Новости
Пятница, 20 Июль 2018
USD 63.275 0.37 ↑
EUR 73.481 0.35 ↑
Метод количественных корректировок (продолжение).  Опыт статистического анализа рынка недвижимости г.Екатеринбурга.

Метод количественных корректировок (продолжение).

Опыт статистического анализа рынка недвижимости г.Екатеринбурга.

В предыдущей статье были представлены некоторые предварительные (качественные) результаты обработки статистической информации по рынку недвижимости г. Екатеринбурга с целью выявления взаимосвязи цен между отдельными группами однотипных объектов, различающихся наборами ценообразующих факторов и, по существу, получения подтвержденных статистически количественных корректировок.

Основными результатами предыдущего анализа явились следующие:

 

  1. Увеличение количества факторов не носит аддитивного или мультипликативного характера влияния на интегральную величину корректировки.
  2. С увеличением количества факторов вклад каждого из них в интегральную корректировку уменьшается.

 

Пожалуй, наиболее важным выводом первого этапа является то, что расчёты корректировочных коэффициентов с использованием метода парных продаж мало продуктивны ( об особенности данного метода см., в частности: Бондарев Е.В. «Внесение корректировок методом парных продаж на базе собранных оценщиком объектов-аналогов: иллюзия репрезентативности полученных оценок») и практически неприемлемы. То есть требуются методы, позволяющие сравнивать стоимостные параметры различными наборами ценообразующих факторов.

 

Следующий этап исследования был направлен на получение групповых  количественных характеристик, позволяющих проводить сравнительный анализ и получать статистически обоснованные результаты для использования их в практике оценки.

 

С этой целью в расчетную схему, принятую на первом этапе, были внесены следующие изменения:

 

  1. В расчет включены НЕ цены ПРЕДЛОЖЕНИЯ (т.е. текущие цены как в большинстве аналитических исследований и обзоров) и НЕ СТАРТОВЫЕ цены (как в предыдущем исследовании), а цены ВЫБЫТИЯ (финальные цены, последние зафиксированные цены, по существу – цены продажи до корректировки на торг), это позволяет исключить несколько негативных факторов, влияющих на точность, в частности:

- влияние «ценового дрейфа» (изменения цены предложения в течение времени экспозиции),

- вероятности повторного включения объекта в состав исследуемой группы,

- влияния завышенных ( нерыночных) цен,

и иных, ведущих к большому разбросу цен и, соответственно, снижению точности расчётов.

 

 

  1. Принято предположение, что, хотя цены на однотипные объекты зависят как от территориальных так и временнЫх факторов, но соотношение цен между БЛИЗЛЕЖАЩИМИ (т.е. имеющими близкую территориальную привязку) однотипными объектами, различающимися одним или несколькими ценообразующими факторами (различие в этажности, в наличии смежных или раздельных комнат), является условно-постоянной величиной. Для этих объектов так же справедливо условно-постоянное соотношение в ценах и в течение некоторого временного промежутка.

Данное предположение позволяет перейти от абсолютной величины цен к соотношению цен и включать в состав расчетов корректировочных коэффициентов все однотипные объекты по городской территории без поправки как на территориальную так и на временную составляющую.

 

  1. Как и ранее, каждому фактору присвоена бинарная кодировка: 0 (ноль) присваивается наихудшему значению, 1 – всем остальным. По сравнению с предыдущими расчётами в градацию факторов внесены некоторые уточнения, связанные с большей детализацией и ликвидацией выбросов.

 

Пояснение:

По существу, присваивая определённые значения, мы моделируем поведение участников рынка, определяем сумму их субъективных оценок. Поскольку предпочтения отдельных групп участников рынка разнообразны даже при выборе внутри отдельно взятого ценообразующих фактора ( например, при выборе этажа), а иногда и прямо противоположны, также как и сравнительная ( потребительская) значимость отдельных ценообразующих факторов, то, соответственно, неопределённость является непременным атрибутом при расчёте рыночной стоимости. Более того, учитывая заведомую недостаточность информации ( во-первых, в предложениях по продаже публикуются только основные параметры, во-вторых, эмоционально окрашенные факторы, относящиеся в том числе, к ближайшем у окружению (например - чистые подьезды или  качество дворового пространства, удобство подъездов к объекту) не публикуются вообще, очистка от выбросов, вызванных неучтенными (отсутствующими в первичной информации) но значительно влияющими факторами является обязательной. Эта же зависимость значимости ценообразующих факторов от совокупного мнения предопределяет их вероятностную природу.  Т.е. всегда присутствует элемент неопределённости, связанный с достаточностью количества и качества ( в смысле их влияния на стоимость) ценообразующих факторов. За пределами имеющейся информации могут присутствовать факторы, существенно влияющие на стоимость что при расчёте приводит к выбросам ( т.е. значениям, резко отличающимся от средних). Поэтому отсечение выбросов является необходимым этапом подготовки исходной информации. Практика показала, что успешное отсечение выбросов происходит при учете значений в интердециальном размахе.

 

 

К ценообразующим факторам, для которых нами приняты бинарные кодировки,  традиционно относят, и приводят в публичной информации, следующие (для квартир и комнат):

 

- поправка на этаж (первый и последний  этаж=0, последующие=1 для типа СП (свободная планировка)  два нижних этажа =0);

- поправка на количество комнат (однокомнатная квартира=0, более одной=1);

- поправка на смежные комнаты (есть смежные = 0, нет =1);

- поправка на площадь кухни (минимальная площадь кухни в перечне исследуемых определенная в границе нижнего дециля= 0, остальные = 1);

- поправка  на наличие лоджии/балкона (нет=0, есть=1);

- согласование перепланировки (нет согласования = 0, перепланировка согласована или не проводилась = 1);

- поправка на ремонт (капитальный ремонт не проводился = 0, проведен капитальный ремонт  или не требуется =  1).

 

  1. В качестве базы для расчета соотношений принято наиболее устойчивая (наиболее часто встречающаяся комбинация ценообразующих факторов).

Ранее для получения качественных результатов в качестве базы была использована наихудшая комбинация и определялось изменение результата в зависимости от улучшения качества. С целью получения количественных результатов естественным является использование в качестве базовой наиболее часто встречающейся комбинации ценообразующих факторов и в последующем определять расчётные коэффициенты через соотношение цен искомой и базовой комбинаций.

Ниже приведены данные по распределению частот различных комбинаций за двенадцати месячный период.

Для квартир распределение по частоте за 12-месячный период:

комбинации ценообразующих факторов

количество объектов

k1

k2

k3

k4

k5

k6

k7

1

1

0

1

1

0

1

2484

1

1

0

0

1

0

1

1475

1

0

0

1

1

0

1

1196

1

0

0

0

1

0

1

1053

0

1

0

1

1

0

1

957

1

1

0

1

1

1

1

902

0

1

0

0

1

0

1

601

1

1

0

0

1

1

1

502

0

0

0

1

1

0

1

412

1

0

0

1

1

1

1

346

0

0

0

0

1

0

1

333

1

0

0

0

1

1

1

314

0

1

0

1

0

0

1

242

0

1

0

1

1

1

1

225

1

1

1

1

1

0

1

148

0

0

0

1

0

0

1

132

0

1

0

0

1

1

1

126

1

0

0

1

0

0

1

112

1

1

1

1

1

1

1

94

0

1

0

0

0

0

1

92

0

0

0

0

1

1

1

87

1

1

0

1

0

0

1

86

0

0

0

1

1

1

1

78

1

0

0

0

0

0

1

72

0

0

0

0

0

0

1

70

1

1

0

0

0

0

1

66

0

1

0

1

0

1

1

40

1

1

1

0

1

0

1

38

0

0

0

1

0

1

1

27

1

1

0

0

0

1

1

26

1

1

0

1

0

1

1

24

1

1

0

1

1

0

0

23

1

0

0

1

0

1

1

22

1

0

0

0

0

1

1

21

0

0

0

0

0

1

1

19

0

1

1

1

1

0

1

17

1

1

0

1

1

1

0

17

0

1

0

0

0

1

1

16

1

1

1

0

1

1

1

15

1

1

0

0

1

1

0

15

0

1

1

1

1

1

1

10

0

1

0

1

1

1

0

8

1

1

0

0

1

0

0

8

1

0

0

1

1

0

0

7

1

1

1

1

0

0

1

6

1

0

0

0

1

1

0

6

0

1

0

1

1

0

0

5

1

1

1

1

0

1

1

4

1

0

0

1

1

1

0

4

0

1

0

1

0

0

0

4

0

1

1

1

0

1

1

3

0

1

0

1

0

1

0

3

1

0

0

1

0

1

0

3

0

1

0

0

1

0

0

3

0

0

0

0

1

0

0

3

0

1

0

0

0

0

0

3

0

1

1

0

1

1

1

2

0

1

1

0

1

0

1

2

1

1

1

0

0

0

1

2

0

0

0

0

1

1

0

2

1

1

0

1

0

1

0

2

1

0

0

0

1

0

0

2

0

0

0

0

0

0

0

2

1

1

1

0

0

1

1

1

0

1

1

0

0

1

1

1

0

1

1

1

0

0

1

1

0

1

1

0

0

0

1

1

0

1

1

1

1

1

0

1

0

0

0

1

1

1

0

1

0

1

0

0

1

1

0

1

0

0

0

1

1

0

0

1

1

1

0

1

0

0

0

1

1

0

0

1

0

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

1

1

0

0

0

0

0

0

1

Для комнат распределение по частоте за 12-месячный период:

 

комбинации ценообразующих факторов

количество объектов

k1

k2

k3

k4

k5

k6

k7

1

0

0

0

1

0

1

571

0

0

0

0

1

0

1

564

0

0

0

0

0

0

1

264

1

0

0

0

0

0

1

249

1

0

0

1

1

0

1

165

0

0

0

1

1

0

1

115

1

0

0

1

0

0

1

106

0

0

0

1

0

0

1

98

1

0

0

0

1

1

1

78

0

0

0

0

1

1

1

58

1

0

0

0

0

1

1

41

0

0

0

0

0

1

1

38

0

1

0

0

1

0

1

29

1

0

0

1

1

1

1

23

1

1

0

0

1

0

1

23

0

0

0

1

1

1

1

22

0

1

0

0

0

0

1

16

1

0

0

1

0

1

1

15

1

1

0

1

1

0

1

14

0

1

0

1

1

0

1

13

0

0

0

1

0

1

1

10

1

1

0

1

0

0

1

10

0

1

0

1

0

0

1

9

1

1

0

0

0

0

1

6

1

1

1

0

1

0

1

3

0

1

0

0

0

1

1

2

1

1

0

1

1

1

1

1

0

1

0

1

1

1

1

1

1

1

1

0

1

1

1

1

0

1

1

0

1

1

1

1

1

1

0

0

1

1

1

1

0

1

0

1

0

1

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

1

1

1

1

0

1

1

0

1

1

1

1

0

1

1

1

1

1

0

0

0

1

1

1

1

0

0

1

1

0

1

1

0

0

0

0

1

0

1

0

0

0

0

0

1

0

1

1

0

0

1

1

0

0

1

0

0

0

1

1

0

0

1

1

1

0

0

1

0

0

1

0

1

0

0

1

0

0

1

1

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

1

0

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1

 

 

 

5. В качестве топоосновы как и в предыдущем исследовании была применена регулярная разбивка территории ячейками (квадратами) со стороной 2х2км. В данной ячейке значение территориального фактора в данный момент времени предполагалось постоянным и вариация стоимости, соответственно, зависит от вышеприведённых индивидуальных факторов в их комбинации

 6. Расчеты средних значений стоимости м2 (в абсолютных значениях) проводились:

  • по каждому подтипу объектов:

- свободная планировка;

 -полнометражки;

- улучшенная планировка;

- пентагон;

- хрущевки;

- малосемейки;

- брежневки;

- деревянные;

  • по каждой комбинации ценообразующих факторов (см.п.4);
  • по каждой территориальной ячейке.
  • по каждому месяцу (всего двенадцать месяцев за период с июля 2014 по август 2015г.), т.е. в каждом месяце рассчитывались уникальные стоимости как базовой так и иных комбинаций.

 

Далее осуществлялся переход от абсолютных значений к относительным (соотношение между ценой 1м2 произвольной комбинации к цене 1м2 базовой комбинации по КАЖДОМУ квадрату и КАЖДОМУ месяцу). И, исходя из предположения, определённого в п.2, произведен расчет среднего значения и среднеквадратического отклонения за весь период наблюдений (12 месяцев).

 В результате расчетов получены следующие  таблицы соотношений ( для квартир исключены  соотношения, рассчитанные на основании  данных  по менее, чем 20 объектов, для комнат менее чем 10 объектов) :

 

Квартиры:

 

тип

количество объектов

комбинация факторов

базовая комбинация

соотношение цен (коэффициент)

среднеквадратическое отклонение

УП

552

1100101

1101101

1,02

0,14

СП

340

1001101

1101101

1,09

0,13

УП

326

1000101

1101101

1,16

0,15

СП

311

1101111

1101101

1,08

0,19

СП

247

1000101

1101101

1,14

0,17

ХР

244

0101101

1101101

0,98

0,15

СП

231

1100101

1101101

1,05

0,21

ХР

198

1001101

1101101

1,22

0,15

УП

164

1100111

1101101

1,07

0,14

СП

135

1001111

1101101

1,14

0,15

СП

135

1000111

1101101

1,2

0,18

УП

129

1101111

1101101

1,08

0,2

СП

120

1100111

1101101

1,08

0,18

ХР

114

0001101

1101101

1,16

0,18

БР

107

1001101

1101101

1,23

0,13

УП

102

1001101

1101101

1,13

0,13

СП

102

1111101

1101101

0,97

0,2

ПН

85

0101101

1101101

1,01

0,11

ХР

84

0101001

1101101

0,97

0,18

УП

78

0000101

1101101

1,11

0,17

ХР

77

1101111

1101101

1,09

0,14

СП

76

1111111

1101101

1,08

0,22

ПН

73

1101111

1101101

1,05

0,12

БР

71

0101001

1101101

0,95

0,14

СП

70

0101101

1101101

0,98

0,2

БР

67

0001101

1101101

1,22

0,14

УП

66

1000111

1101101

1,19

0,14

ХР

63

1100101

1101101

1,04

0,18

БР

60

1101111

1101101

1,05

0,13

СП

52

0000101

1101101

1,17

0,2

УП

50

1001111

1101101

1,17

0,17

ХР

47

0100101

1101101

1,02

0,16

ХР

46

0001001

1101101

1,13

0,19

СП

45

0101111

1101101

1,02

0,19

ПМ

45

0100101

1101101

0,96

0,3

ХР

40

0101111

1101101

1,06

0,13

ПМ

35

1100101

1101101

1,04

0,24

УП

34

0100111

1101101

1,01

0,16

ХР

33

1001111

1101101

1,23

0,22

ХР

31

1001001

1101101

1,16

0,13

УП

30

0001101

1101101

1,08

0,13

ПН

30

1100101

1101101

1,04

0,16

СП

27

0100101

1101101

0,97

0,17

СП

27

0001101

1101101

1,04

0,14

ПН

27

0101111

1101101

1,02

0,12

ХР

26

1000101

1101101

1,2

0,15

ПН

25

1001101

1101101

1,25

0,17

БР

25

1000101

1101101

1,28

0,15

УП

22

1100001

1101101

1,01

0,13

ПМ

22

0101101

1101101

1,03

0,31

СП

21

1110101

1101101

0,99

0,25

ХР

20

0001111

1101101

1,21

0,16

УП

20

0101111

1101101

1,04

0,15

УП

20

0000111

1101101

1,2

0,2

БР

20

1001111

1101101

1,26

0,12

БР

20

0101111

1101101

1,04

0,09

БР

20

0001001

1101101

1,21

0,12

 

Комнаты:

 

тип

количество объектов

комбинация факторов

базовая комбинация

соотношение цен (коэффициент)

среднеквадратическое отклонение

ПМ

104

0000101

1000101

0,9

0,25

МС

86

0000101

1000101

0,96

0,17

МС

82

1000001

1000101

0,97

0,15

МС

55

0000001

1000101

0,98

0,21

ПМ

39

0000001

1000101

0,99

0,23

ПМ

31

1000001

1000101

1,01

0,23

ПН

28

1001101

1000101

1,06

0,12

МС

25

1000111

1000101

1,08

0,17

МС

18

1001101

1000101

1,01

0,21

ПМ

17

0001001

1000101

0,97

0,22

МС

17

1000011

1000101

1,04

0,11

ПН

14

1001001

1000101

0,9

0,23

ПН

14

0000101

1000101

1,06

0,19

ПМ

14

0001101

1000101

0,98

0,16

МС

14

0000111

1000101

1,06

0,27

ПМ

12

1001101

1000101

0,99

0,16

ПМ

11

0100101

1000101

0,86

0,22

ПМ

11

0000111

1000101

0,93

0,31

ПН

10

0001101

1000101

1,01

0,15

МС

10

1001001

1000101

1,12

0,28

 

 

По существу, данные таблицы представляют собой таблицы корректировочных коэффициентов, поскольку дают возможность исчисления расчётной стоимости одной комбинации при известной стоимости другой комбинации,  при условии нахождения объектов - аналогов и расчётного объекта в рамках одного территориального квадрата.

(Это утверждение справедливо и при нахождении объектов в границах одного ценового пояса).

 

Некоторые выводы:

 

  1. Подтверждено, что  совокупность ценообразующих факторов не носит аддитивного или мультипликативного характера влияния на интегральную величину корректировки и с увеличением количества факторов вклад каждого из них в интегральную корректировку уменьшается (т.е. интегральная величина приближается к некоторому пределу).
  2. С определенного шага учет новых, дополнительных ценообразующих факторов и, соответственно, включение дополнительных корректировок является нецелесообразным, поскольку  их вклад не вносит какого либо значимого уточнения расчетной величины (камешек в описание всех ценообразующих)
  3. Попытки составить уравнение регрессии для полученной совокупности к какому либо значимому результату не привели (на данном этапе анализа)
  4. Применение табличных данных (приведенных выше) в целях корректировки и сопоставления стоимости  объектов, с  различной комбинацией факторов с практической точки зрения представляется более обоснованным (в силу того, что они основаны на обработке рыночных данных с прозрачным изложением методов обработки информации), чем применение эмпирических методов.
  5. Производство расчетов рыночной стоимости методом корректировок дополненного учетом СКО позволяет не только согласовывать результаты, полученные путем корректировки отдельных аналогов, но и определять точность полученного результата.

Штань М.В.

Руководитель проекта «Статистика рынка недвижимости»

  

Обоз обзоров

Телега №5

Первые впечатления и реальные тестирования комплекса estimatica.pro. Что это? Случайность, выборка и функциональные связи...
Читать дальше...
Отвечая на ряд пожеланий поступивших к нам, как отклик на материал «Анализ?Обзор?Мнение?», мы, на регулярной основе, размещаем обзоры, проясняющие нашу позицию в требованиях профессионализма при публикации «анализов, обзоров, мнений» различными псевдо-экспертами в рубрике «Обозрение обзоров» ("Обоз Обзоров")       
С уважением, администрация портала

Стат - инфотека

Авторизация

Statrn.ru - о портале

Целевая задача данного сайта – подробное и непредвзятое информирование всех участников рынка недвижимости о его текущем состоянии, о его динамике.Сайт содержит ежемесячно обновляемую статистическую информацию о рынке недвижимости г.Екатеринбурга, структурированную по следующим статьям. 

Яндекс.Метрика

S5 Box