Использование методов регрессионного анализа при оценке стоимости квартир
Автор: Эфендиев А.Н.
Журнал: Научный журнал молодых ученых @young-scientists-journal
Рубрика: Экономические науки
Статья в выпуске: 3 (16), 2019 года.
Бесплатный доступ
В рамках данной статьи авторами рассматривается возможность применения метода корреляционно-регрессионнного анализа при оценке стоимости квартиры. Представлен пример расчета стоимости объекта недвижиомтси с применением линейной среднеквадратической регрессии.
Корреляционно-регрессионный анализ, оценка, недвижимость, стоимость
Короткий адрес: https://sciup.org/147229048
IDR: 147229048
Текст научной статьи Использование методов регрессионного анализа при оценке стоимости квартир
При оценке объектов недвижимости возникает немало проблем, связанных с тем, что их стоимость сильно различается в зависимости от набора характеристик и местонахождения. Собственно, этот факт и определяет необходимость применения методов регрессионного анализа при оценке стоимости недвижимости.
Применение статистических методов становится возможным в нашей стране благодаря развитию информационного пространства анализа рынка недвижимости. Улучшается качество информации о рынке, возрастает уровень достоверности и качество информации, данный факт позволяет находить достаточное количество аналогов для оценки в случае использования сравнительного подхода при оценке недвижимости.
Наличие информации о рынке недвижимости позволяет широко использовать элементы корреляционно-регрессионного анализа.
Регрессионный анализ позволяет осуществлять поиск коэффициентов функции, то есть параметров модели, которые определяют значимость каждого фактора и его влияние на зависимую переменную, т. е. происходит формализация зависимости между изменениями цен объекта недвижимости и изменениями характеристик объектов недвижимости.
Наиболее разработанной теоретически и часто применяемой на практике является линейная среднеквадратическая регрессия формула1 [2]:
У = А0 + А1*X1 +…+ Аn*Xn (1)
Применение регрессионной модели для решения задачи индивидуальной оценки недвижимости, требует следующей последовательности действий [1]:
-
1) анализируется рынок и его сегменты, анализируется положение и характеристики оцениваемого объекта, и формируется однородная выборка объектов-аналогов с известными рыночными ценами сделок (или предложений к ним);
-
2) проводится анализ полученной выборки объектов сравнения по составу и уровням ценообразующих факторов и другим характеристикам;
-
3) осуществляется построение модели зависимости цены объекта недвижимости от факторов, общих для всех объектов сравнения;
-
4) рассчитывается точечного значения рыночной стоимости для оцениваемого объекта по известным для него значениям пенообразующих факторов и доверительный интервал (возможных значений) рыночной стоимости.
Рассмотрим возможность применения корреляционно-регрессионного анализа при оценке недвижимости на конкретном примере.
Объектом оценки является квартира площадью 37м 2 , этаж расположения: 4, материал стен: кирпичный, расположенная по адресу: г. Орел, ул. Алроса, 1.
Построим регрессионной модель на основании анализа рыночных данных.
При проведении оценки на рынке были выявлены 14 предложений к продаже, которые рассматриваются как близкие аналоги оцениваемого объекта.
Объекты сравнения различаются площадью, уровнем отделки, материалом стен, этажом расположения.
В таблице 1 представлены объекты аналоги оцениваемой квартиры.
Таблица 1 – Объекты аналоги оцениваемого помещения
|
№ п/п |
Адрес |
Площадь, м 2 |
Отделка |
Этаж располо жения |
Материал стен |
Цена, тыс. руб. за м 2 |
|
1 |
г. Орел, ул Алроса, 1 |
47 |
бюджетная |
2 |
Кирпич |
45 745 |
|
2 |
г. Орел, ул. Алроса, 1 |
44,8 |
бюджетная |
2 |
Кирпич |
45 982 |
|
3 |
г. Орел, ул. Алроса, 3 |
38 |
современная |
6 |
Панель |
50 263 |
|
4 |
г. Орел, ул. Зареченская, 2/1 |
39 |
бюджетная |
6 |
Панель |
44 872 |
|
5 |
г. Орел, ул. Емлютина, 10 |
45 |
бюджетная |
8 |
Кирпич |
40 444 |
|
6 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
43,5 |
бюджетная |
16 |
Панель |
43 678 |
|
7 |
г. Орел, ул. Зеленина, 14 |
41,6 |
бюджетная |
11 |
Панель |
43 269 |
|
8 |
г. Орел, ул. Емлютина, 2 |
38 |
современная |
2 |
Кирпич |
46 053 |
|
9 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
37,7 |
современная |
9 |
Панель |
49 867 |
|
10 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
40,2 |
современная |
1 |
Панель |
47 264 |
|
11 |
г. Орел, ул. Алроса, 1 |
44,3 |
бюджетная |
9 |
Кирпич |
47 381 |
|
12 |
г. Орел, ул. Алроса, 1 |
46,9 |
бюджетная |
1 |
Кирпич |
44 776 |
|
13 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
44,3 |
бюджетная |
1 |
Панель |
40 632 |
|
14 |
г. Орел, ул. Емлютина, 2 |
45 |
современная |
8 |
Кирпич |
50 000 |
Так как в данной таблице есть неколичественные признаки (уровень отделки, материал стен), нам необходимо для учета их в регрессионной модели, присвоить им некоторые числовые значения.
В таблице 2 представлено присвоение числовых значений неколичественным признакам регрессионной модели при оценке недвижимости.
Таблица 2 – Числовые значения неколичественных признаков регрессионной модели
|
Наименование признака |
Наименования градаций |
Числовые метки |
|
Уровень отделки |
бюджетная |
1 |
|
современная |
2 |
|
|
Материал стен |
кирпич |
1 |
|
панель |
2 |
Исходные данные после оцифровки неколичественных признаков представлены в таблице 3.
Таблица 3 – Объекты аналоги оцениваемой квартиры
|
№ п/п |
Адрес |
Площадь, м 2 |
Отделка |
Этаж расположения |
Материал стен |
Цена, тыс. руб. за м 2 |
|
X1 |
X2 |
X3 |
X4 |
|||
|
1 |
г. Орел, ул Алроса, 1 |
47 |
1 |
2 |
1 |
45 745 |
|
2 |
г. Орел, ул. Алроса, 1 |
44,8 |
1 |
2 |
1 |
45 982 |
|
3 |
г. Орел, ул. Алроса, 3 |
38 |
2 |
6 |
2 |
50 263 |
|
4 |
г. Орел, ул. Зареченская, 2/1 |
39 |
1 |
6 |
2 |
44 872 |
|
5 |
г. Орел, ул. Емлютина, 10 |
45 |
1 |
8 |
1 |
40 444 |
|
6 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
43,5 |
1 |
16 |
2 |
43 678 |
|
7 |
г. Орел, ул. Зеленина,14 |
41,6 |
1 |
11 |
2 |
43 269 |
|
8 |
г. Орел, ул. Емлютина, 2 |
38 |
2 |
2 |
1 |
46 053 |
|
9 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
37,7 |
2 |
9 |
2 |
49 867 |
|
10 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
40,2 |
2 |
1 |
2 |
47 264 |
|
11 |
г. Орел, ул. Алроса, 1 |
44,3 |
1 |
9 |
1 |
47 381 |
|
12 |
г. Орел, ул Алроса, 1 |
46,9 |
1 |
1 |
1 |
44 776 |
|
13 |
г. Орел, ул. Зеленина, 10 |
44,3 |
1 |
1 |
2 |
40 632 |
|
14 |
г. Орел, ул. Емлютина, 2 |
45 |
2 |
8 |
1 |
50 000 |
Для автоматизации процесса нахождения стоимости оцениваемой квартиры можно использовать специальный пакет «Анализ данных», входящий в состав программы Microsoft Excel. Выбрав в данном пакете функцию «Регрессия», вводим исходные данные. В качестве результата выводится статистическая таблица регрессионного анализа, которая содержит все искомые параметры и показатели, а также статистические показатели качества модели.
Использование стандартных функций Excel обладает тем преимуществом, что результат пересчитывается автоматически при изменении данных выборки. Вместе с тем использование инструмента РЕГРЕССИЯ надстройки Excel «Анализ данных» позволяет избежать некоторых дополнительных расчетов, проводимых, в частности, для проверки значимости. Кроме того, этот инструмент позволяет получать и визуально анализировать значения погрешностей.
Результаты вычислений представлены в таблице 4.
Таблица 4 – Результаты вычислений
|
Наименование показателя |
Коэффициенты |
|
Y-пересечение (А0) |
39243,28097 |
|
Площадь, м 2 (А1) |
15,8313843 |
|
Отделка (А2) |
4928,534984 |
|
Этаж расположения (А3) |
102,8613265 |
|
Материал стен (А4) |
-984,770807 |
Данные результаты, возможно, подставить в общее уравнение регрессии и получить модель ценообразования объекта недвижимости.
Для анализа качества модели, ее адекватности, достоверности и как следствие полученного результата, рассматриваются показатели: F- критерий; R-квадрат – скорректированный коэффициент детерминации; множественный коэффициент детерминации R; дисперсия отклонений; значимость коэффициентов модели.
Анализируя результаты полученной статистической таблицы, можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на конечный результат оказывает отделка квартиры.
Расчетное значение (точечная оценка) рыночной стоимости оцениваемого объекта составляет 44 184 руб. за кв. м. При этом доверительный интервал (с надежностью 95%) составляет ± 2 458 руб.
Результаты можно считать достоверными, т.к. коэффициент детерминации, выражающий связь между рядами чисел равен 0,6. Данный показатель, говорит о возможности использования модели в качестве расчета стоимости. Таким образом, с помощью регрессионного анализа мы можем узнать величину рыночной стоимости оцениваемого объекта, рассчитанную в рамках сравнительного подхода с 95% вероятностью.
Подобный анализ будет полезен как покупателям недвижимости, так и продающим свою квартиру собственникам.
Список литературы Использование методов регрессионного анализа при оценке стоимости квартир
- Курс теории статистики: Учебник / Под ред. В.Н. Салина, Э.Ю. Чурикова. М.: Финансы и Статистика, 2006.
- Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. М.: Вильямс, 2016. 912 c.
- Анализ рынка недвижимости. Факторы, влияющие на функционирование рынка недвижимости // URL: https://studopedia.org/5-133757.html (дата обращения: 09.05.2019).
