4.2. Прогнозирование модели развития рынка недвижимости

Основной характеристикой рынка является модель ценообразования, которая описывает зависимость цены (или другой ценовой характеристики) от основных факторов, то есть характеристик объекта недвижимости. В качестве исходного материала для построения модели ценообразования используются данные по сделкам и предложениям, зафиксированным на рынке за некоторый период времени. В основе построения модели ценообразования лежит предположение о том, что все операторы рынка ведут себя логично, расчетливо, открыто и без принуждения, что соответствует идеальным рыночным условиям.

В качестве инструмента для анализа рынка и построения модели ценообразования используется теория массовой оценки недвижимости, которая позволяет определить как вид модели, так и численные значения параметров модели.

Массовая оценка – метод оценки стоимостных характеристик однородных групп объектов недвижимости на ограниченной территории, основанный на статистической обработке и анализе реальной рыночной информации. Массовая оценка, как и индивидуальная оценка, является частью общей теории оценки недвижимости, но имеет ряд принципиальных отличий, которые определяют ее достаточно специфическую сферу применения в практике оценки недвижимости.

Одно из основных применений массовой оценки, помимо построения ценовых моделей рынков в целях оценки имущества, – это анализ рынка, в том числе и динамический. Такой подход позволяет не только оценить общие тенденции рынка, но и выявить причины этих тенденций, заложенные в изменении предпочтений рынка по различным факторам, что, зачастую, делает более очевидными происходящие процессы и позволяет строить более точные прогнозы и принимать обоснованные решения.

Массовая оценка предназначена для анализа рынка и оценки больших однородных групп объектов недвижимости на ограниченной территории. Она основывается на применении методов математического моделирования к рыночной информации для создания единой модели ценообразования, универсальной для всех объектов рассматриваемой группы. Конечным результатом массовой оценки является именно модель рынка – набор формул и правил, используя которые можно однозначно определить стоимостную характеристику (стоимость или ставку арендной платы) за любой, даже гипотетический, объект данного типа.

В отличие от индивидуальной оценки, массовая оценка рассматривает всю группу объектов в целом и использует только те ценообразующие факторы, которые присущи всей группе и которые поддаются строгой формализации, необходимой для построения модели рынка. Отказ от использования в модели некоторых ценообразующих факторов приводит к уменьшению точности оценки каждого конкретного объекта, но это является неизбежной платой за объективность и простоту модели. Массовая оценка по определению менее точна, чем индивидуальная, что связано, как с отказом от учета многих несущественных и плохо формализуемых факторов, так и с ошибками и допущениями при построении модели. Приемлемым уровнем средней ошибки в мире считается 15%.

Для получения окончательного результата необходимо определить параметры модели выбранного вида, на основе имеющихся рыночных данных. Эту задачу реализует многофакторный регрессионный анализ. Математический и программный инструментарий, применяемый для этого, может быть самым различным, и зависит он, главным образом, от выбранного вида модели и объема исходных данных. В отдельных случаях, при построении достаточно сложных моделей с нелинейно влияющими факторами или взаимозависимыми факторами, применение специального программного обеспечения может оказаться необходимым. В наиболее простых случаях для определения параметров модели можно использовать однофакторный анализ, последовательно определяя влияние каждого из ценообразующих факторов.

Процедуру массовой оценки можно достаточно условно разбить на отдельные этапы, которые характерны для массовой оценки любого имущественного комплекса:

1. Сбор исходных данных;

2. Выбор ценообразующих факторов;

3. Моделирование местоположения;

4. Формализация исходных данных;

5. Определение параметров модели;

6. Анализ первичных результатов;

7. Уточнение состава ценообразующих факторов;

8. Определение зависимостей "фактор-цена" (линеаризация);

9. Анализ выпадающих объектов и уточнение информации;

10. Запись окончательного вида модели.

11. Мониторинг рынка и коррекция модели.

Моделирование местоположения – наиболее сложная и ответственная часть моделирования, которая часто требует дополнительных исследований рынка, а в отдельных случаях даже разработки специализированного программного обеспечения. Местоположение, как правило, наиболее существенный и динамичный ценообразующий фактор, и, к тому же, хуже других поддающийся объективному описанию и учету в модели. В результате этому фактору уделяется больше внимания, чем всем остальным вместе взятым, что вполне оправдано, учитывая степень его влияния, особенно на рынке коммерческой недвижимости. Основная и наиболее сложная задача при учете фактора местоположения – выбрать адекватную модель влияния местоположения на цену. От правильного выбора зависит и сложность дальнейшего моделирования, и точность всей модели рынка.

Цены (или ставки арендной платы) коммерческих площадей в соседних зданиях в пределах одного квартала могут различаться в разы, если одно расположено внутри квартала, а другое на красной линии основной магистрали или у станции метрополитена. В то же время в разных частях города существуют обширные зоны с совершенно одинаковым ценообразованием и уровнем цен. Учесть все нюансы влияния расположения объекта на цену для всей территории невозможно в принципе, но даже для построения достаточно грубой модели местоположения необходимо проанализировать значительное количество разнородных объектов, равномерно распределенных по территории, и выбрать концепцию моделирования местоположения, которая позволила бы учесть все составляющие "удачности" местоположения объекта и достаточно адекватно описать влияние этих составляющих на ценообразование.

Существуют следующие концепции моделирования местоположения:

- зонирование по административным районам;

- зонирование по кварталам (для городов);

- координатная привязка объектов.

Последний метод подразумевает привязку объектов по их координатам в условной системе координат или в системе координат, принятой в данном регионе. Для полноценной реализации этого метода необходима электронная карта региона и программное обеспечение, позволяющее осуществлять расчет расстояний от объекта до основных зон, участвующих в ценообразовании, на основе координат (адреса) объекта. С другой стороны этот метод позволяет при достаточном количестве объектов-аналогов и соответствующем программном обеспечении учесть все основные факторы местоположения, влияющие на ценообразование в данном регионе

Местоположение объекта описывается его координатами, по которым можно определить его удаленность от зон, существенно влияющих на цену объекта – центров влияния, таких как исторический центр города, станции метро, зоны повышенной деловой активности, основные магистрали. При использовании этого подхода необходимо определить все центры влияния, их координаты, условные радиусы влияния и виды зависимости их влияния от расстояния до них. Определить центры влияния можно как экспертно (на основании здравого смысла и знания региона), так и построив ценовую карту региона.

Помимо координат центров по ценовой карте можно приблизительно определить форму центра влияния и условный радиус влияния – расстояние, в пределах которого влияние остается существенным.

Более сложная задача – определение зависимости цены от расстояния для каждого из центров. Эта задача состоит из выбора вида зависимости и определения параметров статистическими методами или перебором.

Формализация исходных данных – это приведение данных к пригодной для моделирования и использования форме: числа, коды, списки.

Факторы, имеющие численное значение, такие как "Площадь", "Удаленность от метро" и т.д., не требуют дополнительной обработки и могут использоваться в модели в естественном виде. В некоторых случаях численные факторы используют не в их численном выражении, а разбив весь диапазон возможных значений на несколько интервалов. Например, "Площадь" можно разбить так:

1. Маленькая (до 100 кв.м) - код "0";

2. Средняя (100 - 300 кв.м) - код "1";

3. Большая (более 300 кв.м) - код "2".

Наибольшую сложность представляет формализация субъективных параметров объекта, таких как "Состояние", "Качество отделки", "Вид на воду" и т.д. Если по таким факторам как "Состояние" существуют формальные процедуры его определения, позволяющие, хоть и с долей субъективизма, но достаточно строго определить его по действующей классификации, то такие факторы как "Вид на воду" формальному определению не подлежат и их использование приведет к многочисленным проблемам при моделировании и, особенно, при применении модели. При незначительном влиянии таких факторов их желательно исключить из модели, так как от введения субъективных факторов качество модели может только ухудшиться.

Для существенных факторов (таких как "Состояние"), нужно определить список возможных значений (отличное, хорошее, удовлетворительное, плохое и т.д.) и придерживаться его при сборе исходных данных, моделировании и использовании модели. По возможности следует использовать существующую или стандартную классификацию, принятую в этой сфере. Это позволит избежать значительных трудностей при использовании модели вместе с существующими разработками (действующими базами данных, формами справок и т.д.).