Оценка стоимости имущества. Коллектив авторов
данные – в табл. 4.8.
Таблица 4.8
Исходные данные к примеру 4.5
Решение. Вес каждого значения рассчитаем по формуле (4.5)
Расчетные данные согласования скорректированных цен приведены в табл. 4.9.
Таблица 4.9
Расчет согласования скорректированных цен
Ответ. Рыночная стоимость 1 м2 объекта оценки, рассчитанная методом сравнения продаж, равна 152 000 руб.
Метод сравнения продаж может быть осуществлен с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа.
4.4. Использование корреляционно-регрессионного анализа в сравнительном подходе
Сравнительный подход может быть осуществлен с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа. Корреляционно-регрессионный анализ наиболее востребован при массовой оценке объектов недвижимости. Наиболее часто используемые – метод парной корреляции (однофакторные зависимости) и метод множественной корреляции (многофакторные зависимости).
При построении модели с использованием корреляционно-регрессионного анализа необходимо оценить степень влияния на нее разных факторов, провести классификацию факторов и, наконец, построить саму модель в виде уравнения регрессии.
В оценке регрессионный анализ включает решение следующих задач:
♦ определение существенных параметров (набор ценообразующих факторов) и выбор диапазонов их изменения;
♦ выбор вида регрессионной модели f(X);
♦ определение оценок неизвестных параметров модели;
♦ проверка адекватности модели.
Определение существенных параметров и выбор диапазона их изменения
Характеристики (признаки) объектов, выступающие в роли ценообразующих факторов регрессионной модели, могут иметь разнообразную природу. Часть из них являются количественными характеристиками (например, площадь), другие – дискретными (например, удаленность от МКАД, км), третьи носят качественный характер (например, состояние).
Каждому типу признаков соответствуют свой тип шкал измерений (количественные или неколичественные порядковые, номинальные), группа допустимых преобразований значений шкалы и подмножество корректных методов обработки величин, применение которых не изменяет результата статистического моделирования.
Методы регрессионного анализа являются методами обработки количественных (числовых) величин. При этом разделение количественных признаков на непрерывные и дискретные в некоторой степени условно, поскольку из-за ограничений точности измерений даже непрерывные по своей природе показатели (например, площадь) могут рассматриваться как дискретные. Однако с точки зрения практики решения оценочных задач, наоборот, допустимо