Ценообразующие факторы в оценке коммерческой недвижимости (офисной): региональный аспект

Введение. Ценообразующие факторы в системе оценочной деятельности применительно к соответствующему рыночному сегменту объектов оценки зачастую рассматриваются унифицировано в части понимания их влияния на стоимость в пределах всей страны, однако данный факт не является обоснованным, что полагает возможность поставить гипотезу о региональном аспекте идентификации ценообразующих параметров и их влиянии на итоговое значение стоимости объекта оценки. Современный рынок коммерческой недвижимости характеризуется высокой степенью неоднородности и низкой прозрачностью, особенно на уровне регионов. В условиях стремительного развития рынка коммерческой недвижимости, определение справедливой стоимости офисных помещений является первостепенной задачей для всех участников: инвесторов, владельцев и профессиональных оценщиков. Важность понимания факторов, формирующих цену офисной недвижимости, продиктована рядом существенных моментов.

Прежде всего, объекты коммерческого назначения являются значительным активом в портфелях многих организаций и частных инвесторов. Корректная оценка их стоимости не только минимизирует финансовые риски, но и способствует наиболее эффективному управлению активами. Неточности в оценке могут обернуться серьезными финансовыми потерями и ослабить позиции на рынке.

Рынок офисной недвижимости находится под влиянием разнообразных, зачастую регионально специфических факторов. Экономическое состояние, уровень развития инфраструктуры, демографические тенденции и социальные особенности – все это напрямую влияет на спрос и предложение. Понимание этих локальных нюансов является залогом точной оценки. Наконец, в последнее время наблюдается трансформация предпочтений арендаторов и инвесторов относительно офисных пространств. Распространение удаленной и гибридной работы, а также изменение требований к функциональности офисов, вынуждают переосмысливать устоявшиеся подходы к оценке. В этом контексте детальный анализ ценообразующих факторов становится особенно актуальным.

Целью данной статьи является возможность с помощью полученных данных о ценообразующих факторах на территории России и города Орла сформировать сравнение о схожести или различиях в ценообразовании сегмента офисной коммерческой недвижимости.

Основная часть. Ценообразующие факторы – это элементы, которые непосредственно влияют на формирование стоимости объекта недвижимости. Они могут быть как внутренними, так и внешними по отношению к объекту. В контексте оценки офисной недвижимости ценообразующие факторы помогают определить рыночную стоимость объекта, его привлекательность для арендаторов и инвесторов, а также уровень доходности [1].

Значение ценообразующих факторов заключается в том, что они позволяют:

• 1.    Сформировать объективную оценку. Учитывая различные параметры, оценщики могут более точно определить рыночную стоимость объекта.

• 2.    Принять обоснованные инвестиционные решения. Инвесторы, понимая ценообразующие факторы, могут лучше оценить риски и возможности.

• 3.    Адаптироваться к изменениям рынка. Знание факторов, влияющих на стоимость, позволяет быстро реагировать на изменения в рыночной среде.

Виды ценообразующих параметров для офисной недвижимости:

• 1.     Год постройки

• 2.     Качество отделки

• 3.    Площадь

• 4.    Наличие парковки

• 5.    Местоположение (удалённость от центра)

• 6.    Этажность

• 7.     Материал стен

• 8.    Состояние отделки

• 9.    Наличие отдельного входа

• 10.   Наличие мокрых точек

• 11.   Физическое состояние здания

Определение факторов, влияющих на стоимость недвижимости, требует от оценщиков обращения к различным источникам информации. К таким источникам относятся справочные материалы для оценщиков, рыночная статистика и анализ специфики отдельных сегментов рынка.

Справочники оценщика недвижимости:

Эти справочники содержат корректирующие коэффициенты и описания рыночных особенностей, которые помогают понять, как различные факторы воздействуют на цены объектов. Среди используемых источников информации:

• •    Данные с онлайн-площадок объявлений: Информация о ценах предложений собирается путем ежедневного мониторинга объявлений и формирует постоянно обновляемую базу данных.

• •    Результаты опросов оценщиков и экспертов: В справочниках приводятся сведения о зависимости цен от таких показателей, как численность населения, уровень доходов, объемы строительства и другие экономические факторы.

При использовании справочных данных в отчете об оценке необходимо подкреплять их анализом реальных рыночных данных, то есть цен на сопоставимые объекты в пределах региона.

Статистические данные рынка:

Для выявления ключевых ценообразующих параметров анализируются показатели, отражающие работу рынка недвижимости:

• •    Объем и динамика цен сделок (предложений): Цены, которые явно отклоняются от рыночного уровня, исключаются из анализа.

• •    Соотношение спроса и предложения: Анализируются объемы и структура спроса и предложения, а также их баланс в конкретном секторе рынка.

• •    Активность рынка: оценивается количество сделок, совершенных в определенном сегменте за конкретный период (год, месяц) [8].

Важно, чтобы статистические данные были сопоставимы по таким параметрам, как территория, охватываемые объекты, единицы измерения, время сбора данных, цены и методы расчета.

Индивидуальные характеристики сегмента рынка:

Для определения ценообразующих параметров изучаются особенности функционирования конкретных сегментов рынка. Например:

• •    Выделение сегмента: Формируется однородная группа объектов, для которой характерны общие закономерности ценообразования. Сегментация осуществляется на основе развитости рынка, путем разделения по типу объектов, местоположению, типу передаваемых прав и другим критериям.

• •    Описание типового объекта: Определяются характеристики объекта, наиболее полно отвечающие спросу и предложению в данном сегменте. Учитываются такие параметры, как местоположение, назначение, площадь, объем, доступность транспортных коммуникаций и другие.

Сегмент рынка становится отчетливо выраженным, когда объем информации об объектах или спрос на них позволяют надежно установить связь между ценами и влияющими на них факторами в этой специфической группе.

Обобщенный анализ ценообразующих параметров на уровне всероссийского исследования был рассмотрен по данным справочника Лейфера Л.А.

Отметим, что левый столбец в каждой таблице показывает ранг данного фактора, т.е. его место среди других ценообразующих факторов. В первой строке находится наиболее значимый, по мнению большинства оценщиков, фактор. В правом столбце приведена усредненная по всем участвующим в опросе оценщикам величина, обратная значениям ранга. Она показывает значимость соответствующего ценообразующего фактора среди других факторов, влияющих на цену офисной недвижимости.

Таблица 1 – Ценообразующие факторы по данным справочника Лейфера Л.А.

Низкоклассные офисы, ОСН [9]

№	Наименование фактора	Вес фактора
1	Местоположение	0,29
2	Общая площадь (фактор масштаба)	0,08
3	Расположение относительно красной линии	0,08
4	Физическое состояние здания	0,06
5	Этаж (для встроенных помещений)	0,06
6	Наличие отдельного входа	0,06
7	Составление отделки	0,05
8	Ограниченность доступа к объекту (расположение на закрытой территории базы)	0,04
9	Близость к остановкам общественного транспорта	0,04
10	Концентрация населения в районе нахождения объекта	0,04
11	Тип объекта (встроенное помещение, отдельно-стоящее здание)	0,04
12	Материал стен	0,04
13	Возможность парковки (для объектов в городах)	0,04
14	Площадь земельного участка, относящегося к объекту (для отдельно стоящих зданий)	0,04
15	Отношение арендопригодной площади к общей	0,03

Выше представленная таблица имеет унифицированный срез, подлежащих уточнению в рамках региональной адаптации (для территории города Орла). Чтобы это сделать нужно выполнить алгоритм действий:

• 1.    Сбор аналитики исходной информации о рынке недвижимости

• 2.    Нормализация исходной выборки объектов

• 3.    Формирование базовой выборки

• 4.    Корреляционный анализ

Для нашего исследования мы пользовались сайтами, в которых искали подходящие объекты. Всего было выбрано 30 объектов коммерческой офисной недвижимости и были рассмотрены их характеристики, которые могли бы играть роль при ценообразовании.

№ п/ LI Местопо ложенне Удал енно сть от пент, ра. км Пло щад ь, м- Этаж распол оження (подвал /цоколь /1 этаж/ср едние этажи к райннй этаж) Физич еское состоя ние здани я (хоро шее -удовл етвор итель ное) Год пост ройк н Шли чме мокр ых точе к (сан учло В) Состоя ние отделк и (требуе т ремонт а -удовлет в орите льное-хорош е е) Качест во отделк и (проста я, соврем еяный ремонт, евроре МОНГ) Матери ал стен (кирпи ч, ж б панели, моноли Т, еэшши панели) На лич не парко в ки (орган и зова иная, стихи ймая, нет парко вки) Наин ЧИС отдел ьного входа (имсс тся/ не нмее тся) Стоим ость, всего, руб- Стоим ость, руб/кв -М, Исто чник даны ЫХ (пол пая ссыл ка) 1 ОрловСК ая область. Орел, Комсомо льская улица, 193 3,6 16 3 2 1974 1 3 1 1 2 0 15000 937,5 https:// WWW с iannT rente» inmeir ial/307 65324 2 2 Орловск ая область. Орел. Карачеве кая улица. 31 1.59 40 4 2 1917 1 3 2 2 2 0 20000 500 https . .| www.c laiiJLv rent co mmerc ial/307 49385 7

Рисунок 1 – Пример сбора аналитики объектов на территории города Орла

Рассматривая все 30 объектов было замечено несколько офисов, которые сильно отличались от остальных предложенных. В таком случае эти объекты не являются типичными для рассматриваемого сегмента рынка и подлежат исключения из выборки.

Когда лишние объекты были исключены можно сделать анализ нормализированной выборки и заодно увидеть разницу, как не типичные объекты могли сделать аналитику некорректной.

Таблица 2 – Анализ однородности выборки до её нормализации и нормализованной выборки

Минимум	Максимум	Размах вариации	Среднее	Стандартное отклонение	Вариация, %	Медиана
До нормализации
18       \	14000   \	13982   \	1184   \	2473      \	209       \	700
После нормализации
18       \	10000   \	982     \	627    \	260       \	41	630

После нормализации выборки можно вывести ценообразующие факторы, которые учитываются при выборе объекта на территории города Орла для корреляционного анализа (табл. 3).

Таблица 3 – Ценообразующие факторы на уровне региона (г. Орёл). Низкоклассные офисы (Офисы классов С и ниже)

№	Наименование фактора	Вес фактора
1	Год постройки	0,18
2	Качество отделки	0,14
3	Площадь	-0,09
4	Наличие парковки	-0,09
5	Местоположение	-0,12
6	Этажность	-0,19
7	Материал стен	-0,2
8	Состояние отделки	-0,22
9	Наличие отдельного входа	-0,24
10	Наличие мокрых точек	-0,34
11	Физическое состояние здания	-0,71

Источник: составлено автором по результатам исследования

Проведя расчет значений коэффициентов корреляции полученные результаты показывают, что:

• 1.    Год постройки имеет положительную корреляцию с ценой – чем позднее построен объект, тем выше цена.

• 2.    Качество отделки имеет положительную корреляцию с ценой - чем выше качество отделки, тем выше цена.

• 3.    Площадь не имеет существенной корреляции с ценой – коэффициент корреляции близок к нулю.

• 4.  Наличие  парковки  не имеет существенной  корреляции с ценой –

• 5.    Местоположение (удалённость от центра) имеет отрицательную корреляцию с ценой – чем дальше от центра, тем ниже цена.

• 6.    Этажность имеет отрицательную корреляцию с ценой – чем крайнее этажи, тем ниже цена.

• 7.    Материал стен имеет отрицательную корреляцию с ценой – использование более дешёвых и низкокачественных материалов понижают цену.

• 8.    Состояние отделки имеет отрицательную корреляцию с ценой – чем хуже состояние отделки, тем ниже цена.

• 9.    Наличие отдельного входа имеет отрицательную корреляцию с ценой – отсутствие отдельного входа понижает цену.

• 10.    Наличие мокрых точек имеет отрицательную корреляцию с ценой – отсутствие мокрой точки понижает цену.

• 11.    Физическое состояние здания имеет отрицательную корреляцию с ценой – чем хуже состояние здания, тем ниже цена.

коэффициент корреляции близок к нулю.

На уровне всероссийского исследования по данным справочника Лейфера Л.А. основную роль ценообразования на рынке офисной недвижимости играет местоположение. Люди чаще при выборе объекта обращают внимание на его расположение, чем на другие факторы. Также рассматривая рейтинг предоставленных факторов из справочника можно выделить такие факторы как: общая площадь и расположение относительно красной линии.

Однако при ближайшем рассмотрении на территории региона нами было уточнено и определено, что данные факторы играют другую роль и становятся менее значимыми для поиска объекта недвижимости.

Ценообразующие факторы такие как год постройки и качество отделки здания играют основную роль на территории города Орла. В данном регионе при выборе объекта большее внимание уделяют качеству постройки зданий

Сравнивая схожие факторы из двух исследований можно сделать вывод, что:

• •      Местоположение имеет значительное расхождение в весе факторов

• •      Площадь имеет небольшое расхождение

• •      Физическое состояние здания имеет большое расхождение. В регионе на

этот фактор обращают внимание в последнюю очередь

• •      Этаж имеет небольшое расхождение

• •      Наличие отдельного входа имеет значительное расхождение

• •      Материал стен является почти сопоставимым фактором для оба

исследования

• •      Наличие парковки имеет небольшое расхождение

Вывод. Применение методов сравнения для определения стоимости объектов оценки представляется возможным благодаря двум ключевым факторам: во-первых, существованию развитого и структурированного рынка аренды коммерческой недвижимости, и во-вторых, наличию условий для сбора и обработки значительных массивов статистических данных, что создает необходимую основу для использования современных статистических методов анализа.

Важным условием качественной оценки является учёт региональных рыночных особенностей. На территории города Орла с помощью корреляционного анализа было замечено, что:

• 1.     Год постройки и качество отделки имеют положительную корреляцию с

• 2.     Площадь и наличие парковки не имеют существенную корреляцию с

• 3.     Остальные выбранные факторы имеют отрицательную корреляцию с

ценой, значит более свежий год постройки и хорошее качество отделки повышают цену

ценой, их коэффициент близок к нулю

ценой. Значит, если какой-то критерий отсутствует в объекте (например, во многих объектах не было отдельного входа), то его цена снижается