Статистический подход

При статистическом подходе, вначале из базы объектов выбираются наиболее схожие с объектом аналогом, после чего из той же базы отбираются наиболее значимые, определенные экспертным путем факторы, влияющие на цену и переносятся во вновь созданную базу.

Затем, также экспертным путем, определяется абсолютное значение коэффициента корреляции цены и фактора, в зависимости от величины которого тот или иной фактор будет участвовать в регрессионном анализе, либо нет. В регрессионном анализе участвуют только факторы, имеющие наиболее тесную связь с результирующим фактором.

Коэффициент корреляции может находится в районе (-1;+1). Чем корреляция ближе к единице, тем связь сильнее, чем ближе к 0, тем слабее. Если число положительное, то связь прямая (чем больше фактор, тем выше цена) и обратная (чем меньше значение фактора, тем выше цена). Далее проводится регрессионный анализ.

Перед регрессионным анализом проводится проверка наличия тесной взаимосвязи между факторами, включенными в модель. Для этой цели производится расчет коэффициента корреляции между каждой парой факторов, отобранных для включения в модель. В случае наличия тесной связи между какими-либо факторами, один из факторов исключается из модели, в случае их возможной связанности.

Регрессионный анализ - раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости между величинами по статистическим данным. Цель регрессионного анализа состоит в определении общего вида уравнения регрессии, построении статистических оценок неизвестных параметров, входящих в уравнение регрессии и проверке статистических гипотез о регрессии.

После регрессионного анализа проводится тест Дарбина - Уотсона, направленный на определение существования мультиколлениарности, проверяющий наличие автокорреляции между факторами, влияющими на результирующий. В случае отсутствия автокорреляции между факторами, включенными в модель, модель можно считать пригодной для расчета.

Строится уравнение линейной регрессии, на основе которого устанавливается стоимость объекта. Стоимость объекта будет равна сумме свободного члена уравнения и произведений качественных и количественных факторов на соответствующие им коэффициенты (см. далее уравнение регрессии).

В качестве количественных факторов выступает их реальное значение, а в качестве качественных факторов их бинарные переменные. В следующей таблице номер строки переменной является значением ее бинарной:

Бинарные переменные

Таблица №3

Далее представлена таблица, на основе которой проводился корреляционно - регрессионный анализ.

Объекты-аналоги, используемые при кореляцеонно-регрессионном анализе

Таблица №4

На основе проведения анализа с учетом ниболее тесно связанных со стоимостью факторов мы получили уравнение линейной регрессии, представленное ниже:

Y = (0)+ (0)X1+ (35,66)X2+ (-0,34)X3, где:

X1 - Престижность микрорайона

X2 - Количество комнат, ед.

X3 - Время до метро, мин

Показателями адекватности модели служат коэффициент детерминации и нормированный коэффициент детерминации, рассчитываемый для сглаживания влияния большого числа факторов на рост коэффициента детерминации.

В данном случае коэффициенты указывают на достаточно высокое качество модели, и в достаточной степени объясняют стоимость оцениваемого объекта

Показатели регрессионной статистики представлены в таблице № 5.