Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Публикации/Наши издания/Управление развитием территории/№2_2007/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  


Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Моделирование стоимости объектов недвижимости с помощью ГИС

М.В. Иголкин (ГУП «ГУИОН»)
О.Н. Громкова (ГУП «ГУИОН»)

Решение многих задач городского управления опирается на данные массовой оценки рыночной стоимости объектов недвижимости, которая связана как с фискальной, так и регулирующей функцией государства, и требует определения:
налога на землю;
выкупной цены земли;
арендной платы за пользование земельными участками;
арендной платы за объекты нежилого фонда;
налога на недвижимость;
стоимости объектов жилого и нежилого фондов для купли-продажи;
стоимости объектов жилого и нежилого фондов в целях залога.

Стоимостные модели, разработанные для использования в разных ведомствах, различаются как по подходам к оценке, так по параметрам моделей. Трудоемкость создания моделей для каждого случая, желание увязать между собой оценку различных видов недвижимости в единой экономико-математической модели, основанной на рыночных принципах, инициировали разработку единой методики оценки объектов недвижимости, учитывающие цель определения их стоимости (для налогообложения, продажи на торгах и т. п.). В качестве объединяющего звена методики ценообразующего фактора выбрана модель ценности местоположения, которая в большой степени влияет на стоимость недвижимости. При этом расчеты налога на землю, выкупной цены земли, арендной платы за пользование землей, налога на недвижимость, налога на имущество решено проводить на основе данных по нормам изъятия, которые определяются государственными органами на основе плановых показателей поступлений в бюджеты, издержками по администрированию налога, социальными нормами и т. п. и выражаются в оптимальных налоговых шкалах в пределах, заданных действующим законодательством.

В основе построения экономико-математических моделей оценки недвижимости лежит определение зависимости стоимостной характеристики (цены) объекта от совокупности факторов, влияющих на формирование цены на открытом рынке.

Моделирование местоположения это наиболее сложная и ответственная часть процесса, которая часто требует дополнительных исследований рынка, а в отдельных случаях разработки специализированного программного обеспечения. Местоположение как правило, наиболее существенный и динамичный ценообразующий фактор, трудно поддающийся объективному описанию. В результате этому фактору уделяется больше внимания, чем остальным, что вполне оправдано, учитывая степень его влияния на рынке коммерческой недвижимости. Основная и наиболее сложная задача при учете фактора местоположения выбрать адекватную модель влияния местоположения на цену, от которой зависит и сложность дальнейшего моделирования, и точность модели рынка.

Цены (или ставки арендной платы) коммерческих площадей в соседних зданиях в пределах одного квартала могут различаться в разы, если одно расположено внутри квартала, а другое на границе красной линии застройки основной магистрали или, например, у станции метрополитена. В то же время в разных частях города существуют обширные зоны с одинаковым уровнем цен. Учесть все нюансы влияния расположения объекта на цену для всей территории невозможно, но даже для построения грубой модели необходимо проанализировать множество разнородных объектов недвижимости, равномерно распределенных по территории, и выбрать концепцию моделирования местоположения, которая позволила бы учесть все составляющие «ценности» расположения объекта и адекватно описать их влияние на ценообразование.

В практике массовой оценки применяются несколько методов моделирования местоположения. Практическое воплощение в Санкт-Петербурге нашел метод моделирования с использованием координат объектов и применением в дальнейшем регрессионного анализа, в Москве пространственно-параметрического моделирования. Оба метода имеют свои достоинства и недостатки.

Так, для определения координат объектов необходимо наличие электронной карты территории, которые имеются не для всех городов России. Вместе с тем, именно этот метод позволяет обеспечить высокую точность оценки.

Сущность методологии пространственно-параметрического анализа рынка недвижимости [1 4] состоит в сборе документированной информации об объектах рынка, разделении объектов на однородные группы (выборки) по качеству, местоположению, периодам времени, определении характеристик каждой выборки и исследовании полученных числовых пространственно-параметрических и динамических моделей с дискретным шагом. Главным преимуществом метода пространственно-параметрического моделирования является простота как процесса моделирования, так и применения модели.

При выборе концепции моделирования местоположения полезно также учитывать существующие наработки в сфере территориального или экономического зонирования территории, которые можно использовать при построении модели рынка.

Зонирование территории

Наиболее простой в реализации и использовании подход разбиение территории на зоны (районы, кварталы, ценовые зоны, станции метро) с условно-постоянной ценностью местоположения внутри каждой зоны. С точки зрения анализа динамики рынка этот метод наиболее оправдан, поскольку при приемлемом для такого анализа уровне точности позволяет получить индексы для каждой зоны.

При зонировании по административным районам, когда местоположение объекта характеризуется только районом, можно построить отдельные модели для всех районов или нескольких групп районов или в рамках единой модели определить поправочный коэффициент для каждого из районов, что проще и требует меньшего числа объектов-аналогов.

Этот метод подходит для грубого моделирования очень ровных и устоявшихся рынков с большим объемом открытых сделок, например, для рынка типового жилья. Достоинствами метода являются простота в моделировании и применении и требование незначительного числа аналогов. Недостатками низкая точность (нет дифференциации внутри района) и возможность необоснованно резкого перепада цен на границе районов.

При зонировании по городским кварталам местоположение объекта характеризуется кварталом. Так как число кварталов в городе слишком велико, необходимо сгруппировать кварталы в зоны (на основе экспертных данных или по результатам предварительного моделирования) и определить поправочные коэффициенты для каждой из групп (зон). В одну зону могут быть объединены не только кварталы, прилегающие друг к другу, но и кварталы (группы кварталов) в разных частях города, качество местоположения в которых можно условно принять одинаковым. Так, можно достаточно уверенно объединять в одну зону «спальные» кварталы в разных частях города, имеющие одинаковую престижность и социальную структуру населения.

Один из возможных подходов, принятый, например, на рынке жилья в крупных городах, зонирование по станциям метрополитена или иным локальным центрам влияния. При этом можно дополнительно учитывать расстояние до станции метро (или ее доступность на транспорте), что существенно улучшает точность и объективность модели.

Точность моделирования и необходимое количество аналогов напрямую зависят от количества зон. Достоинствами метода является простота в моделировании и применении и достаточно высокая точность для «ровных» сегментов рынков. Недостатками отсутствие дифференциации внутри зоны и возможность необоснованно резкого перепада цен на границе районов.

Координатная привязка объектов

Метод подразумевает привязку объектов по их координатам в какой-либо системе координат. Для полноценной реализации этого метода необходимы электронная карта региона и программное обеспечение, позволяющее осуществлять расчет расстояний от объекта до основных зон, участвующих в ценообразовании, на основе координат объекта. Этот метод при достаточном количестве объектов-аналогов позволяет учесть фактор местоположения наиболее точным образом и получить «ценовую поверхность» аналитическую функцию зависимости фактора местоположения модели от пары координат объекта. Например, при моделировании ставок арендной платы за нежилые помещения в качестве координат объекта могут быть приняты координаты центроида здания, в котором находится объект или, что обеспечивает большую точность, координаты входа/входов в помещение[1.]

Координатная привязка объектов определяет скорее не метод моделирования, а способ определения местоположения объекта и используется в группе наиболее точных методов моделирования местоположения. В некоторых из них для определения влияния местоположения в каждой точке используется техника анализа остатков.

Техника анализа остатков предназначена для анализа влияния исследуемого ценообразующего фактора на отношение реальных и прогнозных (вычисленных по модели) значений зависимой переменной (стоимостной характеристики, цены). Эта техника основывается на предположении, что модель адекватно отражает влияние всех ценообразующих факторов, кроме исследуемого. Соответственно, зависимость остатка (ошибки оценки) от неучтенного фактора (независимой переменной) и будет соответствовать влиянию этого фактора на цену (зависимую переменную).

Остаток отношение или разность реального и прогнозного значений зависимой переменной:


где

реальное значение зависимой переменной (например, цена продажи i-го объекта);



прогнозное значение цены, определенное по модели без учета исследуемого фактора.


С применением этой техники моделирование местоположения может быть проведено в следующей последовательности:
присвоение объектам географических координат;
моделирование без учета местоположения;
вычисление остатков без учета фактора местоположения и формулировка гипотезы о том, что вариация остатка (отличие его от единицы) объясняется исключительно влиянием фактора местоположения, неучтенного в модели;
нанесение величин остатков на карту и анализ поверхности остатков: построение изолиний и выявление «неровностей» поверхности, в которых остатки существенно отличаются от единицы;
определение координат основных (глобальных) ценовых центров региона (или одного центра при моноцентричной структуре ценообразования), определение сферы влияния и ее формы;
выявление локальных центров влияния, определение их географических координат, размеров, формы и степени влияния;
расчет расстояний от объектов до глобальных (например, центр города) и локальных центров влияния;
учет полученной информации в модели и преобразование расстояний в коэффициент местоположения.

Техника анализа остатков может быть использована, по крайней мере, в двух вариантах: для построения ценовой карты оцениваемой территории или для моделирования влияния глобальных и локальных центров на стоимость объектов недвижимости.

Построение ценовой карты региона

Это наиболее прямой и требовательный к количеству аналогов метод, основанный на принципе все вариации цены, не учтенные другими факторами, объясняются местоположением. Для его реализации требуется значительное количество объектов и, что самое главное, полностью достоверная информация о них, так как один или несколько объектов могут существенно исказить значительную область на ценовой карте.
Рис. 1. Пример ценовой поверхности (выполнена в MathCad как GRID). Иллюстрирует зависимость стоимости офисных помещений в зависимости от местоположения. Пики поверхности совпадают с расположением станций метро


Ценовая карта города представляет собой непрерывную поверхность цен стандартного объекта по всей территории города и определяет условную ценность местоположения объекта оценки для заданной функции использования.

Для построения ценовой карты необходимо построить поверхность, используя в качестве X и Y координаты, Z ценовые характеристики объектов-аналогов. Для получения более качественного результата при построении ценовой карты необходимо «очистить» цену от влияния других факторов, скорректировав ее поправками, полученными в ходе предварительного моделирования без учета местоположения, применив технику анализа остатков.

При значительном количестве объектов построить такую поверхность без использования специального программного обеспечения практически невозможно. Наиболее удобны и функциональны для этих целей геоинформационные системы, одним из результатов использования которых является трехмерная модель рельефа. Принцип построения ценовой карты (поверхности) аналогичен принципам построения физического рельефа, с той разницей, что используется не физическая, а экономическая высота рельефа.

Полученная поверхность позволяет учесть основные колебания цен в регионе, но ее построение сопряжено со значительными трудностями.

Во-первых, как уже упоминалось, для построения объективной ценовой карты требуется огромное количество объектов, по которым имеется достоверная информация.

Во-вторых, требуется тщательная проработка ценообразующих факторов, так как все неучтенные или неправильно учтенные факторы в соответствии с техникой анализа остатков будут отражены именно на ценовой карте и могут существенно ее исказить.

В-третьих, представление фактора местоположения в таком виде очень трудоемко в применении и плохо поддается описанию в нормативных актах. Так, при площади моделируемой территории 30х30 км и шаге сетки 100 м для описания поверхности потребуется указать «высоту» более 90 тыс. узлов сетки.

Применимость метода ограничивается моделированием ситуации на ровном рынке типового жилья, на котором представлено множество открытой и достоверной информации и разброс цен на одинаковые по характеристикам помещения незначителен. При моделировании такого рынка возможен случай, близкий к идеальному, когда в каждую ячейку сетки попадает несколько объектов, что минимизирует вероятность ошибки. Достоинствами метода являются точность, близкая к максимально возможной, и простота реализации при наличии необходимого программного обеспечения, плавность и непрерывность поверхности цен и объективность результата. Недостатками необходимость в значительном количестве объектов; наличие специального программного обеспечения; трудоемкость моделирования, требующая привлечения квалифицированных специалистов; сложность применения и оформления результатов моделирования.

При определении динамических индексов построение ценовой карты наиболее трудоемкий способ моделирования местоположения. Он не позволяет напрямую определить индексы влияния местоположения: для этого необходимо построить карту изменения ценового рельефа.

Учет расстояний до центров влияния

Местоположение объекта описывается его координатами, по которым можно определить условную ценность местоположения объекта, которая в свою очередь определяется влияниями центра города, локальных центров, например, станций метро, основных магистралей, принадлежностью к той или иной ценовой зоне. При использовании этого подхода необходимо определить все центры влияния, их координаты, условные радиусы влияния и виды зависимости их влияния от расстояния до них. Определить центры влияния можно как экспертно (на основании здравого смысла и знания региона), так и построив ценовую карту региона, как это было описано выше. Построение ценовой карты позволяет существенно упростить поиск центров влияния и сделать этот процесс более наглядным и обоснованным. На ценовой карте области устойчивого повышения (понижения) поверхности покажут центры влияния или депрессивные зоны. Помимо координат центров по ценовой карте можно приблизительно определить форму центра влияния и условный радиус влияния расстояние, в пределах которого влияние остается существенным.

Более сложная задача определение зависимости цены от расстояния для каждого из центров состоит в выборе вида зависимости и определения параметров статистическими методами или перебором. При недостаточном количестве исходных данных можно использовать одинаковые зависимости для нескольких однотипных центров влияния, например станции метро. Если исходных данных достаточно, каждый центр влияния можно учесть в модели как отдельный фактор и определить его параметры индивидуально.

Для описания степени влияния расстояния на цену можно предложить проверенную практикой и достаточно универсальную экспоненциальную зависимость с интуитивно понятными параметрами:



где

V степень влияния;

W условный вес данного центра (важно не численное значение W, а его соотношение с весом других центров влияния);

R расстояние от объекта до центра (независимая переменная);


условный радиус влияния (на этом расстоянии от центра влияние составляет 37% от максимума при любых значениях других параметров);


n крутизна кривой (при увеличении n крутизна увеличивается и увеличивается «зона нечувствительности» горизонтальная площадка в районе нуля).

Для учета влияния нескольких центров, их влияние может складываться, и тогда фактор «местоположение» можно выразить следующим образом:


где
V степень влияния;

K количество центров влияния;


параметры i -го центра влияния (i = 1, ..., k).


Также существует возможность выбирать максимальное влияние, оказываемое одним из центров влияния, тогда фактор «местоположение» будет выглядеть следующим образом:


Определение параметров статистически возможно только в случае, если количество аналогов в 5 10 раз превышает количество центров влияния. При определении параметров перебором каждый параметр подбирается индивидуально до получения наилучших значений статистических критериев. Начальные значения выбираются исходя из здравого смысла, мнений экспертов и представлений коллектива разработчиков экономико-математической модели.

Метод учета расстояний до центров влияния один из самых трудоемких, но позволяет на небольшой выборке получить достаточно качественную и удобную в применении модель. Достоинствами метода являются: высокая точность, плавность и непрерывность поверхности цен, относительная простота в применении и требование незначительного числа аналогов. Недостатки трудоемкость моделирования, сильная зависимость результата от отдельных аналогов, субъективность в определении центров и видов зависимостей.

Этот подход к определению влияния местоположения можно успешно комбинировать с другими, например с зонированием, для повышения точности без существенного усложнения расчетов. Для расчета динамических индексов на основе этого подхода имеет смысл разбить все множество центров влияния на группы по степени и виду влияния. Так, в качестве отдельных факторов можно рассматривать влияние магистралей, определив их соответствующие вклады, и близость объекта к локальным центрам влияния и центру города.

Таким образом, в общем случае коэффициент местоположения можно представить в виде смешанного влияния коэффициентов зоны, магистралей, локальных центров и центра города:


где
i номер влияющего фактора (1 магистрали, 2 локальные центры, 3 центр города);


коэффициенты влияния локальных центров, центра города и магистралей;



зональный коэффициент, учитывающий особенности территории;



степень влияния магистралей, локальных центров и центра города.


Предположение о возможности использования модели ценности местоположения как составляющей моделей определения стоимости различных объектов недвижимости проверено на практике (рис. 1 3). Один и тот же подход к моделированию местоположения, впервые использованный в Методике определения арендной платы за нежилые помещения[2], был применен, например, в модели определения рыночной стоимости права собственности нежилых помещений Санкт-Петербурга, при создании модели определения уровня арендной платы за использование территории набережных.
Рис. 2. Пример ценового зонирования террито


Для моделирования ценовых характеристик при создании экономико-математических моделей для отображения на карте объектов-аналогов, центров влияния, остатков и другой информации использовали ГИС MapInfo Professional, версия 6.0. Кроме стандартных функций MapInfo для конвертирования характеристик точечных и линейных объектов из таблиц Excel и определения принадлежности объектов к ценовой зоне, заданной полилинией, разработаны специальные утилиты в виде отдельных программ или макросов VBA Excel.
Рис. 3. Пример поверхности ценности местоположения для торговой функции использования


Список использованной литературы
1. Стерник Г.М. Технология анализа рынка купли-продажи и аренды жилой и коммерческой недвижимости: Учебное пособие. М., 2004. 200 с.

2. Стерник Г.М., Ноздрина Н.Н. Методология сбора и обработки информации о рынке недвижимости: пособие риэлтору. М.: РГР, 1997. 96 с.

3. Стерник Г.М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. М.: РГР, 1998. 60 с.

4. Стерник Г.М. Технология анализа рынка недвижимости: Учебное пособие. М.: РГР, 2002. 130 с.

5. НИР «Разработка экономико-математической модели оценки стоимости методом массовой оценки и методики актуализации моделей оценки стоимости и аренды нежилых помещений Санкт-Петербурга». ГУП «ГУИОН», 2006. 344 с.

6. НИР «Разработка методики определения уровня арендной платы за сооружения специального назначения (набережные), используемые при размещении плавательных средств на акваториях водных объектов, расположенных в пределах границ Санкт-Петербурга». ГУП «ГУИОН», 2006. 144 с.

1] Например, цена двух коммерческих объектов, расположенных в одном и том же доме, может отличаться в несколько раз, если вход первого объекта выходит на основную магистраль, а второго на соседнюю, «непроходную» улицу.

2] Утвержденной постановлением Правительства Санкт-Петербурга от 21 декабря 2005 г. № 1958 «О порядке определения базовых ставок и коэффициентов, применяемых при расчете арендной платы за объекты нежилого фонда, арендодателем которых является Санкт-Петербург».


См. также:
Каталог Организаций:
   - Санкт-Петербургское городское управление инвентаризации и оценки недвижимости (ГУП ГУИОН СПб)
Каталог Авторов:
   - Громкова О.Н.
   - Иголкин М.В.

Разделы, к которым прикреплен документ:
Тематич. разделы / Кадастр, инвентаризация
Тематич. разделы / Технологии
Страны и регионы / Россия / Северо-Западный ФО / г. Санкт-Петербург
Публикации / Наши издания / Управление развитием территории / №2_2007
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: УПР №2_2007
Цитирумость документа: 2
01:29:52 10.07 2007   

Версия для печати  

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.090508937835693 sec, Question: 80