Пупенцова С.В. Экономика недвижимости в задачах и примерах

Подождите немного. Документ загружается.

161

а.

Примечание: в режиме поиска укажите следующие параметры: «Текущее

ис; «Ближайшая метро» – Чернышевская; «Ставка

е объекта» или «Станция метро

», см. рис.

6.2.2.

Рис. 6.2.2. Представление «Первичный анализ» в базе данных коммерческой недвижи-

мости

левый угол табли-

цы), д меню

Edit в рабо-

чий лист

анду «Вста-

вить»

4. Рассчитайте доверительный интервал

Алгоритм решения

1. Найти объекты заданного сегмент

использование» – оф станция

аренды» – > 0; «Отделка» – сост. удовл.

2. Перейдите на лист «Первичный анализ». Результаты анализа (средняя

ставка аренды, среднеквадратическое отклонение и количество объектов выбор-

ки) приведены в «Таблице» «Состояни

сноска 5.

3. Скопируйте результат анализа в электронные таблицы Excel.

Для копирования результатов в рабочую книгу Excel необходимо выде-

лить таблицу (левой кнопкой мыши нажать в верхний

алее скопировать ее буфер обмена или клавишами <Ctrl+C>, или в

ыбрать последовательно команды: Copy View, Ok; после перейти на

Excel и вставить скопированную таблицу, выполнив

ком

в меню «Правка» или клавишами <Ctrl+V>).

162

Примечание: формуле 2.3.

Используя базу данных, рассчитайте среднюю ставку аренды и довери-

тель

ом районе;

поиска (см. задание 1,2).

ние 4. Метод группировки. Пример расчета мультипликаторов

Найдите мультипликаторы валового дохода (M

PGI

) для офисов, располо-

женных в Центральном районе. Для нахождения рыночных ставок и цены пред-

ложения использовать базу данных предложений.

Сделайте вывод:

− на какую величину отличается M

PGI

, рассчитанный разными спосо-

бами?

− когда можно применять способ 2?

Примечание: мультипликатор валового дохода (M

PGI

) – это отношение це-

Рассчитать доверительный интервал можно по

Задание 3. Экспресс-анализ с применением базы данных

ный интервал для следующих групп:

− офисы в историческом центре;

− офисы в Центральн

− офисы Центрального района с отделкой «евростандарт»;

− офисы на Невском проспекте;

− офисы на Невском пр., с отделкой «евростандарт»;

− офисы на Невском пр., с удаленностью от станции метро 5-10 мин;

− офисы на Невском пр., с удаленностью 5-10 мин., с отделкой «евро-

стандарт».

Сделайте вывод, от чего зависит величина доверительного интервала?

Алгоритм решения.

1. В базе данных выбирается необходимый сегмент и находится для него

средняя ставка, среднеквадратическое

отклонение, количество объектов в вы-

борке, алгоритм

2. Для интервальной оценки используется доверительный интервал, кото-

рый можно рассчитать по формуле задания 2.

Зада

163

ны продажи собственности к ее потенциальному валовому доходу. Найти M

PGI

из рынка можно двумя способами:

PGI

∑

; 2.

PGI

∑∑

где С – цена продажи (предложения) 1 кв. м объектов, PGI– потенциальный ва-

ловой доход (ставка аренды), n – количество объектов, для которых известны и

PGI и С, m – количество объектов. предлагаемых на продажу, k – количество

объектов, предлагаемых в аренду.

Результаты можно представить в таблицах 6.2.4. и 6.2.5.

Таблица 6.2.4.

1. Офисы Центр-го райо предложения

Кол-во

на, у которых известна и ставка аренды и цена

Состояние помещения

PGI

«евроремонт»

удовлетворительное

Таблица 6.2.5.

2. Офисы Центрального района, предлагаемые в аренду или предлагаемые на продажу

Состояние помеще-

ния

Средняя цена предложе-

ния

Средняя ставка арен-

ды

PGI

«евроремонт»

удовлетворительное

Алгоритм решения.

1. Для заполнения таблицы 6.2.4 из базы данных предлагается найти офи-

ых предлагается найти:

сы Центрального района, у которых «Цена предложения» > 0 и «Ставка арен-

ды» > 0, результаты анализа будут приведены на листе M

PGI

2. Для заполнения таблица 6.2.5 из базы данн

− среднюю цену предложения 1 кв. м офисов Центрального района;

− среднюю ставку аренды для офисов Центрального района;

− и, разделив среднюю цену на среднюю ставку аренды, получить M

PGI

164

ъекта оценки.

Предварительный анализ. Регрессионно-корреляционный ан го

лишь выявление математической зависимости, поэтому прежде чем преступить к

его выполнению, необходимо доказать причинно-следственную связь между пе-

ременными (что намного сложнее, чем просто найти уравнение регрессии).

Обосновать наличие связи между переменными поможет опыт экспертов или

прошлых исследований и здравый смысл. Данный этап наиболее сложный и не

имеет определенного алгоритма, так как требует индивидуального подхода к

решению проблемы. Результатом

данного этапа является выдвижение гипотезы

о наличие связи между переменными, которую следует проверить в ходе анали-

за. Для выдвижения гипотезы лучше всего воспользоваться методом мозговой

атаки.

Для того чтобы использовать регрессионное уравнение для расчета резуль-

тативного признака, аналитику необходимо выполнить этапы, приведенные на

рис.6.3.1.

6.3. Корреляционно-регрессионный анализ

Данный вид анализа применяется в массовой оценке объектов недвижимо-

сти.

Суть метода: по рыночным данным находим зависимость результативного

признака от факторов, по которой можно предсказать значение результативного

признака для об

ализ – это все

Рис.6.3.1. Алгоритм регрессионного анализа.

Ниже рассмотрены основные этапы анализа на примере.

Требуется найти ставку аренды для торгового павильона, расположенного

на ра -

ные объекты сведены в табл. 6.3.1 (столбцы A,B,C).

Этап 1. Чтобы ответить на вопрос, существует ли связь между ставкой

аренды и расстоянием от метро, нужно либо вычислить коэффициент

корреля-

ции, иент корреляции

для нашего п

сстоянии 0,8 км от станции метрополитена. Рыночные ставки на аналогич

либо построить график (см. рис. 6.3.2). Вычислим коэффиц

римера по формуле (используя столбцы D,E,F)

165

)()(

ср

iср

yyxx −−

∑∑

срiсрi

))((

yyxx

−−

∑

00932255993

3916

−

= -0,9812

или

Определение направления связи. Линейный коэффициент корреляции R мо-

жет принимать любые значения в пределах от -1 до 1. Чем ближе коэффициент

корреляции по абсолютной величине к 1, тем теснее связь

между признаками.

используя статистическую функцию Excel R = КОРРЕЛ(B2:B33;C2:C33) = -

0,9812. Близость значения коэффициента корреляции R к 1 говорит о cильной за-

висимости ставки аренды от расстояния до метро.

166

Знак плюс указывает, что существует прямая зависимость, а минус – обратная.

Если с увеличением значений факторного признака результативный признак

имеет тенденцию к увеличению, то величина коэффициента корреляции будет

находиться между 0 и 1. Если с увеличением значения X результативный при-

знак Y имеет тенденцию к снижению, коэффициент R может принимать значе-

ние от 0 до

-1.

Таблица 6.3.1.

По графику на рис. 2 можно предположить, что зависимость между ставкой

аренды и расстоянием до метро линейная:

167

Y=α+βx, (6.1)

где Y - рыночная ставка аренды, х – расстояние до станции метро.

Зависимость ставки аренды от расстояния до

станции метро

380

390

400

410

420

430

440

450

460

012345678

Расстояние от станции метро, км

Ставка аренды, $/кв.м/го

Рис. 6.3.2.

Параметры уравнения линейной регрессии (1) можно найти по формулам:

)(

))((

ср

срiсрi

yyxx

−

−−

=β

∑

;

.. срср

−

Для нашего примера (см. табл.1, столбцы D,E,F) получим:

β= (-916,3)/93,559=-9,79; α=425,5-(-9,79)×2,41=449,07.

Также можно использовать статистические функции Excel:

β = НАКЛОН(B2:B32;C2:C32)=-9,79;

α = ОТРЕЗОК (B2:B32;C2:C32)= 449,07.

Наиболее простой способ найти уравнение регрессии, – построить тренд.

Для этого надо щелкнуть правой кнопкой мышки на любом из маркеров ряда и

выбрать команду Добавить линию тре .3.3). нда (рис. 6

Рис. .6.3.3.

В открывшемся диалоговом окне (рис. 6.3.4) на корешке вкладки Тип вы-

брать вид зависимости (предлагается шесть функций аппроксимации: линейная,

логарифмическая, степенная, экспоненциальная, полиномиальная и скользящая

средняя). Для вывода на график уравнения регрессии и R

надо на корешке

вкладки Параметры установить флажки опций «Показывать уравнение на диа-

грамме» и «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации

(R^2)».

168

Рис. 6.3.4.

Рис. 6.3.5.

О качестве подобранной зависимости можно судить по величине коэффици-

ента детерминации R

, который показывает, в какой мере вариация результатив-

ного признака обусловлена влиянием фактора, включенного в рассматриваемое

уравнение.

169

регррегр

R ==

среднего значения;

)(

ср

xiрегр

yyQ −=

∑

острегр

QQQ +

где

срi

yyQ

)( - общая сумма квадратов отклонений ставки аренды от

∑

−=

а квадратов отклонений значений y

, рассчитан-

ных по уравнению (1), от среднего (характеризует влияние признака х);

xiiост

yyQ

)( - сумма квадратов отклонений фактических значений y

от

четных

мма по ст. H). Q = 9322 (табл.1, сумма по ст. F ) или Q= Q

ост+

регр

348+

- сумм

∑

−=

рас-

(характеризует влияние неучтенных факторов), см. рис. 6.3.6

Очевидно, чем меньше влияние неучтенных факторов, тем лучше математи-

ческая модель, так как вариация Y в основном объясняется влиянием признака x.

Рис. 6.3.6

Для данного примера Q

ост

= 348 (табл.1, сумма по ст. I) <<Q

регр

= 8974 (табл.

1, су

8974=9322. Коэффициент R

= 8974/9322 = 0,96 достаточно высок.

Используя статистическую функцию в Excel, коэффициент детерминации

можно найти: R

=КВПИРСОН(B2:B33; C2:C33)=0,96.

170