Массовая (кадастровая) оценка стоимости недвижимости

Оценка надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи (множественный R) проводят с помощью F-критерия Фишера. В нашем случае, расчетное значениеFРАСЧ=93,29. Вероятность случайно получить такое значение F-критерия составляет3,8Е-37. Уровень вероятности, с которой модель можно считать статистически значимой, практически равна 1. Таким образом, критерий выполняется. Статистическая надежность выявленной связи между моделируемой величиной и конкретным влияющим фактором проверяется с помощью t-критерия Стьюдента. В нашем случае критическое значение равно t-статистика, крит.=1,985 802, что меньше абсолютного значения коэффициентов.

Следовательно, все коэффициенты модели значимы. Уровень значимости коэффициентов модели представлены в виде Р-значения. В оценке недвижимости считается, что достаточный уровень значимости 0,05, что соответствует надежности принятия решения с 5% вероятностью ошибки. В нашем случае, значение Р-критериев намного меньше 0,05. Что свидетельствует о неслучайной природе данных коэффициентов, т. е. они статистически значимы и надежны. Анализ доверительных вариантов показывает, что знаки величин «Нижние 95%» и «Верхнии 95%» не различаются. Это означает, что доверительный вариант не включает в себя нулевое значение проверяемого коэффициента. Соответственно, в данном регрессионном уравнении нет необоснованно включенных факторных признаков в составе основных влияющих факторов. Все факторы очень важны и оказывают непосредственное влияние на стоимость объекта недвижимости. Для проверки исходной гипотезы о нормальности законного распределения случайных величин проводится анализ остатков модели. Таблица 7.

Расчет остатков. Наблюдение

Предсказанное YОстатки% откл.

1 178 228,514294,8278,205 042 222 575,8−22 049,45−9,906 493 223 039,7−21 215,97−9,51 224 179 838,88970,74 434,9882155174720,7−2605,347−1,491 156 220 965,5−17 935,22−8,116 757 178 228,513200,0347,406 248 270 894,7−24 352,16−8,989 539 220 965,58955,73 764,05300210270894,77 143,35262,63 694 811 228 157,7−19 238,81−8,4 322 412 226 547,5−24 994,69−11,32 913 228 157,7−9014,873−3,9 511 614 174 720,76360,34 963,64029515174720,75 279,26853,2 154 716 179 838,812888,4937,16 669 317 270 894,7−20 354,17−7,5 136 818 270 894,7−33 789,45−12,473 319 179 838,87903,1564,39 457 820 174 720,7451,682 320,25851721179838,84 089,79192,27 414 422 179 838,8161,22 050,08964723174720,724 640,97114,1 030 624 222 575,812023,3925,40 193 225 174 720,712153,1896,9 557 826 222 575,8−16 575,76−7,4 472 527 179 838,8−6145,693−3,4 173 328 222 575,811515,1455,17 358 429 270 894,7−4446,117−1,6 412 730 217 457,797,8 392 120,04499231222575,8−11 721,67−5,2 663 732 270 894,7−894,7147−0,3 302 833 222 575,8−3647,193−1,6 386 334 174 720,75279,26 853,02154735178228,51 771,46260,99 392 836 222 575,819777,1778,88 559 337 222 575,8−3759,376−1,6 890 338 179 838,84802,85 872,67064739179838,8161,22 050,08964740222575,8−20 167,65−9,610 341 270 894,785031,21 131,3890342222575,835 032,93115,7 397 843 179 838,8161,22 050,08964744179838,813 286,227,38 785 145 222 575,8−10 516,94−4,7 251 146 174 720,74279,26 852,44920547179838,814 446,9358,332 748 174 720,73279,26 851,87686349217457,75 915,77762,72 042 750 179 838,8161,22 050,08964751270894,7−2665,548−0,9 839 852 270 894,7−894,7147−0,3 302 853 222 575,8−1861,479−0,8 363 354 222 575,8−3067,568−1,3 782 155 222 575,8−14 768,75−6,6 353 856 179 838,88575,85 464,76863557223039,7−24 325,4−10,906 358 222 575,8−10 458,12−4,6 986 859 222 575,813942,7546,26 427 360 179 838,8−3838,78−2,1 345 761 178 228,56771,46 263,79931462178228,5−8228,537−4,6 168 563 179 838,89347,2675,19 758 164 222 575,816,8 282 270,00756165265776,7−13 157,62−4,9 506 366 222 575,8−17 756,49−7,9 777 367 179 838,8−7721,132−4,2 933 668 286 550,216783,1035,8 569 569 286 550,2−20 743,78−7,2 391 470 286 550,2−20 396,38−7,1 179 171 286 550,230199,7710,5 390 872 286 550,226128,3419,11 824 173 281 432,2−8886,425−3,1 575 774 286 550,2−4526,421−1,5 796 375 233 113,28523,13 163,6562276233113,28 523,13163,6 562 277 286 550,213449,774,69 368 778 286 550,213449,774,69 368 779 238 231,3−22 263,54−9,3 453 580 238 231,3−23 647,95−9,9 264 781 286 550,29757,46 193,40514982193884,1−4854,927−2,5 040 483 233 113,2−6775,204−2,9 064 842 366 216 572,40652,77 803 185 286 550,2−29 139,52−10,169 186 286 550,2−8461,995−2,9 530 687 286 550,2−10 471,8−3,6 544 488 286 550,211720,044,900 478 928 494 015 104,0125,28 532 890 192 027,7−7817,181−4,708 691 195 535,5−15 535,51−7,9 451 192 288 201,720102,8086,97 525 793 288 201,711798,314,9 376 894 197 145,8−14 034,64−7,1 189 295 197 145,8−13 145,76−6,6 680 496 288 201,711798,314,9 376 897 239 882,7−11 642,74−4,8 535 198 288 201,729548,3110,2 526 599 238 272,54921,94 672,06568100239882,7−15 993,85−6,66 736

Некоторые выводы по закону распределения можно сделать с помощью инструмента «ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА». Таблица 8. Выходные значения инструмента анализа «ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА"Наименование

ЗначениеСреднее4,95E-12Стандартная ошибка1663,49Медиана129,5299

Мода161,2205

Стандартное отклонение16 634,9Дисперсия выборки2,77E+08Эксцесс5,697 559

Асимметричность1,269 277

Интервал118 820,7Минимум-33 789,5Максимум85 031,21Сумма4,95E-10Счет100По этим данным видно, что распределение остатков близко к нормальному закону распределения (незначительное отклонение медианы от среднего, малые значения эксцесса и ассиметричности).Наглядное распределение остатков модели можно произвести с помощью инструмента «ГИСТОГРАММА» пакета анализа данных в «СЕРВИСЕ» и мастера диаграмм MSEXCEL. Из представленной ниже гистограммы видно, что остатки распределены примерно по нормальному закону. Каких-то особых аномалий не выявлено. Из представленной ниже гистограммы видно, что остатки распределены примерно по нормальному закону. Каких-то особых аномалий не выявлено. Рисунок 1 — Гистограмма

Таким образом, в рассматриваемом примере кадастровой оценки объектов жилой недвижимости значимость всех влияющих факторов удовлетворительна.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения курсовой работы необходимо получить уравнение регрессии, по которому можно рассчитать кадастровую стоимость недвижимости ЦАО г. Москвы в Басманном районе. В данном примере удельная стоимость квартир (руб./кв. м) будет определяться по следующему уравнению: Y= 223 039,7+15 655,52*а1+17 306,98*а2+42 736,98*а3−48 318,95*а4++3507,806*а5+5118,048*а6Из этого регрессионного уравнения следует, что стоимость квадратного метра эталонной квартиры в ЦАО города Москвыв Басманном районе в хорошем состоянии, с простой отделкой и раздельным санузлом, составляет округлённо 223 040 рублей. Если такая же квартира будет располагаться в районе Китай-город или Красносельском, то она будет стоить на 15 656рублей и на 17 307рублей дороже соответственно. Если квартира будет иметь улучшенное качество отделки, то она будет стоить на 42 737рублей дороже, чем квартира с обычной отделкой. И, если, квартира будет располагать совместным санузлом, то её стоимость снизитсяна 48 319рублей.Если же квартира будет иметь среднее ремонтное состояние, то она будет стоить еще дороже на 3 508рублей, и, квартира в отличном состоянии будет стоить на 5 118рублей дороже. Умножив рассчитанную таким образом удельную стоимость на площадь квартиры можно получить ее кадастровую стоимость для целей налогообложения.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Массовая (кадастровая) оценка стоимости недвижимости: учебно-методическое пособие/ В. И. Нилиповский, С. П. Коростелев.

М.: ГУЗ, 2009.С. П. Коростелев. Кадастровая оценка недвижимости: Учебное пособие.

М.: Маросейка, 2010

Федеральный стандарт оценки «Определение кадастровой стоимости (ФСО № 4)"Интернет-сайт «Первое агентство недвижимости»

http://www.1agentstvo.ru