
- •Билет 1
- •Билет 2
- •Билет 3
- •Билет 4
- •4. Виды земельной ренты, источники её образования.
- •Билет 5
- •Билет 6
- •Билет 7
- •Билет 8
- •Билет 9
- •Билет 10
- •Билет 11
- •Билет 12
- •Билет 13
- •Билет 14
- •Билет 15
- •4. Типы и виды математических моделей, применяемых при выполнении земельно-кадастровых работ
- •Билет 16
- •Билет 17
- •Билет 18
- •Билет 19
- •Билет 20
- •Билет 21
- •Билет 22
- •Билет 23
- •Билет 24
- •4. Задачи экон оценки з.
- •Билет 25
- •Билет 26
- •Билет 27
- •Билет 28
- •Билет 29
- •Билет 30
Билет 18
1. Область применения земельно-оценочных данных
Данные оценки земель целесообразно исп-ть в следующих основных направлениях:
- для информ.поддержки рынка земли, фондового рынка ценных зем. бумаг и ипотеки;
- для установления объектив. ставок налогообл-я недв-ти, арендной платы, выкупа прав аренды и др. эконом. регуляторов для обесп-я доходных статей бюджетов любого уровня;
- для оценки эффективности сущ-щего функцион. исп-я территории и обоснования проектных разработок по формированию объектов земельно-имущественного комплекса;
- для формирования кадастра объектов недвижимости;
- информирования органов федеральной, региональной и муниципальной власти, предприятий, организаций, риэлторских и аудиторских фирм, застройщиков, владельцев недвижимости и частных лиц о стоимости зем. уч. для осущ-я их прав и обязанностей в отношении принадлежащей им недвижимости и планируемых сделок с ней;
- принятия управленческих решений по управлению ЗР, включая формирование системы зем. уч.-ва, ЗК и мониторинга земель.
2. Недостатки ЗВ, ЗП, виды, клас-ция. Недост ЗП – отклонение в р-рах, стр-ре, неудобство в размещ зем массивов СХП и их внеш границ, отриц влияющ на use З, эк-ку и орган-цию с/х произ-ва. 3 группы:
1.недост р-ра ЗП.
2.недост располож ЗП.
3.недост располож внеш границ ЗП. Виды:
1 - *нерац общ размер ЗП. (это несоот-ие S зем массива спец-ции и зоне располож СХП. Мб чрезмерно крупн р-ры и чрезмерно малые р-ры.
*нерац р-р и стр-ра СХУ. (это несоот-ие состава и соотнош угодий спец-ции хоз-ва и треб-ям оптим сочетания и развития отраслей).
2 - *ч/сполосица – это расчлен-ть ЗП на неск-ко обособл уч З иных польз-лей. Мб внутрихоз (уч отдел-ся от ост массива ест и искусст преградами) и межхоз (уч отдел-ся от основного массива З др предпр).
*дальноземелье – чрезмерное удаление З СХП от его усадьбы и ХЦ.
*вкрапливание – это располож внутри зем массива СХП З иных польз-лей.
*вклинивание – это проникновение части З одного ЗП в З др.
3 - *изломанность границ. Возник, когда располож отрезков границы созд неудобство в use З и не способ-ет устойч-ти границ.
*эроз-опасное размещ границ. Располож границы не согласовано с усл рельефа, и др прир ф-рами и противоречит треб-ям борьбы с эрозией почв. Мб эроз-опасное располож относит эроз ветров, эроз-опасное располож относит зоны водн эрозии почв.
3. М-ды прогн-ния use з/р и клас-ция.
Метод прогн-ния – способ исследования, напр-ный на разработку Пр-за. Он явл основ д/разработки Пр-за.
Методика прогн-ния – это совок-ть правил и приемов д/разработки конкретных Пр-зов. По научн основе м-ды раздел на: исследов-е и интуитивн-е ИнМ – основыв на профес опыте и интуиции спец-тов (экспертов). Поэтому эту группу называют эксперт оценки. Бывают индивид эксп-ные оценки и коллект эксп-ные оценки. К индив-ным относ след м-ды: интервью, построения сценария, логич-го моделирования, истор-их аналогий.К коллек-ным относ след м-ы: «мозговой атаки», метод Дельфи, метод «дерево цели», эвристического прогн-ния.
ИнМ прим в след случаях:
1. когда объект или явл не поддаётся матем описанию.
2. отсут-ие достоверной инф-и или в достаточном объеме.
3. отсут-ие ср-в, необх-х д/исследования.
4. возникн-е экстрим ситуаций, треб принятие быстрых реш.
Требования к эксперту: наличие практ-го и исслед-го опыта, высокий уровень общей эрудиции, способ-ть адекватно отображать тен-денции прошл об-та, отсут-ие заинтер-ти.
К индив-ным относ след методы:
М-д интервью – это сп-б, по ктр опред-ся мнение эксперта по схеме: «вопрос-ответ». Организатор интервью разраб-ет программу опроса в виде кратких и лаконичных вопросов. Эксперт экспромтом д дать закл-ие по самым разным напр-ям.
М-д построения сценария - сценарий – это описание возм-ой послед-ти собы-тий, ктр связывают наст и буд. Обычно разраб-ся неск-ко сценариев: оптимистич, пессими-ст, средний (> реальный). Use д/ долго-срочного периода.
М-д логич-го моделирова-ния примен д/кач-ного описания разв прогн-мого объекта. Осн-ся на разв логич-го мышления, в пр-се ктр применяются приемы анализа, синтеза, индукции и дедукции.
М-д истор-ких аналогов – это метод, по ктр буд сост-ие объекта опред-ся по сост-ию его аналога в прошлом, развивающ примерно в таких же объективных усл-х.
К коллек-ным относ след методы:
М-д «мозговой атаки» прим-ся, когда возникают тупиковые ситуации. Д/данного метода формир-т группу экспертов 6-12 чел. Метод имеет целью получить коллек-ную генер-цию идеи, творческое реш-е поставл-ой проблемы. Д/генер-ции идеи эксперты выступают многократно, не допуск критика др, ведущим поддерживается люб идея даже бредовую. (пр., автомат Калашникова)
Метод «Дельфи» проводится по ряду туров. Суть сост в проведении анкетных опросов, при этом необ-мо: обеспечить анон-сть ответов, в кажд послед-ем туре use рез-ты предыдущих опросов, в ходе опроса эксперты др др не знают и не общ-ся, временной интервал м/у турами не д б. более 1 мес., рез-ты кажд опроса подлежат статистич обработке, (пр., жрицы 2 в до н.э.).
Треб-я к опросам:
1.проводятся в неск туров,
2.вопросы имеют кол-ную оценку,
3.после кажд тура перечень вопросов уточн, и
4 вопр обрабат и рез-ты доводятся до экспертов
5.эксперты дают ответы независимо др от.
Ме-тод «дерево цели» use кач-ную и колич-ную хар-ку. Он позволяет основ задачу разбить на подза-дачи и созд sys связи. Вершина «дерево цели» содержит колич-ные хар-ки – коэф-ты относит важности.
Метод эвристического прогн-ния прим-ся в оч узких обл. науки и техники. Он основан на суждении высококвалиф-го специали-ста в узкой обл. знаний. Он мобилизирует проф-ный опыт и интуицию выдающихся ученых.
Исследов-е методы прогноз – базируется на статистич материале, т.е. на фактограф данных, среди них м. выделить: м-д экстраполяции, ЭСМ, ЭММ, Цепи Маркова.
ЭСМ ф-ия связыв рез-тат и факторный показатели, выраж в аналитич или графич видах и построена на основе массовых данных.Причина следственной связи рез-т и факт-го признаков анализ-ся ч/з уравн регрессии. Уравн регрессии м б представлено параболой, гиперболой, прямой. Сам сложн – подбор фун-иСвязь факторных признаков с результативным отображает коэфф-т парной или множественной корреляции. После опред вида проз фун-и, ее парамтров, необх-мо опред насколько правильно отражает дан фун-я экон зависм-ть.
Метод экстраполяции - базируется на динамич рядах и хар-ет об-т во времени, т.е. учит-ся сложивш тенденции.На основе выявлен особенностей измен явл в прошл предугадывают его повед в буд, т.е. пытаются строить различ прогнозы путем экстраполяции рядов (продления рядов) Такая экстрапол обяз-но основ-ся на предполож о том, что законом-ть (тенденция) измен, выявл для опред-го периода времени в прошлом, сохр-ся на огранич отрезке времени в буд > прогноз-ю в виде экстраполяции ряда д. предшествовать тщательное изуч длит рядов динамики, кот позволило бы опред тенденцию измен.
Метод ЭММ. К ним относят методы линейного, не линейного, динамического, параметрического программирования. Сущность этих м-дов заключ в построении матем модели изучаемого явл. В процессе ЭММ опред-ся фун-я цели, устан-ся состав переменных и ограничений. В завис от поставленной цели прим-ся различные методы прогноз-ния, например для линейного – симплексный.
4. Процесс и стадии ЭММ. Модель- это иск-но созд и формал-ное яв-ие, сит-я, проц-сс. Мат мо-ль в отл-ие от физ мод мат-ки формализ-ая. Мат модель представляет с-му уравн, описывающую взаимосвязи, происходящие в оригинале. Пр-сс модел-ия вкл-ет в себя нахожд-ие против-ия и постан-ка задачи, в мат мод-ли д б четко сформул-на цель реш-я зад-и, цел-ая ф-ия д б мат-ки формал-а. Под пр-сом модел-ия поним-т нах-ие опатим-х реш-ий при налич четко сформул-ой целев фун-ии, проверка соответ-я получ-х рез-тов реальн сост-ю объек модел-я. Стадии :
1.изуч эконом процесса или обекта моделир
2.постановка ЭМ задачи с четким опред цели
3.Опред перемен и огранич задачи
4. формализация задачи – запись модели ч/з буквенные символы
5. сбор инф-и и разработка технико-эконом коэф
6. Реш задачи на ЭВМ.
7. Анализ рез-тов, корректировка модели и реш с учетом корректировки
8. Эконом анализ выполн расчетов и выбор оптим реш.
5. ПРЗ ВФ.Ст. 102 ЗК: К землям ВФ относ З:
1) покрытые поверхностн водами, сосредоточенными в водных об-тах;
2) занятые гидротех и иными сооруж, располож на вод об-тах.
По хар-ру испол вод О бывают:
- общего польз– находятся в общедоступном открытом польз нефиксированного числа пользователей (Ст.6 ВК)
- обособленного польз – объекты, предоставленные в установ порядке конкретным ВП.Сущ-т все
виды собств-ти:
- фед – объекты ООПТ и водные объекты, располож на территории 2-х или более СРФ.
-собст СРФ –на 2 и бол МО
-муниц – об-ты, располож в на 2 и более поселений, либо на тер МР вне гр-ц посел, за искл об-в отнесенных к фед или регион.Согл ст.8 ВК
-Частная– пруд, обводненный карьер, располож в гр-цах ЗУ, принадлежат ФЛ или ЮЛ на праве собст-ти.