- •Оценка недвижимости
- •I. Введение
- •II. Назначение и возможности программы
- •III. Некторые моменты работы в ms excel
- •Зависимости формул
- •Редактирование формул и влияющие ячейки.
- •Примечания
- •IV. Ввод исходной информации Ячейки
- •Скрытые столбцы
- •V. Системные требования и начало работы
- •VI. Структура программы. Рабочие листы.
- •Лист «Factors»
- •Лист «Base»
- •Лист «Statistica»
- •Корреляция
- •Модель регрессии
- •Оценка качества и анализ модели регрессии
- •Лист «Compare»
- •Лист «Cost»
- •Содержание листа
- •Лист «Doxod»
- •Работа с таблицами на листе «Doxod»
- •1. Косвенные налоги
- •Лист «DoxodResult»
- •VII. Главное меню
- •Общая информация
- •Раздел «Ед. Измерения и сравнения»
- •Раздел «Отчет (1стр), Отчет (2стр)»
- •Раздел «Отчет (3стр)»
- •Раздел «Отчет (4стр) – Список Лит-ры»
- •Раздел «Отчет (5стр)»
- •База данных
- •Сравнения продаж
- •Статистический
- •Доходный
- •Раздел «Интервалы»
- •Раздел «Доходы»
- •Раздел «Расчет восстановительной стоимости»
- •Раздел «Расчет коэффициента перевода»
- •Раздел «Функциональный и экономических износ»
- •Раздел «Налоги и прибыль предпринимателя»
- •Построение отчета
- •VIII. Пошаговые инструкции по работе с программой «Оценка недвижимости» Шаг 1. Начало работы. Установка факторов, отражающих объекты.
- •Шаг 2. Продолжение работы. База объектов.
- •Шаг 3. Статистический метод
- •Шаг 4. Метод сравнения продаж
- •Шаг 5. Затратный подход
- •Шаг 6. Доходный подход
- •Шаг 7. Итоговая стоимость.
Лист «Base»
Ниже кнопок «Главное Меню» находится информация по оцениваемому объекту и по базе объектов-аналогов, с их качественными и количественными факторами.
Под ячейкой «Цена за, ед.изм.» отображается итоговая стоимость объекта оценки, учитывающая все методы определения стоимости и их веса. Ячейка дублирует расчетную стоимость объекта недвижимости в Главном Меню с вкладки "Построения отчета".
Лист «Statistica»
На листе «Statistica» находится база данных объектов, перенесенная с листа «Base». Перед началом проведения корреляционного и регрессионного анализа на данном листе, необходимо выбрать факторы, которые будут отражать оцениваемый объект, а также объекты – аналоги.
Выбор производится путем нажатия на ячейки синего цвета в заголовке таблице и выбора необходимого фактора (см. рис. 4).
Также возможен и выбор самих объектов – аналогов вручную из выпадающего списка при нажатии левой клавишей мыши на ячейку с наименованием объекта (см. рис. 4).
В верхней части листа находится кнопка «Регрессия», при нажатии на которую, происходит построение регрессионной модели и ее анализ. Под кнопкой впоследствии можно увидеть саму модель регрессии (см. рис. 7).
Рис. 7
Корреляция
По результирующему фактору, которым является цена за единицу сравнения (метр, куб и т.д), и по каждому из влияющих на нее факторов с помощью формулы РЕГРЕССИЯ (см. справку MS Excel) рассчитывается коэффициент корреляции, определяющий силу связи между ценой (результирующим фактором) и фактором на нее влияющим.
Коэффициент корреляции может находиться 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).
Фактор включается в модель регрессии, если он признается статистически значимым.
Значимость фактора определяется через тесноту связи с ценой, которая устанавливается на вкладке «Статистика» «Главного Меню». Если коэффициент корреляции под соответствующим фактором на листе «Statistica» в абсолютном выражении превышает указанный в «Главном Меню», то такой фактор включается в модель регрессии.
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.
в «Главном Меню» на вкладке «Статистический» в большинстве случаев не следует устанавливать коэффициент корреляции:
1. Больше единицы (в абсолютном выражении).
2. Слишком низким (менее 0,5), в связи с высокой степенью вероятности низкого качества строящейся модели регрессии.
3. Слишком высоким (более 0,9) в связи с последующим включением малого количества факторов в модель.
Лучше вначале проверить тесноту связи между факторами и ценой, а затем на основе имеющихся данных установить минимальный коэффициент корреляции, указывающий на значимую тесноту связи.