2014-02-24
565
| Объекты | ||||||||||
| Общая площадь, м2 | 82,5 | 87,5 | 92,5 | 97,5 | ||||||
| Цена продажи (общая), млн. руб. | 412,5 | 457,5 | 472,5 |
Необходимо определить рыночную стоимость офиса, используя корреляционно-регрессионный анализ. При этом следует рассмотреть построение регрессионной модели двух пар зависимостей случайных независимых и зависимых переменных (табл. 9.9 и 9.10):
1) х1 — независимая переменная — площадь (общая);
y1 — зависимая переменная — цена продажи (общая);
2) х2— независимая переменная — площадь (общая);
y 2 —зависимая переменная — цена продажи 1 м2.
Применив стандартную программу статистических расчетов для компьютера или калькулятор, имеющий статистическую таблицу, получим следующие основные результаты расчета для двух пар зависимостей (формулы (9.2) и (9.3)). Прежде чем проанализировать полученные результаты, отметим, что для второй пары зависимую переменную у2 (цена продажи 1 м2) можно определить по формуле (9.1) посредством деления цены продажи (общей) соответствующего объекта на его общую площадь.
Таблица 9.9
Значения коэффициента корреляции и рыночной стоимости 1 м2 оцениваемого офиса по четырем видам функции регрессии (модели) для 1-й пары зависимостей
| Модель | Коэффициент корреляции r | Рыночная стоимость (общая) y1, МЛН. руб. |
| Линейная (LIN) | 0,84687 | 463,5887 |
| Логарифмическая (LN) | 0,84184 | 464,1788 |
| Экспоненциальная (ЕХР) | 0,84689 | 463,2937 |
| Степенная (PWR) | 0,84241 | 463,9113 |
Таблица 9.10
Значения коэффициента корреляции и рыночной стоимости 1м2 оцениваемого офиса по четырем видам функции регрессии (модели) для 2-й пары зависимостей
| Модель | Коэффициент корреляции | Рыночная стоимость продажи 1 м2 у2, млн. руб. |
| Линейная (UN) | -0,96931 | 5,5611 |
| Логарифмическая (LN) | -0,98289 | 5,5101 |
| Экспоненциальная (ЕХР) | -0,98292 | 5,5287 |
| Степенная (PWR) | -0,98920 | 5,4901 |
Из полученных результатов видно, что коэффициент корреляции rближе к единице (знак здесь не имеет значения) для 2-й пары, аследовательно, вид функции выбираем для этой пары зависимостей. В то же время коэффициент корреляции для этой пары зависимостей наиболее близок к единице для степенной функции (PWR), по которой рыночная стоимость продажи 1 м2 равна 5,4901 млн. руб. Отсюда рыночная стоимость офиса площадью 84.5 м2 равна 5,4901х 84.5 =463,913 млн. руб.
Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ наиболее приемлем для проведения массовой оценки недвижимости как объекта налогообложения. В этом случае особо актуально широкое применение компьютерного моделирования. Тем не менее статистический анализ и самом широком контексте позволяет наиболее аккуратно подготовить информационную базу для реализации метода сравнения продаж и дает возможность оценщику оперировать достаточно большими информационнымимассивами при проведении индивидуальной оценки недвижимости.
