1.4.5 Сбор исходной информации по второй тл

В состав информации, необходимой для ГКОЗП с численностью жителей < 10000 входит следующая семантическая информация:

о сделках с земельными участками и другими объектами недвижимости;

об уровне развития инженерной и производственной инфрастуктуры, а так же об уровне социального и культурно-бытового обслуживании населения;

о состоянии окружающей среды;

данные анкет, заполняемых только на тестовое поселение административного района, являющегося центром кластера (для поселений, оцениваемых как точечный объект, заполняется анкета для расчета кадастровой стоимости земель по видам функционального использования (Приложение 10 ТУ)).

Графическая информация, используемая для проведения расчетов по второй ТЛ, включает:

схематическую карту территории субъекта РФ масштаба 1:100 000 или 1:200 000 (для оценки точечных объектов);

планово-картографический материал по поселениям масштаба 1:10 000 или 1:5 000 (для оценки объекта ГКОЗП с установленными кадастровыми кварталами).

Графическая информация может быть представлена на бумажных или электронных носителях.

2. Расчетные блоки, используемые в Методике

Проведение факторного анализа

Используемый в Методике расчетный блок – факторный анализ с учетом ценообразующих факторов - реализуется в СПО посредством использования метода главных компонент.

Использование метода главных компонент при количественном описании объектов ГКОЗП (к примеру, административных районов) позволяет при проведении статистического анализа ограничиться выделенными сжатыми факторами. Так, в множественном регрессионном анализе вместо большого набора показателей Х1,Х2,…,Хm рассматривается гораздо меньший набор факторов (главных компонент), некоррелирующих друг с другом. Это значительно снижает размерность исследуемого пространства, и, следовательно, облегчает обработку и анализ информации. Критерием для отбора анализируемых факторов (главных компонент) является величина коэффициента дисперсии. Для последующего рассмотрения оставляются те факторы, для которых дисперсия больше единицы, остальные факторы выбраковываются.

Таким образом, при сборе исходной информации об объектах ГКОЗП может быть учтен любой набор показателей, выраженных в произвольных единицах измерения.

2.2 Выделение групп (кластеров) однородных по совокупности признаков объектов (административных районов, поселений, кадастровых кварталов)

Технология работ по ГКОЗП предусматривает проведение кластеризации по двум технологическим линиям. Кластеризация поселений производится по первой ТЛ в том случае, если по ряду поселений численностью 10000 жителей рынок объектов недвижимости отсутствует полностью (информация по сделкам недоступна). Вторая ТЛ предусматривает кластеризацию районов субъекта РФ.

В основу процедуры кластеризации положена следующая предпосылка: одним из свойств полученных факторов (главных компонент) является то, что описание объектов ГКОЗП (например, районов) в пространстве несколькими сжатыми факторами дает наименьшее искажение взаимного местоположения этих объектов по сравнению с описанием в любом другом подпространстве той же размерности. Когда количество сжатых факторов невелико (например, при выборе двух первых наиболее информативных), то расположение объектов в пространстве легко анализируется даже визуально. При этом возможно выделить множества объектов, характеризующихся общностью значений факторов (что позволяет предположить об общности критериев, влияющих на процессы ценообразования в каждом множестве объектов).

Процедура кластеризации начинается с вычисления матрицы различия между группируемыми объектами: районами, поселениями, кварталами (матрица евклидовых расстояний между объектами в информационном пространстве сжатых факторов):

Элементы этой матрицы вычисляются исходя из матрицы данных, представленной в виде “объекты – признаки”. В матрице данных в качестве признаков выступают сжатые факторы (главные компоненты):

Матрицы преобразуются по формуле евклидового расстояния между объектами:

Евклидова метрика применяется в данном случае потому, что в качестве признаков объектов выступают безразмерные факторы – однородные величины, не коррелирующих между собой.

После вычисления матрицы объекты ГКОЗП объединяются в группы. Этот процесс совершается последовательно за n – 1 шагов. На первом шаге в матрице различий D находится минимальный элемент (кратчайшее расстояние) dij и объекты i и j (их можно считать кластерами состоящими из одного объекта) объединяются в один кластер i+j, состоящий из двух объектов. Далее матрица различий изменяется. Из нее удаляются две строки и два столбца, содержащие расстояния от i и от j до остальных единиц, но добавляется одна строка и один столбец с расстояниями от кластера i+j до остальных объектов. На каждом шаге процедура повторяется, т.е. находится минимальное расстояние в преобразованной матрице различий и соответствующие кластеры объединяются в один.

Если на некотором шаге объединились кластеры i и j с числом объектов ni и nj в каждом из них, то различия (расстояния) di+j,k между объединенным кластером i+j и любым другим кластером k (эти различия нужны для получения преобразованной матрицы различий) иллюстрируются формулой:

di+j,k = min(dik, djk)

Приведенная выше формула описывает алгоритм “минимальной связи” или “ближайшего соседа”. Этот алгоритм позволяет объединить в один кластер даже далеко координатно-отстоящие объекты в случае, если существует соединяющая их цепочка из близких между собой единиц.

Результатом кластеризации объектов ГКОЗП является список административных районов, поселений по кластерам и диаграмма их распределения в информационном пространстве двух наиболее информативных факторов. Автоматизировано происходит выбор тестовых объектов, являющихся центрами полученных кластеров. В СПО также предусмотрен интерактивный выбор центра кластера (интерактивный выбор типичного поселения осуществляется экспертно, исполнителями работ с учетом развитости рынка недвижимости, доступности ценовой информации). При этом ограничивающим критерием является условие, что тестовое поселение не должно далеко отстоять от основной группы поселений - не должно находиться на краю кластера.

3. Порядок выполнения работ по первой технологической линии

3.1 Статистическая составляющая Методики

3.1.1 Общие положения

В общем виде расчет кадастровой стоимости земельного участка (Р) может быть представлен следующей формулой:

P= S зем.уч. *(Pпосi+Pсделкиi) * Кцi , (1)

где:

S зем.уч. – площадь земельного участка (кв.м);

Pпосi –линейная функция от сжатых факторов для i-го кластера, учитывающая особенности инфраструктуры поселения (инфраструктурная составляющая), руб/кв.м;

Pсделкиi – линейная функция параметров сделки для i-го кластера, учитывающая особенности конкретного земельного участка (локальная составляющая), руб/кв.м;

Кцi – коэффициент перехода от УПКСЗ по виду функционального использования, для которого существует информация о сделках с земельными участками и другими объектами недвижимости к УПКСЗ по виду функционального использования, по которому статистика рыночных сделок отсутствует;

i - номер кластера.

На основании модели (1) составляется избыточная система уравнений, описывающая сделки с объектами недвижимости в оцениваемом поселении:

(2)

где:

Fi,j – значение факторов для j-го поселения, i-ого кластера;

Яi – коэффициенты регрессии факторов i-го кластера;

Fj,n – значение сжатых факторов, отражающих влияние объектов инфраструктуры j - го поселения на n-й объект ГКОЗП (кадастровый квартал или характерная точка поселения);

αj – коэффициенты регрессии факторов для каждого кластера кадастровых кварталов или характерных точек j-го поселения, для которых существует одинаковый набор факторов F;

Gn,k – k-я характеристика, n-го объекта ГКОЗП;

δk – вес k-го признака для n- го объекта ГКОЗП.

Сonst – средняя цена сделки с объектом недвижимости (из анализируемых цен сделок) для конкретного кластера.

По результатам кластеризации стоимость земли, полученная в поселении – центре кластера распространяется на те поселения данного кластера, по которым отсутствует статистика рыночных сделок.

При ограниченности на территории поселений сделок с незастроенными земельными участками, предусматривается возможность использования данных о сделках с земельными участками с расположенными на них зданиями (строениями). В этом случае осуществляется приведение цен сделок, полученных в результате анализа статистических данных, к цене сделки с типичным объектом:

Рсделкиn = Sn*P1*Пхi,n , (3)

где:

Рсделкиn – цена n-ой сделки по объекту недвижимости (земельный участок с расположенными на нем зданиями (строениями));

Sn – общая площадь здания (строения) в n-ой сделке;

Р1 –базовая стоимость единицы площади типичного объекта сделки, руб/кв.м.;

Пхi,n –совокупность коэффициентов, характеризующих как условия сделки, так и характеристики/особенности здания (строения) и местоположение земельного участка.

Решение системы уравнений (3) позволяет определить значения поправочных коэффициентов для приведения цены конкретной сделки к цене сделки с типичным объектом.

При проведении расчетов на базе статистических данных по квартирному рынку в многоквартирных жилых домах приведение всех квартир к типичной осуществляется следующим образом:

(4)

где:

Робъекта –стоимость единицы площади объекта сделки – квартиры (руб./кв.м);

ПКкач.k,.n – совокупность коэффициентов качества n-ого объекта сделки, характеризующих особенности объекта сделки (Приложение 6 (таблица 4)), так и местоположение земельного участка, в котором находится данный объект сделки (квартира) (территориальный коэффициент).

Ккач.k,n – значение коэффициента качества для k-го признака одного из свойств n-го объекта сделки (например: при свойстве “материал стен” Ккач. для признака “панельные стены” равен 0,5, а для признака “кирпичные стены” – 0,3 и т.п.).

Для каждого объекта сделки с известной ценой сделки (или ценой предложения) рассчитывается ПКкач.k,.n. Для этого составляется система уравнений (4) по числу сделок. При этом, количество сделок для получения адекватных зависимостей должно быть не менее 5N, где N – количество признаков свойств коэффициентов качества, включая количество улиц поселения, на которых были зарегистрированы сделки. Далее эта система логарифмируется:

(5)

Совокупность коэффициентов качества n-ого объекта сделки (ПКкач.n) находится решением переопределенной системы уравнений, так чтобы коэффициенты минимизировали норму:

(6)

Рассчитанные таким образом коэффициенты качества объекта сделки (ПКкач.n), подставляются в первоначальную систему уравнений (4) и цены сделок пересчитываются по полученным коэффициентам. Таким образом удается сгладить артефакты в ценах сделок (недостоверные, завышенные или заниженные цены). Происходит фильтрация, наиболее отличные по стоимости объекты сделок удаляются (в СПО процент удаляемых сделок задается вручную (по умолчанию – 5%)) и система уравнений (4) снова пересчитывается.

Как уже отмечалось, среди коэффициентов качества объектов сделок учитывается территориальный коэффициент улицы, на которой была совершена сделка (или зарегистрированы цены предложения) – Ктул. На основе территориальных коэффициентов улиц (Ктул) определяются территориальные коэффициенты для перекрестков улиц (Кт) как точечных объектов. Далее на основе территориальных коэффициентов для перекрестков улиц (Кт) данного кадастрового квартала осуществляется расчет территориальных коэффициентов для центров кадастровых кварталов (Ктn), тем самым позволяя определить коэффициент регрессии j в формуле (2):

(7)

где:

Ктn – территориальный коэффициент, рассчитанный для центра n-го кадастрового квартала;

Fj,n – значения сжатых факторов, отражающих влияние различных типов объектов инфраструктуры поселения на величину УПКСЗ в n-м кадастровом квартале.

Перед расчетом коэффициентов качества объектов сделок (Ккач.k,n), территориальные коэффициенты центров кадастровых кварталов (Ктn) приводиться к единице.

Объект сделки, для которого все коэффициенты качества (Ккач.k,n) равны единице признается типичным для данного поселения. Стоимость такого объекта (Р1) является базовой для поселения в целом.

СПО позволяет определить характеристики качества типичного объекта. Далее с учетом стоимости нового строительства (СНС) типичного объекта (аналог полной восстановительной стоимости (ПВС)) и коэффициента износа (Кизн.) типичного объекта методом “извлечения” рассчитывается УПКСЗ под типичным объектом (формула (8)). Типичный объект не имеет характеристики местоположения, поэтому при расчете УПКСЗ учитывается территориальный коэффициент кадастрового квартала (Ктn), в котором расположен данный земельный участок.

, (8)

где:

Кзем – удельный показатель земельной доли, приходящейся на 1 кв. м. общей площади жилых помещений для застройки различной этажности (значения удельного показателя земельной доли (Кзем) приведены в Приложении 14 ТУ).

Установление типичного объекта и приведение цен на объекты недвижимости к ценам типичного объекта производится по объектам многоэтажной жилой застройки Процедура приведения объекта к типичному может производиться по каждому виду функционального использования земель, обеспеченному рыночной информацией, но наиболее целесообразно проводить ее только по многоэтажной жилой застройке, так как по данному виду использования характеристики качества наиболее доступны и лучше поддаются типизации. Среди видов функционального использования земель могут выделяться виды функционального использования земель под объектами недвижимости, существенно отличающимися друг от друга качественным и стоимостным характеристикам. Например, по виду функционального использования “земли многоэтажной и повышенной этажности жилой застройки” в отдельную группу может выделяться жилье улучшенной планировки, построенное по индивидуальным проектам (элитное жилье). Далее существует возможность выделения групп близких по характеристикам типов жилых домов. Для каждой из выделенных групп объектов недвижимости определяется типичный объект.

Определение линейной функции от сжатых факторов для i-го кластера, учитывающей особенности инфраструктуры поселения (инфраструктурной составляющей) (формула (1)), осуществляется по следующим уравнениям регрессии:

(9)

Уравнения регрессии составляются для тестового поселения i-го кластера поселений численностью населения ≥10 000 и далее распространяются на все поселения данного кластера. Таким образом, инфраструктурная составляющая будет одинаковой для всех поселений в пределах кластера. Данный алгоритм применяется для распределения стоимости по поселениям 10000 жителей, в которых отсутствует ценовая информация.