- •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
Аналогичные объекты
№ объекта- аналога |
Общая площадь, кв.м |
Цена продажи, тыс.руб. |
Цена продажи 1 кв.м, тыс.руб. |
1 |
150,0 |
7500,0 |
50,000 |
2 |
142,5 |
7810,0 |
54,807 |
3 |
185,0 |
9160,0 |
49,514 |
4 |
147,8 |
7670,0 |
51,895 |
5 |
154,3 |
8000,0 |
51,847 |
6 |
159,6 |
8500,0 |
53,258 |
7 |
176,7 |
8480,0 |
47,991 |
8 |
174,5 |
8490,0 |
48,653 |
Расчет будем вести для 1 кв.м общей площади. Для удобства приведем ранжированный ряд выборки в зависимости от площади.
Таблица 32
Ранжированный ряд цены продажи 1 кв.М. Аналогичного объекта
№ п/п |
Общая площадь, кв.м |
Цена продажи 1 кв.м, тыс.руб. |
1 |
176,7 |
47,991 |
2 |
174,5 |
48,653 |
3 |
185,0 |
49,514 |
4 |
150,0 |
50,000 |
5 |
154,3 |
51,847 |
6 |
147,8 |
51,895 |
7 |
159,6 |
53,258 |
8 |
142,5 |
54,807 |
Анализ выборки проведем с помощью редактора MicrosoftExcel.
Таблица 33
Статистические показатели
Статистические показатели |
Значение |
Среднее арифметическое (), тыс.руб. |
50,996 |
Мо (Мода), тыс.руб. |
Все значения |
Ме (Медиана), тыс.руб. |
50,924 |
R (размах варьирования), тыс.руб. |
6,816 |
Дисперсия (s2) |
5,554 |
Стандартное отклонение (s) |
2,357 |
Первый доверительный интервал () |
48,639 – 53,353 |
Количество элементов выборки в первом доверительном интервале |
6 |
Второй доверительный интервал() |
46,282 – 55,710 |
Количество элементов выборки во втором доверительном интервале |
8 |
Третий доверительный интервал() |
43,925 – 58,067 |
Количество элементов выборки в третьем доверительном интервале |
8 |
Коэффициент вариации (υ), % |
4,6 |
По результатам анализа табл. 33 выборку можно признать однородной.
Выберем линейное уравнение регрессии и найдем коэффициенты. Для этого введем значения в КнигуMicrosoftExcel, в меню СЕРВИС выберем функцию АНАЛИЗ ДАННЫХ, из предлагаемых наименований выберем РЕГРЕССИЯ, после чего появится окно, в которое следует внести значения(цены) и(площади объекта оценки). После внесения данных появится таблица 34 (см. с. 102).
Из табл.34 возьмем коэффициенты уравнения. В итоге линейное изменение цены в зависимости от площади можно описать следующим уравнением:
;
Дополнительную информацию по стандартным функциям Microsoft Excelможно получить в справке по каждой функции.
Вид уравнения также можно определить по графику, который строится по заданным и известным значениям с помощью точечных диаграмм в редакторе MicrosoftExcel.
Рис.3. Линейная зависимость между площадью и стоимость 1 кв.м
Выберем степенное уравнение регрессии аналогичное линейному:
;
Выберем логарифмическое уравнение регрессии
;
Выберем экспоненциальное уравнение регрессии
;
Выберем полиномиальное (второго уровня) уравнение регрессии
;
На основании уравнений рассчитаем новые значения стоимости 1 кв.м.
Таблица 35