Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Основные подходы к построению экономико-математических моделей рынка недвижимости 8
1.1. Определение субъекта и объекта исследования 8
1.2. Основные подходы к оценке доходной недвижимости 15
1.3. Этапы разработки моделей массовой оценки 23
1.4. Математический аппарат построения моделей массовой оценки 42
1.5. Подходы к оценке городской недвижимости в Санкт-Петербурге и Москве 53
Выводы 58
Глава 2. Моделирование рыночной арендной платы и стоимости объектов недвижимости 59
2.1. Постановка проблемы более детально, основные допущения 59
2.2. Информационное обеспечение моделирования и первичные корректировки базы данных 61
2.3. Корректировка модели аренды нежилых помещений 65
2.4. Экономико-математическая модель оценки рыночной стоимости права собственности нежилых помещений 100
2.5. Моделирование коэффициента прямой капитализации 116
Выводы 119
Глава 3. Анализ практической применимости моделей и экономического эффекта 120
3.1. Оценка экономического эффекта использования уточненной Методики расчета арендных ставок за объекты нежилого фонда 120
3.2. Анализ практической применимости модели определения стоимости нежилых помещений 124
3.3. Методология ежеквартальной актуализации методик на основании постоянного мониторинга рынка 133
Выводы 144
Заключение 145
Список литературы 148
Приложение 1 155
Приложение 2 156
Приложение 3
- Основные подходы к оценке доходной недвижимости
- Математический аппарат построения моделей массовой оценки
- Информационное обеспечение моделирования и первичные корректировки базы данных
- Анализ практической применимости модели определения стоимости нежилых помещений
Введение к работе
Актуальность темы
На сегодняшний день государство выступает одним из крупнейших участников рынка недвижимости, являясь собственником и арендодателем большого числа объектов. Недвижимость является основным источником доходов бюджета города в виде дохода от продаж, налоговых и арендных платежей.
С целью оптимизации доходов от поступления арендных платежей или от продажи своего имущества государство стремится выставлять свои объекты недвижимости по рыночным ценам. Для определения рыночных стоимостных показателей объектов недвижимости необходимо проведение их оценки.
В экономически развитых странах для оценки больших групп объектов эффективно применяется механизм массовой оценки. Система массовой оценки способна обеспечивать получение корректных данных о стоимости большого числа объектов недвижимости, при этом затраты на ее проведение (как финансовые, так и временные) существенно ниже, чем на проведение индивидуальной оценки.
В основе массовой оценки должна лежать экономико-математическая модель, построенная на реальных рыночных данных за исследуемый период времени, которая отражала бы зависимость ценовых показателей от основных ценообразующих факторов.
В связи с динамичным развитием рынка недвижимости в настоящее время государство ощущает нарастающую потребность в получении информации о рынке недвижимости в целом и о стоимостях объектов находящихся в его собственности.
Разработка экономико-математической модели рыночной стоимости права собственности на нежилые помещения Санкт-Петербурга позволит органам государственной власти получать статистически обоснованную информацию о рыночной стоимости объектов нежилого фонда. Данная
информация может быть использована налоговыми органами с целью правильного определения налоговой базы для исчисления налогов; исполнительными органами государственной власти, входящих в имущественный блок Санкт-Петербурга, для ускорения подготовки объектов к торгам за счет применения процедуры расчета стоимости по модели взамен проведения индивидуальной оценки, а также для принятия управленческих решений.
Информация о динамике развития рынка недвижимости Санкт-Петербурга даст возможность органам государственной власти в случае необходимости оперативно реагировать на изменение рыночной конъюнктуры.
В 1998 году в Санкт-Петербурге была реализована и в течение определенного времени функционировала модель определения уровня арендной платы за объекты нежилого фонда методом массовой оценки. Однако, несмотря на приемлемые результаты, она содержала ряд недостатков и, как и любая модель массовой оценки, со временем потеряла свою актуальность.
Таким образом, существует необходимость в усовершенствовании действующей модели определения арендной платы, а также разработке системы статистических моделей определения рыночной стоимости права собственности и изучения динамики развития рынка недвижимости в целом.
Цель исследования - создание системы моделей массовой оценки стоимостных характеристик объектов нежилого фонда для повышения эффективности государственного распоряжения недвижимостью.
В соответствии с данной целью в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:
определены основные источники информации для моделирования и периодичность предоставления данных;
предложена новая схема расчета коэффициента местоположения объектов недвижимости;
скорректирована действующая модель определения уровня арендной платы за нежилые помещения методом массовой оценки;
разработана экономико-математическая модель определения стоимости права собственности на нежилые помещения;
предложен механизм оценки и прогнозирования динамики развития рынка аренды и стоимости права собственности на нежилые помещения Санкт-Петербурга с помощью фактора квартального роста;
разработана методология ежеквартальной актуализации методик на основе постоянного мониторинга рынка.
Объектом исследования в данной работе является рынок встроенных помещений нежилого фонда Санкт-Петербурга.
Предметом исследования является математические методы статистического моделирования и массовой оценки недвижимого имущества. Исследования в области построения математических моделей и анализа рынка недвижимости направлены на изучение и расчет арендных ставок и стоимостей права собственности объектов недвижимости.
Методической основой работы послужили научно-исследовательские труды отечественных и зарубежных специалистов в области моделирования, базирующегося на принципах массовой оценки: Грибовского СВ. [23-27], Стерника Г.М. [56-59], Тарасевича Е.И. [60], Эккерта Дж. [69], Фридмана Д. [64], а также работы, посвященные проблемам статистического моделирования: Анисимовой И.Н. [14-17], Баринова Н.П. [16-17], Светунькова С.Г., Сивец С.А.
В результате проведенного исследования были сформулированы принципы расчета ряда коэффициентов и разработаны математические модели оценки стоимостных характеристик объектов недвижимости, совокупность которых определяет научную новизну диссертационного исследования:
Проведено уточнение математического аппарата и предложены новые
принципы расчета влияния местоположения объекта недвижимости на
величину арендной ставки.
Разработана экономико-математическая модель определения стоимости права собственности, дающая возможность оценить рыночные значения цен для любого типового объекта недвижимости Санкт-Петербурга.
Предложен метод расчета коэффициента изменения цен и арендных ставок объектов недвижимости на основе статистического моделирования фактора временного квартала предложения объекта на рынке.
Обоснована формула расчета модельного коэффициента прямой капитализации на основе скорректированной и разработанной моделей оценки, позволяющая получать его статистически обоснованные значения.
Разработана методология ежеквартальной актуализации моделей на основе постоянного мониторинга рынка недвижимости с целью получения статистики динамических показателей состояния рынка нежилых помещений.
Практическая значимость результатов диссертационного исследования состоит в возможности применения предложенных моделей и методик для повышения точности оценок стоимостных показателей объектов недвижимости, принадлежащих городу.
Апробация работы и внедрение результатов исследования
Результаты исследования были использованы при разработке методики определения ценовых показателей объектов государственной собственности и соответствующих нормативных документов в СПб ГУП «Городское управление инвентаризации и оценки недвижимости».
Материалы и выводы диссертационной работы были включены в доклады, сделанные автором на конференции «Анализ рынка коммерческой недвижимости регионов: инструменты и результаты» и на VIII Национальном Конгрессе по недвижимости.
Отдельные результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе кафедры исследования операции в экономике имени профессора Ю.А. Львова ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет».
По теме диссертации опубликовано 8 научных статей общим объемом 2,62 п.л.
Объем и структура работы
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и трех приложений. Объем диссертации (с приложениями) состоит из 157 страниц машинописного текста, содержит 36 рисунков и 33 таблицы. Список литературы включает 76 наименований.
Основные подходы к оценке доходной недвижимости
В диссертационной работе предполагается построение модели рыночной стоимости и арендной платы объектов недвижимости, следовательно, необходимо рассмотреть определение и структуру этих стоимостных характеристик.
Рыночная стоимость в Федеральном законе об оценочной деятельности (ст. 3) определяется следующим образом: «Наиболее вероятная цена, по которой данный объект оценки может быть отчужден на открытом рынке в условиях конкуренции, когда стороны сделки действуют разумно, располагая всей необходимой информацией, а на величине цены сделки не отражаются какие-либо чрезвычайные обстоятельства».
Наиболее удачное определение рыночной величины арендной платы указано в Международных стандартах оценки (МСО). В соответствии с МСО рыночная арендная плата - это расчетная денежная сумма, за которую имущество или пространство в пределах имущества было бы сдано в аренду на дату оценки, в коммерческой сделке, на надлежащих условиях между заинтересованным арендодателем и заинтересованным арендатором, после надлежащего маркетинга, в которой каждая сторона действовала бы, будучи хорошо осведомленной, расчетливо и без принуждения [3].
Величина арендной платы должна гарантировать арендодателю уровень дохода от актива, позволяющий компенсировать альтернативное использование капитала, величина стоимости которого равна рыночной стоимости объекта недвижимости (арендуемого актива).
Индивидуальная оценка - это метод получения оценок рыночных стоимостных характеристик объекта недвижимости на основе анализа наилучшего и наиболее эффективного использования объекта оценки путем его сравнения с небольшим количеством сравнительных аналогов, имеющих близкое по характеристике качество местоположения, с использованием всех возможных ценообразующих факторов.
В рамках индивидуальной оценки используют три основных подхода: Сравнительный подход (прямой метод) Этот метод оценки рыночной стоимости основан на сравнении цены объекта с ценами недавних сделок с аналогичными объектами. Оценщик рассматривает сопоставимые объекты, которые были проданы (сданы в аренду) на соответствующем рынке. Все сопоставимые объекты корректируются на различия с объектом оценки. В результате определяется продажная цена (арендная ставка) каждого из сопоставимых объектов, как если бы при продаже (сдаче в аренду) он имел те же основные характеристики, что и оцениваемая собственность.
Рынок купли-продажи (аренды) нежилых помещений в Санкт-Петербурге достаточно развит, следовательно, у оценщика имеется информация о договорах купли-продажи (аренды) с объектами недвижимости, сходными по основным экономическим, материальным, техническим и другим характеристикам с объектом оценки. Поэтому наиболее корректная и точная оценка достигается в случае использования методов сравнительного подхода (прямой метод) [28].
Затратный подход (компенсационный метод) Оценщик определяет стоимость полного воспроизводства или стоимость полного замещения оцениваемой собственности, затем вычитает из нее сумму оцененного износа зданий и сооружений. К сумме, полученной таким образом, прибавляется рыночная стоимость участка земли как условно свободного.
Затратный подход используется в следующих случаях: наравне с двумя другими подходами, если нет ограничений на его использование, для более полного итогового согласования стоимости; для объектов специального назначения, по которым нет аналогичных продаж; в условиях пассивного рынка, когда нет аналогичных продаж; для целей страхования; при анализе наилучшего и наиболее эффективного использования свободного земельного участка; при оценке земельного участка методом физического остатка; при оценке объекта доходным подходом, если объект требует ремонта или реконструкции; в инвестиционных проектах - при реконструкции существующего объекта или строительстве нового; для целей подоходного налогообложения. Доходный метод (косвенный метод) Стоимость приносящей доход недвижимости определяется величиной, качеством и продолжительностью периода получения тех выгод, которые данный объект, как ожидается, будет приносить в будущем в процессе всей оставшейся экономической жизни. Затем эти выгоды пересчитываются в единую сумму текущей стоимости.
Математический аппарат построения моделей массовой оценки
Моделирование местоположения - наиболее сложная и ответственная часть моделирования, которая требует дополнительных исследований рынка, а в отдельных случаях даже разработки специализированного ПО. Местоположение наиболее существенный и динамичный ценообразующий фактор, сложнее других поддающийся объективному описанию и учету в модели. В результате этому фактору уделяется больше внимания, чем остальным, что вполне оправдано, учитывая степень его влияния на цены объектов рынка коммерческой недвижимости. Основная и наиболее сложная задача при учете фактора местоположения - выбрать адекватную модель влияния местоположения на цену. От правильного выбора зависит сложность дальнейшего моделирования и точность всей модели рынка.
Цены (или ставки арендной платы) коммерческих площадей в соседних зданиях в пределах одного квартала могут различаться в разы, если одно помещение расположено внутри квартала, а другое - на границе красной линии застройки основной магистрали или, например, у станции метрополитена. В то же время, в разных частях города существуют обширные зоны с одинаковым ценообразованием и уровнем цен. Учесть все нюансы влияния расположения объекта на цену для всей территории невозможно в принципе. Даже для построения достаточно грубой модели местоположения необходимо проанализировать значительное количество разнородных объектов, равномерно распределенных по территории, и выбрать концепцию моделирования местоположения, которая позволила бы учесть все составляющие «ценности» местоположения объекта и достаточно адекватно описать влияние этих составляющих на ценообразование.
В практике массовой оценки существует несколько методов моделирования местоположения, основная часть которых подробно рассмотрена ниже. Их можно подразделить на два подхода, которые нашли свое практическое воплощение в Санкт-Петербурге и в Москве: моделирование с использованием координат объектов с применением в дальнейшем регрессионного анализа и пространственно-параметрическое моделирование. Оба метода имеют свои достоинства и недостатки. Так, для определения координат объектов необходимо наличие электронной карты всей территории, что в России пока не получило широкого распространения, поскольку для многих регионов это непозволительная роскошь. Вместе с тем, именно этот метод позволяет обеспечить высокую точность оценки.
Сущность методологии пространственно-параметрического анализа рынка недвижимости состоит в сборе документированной информации об объектах рынка, разделении объектов на однородные группы (выборки) по качеству, местоположению, периодам времени, определении характеристик каждой выборки и исследовании полученных числовых пространственно-параметрических и динамических моделей с дискретным шагом.
Главным преимуществом метода пространственно-параметрического моделирования является простота как процесса моделирования, так и применения модели.
При выборе концепции моделирования местоположения полезно так же учитывать существующие наработки в сфере территориального или экономического зонирования территории, которые иногда можно с успехом использовать при построении модели рынка.
Наиболее простой в реализации и использовании подход - это разбиение всей территории на зоны (районы, кварталы, ценовые зоны, станции метро) с условно-одинаковым местоположением внутри каждой зоны. С точки зрения анализа динамики рынка этот метод наиболее оправдан, так как, при приемлемом для такого анализа уровне точности, он позволяет получить индексы по каждой из зон [9].
Зонирование по административным районам. В этом случае можно построить отдельные модели для всех районов или нескольких групп районов или в рамках единой модели определить поправочный коэффициент для каждого из районов, что проще и требует меньшего числа аналогов [18].
Этот метод подходит для грубого моделирования очень ровных и устоявшихся рынков с большим объемом открытых сделок, например для рынка типового жилья.
Достоинства: простота в моделировании и применении; требуется незначительное число аналогов. Недостатки: низкая точность (нет дифференциации внутри района); возможность необоснованно резкого перепада на границе районов. Зонирование по городским кварталам. Так как число кварталов в городе велико, необходимо сгруппировать кварталы в зоны (на основе экспертных данных или по результатам предварительного моделирования) и определить поправочные коэффициенты для каждой из групп (зон). В одну зону могут быть объединены не только кварталы, прилегающие друг к другу, но и кварталы в разных частях города, качество местоположения в которых можно условно принять одинаковым. Так можно достаточно уверенно объединять в одну зону "спальные" кварталы в разных частях города, имеющие одинаковую престижность и социальную структуру населения.
Точность моделирования и необходимое количество аналогов напрямую зависят от количества зон. Достоинства: простота в моделировании и применении; для "ровных" рынков возможна достаточно высокая точность. Недостатки: нет дифференциации внутри зоны; возможность необоснованно резкого перепада на границе районов. 2) Координатная привязка объектов
Метод подразумевает привязку объектов по их координатам в какой-либо системе координат. Для полноценной реализации этого метода необходима электронная карта региона и ПО, позволяющее осуществлять расчет расстояний от объекта до основных зон. Этот метод позволяет, при достаточном количестве аналогов учесть фактор местоположения наиболее точным образом, и получить "ценовую поверхность" - аналитическую функцию зависимости фактора местоположения. При моделировании ставок арендной платы за нежилые помещения в качестве координат объекта могут быть приняты координаты центра здания, в котором находится объект или, что обеспечивает большую точность, координаты входа в помещение [9].
Координатная привязка определяет скорее не метод моделирования, а способ определения местоположения объекта. В некоторых из них для определения влияния местоположения в каждой точке используется техника анализа остатков.
Техника анализа остатков предназначена для анализа влияния исследуемого ценообразующего фактора на отношение реальных и вычисленных по модели значений стоимостной характеристики. Эта техника основывается на том предположении, что модель адекватно отражает влияние всех ценообразующих факторов, кроме исследуемого. Соответственно, зависимость остатка (ошибки оценки) от неучтенного фактора и будет соответствовать влиянию этого фактора на цену [75].
Информационное обеспечение моделирования и первичные корректировки базы данных
При разработке или корректировке статистической модели рынка недвижимости рекомендуется определять ее параметры на объеме данных, максимально отражающих вариацию влияющих признаков в генеральной совокупности объектов моделируемого сектора рынка. Для этого необходимо располагать информацией об объектах недвижимости по всему городу с указанием их точного описания. Характеристики объектов недвижимости должны быть оптимально распределены в разрезе основных ценообразующих факторов, которые предполагается учитывать в модели.
Таким образом, на основании анализа объектов недвижимости, принадлежащих Санкт-Петербургу, был составлен предварительный план сбора данных в разрезе территориального размещения объектов и основных технических характеристик.
Все собранные данные распределялись в две базы данных: база данных по информации об арендных ставках и о стоимости права собственности. Также проводилось распределение объектов по трем основным функциям назначения (торговая, офисная, производственно-складская). От сборщиков информации требовалось подробное описание характеристик помещений по специально установленной форме (см. Приложение 1).
Особое внимание уделялось дополнительным условиям проведения сделки: включение в арендную плату (стоимость) НДС; форма оплаты (наличная, безналичная, комбинированная); включение и состав коммунальных платежей; условия оплаты, обременения, срочность сдачи; порядок оформления и особые условия договора аренды. Важным показателем при оформлении пакета документов на объект недвижимости является дата предложения или дата проведения сделки по каждому объекту.
Таким образом, по каждому объекту формировался комплект документов, состоящий из бланка описания объекта недвижимости, фотографий объекта и ситуационного плана участка. На основании ситуационных планов определялись координаты входов в объекты по Балтийской системе координат по данным ДКП города с помощью системы Maplnfo.
Для ввода информации в базу данных было разработано специальное программное средство, которое обеспечивало первичный контроль ввода данных, а также набор классификаторов и кодов, позволяющий в максимальной степени формализовать данные.
Все характеристики объектов вводились в электронную базу данных в виде, наиболее удобном для проведения статистической обработки и оперативного получения пользователями любой информации, необходимой для разработки модели. В результате проведения сбора рыночных данных было обследовано и описано 3659 объектов, предлагаемых к сдаче в аренду и 1865 объектов, предлагаемых к продаже, на рынке недвижимости Санкт-Петербурга. Распределение по функциональному использованию и районам города приведено в таблицах 2,3. Таблица 2 Распределение объектов, предлагаемых к сдаче в аренду, по функциональному использованию и районам города Функция использования Район торговая офисная производственно-складская многофункциональная Адмиралтейский 108 232 30 39 Василеостровский 120 133 42 34 Выборгский 119 87 49 26 Калининский 72 99 30 30 Кировский 31 76 33 10 Красногвардейский 47 75 49 15 Красносельский 17 3 5 9 Московский 66 132 83 33 Невский 55 93 52 36 Петроградский 105 128 22 33 Приморский 111 46 18 41 Фрунзенский 27 52 46 11 Центральный 266 469 35 79 итого 1144 1625 494 396 Итого по городу 3659 Таблица З Распределение объектов, предлагаемых к продаже, по функциональному использованию и районам города Функция использования Район торговая офисная производственно-складская многофункциональная Адмиралтейский 45 115 3 157 Василеостровский 26 73 1 86 Выборгский 26 22 3 66 Калининский 13 20 1 45 Кировский 19 14 2 55 Красногвардейский 16 16 1 43 Красносельский 9 0 0 9 Московский 17 30 0 117 Невский 25 12 0 66 Петроградский 19 91 6 81 Приморский 20 3 0 57 Фрунзенский 8 10 0 41 Центральный 40 164 2 170 итого 283 570 19 993 Итого по городу 1865 Указанное число объектом можно признать близким к максимально возможному при заданных ограничениях по срокам проведения работы и объему доступной информации. С другой стороны, полученный объем информации позволяет достичь приемлемой точности при моделировании.
Анализ практической применимости модели определения стоимости нежилых помещений
Главная цель построения модели определения стоимости права собственности нежилых помещений заключается в возможности определения приблизительной стоимости объекта, от которой можно отталкиваться при проведении индивидуальных оценок. Также она позволит органам государственной власти Санкт-Петербурга получать статистически обоснованную информацию о рыночной стоимости объектов нежилого фонда.
В результате анализа модели определения стоимости права собственности нежилых помещений появилась идея применения ее для получения возможности рассчитывать начальные цены объектов, выставленных на торги Фонда имущества.
При проведении моделирования объектами-аналогами для разработки модели определения стоимости права собственности выступали рыночные данные, поэтому модель настроена на получение рыночных стоимостей объектов недвижимости. Однако на торги Фонда имущества выставляются объекты, качество и ценность местоположения которых значительно ниже среднего уровня по рынку. Анализ базы данных Фонда имущества дает следующее описание типового объекта недвижимости (более 85% объектов попадают под это описание), продаваемого на торгах: площадь типового объекта находится в диапазоне от 30 до 120 кв. м; типовой объект расположен на первом, цокольном или подвальном этаже; типовой объект с торговой функцией использования имеет отдельный вход (либо с улицы, либо со двора); типовой объект с офисной или складской функцией использования имеет вход со двора (общий или отдельный); типовой объект находятся в неудовлетворительном, удовлетворительном или нормальном состоянии; типовой объект будет иметь арендную ставку менее 50 у.е. КУГИ.
Помимо этого большинство объектов, выставляемых на торги, имеют ряд дополнительных обременении. Поскольку обременения могут существенно влиять на величину стоимости объекта, был проведен анализ распределения объектов оценки в зависимости от наличия обременении. Результаты анализа приведены ниже на рисунках.
Анализ полученных результатов показывает, что основная доля обременении (96%) приходится на обременения КГИОП и обременения связанные с договором аренды, имеющимся у объекта оценки. Обременения по договору аренды различаются по сроку действия договора аренды. Как показано на рис. 29 почти половина объектов, имеющих обременение по договору аренды, имеют срок аренды от 2 до 5 лет.
Таким образом, аналогов таким объектам на открытом рынке недвижимости практически не существует. Следовательно, для использования модели стоимости права собственности для определения начальных цен объектов, выставленных на продажу на торгах Фонда имущества, требуется ее адаптация.
Для этого предлагается дополнить модель двумя понижающими мультипликативными коэффициентами: К8 и К9, имеющие смысл скидки на качество объекта и скидки на обременение.
Другими словами, в процессе анализа соотношений начальных цен индивидуальных оценок и рыночных модельных стоимостей объектов недвижимости необходимо вычислить коэффициент (К8), который покажет, насколько в среднем начальные для торгов цены объектов ниже рыночных. Этот коэффициент является аналогичным арендному коэффициенту 0,7 для модели определения арендной платы за объекты недвижимости в основной части города, позволяет приблизить рыночный уровень цен к ценам объектов, продаваемым на торгах.
Также необходимо вычислить коэффициент {Kg), учитывающий скидку на обременения, которые в большинстве случаев имеет объект недвижимости, выставленный на торги.
Для проверки адекватности поостренной модели и вычисления коэффициентов Kg и А? из базы объектов, предоставленной Фондом имущества, были выбраны произвольным образом 23 объекта недвижимости, не имеющих никаких обременении, и 15 объектов с обременениями различного вида. По каждому объекту известны начальная цена, определенная методом индивидуальной оценки (с учетом обременении и без учета обременении), также известно значение конечной цены продажи.
Была проведена оцифровка координат входов для данных объектов недвижимости, которая может содержать некоторые погрешности из-за отсутствия информации о точном расположении входов в объект. Расчет рыночной стоимости проводился по модели, описанной в п. 2.4, на основании информации о технических характеристиках, содержащейся в базе данных Фонда имущества, по трем возможным функциям использования (торговой, офисной и производственно-складской) с последующим выбором максимального значения по принципу НЭИ.
Такое изображение удобно для последующего анализа в предположении того, что модель объективно оценивает объекты по набору их характеристик, а результаты индивидуальной оценки, выполненные различными оценщиками с определенной долей субъективизма, в некоторых случаях занижают, а в некоторых случаях завышают стоимость объектов оценки.
Сравнивать модельные рыночные значения напрямую с ценами результатов торгов не корректно, так как цены торгов отражают субъективный инвестиционный интерес к объектам недвижимости и зависят от числа участников, торгующихся за объекты недвижимости. В подписях к графику (см. рис. 33.) указано число участников торгов по каждому из анализируемых объектов.
Большие расхождения модельных рыночных стоимостей и начальных цен объектов для нескольких объектов обусловлены тем, что начальные цены занижены. Для этого достаточно проанализировать конечные цены по таким объектам, которые могут превышать такие начальные цены в несколько раз, а также количество участников торгов, интерес которых к объекту и был вызван заниженной стартовой ценой. Примерами таких объектов являются № 2 (20 участников), № 28 (19 участников), № 33 (9 участников), № 29 (30 участников), № 24 (15 участников), № 1 (12 участников), № 16 (18 участников).
В среднем модельные рыночные значения превышают начальные цены индивидуальных оценок объектов недвижимости в 1,88 раза. Таким образом, в рамках доработки модели предлагается ввести понижающий коэффициент К8 = 0,532 для модельных рыночных значений, чтобы приблизить уровень модельных рыночных значений к начальным ценам. Однако значение коэффициента Kg необходимо уточнять, так как в данном случае оно было получено на основании анализа малой выборки данных без исключения из массива данных явных занижений начальных цен объектов.
