- •А.В. Скоробогач оценка недвижимости
- •Содержание
- •Тема 1. Затратный подход краткие теоретические сведения и примеры решения типовых задач
- •1.1. Определение стоимости нового строительства
- •1.1.1.Методы определения прямых издержек
- •Исходные данные для примера оценки жилого дома
- •Регионально-климатические коэффициенты
- •Исходные данные для оценки здания магазина
- •Классы конструктивных систем зданий
- •Показатели стоимости магазинов, построенных после 1985 г.
- •Справочная стоимость 1 ед.Измерения объекта, руб.
- •Значения регионально-климатических коэффициентов
- •1.1.2.Методы определения косвенных издержек
- •Средняя (по России) структура полной себестоимости строительства 1 кв.М жилых домов массового спроса
- •1.1.3.Методы определения прибыли предпринимателя
- •Формула е.С. Озерова:
- •Рыночный метод
- •Эффективные сочетания коэффициентов к1 и к2
- •Средняя стоимость строительства 1 кв.М общей площади жилых домов и средняя рыночная цена предложения 1 кв.М общей площади квартир в жилых домах по административным районам г. Перми
- •Определение коэффициента к1
- •Определение прибыли предпринимателя в зависимости от коэффициентов к1 и к2
- •Предельное значения коэффициента к2
- •Метод альтернативной доходности
- •Расчет прибыли предпринимателя по методу альтернативной доходности
- •1.2. Определение износа и устареваний
- •Определение износа и устареваний торгового здания
- •1.2.1.Методы расчета физического износа
- •Показатели физического износа зданий
- •Признаки физического износа
- •Определение физического износа по всн 53-86
- •Определение физического износа методом срока жизни
- •1.2.2.Методы расчета функционального устаревания
- •Расчет устранимого функционального устаревания из-за недостаточности элементов
- •Расчет устранимого функционального устаревания из-за переизбытка элементов
- •Расчет неустранимого функционального устаревания
- •Расчет неустранимого функционального устаревания
- •1.2.3. Методы расчета экономического устаревания
- •Экспертная оценка внешнего устаревания
- •Тема 2. Сравнительный подход краткие теоретические сведения и примеры решения типовых задач
- •2.1. Метод прямого сравнения продаж
- •Объекты-аналоги для определения стоимости по методу прямого сравнения продаж
- •Расчет стоимости по методу прямого сравнения продаж
- •2.2. Метод мультипликатора валовой ренты (grm)
- •Исходные данные для метода мвр
- •2.3. Метод попарного сравнения
- •Шкала качественных оценок
- •Матрица индексов важности
- •2.4. Использование корреляционно-регрессионного анализа при оценке недвижимости
- •Аналогичные объекты
- •Ранжированный ряд цены продажи 1 кв.М. Аналогичного объекта
- •Статистические показатели
- •Расчетные значения цены 1 кв.М по различным функциям
- •Сравнение достоверности результатов расчета
- •Аналогичные объекты
- •Ранжированный ряд цены продажи 1 кв.М. Аналогичного объекта
- •Вид представления дополнительной регрессионной статистики
- •Дополнительная регрессионная статистика
- •Значения дополнительной регрессионной статистики для линейной зависимости
- •Значения дополнительной регрессионной статистики для степенной зависимости
- •Тема 3. Доходный подход краткие теоретические сведения и примеры решения типовых задач
- •3.1.Метод прямой капитализации
- •Расчет потенциального валового дохода
- •Расчет недоиспользования и недосбора арендной платы
- •Расчет операционных расходов
- •3.2.Методы определения ставки капитализации
- •Информация об объектах-аналогах
- •Информация о страховых компаниях
- •Определение надбавки за инвестиционный менеджмент
- •3.3.Метод дисконтирования денежных потоков
- •Оценка денежных потоков
- •3.4.Методы определения ставки дисконтирования
- •Тема 4. Наиболее эффективное использование объекта недвижимости краткие теоретические сведения и примеры решения типовых задач
- •Определение нэи свободного земельного участка
- •Определение нэи свободного земельного участка
- •Определение нэи свободного земельного участка
- •Определение нэи при надстройке здания
- •Тема 5. Согласование результатов оценки стоимости недвижимости краткие теоретические сведения
- •Библиографический список Законодательные акты
- •Нормативные источники
- •Учебные издания
- •Электронные ресурсы
Вид представления дополнительной регрессионной статистики
|
mn |
mn-1 |
…. |
m2 |
m1 |
b |
|
sen |
Sen-1 |
…. |
Se2 |
Se1 |
Seb |
|
R2 |
sey |
|
|
|
|
|
F |
df |
|
|
|
|
|
ssreg |
ssresid |
|
|
|
|
Таблица 41
Дополнительная регрессионная статистика
|
Величина |
Описание |
|
se1,se2,...,sen |
Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2,...,mn |
|
seb |
Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д, если конст имеет значение ЛОЖЬ) |
|
R2 |
Коэффициент детерминированности. Сравниваются фактические значения y и значения, получаемые из уравнения прямой; по результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминированности, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т. е. нет различия между фактическим и оценочным значениями y. В противоположном случае, если коэффициент детерминированности равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений y |
|
sey |
Стандартная ошибка для оценки y |
|
F |
F-статистика, или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайной или нет |
|
df |
Степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН |
|
ssreg |
Регрессионная сумма квадратов |
|
ssresid |
Остаточная сумма квадратов |
Таблица 42
Значения дополнительной регрессионной статистики для линейной зависимости
|
1,294862774 |
1,955550397 |
-0,011958464 |
39,42017209 |
|
0,235648444 |
3,217175628 |
0,032209588 |
13,69511161 |
|
0,950730779 |
0,692030663 |
|
|
|
25,72886281 |
4 |
|
|
|
36,96515412 |
1,915625752 |
|
|
Таблица 43
Значения дополнительной регрессионной статистики для степенной зависимости
|
1,02561471 |
1,042673367 |
0,999783949 |
40,11113654 |
|
0,00434447 |
0,05931261 |
0,000593824 |
0,252486313 |
|
0,956034689 |
0,012758441 |
|
|
|
28,9936066 |
4 |
|
|
|
0,014158547 |
0,000651111 |
|
|
При анализе F-статистики определяется, является ли этот результат расчета (с высоким значение R2) случайным или нет. Если F-наблюдаемое больше, чем F-критическое, то взаимосвязь между переменными имеется. F-критическое можно получить из таблицы F-критических значений в справочнике по математической статистике. Для того чтобы найти это значение, используем односторонний тест, например, величину Альфа равную 0,05, а для числа степеней свободы (обозначаемых обычно v1 и v2), в нашем случае v1 = k = 3 и v2 = n - (k + 1) = 8 - (3 + 1) = 4, где k – это число переменных, а n – число точек данных. Из таблицы справочника F-критическое равно 6,59.
F-наблюдаемое равно 25,72886281 при линейном тренде, 28,9936066 при степенном. И то и другое больше, чем F-критическое (6,59). Следовательно, полученные регрессионные уравнения подходят для предсказания оценочной стоимости недвижимости.
И при линейной, и при степенной зависимости удовлетворяются требования принятия решений по статистическим показателям. В нашем случае целесообразнее взять за основу уравнение с большим значением R2 и F-статистикой. Этому условию удовлетворяет степенная зависимость.
Ответ: цена 1 кв.м равна 49,637 тыс.руб.