Как найти корректировку на местоположение

Вариантов так много, что затрудняюсь ответить. Во-первых, всё в первую очередь зависит от наличия у оценщика соответствующей информации. А уже отталкиваясь от имеющейся информации — подбирается наиболее адекватный метод. На вскидку могу назвать несколько методов расчета корректировки:

1) Метод анализа парных продаж (если есть информация по парным продажам, позволяющая посчитать корректировку для каждого аналога)

2) Метод анализа вторичных данных (например, анализа кадастровых стоимостей аналогов и объекта оценки — опираясь на которые оценщик рассчитывает корректировку на местоположение — этот метод похуже, поскольку расчет основывается на допущении о том, что между КС и РС есть взаимосвязь).

3) Методы КРА (корреляционно-регрессионного анализа) — можно применять как непосредственно к аналогам — так и исследовать вторичные данные.

4) Экспертные оценки — просто рассчитать корректировки, опираясь на экспертные мнения, например, местных риелторов.

5) Методы качественного анализа и МАИ, как их разновидность.

Текущая страница: 8 (всего у книги 56 страниц) [доступный отрывок для чтения: 13 страниц]

4.3. Классификация и расчет корректировок

Классификация вводимых корректировок основана на учете разных способов расчета и внесения корректировок на различия, имеющиеся между оцениваемым объектом и сопоставимым аналогом, что отражено на рис. 4.1.

Процентные корректировки вносятся путем изменения цены продажи объекта-аналога или его единицы сравнения на коэффициент, отражающий степень различий в характеристиках объекта-аналога и оцениваемого объекта. Если оцениваемый объект лучше сопоставимого аналога, то цена аналога будет увеличиваться в результате внесения корректировки, если хуже – цена аналога будет снижаться.

К процентным корректировкам можно отнести, например, корректировки на местоположение, износ, время продажи.

Рис. 4.1. Классификация корректировок

Стоимостные корректировки:

♦ денежные корректировки, вносимые к единице сравнения (1 га, единица плотности, 1 сотка), изменяют цену проданного объекта-аналога на определенную сумму, в которую оценивается различие в характеристиках объекта-аналога и оцениваемого объекта. Корректировка вносится положительная, если оцениваемый объект лучше сопоставимого аналога, если хуже – применяется отрицательная корректировка. Денежной корректировкой, вносимой к цене аналога в целом, является корректировка на наличие движимого имущества. К денежным корректировкам, вносимым к единице сравнения, можно отнести корректировки на качественные характеристики, а также корректировки, рассчитанные статистическими методами;

♦ денежные корректировки, вносимые к цене проданного объекта-аналога в целом, изменяют ее на определенную сумму, в которую оценивается различие в характеристиках объекта-аналога и оцениваемого объекта.

К денежным корректировкам, вносимым к цене проданного объекта-аналога в целом, следует отнести корректировки на наличие или отсутствие дополнительных улучшений (складских пристроек, стоянок автотранспорта и пр.).

Расчет и внесение корректировок. Для расчета и внесения корректировок используется множество различных методов, среди которых можно выделить следующие:

♦ методы парных продаж;

♦ экспертный метод;

♦ статистический метод;

♦ стоимостный метод.

Метод парных продаж. Парными продажами являются продажи двух объектов, которые почти идентичны, за исключением какого-либо одного параметра. Именно этот параметр оценщик должен оценить, чтобы внести правильную корректировку. Этот метод применяется в том случае, когда есть возможность подобрать парные продажи, что очень часто представляет собой большую сложность.

Чтобы получить величину корректировки в процентном выражении методом парных продаж, необходимо применить следующую формулу

где Кп – корректировка в процентном выражении; Цопп х-ка оц – цена объекта парной продажи, различающаяся характеристика у которого соответствует оцениваемому объекту; Цопп х-ка ан – цена объекта парной продажи, различающаяся характеристика у которого соответствует аналогичному объекту.

Чтобы получить величину корректировки в стоимостном выражении, применяемую к стоимости объекта в целом, методом парных продаж, необходимо применить следующую формулу

где Кст – корректировка в стоимостном выражении; Цопп х-ка оц – цена объекта парной продажи, характеристика различия у которого соответствует оцениваемому объекту; Цопп х-ка ан – цена объекта парной продажи, характеристика различия у которого соответствует аналогичному объекту.

Чтобы получить величину корректировки в стоимостном выражении, применяемую к единице сравнения, методом парных продаж, необходимо применить формулу (4.2), но в качестве цен объектов парных продаж следует брать цены единиц сравнения объектов парных продаж.

Пример 4.1

Определите корректировки на местоположение для трех аналогов на основе имеющихся данных. Были выявлены аналоги для оцениваемого объекта недвижимости, местоположение аналогов и оцениваемого объекта различалось. Используя метод парных продаж, были выявлены объекты парных продаж: квартиры в удовлетворительном состоянии на 3-м этаже пятиэтажных блочных домов постройки 1961 г., но с разным местоположением (табл. 4.1):

ЦЦентр = 100 000 руб. / м2;

ЦМалеева = 95 000 руб./м2;

ЦМуромская = 90 000 руб./м2.

Таблица 4.1

Исходные данные

Решение. Корректировку по местоположению рассчитаем методом парных продаж по формуле (4.1).

Расчет корректировки по местоположению

К2ан = 100 000: 90 000– 1 = 0,11, или + 11%;

К3ан = 100 000: 95 000– 1 = 0,053, или + 5,3%;

К4ан = 100 000: 95 000– 1 = 0,053, или + 5,3%.

Ответ. Корректировки на местоположение представлены в табл. 4.2.

Таблица 4.2

Результат расчета корректировок на местоположение

В основе экспертного метода расчета и внесения корректировок лежит субъективное мнение эксперта-оценщика о том, насколько оцениваемый объект хуже или лучше сопоставимого аналога. Обычно вносятся процентные корректировки.

Экспертный метод расчета и внесения корректировок в основном используется, когда невозможно рассчитать достаточно точные денежные поправки, но есть рыночная информация о процентных различиях.

Пример 4.2

Необходимо определить величину корректировки на время продажи на основе имеющейся информации.

Были выявлены аналоги для оцениваемого объекта недвижимости; время продажи аналогов и оцениваемого объекта различалось. Корректировка не могла быть определена методом парных продаж, так как цены увеличивались в диапазоне 10–30% в год, однако парных продаж объектов, подходящих для расчета корректировки, не выявлено.

На основе рыночных данных было взято среднее значение роста цен в данном сегменте рынка недвижимости (на уровне 20% в год), и в соответствии с этим значением были рассчитаны корректировки с учетом временной разницы в продажах оцениваемого объекта и аналога (табл. 4.3).

Таблица 4.3

Исходные данные к примеру

Решение. Корректировку на время продажи рассчитаем по следующей формуле, экспертно считая, что среднегодовой темп роста цен был равномерным

где Квр. пр – корректировка на время продажи; ΔIцен – годовой темп прироста цен на данном сегменте рынка; (tоцtан) – промежуток времени в годах, который прошел с момента продажи аналога до даты проведения оценки. Можно получить и положительное и отрицательное значение данного промежутка, что и будет являться показателем степени в формуле.

В данном сегменте цены растут на 20% в год:

К1ан = (1+ 0,2)0,25 – 1 = 0,047, или + 4,7%;

К3ан = (1+ 0,2)0,5 – 1 = 0,095, или + 9,5%;

К4ан = (1+ 0,2)1 – 1 = 0,2, или + 20%.

Ответ. Корректировки на время продажи представлены в табл. 4.4.

Таблица 4.4

Результат расчета корректировки на время продажи

Статистический метод. Суть статистического метода состоит в проведении корреляционно-регрессионного анализа, который подразумевает допустимую формализацию зависимости между изменениями цен объектов недвижимости и изменениями каких-либо его характеристик. Данный метод достаточно трудоемок.

Пример 4.3

Необходимо определить величину корректировки при оценке рыночной стоимости земельного участка, расположенного в 30 км от МКАД по Ленинградскому шоссе. В качестве аналогов были выбраны земельные участки, расположенные вблизи от Ленинградского шоссе.

Используя информацию о продажах аналогичных земельных участков, был проведен корреляционно-регрессионный анализ и выявлена линейная зависимость цены 1 сотки земельного участка (Vсотки) и удаленности от города (L):

V сотки = –1207,5 · L + 14 970,78 руб.,

где L – расстояние до МКАД, км.

Таким образом, можно определить величину корректировки на удаленность от города исходя из существующей зависимости изменения цен продаж в зависимости от изменения расстояния до города (табл. 4.5).

Куд. гор = ΔVсотки = fL) = –1207,5 · ΔL,

ΔL = LоцLан,

где Lоц – расстояние до города оцениваемого объекта; Lан – расстояние до города от аналога.

Таблица 4.5

Исходные данные

Решение. Рассчитаем корректировки на удаленность от города на основе статистической закономерности:

К1ан = (–1207,5) · (30– 45) = +11 813 руб.

К4ан = (–1207,5) · (30– 20) = –12 075 руб.

К5ан = (–1207,5) · (30– 50) = +24 150 руб.

В данном случае была рассчитана величина корректировки, которая является стоимостной, вносимой к единице сравнения (1 сотке земельного участка).

Ответ. Корректировки на время продажи представлены в табл. 4.6.

Таблица 4.6

Пример определения величины корректировки на удаленность от города

Стоимостный метод. Стоимостный метод расчета величины корректировки состоит в определении затрат, связанных с изменением характеристики элемента сравнения, по которому аналог отличается от объекта оценки.

Пример 4.4

Оценивается объект коммерческой недвижимости (офис), были подобраны аналоги, среди которых есть объект, на котором проведен ремонт стоимостью 9500 руб./м2.

Стоимость ремонта и составляет величину корректировки. Рассчитанная таким образом поправка на состояние объекта является стоимостной, применяемой к единице сравнения аналога (1 м2) (табл. 4.7).

Таблица 4.7

Пример определения величины корректировки на удаленность от города

Последовательность внесения корректировок и получение скорректированного результата:

1. Первыми вносятся стоимостные корректировки, вносимые к цене аналога в целом (например, корректировка на наличие движимого имущества).

2. Затем вносятся процентные корректировки.

3. Далее – денежные корректировки, вносимые к единице сравнения аналога.

В итоге скорректированную цену единицы сравнения аналога получаем по формуле

где Цск. ан – скорректированная цена единицы сравнения аналога; Цп. ан – первоначальная цена единицы сравнения аналога (до внесения корректировок); ΣКj – сумма стоимостных ст. в корректировок, вносимых к цене аналога в целом (поскольку корректируем цену единицы сравнения, то делим на количество единиц сравнения данного аналога); Kед. ср. ан – количество единиц сравнения аналога; ΣКiпроц – сумма процентных корректировок, вносимых к цене аналога; ΣКkст. ед. ср – сумма стоимостных корректировок, вносимых к цене единицы сравнения аналога.

Когда по всем сравниваемым объектам скорректированные цены различаются, требуется согласование полученных значений. В этой связи формулируется следующее правило выбора значения скорректированной цены продажи: в качестве базиса рыночной стоимости оцениваемого объекта выбирается итоговая скорректированная цена продажи сравниваемого объекта (либо объектов), по которому минимально либо абсолютное итоговое значение корректировок, либо количество корректировок. Данное правило сформулировано исходя из теоретической предпосылки адекватности цены продажи объекта, сходного по всем рассматриваемым характеристикам, рыночной стоимости оцениваемого объекта.

Заключительным этапом сравнительного подхода является анализ произведенных расчетов с целью получения итоговой величины стоимости оцениваемого объекта. При этом необходимо:

♦ тщательно проверить использованные для расчета данные по сопоставимым продажам и их скорректированные величины;

♦ провести согласование скорректированных величин сопоставимых продаж путем расчета средневзвешенной (среднеарифметической) величины.

Наибольший вес присваивается скорректированным величинам цен тех отобранных аналогов, к которым вводились меньшее количество и величина поправок. Иначе говоря, наибольший вес при согласовании результатов корректировок будут иметь те аналоги, которые наиболее сопоставимы с оцениваемым объектом.

Удельный вес может быть рассчитан на основании количества внесенных поправок, так как каждая внесенная поправка снижает точность расчетов. Поэтому наиболее близким аналогам, к которым было внесено минимальное значение поправок, нужно присваивать наибольший удельный вес.

Удельные веса могут быть рассчитаны по формуле

где Уд. вес – удельный вес полученного значения скорректированной цены единицы сравнения аналога; ni – количество внесенных корректировок в стоимость i-го сопоставимого объекта, изменивших его стоимость.

Рассчитанная оценщиком средневзвешенная величина будет являться в большинстве случаев итоговой вероятной ценой продажи оцениваемого объекта, которая может быть округлена в допустимых пределах в каждом конкретном случае.

Пример 4.5

На основе имеющейся информации о скорректированных ценах аналогичных объектов и количества внесенных поправок определите рыночную стоимость 1 м2 объекта оценки, рассчитанную методом количественных корректировок. Исходные данные – в табл. 4.8.

Таблица 4.8

Исходные данные к примеру 4.5

Решение. Вес каждого значения рассчитаем по формуле (4.5)

Расчетные данные согласования скорректированных цен приведены в табл. 4.9.

Таблица 4.9

Расчет согласования скорректированных цен

Ответ. Рыночная стоимость 1 м2 объекта оценки, рассчитанная методом сравнения продаж, равна 152 000 руб.

Метод сравнения продаж может быть осуществлен с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа.

4.4. Использование корреляционно-регрессионного анализа в сравнительном подходе

Сравнительный подход может быть осуществлен с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа. Корреляционно-регрессионный анализ наиболее востребован при массовой оценке объектов недвижимости. Наиболее часто используемые – метод парной корреляции (однофакторные зависимости) и метод множественной корреляции (многофакторные зависимости).

При построении модели с использованием корреляционно-регрессионного анализа необходимо оценить степень влияния на нее разных факторов, провести классификацию факторов и, наконец, построить саму модель в виде уравнения регрессии.

В оценке регрессионный анализ включает решение следующих задач:

♦ определение существенных параметров (набор ценообразующих факторов) и выбор диапазонов их изменения;

♦ выбор вида регрессионной модели f(X);

♦ определение оценок неизвестных параметров модели;

♦ проверка адекватности модели.

Определение существенных параметров и выбор диапазона их изменения

Характеристики (признаки) объектов, выступающие в роли ценообразующих факторов регрессионной модели, могут иметь разнообразную природу. Часть из них являются количественными характеристиками (например, площадь), другие – дискретными (например, удаленность от МКАД, км), третьи носят качественный характер (например, состояние).

Каждому типу признаков соответствуют свой тип шкал измерений (количественные или неколичественные порядковые, номинальные), группа допустимых преобразований значений шкалы и подмножество корректных методов обработки величин, применение которых не изменяет результата статистического моделирования.

Методы регрессионного анализа являются методами обработки количественных (числовых) величин. При этом разделение количественных признаков на непрерывные и дискретные в некоторой степени условно, поскольку из-за ограничений точности измерений даже непрерывные по своей природе показатели (например, площадь) могут рассматриваться как дискретные. Однако с точки зрения практики решения оценочных задач, наоборот, допустимо рассматривать дискретный количественный признак как непрерывный, если число принимаемых им значений достаточно велико. Более того, во многих случаях методы, предназначенные для обработки непрерывных количественных данных, можно эффективно применять и для обработки дискретных признаков с небольшим числом градаций. В частности, теория линейных регрессионных моделей с ненулевым свободным членом не накладывает никаких ограничений на характер значений количественных признаков – они могут быть непрерывными и дискретными, в том числе бинарными. Примечательно, что оценки линейной регрессионной модели с ненулевым свободным членом инвариантны относительно линейных преобразований значений влияющих факторов, т. е. для измерения значений признаков могут быть использованы произвольная точка отсчета шкалы и масштаб.

Шкалы количественных значений являются числовыми, т. е. позволяют количественно измерять степень проявления некоторого свойства (признака) при заданной единице измерения. Они применяются, когда имеется возможность численно оценить объем различий между значениями признака у разных объектов.

Порядковые шкалы используются для отражения отношений между объектами. Порядковый признак обычно отражает разную степень проявления некоторого свойства, но не дает количественной меры для его выражения. Значения таких признаков могут быть заданы в баллах, когда объекты можно разбить на заранее известное число упорядоченных классов, или в рангах, когда объекты ранжируются, упорядочиваются, выстраиваются в ряд по степени проявления свойства, точная количественная мера для которого не определена. Ранг – порядковый номер объекта в таком ряду.

Номинальные шкалы (шкалы наименований, классов) используются, когда можно разбить объекты на классы – группы объектов, однородные по свойству, отражаемому некоторым признаком, но нельзя задать никакого естественного упорядочения между самими классами. Бинарный признак, принимающий всего две градации (например, 1 и 2) может быть рассмотрен как частный случай номинальной переменной.

Выбор количества классов

Например, в ходе оценки стоимости земельного участка в качестве существенных параметров модели, оказывающих наибольшее влияние на стоимость объекта, названы следующие параметры:

♦ категория земельного участка;

♦ удаленность земельного участка от МКАД;

♦ площадь земельного участка;

♦ состояние участка;

♦ благоустроенность участка;

♦ наличие и качество подъездных путей.

Оцифровка неколичественных признаков

Приведем образец оцифровки неколичественных признаков, указанных в примере выше.

Категория земельного участка. Поскольку в выборке аналогичных объектов присутствуют как земли промышленности, так и земли поселений, необходимо количественно оценить данный критерий для построения регрессионной модели. При прочих равных условиях земельные участки, относящиеся к категории земель поселений, обладают более высокой стоимостью по сравнению с землями промышленности. Исходя из этого, были приняты следующие количественные оценки категорий земельных участков (табл. 4.10).

Таблица 4.10

Таблица значений по критерию «категория земельного участка»

Удаленность земельного участка от МКАД. Поскольку существенные параметры объектов являются качественными признаками, для оценки их количественного вклада в стоимость, каждому качественному признаку присвоена метка в зависимости от степени проявления свойства.

Как следует из анализа цен продажи коммерческих земельных участков, существенным фактором, влияющим на стоимость (и арендную ставку), является удаленность от МКАД. Чем ближе земельный участок расположен от МКАД, тем выше его продажная цена (ставка аренды). Признак «удаленность от МКАД в км» выражен числовым значением, не подлежит оцифровке и включен в модель с ее истинными значениями.

Площадь земельного участка. Экономический смысл признака «площадь объекта» состоит в том, что при прочих равных условиях объекты меньшей площади могут продаваться дороже. Это обусловлено тем, что удельная величина расходов, связанных с владением, на 1 сотку земельного участка тем ниже, чем больше единиц площади в участке.

Данный признак выражен числовым значением, он не подлежит оцифровке и включается в модель с его истинным значением.

Состояние участка. Освоенные земельные участки по сравнению с неосвоенными продаются по более высокой цене. Исходя из этого нами были приняты следующие количественные оценки уровня освоенности земельных участков (табл. 4.11).

Таблица 4.11

Таблица значений по критерию «состояние земельного участка»

Благоустроенность участка. Под благоустроенностью земельного участка подразумевается наличие коммуникаций (газификация, электроснабжение, водоснабжение и пр.). При анализе объектов аналогов было определено два основных состояния данного критерия: коммуникации подведены на участок; коммуникации расположены на границе земельного участка. Не требует обоснования мнение о том, что участки с коммуникациями стоят дороже участков, на которые необходимо подводить коммуникации. Исходя из этого, были приняты следующие количественные оценки благоустроенности земельных участков (табл. 4.12).

Таблица 4.12

Таблица значений по критерию «благоустроенность земельного участка»

Наличие и качество подъездных путей. Земельные участки, отобранные в качестве объектов аналогов, имеют три состояния по критерию «наличие и качество подъездных путей». Так, земельные участки, расположенные непосредственно у оживленного шоссе, стоят дороже участков, расположенных на некотором удалении от магистрали. Наличие асфальтированных подъездных путей позволяет использовать земельный участок круглогодично, что означает и более высокую цену по сравнению с земельными участками, подъездные пути к которым представляют собой грунтовые дороги, поскольку такой тип дороги может иметь недоступность в осенне-весенний период или зимой.

Таблица 4.13

Таблица значений по критерию «наличие и качество подъездных путей»

Пример определения величины поправки на местоположение

Характе-ристики

Оцениваемый
объект

Аналоги

1

2

3

4

5

Местоположение

Поправка
на местоположение

Центр,

ул. Черны-шевского

Центр,
ул. Пугачева

0

ул.
Муромская

+11%

ул.
Малеева

+5,3%

ул.
Малеева

+5,3%

Центр,
пр.Ле-нина

0

Расчет поправки
по местоположению:

П 2ан
= 10000/9000 – 1 = 0,11 или +11%

П 3ан
= 10000/9500 – 1 = 0,053 или +5,3%

П 4ан
= 10000/9500 – 1 = 0,053 или +5,3%

В основе экспертного
метода

расчета и внесения поправок лежит
субъективное мнение эксперта-оценщика
о том, насколько оцениваемый объект
хуже или лучше сопоставимого аналога.
Экспертный метод расчета и внесения
поправок обычно используются, когда
невозможно рассчитать достаточно точные
денежные поправки, но есть рыночная
информация о процентных различиях.

Пример.

Были выявлены
аналоги для оцениваемого объекта
недвижимости, время продажи аналогов
и оцениваемого объекта различалось. По
данным парных продаж поправка не могла
быть выявлена методом парных продаж,
т.к. цены увеличивались в диапазоне
10-30% в год, однако парных продаж объектов,
подходящих для расчета поправок не было
выявлено.

На основе рыночных
данных было взято среднее значение
роста цен в данном сегменте рынка
недвижимости (на уровне 20% в год), и в
соответствии с этим значением были
рассчитаны поправки с учетом временной
разницы в продажах оцениваемого объекта
и аналога.

Таблица 5.2.
Пример
определения величины поправки на время
продажи

Характе-ристики

Оцениваемый
объект

Аналоги

1

2

3

4

5

Время
продажи

Поправка
на время продажи

Апрель
2010г.

Январь 2010г.

+4,7%

Апрель 2010г.

0

Октябрь 2009г.

+9,5%

Апрель 2009г.

+20%

Апрель 2010г.

0

Расчет поправки
на время продажи:

Пвр
пр
= (1 +
∆Iцен)(tоц
tан)
– 1, (5.3)

где Пвр
пр

поправка на время продажи;

∆Iцен
– годовой
темп прироста цен на данном сегменте
рынка;

tоц – tан – промежуток
времени в годах, который прошел с момента
продажи аналога до даты проведения
оценки. Можно получить и положительное
и отрицательное значение данного
промежутка, что и будет являться
показателем степени в формуле.

В данном сегменте
цены растут на 20% в год.

П 1ан
= (1+0,2)0,25
1 = 0,047 или + 4,7%

П 3ан
= (1+0,2)0,5
1 = 0,095 или +9,5%

П 4ан
= (1+0,2)1
1 = 0,2 или +20%

Статистические
методы.
Суть
статистических методов состоит в
проведении корреляционно-регрессионного
анализа, который подразумевает допустимую
формализацию зависимости между
изменениями цен объектов недвижимости
и изменениями каких-либо его характеристик.
Данный метод достаточно трудоемок.

Пример.

Необходимо
определить величину поправки при оценке
рыночной стоимости земельного участка,
расположенного в 30 км от МКАД по
Ленинградскому шоссе. В качестве аналогов
были выбраны земельные участки,
расположенные вблизи от Ленинградского
шоссе.

Используя информацию
о продажах аналогичных земельных
участков, был проведен корреляционно-регрессионный
анализ и была выявлена линейная
зависимость цены 1 сотки земельного
участка (V
сотки) и удаленности от города (L).

V
сотки = – 120,75٠L
+ 14970,78, рублей

L
– расстояние до МКАД, км

Таким образом,
можно определить величину корректировки
на удаленность от города, исходя из
существующей зависимости изменения
цен продаж в зависимости от изменения
расстояния до города.

Пуд.гор. =∆V
сотки = f
(∆L)
= – 120,75٠
L

∆L
= Lоц
– Lан,

Lоц
– расстояние до города оцениваемого
объекта;

Lан
— расстояние до города от аналога.

Таблица 5.3.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • Авторы
  • Резюме
  • Файлы
  • Ключевые слова
  • Литература


Ковалёва А.М.

1

Дворядкин К.C.

1


1 ФГБОУ ВПО «Орловский государственный аграрный университет»

В условиях рыночной экономики актуальным является вопрос эффективного управления недвижимостью, что в свою очередь вызывает необходимость определения реальной стоимости конкретного объекта. В статье проведён анализ классических подходов к оценке недвижимости. На основе полученных результатов экономически обосновано применение способа расчета корректировок, основанного на статистических методах расчета (корреляционно-регрессионный анализ) при кадастровой оценке земельных участков.

земельный участок

оценка

корреляционно-регрессионный анализ

корректировка

цена предложения

1. Об оценочной деятельности: ФЗ РФ от 29 июля 1998 г., № 135-ФЗ// Собр. Законодательства Рос. Федерации. – 2001 г.

2. Федеральный стандарт оценки «Общие понятия оценки, подходы к оценке и требования к проведению оценки (ФСО № 1)», утвержден Приказом Минэкономразвития России № 256 от 20.07.2007 г. // Собр. Законодательства Рос. Федерации. – 2001 г. – № 29. – ст. 3026

3. Оценка стоимости недвижимости. Грибовский С.В., Иванова Е.Н., Львов Д.С., Медведева О.Е. – М.: Интерреклама, 2003. – 704 с.

4. Грязнова А.Г., Федотова М.А. Оценка недвижимости: Учебник – М.: Финансы и статистика, 2002. – 496 с.

5. Фридман Дж., Ордуэй Н. Анализ и оценка приносящей доход недвижимости. Пер. с англ.. – М.: Дело, 1997. – 480 с.

6. Оценка бизнеса: учебник / под ред. А.Г. Грязновой, М.А. Федотовой.-2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 736 с.

7. Петров В.И. Оценка стоимости земельных участков: учебное пособие / В.И. Петров; под ред. М.А. Федотовой. – 4-е изд., перераб. – М.: КНОРУС, 2012. – 264 с.

Определение рыночной стоимости является трудоемким процессом, основанным на анализе множества внешних и внутренних экономических взаимосвязей объекта недвижимости. Расчет стоимости основан на применении трех классических подходов к оценке: затратного, сравнительного и доходного, результаты которых подлежат итоговому согласованию.

Из вышеперечисленных подходов к оценке сравнительный подход в большинстве случаев наиболее полно отражает текущее состояние того или иного сегмента рынка оцениваемого объекта, конъюнктурные колебания, а также баланс спроса и предложения. Согласно п. 14 ФСО № 1 «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. Объектом – аналогом объекта оценки для целей оценки признается объект, сходный объекту оценки по основным экономическим, материальным, техническим и другим характеристикам, определяющим его стоимость».

Применение сравнительного подхода предполагает выполнение ряда условий:

– объект не является уникальным;

– информация об аналогах должна быть максимально подробной, в том числе и об условиях совершения сделки;

– факторы, определяющие стоимость объектов-аналогов, должны быть сходными с объектом оценки.

Сравнительный подход основывается на следующих принципах:

– замещения;

– сбалансированности;

– спроса и предложения.

Сравнительный подход предполагает определенную последовательность действий и включает следующие этапы:

На 1 этапе проводится изучение рынка, включающее в себя анализ состояния и тенденций в целом и сегмента, к которому относится оцениваемый объект. На данном этапе выявляются объекты-аналоги, наиболее сопоставимые с оцениваемым.

Следующий этап включает в себя сбор и проверку достоверности информации о предлагаемых на продажу или недавно проданных аналогах объекта оценки.

На 3 этапе осуществляется расчет корректировок цен продаж выбранных аналогов в соответствии с отличиями от объекта оценки.

Заключительный 4 этап предполагает определение стоимости объекта оценки по сравнительному подходу в процессе согласования скорректированных цен объектов-аналогов.

Сопоставимые объекты должны относиться к одному сегменту и сделки с ними осуществляться на типичных для данного сегмента условиях. Основные критерии выбора объектов-аналогов:

1. Права собственности на недвижимость.

2. Условия финансирования сделки.

3. Условия продажи и время продажи.

4. Местоположение.

5. Физические характеристики.

Для определения стоимости объекта оценки в рамках сравнительного подхода цены объектов-аналогов корректируются на имеющиеся различия в характеристиках. В соответствии с п. 22 ФСО № 1 «при внесении корректировок оценщик должен ввести и обосновать шкалу корректировок и привести объяснение того, при каких условиях значения введенных корректировок будут иными».

Существуют следующие виды корректировок:

1. Процентные корректировки вносятся путем умножения цены продажи объекта-аналога или его единицы сравнения (Сед) на коэффициент, отражающий степень различий в характеристиках объекта-аналога и оцениваемого объекта (Ппр). Если оцениваемый объект лучше сопоставимого аналога, то к цене последнего вносится повышающий коэффициент, если хуже – понижающий.

2. Денежные корректировки:

– абсолютные корректировки изменяют цену проданного объекта-аналога в целом на определенную сумму, в которую оценивается различие в характеристиках объекта-аналога и оцениваемого объекта (Пад). Положительная корректировка используется, если оцениваемый объект лучше сопоставимого аналога, отрицательная, если хуже;

– относительные корректировки изменяют цену одной единицы сравнения (Сед) на определенную сумму, в которую оцениваются различия в характеристиках (Под).

Существует несколько методов расчета корректировок в сравнительном подходе: общая группировка, методы, основанные на анализе парных продаж, экспертные методы, статистические методы.

Дж. Фридман и Н. Ордуэй в работе «Анализ и оценка приносящей доход недвижимости» приводят метод общей группировки. Особенность данного метода заключается в том, что общая группировка может использоваться на активном рынке, где может быть выявлено достаточное число продаж с тем, чтобы сузить рыночный разброс цен. Данный метод предполагает наличие относительно однородных объектов, поэтому оценщик может принять решение не вводить отдельные поправки, а сравнить оцениваемый объект в целом, чтобы определить, лучше он или хуже каждого из сопоставимых объектов. Затем в рамках выделенной группы производится совокупная корректировка. Это снимает необходимость отдельно рассматривать каждую характеристику, отличающую оцениваемую собственность от объектов-аналогов [5, с. 293]. Данный метод имеет существенное ограничение, поскольку применим только в случае с однородными объектами, что на практике случается довольно редко.

В учебнике «Оценка недвижимости» (авторы: Грязнова А.Г. и Федотова М.А.) дано описание следующих методов расчета корректировок:

– методы, основанные на анализе парных продаж;

– экспертные методы расчета и внесения поправок;

– статистические методы.

Парной продажей является продажа двух объектов, в идеале являющихся точной копией друг друга, за исключением одного параметра (местоположения, наличия коммуникаций и др.), наличием которого и объясняется разница в цене объектов. Метод парных продаж позволяет рассчитать корректировку на вышеупомянутую характеристику и применить ее к цене продажи сопоставимого с объектом оценки аналога. [4, с. 191].

Величину поправки рекомендуется рассчитывать как среднее значение по нескольким парным продажам. [7, с. 125].

Основу экспертных методов расчета и внесения корректировок составляет субъективное мнение эксперта-оценщика о том, насколько оцениваемый объект хуже или лучше сопоставимого аналога. Также экспертный метод предусматривает анализ вторичных данных. Такие данные содержатся в публикациях оценочных и риелторских фирм, постановлениях местных органов власти [7, с. 126].

Статистические методы обычно рассматриваются в контексте применения корреляционно-регрессионного анализа. Универсального уравнения регрессии, учитывающего все ценообразующие факторы, на практике получить не удается, поскольку с увеличением числа влияющих факторов велика вероятность проявления мультиколлинеарности – линейной взаимосвязи между двумя или несколькими переменными. В результате некоторые коэффициенты регрессии перестают быть статистически значимыми. Вместе с тем, иногда корреляционная зависимость носит формальный характер, лишена экономического смысла.

Относительно земельных участков характерно также то, что количественными факторами являются только площадь участка и расстояние до МКАД (применительно к рынку земли Подмосковья), все остальные факторы – качественные параметры. Поэтому использование кодирования данных (фиктивных переменных) вызывает трудности в получении адекватной регрессионной модели.

Из рассмотренных выше методов расчета корректировок в сравнительном подходе чаще всего выбирается метод на основе парных продаж и экспертный метод в части расчета корректировок цен объектов-аналогов при определении стоимости земельных участков.

Для реализации подхода к оценке стоимости с точки зрения сравнения продаж осуществляются следующие шаги:

– изучение рынка аналогичных земельных участков и отбор наиболее сопоставимых с оцениваемыми объектами;

– сбор и анализ информации по каждому отобранному объекту о цене предложения, физических характеристиках, местоположении и условиях сделки;

– сопоставление оцениваемого объекта с выбранными аналогами с целью корректировки их стоимости или исключения из списка сравниваемых;

– согласование ряда скорректированных показателей стоимости сравниваемых объектов и вывод рыночной стоимости.

Для расчета поправок (корректировок) используется метод парных продаж. Парной продажей называется продажа двух объектов, идентичных почти во всем, за исключением одной, как правило, характеристики. Объекты парной продажи не обязательно должны быть сопоставимы с объектом и его аналогами. Причем необходимо, чтобы парная продажа была выявлена на том же сегменте рынка, что и оцениваемый объект [6, с. 261].

В результате выбранные объекты-аналоги включаются в таблицы корректировок, где каждый объект-аналог характеризуется набором показателей, которые были учтены при определении стоимости объекта оценки.

Корректировка осуществлялась по определенному перечню элементов сравнения.

1. Объем передаваемых прав на земельный участок.

2. Корректировка на финансовые условия.

3. Корректировка на условия продажи.

4. Корректировка на дату продажи.

Корректировка на дату рассчитывается как среднее значение соотношения цен парных продаж объектов № 1 и № 2, № 3 и № 4:

Пд1 = Ц1/Ц2,

Пд2 = Ц3/Ц4,

где Пд– поправка на дату по 1 и 2 паре соответственно;

Ц – цена предложения 1 кв.м каждого из аналогов в паре.

5. Корректировка на цену предложения.

Для определения корректировки на цену предложения используется экспертный метод. Исходя из анализа вторичных данных, корректировка на цену предложения принимается как среднее значение наиболее часто встречающегося диапазона.

6. Корректировка на местоположение.

Корректировка на данный фактор учитывает удаленность расположения выбранных аналогов от МКАД, престижность месторасположения, транспортную доступность, удобства подъезда и т.п.

Корректировка на местоположение рассчитывается как отношение среднего значения цен в пределах каждого из выбранных диапазонов расстояний объектов № 1 и № 2, № 3 и № 4.

7. Корректировка на целевое назначение.

Поскольку оцениваемый объект и все объекты-аналоги являются земельными участками категорий земель сельскохозяйственного назначения для дачного строительства, то корректировка по данному фактору не вводилась.

8. Корректировка на площадь объекта.

Если выбранные объекты – аналоги и объект оценки не имеют существенного различия в площадях, то корректировка не применяется.

9. Корректировка на наличие коммуникаций на участке.

В результате анализа рынка продаж земельных участков выявляется зависимость стоимости земли от наличия коммуникаций.

Корректировка на наличие коммуникаций рассчитывается как среднее значение соотношения цен парных продаж объектов № 1 и № 2, № 3 и № 4, № 5 и № 6:

Пд1 = Ц1/Ц2,

Пд2 = Ц3/Ц4,

Пд3 = Ц5/Ц6,

где Пд– поправка на дату по 1 и 2 паре соответственно;

Ц – цена предложения 1 кв.м каждого из аналогов в паре.

Согласно п. 22 в ФСО № 1 оценщик должен «согласовать результаты корректирования значений единиц сравнения по выбранным объектам-аналогам. Оценщик должен обосновать схему согласования скорректированных значений единиц сравнения и скорректированных цен объектов-аналогов».

Доли объектам-аналогам присваиваются исходя из количества внесенных корректировок. Доля (удельный вес) объекта-аналога должна быть обратно пропорциональна количеству внесенных корректировок. Для расчета долей можно использовать формулу [7, с. 134]:

kov01.wmf,

где di – вес каждого аналога;

j – количество аналогов (от 1 до j);

ki – количество корректировок каждого аналога.

Сравнительный подход к оценке недвижимости основан на информации о недавних сделках с аналогичными объектами на рынке и сравнении оцениваемой недвижимости с аналогами. Этот подход часто употребляется и дает хорошие результаты при оценке объектов, по которым есть достоверная информация о ценах совершенных сделок купли-продажи или о ценах предложений на продажу.

Чтобы провести сравнение между сопоставимым объектом и оцениваемым объектом, оценщик должен определить возможные корректировки, основанные на различиях в элементах сравнения. Для расчета корректировок оценщики применяют количественные и/или качественные методы.

Метод парных продаж является одним из способов определения величины поправки по какой-либо характеристике. Он заключается в сопоставлении и анализе нескольких пар сопоставимых продаж. Сравнивая цены объектов парных продаж, можно рассчитать поправку на вышеуказанные различия, которую можно распространить и на другие объекты данного сегмента рынка.

Ограниченность применения метода объясняется сложностью подбора объектов парной продажи, поиском и проработкой большого количества информации.

Экспертный метод также широко применяется в оценочной практике при наличии объективной информации из достоверных источников.

Способ расчета корректировок, основанный на статистических методах расчета (корреляционно-регрессионный анализ), широко используется при кадастровой оценке земельных участков. Применение данного метода для расчета корректировок требует сбора достоверных данных по аналогам, выявление ценообразующих факторов, выбор модели и расчет ее параметров, выполнение анализа полученных данных, оценку качества регрессионного уравнения. На практике оценщик зачастую сталкивается с ситуацией, когда построить уравнение регрессии, удовлетворяющее статистическим критериям, на основе имеющейся базы данных не получается. Как правило, приходится возвращаться к этапу отбора и кодирования исходных данных и процессу построения и проверки качества модели до получения необходимого результата.


Библиографическая ссылка

Ковалёва А.М., Дворядкин К.C. МЕТОДЫ РАСЧЕТА КОРРЕКТИРОВОК В СРАВНИТЕЛЬНОМ ПОДХОДЕ К ОЦЕНКЕ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2015. – № 4-1.
– С. 112-115;

URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=6597 (дата обращения: 29.05.2023).


Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

к.т.н. Яскевич Е.Е. и Яскевич А.Е.

Введение

Оценщик недвижимости постоянно находится в дефиците времени и ищет готовые решения для обоснования корректировок, к которым относятся такие, как масштабный эффект, корректировка на местоположение, наличие инженерных сетей, расположение на красной линии, вблизи престижных и непрестижных мест, разница между правами собственности и правами аренды и т.п. Частично, отдельные обоснования Оценщик может получить из материалов настоящей статьи, которая не смогла вместить всего объема расчетных данных и выпускается в урезанном варианте (до 50 страниц).Интенсификация судебных споров по поводу завышения кадастровой стоимости земельных участков и, в перспективе, кадастровых стоимостей комплексных объектов недвижимости заставляет проанализировать соотношения рыночных и кадастровых стоимостей земельных участков и определить вероятности превышения кадастровых стоимостей над рыночными. Публикация цен сделок с отдельными объектами недвижимости на сайте Росреестра и постоянная критика этих данных заставляют провести сопоставление рыночных стоимостей оферт (предложений) и цен зарегистрированных сделок. Стоимость различных классов и типов объектов недвижимости по-разному реагирует на воздействие многих ценообразующих факторов влияния,поэтому в данной работе приведено качественное ранжирование большинства факторов, позволяющее обоснованно выбирать среди них наиболее существенные.

Настоящая работа посвящена исследованию рынков купли-продажи прав на свободные земельные участки (ЗУ) и земельные участки с улучшениями в нескольких городах и населенных пунктах РФ. Рассмотрены следующие вопросы и проведены исследования:

Вопрос 1. Величина соотношения рыночной и кадастровой стоимости в городах РФ:

  • Исследования изменения соотношений «Рыночная стоимость прав на ЗУ/Кадастровая стоимость ЗУ» на базе оферт (РС/КС) и «Рыночная стоимость прав на ЗУ/Кадастровая стоимость ЗУ» (РЦ/КС) на базе совершенных сделок;
  • Исследования изменения соотношений «Рыночная стоимость прав долгосрочной аренды на ЗУ/Кадастровая стоимость ЗУ» на базе оферт (ППА/КС).

Вопрос 2. Определение корректировок на местоположение для земельных участков по фактору удаленности от базисного центра:

  • Исследования различий в стоимости прав на ЗУ по городам РФ от центра к окраине;
  • Исследования различий в стоимости прав на ЗУ по Московской и Ленинградской области от МКАД (КАД) к окраинам.

Вопрос 3. Определение корректировок по масштабному эффекту для городских и областных земельных участков:

  • Исследования масштабных эффектов для земельных участков коммерческого назначения в городах и областях.

Вопрос 4. Определение диапазонов корректировок с учетом влияния различных факторов для городских и областных земельных участков:

  • Исследования диапазонов корректировок с учетом различных факторов влияния для городских земельных участков, участков небольших населенных пунктов и участков для загородных владений.

Вопрос 5. Ранжирование факторов влияния на стоимость объектов недвижимости:

  • Ранжирование факторов влияния на стоимость ЗУ для различных направлений функционального использования (под жилую недвижимость в городе, под загородные владения, под торгово-сервисные цели, под офисную недвижимость, под производственную недвижимость, под складскую недвижимость).
  • Ранжирование факторов влияния на стоимость городской коммерческой недвижимости (земельные участки с улучшениями) для различных направлений функционального использования (жилая недвижимость, торгово-сервисная, офисная, производственная, складская недвижимость).

Исследования рынков производились с использованием данных сети Интернет, сборников по недвижимости и иных материалов.

1. Величина соотношения рыночной и кадастровой стоимости земельных участков в городах РФ

1.1. Методология исследований:

  • поиск предложений по продаже прав собственности и прав долгосрочной аренды по городам РФ;
  • поиск предложений по продаже зданий с участком земли в точках города, где отсутствуют предложения по свободным участкам ЗУ (для использования метода выделения);
  • применение корректировок на уторгование на базе СРД-12,13 для земельных участков и комплексных объектов недвижимости;
  • применение метода «выделения» при определении стоимости земельных участков для комплексных объектов недвижимости с учетом применения ПП (ВнИ), приведенных в СРД-12,13;
  • графическое построение полученных данных со статистической обработкой отдельных массивов данных;
  • сопоставление полученных данных с кадастровыми стоимостями;
  • построение корреляционно – регрессионных зависимостей.

1.2. Исследования соотношений рыночных и кадастровых стоимостей по г. Москве на основании оферт

Сведения по земельным участкам коммерческого офисно — административного назначения представлены в табличной форме.

По офертам (предложениям) расчет удельной рыночной стоимости производился с использованием следующего выражения:

РС = (Стоимость предложения / Площадь ЗУ)*Куторг (1)

Удельная кадастровая стоимость:

КС = (Кадастровая стоимость / Площадь ЗУ) (2)

Таблица 1 . Сведения по ЗУ коммерческого назначения (оферты)

№ п/п Адрес Площадь, кв.м. Удельная стоимость (РС),
руб./кв.м.
Удельная кадастровая стоимость, (КС),
руб./кв.м.
Метод расчета Расстояние
от центра, км.
РС / КС
1 Ул. Варварка 74 510 345 672 123 001 Выделение 0,3 2,81
2 Ул.Ильинка 1 100 350 794 126 365 Выделение 0,5 2,78
3 Ул.Ильинка 782 424 959 127 685 Выделение 0,5 3,33
4 Старая площадь 1 557 398 500 137 976 Выделение 0,8 2,89
5 Ул.Ильинка 910 271 775 130 372 Выделение 0,8 2,08
6 м.Курская 9 400 119 149 113 600 Оферта 2,0 1,05
7 Радищевская ул. 728 282 328 123 030 Выделение 2,5 2,29
8 Тетеринский пер. 875 53 985 50 349 Выделение 3,0 1,07
8 Тетеринский пер. 875 53 985 50 349 Выделение 3,0 1,07
9 м.Курская 6 300 150 000 102 881 Оферта 3,5 1,46
10 м.Сокольники 9 200 104 348 99 754 Оферта 5,0 1,05
11 м.Автозаводская, ул.Ленинская слобода 1 300 34 615 15 095 Оферта 5,8 2,29
12 м.Электрозаводская, ул.Новая дорога 320 86 220 46 232 Выделение 5,9 1,86
13 м.Электрозаводская, ул.Новая дорога 5 000 54 000 49 480 Оферта 6,0 1,09
14 м.Семеновская 8 400 58 920 46 232 Выделение 6,2 0,70*
15 м.Полежаевская 1 800 62 540 38 962 Выделение 6,2 1,61
16 Мичуринский пр-т 100 116 100 47 792 Оферта 6,3 2,43
17 м. Полежаевская 14 200 38 028 32 462 Оферта 6,5 1,17
18 м.Преображенская площадь 800 64 240 49 314 Выделение 7,0 1,30
19 м.ВДНХ 2 764 92 618 96 998 Оферта 8,0 0,95
20 м.Сокол 6 420 49 540 56 742 Выделение 8,3 0,87
21 м.Сокол, Ленингр.ш. 1 800 45 000 46 148 Оферта 9,0 0,98
22 м.Нагорная 10 000 19 170 15 318 Оферта 9,5 1,25
23 м.Волжская, ул.Летняя 5 300 6 453 16 869 Оферта 11,2 0,38
24 м.Петровско-Разумовское 4 700 9 479 8 134 Оферта 11,5 1,17
25 м.Кунцевская, ул.Гришина 5 300 46 868 39 941 Оферта 13,2 1,17
26 м.Кунцевская, ул.Рябиновая 1 700 28 059 29 234 Оферта 13,0 0,96
27 Очаково-Матвеевская, ул.ген.Дорохова 14 700 11 020 9 127 Оферта 14,0 1,21
28 м.Речной вокзал, Ленингр.ш. 3 500 6 429 6 312 Оферта 14,5 1,02
29 м.Отрадное (ш.Алтуфьевское) 7 000 9 000 13 111 Оферта 15,0 0,69
30 м.Алтуфьево, ул.Ижорская 4 700 6 128 7 300 Оферта 15,5 0,84
31 Капотня 18 000 8 744 6 542 Оферта 16,0 1,34
32 ул.Свободы 5 000 18 000 13 825 Оферта 17,0 1,30
33 м.Южное Бутово.ул.Поляны,54 1 500 7 200 4 218 Оферта 21,0 1,71
34 Куркино 3 500 6 429 11 198 Оферта 21,0 0,57
35 м.Бульвар Дмитрия Донского, ул.Куликовская 6 000 13 500 8 567 Оферта 22,5 1,58
36 Южное Бутово,ул. Горчакова 550 36 000 24 316 Оферта 26,0 1,48
  Среднее           1,46
*Темным фоном отмечены значения РС/КС < 1,0

Среднее соотношение РС/КС по городу 1,46. Соотношение показывает превышение рыночной стоимости ЗУ над кадастровой.

На нижеприведенном графике показаны соотношения РС/КС для земельных участков по мере удаления от центра.

Рисунок 1. Соотношения РС/КС для земельных участков по мере удаления от центра

Корреляционно – регрессионные данные:

РС/КС = 2,2804 -0,468*Ln(Расстояние от центра) (3)

R2 = 0,558

Как следует из вышеприведенной таблицы, 9 участков из 36 имеют удельные рыночные стоимости, не превышающие удельные кадастровые. Вероятность наличия превышений:

9 / 36 = 0,25 (25%)

На базе представленной выборки исследовались масштабные эффекты (представлены ниже по тексту).

Аналогично для Москвы произведена выборка данных по рыночной стоимости прав долгосрочной аренды (ППА около 49 лет) земельных участков офисно — административного назначения с охватом всего города (таблица первичных данных не приводится ввиду экономии на текстовом объеме статьи и целесообразности приведения графических данных с таблицами статистической обработки).

Расчет относительной стоимости прав аренды:

ППА = (Стоимость предложения ППА/Площадь ЗУ)*Куторг (4)

На графике представлены соотношения ППА / КС по мере удаления от центра города.

Рисунок 2. соотношения ППА / КС по мере удаления от центра города

Корреляционно – регрессионные данные:

ППА / КС = 1,4272 – 0,294*Ln(Расстояние от центра) (5)

R2 = 0,446

Таблица 2 . Результаты статистической обработки общей выборки данных:

Показатель Значение
Среднее ППА / КС 0,848
Стандартная ошибка 0,090
Медиана 0,708
Мода Н/Д
Стандартное отклонение 0,412
Дисперсия выборки 0,169
Эксцесс -0,578
Асимметричность 0,425
Интервал 1,504
Минимум 0,238
Максимум 1,742
Сумма 17,80
Счет 21
Квар 0,486

Среднее соотношение ППА/КС=0,848, что показывает снижение удельной рыночной стоимости ППА ЗУ по сравнению с удельной кадастровой (далее по тексту подразумеваются удельные стоимости, поэтому словосочетание удельная стоимость понимается как стоимость).

Среднее соотношение РС/КС=1,46, что показывает превышение рыночной стоимости ЗУ над кадастровой.

Найдем их соотношение:

(ППА/КС)/ (РС/КС) = ППА/РС=0,848/1,46 = 0,580

Стоимость прав аренды в среднем по городу составляет 0,580 от прав собственности на ЗУ для офисно-административного назначения.

1.3. Исследования соотношений рыночных и кадастровых стоимостей по г. Москве на основании сделок

Для города Москва произведена выборка данных по сделкам с земельными участками в 2013 г. на базе сайта Росреестра https://portal.rosreestr.ru/wps/portal/.

Рисунок 3. Пример скриншота

Сведения по земельным участкам коммерческого назначения представлены в табличной форме (данные по удельной стоимости сделок РЦ и удельным кадастровым стоимостям КС).

РЦ = (Стоимость сделки / Площадь ЗУ) (6)

Таблица 3 . Сведения по ЗУ коммерческого назначения (сделки)

*Темным фоном отмечены значения РЦ/КС < 1,0

№ п/п Кадастровый квартал Площадь, кв.м. Удельная стоимость (РЦ), руб./кв.м. Удельная кадастровая ст-ть (КС), руб./кв.м. Расстояние от центра, км. РЦ/КС
1 77 01 0002022 263 236 967 72 739 0,5 3,258
2 77 01 000 6023 988 136 640 111 399 2,5 1,227
3 77 01 000 4012 2242 405 889 165 070 2 2,459
4 77 09 0001015 1898 21 149 62 773 11 0,337*
5 77 02 0025014 546 4 945 7 534 21 0,656
6 77 17 0110406 490 1 898 6 083 24 0,312
7 77 19 0020205 204 35 833 19 762 26 1,813
8 77 02 0001004 1544 34 067 18 792 17 1,813
9 77 03 0010007 1536 10 091 9 061 15,5 1,114
10 77 01 0004018 309 52 849 35 681 1,5 1,481
11 77 09 0001025 23938 91 277 49 290 14 1,852
12 77 08 0002015 1740 14 585 10 115 20 1,442
13 77 08 0001006 1338 65 769 74 159 21 0,887
14 77 08 0001005 1112 19 784 19 454 21 1,017
15 77 01 0001089 319 117 602 79 983 2,5 1,470
16 77 22 0030118 2400 2 125 3 012 29 0,706
17 77 08 0013008 1283 11 302 10 042 15 1,125
18 77 06 0009004 2100 6 833 18 006 17 0,379
19 77 07 0015005 2913 2 403 4 820 18 0,499
20 77 01 0001091 388 167 526 89 689 2 1,868
21 77 02 0001004 542 29 077 93 591 17 0,311
22 77 07 0019001 778 10 925 8 883 17,5 1,230
Среднее 1,239

Среднее соотношение РЦ/КС=1,239 , что показывает превышение рыночной стоимости ЗУ над кадастровой.

На нижеприведенном графике показаны соотношения РЦ/КС для земельных участков по мере удаления от центра.

Рисунок 4. Соотношения РЦ/КС для земельных участков по мере удаления от центра

Корреляционно – регрессионных данные:

РЦ/КС = 2,2207-0,435*Ln(Расстояние от центра) (7)

R2 = 0,458

Решение регрессионного уравнения для РЦ/КС=1 показывает расстояние 16,5 км. от центра.

Как следует из табл.3, 8 участков из 22 имеют рыночные стоимости, не превышающие кадастровые. Вероятность наличия превышений:

8 / 22 = 0,36 (36%)

Регрессионные уравнения зависимости соотношений прав собственности на ЗУ (РС и РЦ) с кадастровыми стоимостями (КС) для города Москвы близки:

Корреляционно – регрессионные данные:

РС/КС = 2,2804 -0,468*Ln(Расстояние от центра) (8)

R2 = 0,558

РЦ/КС = 2,2207-0,435*Ln(Расстояние от центра) (9)

R2 = 0,458

Регрессионные уравнения по офертам и сделкам близки по свободному члену (2,2804 и 2,2207) и коэффициенту (0,468 и 0,435).

Рыночные стоимости по офертам и цены сделок по Росреестру показывают сопоставимые данные.

1.4. Исследования соотношений рыночных и кадастровых стоимостей по городам РФ на основании оферт

Исследования проведены по городам, имеющим значительные выборки данных по предложениям к продаже земельных участков коммерческого назначения. В нижеприведенной таблице представлены данные по выборкам в количестве 15 – 36 объектов (данные по городам с меньшими выборками не приводятся).

Таблица 4. Сводная таблица РС/КС и ППА/КС для различных городов РФ

№ п/п Наименование Права Назначение ЗУ Среднее
Торговое и сервисное Офисно-администр. Производ.-складские
1 Москва
РС/КС Собств. 2,064 1,460 1,310 1,611
ППА/КС Аренда 1,196 0,848 0,968 0,904
соотношение аренда/собств. 0,579 0,581 0,739 0,557
2 Новосибирск
РС/КС Собств. 1,577 1,858 1,242 1,559
ППА/КС Аренда 0,704 0,998 0,967 0,890
соотношение аренда/собств. 0,446 0,537 0,779 0,587
3 Красноярск
РС/КС Собств. 1,348 0,998 1,056 1,134
ППА/КС Аренда 0,549 0,821 0,646 0,672
соотношение аренда/собств. 0,407 0,822 0,612 0,614
4 Краснодар
РС/КС Собств. 1,236 мало данных 0,916
ППА/КС Аренда мало данных мало данных мало данных
5 Санкт-Петербург
РС/КС Собств. 1,835 1,830 1,258 1,641
ППА/КС Аренда 0,902 0,813 0,994 0,903
соотношение аренда/собств. 0,492 0,444 0,790 0,575
6 Ростов на Дону
РС/КС Собств. 1,475 1,412 0,946 1,278
7 Екатеринбург
РС/КС Собств. 1,523 1,093 0,637 1,084
ППА/КС Аренда 0,693 0,497 0,509 0,566
соотношение аренда/собств. 0,182 0,378 0,798 0,453
8 Ярославль          
  РС/КС Собств. 1,987 мало данных 1,213 1,600
  ППА/КС Аренда 1,291 мало данных 0,927 1,109
  соотношение аренда/собств.   0,650   0,764 0,707
СРЕДНЕЕ
РС/КС Собств. 1,631 1,442 1,095 1,363
ППА/КС Аренда 0,889 0,795 0,835 0,840
соотношение аренда/собств. 0,394 0,395 0,640 0,476

Вышеприведенные табличные данные показывают, что:

— Стоимость прав собственности на ЗУ значительно превышает стоимость долгосрочных прав аренды. В среднем, наибольшее превышение отмечается для ЗУ торгово-сервисного назначения и наименьшее – для ЗУ производственного назначения;

— В среднем, по городам РФ, рассмотренным выше, рыночные стоимости прав собственности (РС) превышают кадастровые стоимости ЗУ (КС);

— Наибольшие различия прав собственности (РС) с кадастровыми стоимостями (КС) отмечены в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Ярославле, а наименьшие – в Красноярске, Краснодаре, Ростове на Дону, Екатеринбурге;

— В среднем, по городам РФ, рассмотренным выше, рыночные стоимости прав долгосрочной аренды (ППА) находятся ниже кадастровых стоимостей (КС);

— Наиболее приближены рыночные стоимости прав долгосрочной аренды (ППА) к кадастровым стоимостям (КС) в Москве, Новосибирске, Санкт-Петербурге, Ярославле и наименее – в Красноярске, Екатеринбурге;

— В среднем, соотношения стоимости прав аренды и прав собственности (ППА/РС) по городам РФ показывают тенденцию роста от торгово-сервисного назначения к производственно-складскому;

— Исследования стоимости ЗУ по городам РФ и сравнение с кадастровыми стоимостями показывает, что, в среднем, в городах имеется возможность повышения кадастровой стоимости ЗУ в центральных районах, однако, имеется и большая вероятность оспаривания кадастровых стоимостей ЗУ в районах, приближенных к окраине.

— В Москве имеются ЗУ с завышенной кадастровой стоимостью, местоположение которых тяготеет к окраинам города. Общее количество таких ЗУ составляет от 25% (по офертам) до 36% (по сделкам).

Представленные данные позволяют сделать еще много заключений, но объем статьи не позволил привести здесь все выводы.

2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕКТИРОВОК НА МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ПО ФАКТОРУ УДАЛЕННОСТИ ОТ БАЗИСНОГО ЦЕНТРА

За базисные центры принимаются:

— центры городов при исследованиях влияния местоположения ЗУ в городах;

— МКАД (КАД) при исследованиях влияния местоположения ЗУ для областей.

2.1. Город Москва. Коммерческие ЗУ офисно-административного назначения. Оферты и сделки.

Рисунок 5. Изменение РС ЗУ по удалению от центра города

Корреляционно – регрессионные данные:

РС = 252 720 *(Расстояние от центра)-0,986 (10)

R2 = 0,742

От центра к окраинам РС изменяется на 2 порядка.

Высокий уровень R (0,86) позволяет использовать найденное регрессионное уравнение для корректировки на местоположение земельных участков офисно-административного направления по фактору удаления от центра города.

Следует отметить, что данный фактор не является единственным при учете местоположения ЗУ.

Аналогично было проведены исследования для ППА.

Подбор аналогов осуществлялся с использованием остаточного срока прав аренды, приближенного к 49 годам. Также использовались коэффициенты уторгования на базе данных СРД-12,13.

Рисунок 6. Изменение РС ППА по удалению от центра города

Корреляционно – регрессионные данные:

ППА = 125 008 * (Расстояние от центра)-0,769 (11)

R2 = 0,452

В нижеприведенной таблице представлены расчетные данные по регрессионным уравнениям (10 и 11).

Таблица 5. Расчетные данные по РС и ППА

Расстояние от центра, км. РС, руб./кв.м. ППА, руб./кв.м. Соотношение ППА / РС
2 127 681 73 358 0,575
4 64 508 43 048 0,667
6 43 267 31 517 0,728
8 32 591 25 262 0,775
10 26 160 21 278 0,813
12 21 860 18 495 0,846
14 18 780 16 427 0,875
16 16 466 14 824 0,900
18 14 662 13 540 0,924
Среднее     0,789

Следует отметить тенденцию роста соотношения ППА/РС по мере удаления от центра города. Среднее значение ППА / РС = 0,789.

2.2. г. Москва. Коммерческие ЗУ. Сделки

Рисунок 7. Изменение РЦ по удалению от центра города

Корреляционно – регрессионные данные:

РЦ = 210 787-63662*Ln(Расстояние от центра) (12)

R2 = 0,571

От центра к окраинам РЦ изменяется на 2 порядка.

2.3. Московская область. Коммерческие ЗУ производственно-складского назначения. Оферты.

Рисунок 8. Изменение РС ЗУ по удалению от МКАД

Корреляционно – регрессионные данные:

РС = 77,881-16,17*Ln(Расстояние от МКАД) (13)

R2 = 0,184

2.4. Ленинградская область. Коммерческие ЗУ производственно-складского назначения. Оферты.

Рисунок 9. Изменение РС ЗУ по удалению от КАД

Корреляционно – регрессионные данные:

РС = 17,286-2,083*Ln(Расстояние от КАД) (14)

R2 = 0,143

Низкий коэффициент корреляции не позволяет достоверно использовать регрессионное уравнение для корректировки (имеются дополнительные существенные факторы влияния на стоимость).

2.5. г. Ярославль. Коммерческие ЗУ торгового назначения. Оферты.

Рисунок 10. Изменение РС ЗУ по удалению от центра города

Корреляционно – регрессионные данные:

РС = 5 707-817,5*Ln (Расстояние от центра) (15)

R2 = 0,350

Низкий коэффициент корреляции не позволяет достоверно использовать регрессионное уравнение для корректировки (имеются дополнительные существенные факторы влияния на стоимость).

2.6. г. Ярославль. Коммерческие ЗУ производственно-складского назначения. Оферты.

Рисунок 11. Изменение РС ЗУ по удалению от центра города

Корреляционно – регрессионные данные:

РС = 19 438*(Расстояние от центра)-1,832 (16)

R2 = 0,386

Низкий коэффициент корреляции не позволяет достоверно использовать регрессионное уравнение для корректировки (имеются дополнительные существенные факторы влияния на стоимость).

Таблица 6. Сводная таблица корреляционно-регрессионных данных (влияние местоположения)

№ п/п Наименование, назначение Регрессионное уравнение R2 РС, ППА, РЦ,
ед.изм.
Расстояние,
ед.изм.
Комментарии
1 Г. Москва
Оферты
1.1. Офисно-административное РС = 252 720 *(Расстояние от центра)-0,986 0,742 руб./кв. м. км. Возможно использование для корректировок
1.2. Офисно-административное ППА = 125 008 * (Расстояние от центра)-0,769 0,452 руб./кв. м. км. Возможно использование для корректировок при определенных допущениях
Сделки
1.3. Коммерческое РЦ = 210 787-63662*Ln(Расстояние от центра) 0,571 руб./кв. м. км. Возможно использование для корректировок
2 Московская область
Оферты
2.1. Производственно-складское РС = 77,881-16,17*Ln(Расстояние от МКАД) 0,184 млн. руб./Га км. Низка доверительная вероятность
3 Ленинградская область
Оферты
3.1. Производственно-складское РС = 17,286-2,083*Ln(Расстояние от КАД) 0,143 млн. руб./Га км. Низка доверительная вероятность
4 Ярославль
Оферты
4.1. Торговое РС = 5 707-817,5*Ln(Расстояние от центра) 0,350 руб./кв. м. км. Возможно использование для корректировок при определенных допущениях
4.2. Производственно-складское РС = 19 438*(Расстояние от центра)-1,832 0,386 руб./кв. м. км. Возможно использование для корректировок при определенных допущениях

3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОРРЕКТИРОВОК НА МАСШТАБНЫЙ ЭФФЕКТ ДЛЯ ГОРОДСКИХ И ОБЛАСТНЫХ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ

3.1. г. Москва. Масштабный эффект для ЗУ офисно-административного назначения

Методология основана на вышеприведенной.

Использовались предложения по продаже прав собственности для земельных участков коммерческого назначения (офисно-административного).

Удельные стоимости РС сопоставлялись с площадями ЗУ и производился корреляционно – регрессионный анализ (КРА) наличия стохастической связи между РС и Площадью ЗУ. Для наглядности, КРА сделан для всего города, где сильно сказывается влияние местоположения, а также для его отдельных частей, где постепенно влияние местоположения снижается.

Результаты исследований представлены в графическом и табулированном виде.

Рисунок 12. Масштабный эффект (весь город)

Рисунок 13. Масштабный эффект (3,0-11,5 км от центра города)

Рисунок 14. Масштабный эффект (5,8-9,5 км от центра города)

Рисунок 15. Масштабный эффект (6,0-8,3 км от центра города)

В нижеприведенной таблице представлены сравнительные расчетные данные, полученные с помощью различных регрессионных уравнений.

Следует отметить одну особенность проведения корректировки на масштаб, заключающуюся в том, что по регрессионным формулам рассчитывается не рыночная стоимость (РС), а корректировочная стоимость (РСк), то есть при Площади ЗУ = 0 в формуле получается начальная РС того диапазона расстояний от базисного центра, в котором находился масштабный эффект.

Таблица 7. Сравнительные данные по регрессионным уравнениям

№ варианта Расстояние от центра, км. Выборка, шт. Регрессионное уравнение R РС, руб./кв.м. Соотношение 100/1000 Соотношение 1000/5000 Влияние местоположения
Стоимость 100 кв.м. Стоимость 1000 кв.м. Стоимость 5000 кв.м.
1 Весь город 35 РСк=399 238-39 238*Ln (Площадь ЗУ) 0,407 218 540 128 191 65 040 1,705 1,971 Очень сильное
2 3,0 — 11,5 17 РСк=130 111 — 8 712*Ln (Площадь ЗУ) 0,305 89 991 69 931 55 909 1,287 1,251 Сильное
3 5,8 — 9,5 12 РСк=163 881 -13 504* Ln (Площадь ЗУ) 0,737 101 693 70 599 48 865 1,440 1,445 Слабое
4 6,0 — 8,3 8 РСк=171 915 — 13 410 *Ln (Площадь ЗУ) 0,842 110 160 79 282 57 699 1,389 1,374 Незначительное

Величина R показывает, что в последнем варианте доверительная вероятность наиболее высокая, однако по величине выборки (8 шт.) можно охарактеризовать этот вариант как недостаточно обоснованным. Для наглядности сопоставления разности расчетных данных по вариантам, в таблице представлены расчеты стоимостей для 100 кв.м., 1000 кв.м. и 5000 кв.м., а также соотношения этих стоимостей (100 / 1000 и 1000/5000). Наименьшие различия показывают расчеты по вариантам 3 и 4 при слабом и незначительном влиянии местоположения ЗУ.

Следовательно, наиболее целесообразно использовать для величин корректировок вариант 3 (5,8 – 9,5 км. от центра), где влияние местоположения слабое и выборка данных достаточно представительная (12 объектов).

3.2. г. Москва. Масштабный эффект для ЗУ торгового и производственного назначения.

Торговое назначение (ППАк)

Рисунок 16. Масштабный эффект (10-15 км от центра города)

Корреляционно – регрессионные данные:

ППАк = 113 647-16 221*Ln(Площадь ЗУ) (17)

R2 = 0,510

Производственное назначение (РСк)

Рисунок 17. Масштабный эффект (город в целом)

Корреляционно – регрессионные данные:

РСк = 366 978,08*(Площадь ЗУ)-0,92 (18)

R2 = 0,560

3.3. Московская область. Исследование масштабных эффектов для земельных участков производственного назначения

Таблица 8. Сведения по ЗУ коммерческого назначения (оферты)

№ п/п Местоположение Расстояние от МКАД, км. Площадь, Га РС*, млн.руб./Га
1 Шишкино 35 0,91 12,96
2 Белые столбы 30 3,66 8,64
3 Белые столбы 30 4 8,64
4 Белые столбы 30 1,96 10,08
5 Каширское шоссе 30 0,3 11,52
6 Барыбино 37 42,6 8,64
7 Подольский р-н 52 0,84 5,38
8 Хметьево 35 8 11,11
9 Шаховской р-н 130 39,2 2,29
10 Лунево 17 130 1,8
11 Чехов 50 0,5 5,5
12 Чехов 50 2 9,9
13 Лисьи ямки 25 1 2,25
14 Орехово-Зуево 80 1,5 3,6
15 Люторецкое 55 8,8 17,1
16 Шарапова охота 65 0,9 5,99
17 Сьяново 60 2,1 2,99
18 Коломна 96 3 5,4
19 Коломна 92 6,8 5,85
20 Ногинский р-н 40 1,78 8,08
21 Сергеево 55 2,31 10,4
22 Долгое Ледово 10 9,9 15,08
23 Поварово 33 1,6 34,3
24 Чехов 55 1 0,99
25 Чехов 55 0,5 9,9
26 Климовск 30 2,2 63
27 Сгонники 4 12,47 29,68
28 Подольский р-н 15 5,8 18
29 Подольск 17 0,4 56,25
30 Климовск 20 3 29,54
31 Кленово 30 3 29,99
32 Горки Ленинские 8 0,5 35,58
33 Лобня 11 23 14,8
34 Ржавки 18 15,3 12,1
35 Сходня 12 1,3 44,47
36 Заря 15 8,01 26,64
37 Шеболово 80 3,8 9,63
38 Подольск 13 0,83 66,23
39 Высоково 78 2,4 7,29
40 Дурыкино 28 10 19,27
41 Починки 27 0,6 16,2
42 Бронницы 38 6,5 21,45
43 Кулаково 22 1,5 32,4
44 Кулаково 22 1 27
45 Давыдовское 40 6 4,79
46 Новосергиево 60 0,3 7,94
47 Каширское шоссе 19 173 5,82
48 Чехов 50 0,5 9,99
49 Чанки 95 1,5 5,32
50 Чанки 95 3 5,33
51 Чанки 95 6,8 5,33
52 Бронница 27 0,09 3,6
53 Дарна 36 0,15 29,99
54 Кулаково 22 1 21,15
55 Шолохово 15 10,42 36,42
56 Бронницы 43 1,5 14,4
57 Электроугли 25 11 11,42
58 Городня 120 7 2,02
59 Городня 120 16 2,25
60 Домодедово 15 1 36
61 Старая Купавна 20 21,5 14,82
62 Лунево 17 2 33,7
63 Балашиха 15 8 29,65
64 Горинково 80 20 0,04
65 Городня 120 5 4,14
66 Пущино 95 5 9
67 Пущино 95 0,99 10,08
68 Озеры 120 1,5 6,3
69 Сходня 13 3 44,47
70 Мошницы 50 4 4,95
71 Липицы 80 1,22 11,79
72 Красногорск 12 0,4 36
73 Поварово 30 8 43,44
74 Подольск 17 0,42 89,13
75 Балашиха 11 0,8 29,65
76 Химки 6 2 44,47
77 Клязьма 12 5,05 44,47
78 Одинцово 7 7,43 98,1
79 Бисерово 13 217 3,66
80 Крюково 50 6,4 8
81 Электроугли 25 19 19,56
82 Свитино 35 35,65 18,9
83 Яковлево 15 0,45 60,78
84 Терехово 30 20,56 0,86
85 Троицк 22 4,08 9,81
86 Калиновка 6 2 20,92
87 Химки 12 5 44,47
88 Бутово 2 2,4 122,5
89 Видное 5 0,7 151
90 Дзержинский 2 2,14 53,27
91 Троицкое 28 53 9
92 Яковлево 14 66,87 4,04
93 Петровское 30 107,44 11,86
94 Новая Ольховка 64 15 5,93
95 Поварово 32 47,16 1,77
96 Химки 1 2,68 103,76
97 Лобня 12 3,2 92,67
98 Горки Ленинские 10 17,36 29,65
99 Кочугино 31 16,57 11,86
100 Подосинки 20 29,03 16,01
101 Никулино 50 10 13,33
102 Апаринки 5 2,04 83,92
103 Алексеевка 60 20 11,86
104 Давыдково 70 29,2 7,4
105 Давыдково 70 75,29 7,4
106 Спас-Заулок 110 42 2,96
107 Железнодорожный 12 75 5,93
108 Сухарево 19 10 17,79
*РС приведена с учетом коэффициентов уторгования (СРД-12,13)

Рисунок 18. Масштабный эффект по области

Рисунок 19. Масштабный эффект в зоне 10-20 км от МКАД

Корреляционно – регрессионные данные:

РСк = 50,031-9,731*Ln(Площадь ЗУ) (19)

R2 = 0,586

Следует отметить, что при площадях свыше 50 Га корректировка нецелесообразна (удельные стоимости сопоставимы).

3.4. Ленинградская область. Исследование масштабных эффектов для земельных участков производственного назначения

Таблица 9. Сведения по ЗУ производственного назначения (оферты)

№ п/п Местоположение Расстояние от КАД км. Площадь, Га РС*, млн.руб./Га
1 Аннолово 25 3 6,6
2 Форносово 25 3 6,6
3 Аннолово 22 10 9,45
4 Гатчина 37 2,5 10,08
5 Велигонт 2 2,5 10,08
6 Волховское шоссе 3,5 0,9 19
7 Волховское шоссе 1,5 10 17,28
8 Горелово 1,5 3,3 14,4
9 Таллинское шоссе 0,5 1,5 19,8
10 Дубки 92 3,3 1,09
11 Киевское шоссе 17 50 11,52
12 Кудрово 0 0,6 25,06
13 Порзолово 2,5 5 4,61
14 Ломоносов 1,5 1,6 4,5
15 Мурно 2 2,6 24,3
16 Мурманское шоссе 12 3 28,8
17 Мурманское шоссе 1,5 16 13,5
18 Новоприозерское шоссе 9,5 2,5 11,52
19 Новосаратовка 0,6 28,6 15,84
20 Гатчина 30 4 8,06
21 Гатчина 30 3,1 8,13
22 Кингисепский р-н 82 2,4 1,13
23 Петрозаводское шоссе 17 4,9 18,72
24 Соржа 6 12 14,4
25 Соржа 7 12 14,4
26 Стрельна 2 1 30,24
27 Федоровское 1,5 4,4 5,47
28 Шушары 2 0,5 28,08
29 Шушары 2 15,7 11,52
30 Щеглово 20 3 9
31 Янино 4 3 16,74
32 Янино 3 1,9 9,9
33 Романовка 16 30 11,52
34 Телези 14,5 78,4 6,34
35 Ям-Ижора 17 200 5,76
36 Лаголово 14 30 15,96
37 Лаголово 12 2 15,75
38 Всеволожск 13 5 22,5
39 Всеволожск 14 183 1,09
40 Пушкинский р-н 15 3 16,61
41 Никольское 18 6,3 21,42
42 Бугры 0,5 10 20,16
43 Волховское шоссе 0,1 5 16,2
44 Горелово 1,5 10,9 14,98
45 Заневка 0,2 18,3 28,8
46 Екатериновка 25 10,3 2,88
47 Московское шоссе 15 7 15,84
48 Киевское шоссе 17 45 11,25
49 Красный бор 23 30 2,02
50 Бодьшое Верево 32 70,2 4,32
51 Красное село 8 23,5 21,02
52 Ушаки 45 72 1,44
53 Шушары 2 37 11,52
*РС приведена с учетом коэффициентов уторгования (СРД-12,13)

Рисунок 20. Масштабный эффект в зоне 12-18 км от КАД

Корреляционно – регрессионные данные:

РСк = 25,592 -3,953*Ln(Площадь ЗУ) (20)

R2 = 0,724

Следует отметить, что при площадях свыше 70 Га корректировка нецелесообразна (удельные стоимости сопоставимы).

3.5. Исследование масштабных эффектов для земельных участков коммерческого назначения (торгово-административное и производственное) в г. Ярославле.

3.5.1. Масштабный эффект для ЗУ торгово-офисного назначения

Рисунок 21. Масштабный эффект (5-9 км от центра города)

Корреляционно – регрессионные данные:

РСк = 5430,8-885,5*Ln(Площадь ЗУ) (21)

R2 = 0,442

3.5.2. Масштабный эффект для земельных участков производственного назначения

Рисунок 22. Масштабный эффект (6-12 км от центра города)

Корреляционно – регрессионные данные:

РСк = 1852,5-275,8*Ln(Площадь ЗУ) (22)

R2 = 0,616

Следует отметить одну особенность проведения корректировки на масштаб, заключающуюся в том, что по регрессионным формулам рассчитывается не рыночная стоимость (РС), а корректировочная стоимость (РСк), то есть при Площади ЗУ = 0 в формуле получается начальная РС того диапазона расстояний от базисного центра, в котором находился масштабный эффект.

Таблица 10. Сводная таблица корреляционно-регрессионных данных (влияние масштабного эффекта)

№ п/п Наименование, назначение Регрессионное уравнение R2 РСк, ППАк,
ед.изм
Площадь ЗУ,
ед. изм.
Комментарии
1 Г. Москва          
  Оферты          
1.1. Офисно-административное РСк=163 881 -13 504* Ln (Площадь ЗУ) 0,543 руб./кв. м. кв. м. Возможно использование для корректировок
1.2. Офисно-административное ППАк = 113 647-16 221*Ln(Площадь ЗУ) 0,510 руб./кв. м. сотка Возможно использование для корректировок при определенных допущениях
1.3 Производственное РСк = 366 978,08*(Площадь ЗУ) -0,92 0,560 руб./кв. м. сотка Возможно использование для корректировок при определенных допущениях
2 Московская область          
  Оферты          
2.1. Производственное РСк = 50,031-9,731*Ln(Площадь ЗУ) 0,586 млн. руб./Га Га Возможно использование для корректировок при определенных допущениях
3 Ленинградская область          
  Оферты          
3.1. Производственное РСк = 25,592 -3,953*Ln(Площадь ЗУ) 0,724 млн. руб./Га Га Возможно использование для корректировок
4 Ярославль          
  Оферты          
4.1. Торгово-офисное РСк = 5430,8-885,5*Ln(Площадь ЗУ) 0,442 руб./кв. м. сотка Возможно использование для корректировок при определенных допущениях
4.2. Производственное РСк = 1852,5-275,8*Ln(Площадь ЗУ) О,616 руб./кв. м. сотка Возможно использование для корректировок

4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДИАПАЗОНОВ КОРРЕКТИРОВОК С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ РАЗЛИЧНЫХ ФАКТОРОВ ДЛЯ ГОРОДСКИХ И ОБЛАСТНЫХ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ

Методология исследований:

— поиск предложений по продаже прав собственности по городам и областям РФ;

— применение корректировок на уторгование на базе СРД-12,13 для земельных участков;

— графическое построение полученных данных со статистической обработкой;

— расчет влияния различных факторов на изменения стоимости земельных участков и определение относительных диапазонов корректировок.

Результаты определений диапазонов корректировок сведены в общую таблицу.

Таблица 11. Диапазоны корректировок для факторов влияния на стоимости РС земельных участков

№ п/п Наименование ЗУ Условия Диапазоны корректировок Местоположение земельных участков
Городские земельные участки
1 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Близость ж/д вокзала Удаление на 0,3-0,8 км. 0…42% Ставрополь, Ростов на Дону, Тула, города М.О.
2 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Близость к метро Удаление на 0,3-0,4 км. 0…17% Москва, С-П, Екатеринбург
3 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Близость к остановке транспорта Удаление на 0,3-0,5 км. 0…9%** Краснодар, Ростов на Дону, Ставрополь, Омск, города М.О.
4 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Близость к остановке транспорта Удаление на 0,1-0,2 км. различия не выявлены Москва, С-П.
5 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Наличие рядом церкви Удаление на 0,3-0,5 км. различия не выявлены Ставрополь, Ростов на Дону, Краснодар, Тверь
6 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Наличие инженерных сетей на участке Отсутствие инженерных сетей различия не выявлены Москва, С-П, Екатеринбург
7 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Наличие ИРД Без ИРД 18…33% Москва, С-П., М.О.
8 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Наличие культурно-исторического ансамбля Удаленность от ансамбля до 0,5 км. 0…12% Москва, С-П, Екатеринбург
9 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Наличие зданий под снос Свободный ЗУ 0…4%** (рост для свободного) Москва, С-П, Екатеринбург
10 Городского коммерческого назначения (торговля, офисы, сервис) Наличие источника экологической опасности (химзавод, выбросы) Отсутствие источников экологической опасности в зоне до 3 км. 0…-34% Москва, С-П.
Земли мелких населенных пунктов
1 Под и.ж.с. Наличие инженерных сетей на участке Отсутствие инженерных сетей 32…56%* Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О.
2 Под и.ж.с. Наличие инженерных сетей рядом с участком Отсутствие инженерных сетей 12…33% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
3 Под и.ж.с. Наличие леса или водоема рядом Отсутствие леса, водоема 8…49% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
4 Под и.ж.с. Наличие леса и водоема Отсутствие леса, водоема 29…78% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
5 Под и.ж.с. Наличие культурно-исторического ансамбля Удаленность от ансамбля до 1,5 км. 0…28% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О, Ленинградская обл.
6 Под и.ж.с. Наличие рядом церкви Удаление на 0,3-0,5 км. 0…18% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
7 Под и.ж.с. Наличие школы Отсутствие школы 0…22% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
8 Под и.ж.с. Наличие рядом федеральной трассы Отсутствие федеральной трассы 6…36% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
9 Под и.ж.с. Наличие дороги с твердым покрытием Дорога грунтовая, гравийная 0…6% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
10 Под и.ж.с. Наличие магазинов Отсутствие магазинов 0…68% Ростовская на Дону обл., Ставропольская обл., Краснодарский край, М.О
Земли загородных владений до 30 км. от городов
1 Под коттеджную застройку Наличие общей канализации Отсутствие общей канализации 5…11% М.О.
2 Под коттеджную застройку Отсутствие газа Наличие газа 31…42% М.О,
Ленинградская обл.
2 Под коттеджную застройку Наличие рядом выезда на федеральную или муниципальную трассу Выезд свыше 2 км. 0…17% М.О.
3 Под коттеджную застройку Наличие дороги с твердым покрытием Дорога грунтовая, гравийная 0…9% М.О.
4 Под коттеджную застройку Наличие леса и водоема Отсутствие леса, водоема 4…18%*** М.О.
5 Под коттеджную застройку Централизованная охрана участков Без охраны 2…8%** М.О.
*Газ — до 29…36%
**Проверка нуль гипотез на уровне доверительной вероятности в 5% не подтверждает расхождение данных (более вероятно подтверждение нуль-гипотез на уровне 10%).
***Результаты анализа данных по элитным направлениям показывают более высокие значения (до 50%).

Результаты приведены в Примере 5.

Примеры определения диапазонов корректировок.

Приведены отдельные примеры определения диапазонов корректировок на базе построения КРА и на базе сопоставления отдельных выборок со статистической обработкой данных.

Пример 1.

В нижеприведенной таблице показаны выборки рыночных стоимостей для ЗУ под и.ж.с., расположенных на территории Московской области на удалении 14-17 км. от МКАД по Новорязанскому направлению. Анализировались соотношения РС с газом и канализацией, с газом, без газа и канализации (присутствовали электроснабжение и водопровод). Проверка нуль-гипотезы (об отсутствии различий, однородности между случайными величинами) осуществлялась при установлении границ значимости на основе распределения Стьюдента (на базе перекрытия интервалов при доверительной вероятности 5%).

Таблица 12. Выборки РС ЗУ и статистические обработки

№ п/п РС с канализацией и газом,
тыс.руб./сотка
РС с газом,
тыс.руб./сотка
РС без газа и канализации,
тыс.руб./сотка
1 203 182 154
2 196 200 143
3 220 196 98
4 202 168 126
5 208 140 150
6 188 200 142
7 192 201 132
8 202 192 154
Статистическая обработка данных
Среднее 201,375 184,875 137,375
Разница 1,000 0,918 0,682
Стандартная ошибка 3,509 7,558 6,646
Медиана 202 194 142,5
Мода 202 200 154
Стандартное отклонение 9,927 21,3771 18,799
Дисперсия выборки 98,553 456,982 353,411
Эксцесс 0,847 2,203 2,24
Асимметричность 0,659 -1,606 -1,468
Интервал 32 61 56
Минимум 188 140 98
Максимум 220 201 154
Сумма 1611 1479 1099
Счет 8 8 8
Квариации 0,049 0,116 0,137
Интервал минимум 197,865 177,317 130,728
Интервал максимум 204,885 192,433 144,022
Нуль гипотеза Базовый вариант нуль гипотеза отклоняется на уровне доверительной вероятности 5% нуль гипотеза отклоняется на уровне доверительной вероятности 5%

Разница в РС между ЗУ с канализацией и без канализации – 9,2%.

Разница в РС между ЗУ с полным комплексом инженерных сетей и ЗУ без газа и канализации – 31,8%.

Пример 2.

На нижеприведенном графике показаны стоимости ЗУ под и.ж.с. в Солнечногорском районе Московской области при удалении от водоема (расстояние от МКАД – 22 км.)

Рисунок 23. Изменение стоимости РС при удалении от водоема

Таблица 13. Расчет стоимостей ЗУ по регрессионному уравнению

Расстояние, км. Стоимость, тыс.руб./сотка Относительная стоимость
0,05 231,8 1,000
0,2 196,7 0,849
0,4 179,2 0,773
0,6 169,0 0,729
0,8 161,7 0,698

Разница – около 30,2% при удалении на 0,8 км.

Пример 3.

Пример определения вклада ИРД в стоимость ЗУ {1}.

Функциональное назначение участков — жилой микрорайон, дачный поселок, производство, торговый комплекс.

Площади ЗУ: 20 — 137 га.

Выборка парных продаж: 10 пар.

Разница в сравниваемых парных площадях аналогов не более 30%.

Расстояние от МКАД: 10….40 км.

Исследуемая зависимость: «Стоимость прав собственности с ИРД / Стоимость без ИРД».

Разброс данных: 1,218—1,502.

Среднее по выборке парных продаж: 1,328.

Коэффициент вариации: 0,086.

Пример 4.

В нижеприведенной таблице показаны выборки рыночных стоимостей для ЗУ под коттеджную застройку, расположенных на территории Ленинградской области на удалении 5 км. от С/П в районе Петергофа, д. Санино. Анализировались соотношения РС с газом и без газа (присутствовали электроснабжение и водопровод). Проверка нуль-гипотезы (вероятность отсутствия связи между случайными величинами) осуществлялась при установлении границ значимости на основе распределения Стьюдента (на базе перекрытия интервалов при доверительной вероятности 5%).

Таблица 14. Выборки РС ЗУ и статистические обработки

№ п/п РС без газа, руб./сотка РС с газом, руб./сотка
1 84 000 192 513
2 87 662 115 585
3 95 339 100 800
4 90 000 100 800
5 90 000 114 407
6 156 000 108 000
7 90 000 172 500
8 75 051 162 000
9 97 364 160 200
Статистическая обработка данных
Среднее 96 157 136 312
Соотношение 1,000 1,418
Стандартная ошибка 7 784 11 745
Медиана 90 000 115 585
Мода 90 000 100 800
Стандартное отклонение 23 352 35 235
Дисперсия выборки 545 306 070 1 241 485 520
Эксцесс 7,19 -1,671
Асимметричность 2,55 0,455
Интервал 80 949 91 713
Минимум 75 051 100 800
Максимум 156 000 192 513
Сумма 865 416 1 226 805
Счет 9 9
Квар 0,243 0,258
Минимум 88 373 124 567
Максимум 119 509 148 057
Проверка нуль-гипотезы нуль гипотеза отклоняется на уровне доверительной вероятности 5% нуль гипотеза отклоняется на уровне доверительной вероятности 5%

Разница в РС между ЗУ с газом и без газа – 41,8%.

Пример 5.

Приводится анализ парных продаж земельных участков по Рублево-Успенскому направлению Московской области, расположенных у реки (озера) и вне водоемов (в поле, лесу).

Условные обозначения:

РСв – удельная рыночная стоимость 1 сотки ЗУ, расположенного у водоема;

РСо – удельная рыночная стоимость 1 сотки ЗУ, расположенного в поле, лесу.

Таблица 15. Парные выборки РС ЗУ по Рублево-Успенскому направлению

№ пары Расстояние от МКАД, км. Площадь ЗУ, соток Месторасположение РСв,
руб./сотка
РСо,
руб./сотка
Соотношение РСв/РСо
1 7 15 у реки 2 454 863 1,500
7 15 полевой 1 636 575
2 10 17 у реки 2 291 205 1,366
10 19 полевой 1 677 300
3 10 27 у реки 2 426 059 1,481
10 30 лесной 1 637 590
4 22 17 у реки 2 113 335 1,349
22 15 полевой 1 566 785
5 27 11,7 у водоема 564 103 1,254
27 12 лесной 450 000
6 32 24 у водоема 406 122 1,240
34 26 лесной 327 518
7 50 15 у реки 190 000 1,152
50 15 полевой 165 000

Рисунок 24. Изменение соотношения РС ЗУ у водоема и без водоема

Разница в стоимости ЗУ на 7 км. от МКАД (1,500) приходит к величине 1,152 на удалении 50 км. от МКАД.

Ранжирование факторов влияния на стоимость объектов недвижимости.

Методология исследований:

— поиск предложений по продаже прав собственности по городам РФ;

— применение корректировок на уторгование на базе СРД-12,13 для земельных участков;

— графическое построение полученных данных со статистической обработкой;

— определение тенденций влияния и ранжирование различных факторов на изменения стоимости земельных участков и определение преимущественных рангов.

Для ранжирования факторов частично использованы выборки данных по ЗУ (РС, ППА), проанализированные выше по тексту.

Результаты определений диапазонов корректировок сведены в общую таблицу.

В таблицах приняты следующие обозначения:

С – сильное влияние на рост стоимости;

В – влияние на рост стоимости;

0 – не оказывает влияния (слабое влияние);

-В – влияние на снижение стоимости;

-С – сильное влияние на снижение стоимости.

Таблица 16. Факторы влияния на стоимость земельных участков

№ п/п Наименование Под жилую недвиж. в городе Под загородные владения Под торгово-сервисную недвиж. Под офисную недвижимость Под производств. недвиж. Под складскую недвиж.
1 Права
1.1 Право собственности В С С С В В
1.2 Право аренды
— до 10 лет 0
— свыше 10 лет. 0
2 Местоположение
2.1 Престижность С С С В О О
2.2 Исторический центр города С В В О О
2.3 Экологическая безопасность С С В В О О
2.4 Экологические риски — С — С — В — В О О
2.5 Близость кладбищ — С — С О — В О О
2.6 Близость парковой (лесной) зоны В С О О О О
2.7 Близость памятников культурного наследия В В В О О О
2.8 Близость водоемов О В О О О О
2.9. Транспортная и пешеходная доступность С В С С В В
2.10 Промзона — В О В В
3 Обеспеченность инженерными сетями С С В В В В
4 Наличие разработанного инвестиционного проекта В В В О В
5 Сервитуты
5.1 Право прохода, проезда — С — В — В — В — В
5.2 Ограничение в пользовании — В — В — В — В — В
5.3 Градостроительные ограничения по высоте — В — С — С — В — В
6 Наличие промстоков В
7 Права третьих лиц
7.1 Залог в банке — В — С — В — В — В — В
7.2 Длительные договора аренды по пересматриваемым рыночным ставкам В В В В О О
8 Форма земельного участка
8.1 Прямоугольная (квадратная) О О О О О О
8.2 Вытянутая О — В О О О — В
8.3 Неправильная О — В О О О — В
9 Выход на «красную» линию В С В О О
10 Окружение по улучшениям
10.1 Улучшения повышенного класса (А,В) В С В В О О
10.2 Улучшения среднего класса (В,С) О В О О О О
10.3 Улучшения пониженного класса (С,D) — В — В — В — В О О

Примеры проведения исследований:

Приведены отдельные примеры определения диапазонов корректировок на базе построения КРА и на базе сопоставления отдельных выборок со статистической обработкой данных.

Пример 1.

Различия между правами собственности и долгосрочными правами аренды приведены в табл.4 для ЗУ торгового, офисного и производственного назначения.

Пример 2.

В нижеприведенной таблице рассмотрены удельные стоимости ЗУ для загородных владений, расположенных по направлениям области, различным по степени престижности [1]

Таблица 17. Стоимости 1 сотки ЗУ по различным направлениям Московской области

Направление Стоимость 1 сотки ЗУ, долл./сотка Престижность
До 15 км. от МКАД 15 – 30 км. от СКАД З0-50 км от МКАД
Рублево-Успенское 27 000 – 38 200 13 000 – 25 000 12 500 – 15 700 Высокая
Симферопольское 7 500 – 14 500 5 900 – 9 599 2 300 – 7 400 Средняя
Нижегородское 3 200 – 15 500 2 800 – 9 100 1 900 – 6 100 Низкая

>Пример 3

Влияние обеспеченности ЗУ инженерными сетями представлено в табл.10.

>Пример 4.

Влияние разработанного инвестиционного проекта на стоимость ЗУ приведена в примере 3 выше по тексту.

>Пример 5.

Влияние наличия водоема на стоимость ЗУ рассмотрено в табл.13 выше по тексту.

5. РАНЖИРОВАНИЕ ФАКТОРОВ ВЛИЯНИЯ НА СТОИМОСТЬ ГОРОДСКОЙ КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ (ЗЕМЕЛЬНЫЕ УЧАСТКИ С УЛУЧШЕНИЯМИ) ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ НАПРАВЛЕНИЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ (ЖИЛАЯ НЕДВИЖИМОСТЬ, ТОРГОВО-СЕРВИСНАЯ, ОФИСНАЯ, ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ, СКЛАДСКАЯ НЕДВИЖИМОСТЬ)

Методология исследований:

— поиск предложений по продаже прав собственности на земельных участков с улучшениями по городам и областям РФ;

— применение корректировок на уторгование на базе СРД-12,13 для отдельных объектов недвижимости;

— графическое построение полученных данных со статистической обработкой;

— определение тенденций влияния и ранжирование различных факторов на изменения стоимости земельных участков с улучшениями и определение преимущественных рангов.

Особенностями проведения отдельных исследований являются:

— использование готовых аналитических данных по сети Интернет;

— использование аналитических данных по сборникам, относящимся к недвижимости;

— использование исследовательских данных из отчетов по оценке;

— использование исследовательских данных из книг и статей по оценке;

— использование архивных материалов ООО «НЦПО»;

— использование данных из отчетов ТОП-4 и ведущих оценочных фирм РФ;

— использование риэлторских данных и т.п.

Результаты определений диапазонов корректировок сведены в общую таблицу.

Таблица 18. Факторы влияния на стоимость городской коммерческой недвижимости (земельные участки с улучшениями)

№ п/п Наименование / Класс Жилая Торгово-сервисная Офисная Производственная Складская
А В С D А В С D А В С D А В С D А В С D
1 Права на земельный участок                                        
1.1. Право собственности О О О О С С С С В В В В В В В В В В В В
1.2. Право аренды                                        
1.2.1. — до 10 лет О О О О
1.2.2. — свыше 10 лет. О О О О О О О О О О О О
2 Местоположение                                        
2.1. Престижность С С В В С С В В С С В В О О О О О О О О
2.2. Исторический центр города С С С В С С С В С С С В О О О О О О О О
2.3. Экологическая безопасность В В В В В В В В В В В В О О О О О О О О
2.4. Экологические риски — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В О О О О О О О О
2.5. Близость кладбищ — С — С — В — В О О О О — В — В О О О О О О О О О О
2.6. Близость парковой (лесной) зоны В В О О О О О О О О О О О О О О О О О О
2.7. Близость памятников культурного наследия О О О О В В О О О О О О О О О О О О О О
2.8. Близость водоемов В В В О О О О О О О О О О О О О О О О О
2.9. Транспортная и пешеходная доступность В В В В С С В В В В В В О О О О В В О О
2.10. Промышленная зона — В — В О О — В — В О О В В В В В В В В
2.11. Близость к центрам деловой активности и жизнеобеспечения В В В В В В В В В В В В О О О О О О О О
3 Обеспеченность инженерными сетями В В В В В В В В В В
4 Сервитуты                                        
4.1. Право прохода, проезда — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В
4.2. Ограничение в пользовании — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В
4.3. Градостроительные ограничения по высоте — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В
5 Наличие промстоков В В В В
6 Формат В В В В В В В В В О О
7 Права третьих лиц                                        
7.1. Залог в банке — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В
7.2. Длительные договора аренды по рыночным ставкам — В — В — В — В В В В В В В В В В В В В В В В В
8 Форма земельного участка                                        
8.1. Прямоугольная (квадратная) О О О О О О О О О О О О О О О О О О О О
8.2. Вытянутая О О О О О О О О О О О О О О О О О О О )
8.3. Неправильная О О О О О О О О О О О О О О О О — В — В — В — В
9 Выход на «красную» линию В В В В С С В В С С В В О О О О О О О О
10 Окружение по улучшениям                                        
10.1. Улучшения повышенного класса (А,В) В В В В В В В В В В В В О О О О О О О О
10.2. Улучшения среднего класса (В,С) О О О О О О О О О О О О О О О О О О О О
10.3. Улучшения пониженного класса (С,D) — В — В — В — В — В — В О О — В — В О О О О О О О О О О
11 Архитектурно – планировочное решение В О О О В О О О В О О О О О О О В О О О
12 Износы улучшений — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В
13 Отделка помещений                                        
13.1. Отделка повышенного класса (А,В) О О В В О О В В О О В В О О О О О О В О
13.2. Отделка среднего класса (В,С) — В — В О В — В О О В — В О О В О О О О О О О О
13.3. Отделка пониженного класса (С,D) — С — С О О — С — С О О — С — С О О — В — В О О — В — В О О
14 Благоустройство территории В В В О В В О О В В О О В О О О В О О О
15 Эксплуатационные расходы                                        
15.1. Выше среднего О О — В О — В — В — В — В — В — В — В — В — С — С — С — В — С — С — С — В
15.2. Ниже среднего О О О О В В В В В В В В В В В В В В В В
16 Наличие и состояние систем безопасности В В В О В В В О В В В О В В В О В В В О
17 Капитальность улучшений О О О О О О О В О О О В О О В В О О В В
18 Функциональные ограничения улучшений — В — В — В — В — В — В — В — В — В — В

Выводы

1. Рынки ЗУ по городам и областям европейской части РФ находятся в развитии и не представляют достаточного количества данных по офертам и сделкам, на основании которых можно проводить корреляционно – регрессионные анализы с высокой степенью достоверности.

2. Исследования рыночной стоимости прав собственности на ЗУ по городам РФ и сравнение с кадастровыми стоимостями показывает, что, в среднем, в городах имеется возможность повышения кадастровой стоимости ЗУ в центральных районах, а также большие вероятности оспаривание кадастровой стоимости ЗУ ближе к окраинам.

3. В Москве имеются ЗУ с завышенной кадастровой стоимостью, местоположение которых тяготеет к окраинам города. Вероятность наличия таких ЗУ составляет от 25% (по офертам) до 36% (по сделкам).

4. Стоимость прав собственности на ЗУ значительно превышает стоимость долгосрочных прав аренды. В среднем, наибольшее превышение отмечается для ЗУ торгово-сервисного назначения и наименьшее – для ЗУ производственного назначения;

5. В среднем, по городам РФ, рассмотренным выше, рыночные стоимости прав собственности (РС) превышают кадастровые стоимости ЗУ (КС);

6. Наибольшие различия прав собственности (РС) с кадастровыми стоимостями (КС) отмечены в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Ярославле, а наименьшие – в Красноярске, Краснодаре, Ростове на Дону, Екатеринбурге;

7. В среднем, по городам РФ, рассмотренным выше, рыночные стоимости прав долгосрочной аренды (ППА) находятся ниже кадастровых стоимостей ЗУ (КС);

8. Наиболее приближены рыночные стоимости прав долгосрочной аренды (ППА) к кадастровым стоимостям (КС) в Москве, Новосибирске, Санкт-Петербурге, наименее – в Красноярске, Екатеринбурге, Ярославле;

9. Исследования влияния местоположения ЗУ по фактору удаленности от базисного центра позволили установить корреляционно – регрессионные связи, представленные в сводной таблице №6.

10. Исследование влияния масштабного эффекта для ЗУ позволили установить корреляционно – регрессионные связи, представленные в сводной таблице №10.

11. Исследования диапазонов корректировок с учетом влияния различных факторов для городских и областных земельных участков представлены в таблице №11.

12. Исследования по ранжированию факторов влияния на стоимость объектов недвижимости представлены в таблицах №16 и 18.

Литературные источники

1. Яскевич Е.Е. Практика оценки недвижимости. М., Техносфера, 2011 г.-504 с.

2. Петров В.И. Оценка стоимости земельных участков. М., КНОРУС, 2012.-264 с.

3. Касьяненко Т.Г., Маховикова Г.А., Есипов В.Е., Мирзажанов С.К. Оценка недвижимости. М., КНОРУС, 2013.-752 с.

4. Грибовский С.В., Сивец С.А. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества. М., Финансы и статистика, 2008.-368 с.

5. Справочники расчетных данных для оценки и консалтинга (СРД-12,13), М., ООО «НЦПО», 2013 г. (www.cpcpa.ru)

Приложение 1. Подходы и методы оценки земельных участков.

Таблица 19. Подходы к оценке ЗУ

Наименование подхода / Номер метода Сравнительный Доходный Затратный
Метод 1 Метод сравнения продаж Метод капитализации земельной ренты Метод затрат на воспроизводство или замещение инфраструктуры
Метод 2 Метод выделения Метод остатка Метод условий инвестиционных контрактов
Метод 3 Метод распределения Метод предполагаемого использования Метод затрат на освоение с/х земель

При расчете стоимости прав на ЗУ использован метод выделения.

Метод применяется для оценки застроенных земельных участков. Метод основан на элементах затратного и сравнительном подходе.

Условия применения метода:

— наличие информации о ценах сделок с едиными объектами недвижимости, аналогичными единому объекту недвижимости, включающему в себя оцениваемый земельный участок. При отсутствии информации о ценах сделок допускается использование цен предложения (спроса);

— соответствие улучшений земельного участка его наиболее эффективному использованию.

Данный метод применяется, как правило, при определении стоимости земельного участка, имеющего типовую застройку. Земельные участки аналогов должны иметь одинаковый размер.

Метод предполагает следующую последовательность действий:

— определение рыночной стоимости единого объекта недвижимости, включающего в себя оцениваемый земельный участок методом сравнения продаж;

— расчет стоимости замещения или стоимости воспроизводства улучшений оцениваемого земельного участка;

— расчет рыночной стоимости оцениваемого земельного участка путем вычитания из рыночной стоимости единого объекта недвижимости, включающего в себя оцениваемый земельный участок, стоимости замещения или стоимости воспроизводства улучшений земельного участка с учетом величины накопленного износа.

В соответствие с процедурой применения метода, в первую очередь необходимо определить рыночную стоимость единого объекта недвижимости, включающего в себя аналогичные оцениваемые земельные участки, методом сравнения продаж.

Далее необходимо рассчитать стоимость воспроизводства улучшений объектов – аналогов оцениваемого земельного участка.

На заключительном этапе необходимо рассчитать рыночную стоимость оцениваемого земельного участка путем вычитания из рыночной стоимости единых объектов недвижимости, включающих в себя аналогичные оцениваемые земельные участки, стоимости воспроизводства улучшений аналогов
земельного участка.

Декабрь 2013 г.

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Как найти площадь освещаемой поверхности это
  • Как найти английскую песню по русским словам
  • Как составить блок схему программы онлайн
  • Как найти порабощенный каратель
  • Как в ворде исправить знаки препинания