Пример определения величины поправки на местоположение

Характе-ристики	Оцениваемый объект	Аналоги
		1	2	3	4	5
Местоположение Поправка на местоположение	Центр, ул. Черны-шевского	Центр, ул. Пугачева 0	ул. Муромская +11%	ул. Малеева +5,3%	ул. Малеева +5,3%	Центр, пр.Ле-нина 0

Расчет поправки по местоположению:

П _2ан = 10000/9000 – 1 = 0,11 или +11%

П _3ан = 10000/9500 – 1 = 0,053 или +5,3%

П _4ан = 10000/9500 – 1 = 0,053 или +5,3%

В основе экспертного метода расчета и внесения поправок лежит субъективное мнение эксперта-оценщика о том, насколько оцениваемый объект хуже или лучше сопоставимого аналога. Экспертный метод расчета и внесения поправок обычно используются, когда невозможно рассчитать достаточно точные денежные поправки, но есть рыночная информация о процентных различиях.

Пример.

Были выявлены аналоги для оцениваемого объекта недвижимости, время продажи аналогов и оцениваемого объекта различалось. По данным парных продаж поправка не могла быть выявлена методом парных продаж, т.к. цены увеличивались в диапазоне 10-30% в год, однако парных продаж объектов, подходящих для расчета поправок не было выявлено.

На основе рыночных данных было взято среднее значение роста цен в данном сегменте рынка недвижимости (на уровне 20% в год), и в соответствии с этим значением были рассчитаны поправки с учетом временной разницы в продажах оцениваемого объекта и аналога.

Таблица 5.2. Пример определения величины поправки на время продажи

Характе-ристики	Оцениваемый объект	Аналоги
		1	2	3	4	5
Время продажи Поправка на время продажи	Апрель 2010г.	Январь 2010г. +4,7%	Апрель 2010г. 0	Октябрь 2009г. +9,5%	Апрель 2009г. +20%	Апрель 2010г. 0

Расчет поправки на время продажи:

П_{вр пр} = (1 + ∆I_цен)^{(tоц – tан)} – 1, (5.3)

где П_{вр пр} – поправка на время продажи;

∆I_цен – годовой темп прироста цен на данном сегменте рынка;

tоц – tан – промежуток времени в годах, который прошел с момента продажи аналога до даты проведения оценки. Можно получить и положительное и отрицательное значение данного промежутка, что и будет являться показателем степени в формуле.

В данном сегменте цены растут на 20% в год.

П _1ан = (1+0,2)^0,25 – 1 = 0,047 или + 4,7%

П _3ан = (1+0,2)^0,5 – 1 = 0,095 или +9,5%

П _4ан = (1+0,2)¹ – 1 = 0,2 или +20%

Статистические методы. Суть статистических методов состоит в проведении корреляционно-регрессионного анализа, который подразумевает допустимую формализацию зависимости между изменениями цен объектов недвижимости и изменениями каких-либо его характеристик. Данный метод достаточно трудоемок.

Пример.

Необходимо определить величину поправки при оценке рыночной стоимости земельного участка, расположенного в 30 км от МКАД по Ленинградскому шоссе. В качестве аналогов были выбраны земельные участки, расположенные вблизи от Ленинградского шоссе.

Используя информацию о продажах аналогичных земельных участков, был проведен корреляционно-регрессионный анализ и была выявлена линейная зависимость цены 1 сотки земельного участка (V сотки) и удаленности от города (L).

V сотки = – 120,75٠L + 14970,78, рублей

L – расстояние до МКАД, км

Таким образом, можно определить величину корректировки на удаленность от города, исходя из существующей зависимости изменения цен продаж в зависимости от изменения расстояния до города.

Пуд.гор. =∆V сотки = f (∆L) = – 120,75٠ ∆L

∆L = Lоц – Lан,

Lоц – расстояние до города оцениваемого объекта;

Lан - расстояние до города от аналога.

Таблица 5.3.