Новости
Среда, 21 Ноябрь 2018
USD 66.008 0.02 ↑
EUR 75.322 0.42 ↑
Корректность корректировок ++

Корректность корректировок

(Опыт статистического исследования)

 

Всякое рассуждение и знание должно исходить из природы. Если знание проистекает из рассуждений, не связанных с природой, оно придет в несоответствие с ней и окажется ложным и бесполезным.

 

Гиппократ 460-370 до н.э.

 

Введение

 

Одним из наиболее часто используемых методов в сравнительном подходе является метод количественных корректировок. При применении данного метода используются (как минимум) два элемента, а именно, стоимость объекта-аналога и корректировка (или ряд корректировок), устанавливающая взаимно-однозначное соответствие между количеством и величиной ценообразующих факторов объекта-аналога и ценообразующими факторами объекта оценки.

По существу, метод количественных корректировок исходит из простейшей аксиомы, что стоимость объекта является функцией ряда ценообразующих факторов. Однако, не оспаривая это утверждение, попробуем выделить несколько существенных (а иногда даже и критических) элементов, влияющих как на точность, так и на достоверность искомого результата. Как правило, оба этих элемента (как подбор объектов-аналогов, так и выбор величины корректировок) имеют существенную «экспертную» составляющую, т.е. зависят от субъективного мнения оценщика (или группы оценщиков). Обладая технологиями сбора и обработки больших объемов ценовой информации[1] (квартиры  - около 12 000 предложений ежемесячно, офисы – около 1400 предложений ежемесячно), мы попытались свести влияние субъективного фактора к минимуму, используя статистические методы обработки информации.

 

По существу, задачу определения корректировок можно представить в трех вариантах:

A.     Соотношение цен аналогов при «полном» совпадении ценообразующих факторов

B.     Соотношение цен при несовпадении одного ценообразующего фактора

C.     Соотношение цен при несовпадении нескольких ценообразующих факторов

 

Существует еще одна корректировка, которую мы рассмотрим отдельно:

D.     Корректировка (скидка) на торг.

 

Рассмотрим эти составляющие исходя из предположения о вероятностном характере как ценообразующих факторов, так и их результирующей – цене объекта, структурировав решение каждой из задач в следующем порядке:

1.      Тезис, как цепочка рассуждений, описывающих некоторую задачу.

2.      Эксперимент, как описание технологии подготовки и обработки исходной информации с целью проверки тезиса.

3.      Комментарий, как резюме к полученным результатам

 

A.     «Полное»совпадение ценообразующих факторов

1.      Тезис. При равенстве ценообразующих факторов удельные цены не обязательно равны.

 

Закрепив законодательно в определении рыночной стоимости, как  «наиболее вероятной цены» (ФЗ-135, ст.3), вполне логично было бы ожидать развитие этого положения, заключающееся в изучении этой величины, описании кривых распределения вероятности, или, хотя бы, как минимум, указания характеристик положения «наиболее вероятной величины».

Федеральный стандарт оценки «Оценка недвижимости (ФСО№7)» весьма категоричен в принципах отбора объектов-аналогов: «...в качестве объектов-аналогов используются объекты недвижимости, которые относятся к одному с оцениваемым объектом сегменту рынка и сопоставимы с ним по ценообразующим факторам.» (ФСО-7, п.22б). Зададимся вопросом, можно ли добиться абсолютной сопоставимости?

Вполне понятно, что, выделяя  несколько ценообразующих факторов, которые оценщик собирается исследовать, как существенно влияющих на цену (не важно, сколько их, важно, что их число конечно), он тем самым проектирует некую модель,  естественно, более грубую чем сами объекты. Грубость модели заключается в отсутствии учета тех факторов, о которых либо мы знаем, но считаем, что их влияние незначительно, либо не знаем, но которые, по факту, присутствуют на рынке и влияют на цену объекта. Хотя ФСО-7 и требует что  «...для всех объектов недвижимости, включая оцениваемый, ценообразование по каждому из указанных факторов должно быть единообразным[2]», однако всегда присутствует неполнота или асимметричность информации, влияющая на разброс цен при кажущейся идентичности величины выделенных ценообразующих факторов. Т.е,  всегда имеется некоторая неуверенность в достаточности, полноте и точности определения выделенных в модели ценообразующих факторов. Таких факторов, не учитываемых при производстве расчетов и вызывающих вариативность цен, неопределенно много. Это и индивидуальная оценка территориального местоположения – близость к месту работы/школе/родителям и т.п.  Это и расположение объекта в местах  компактного проживания отдельных групп населения. Это и отсутствие данных о качестве мест общего пользования (лифты, лестничные клетки) в здании и придомовой территории и т.д.На результат (цену сделки) влияют не только ограниченная совокупность выделяемых (на регулярной основе в отчетах) ценообразующих факторов, но и их комбинация, а так же ряд факторов, которые обычно в отчетах об оценке объекта оценки  не присутствуют, но влияние которых на цену существенно, например – маркетинговые усилия, в том числе – через рекламу, различные понимания ценности объекта со стороны потребителей, и иные, которые опытный читатель может привести сам.

Отсюда следует вывод:

 С какой бы точностью и полнотой мы ни фиксировали ценообразующие факторы, но мы никогда не достигнем абсолютной сопоставимости объектов, и, соответственно, цены  (мы имеем в виду, разумеется, удельные цены) не будут совпадать даже при абсолютном совпадении выделенных ценообразующих факторов.

 

Ранее было показано[3], что наиболее близкой к рыночной цене является цена закрытия позиции (т.е. последняя цена, зафиксированная в достоверных источниках информации перед снятием объекта (позиции) с торгов), поэтому в дальнейших построениях мы будем использовать именно эту характеристику объекта.

Множество этих величин и создает ранее нами описываемое «облако цен» [4], которое есть не что иное, как вероятностный разброс значений отдельных реализаций рыночной цены. Тем не менее, каждое из значений, если на ее основе заключена сделка (одна из возможных реализаций),  имеет право называться «рыночной ценой»  с присущим данной величине цены уровнем вероятности по осуществлению сделки по этой цене.  Соответственно,  «наиболее вероятной» ценой является величина, соответствующая максимуму плотности распределения.

Графически это можно показать следующим рисунком:

 

 
 

 

 Рис.1 Распределение возможных реализаций цены в отдельной точке территории

 

Разумеется, это распределение может быть описано и его характеристики могут быть рассчитаны, но только при условии изучения и обобщения значительного массива данных. Однако, для целей оценки можно ограничиться несколькими характеристиками положения, а именно: математическим ожиданием, точнее – его приближенной величиной (среднеарифметическим значением и/или медианой), дисперсией, коэффициентами осцилляции и вариации.

 

Исходя из указанного, первой задачей, до перехода к разработке и расчету корректировок, является задача определения «собственных» колебаний цены при фиксированном наборе как ценообразующих факторов, так и их значений, т.е. изучения вероятностного распределения цен на объекты, принадлежащие к одному и тому же классу (подклассу), с одним и тем же набором выделенных ценообразующих факторов.

 

2.1. Эксперимент. Технология подготовки массива данных

 

Технология подготовки данных состоит из следующих шагов:

 - типизация и классификация объектов;

- определение групп отслеживаемых ценообразующих факторов;

- определение принципов разбивки территории для исключения влияния территориального фактора;

- группирование объектов по типам, классам, подклассам, совпадающим ценообразующим факторам

- группирование по территориальному местоположению;

- введение ограничений по минимальному количеству объектов, включаемых в расчет. То есть, следует определить, какое количество объектов с одинаковым набором ценообразующих признаков в каждом  территориальном квадрате мы включаем в расчет для определения  средней арифметической, медианы, СКО, и, соответственно, для получения достоверного результата.

- определение расчетных показателей.

 

Технологически решение данной задачи описано ранее[5], тем не менее, повторим, что отличительной чертой развиваемой нами технологии являются геоинформационные методы отбора и обработки рыночной информации, в частности, пиксельный метод, заключающийся в  сборе информации вблизи оцениваемого объекта в заранее определенных границах, что позволяет не только свести вариативность влияния территориальной ценообразующей составляющей к минимуму, но и статистически оценить как характер разброса цен, так и наиболее вероятную цену в заданных территориальных границах.

 

На практике, для решения этой задачи, произведена следующая структуризация:

 

1.       Разбивка на отдельные классы недвижимости  является следствием фактически сложившейся структуры, принятой в риэлтерских агентствах, входящих в состав Уральской палаты недвижимости (УПН). В частности, такой тип, как «жилая недвижимость» подразделен на следующие классы:

1. Специальная планировка;

2. Улучшенная планировка;

3. Полнометражки;

4. Пентагон;

5. Малосемейки;

6. Брежневки;

7. Хрущевки;

8. Деревянные (барачного типа).

Последний класс был исключен из расчетов в связи с крайне незначительным (в последнее время) объемом предложений.

 

 

2.      В каждом классе выделены следующие ценообразующие факторы (представленные в исходной информации риэлтерских агентств), с которыми обычно связываются потребительские качества объектов, такие, как:

 

1.  этаж (первый, средние этажи, последний);

2.  комнаты (смежные или раздельные);

3.  площадь кухни (достаточная/недостаточная);

4.  наличие/отсутствие лоджии или балкона (есть/нет);

5.  ремонт (требуется/не требуется);

6.  перепланировка (согласована/не согласована).

7.  материал стен (кирпич, блок, панель, ж/б или металлический каркас)

 

Каждый из этих факторов для наших целей представим  кодировкой, при которой 0- присваивается худшему значению, 1-лучшему значению (в случае бинарных вариантов), 2, 3 ...  иные значения этого признака (при бо́льшем разнообразии, например – материал стен ), в результате каждый объект имеет семиразрядную кодировку. (Например: 0000110– первый этаж, комнаты смежные, небольшая кухня, балкона/лоджии нет, ремонт не требуется, перепланировка согласована, стены панельные). 

 

3.      Вся территория Екатеринбурга покрыта сетью квадратов, размером 1х1 км (т.е. радиусом в 0.5 км – расстояние 15-минутной шаговой доступности)[6] – с целью минимизации влияния территориального разброса цен.  В каждой из этих территориальных ячеек проводилась выборка объектов одного класса с одинаковыми ценообразующими факторами

 

4.      Далее, по каждой территориальной ячейке, каждому классу и подклассу производится расчет показателей положения выборки, т.е. показателей,  которые характеризуют положение наиболее вероятной величины удельной цены - указывают некоторое среднее, значение, около которого группируются все возможные реализации.

 

К таким показателям относятся:

А) группа абсолютных показателей

- среднее арифметическое значение цены;

- медиана цены  (вычисление медианы необходимо, поскольку распределение несимметрично);

 - максимальное и минимальное отклонение цены от среднего значения;

 - среднее квадратическое отклонение цены;

 

Б) группа относительных показателей:

-соотношение среднего арифметического и медианы цены;

- коэффициент осцилляции цены;

- коэффициент вариации цены;

- среднее линейное отклонение цены;

 

2.2.Эксперимент. Расчет собственных колебаний цены.

 

На первом этапе рассчитаем абсолютные показатели (группа А) по каждой территориальной ячейке. В результате расчета  получаем таблицу локальных (т.е. по каждой из территориальных ячеек) значений по каждой из найденных комбинаций ценообразующих факторов и классу/подклассу/ недвижимости. Несомненным достоинством этой таблицы является как возможность сравнения и сопоставления данных по каждой территориальной ячейке, так и возможность рассмотрения территориального распределения данного показателя[7].

Следует отметить, что график вероятностного распределения цен по отдельной территориальной ячейке не является симметричным, его вид можно установить из расчетного модуля по подбору объектов-аналогов[8],  поэтому среднеарифметическая величина, строго говоря, не является наиболее вероятной.  Однако, для оценки отклонения можно использовать соотношение между медианным значением и среднеарифметическим значением. Сопоставляя эти две величины можно вынести определенное суждение об асимметрии графика[9].

 

Сложностью сравнения и обобщения показателей такого рынка, как недвижимость, является вполне понимаемая  их территориальная распределенность, т.е. различная величина показателей, связанная с местоположением. Приняв предположение о независимости относительных величин от местоположения, произведем расчет относительным показателей (группа Б) по каждой территориальной ячейке,  и далее, с целью определения средних показателей в целом по рынку (по всей территории),  обобщим отдельные относительные показатели, а именно,  определим средние относительные показатели по всей территории.

 

Полученная таблица имеет следующий вид (представлен только фрагмент, вся таблица доступна на сайте www.statrn.ru («Статистика рынка недвижимости»)[10], кроме того, там же можно увидеть таблицу относительных величин по каждой территориальной ячейке:

 

класс

комнат

код

коэфф. вариации

коэфф.

осцилляции

линейное отклонение

соотношение медиана/среднеарифметическое

7

2

0100101

0,12

0,427

0,097

0,96071

7

2

0101001

0,098

0,361

0,078

0,98252

7

2

0101011

0,086

0,24

0,072

0,96095

7

2

0101101

0,105

0,461

0,083

0,99919

7

2

0101111

0,071

0,257

0,052

0,99819

7

2

1100101

0,14

0,593

0,094

0,99809

7

2

1101101

0,11

0,522

0,086

0,99093

7

2

1101111

0,074

0,24

0,062

0,98586

 

 

Табл.1 Собственные колебания рыночной цены (в целом по рынку) по группам ценообразующих факторов.  Для иллюстрации представлена только часть таблицы класс «хрущевки», «двухкомнатные»

 

Значимость данной таблицы заключается в том, что она  дает ответ на вопрос не только о границах  интервала, в котором может находиться эта стоимость (ФСО-7, п.30), и которые определены относительными максимумами и минимумами цен, но и о характере распределения цен внутри этого интервала.

Кривую распределения цен по каждой территориальной ячейке или по рынку в целом желаемого типа/подтипа можно получить, скачав модуль по расчету характеристик объектов-аналогов[11] (информация обновляется ежемесячно).

 

 

3.      Комментарии к полученным результатам

 

На этом этапе мы не только подтвердили тезис о существовании  различных цен при одной и той же комбинации ценообразующих факторов, но и получили понимание о параметрах колебаний  цены по каждому из присутствующих на рынке сочетаний ценообразующих факторов.  Наиболее существенным является то, что мы можем понять и оценить, с одной стороны, недостатки нашей модели, а именно, достаточность принятого нами выделения количества и принадлежности ценообразующих факторов исходя из относительных показателей, с другой стороны – получить элемент сравнения между собой ценовых групп, определенных различными ценообразующими факторами (собственно, получения расчетных корректировок, которые и являются целью нашего исследования), путем сравнения среднеарифметических и медианных значений по каждой из ценовых групп (как приближений к «наиболее вероятной» цене).

Подтвердив экспериментально не только факт наличия «собственных колебаний»  цены, но и рассчитав параметры «колебаний», мы должны признать, что расчет неких корректировок, а, по сути, расчет соотношений между ценами объектов, сформированных различными наборами ценообразующих факторов также должен быть изучен с точки зрения его вероятностной природы.

 

 

B.     Несовпадение одного ценообразующего фактора

 

1.      Тезис. Корректировочные коэффициенты, являясь вероятной величиной, не могут быть  достоверно определены для большинства соотношений ценообразующих факторов.

 

В основе метода количественных корректировок лежит предположение об устойчиво близком соотношении удельных цен разных наборов ценообразующих факторов,  вне зависимости от территориального фактора.(т.е. интервал значений корректировочного коэффициента не зависит от местоположения). Исходя из этого предположения, мы можем сравнивать относительные  соотношения, полученные по разным территориальным ячейкам,  между собой и принимать решение о расчете средних соотношений цен, которые, собственно, и являются корректировочными коэффициентами а так же, учитывая их вероятностную природу рассчитать характеристики положения средней величины коэффициентов.

 

Технически эти расчеты весьма близки к методу парных продаж.  Однако, исходя их рассмотренного выше  вероятностного характера рыночных цен, произведем его модификацию, сравнивая величины наиболее вероятных рыночных цен (или, с некоторой степенью упрощения – средних цен, медианных значений ) по двум группам объектов, различающихся только одним ценообразующим фактором (разумеется, среди выделенных факторов). Полученное соотношение собственно и будет являться корректировочным коэффициентом.

Так же, при всей внешней близости к методу парных продаж, имеется еще одно отличие, а именно: поиск пар производится по всем территориальным ячейкам, полученные соотношения обобщаются и найденный коэффициент определяется как наиболее вероятная величина с расчетом характеристик ее распределения. Тем самым,  в основу определения коэффициентов также положена их вероятностная природа и, соответственно, определяя такие характеристики, как среднеквадратическое отклонение, коэффициенты вариации и осцилляции мы получаем возможность варьировать величину корректировочного коэффициента, находясь в понимаемом и доказуемом интервале достоверности.

 

Этот подход можно проиллюстрировать следующим рисунком:

 

 

 

Рис.2 Соотношение цен объектов с различным набором ценообразующих факторов 

 

 

Исходя из указанного, задачей расчета корректировок, является определение взаимных колебаний соотношения цен при фиксированном наборе ценообразующих факторов, отличающихся только на одно значение.

В соответствии с выполненной разбивкой по ценообразующим факторам мы хотим получить наиболее часто употребляемые корректировочные коэффициенты:

 

ü  На этаж – первый к средним, средние к верхнему;

ü  На комнатный состав – раздельные к смежным;

ü  На площадь кухни;

ü  На наличие/отсутствие  лоджии или балкона;

ü  На требования к ремонту;

ü  На легализацию перепланировки  (согласована/не согласована);

ü  На материал стен: кирпич, блок, панель, ж/б или металлический каркас во всех возможных соотношениях.

Эти корректировочные коэффициенты мы хотим получить не только по отдельным типам недвижимости, но также и по отдельным классам и подклассам а так же с учетом покомнатного состава, как это и принято в иных источниках.

 

 

2.1.Эксперимент. Технология подготовки массива данных

 

Технология подготовки данных состоит из следующих шагов:

 - типизация и классификация объектов (совпадает с ранее определенной);

- определение групп отслеживаемых ценообразующих факторов (предусмотрена более расширенная классификация по классу «специальная планировка»);

- определение принципов разбивки территории для исключения влияния территориального фактора (аналогично ранее определенной);

- группирование объектов по типам, классам, подклассам, совпадающим ценообразующим факторам и территориальному местоположению (аналогично ранее определенной);

- введение ограничений по минимальному количеству объектов, включаемых в расчет. А именно, следует определить, какое количество объектов с одинаковым набором ценообразующих признаков в каждом  территориальном квадрате мы включаем в расчет для определения  средней арифметической, медианы, СКО, и, соответственно, для получения достоверного соотношения между отдельными наборами.

- составление расчетных пар, отличающихся одним ценообразующим фактором;

- определение корректировочных коэффициентов.

 

Классификация

 

Если посмотреть структуру продаж (среднегодовую), исходя из  указанной выше классификации, то можно видеть, что наибольшую относительную долю имеет класс «свободная планировка», являющий наиболее спорным в части объединения разных по потребительским свойствам объектов[12]:

 Рис.3 Структура продаж по классам квартир.

 Для преодоления этого недостатка  мы произвели разбиение этого класса жилой недвижимости («свободная планировка» – далее СП) на подклассы мы произвели исходя из «Методики классифицирования многоквартирных жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)»[13] разработанной и предложенной  Стерником Г.М., Стерником С.Г. и Епишиной Э.Д. (с «методикой» можно ознакомиться здесь[14], а с ее развитием здесь[15]). Принятие за основу этой классификации тем более важно, поскольку система корректировок,  рядом источников, подвигающих экспертный подход, основана на информации, структурированной по данной системе.  Однако, уже на этом этапе, наметилась первая трудность, а именно, данная система ориентирована именно на «новостройки», т.е. все остальные классы (кроме «Специальной планировки») под данную методику не попадают. Вторая трудность применения данной методики – не соответствие требуемого Методикой объема информации для полноценной классификации, описанию, отраженному в прайсах риэлтерских агентств (что само по себе удивительно – ведь Методика разработана ведущими специалистами НП РГР). Из всего многообразия классификационных признаков, приведенных в Методике, на практике оказалось возможным использовать только два: количество комнат и общая площадь (именно эти признаки практически всегда присутствуют в прайсах).  Тем не менее, не смотря на существенное сокращение вариантов, мы получили 30 (тридцать !) подклассов, а именно:

 

Однокомнатные

1.      Подкласс «Эконом»  общая площадь от 28 до 34м2

2.      Подкласс «Средний» общая площадь от 34м2 до 44м2

3.      Подкласс «Бизнес» общая площадь от 44м2 до 60м2

4.      Подкласс «Премиум» общая площадь от 60м2 до 80м2

5.      Подкласс «Де-люкс» общая площадь от 80м2

6.      Подкласс «Неклассифицированные» общая площадь  менее 28м2

 

Двухкомнатные

7.      Подкласс «Эконом»  общая площадь от 44 до 50м2

8.      Подкласс «Средний» общая площадь от 50м2 до 65м2

9.      Подкласс «Бизнес» общая площадь от 65м2 до 80м2

10.  Подкласс «Премиум» общая площадь от 80м2 до 100м2

11.  Подкласс «Де-люкс» общая площадь более 100м2

12.  Подкласс «Неклассифицированные» общая площадь  до 44м2

 

Трехкомнатные

13.  Подкласс «Эконом»  общая площадь от 56 до 65м2

14.  Подкласс «Средний» общая площадь от 65м2 до 85м2

15.  Подкласс «Бизнес» общая площадь от 85м2 до 120м2

16.  Подкласс «Премиум» общая площадь от 120м2 до 140м2

17.  Подкласс «Де-люкс» общая площадь от 140м2

18.  Подкласс «Неклассифицированные» общая площадь  менее 56м2

 

Четырехкомнатные

19.  Подкласс «Эконом»  общая площадь от 70 до 85м2

20.  Подкласс «Средний» общая площадь от 85м2 до 120м2

21.  Подкласс «Бизнес» общая площадь от 120м2 до 160м2

22.  Подкласс «Премиум» общая площадь от 160м2 до 220м2

23.  Подкласс «Де-люкс» общая площадь более 220м2

24.  Подкласс «Неклассифицированные» общая площадь  до 70м2

 

Пяти- и более комнатные

25.  Подкласс «Эконом»  общая площадь от 85 до 100м2

26.  Подкласс «Средний» общая площадь от 100м2 до 150м2

27.  Подкласс «Бизнес» общая площадь от 150м2 до 200м2

28.  Подкласс «Премиум» общая площадь от 200м2 до 280м2

29.  Подкласс «Де-люкс» общая площадь более 280м2

30.  Подкласс «Неклассифицированные» общая площадь  до 85м2

 

Ценообразующие факторы

 

В каждом подклассе выделены следующие ценообразующие факторы (обычно представленные в исходной информации риэлтерских агентств), с которыми обычно связываются потребительские качества объектов, со следующей кодировкой[16]:

 

1.      этаж;

первый = 0;

средние от 2 до 10 = 1

верхние от 10 =2

 

2.      комнаты

смежные=0;

 раздельные=1;

 

3.      площадь кухни (в соответствии с «Методикой»);

 

Однокомнатные квартиры

 

«Эконом»  менее 4м2=0, более 4м2=1;

«Средний» менее 8м2=0, более 8м2=1;

«Бизнес» менее 12м2=0, более 12м2=1;

«Премиум» менее 20м2=0, более 20м2=1;

«Де-люкс» менее 25м2=0, более 25м2=1;

 «Неклассифицированные» менее 4м2=0, более 4м2=1;

 

Двух- и более -комнатные квартиры

 

«Эконом»  менее 6м2=0, более 6м2=1;

«Средний» менее 8м2=0, более 8м8=1;

«Бизнес» менее 12м2=0, более 12м2=1;

«Премиум» менее 20м2=0, более 20м2=1;

«Де-люкс» менее 25м2=0, более 25м2=1;

 «Неклассифицированные» менее 6м2=0, более 6м2=1;

 

 

4.      наличие/отсутствие лоджии или балкона (есть/нет);

нет=0;

есть=1;

 

5.      ремонт (требуется/не требуется);

требуется=0;

не требуется=1;

 

6.      перепланировка

согласована = 1;

не согласована=0;

 

7.      материал стен

панель=0;

ж/б или металлический каркас=1;

кирпич=2.

 

Территориальный и временно́й факторы.

 

Учет территориальной составляющей является обязательным для обеспечения сопоставимости объектов по всем ценообразующим факторам, кроме одного при расчете корректировок.

 

Присваивание каждому объекту его территориального идентификатора (номера территориального квадрата) еще больше ограничивает выборку, и, соответственно, приводит к уменьшению числа единиц объектов, с одинаковыми группами ценообразующих факторов и принадлежащих к одной и той же территориальной ячейке.

 

Для увеличения количества единиц, включаемых в выборки, внесем два предположения:

1.      Соотношение средних показателей мало зависит от местоположения территориальной ячейки.  Средние цены, разумеется, зависят от территориального фактора, но соотношение цен объектов одного подкласса (близких территориально), но разного набора факторов устойчиво и не зависит от территориального фактора.

2.      Соотношение средних показателей (в границах территориальной ячейки) мало зависит от времени. Разумеется, цены со временем, (как и их соотношения) меняются, но для близких временных периодов  (в расчетах принято три месяца) соотношение цен территориально близких объектов достаточно устойчиво во времени.

 

Эти два предположения позволяют, во-первых, увеличить объем выборки за счет включения в расчет соотношений данных не только за исследуемый период, но и за ряд прошлых периодов,

и, во-вторых,  позволяют собрать воедино и  обобщить все расчетные данные в целом по городской территории.

 

В качестве расчетной базы примем в расчет  объекты, как и в случае расчета собственных колебаний цены,  потенциально проданные в течение последних 12  месяцев  в количестве 18 823 единиц, со следующей разбивкой по классам:

 

 

класс

количество

1. Специальная планировка;

5391

2. Улучшенная планировка;

1311

3. Полнометражки;

5274

4. Пентагон;

1132

5. Малосемейки;

3101

6. Брежневки;

722

7. Хрущевки;

1868

8. Деревянные (барачного типа).

24

 

Табл.2 Количество объектов, потенциально проданных за 12 месяцев по классам 

 

 

Далее, все разбивки и группировки с целью иллюстрации технологии приводятся только для класса «Специальная планировка» и только конечные результаты расчетов приводятся по всем классам недвижимости.

 

Для класса «Специальная планировка»,   разбивка на обозначенные выше классы и подклассы имеет следующее наполнение:

 

 

№п/п

количество

комнат

подкласс

Количество

Единиц (объектов)

1

1

«Эконом»

178

2

1

«Средний»

1115

3

1

«Бизнес»

605

4

1

 «Премиум»

35

5

1

 «Де-люкс»

5

6

1

 «Неклассифицированные»

78

7

2

«Эконом»

85

8

2

 «Средний»

814

9

2

«Бизнес»

534

10

2

 «Премиум»

149

11

2

 «Де-люкс»

31

12

2

 «Неклассифицированные»

33

13

3

«Эконом»

55

14

3

 «Средний»

478

15

3

«Бизнес»

695

16

3

 «Премиум»

110

17

3

 «Де-люкс»

81

18

3

 «Неклассифицированные»

1

19

4

«Эконом»

6

20

4

 «Средний»

68

21

4

«Бизнес»

122

22

4

 «Премиум»

47

23

4

 «Де-люкс»

2

24

4

 «Неклассифицированные»

0

25

5

«Эконом»

1

26

5

 «Средний»

7

27

5

«Бизнес»

31

28

5

 «Премиум»

17

29

5

 «Де-люкс»

8

30

5

 «Неклассифицированные»

0

 

Табл.2 Количество объектов, потенциально проданных за 12 месяцев по классу «Специальная планировка» по подклассам и покомнатному составу. 

 

Уже из этой разбивки видно, что ряд подклассов заведомо не попадает в расчет корректировок, поскольку, во-первых, нам необходимо некоторое множество идентичных по набору ценообразующих факторов единиц объектов  для определения «наиболее вероятной» цены (т.е. расчета среднего или медианного значения), кроме того, для получения корректировки нам необходимо сопоставить два таких набора, отличающихся только одним фактором.

 

 

После кодировки произведем подсчет количества объектов по каждому из вариантов ценообразующих факторов  с целью ограничения объема расчетов вариантами, количество объектов в которых не менее установленного нами минимума.

Для иллюстрации приведем часть таблицы, в которую включен только подкласс «Эконом» для однокомнатных квартир класса «Специальная планировка»

 

количество комнат

подкласс

кодировка ценообразующих факторов

количество объектов

k1

k2

k3

k4

k5

k6

k7

1

Эконом

1

0

1

1

0

1

1

48

1

Эконом

1

0

1

1

0

1

2

23

1

Эконом

2

0

1

1

0

1

1

16

1

Эконом

1

0

0

1

0

1

1

16

1

Эконом

1

0

1

1

1

1

1

11

1

Эконом

1

0

0

1

1

1

1

10

1

Эконом

2

0

0

1

0

1

1

7

1

Эконом

1

0

1

1

1

1

2

6

1

Эконом

2

0

1

1

1

1

1

5

1

Эконом

1

0

0

1

1

1

2

5

1

Эконом

0

0

1

1

0

1

2

5

1

Эконом

2

0

0

1

1

1

1

4

1

Эконом

2

0

1

1

1

1

2

3

1

Эконом

2

0

1

1

0

1

2

3

1

Эконом

2

0

0

1

0

1

2

3

1

Эконом

0

0

1

1

0

1

1

3

1

Эконом

1

0

1

0

0

1

1

2

1

 Эконом

2

0

1

0

0

1

1

1

1

Эконом

2

0

0

1

1

1

2

1

1

Эконом

2

0

0

0

1

0

2

1

1

Эконом

1

0

1

0

0

1

2

1

1

Эконом

1

0

0

1

0

1

2

1

1

Эконом

1

0

0

0

1

1

1

1

1

Эконом

0

0

1

0

0

1

1

1

1

Эконом

0

0

0

1

0

1

1

1

 

Табл.3 Количество объектов, потенциально проданных за 12 месяцев класс «Специальная планировка»,  подкласс «эконом» по вариантам ценообразующих факторов 

 

В результате мы получили, что для класса «Специальная планировка» из 5391 объекта потенциально проданных в течение 12 месяцев имеется  3070  вариантов, различающихся  классами, подклассами, комбинациями ценообразующих факторов и расположенных в различных территориальных ячейках. Подобная диверсификация не могла не сказаться на количественном наполнении  отдельных вариантов, а именно:  число вариантов, включающих в себя 5 и более объектов составляет 164, а 10 и более (принятые в расчетах) только 23[17]:

 

 

номер территориального квадрата

подкласс

количество комнат

Код ценообразующих факторов

количество объектов

357

14

3

1011011

16

357

3

1

1011011

11

357

2

1

1011011

14

341

2

1

2011011

15

335

2

1

1011011

10

312

14

3

1011011

14

312

14

3

1111011

11

312

8

2

1011011

27

312

8

2

1011111

10

312

2

1

1011011

24

295

2

1

1011012

13

295

2

1

1011011

11

267

14

3

1011012

13

205

3

1

1011011

11

163

2

1

2011011

17

160

2

1

1011011

11

113

2

1

1011011

18

113

2

1

2011011

14

113

2

1

1011012

12

113

2

1

1011111

10

98

8

2

1011011

10

98

2

1

2011011

11

76

2

1

1011011

11

 

Табл.4 Учет территориального фактора при группировке объектов

 

Данная таблица должна послужить основой для расчета корректировок, а именно, в каждом квадрате мы должны выделить две группы объектов, различающихся только одним ценообразующим фактором и сопоставить их «наиболее вероятные» цены.

Даже из поверхностного анализа видно, что, например, квадрат 312 содержит данные для расчета корректировки «на смежные/раздельные комнаты» для трехкомнатных квартир подкласса 14 – «Средний» ( имеются коды 1011011 и 1111011) а так же «на ремонт» для двухкомнатных квартир подкласса 8 «Средний» (имеются коды 1011011 и 1011111) и так далее.

Однако, бо́льшая часть полученных нами комбинаций ценообразующих факторов не имеет своей пары в отдельном территориальном квадрате и, следовательно, не может быть использована для расчета корректировок.

 

Таким образом, взяв за основу базу по проданным объектам в течение года по городу Екатеринбург, отличающемся активным рынком жилой недвижимости, и обработав информацию по 5 381 объекту (т.е. последовательно проведя классификацию по классам,  подклассам и покомнатному составу, разбивку по ценообразующим факторам и привязку по территориальной составляющей), при заданных нами ограничениях по минимальному количеству, мы смогли выделить  пары только  для расчета не более 3-5 корректировок и только для 2-3 подклассов.

 

2.2.Эксперимент. Расчет относительных отклонений и количественных корректировок

 

В результате  расчетов получена следующая таблица корректировочных коэффициентов:

 

класс

подкласс

количество комнат

наименование корректировки

примечание

среднеарифметическая корректировка

медианная корректировка

средняя

min

max

СКО

медиана

Min

max

СКО

СП

средний

однокомнатные

на этаж

средние/верхние

1,048

0,938

1,11

0,057

1,041

0,925

1,109

0,06

СП

средний

однокомнатные

на этаж

средние/первые

0,981

0,972

0,99

0,009

1,025

1,017

1,032

0,008

СП

средний

однокомнатные

на кухня

соотв./не соотв. классификации

0,975

0,893

1,04

0,051

0,983

0,903

1,057

0,055

СП

средний

однокомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

1,032

0,958

1,095

0,05

1,017

0,934

1,085

0,053

СП

средний

двухкомнатные

на этаж

средние/верхние

1,071

0,981

1,151

0,06

1,056

0,962

1,212

0,099

СП

средний

двухкомнатные

на кухня

соотв./не соотв. классификации

0,936

0,881

0,991

0,055

0,926

0,918

0,934

0,008

СП

средний

двухкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

1,037

0,958

1,133

0,063

1,001

0,818

1,143

0,117

УП

 

однокомнатные

на этаж

средние к первому

1,016

0,935

1,082

0,053

1,033

0,965

1,08

0,04

УП

 

однокомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,975

0,9

1,053

0,061

0,958

0,894

1,039

0,055

УП

 

двухкомнатные

на этаж

средние к первому

1,027

0,934

1,087

0,056

1,023

0,943

1,063

0,043

УП

 

двухкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

1,04

0,981

1,117

0,048

1,025

0,974

1,098

0,042

УП

 

трехкомнатные

на этаж

средние к первому

1,05

0,967

1,133

0,059

1,061

0,984

1,142

0,056

УП

 

трехкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

1,025

0,949

1,119

0,056

1,023

0,949

1,105

0,05

УП

 

трехкомнатные

на материал стен

блочный к панельному

0,934

0,898

0,957

0,026

0,949

0,922

0,968

0,02

ПН

 

двухкомнатные

на этаж

средние к первому

1,008

0,996

1,018

0,009

1,017

1,003

1,035

0,013

ПН

 

двухкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,99

0,971

1,014

0,018

0,973

0,953

1,002

0,021

ПН

 

трехкомнатные

на этаж

средние к первому

1,02

0,983

1,048

0,027

1,025

1,005

1,039

0,015

ПН

 

трехкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,935

0,912

0,972

0,027

0,986

0,973

1,005

0,014

ХР

 

однокомнатные

на этаж

средние к первому

1,027

0,953

1,103

0,055

1,045

0,968

1,112

0,056

ХР

 

однокомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,96

0,87

1,006

0,053

0,979

0,898

1,032

0,051

ХР

 

однокомнатные

на согласование перепланировок

Согласовано /несогласовано

1,095

1,035

1,154

0,06

1,036

0,977

1,094

0,059

ХР

 

двухкомнатные

на этаж

средние к первому

1,014

0,949

1,073

0,037

1,025

0,971

1,087

0,032

ХР

 

двухкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,953

0,883

0,996

0,037

0,95

0,907

0,985

0,027

ХР

 

двухкомнатные

на согласование перепланировок

Согласовано /несогласовано

1,021

1,006

1,035

0,015

1,064

1,058

1,069

0,006

ХР

 

трехкомнатные

на этаж

средние к первому

1,012

0,971

1,095

0,049

0,994

0,944

1,074

0,052

ХР

 

трехкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,93

0,918

0,943

0,01

0,912

0,884

0,942

0,024

МС

 

однокомнатные

на этаж

средние к первому

1,06

0,919

1,157

0,077

1,044

0,96

1,181

0,071

МС

 

однокомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,921

0,78

1,033

0,092

0,921

0,803

1,035

0,08

МС

 

однокомнатные

на согласование перепланировок

согласовано/ несогласовано

1,082

1,073

1,09

0,009

1,031

0,959

1,102

0,072

БР

 

однокомнатные

на этаж

средние к первому

0,936

0,883

1,046

0,065

0,936

0,893

1,029

0,055

БР

 

однокомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,868

0,846

0,881

0,015

0,87

0,854

0,883

0,012

БР

 

двухкомнатные

на этаж

средние к первому

0,993

0,923

1,035

0,05

0,999

0,949

1,039

0,037

БР

 

двухкомнатные

на ремонт

выполнен/требуется

0,964

0,913

1,02

0,051

0,99

0,941

1,062

0,047

 

Табл.5 Таблица корректировочных коэффициентов 

 

Как видно из таблицы, количество выявленных соотношений, соответствующих наложенным нами ограничениями, и, соответственно, количество рассчитанных корректировок значительно меньше ожидаемого и приводимого в ряде специализированных изданий.

Конечно, возможно снять или упростить некоторые ограничения, например, увеличит площадь условно-близких территорий, т.е. собирать информацию в радиусе не 0,5 км, а 1 км (что вчетверо увеличивает наполнение отдельной территориальной ячейки),  включать в расчет те коды, которые имеют количество единиц объектов (в одном территориальном квадрате) не 10, а 5 или 3,  но  это приведет к неизбежному увеличению разброса значений и, соответственно, потерей точности и достоверности.

 

3.      Комментарии к полученным результатам

 

Модифицированный метод парных продаж дает удовлетворительные результаты для определения корректировочных коэффициентов, как вероятностных величин, позволяя определить не только среднюю величину коэффициента, но и иные характеристики, такие, как среднеквадратическое отклонение, коэффициенты вариации и осцилляции, позволяющие понять интервал достоверности данного коэффициента.

 

Дальнейшего обсуждения требует вопрос уровня детализации ценообразующих факторов, поскольку, как показано, не смотря на значительный объем информации (накопленной за год), для некоторых подклассов недвижимости и типов корректировок невозможно получить достоверные величины в связи либо с малым количеством, либо с полным отсутствием информации о сопоставимых объектах, отличающихся только одним ценообразующим фактором.

 

 

C.     Соотношение цен при несовпадении нескольких ценообразующих факторов. Принцип вклада.

 

1.      Тезис. Влияние отдельного ценообразующего фактора на цену не является единообразным и зависит от наличия или отсутствия иных ценообразующих факторов.

 

Принцип вклада[18] является одной из наименее обсуждаемых тем в теории и практике оценки недвижимости. Отсутствие его нормативной формализации, т.е. закрепления четкого описания в «стандартах оценки», и, вместе с тем, содержание некоей отсылочной нормы дает возможность множества вариантов его толкования. Обычно используют следующую (или близкие по смыслу) формулировку:

 Принцип вклада основан на измерении стоимости каждого элемента, вносимой им в общую стоимость объекта. Учитывается влияние, как присутствия вклада (элемента), так и его отсутствия на изменение стоимости объекта недвижимости.

Данная формулировка соответствует норме, заложенной в ФСО-7:  «.... При этом для всех объектов недвижимости, включая оцениваемый, ценообразование по каждому из указанных факторов должно быть единообразным».

 

Тем не менее, мы решили проверить справедливость данного высказывания, поскольку ранее[19] мы уже высказывали свое сомнение по таким деталям данной формулировки, как «каждый элемент», «измерение стоимости элемента», «влияние, как присутствия, так и отсутствия».

 

По существу, мы поставили задачу попытаться изучить три момента:

 

1.      Раскрыть неясный смысл «единообразного» ценообразования – является ли «единообразие» простой констатацией факта, что присутствие данного факта увеличивает или уменьшает стоимость по сравнению с его отсутствием,  или увеличение все-таки происходит в какой-то определенной величине (в процентном или твердом выражении) или, возможно,  имеет место «плавающая» величина. Выяснение данного факта имеет непосредственное отношение к практическим расчетам, поскольку, если при проведении одной корректировки данного вопроса не возникает, то при внесении двух и более  корректировок невольно встает вопрос о принципах суммирования корректировочных коэффициентов,  т.е. соответствует ли комбинация корректировок свойствам аддитивности или мультипликативности, или при возрастании количества корректировок требуется вводить некий дополнительный «корректор корректировки».

2.      Предполагается, что объекты, обладающие лучшими потребительскими свойствами, стоят дороже. И это действительно оправдано (и подтверждается) при «единичных» корректировках – методами попарного сравнения (или, если точнее – методами модифицированного попарного сравнения – см. предыдущие статьи из цикла «корректность корректировок»). Но справедлив ли этот принцип при множественных корректировках, т.е. является ли стоимость возрастающей величиной при улучшении качественных характеристик?

3.      Выделяя ряд «ценообразующих факторов» , и тем более утверждая в качестве нормы, что оценщик должен изучать  «ценообразование по каждому из указанных факторов...», мы, невольно подразумеваем  высокую степень независимости друг от друга влияния отдельных ценообразующих факторов на итоговую величину  стоимости. Отсюда правомерен вопрос – как условная «независимость» влияния на стоимость отдельных ценообразующих факторов связана с «принципом вклада», в основе которого в неявной форме заложен учет комплексного влияния всех ценообразующих факторов и выявления доли участия каждого из них в формировании общей стоимости.

 

2.       Эксперимент. Технология подготовки массива данных

 

Используем ранее описанные технологии подготовки данных и, для большей корректности результатов в расчет принимаем, как и в предыдущих расчетах, однородные группы ценообразующих факторов, насчитывающие не менее десяти единиц.

 

Однако, в отличие от ранее описанной технологии (соотношение комбинаций, различающихся только одним ценообразующим фактором ), производим по каждой территориальной ячейке расчет соотношений типа средняя к средней и медиана к медиане каждой одной комбинации ценообразующих факторов к каждой другой комбинации ценообразующих факторов (разумеется, в границах одного подкласса недвижимости) с последующим обобщение результатов.  По-существу это – дальнейшее развитие метода парных продаж:  поскольку мы имеем достоверные данные о средней рыночной стоимости групп объектов, различающихся набором ценообразующих факторов (по которым известны и СКО и коэффициент вариации и т.п.), то, перебрав все возможные сочетания и рассчитав все возможные соотношения цен внутри одного подкласса,  можно построить матрицу сравнения (матрицу корректировок).

 

Подбор таких пар и дальнейшая обработка данного массива приводят к построению следующей матрицы коэффициентов

 

Код ценообразующих факторов

av0100101

md0100101

av0101001

md0101001

av0101011

md0101011

0100101

1

1

0,919

0,979

0,929

1,012

0101001

1,1

1,023

1

1

1,006

1,034

0101011

1,102

0,99

0,997

0,968

1

1

0101101

1,12

1,035

0,931

0,944

1,024

1,046

0101111

1,133

0,955

0,931

0,856

1,036

0,965

1100101

0,958

1,021

0,847

0,924

0,877

1,033

1101101

0,947

0,977

0,834

0,906

0,877

0,989

1101111

1,034

0,935

0,905

0,85

0,955

0,945

 

Табл. 6 Фрагмент матрицы коэффициентов (av – соотношение средних, md- соотношение медианных значений) по подклассу «хрущевки»- «двухкомнатные»

 

 

Верхнее поле – код  ценообразующих факторов числителя коэффициента,  левый столбец – код  ценообразующих факторов знаменателя, значение на пересечении строки и столбца – расчетный коэффициент соотношения цен. Идентификатор av указывает на соотношение средних, md- на соотношение медианных значений.

Например, коэффициент 1,102 на пересечении столбца av0100101 и строки 0101011 означает, что среднее соотношение цен  с комбинацией ценообразующих факторов 0100101  к тому же подтипу с комбинацией факторов 0101011 составляет 1,102

 

1.      Комментарии к полученным результатам:

 

1.      Устойчивая величина «вклада» в стоимость, выраженная как в доле, так и в твердом выражении НЕ выявлена ни по одному из ценообразующих факторов. Величина влияния каждого отдельного фактора на итоговую величину является «плавающей величиной» и  ее размер сильно связан  с той или иной комбинацией ценообразующих факторов, в составе которых изучаемый фактор присутствует (или отсутствует). Установить степень его вклада в общую стоимость возможно только после анализа всех доступных конфигураций ценообразующих факторов.

2.      По мере увеличения потребительских свойств (увеличением количества ненулевых значений в коде) прослеживается уменьшение прироста относительной величины коэффициента (соотношения как средних, так и медиан), т.е. «единообразия в ценообразовании» (в смысле ФСО-7) не наблюдается.

3.      Максимум соотношения как средних, так и медиан соответствует не максимуму потребительских свойств, а некоторым средним показателям, после чего дальнейшее улучшение не приносит вклада в относительную стоимость, а иногда даже и уменьшает ее.

4.      Применяя отдельные корректировочные коэффициенты к любому отдельному ценообразующему фактору (даже в случае простейших парных продаж), мы должны учитывать влияние на данную корректировку и группы иных ценообразующих факторов.

 

D.     Корректировка (скидка) на торг.

 

Тезис. Корректировка (скидка) на торг не соответствует по своему содержанию как ФСО-7, так и ФЗ-135

 

Эта корректировка стоит особняком от ранее рассмотренных корректировок. Во-первых, она не соответствует ФСО-7, поскольку она не связывает один набор ценообразующих факторов с другим, а связывает один и тот же набор ценообразующих факторов в двух временны́х состояниях – во время экспозиции (цены предложения) и во время продажи (как бы рыночные цены), во вторых – она, эта корректировка, подтверждает наше наблюдение о «дрейфе цен» отдельно взятого объекта и, в-третьих, эта корректировка связывает две величины – цена, которую мы можем доказать и на которую мы можем сослаться, исследуя прайсы (цена предложения), и цена, которую мы НЕ можем доказать, поскольку истинная цена может являться коммерческой тайной и не разглашаемым продуктом договоренности сторон. Собственно, именно по этой причине мы избегали таких определений, как «цена продажи», «цена реализации» поскольку в качестве расчетной  мы используем последнюю, указанную в прайсах перед снятием объекта с листинга.

О виртуальности и неопределенности этой корректировки мы говорили и ранее[20], но повторимся.

Рассмотрим диаграмму  «облака цен»:

Рис.4 Диаграмма «облака цен» класс «Улучшенная планировка», класс – двухкомнатные квартиры»

 

Эта диаграмма достаточно полно характеризует  все высказанные ранее положения, а именно: в пределах границ области допустимых рыночных цен любая цена является «рыночной», но с различной степенью вероятности ее реализации (гистограммы распределения частости реализаций можно увидеть на соответствующих графиках). За пределами этих границ цены НЕ рыночные, поскольку вероятность их реализации близка к нулю. В ранее опубликованной статье[21] было показано, что разница между стартовой ценой (ценой предложения) и ценой закрытия позиции (ценой реализации) может составлять до 30% и более процентов, и  определить умозрительно, без анализа соотношения цены предложения и существующим уровнем рыночных цен (имея в виду не абстрактную среднерыночную цену, а характер  распределения цен, который можно получить только на основании обработки множества рыночных данных, а не ограничиваясь 3-5 объектами-аналогами) некую «скидку на торг», в результате которой мы получим наиболее близкий к «наиболее вероятной цене» результат,  невозможно.

Единственно, что можно принять за скидку на торг, это разницу между ценой закрытия позиции (т.е. последней ценой, по которой объект был снят с продажи) и истинной ценой сделки (по договоренности покупателя с продавцом).

 

Проиллюстрируем это на нижеследующем рисунке:

 

 Рис.5 Место скидки на торг на графике движения цены

  

Объективно  (т.е. из открытых источников) мы можем судить только о движении цены (о ее дрейфе) в течение срока экспозиции на открытом рынке. До того момента, как объявленная цена не пересечет границу «области допустимых рыночных цен», т.е. границу области внутри которой совершаются сделки (даже не совершаются сделки, а объекты выбывают из листинга), эта цена не может рассматриваться как «рыночная», и даже как ее аналог, поскольку отсутствует подтвержденный интерес к объекту, как к носителю этой цены.  

Только после пересечения этой границы (которую можно определить и измерить на основании данных – объективных данных из открытых источников) и выбытия объекта (предположительно – продажи), мы можем говорить о «рыночности» данной цены (все цены в данных границах – рыночные, но не все - «наиболее вероятные» ).  Этот «дрейф цен» поддается замеру, но заранее определить его окончание, а точнее – цену, при которой произойдет выбытие объекта, невозможно – в рамках расчета абсолютных показателей. А вот вероятность наступления этого события мы можем определить, но только при исследовании некоторого множества однородных объектов, имеющего, в том числе и временну́ю координату. Но все это можно выполнить только на основании открытых данных. То, что происходит с ценой за границами информации о выбытии объекта, и являющейся результатом субъективных (закрытых, камерных) переговоров сторон по сделке не может быть исчислено в рамках предлагаемой нами технологии, и, соответственно, мы не настаиваем на том, что полученная в результате расчетов величина является «наиболее вероятной» ценовой характеристикой оцениваемого объекта.  Тем не менее, данная величина (рассчитываемая нами величина цены выбытия) является наиболее близким статистическим приближением к «наиболее вероятной», но доведение данной величины до «рыночной» является, скорее всего, темой исследования технологий, основанных на иных принципах, нежели изложенными выше.

Поэтому, под скидкой на торг можем понимать исключительно снижение цены в результате приватных переговоров, результаты которых не оглашены «посредством публичной оферты» и внешний наблюдатель не «располагает необходимой информацией» для объективных выводов о ее размере.

 

И в этой ситуации, вспомнив из определения рыночной стоимости такие моменты, как: «...стороны сделки действуют разумно, располагая всей необходимой информацией...» и «объект оценки представлен на открытом рынке посредством публичной оферты, типичной для аналогичных объектов оценки»[22], зададимся вопросом, легитимно ли использовать в расчетах величину, объективного подтверждения которой найти невозможно.

 

 

Выводы:

 

1.      Тот количественный состав корректировочных коэффициентов, который предлагается к использованию в различных справочных изданиях не может быть получен, как результат исследования рынка в отдельно взятом городе. Даже такой, не малый город, как Екатеринбург, с достаточно активным рынком жилья, офисных и торговых помещений не может обеспечить достоверным числом пар для корректного анализа и  расчета сравнительных коэффициентом (корректировок). Это хотя бы видно из имеющихся у нас возможностей анализировать ежемесячно более 12 000 предложений по квартирам (около 1600 предложений по офисам и т.д.), причем анализировать движение и изменение цен по каждому предложению в течение его срока экспозиции (что, по нашему скромному мнению, несколько превосходит объем информации, обрабатываемой отдельно взятым экспертом-оценщиком в течение месяца).  Даже при обработке годового объема подобной информации мы не смогли выявить достаточное количество пар, чтобы достоверно рассчитать все, предлагаемые в иных изданиях (интернет-порталах),  корректировки (у меня есть мнение, что и накопленной нами за восемь лет информации так же будет недостаточно для расчета всего массива корректировок).

 

Указанное поневоле наводит на мысль о необходимости проверки информации, получаемой экспертным мнением (которое является производным от практики – от количества обрабатываемой информации) на достоверность.

 

2.      Обращаем внимание на два факта, которые (мягко говоря) не принимаются в расчет, как при обсуждении корректировок, так и при их практическом применении, а именно:

 

а).  Вероятностный характер рыночной стоимости.  Этот, всеми, в общем-то, принимаемый факт говорит о том, что цены, которые мы извлекаем из рынка и закладываем в расчеты, как цены аналогов, являясь рыночными (даже цены продаж), не являются наиболее вероятными рыночными ценами. Т.е., представляя совокупность цен в виде некой функции распределения вероятности, мы  легко можем принять в расчет цены, лежащие как на правом, так и на левом склоне относительно «наиболее вероятной», причем, насколько (и в какую сторону) смещены эти цены от центра распределения, мы сказать не можем, если не представляем характер этого распределения.   

Изучение характера распределения этих цен может быть основано только на систематическом сборе и анализе рыночной информации. По крайней мере, для г. Екатеринбурга такая информация доступна как в виде расчетных модулей, так и в табличном виде «собственных колебаний» цены по любой точке городской территории  и различной комбинации ценообразующих факторов.

 

б).  Дрейф цен (изменение цены объекта в течение срока его экспозиции).  На этот фактор неопределенности мы указывали неоднократно. С практической точки зрения он означает, что применение цен предложения с датой «на сегодня» совершенно не означает их истинности, поскольку сдвижка цены «завтра» означает, то,  что «сегодняшняя цена» была рынком не востребована, т.е., по определению, рыночной не является (на практике «сдвижка» цены может составлять от 0 до 30% ). Как показано, «корректировка на торг» не обеспечивает снятия этой неопределенности и наиболее точным приближением к рыночной цене является последняя объявленная цена до выбытия (потенциальной продажи) объекта с рынка.

 

Оба этих факта, непосредственно связанные с подбором объектов-аналогов, привносят большую долю неопределенности  в достоверности конечного результата.

Избежать влияния неопределенности,  возможно, но только путем отслеживая изменения («дрейф») цен и соизмеряя используемые аналоги с рыночными данными (для Екатеринбурга эта операция возможна).

 

3.      Как показано в этой статье, величина отдельно взятой корректировки является не постоянной и очень тесно связана с наличием или отсутствием иных ценообразующих факторов. Т.е., в силу мультиколлинеарности,  необходимо изучать совокупное воздействие ценообразующих факторов на стоимость – как это показано на примере построения «матрицы сравнения». Применение (и суммирование) отдельных корректировок может привести к неоправданным «выбросам» - завышению или занижению цены. Проверить факт искажения цены тем не менее возможно, используя те же таблицы «собственных колебаний» и расчетные модули, которые показывают границы исторически достигнутых возможных рыночных цен, которые не должны быть пересечены ни при каких, искусственно примененных и обоснованных «корректировок»

4.      Все использованные в данной статье  методы, технологии а так же информация и результаты расчетов в более подробном изложении размещены и ежемесячно обновляются на сайте www.statrn.ru («Статистика рынка недвижимости»).-

 

 

Наиболее достоверным из всех критериев истины деятелями науки всегда полагалась практика (опыт, эксперимент, практическое осуществление), однако в оценочной деятельности превалирует психологический критерий – «Истинно то, что не вызывает сомнения», в его прагматичной форме: «Для философов критерий истины-практика, для практиков критерий истины – предоплата».  Надеюсь, что эта статья в какой то мере повлияет на понимание истины для целей оценочной деятельности в лучшую сторону.

  

Штань Михаил Валерьевич

Руководитель проекта «Статистика рынка недвижимости» (www.statrn.ru)

a.statrn@yandex.ru 



[1]Далее все выводы, определения и результаты относятся исключительно к рынку недвижимости г.Екатеринбурга и только к таким типам недвижимости, как квартиры/комнаты/офисы/торговые помещения. Для примера выбран рынок квартир. Автор не склонен обобщать результаты на иные населенные пункты без проведения дополнительных исследований.

[2]ФСО-7, раздел VII. Подходы к оценке, п.22б)

 

[3] Проверка аналогов, достоверность определения рыночной стоимости и расчет ликвидности объектов недвижимости М.Штань Вопросы оценки №4, 2016

[4]Там-же

[5] «Применение методов ГИС в рамках сравнительного подхода к оценке недвижимости» М.Штань. Имущественные отношения в РФ» №11 (182) 2016.

[6] Величина ячейки определена методом подбора. В размещенных на сайте (www.statrn.ru) статьях показано, что дальнейшее уменьшение радиуса (вдвое) для квартир практически не влияет на размах цен (коэффициент осцилляции), однако существенно сокращает выборку, аналогичное уменьшение  радиуса  для офисно-торговых объектов приводит к выборкам, состоящим из 1-2 объектов, что делает невозможным проведение корректных расчетов..

[7] Распределение абсолютных величин широко представлено на сайте www.statrn.ru

[8] http://www.statrn.ru/images/razdacha/anlg/kv_anlg.zip

[9]Кроме того, заметим, что в данной выборке в неявной форме присутствует еще один ценообразующий фактор – временной интервал, за который произведен отбор информации

[10] http://www.statrn.ru/images/aktual/kor/kv_korr.zip

[11] http://www.statrn.ru/images/aktual/anlg/kv_anlg.zip

[12] Еще раз поясняем, что в данном случае мы следуем за сложившейся типизацией на рынке, типизацией, предложенной и продвинутой риелторами, т.е. профессионалами, имеющими непосредственное отношение к сделкам на рынке (в отличие от оценщиков),  действенность которой выявлена на практике, равно понятной сторонам по сделке с недвижимостью

[13] Далее - методика

[16] Для объектов иных классов (кроме СП) оставлена кодировка, ранее указанная при расчете собственных колебаний.

 

[17] Заметим, что при производстве разбивки мы строго следовали тем группам ценообразующих факторов и рассчитывали те корректировки, которые приводятся в известных  справочниках и на известных порталах.

[18] Федеральный стандарт оценки «Оценка недвижимости (ФСО-7)п.22 д

[19] М Штань.  «Применение методов ГИС в рамках сравнительного подхода к оценке недвижимости» Имущественные отношения в РФ № 11(182) 2016 )

[20] Проверка аналогов, достоверность определения рыночной стоимости и расчет ликвидности объектов недвижимости М.Штань Вопросы оценки №4, 2016

[21] Проверка аналогов, достоверность определения рыночной стоимости и расчет ликвидности объектов недвижимости М.Штань Вопросы оценки №4, 2016

[22] Закон «Об оценочной деятельности в РФ» 135-ФЗ, ст.3

 

******************************* БОНУС **********************************

Вопрос рецензента:

Здравствуйте, Михаил Валерьевич! Ваша статья одобрена рецензентом и будет готовиться к публикации в текущем номере. Пока есть немного времени, обратите, пожалуйста, внимание на пожелания рецензента:



"Статья является весьма актуальной и касается теоретической обоснованности и практической реализуемости метода попарных сравнений в сравнительном подходе.
Автору на примере Екатеринбурга удалось иллюстрировать данный вопрос с вполне предсказуемыми в теоретическом плане практическими результатами-- неоднозначность вклада, и его расплывчатость в свете статистической природы.

В то же время, автор использует свою попарно-матричную бинарную технологию обработки данных, а не более принятые для такого  анализа регрессионные исследования. Очень хотелось, чтобы статья содержала мнение об аналогичных проблемах при применении параллельной технологий регрессии. В частности, можно бы было предложить автору высказать свое мнения и провести парралелизмы с работами М. Kammerow широко цитируемыми в оценочном сообществе. В этих прикладных работах развит современный стандартный взгляд в теории оценки на статистическую природу цен и принцип вклада.

Кроме того, хотелось бы увидеть мнение автора, о том, когда все же валидна попарная корректировка на один ценобразующий фактор?-- например, если ее значение таково, (по медиане и пр.), что оно меньше диапазона распределения цен по исследуемой кодировке в данном квадрате, актуальна ли вообще будет кодировка тогда?

Статья может быть рекомендована к публикации в ВО - желательно с учетом доработки ее автором на указанные соображения".

****************************************************************

ответ автора

Подготавливая к публикации данную статью, автор преследовал только одну идею, а именно – подвергнуть сомнению саму возможность расчета того множества корректировочных коэффициентов, (и, соответственно, их достоверности), которые предлагают к использованию отдельные источники, в частности – достаточно известный портал «Эксперты и оценщики». Тем не менее, рецензент затронул некие более общие стороны теории, введя в качестве основания небезызвестную (хотя и несколько старую) статью М. Каммероу «Теория оценки недвижимого имущества: Альтернативный способ преподавания методов расчетной оценки цен для недвижимого имущества», опубликованную в  «Вопросах оценки» №1, 2010. (далее – ВО№1/2010) В связи с этим и появилось данное послесловие, которое является нарезкой из отдельной (готовящейся к опубликованию) статьи, и все вопросы, по существу, должны являться отдельным предметом обсуждения, поскольку эти самые корректировочные коэффициенты являются всего лишь частным случаем более общего подхода (и понимания) к оценке недвижимого имущества.

 

Итак:

 Вместо послесловия или из плена азбучных истин.

 

1.      Рыночная стоимость как «наиболее вероятная цена[1]». Распределение цен «абсолютных» аналогов

 

Итак – что такое «аналоги» или, ужесточим этот вопрос – «абсолютные аналоги»? Это (ИМХО) – ряд объектов, сходных до неотличимости с оцениваемым по ограниченному количеству ценообразующих признаков. Слово «ограниченному» является ключевым в дальнейших рассуждениях - уже в этом определении присутствует вероятностная природа рыночных цен,  обусловленная  неопределенно большим рядом неучтенных ценообразующих факторов.

Следовательно, вполне ожидаемым является присутствие на рынке «абсолютных аналогов» отличающихся друг от друга опубликованными ценами. «Поэтому для любого момента времени фактически имеется вероятностное распределение возможных цен, за которые каждый объект имущества можно было бы продать[2]» И, соответственно, как вывод: «ключевыми концепциями являются следующие:  Возможное ценовое распределение (распределение цен) (Possiblepricedistribution).Распределение вероятностей, показывающее относительную вероятность различных цен, которые могут быть проявлены при продаже объекта оценки в определенный момент времени.[3]»

Таким образом, любая, подчеркиваем – любая регистрируемая цена является всего лишь одной из возможных реализаций функции распределения цен. Имея ряд наблюдений, можно оконтурить данную функцию, но, тем не менее, и при ограниченном числе данных, можно сделать несколько выводов, а именно:

- данная функция НЕ является нормальной: всегда имеются минимумы и максимумы цены, ограничивающие область допустимых рыночных цен (она же – «зона совершения сделок»[4])

- функция, в общем случае, НЕ симметрична.

 

То есть график функции распределения  можно представить в следующем виде:

 

 

 

 Отсюда следует пара простых выводов:

ü  О виде функции распределения мы можем судить только в течение ряда наблюдений и обобщений. Тем не менее, в наиболее упрощенном виде, характеристиками этой функции могут являться размах и первый момент (среднее значение наблюдаемых вариантов)[5].

ü  Не всякая наблюдаемая и принимаемая в расчетах цена является «наиболее вероятной» - она (назовем ее достоверной реализацией) может находиться как на правом, так и на левом склоне графика распределения.

ü  Игнорирование или умалчивание этого факта приводит к тому, что при одном и том же наборе  ценообразующих факторов, достаточно опытный оценщик может выбрать как максимальные так и минимальные цены, корректируя конечный результат в нужную для него (или, точнее,  для клиента) сторону[6].

 

 

 

2.      Корректировочные коэффициенты. Распределение и соотношение цен «близких» аналогов

 

Рассмотрим процесс возрастания дискретности модели по тем самым «гедонистическим переменным». Допустим, на первом этапе, мы рассматриваем только квартиры тип «улучшенная планировка (УП)», на втором- «УП» -двухкомнатные, на третьем – «УП» -двухкомнатные на втором этаже, на четвертом - «УП» -двухкомнатные на втором этаже с раздельными комнатами ... и так далее. Важно то, что разбивая родительское множество на все более и более мелкие подмножества, дочерние подмножества не выходят за пределы границ родительского (в дальнейшем будем называть каждое из подмножеств квазиоднородным – в пределах выделенного состава ценообразующих факторов с их равным значением).

Сравнение двух дочерних (квазиоднородных) подмножеств, т.е.  определение  взаимно-однозначного соответствия между ними можно представить схематически следующим образом:

 

 

Из этой схемы видны три особенности сравнения ценовых подмножеств (по существу – корректировочных коэффициентов) :

1.      Корректное сравнение возможно только по такой определяющей характеристике, как первый момент, в самом простом случае – сравнение средних величин

2.      Корректировочный коэффициент так же является вероятностной величиной, т.е. обладающим собственными характеристиками распределения.

3.      Существует некая область  цен, обозначенная нами, как «серая зона», в рамках которой соотношение цен может являться обратным по сравнению с соотношением первых моментов.

И в данном случае весьма интересным является момент для дальнейшей дискуссии – в каких границах ( и с какой вероятностью) можно считать разумным расчет корректировочных коэффициентов (в части включения в расчет корректировок значений (случайных реализаций цены), в границах "серой зоны"). Этот аспект должен быть особенно интересен для апологетов интервальной оценки[7].

 

Для наших же целей, поскольку мы выстраиваем ряд ценообразующих факторов сравнения в порядке увеличения  их потребительской ценности важно, что не всегда объект, обладающий более высокими потребительскими качествами, имеет более высокую цену. То есть, каждый ценообразующий фактор имеет  две составляющие – ценовую и бонусную. Чем ближе интегральная цена объекта  к границе рыночных цен («зоне совершения сделок»), тем более компромиссной является корректировка (т.е. превалирует бонусная составляющая). Именно этот факт мы, в численном виде, выявляем методом попарного сравнения, составляя матрицу коэффициентов.

 

3.      Регрессионный анализ как метод.

 

Казалось бы, вполне обоснованный и выверенный метод регрессионного анализа не должен вызывать никаких сомнений в целях использования его в практике оценки. Тем не менее, рассмотрим его возможности исходя их указанных выше особенностей.

 

На этом этапе не будем говорить о выборе (и соответственно о соответствии) модели регрессионной связи  наблюдаемым (отмеченным нами выше) особенностям.

Зададимся первым вопросом: каким будет результат регрессионного анализа ряда наблюдений при условии равенства всех численных значений ценообразующих факторов в каждом из наблюдений, но различных значениях результирующей величины (наблюдаемой цены), что, собственно соответствует рассмотренному нами выше определению «наиболее вероятной цены» (т.е. для квазиоднородного подмножества)?

Отсюда следует второй вопрос: какова мера достоверности полученного результата при применении этого метода при сравнении выборки из нескольких случайных величин, взятых  из различных квазиоднородных подмножеств?

 

Собственно, есть и еще ряд вопросов, связанных с нечеткими спецификациями отдельных ценообразующих факторов, их взаимозависимостью и, соответственно, высокой степенью мультиколлинеарности. Все указанное выше неизбежно приводит к выводу о неопределенности модели регрессии независимо от выбора ее вида.

 

Исходя из совокупности указанных вопросов, вполне понятен тот скепсис, с которым мы относимся к достоверности результатов, полученных применением регрессионного анализа. Вместе с тем,  попарное сравнение квазиоднородных подмножеств, выстроенное в порядке возрастания потребительской ценности (улучшения «гедонистических характеристик[8]») дает возможность как проследить изменение интегральной цены, так и дать оценку вклада отдельных ценообразующих факторов в зависимости от различных вариантов совокупного набора факторов.

 

Заметим, мы не говорим ни о какой «модели ценообразования[9]», мы только фиксируем и минимально интерпретируем полученную ценовую информацию.

  

4.      Достоверность VS доказательность.

 

В связи со спецификой данного послесловия, уместно обратиться к заключительным посылам уважаемого М.Каммероу.

 

«Фирма оценки будущего могла бы стать командным сотрудничеством:

·         статистических  исследователей и инженеров по базам данных, вычищающих данные, проверяющих ошибки предсказания и проектирующих алгоритмы для автоматизированных методов оценки (AVMs).

·         исследователей рынка, т.е. сборщиков информации, которые посвящают время формированию уверенности в том, что данные, используемые для оценки имущества, уместны, полны и точны, и что переменные, применяемые в моделях, фактически такие же, как те, что используются покупателями на рынке....»

 

Эти слова были написаны в 2005. Как ни странно, но во время перевода этих фраз на русский язык, а именно, более восьми лет автор, по своей наивности, пришел к тем же выводам , что и уважаемый М. Каммероу. И создал фирму - информационное агентство, а потом и сайт (www.statrn.ru), направленные на информационное обеспечение всех сторон, заинтересованных в получении объективной информации о рынке недвижимости. Как пилотный проект, эта последовательность обретения знаний: идеология – методология – технология – практика были апробированы на рынке города Екатеринбурга. Результатом явились как разработка программных комплексов, так и некоторые абсолютно новые особенности функционирования рынка недвижимости, которые, в значительной части ,освещены в ряде статей (см. «Банковское кредитование», «Банковское обозрение» и др. за 2016-2017 годы).

Тем не менее, неоднократные обращения во все СРО с предложением создать некое информационное агентство, встретили «фигуру умолчания» Для тех, кто не знает: «Фигура умолчания - это стилистическая фигура, недомолвка, прервание речи и оставление какой-либо темы вследствие волнения, отвращения, стыдливости и т.д.[10]» . Как сказал мне один из функционеров СРО «– Михаил, ну ты должен понять – твои технологии слишком объективны, а ведь наша функция - членов СРО защищать»

 

Без комментариев.

 

Однако, с 01 декабря 2017 года сбор, обработка и публикация информации на сайте прекращены в связи с ненужностью, не интересностью и, очевидно, с  безразличием оценочного сообщества к получению достоверной информации. 

 Все материалы за восемь лет доступны на сайте, равно как и все технологии, которые могут быть переданы любому заинтересованному пользователю на правах asis.

 

 



[1] ФЗ-135 ст.3

[2] ВО №1/2010 стр.7

[3] Там же

[4] ВО №1/2010 стр.8

[5] Заметим, что мы, для выявления этих характеристик, делаем выборку из не менее 5  объектов.

[6] Оценка – это прагматичный вид деятельности.

[7] Автор считает, что сравнение (разумеется – в целях практической деятельности) возможно только в границах «серых» цен, иначе, там, где существует одно подмножество, но нет другого, сравнение уподобится вопросу: «Что лучше – мягкое или треугольное?»

[8] ВО №1/2010 стр.7-8

[9] Модель ценообразования (Pricing model).Экономное и формализованное представление

процессов ценообразования на рынке, используемое для «корректировки» свидетельств о продажах в целях получения «индикативнойстоимости» объекта оценки. ВО №1/2010 стр.7-8

[10] http://nevmenandr.net/scientia/nazirov-umolchanie.php

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