Специфика массовой оценки недвижимости и области ее применения

При определении рыночной стоимости рассматриваются объективные факторы. Что касается субъективных факторов, то они связаны с поведением конкретного покупателя, продавца или посредника при заключении сделки, в части не определяемой непосредственно ее экономическими условиями (темперамент, осведомленность, честность, терпеливость, доверчивость, личные симпатии и антипатии и т.п.). Анализ этих факторов, относящихся к области индивидуальной психологии, а не экономики, выходит за рамки оценки рыночной стоимости недвижимости.

Объективные факторы, в основном, являются экономическими, определяющими, в конечном счете, средний уровень цен конкретных сделок. А цена каждой конкретной сделки формируется под влиянием и иных факторов и составляет своего рода случайную величину, которая колеблется вокруг этого среднего уровня.

Экономические факторы могут быть подразделены на макроэкономические и микроэкономические. К первым относятся факторы, связанные с общей конъюнктурой рынка: исходный уровень обеспеченности потребности в объектах недвижимости в регионе; объемы и структура нового строительства и реконструкции; факторы миграции; правовые и экономические условия сделок (налоги, пошлины,...); уровень и динамика инфляции; курс доллара и его динамика. В российских условиях в составе группы макроэкономических факторов могут быть также указаны следующие долгосрочные факторы:

различия в динамике цен на товары и услуги, а также условий оплаты труда, влияющие на масштабы накопления денежных средств и величину отложенного спроса;

темпы и масштабы формирования нового социального слоя «богатых людей», располагающих возможностями инвестирования средств в недвижимость;

развитие системы ипотеки;

развитие системы иностранных представительств в регионе (в Москве).

Макроэкономические факторы являются инерционными, существенно влияющими на долгосрочную динамику общего уровня цен на квартиры и на изменение их структуры (т. е. соотношения цен между разными группами аналогичных квартир). Но в краткосрочном плане (примерно в рамках одного месяца) их условно можно считать постоянными, а общую конъюнктуру рынка — фиксированной.

Микроэкономические факторы характеризуют объективные параметры конкретных сделок. Из них особенно важны те, которые описывают объект сделки (квартиру). Существенными являются также факторы, связанные с характером сделки и условиями платежей.  Отработаны основные процедуры оформления сделок и их оплаты. Поэтому при массовой оценке рыночной стоимости квартир можно и нужно ориентироваться на типовой (средний) характер сделки, считать этот фактор постоянным и не учитывать его при оценке рыночной стоимости квартир. Тогда рыночная стоимость (усредненная цена) квартиры, оцениваемая на фиксированную дату, обуславливается ее параметрами (характеристиками) как потребительной стоимости.

На основе анализа способов описания и оценки квартир специалистами риелторами и оценщиками представляется целесообразным выделить следующие группы параметров, которые описывают:

собственно квартиру;

дом и придомовую территорию;

расположение квартиры в городе.

Набор таких параметров медленно изменяется с течением времени. Например, в 1993-94 гг. большинство участников сделок с квартирами в старых домах не интересовалось типом межэтажных перекрытий. Соответственно, этот параметр обычно не влиял на цену квартиры, и его не следовало учитывать при оценке ее рыночной стоимости. А в 1996-97 гг. тип перекрытий стал одной из важнейших характеристик квартиры. Например, в «сталинских» или в более старых домах (во всех новых домах только железобетонные перекрытия) цены на квартиры с деревянными перекрытиями по деревянным балкам могут быть ниже на 15-20%, чем на аналогичные квартиры в домах с железобетонными перекрытиями. Поэтому появилась острая необходимость включить этот параметр в стандартное описание квартиры для ее массовой оценки. Что и было сделано.

При определении набора параметров, используемых для описания квартиры, требуется учитывать наличие доступной для анализа рыночной информации, необходимой чтобы отразить в модели оценки влияние этого параметра на стоимость квартиры. Окончательный выбор набора параметров квартиры, используемых в модели, зависит и от подхода к ее построению (спецификации) и калибровке.

 

1.4. Определение  набора параметров квартиры, анализ  местоположения

Выбор учитываемых параметров и задание возможного диапазона значений каждого из параметров квартиры — важнейший этап построения методики оценки.

Наиболее важный и сложный параметр — это местоположение квартиры. Теоретически этот параметр может задаваться многими различными вариантами. Однако мы, исходя их своей последовательной ориентации на риелторскую практику и на используемую в ней информацию, остановились на наиболее распространенном варианте описания. Местоположение квартиры в Москве определяется заданием ближайшей станции метро и расстоянием от метро в минутах пешком, либо наземным транспортом. Только такой вариант позволил нам ежемесячно получать достаточное количество исходной информации для статистической обработки. Она поступала в форме массива данных на магнитном носителе (на дискете) или по электронной почте. Далее она автоматизировано (с помощью специальной компьютерной программы) готовилась к статистической обработке соответствующим пакетом статистических прикладных компьютерных программ.

А доступность и невысокая трудоемкость получения и первичной подготовки исходной информации для статистического анализа являются важнейшими условиями, определяющими практическую реализуемость постоянного обновления методики массовой оценки для поддержания ее соответствия меняющейся рыночной конъюнктуре.

В перспективе возможна привязка программы оценки квартир к автоматизированным картографическим системам. Но это станет реальным только после перевода баз данных риелторских фирм по продажам квартир на подобные системы, чтобы из них получать исходную информацию для анализа в новом формате данных.

1.5. Работа с  моделями с использованием компьютеров  и специальных статистических  пакетов прикладных программ

Огромные массивы исходной информации о продажах десятков тысяч московских квартир, необходимой для построения и калибровки модели их массовой оценки, практически невозможно обработать вручную. Эту задачу можно решить только с использованием современной компьютерной техники и соответствующего программного обеспечения.

В любом случае для получения качественных результатов анализа необходимая качественная исходная информация.

Сбор, анализ и подготовка исходных данных

В последние годы квартирный рынок в Москве можно считать сформировавшимся, но он остается весьма динамичным. Рыночные стоимости квартир довольно существенно изменяются со временем. Поэтому любая методика для поддержания актуальности требует частого обновления. В нашем случае оно обеспечивается ежемесячно. Реально это возможно, если в качестве исходной информации для многопараметрического статистического анализа на компьютере используются готовые массивы информации.

Однако такая «не специальная» исходная информация не вполне отвечает требованиям дальнейшей статистической обработки. В ней содержатся лишние данные о некоторых квартирах в Подмосковье или о квартирах, продаваемых с условием пожизненного проживания, а также квартиры без указания цен или некоторых наиболее важных параметров (площадь, расположение). Такие «плохие» заявки (квартиры) выявляются и удаляются из выборки до начала анализа. Для уменьшения влияния на модель случайных «выбросов» из выборки удаляются самые дешевые и сами дорогие (в расчете на 1 кв.м) квартиры: например, по 1% квартир с каждого края. Как правило, удаляемые при этом квартиры — нетиповые, и реальная оценка для них обеспечивается за счет дополнительных «экспертных» параметров. Поэтому в статистическом анализе учитывать их нецелесообразно.

Серьезная техническая проблема — это различие форматов представления информации в базе данных о квартирах и в используемом пакете прикладных программ для статистического анализа. Например, в исходном файле наличие лифта отражается знаком «+», а его отсутствие — знаком «–». А для обработки статистическим пакетом записывается соответственно «1» или «0». Аналогично, в числовой форме кодируются и другие качественные показатели (количественные показатели типа площадей квартиры или кухни, первоначально выраженные в числовой форме, на этом этапе могут оставаться без изменения). Для решения проблемы перекодирования исходной информации разработана и применяется специальная программа переформатирования данных выборки квартир из базы данных в формат, пригодный для обработки статистическим пакетом (в некоторых более новых и дорогих статистических пакетах это можно сделать средствами самого пакета).

В результате такой предварительной подготовки формируется совокупность данных, которая пригодна для дальнейшего статистического регрессионного анализа.

Выбор удельного показателя для оценки стоимости

В конечном итоге нас интересует оценка стоимости квартиры. Но цены квартир различаются в десятки раз. Различия в ценах определяются разницей в размерах квартир, которые также могут различаться в 10 и более раз, и в их качестве. Эти различия можно и нужно учитывать последовательно. Учет размеров квартир осуществляется при помощи выявления зависимости цены квартиры от ее площади. Затем рассматривается зависимость цены, приведенной на единицу площади, от качественных характеристик квартиры.

Для сопоставимости цены квартир обычно приводятся на условную единицу измерения или единицу сравнения. В риелторской практике рассматривались два основных варианта такой единицы для московских квартир: 1 кв. м общей либо жилой площади квартиры. Однако уже в 1993 г. большинство стало использовать приведение по общей площади. Большинство публикаций об уровне и динамике цен на квартиры в Москве говорит о средней цене 1 кв.м общей площади квартиры. Наш статистический анализ подтвердил более высокую корреляцию (взаимосвязь) цены с общей площадью квартиры, по сравнению с ее жилой площадью.

Поэтому в дальнейшем исследовалась именно зависимость цены 1 кв. м общей площади квартиры от ее параметров. При этом рассматривается общая приведенная площадь всех помещений квартиры, с учетом приведенной площади балконов и лоджий (как в документах БТИ).

Первоначально в нашей методике переход к цене квартиры осуществлялся умножением полученного результата на ее общую площадь. При этом, как исключение, было возможно и внесение отдельных экспертных поправок непосредственно к цене всей квартиры (например, на отсутствие телефона). Такая модель выражается формулой:

Цкв=К(х1,х2,...,хN) *Sобщ+ (п1 +п2 +... +пM)

где:

Ц кв—цена квартиры в долларах США;

S общ— ее общая площадь (без балконов и лоджий) в кв.м;

К— коэффициент стоимости 1 кв.м ее общей площади, определяемый в зависимости от ее характеристикх1,х2,..., хN;

п1,п2,..., пM— аддитивные экспертные поправки к общей стоимости квартиры.

При этом в статистическом анализе аддитивные поправки не учитывались, и рассматривалась зависимость типа

Цкв =К(х1,х2,...,хN) *Sобщ.

Такой подход соответствует принятой у риелторов практике рассматривать зависимость стоимости 1 кв.м квартиры от ее параметров.

Общая модель линейной регрессии цены от площади квартиры имеет вид:

Цкв = А + К(х1,х2,...,хN) *Sобщ.

гдеА— некоторая постоянная величина.

Алгоритм простой линейной регрессии так подбирает значения констант А и К, чтобы по анализируемой выборке квартир минимизировать сумму квадратов отклонений оценок квартир по этой формуле от реальных цен квартир. При этом частный случай, когда А = 0, реализуется очень редко. Соответственно, первая модель, в которой заложено это предположение (А = 0), значительно хуже описывает рыночную реальность и имеет меньшую точность.

Поэтому в настоящее время мы используем несколько более сложный подход, чем использовавшийся первоначально.

На первом этапе по имеющейся, выборке квартир строится простая модель линейной однопараметрической регрессии для зависимости цены квартиры от ее общей площади. По этой модели определяются значения констант А и К.

На втором этапе формируется новая выборка, где для каждой квартиры (i) вычисляется соответствующая ей величина Кi, по формуле:

Кi= (Цi кв–А) /Si общ.

Затем эта расчетная величина Кi, как приведенная стоимость 1 кв.м, рассматривается в качестве зависимой переменной и статистическими методами строится модель для ее оценки по всем учитываемым характеристикам квартир. То есть К рассматривается как функция от параметров (характеристик) квартиры.

Такой подход — более общий и позволяет лучше моделировать рыночную реальность и обеспечить большую точность оценок по сравнению с первоначальным подходом, когда считалось, что А=0, и рассматривалась зависимость от параметров квартиры для исходной (не приведенной) стоимости 1 кв.м.

Чтобы повысить качество статистического анализа в подобных случаях генеральная совокупность обычно подразделяется на более однородные группы. В нашем случае для отдельного анализа выделяются 4 группы квартир:

1) на первом этаже;

2) кроме 1-го этажа, в домах  без лифта;

3) кроме 1-го этажа, в панельных  или блочных (не в кирпичных) домах  с лифтом;;

4) кроме 1-го этажа, в кирпичных  домах с лифтом.

Для второй, третье и четвертой групп отдельно строятся веса переменных и статистические модели с соответствующими номерами. А для квартир на первом этаже вводятся специальные поправки. Они определяются статистически в зависимости от номера модели и числа комнат в квартире как соотношение соответствующих значений средних цен 1 кв.м квартир на первом этаже и не на первом этаже.

Такое разбиение на группы примерно в 2,5 раза увеличивает трудоемкость работы, но позволяет улучшить качество методики и точность расчетов.

Выявление формулы статистической зависимости цены от параметров квартиры

После замены переменных для линеаризации зависимости можно приступить непосредственно к процедуре регрессионного анализа. При этом удобно воспользоваться традиционным пошаговым методом анализа. Исходя из сути задачи, можно указать параметры, которые обязательно включаются в модель (например, вес станции метро) и некоторые другие исходные управляющие параметры для этой процедуры. Обычно путем содержательного анализа получаемых формально результатов, выявляется необходимость некоторой корректировки этих исходных параметров для получения более осмысленных зависимостей. Окончательный результат, правильный формально и содержательно осмысленный (объяснимый), обычно получается после нескольких итераций с разными управляющими параметрами, но с неизменной исходной информацией о квартирах.