3.2. Сравнительный подход

Сравнительный подход определяется ценой, которую за­платит покупатель за аналогичный по качеству и полезности объект. Подход действенен для объектов недвижимости, по которым имеется достаточное количество информации о не­давних сделках купли-продажи.

Расчет сравнительной стоимости определяется в следую­щей очередности:

1. Подбор информации по продажам, предложенных к про­даже объектов, аналогичных оцениваемому.

1. Выбор параметров сравнения.

2. Сравнение объекта и аналогов по элементам и корректировка стоимости объекта оценки с учетом особенностей данного объекта. 4. Согласование данных по аналогам и полученной стоимо­сти оцениваемого объекта.

№ п/п	Район	Улица	Этаж	Число этаж.	Жилая S,м2	Общ. S, м2	С/у	Состояние квартиры	Стоимость тыс. руб. тыс.руб.
1	Кировский	Соколо­ва	6-й	9	60	85	Разд.	Хор.	1870
2		Чехова	7-й	9	45	75	Разд.	Треб, ремонт	1665
3		Петров­ский	6-й	9	40	60	Разд.	Треб, ремонт	1320
4	Ленинский	Ленина	3-й	9	70	95	Разд.	Удовл.	2042
5		Нагиби­на	3-й	5	42	70	Разд.	Удовл.	1260
6		Погоди­на	4-й	5	50	80	Разд.	Хор.	1440
7	Советский	Стачки	2-й	9	55	76	Разд.	Удовл.	1330
8		Товари­щеская	4-й	5	40	65	Разд.	Удовл.	1235

Последовательность действий при построении математи­ческой модели регрессионного типа:

1. Выбор параметров, влияющих на уровень цены объек­та-аналога.

2. Выбор вида уравнения регрессии в зависимости от цены параметров.

1. Формирование массива исходной информации.

3. Определение стоимости объекта оценки на основе по­лученной модели.

2. Определение коэффициентов уравнения регрессии.

4. Анализ полученных результатов и проверка адекватно­сти модели.

Методы, возможные для расчета с точки зрения сравни­тельных продаж:

1. Метод парного сравнения продаж.

2. Метод относительного сравнительного анализа.

3. Корреляционно-регрессивный анализ (КРА).

Произведенный множественный регрессионный анализ на основании информации объектов-аналогов с учетом факто­ров регрессии приведен ниже:

Ф₁ — этаж;

Ф₂ — размер жилой площади, м²;

Ф₃ — размер общей полезной площади, м²;

Ф₄ — наличие или отсутствие балкона или лоджии;

Ф₅ — район расположения дома;

Ф₆ — текущее состояние квартиры.

Данные факторы приведены в следующей таблице:

№п/п	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Цена, тыс. руб.
1	1,02	60	85	1	1	1	1870
2	1	45	75	0,95	1	0,9	1665
3	1,02,	40	60	1	0,95	0,9	1320
4	1,02	70	95	1,01	1	0,95	2042
5	1,02	42	70	0,95	1	0,95	1260
6	1,02	50	80	0,95	0,95	1,05	1440
7	1	55	76	1	0,95	0,95	1330
8	1	40	65	0,95	0,95	0,95	1235
9. Наш объект	1	60	90	1,05	1	1	2228,68

Ф — фактор множественной регрессии.

Для обработки полученного массива данных используем стандартную функцию линейной регрессии анализа «ЛИ-НЕЙН», входящую в пакет программы Microsoft Excel 7.0.

Данная функция рассчитывает статистику для ряда дан­ных с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом апп­роксимирует имеющиеся данные:

»

где у — значение функции регрессии; — коэффициент регрессии; х — значение i-ro фактора;

i — количество факторов;

b — свободный член уравнения регрессии.

V = 2 228,68 тыс. руб.

(два миллиона двести двадцать восемь тысяч шестьсот восемьдесят руб.)