели с помощью полученных коэффициентов можно рассчитать корректировки на соответствующие ценообразующие факторы - относительные, выраженные в процентах - в случае применения мультипликативной модели, либо абсолютные, выраженные в денежных единицах - в случае применения аддитивной модели.
Этап 6. Использование полученной модели и ее коэффициентов.
На данном этапе осуществляется непосредственно использование построенной модели для оценки рыночной стоимости объектов жилой недвижимости - как массовой, так индивидуальной в рамках сравнительного подхода наряду со стандартными методами.
В процессе массовой оценки будет использоваться непосредственно итоговое уравнение мультипликативной модели с восстановленными значениями коэффициентов, в которую будут подставляться лишь конкретные значения переменных X в зависимости от присущих оцениваемому объекту характеристик, а на выходе будет определена расчетная цена П м объекта.
В случае же индивидуальной оценки могут использоваться значения определенных корректировок, полученных из коэффициентов модели, для снижения субъективизма со стороны эксперта-оценщика и в целях повышения точности результата оценки.
Также коэффициенты модели могут использоваться в аналитических целях для выявления закономерностей ценообразования на рынке, которые невозможно точно определить «на глаз».
В качестве заключения необходимо отметить, что процесс построения регрессионных моделей, кажущийся на первый взгляд простым, в действительности является достаточно длительным и трудоемким. Очень редко первая выбранная спецификация зависимости дает хорошие по всем параметрам результаты. Как правило, приходится постепенно подбирать формулу связи и состав факторных переменных, анализируя на каждом этапе качество полученной зависимости. Анализ качества обязательно должен включать кроме расчета статистических показателей и критериев адекватности еще и анализ экономического смысла полученного уравнения регрессии. А именно, действительно ли значимыми оказались факторные переменные, важные с точки зрения теории; положительны или отрицательны коэффициенты, показывающие направление воздействия этих факторов; попали ли рассчитанные значения коэффициентов регрессии и, соответственно, полученные на основе них корректировки, в предполагаемые по теоретическим соображениям интервалы [75].
Особенности выбора величины базовых площадей
Принимая во внимание сказанное выше, на этапе подготовки данных для построения моделей можно столкнуться с проблемой: какие же значения площадей выбрать в качестве базовых?
Заметим, что данный момент является очень важным ввиду описанных выше «технических» особенностей предлагаемой модели.
Выбор определенных значений базовых площадей зависит в первую очередь от целей проводимого исследования [15]. Исходя из этого, а также индивидуальных особенностей анализируемых выборок, можно определить несколько подходов к выбору базовой площади:
1. Площадь стандартных типовых объектов рассматриваемой группы.
В качестве базовых для каждой из групп рассматриваются площади типовых квартир стандартной планировки в панельных 9-12-ти этажных домах 80-90 гг. постройки. Как правило, для однокомнатных квартир это 33-35 м2, для двухкомнатных - 45-47 м2 и т.д.
Данный выбор обуславливается тем, что такие объекты «очищены» от влияния основных ценообразующих факторов (материал стен, планировка и т.п.), при этом их можно встретить практически в любой выборке.
При таком подходе базовые площади для каждой группы объектов будут близки к минимальным по выборке, соответственно стоимость 1 м объектов с такими площадями при прочих равных условиях будет близка к максимальной для каждой из групп, что соответствует логике ценообразования - чем меньше площадь квартиры, тем выше в ней удельная стоимость 1 м . Корректировки, описывающие влияние иных факторов, будут иметь определенные расчетные значения.
2. Среднее значение площади по объектам рассматриваемой группы.
В данном случае в качестве базовой площади в группе можно принять как простое среднее между минимальной и максимальной площадью, так и средневзвешенное значение площадей по всем объектам группы.
При втором подходе, в сравнении с первым, цена базовых объектов для каждой из групп наблюдений согласно принципам ценообразования, будет ниже, так как средняя по группе площадь априори выше минимальной. Соответственно и значения остальных корректировок будут пересчитываться в сторону повышения.
3. Иное значение на основе экспертного мнения аналитика.
Данный подход предполагает выбор значений базовых площадей на основе экспертного мнения аналитика в силу каких-либо обстоятельств. К примеру, когда в выборке отсутствуют объекты, описанные в первом подходе, либо рассматривать их в качестве типовых не актуально, либо аналитик намерен использовать иные значения в определенных целях и т.п.
Каждый из подходов имеет свои особенности.
Первый подход актуален с точки зрения стандартизации расчетов, особенно если проводится сравнительный анализ цен на рынке жилья по нескольким выборкам (районам, городам и т.п.), и по каждой из них строятся отдельные модели. Использование аналогичных для всех моделей типовых объектов в качестве базовых дает возможность прямого сравнения полученных результатов без проведения дополнительных пересчетов.
Второй подход актуален, когда проводится анализ рынка жилья без прямого сравнения полученных результатов по районам. Если в районе, к примеру, преобладают квартиры с современной планировкой и большими площадями, нельзя судить о средней стоимости жилья в нем лишь по стоимости базовых объектов стандартной планировки с маленькой площадью - стоимость в данном случае будет, скорее всего, завышена.
Расчет средневзвешенных значений базовых площадей для различных групп объектов в таком случае позволит получить адекватные результаты и более объективное представление о ценообразовании в конкретном районе, нежели при первом подходе.
Выбор величины базовых площадей в соответствии с представленными подходами можно рассматривать в качестве методических рекомендаций при построении модели на 3-м этапе при подготовке данных.
Экономический анализ результатов полученных моделей
В приведенных ниже таблицах представлены основные результаты проведенного в ходе апробации модели исследования:
- расчетная цена 1 м квартиры с базовыми параметрами;
- расчетные значения в % итоговых корректировок цены 1 м базового объекта на все включенные в модели ценообразующие факторы по каждому из районов.
Все корректировки рассчитаны на основе коэффициентов исходных моделей, т.е. относительно объекта с базовыми параметрами.
Также ниже представлено описание влияния (величина и тенденция) всех качественных ценообразующих факторов, включенных в модели.
Описание и комплексный анализ количественного фактора - влияния изменения площади объекта на удельную стоимость 1 м (фактор изменения площади) представлены отдельно в следующем разделе работы.
Район А (молодой спальный район)
В таблице 3.6 приведены основные результаты полученной по району.
Исследование показало, что цена 1 м2 1-комнатной квартиры с базовыми параметрами в районе на момент исследования составила 45 600 руб. Увеличение количества комнат приводит к снижению цены: так, двухкомнатные квартиры в панельных домах здесь дешевле однокомнатных в среднем всего на 5,3%, а трехкомнатные - уже на 17,4%.
В целом районы типа А в крупных городах характеризуются наличием двух типов домов:
- 9 - 12-ти этажные панельные дома 80-90-х годов постройки с обычной или улучшенной планировкой;
- новые кирпичные дома с улучшенной планировкой.
Как видно из таблицы 3.6, квартиры в новых кирпичных домах заметно дороже чем в панельных, при этом, чем больше комнат, тем больше видна разница. Различие в цене вызвано не только влиянием материала стен, но в основном, на наш взгляд, более высоким уровнем качества жилья в таких домах, что особо характерно для многокомнатных квартир. Многокомнатные квартиры в современных кирпичных домах с хорошей планировкой, с развитой локальной инфраструктурой (удобный подъезд к зданию, оборудованная детская площадка и т.п.) явно пользуются большим спросом у людей с достатком, руководствующихся при выборе жилья фактором «качества».
Также высокие значения повышающих коэффициенты на «новизну» дома можно интерпретировать иначе, следующим образом: стоимость квартир в новых домах при увеличении количества комнат снижается заметно меньше, чем в панельных домах.
Для наглядности приведем итоговые расчетные значения коэффициентов, описывающих данную тенденцию (табл. 3.7).
Квартиры на первом этаже в районе дешевле в среднем всего на 2,5%.
В ходе исследования была выявлена присущая району А в целом ценовая однородность независимо от географического фактора — конкретного местоположения внутри района. Такая ситуация объясняется следующими факторами, характерными как правило для молодых спальных районов крупных городов: относительно небольшая географическая площадь района, равномерная застройка, одинаковый в среднем уровень развития инфраструктуры, развитое транспортное сообщение. Заметно дороже здесь лишь квартиры в некоторых отдельных домах (например, с видом на реку, около ТРК и т.д. - в модели они не рассматривались).
Район В (развитый престижный район)
Согласно полученным результатам, жилье в данном районе на момент исследования было самым дорогим среди проанализированных типовых районов. Цена 1 м однокомнатной квартиры с базовыми параметрами здесь составила 48 000 руб. При этом тенденция снижения цены 1 м при увеличении количества комнат аналогична району А, однако влияние ее выражено меньше — цена 1 м2 двухкомнатной квартиры в обычном доме (панель/ кирпич) здесь дешевле однокомнатной в среднем всего на 2,2%, а трехкомнатной - на 13,4% соответственно. Данный факт ярко свидетельствует о том, что многокомнатные квартиры в таких районах пользуются большим спросом ввиду высокого уровня престижности и качества проживания в них наряду с более «дешевыми» районами.
В целом рассмотренный район характеризуется наличием как обычных жилых домов - 70-90 гг. постройки, так и современных домов с улучшенной планировкой и дорогих элитных.
Однако в отличие от района А, здесь среди обычных не новых жилых домов наряду с панельными часто встречаются и кирпичные здания. Специально сформированная по району выборка, в состав которой были включены только жилые дома со схожими характеристиками до 2000 г. постройки, позволила определить прямое влияние материала стен на стоимость квартиры, «очищенное» от влияния новизны дома и других факторов.
Из таблицы 3.8 видно, что в кирпичных домах жилье дороже чем в панельных на 3,9% — данное значение является средним по крупным городам Урало-Поволжского региона. При этом увеличение количества комнат приводит к увеличению значения корректировки аналогично району А, однако в значительно меньшей степени. Это подтверждает, что в рассмотренном ранее районе А большая величина корректировки приходится на фактора «новизны» дома.
Квартиры на первом этаже здесь дешевле в среднем на 4,7%.
Относительно вариации цены исходя из географического фактора, можно отметить в целом ценовую однородность, присущую таким районам — на цену, как правило, влияет лишь особенности локальной инфраструктуры конкретного дома или квартала, и явно выраженных тенденций по большим группам объектов не прослеживается.
Цена 1 м однокомнатной квартиры с базовыми параметрами в районе С согласно результатам исследования составила 40 500 руб., что является самой низкой величиной среди рассмотренных районов. Увеличение количества комнат приводит к заметному снижению стоимости - также наибольшему среди рассмотренных районов: так, 1м2 трехкомнатной квартиры в обычном доме дешевле однокомнатной в среднем на внушительные 19,7%. Объясняется это следующим: старые промышленные районы городов являются не престижными. Поэтому высоким спросом в них пользуется лишь наиболее ликвидное и востребованное на рынке жилье -однокомнатные квартиры, К примеру, если молодая семья планирует приобрести собственное жилье, но при этом она ограничена в средствах, она будет вынуждена искать квартиру как можно дешевле, пусть и в удаленных от центра города районах. Напротив, если семья живет в таком районе в однокомнатной квартире и, имея необходимые средства, планирует улучшить условия проживания, то возможно вместо переезда в многокомнатную квартиру в этом же районе, она предпочтет приобретение за ту же сумму пусть и более простой квартиры, но в более престижном районе города.
В целом для районов типа С как правило характерны различные типы домов, в основном - старых: обычные панельные/кирпичные до 90-х годов постройки, «хрущевки», «сталинки», «старый фонд», а также иногда встречаются и новые кирпичные дома.
В проанализированном районе обычные дома распространены в основном в его центральной и восточной частях — данный тип дома является базовым в модели. При этом квартиры в «хрущевках», как видно из таблицы 3.9, дешевле в среднем на 4,8%.
3-5-ти этажные сталинские дома («сталинки») являются особенностью района и часто встречающиеся в основном в юго-западной части района. Данный тип дома характеризуется просторными квартирами с большой площадью и высокими потолками, высоким качеством и надежностью конструкции и материалов самого здания. Жилье в таких домах можно считать престижным, своего рода «полуэлитным» для района, именно поэтому оно дороже в среднем на 11,5% (не характерно для четырехкомнатных «сталинок»).
Стоимость домов «старого фонда» - очень старых 2-4-х этажных построек, находящихся зачастую в ветхом состоянии и требующих капитально ремонта - ниже в среднем по району на 6,0%.
Новых современных домов с хорошей планировкой в выборке по району С очень мало. Поэтому такие объекты, аналогично «сталинкам», в среднем дороже на 10,6% независимо от количества комнат.
