- •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
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.
1Федеральный стандарт оценки. Цель оценки и виды стоимости (ФСО №2). Утвержден приказом Минэкономразвития России от 20 июля 2007 г. №255.
2Тарасевич Е.И. Оценка недвижимости. СПб., 1997.
3Порядок определения действительного валового дохода представлен в разделе 3.1.
4Грибовский С.В., Сивец С.А. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества: учеб.пособие / под ред. С.В. Грибовского, М.А. Федотовой. М.: Финансы и статистика, 2008. 368 с.
5Теория статистики: учебник/под ред. проф. Р.А. Шмойловой. 3-е изд., перераб. М.: Финансы и статистика, 2002. 560 с.