Сравнительный подход

Сравнительный подход определяется ценой, которую за­платит покупатель за аналогичный по качеству и полезности объект. Подход действенен для объектов недвижимости, по которым имеется достаточное количество информации о не­давних сделках купли-продажи.

Расчет сравнительной стоимости определяется в следую­щей очередности:

1. Подбор информации по продажам, предложенных к про­даже объектов, аналогичных оцениваемому.

2. Выбор параметров сравнения.

3. Сравнение объекта и аналогов по элементам и корректировка стоимости объекта оценки с учетом особенностей данного объекта. 4. Согласование данных по аналогам и полученной стоимо­сти оцениваемого объекта.

 

№ п/п Район Улица Этаж Число этаж. Жилая S,м2 Общ. S, м2 С/у Состояние квартиры Стоимость тыс. руб. тыс.руб.
Кировский Соколо­ва 6-й Разд. Хор.
  Чехова 7-й Разд. Треб, ремонт
  Петров­ский 6-й Разд. Треб, ремонт
Ленинский Ленина 3-й Разд. Удовл.
  Нагиби­на 3-й Разд. Удовл.
  Погоди­на 4-й Разд. Хор.
Советский Стачки 2-й Разд. Удовл.
  Товари­щеская 4-й Разд. Удовл.

Последовательность действий при построении математи­ческой модели регрессионного типа:

1. Выбор параметров, влияющих на уровень цены объек­та-аналога.

2. Выбор вида уравнения регрессии в зависимости от цены параметров.

3. Формирование массива исходной информации.

4. Определение стоимости объекта оценки на основе по­лученной модели.

5. Определение коэффициентов уравнения регрессии.

6. Анализ полученных результатов и проверка адекватно­сти модели.

Методы, возможные для расчета с точки зрения сравни­тельных продаж:

1. Метод парного сравнения продаж.

2. Метод относительного сравнительного анализа.

3. Корреляционно-регрессивный анализ (КРА).

Произведенный множественный регрессионный анализ на основании информации объектов-аналогов с учетом факто­ров регрессии приведен ниже:

Ф1 — этаж;

Ф2 — размер жилой площади, м2;

Ф3 — размер общей полезной площади, м2;

Ф4 — наличие или отсутствие балкона или лоджии;

Ф5 — район расположения дома;

Ф6 — текущее состояние квартиры.

Данные факторы приведены в следующей таблице:

 

№п/п Ф1 Ф2 Ф3 Ф4 Ф5 Ф6 Цена, тыс. руб.
1,02
0,95 0,9
1,02, 0,95 0,9
1,02 1,01 0,95
1,02 0,95 0,95
1,02 0,95 0,95 1,05
0,95 0,95
0,95 0,95 0,95
9. Наш объект 1,05 2228,68

Ф — фактор множественной регрессии.

Для обработки полученного массива данных используем стандартную функцию линейной регрессии анализа «ЛИ-НЕЙН», входящую в пакет программы Microsoft Excel 7.0.

Данная функция рассчитывает статистику для ряда дан­ных с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом апп­роксимирует имеющиеся данные:

»

где у — значение функции регрессии; — коэффициент регрессии;
х — значение i-ro фактора;

i — количество факторов;

b — свободный член уравнения регрессии.

V = 2 228,68 тыс. руб.

(два миллиона двести двадцать восемь тысяч шестьсот восемьдесят руб.)