Решение

1. Определим корректирующие коэффициенты:

КОРРЕКТИРОВКА НА ТОРГ:

Диапазон значений скидок на торг, как правило, составляет от 5% до 10%. , поэтому возьмем 5%, тогда значение К = 0,95 (строка 11).

КОРРЕКТИРОВКА НА ТЕХНИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ:

Оцениваемый объект и аналог 3 имеют одинаковое техническое состояние, поэтому К3 =1,0. Аналог 1 имеет очень хорошее состояние, из таблицы находим значения коэффициента К1=0,83. Аналог 2 имеет удовлетворительное состояние, поэтому К2=1,43 (строка 9).

КОРРЕКТИРОВКА НА ТИПОРАЗМЕР:

Из таблицы видно, что у аналогов не имеется данных по типоразмеру, поэтому корректировка не производилась.

КОРРЕКТИРОВКА НА ГОД ВЫПУСКА:

Аналог 3 имеет тот же год выпуска, для него К1=1,0.

Аналог 1 имеет Т_ф.с.ан.=2012- 2007= 5 лет.

Аналог 2 имеет Т_ф.с.ан. = 2012 - 2004= 8 лет.

Объект оценки: Т_ф.с.о.о =2012 - 2005=7 лет

Для авомобиля ГАЗ 21 из таблицы 1. ПРИЛОЖЕНИЯ 4. НИ составляет 0,3

По формуле (17) имеем:

2. Скорректируем цены аналогов с учетом найденных коэффициентов (строка 12):

Аналог 1: 165 000*0,4*0,83*0,95= 52041 руб.

Аналог 2: 148 000*1,3*1,43*0,95= 261000 руб.

Аналог 3: 158 000*1*1*0,95= 150000 руб.

3. Рыночная стоимость определим как среднеарифметическое значение, полученное от скорректированных стоимостей аналогов:

(52041+261000+150000)/3=154 347 руб.

Расчет рыночной стоимости по сравнительному подходу представить в виде следующей таблицы Microsoft Excel на листе 2.

Лабораторная работа № 3 «Расчет рыночной стоимости транспортного средства по сравнительному подходу (статистический метод)».

Часть 1. Однофакторная регрессия.

1 шаг: Представим рыночную стоимость объекта оценки в качестве зависимой переменной Y и проанализируем на основе имеющейся информации по объектам – аналогам ее зависимость от отдельных показателей X. В качестве одного из таких показателей можно рассматривать, например пробег объектов – аналогов.

2 шаг: Выберем регрессионную модель, на основе которой будем проводить оценку стоимости объекта. Рассмотрим однофакторную модель регрессии зависимости цены от пробега.

1. Построим диаграмму рассеяния точек в Excel, используя Мастер диаграмм. Для этого введем данные на рабочий лист Excel. (рисунок 1.)

Рисунок 1. Исходные данные задания

2. Вызов Мастера диаграмм производится с помощью команды ВСТАВКА, ДИАГРАММА, либо нажатием соответствующей кнопки панели инструментов СТАНДАРТНАЯ. Выбираем тип диаграммы – Точечная и вид, например 1. Диапазон данных – в группе Ряды – устанавливаем переключатель в положение в Строках. Вкладка Заголовки в окне Название диаграммы вводим Диаграмма рассеивания, в окнах Ось X (пробег (тыс.км.)), Ось Y (цена (руб.)). В группе Поместить диаграмму - на имеющемся листе (рисунок 2).

Рисунок 2 – Диаграмма рассеяния

3. На полученном рисунке видно, что облако точек вытянуто вдоль некоторой линии регрессии. Для вычисления параметров уравнения регрессии воспользуемся возможностями Еxcel.

На построенной диаграмме выделим правой кнопкой мыши точки графика. В раскрывшемся контекстном меню выбираем команду Добавить линию тренда.

В диалоговом окне Линия тренда на вкладке ТИП в группе Построение линии тренда выбираем тип Линейная. На вкладке ПАРАМЕТРЫ устанавливаем флажок Показывать уравнение на диаграмме и Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)

Результат выполнения команды после закрытия ее диалогового окна приведен на рисунке 3.

Рисунок 3 – Линейная зависимость показателей

3 шаг: Рассчитаем стоимость объекта оценки путем подстановки в полученное уравнение базового значения X=247 тыс.км. оцениваемого объекта:

y = - 1100,8x + 528055 = -1100,8 * 247 + 528055 = 256 157 руб.

4 шаг: Проверим качество полученной модели с помощью значения коэффициента детерминации. Данное значение 0,862 больше 0,7, следовательно, модель является значимой и может быть использована для оценки.

5 шаг: Для сравнительного анализа можно использовать другие типы линии тренда, например, На построенной диаграмме выделим правой кнопкой мыши точки графика. В раскрывшемся контекстном меню выбираем команду Добавить линию тренда.

В диалоговом окне Линия тренда на вкладке ТИП в группе Построение линии тренда выбираем тип Полиномиальная (степень 2). На вкладке ПАРАМЕТРЫ устанавливаем флажок Показывать уравнение на диаграмме и Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)

Результат выполнения команды после закрытия ее диалогового окна приведен на рисунке 4.

Повторяем шаги 3 и 4, рассчитываем стоимость объекта оценки путем подстановки в полученное уравнение базового значения X=247 тыс.км. оцениваемого объекта: y = -1,9966x² - 266,95x + 450425 = - 1,9966 * 247² – 266,95 * 247 + 450425 = 262 678 руб.

Рисунок 4 –Полиномиальная зависимость показателей

6 шаг: Находим рыночную стоимость объекта оценки как среднее арифметическое полученных значений Y линейной и полиноминальной моделями:

(262 678 + 256 157)/2=259 418 руб.

Таким образом согласно статистическому методу рыночная стоимость оцениваемого объекта составила 259 тысяч 418 рублей.