Задать вопрос юристу

6.2.1. Модель, основанная на методе регрессионного анализа

Практика оценки недвижимости показывает, что в классе моделей (1) достаточно хорошими аппроксимирующими свойствами обладает регрессионная мультипликатив­ная1 модель следующего вида:

уЛ = ао х аіх1 х а2х2 х ...

х ашхт. (2)

Параметры ао, аі,...,аш этой модели определяются методом наименьших квадратов. Основная задача модели оценки стоимости - моделирование зависимости цены уЛ от це- нообразующих факторов хі,х2, ..., хт.

Для построения модели (2) одно из значений каждого ценообразующего фактора, которые представлены в таблице 2, выберем в качестве базового, и исключим из таблицы. Иначе говоря, для этих значений не будем выделять отдельные переменные. При этом объект недвижимости, имеющий базовые значения ценообразующих факторов, опреде­лим как эталонный объект. В качестве эталонного объекта недвижимости может быть вы­бран объект, обладающий любыми характеристиками, например, наиболее типичный или наиболее распространенный объект недвижимости.

Описание ценообразующих факторов

Выберем в оцениваемом поселении в качестве эталонного объекта 1 комнатную квартиру в кирпичном доме, находящуюся в 1 зоне. С учетом этого составим таблицу обо­значений и значений ценообразующих факторов (табл. 4).

Таблица 6.4
Наименование ценообра­зующего фактора Обозначение ценообра­зующего фактора Значение ценообразующего фактора
Зона 1 отсутствует Базовое
Зона 2 Х1 Наличие: Х1=1, отсутствие: Х1 =0
Кирпичный отсутствует Базовое
Блочный Х2 Наличие: Х2 =1, отсутствие: Х2=0
Деревянный Хз Наличие: Хз =1, отсутствие: Хз=0
1 комн отсутствует Базовое
2 комн Х4 Наличие: Х4=1, отсутствие: Х4=0
3 комн Х5 Наличие: Х5=1, отсутствие: Х5=0
4 комн Х6 Наличие: Хб=1, отсутствие: Хб=0
Реальная цена у Реальное
Оцениваемая стоимость уЛ Вычисляемое

1 Выбор моделей возможен также и в классе аддитивных моделей, алгоритм построения которых подобен рассматриваемому, но не включает процедуры логарифмирования исходных данных и восстановления (потенцирования) значений коэффициентов модели из значений их логарифмов (см. далее п. 2.1.1).


Кодировка ценообразующих факторов

В соответствии с таблицей 4 на базе таблицы 3 составим усеченную (без базовых значений ценообразующих факторов) таблицу наблюдений (табл. 5). В этой таблице присутствует значения всех факторов за исключением базовых, характерных для эталон­ного объекта.

Таблица 65
Номер наблю­дения Зона 1 Зона 2 Кирпичный дом Блочный дом Деревянный дом 1 комната 2 комнаты 3 комнаты 4 комнаты Цена Номер наблю­дения Зона 1 Зона 2 Кирпичный дом Блочный дом
1 0 0 0 0 0 0 800 55 0 0 1 0 0 1 840
2 0 0 0 0 0 0 802 56 0 0 1 0 0 1 860
3 0 0 0 0 0 0 750 57 1 0 0 0 0 0 960
4 0 0 0 0 0 0 760 58 1 0 0 0 0 0 962
5 0 0 0 0 0 0 798 59 1 0 0 0 0 0 912
6 0 0 0 0 0 0 804 60 1 0 0 0 0 0 958
7 0 0 0 1 0 0 880 61 1 0 0 0 0 0 966
8 0 0 0 1 0 0 805 62 1 0 0 1 0 0 850
9 0 0 0 1 0 0 860 63 1 0 0 1 0 0 1033
10 0 0 0 1 0 0 880 64 1 0 0 1 0 0 1050
11 0 0 0 0 1 0 965 65 1 0 0 0 1 0 1158
12 0 0 0 0 1 0 989 66 1 0 0 0 1 0 1166
13 0 0 0 0 1 0 910 67 1 0 0 0 1 0 1188
14 0 0 0 0 1 0 990 68 1 0 0 0 1 0 1122
15 0 0 0 0 1 0 960 69 1 0 0 0 1 0 1133
16 0 0 0 0 1 0 969 70 1 0 0 0 0 1 1280
17 0 0 0 0 0 1 1050 71 1 0 0 0 0 1 1270
18 0 0 0 0 0 1 1068 72 1 0 0 0 0 1 1260
19 0 0 0 0 0 1 1058 73 1 0 0 0 0 1 1200
20 0 0 0 0 0 1 1050 74 1 0 0 0 0 1 1260
21 0 1 0 0 0 0 713 75 1 1 0 0 0 0 870
22 0 1 0 0 0 0 715 76 1 1 0 0 0 0 840
23 0 1 0 0 0 0 727 77 1 1 0 0 0 0 850
24 0 1 0 0 0 0 740 78 1 1 0 0 0 0 880
25 0 1 0 1 0 0 780 79 1 1 0 1 0 0 970
26 0 1 0 1 0 0 810 80 1 1 0 1 0 0 960
27 0 1 0 1 0 0 788 81 1 1 0 1 0 0 930
28 0 1 0 0 1 0 880 82 1 1 0 1 0 0 955
29 0 1 0 0 1 0 870 83 1 1 0 0 1 0 1020
30 0 1 0 0 1 0 850 84 1 1 0 0 1 0 1044
31 0 1 0 0 1 0 900 85 1 1 0 0 1 0 1025
32 0 1 0 0 1 0 860 86 1 1 0 0 1 0 1045
33 0 1 0 0 0 1 905 87 1 1 0 0 1 0 1000
34 0 1 0 0 0 1 945 88 1 1 0 0 0 1 1144
35 0 1 0 0 0 1 1000 89 1 1 0 0 0 1 1177
36 0 1 0 0 0 1 920 90 1 1 0 0 0 1 1188
37 0 1 0 0 0 1 940 91 1 1 0 0 0 1 1057

Таблица 6.5 (окончание)
Номер наблю­дения Зона 1 Зона 2 Кирпичный дом Блочный дом Деревянный дом 1 комната 2 комнаты 3 комнаты 4 комнаты Цена Номер наблю­дения Зона 1 Зона 2 Кирпичный дом Блочный дом
38 0 0 1 0 0 0 635 92 1 1 0 0 0 1 1111
39 0 0 1 0 0 0 600 93 1 0 1 0 0 0 777
40 0 0 1 0 0 0 640 94 1 0 1 0 0 0 780
41 0 0 1 0 0 0 620 95 1 0 1 0 0 0 1000
42 0 0 1 0 0 0 650 96 1 0 1 1 0 0 850
43 0 0 1 0 0 0 642 97 1 0 1 1 0 0 860
44 0 0 1 1 0 0 900 98 1 0 1 1 0 0 866
45 0 0 1 1 0 0 740 99 1 0 1 1 0 0 840
46 0 0 1 1 0 0 700 100 1 0 1 1 0 0 830
47 0 0 1 0 1 0 789 101 1 0 1 0 1 0 900
48 0 0 1 0 1 0 780 102 1 0 1 0 1 0 1160
49 0 0 1 0 1 0 760 103 1 0 1 0 1 0 930
50 0 0 1 0 1 0 830 104 1 0 1 0 1 0 940
51 0 0 1 0 1 0 750 105 1 0 1 0 0 1 1050
52 0 0 1 0 0 1 810 106 1 0 1 0 0 1 800
53 0 0 1 0 0 1 840 107 1 0 1 0 0 1 900
54 0 0 1 0 0 1 870 108 1 0 1 0 0 1 1000

С учетом данных, представленных в таблице 5, модель оценки стоимости будет иметь следующий вид:

уЛ = ао х а1х1 х а2х2 х азх3 х а4х4 х а5х5 х абх6 , (3)

Здесь уЛ - оценка рыночной стоимости квадратного метра квартиры; ао - свобод­ный параметр модели, представляющий собой стоимость квадратного метра общей пло­щади эталонной квартиры (однокомнатной квартиры, находящейся в кирпичном доме в 1-й ценовой зоне); а1,а2, ...

аб- параметры, позволяющие скорректировать стоимость квар­тиры на местоположение, материал стен и количество комнат соответственно.

Если значения всех ценообразующих факторов в модели (3) будут равны нулю (х1=х2= =хт=0), то оценка рыночной стоимости будет соответствовать стоимости эталон­ного объекта: уЛ = ао , т.е. однокомнатной квартиры с кирпичными стенами, расположен­ной в 1 ценовой зоне.

<< | >>
Источник: Ронова Г.Н., Осоргин А.Н.. ОЦЕНКА НЕДВИЖИМОСТИ. - М.: Изд. центр ЕАОИ. - 356 с.. 2008

Еще по теме 6.2.1. Модель, основанная на методе регрессионного анализа:

  1. 2.1. Типы данных и регрессионная модель
  2. 14.2. Регрессионные модели с фиксированным эффектом
  3. 2.2. Предпосылки регрессионной модели с нестохастическими регрессорами
  4. 12.1. Допущения для регрессионных моделей с временными рядами
  5. 12.СВОЙСТВА РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ С ВРЕМЕННЫМИ РЯДАМИ
  6. Корреляционный и регрессионный анализ
  7. 2. ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
  8. 5. МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
  9. 1.ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
  10. 3.МНОЖЕСТВЕННЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ
  11. Модель, основанная на понятиях условной и реализуемой стоимостей
  12. 3.11. Взаимосвязи между критериями в парном регрессионном анализе
  13. § 16.8. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ В ЛИНЕЙНОМ РЕГРЕССИОННОМ АНАЛИЗЕ
  14. 5.1.3. Теории фирмы, основанные на модели «принципал-агент»