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.)