CC BY
304
УДК 332.74:336.226.212.1
Е. А. БОРИС
Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина
АПРОБАЦИЯ МЕТОДИКИ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ, ОСНОВАННОЙ НА ПРИНЦИПАХ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ_
Анализ результатов государственной кадастровой оценки объектов недвижимости (за исключением земельных участков) выявил некоторые слабые стороны методики, на базе которой выполнялись оценочные работы. В рамках исследования разработана методика кадастровой оценки объектов недвижимости, основанная на принципах индивидуальной оценки, с учетом исправления недостатков существующего методического обеспечения. Метод апробирован на примере массовой оценки квартир города Омска. Ключевые слова: методика массовой оценки недвижимости, индивидуальная оценка, объект оценки, объект-аналог.
Введение. В 2012 году в Российской Федерации завершен тур государственной кадастровой оценки объектов недвижимости (за исключением земельных участков). Методические рекомендации по оценке объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке, разработаны сотрудниками ФГУП «ФКЦ «Земля», ООО «МОК-центр», ООО «ГКР» [1]. Развитием методологии массовой оценки недвижимости занимаются такие современные российские ученые, как Грибовской С. В. [2], Стер-ник Г. М. [3], Коростылёв С. П. и др. На законодательном уровне приняты федеральные стандарты оценки, в том числе в отношении определения кадастровой стоимости, где изложены основные положения. При этом до настоящего момента официально не утверждена методика кадастровой оценки недвижимости с подробным описанием алгоритмов оценки.
Центральной задачей оценочного сообщества является разработка единой методики кадастровой оценки, которая позволила бы наиболее точно моделировать рынок недвижимости.
Существует два вида оценки: массовая и индивидуальная. Стоимость объекта недвижимости, определенная в ходе индивидуальной оценки, как правило, более приближена к рыночной стоимости объекта, чем рассчитанная в процессе массовой оценки. Это объясняется особенностью индивидуальной оценки, где объекты-аналоги подбираются таким образом, чтобы максимально соответствовать оцениваемому объекту.
Опираясь на собственный опыт и профессиональные навыки, оценщик производит подборку объектов-аналогов. Данный процесс эффективен только при определении стоимости малого количества недвижимости. Для расчета кадастровой стоимости, где число объектов недвижимости в одном субъекте РФ достигает миллиона и выше, индивидуальный подбор аналогов без автоматизации данного процесса невозможен ввиду крайне сжатых сроков исполнения работ.
С целью решения указанной задачи автором статьи разработан и апробирован алгоритм, позволя-
ющий производить автоматическую подборку объектов-аналогов, на основе которых рассчитывается стоимость каждого объекта оценки [4].
Основная часть. Суть алгоритма заключается в следующем: для всех объектов оценки и их предполагаемых аналогов осуществляется сбор ценообра-зующих факторов стоимости, затем каждому объекту подбираются близкие по характеристикам аналоги.
В процессе оценки недвижимости сбор исходной информации производится из средств массовой информации, официальных государственных источников, баз данных агентств недвижимости. Для апробации описанного метода составлена генеральная совокупность данных предложений о продаже 90 тысяч квартир в городе Омске за период 06.2011 —06.2012 г. За основу взяты сведения о реализации квартир, представленные в журнале «Новый адрес».
Изначально данные приведены в структурированном виде. Выделяются следующие характеристики объекта-аналога: адрес (местоположение), количество комнат, общая площадь, площадь кухни, этаж, этажность, материал стен, цена предложения, контакты продавца, дополнительные характеристики квартиры (состояние ремонта, год постройки, наличие балкона и иное), дата объявления.
При первичной обработке удалены объекты-аналоги с отсутствующими характеристиками адреса, количества комнат, этажа, этажности, материала стен и цены. Материл стен приведен к трем типам. Дополнительные характеристики квартир представлены в неструктурированной форме, их классификация характеристик была произведена автоматизированным способом посредством создания справочника общепринятых сокращений (л/з — лоджия застеклена, х/с — хорошее состояние и т.д.).
Для проведения массовой оценки необходима идентификация объектов недвижимости. Одним из важных признаков недвижимого имущества выступает неразрывная связь с землей. Поэтому оптимальным способом описания местоположения объекта недвижимости является присвоение координат характерным поворотным точкам границ здания.
В связи переходным периодом в базу государственного кадастра недвижимости внесена информация обо всех ранее учтенных объектах недвижимости по сведениям, указанным в технических паспортах.
В настоящий момент кадастровый учет зданий и сооружений производится на основе технического плана, содержащего сведения о координатах границ объектов. Таким образом происходит постепенное наполнение базы данных Росреестра сведениями об указании местоположения объектов недвижимости с помощью координат.
Для целей государственной кадастровой оценки точное местоположение объектов играет значительную роль. Часть объектов недвижимости, местоположение которых не уточнено на момент оценки, подлежит обязательному нанесению на карту. Это необходимо для дальнейшего расчета факторов местоположения, влияющих на стоимость. На практике процесс нанесения на карту объектов недвижимости, как правило, производится вручную без применения какого-либо специализированного программного обеспечения, что увеличивает сроки выполнения оценочных работ.
В ходе массовой оценки недвижимости при достаточном объеме рыночной информации применяется сравнительный подход, при котором оцениваемый объект сравнивается с аналогичной недвижимостью, представленной на рынке. Таким образом, в ходе кадастровой оценки требуется определение координат не только объектов оценки, но и объектов-аналогов.
При обработке рыночной информации, представляющей собой большой объем структурированных, но непредвиденных к единому формату данных, необходимо проведение процедур по распознаванию и идентификации объектов недвижимости. Это нужно для выполнения последующих процедур классификации и кластеризации объектов.
Для решения указанной задачи автором статьи применен метод геокодирования, реализованный в открытых сервисах «ДубльГис» и «Яндекс.Карты». Геокодирование — это процесс назначения географических идентификаторов (таких как географические координаты, выраженные в виде широты и долготы) объектам карты и записям данных. В результате геокодирования получаются географические объекты с атрибутами, которые можно использовать для составления карт или пространственного анализа.
Другой немаловажной задачей массовой оценки недвижимости является верификация исходных данных. Информация, используемая для целей оценки недвижимости, должна быть проверяема и достоверна. При этом даже исходный перечень объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке недвижимости, может содержать неточности и ошибки. Так, например, может быть указан номер этажа квартиры, превышающий общую этажность жилого дома, в котором она находится. Рыночная информация, полученная из открытых источников, также содержит значительное количество несоответствий. Ошибки в исходной информации, используемой в ходе массовой оценки недвижимости, отрицательно влияют на результаты оценки.
Верификация исходных данных производится путем выявления повторяющихся во времени и дублирующийся объявлений по принципу: абсолютное совпадение координат, общей площади (с отклонением в 1 кв. м), этажа, цены, даты объявления (на случай продажи квартиры несколькими агентствами).
В результате нахождения нескольких объявлений с одной датой при совпадении координат, общей площади и этажа квартиры, но с отличающейся ценой учитывается объявление с меньшей ценой в течение месяца, предполагая, что квартира реализуется несколькими посредниками (агентствами недвижимости) и в величину увеличения стоимости заложена прибыль посредника.
Проверка рыночной информации проводится с целью выявления типичных ошибок в исходных данных. Алгоритм верификации сведений может совершенствоваться по мере выявления новых ошибок, подлежащих исправлению в автоматизированном режиме.
На основе обработанных исходных данных был проведен анализ рынка недвижимости с расчетом динамики цен и значений ценообразующих факторов.
Основным положением разработанной методики является алгоритм определения стоимости в рамках массовой оценки. В классической теории в большинстве случаев применяются регрессионные модели. При этом для достоверного отражения ситуации на рынке недвижимости с помощью регрессионной модели требуется высокий профессионализм оценщика, а также значительный объем времени. Основная сложность заключается в моделировании влияния местоположения на стоимость объекта.
Для решения указанной проблемы автором статьи предложен следующий алгоритм: все объекты кластеризуются относительно остановок общественного транспорта, затем объекту оценки подбираются наиболее близкие по характеристикам аналоги в том же кластере. Далее стоимость объекта оценки рассчитывается на основе выбранных аналогов как при индивидуальной оценке. Указанные действия производятся в автоматизированном режиме.
Апробация методики произведена на примере оценки квартир в городе Омске. Для возможности сравнения результатов предложенной методики с итогами кадастровой оценки стоимость каждого объекта недвижимости из генеральной совокупности была приведена по состоянию на 20 июня 2012 года (на дату определения кадастровой стоимости объектов недвижимости Омской области).
Случайным образом была отобрана контрольная выборка объемом 6 тысяч квартир. Из генеральной совокупности удалены дублирующие объявления о продаже квартир, вошедших в контрольную выборку.
Расчеты проводились с учетом следующих условий:
1. Объекты-аналоги выбираются среди близлежащих домов той же этажности и материала стен. Год постройки домов стремится к году постройки дома объекта оценки.
2. Для каждого объекта оценки подбирается определенное количество аналогичных квартир.
3. Характеристики оцениваемой квартиры полностью совпадают с параметрами аналогов, а именно количество комнат, расположение на средних либо крайних этажах. В случаях, когда состояние ремонта сравниваемых квартир отличается, применяется поправочный коэффициент.
Показателем качества оценки недвижимости является сопоставление рассчитанной стоимости объекта контрольной выборки с фактической ценой. Средняя относительная погрешность оценки определяется по формуле:
Д„
100 \у, -У, |
г. £-1 V
55
выб
где пвыб — количество объектов в контрольной выборке, шт;
У1 — рыночная стоимость объектов контрольной выборки, руб./кв. м;
у. — рассчитанная стоимость объектов контрольной выборки, руб./кв. м.
Оптимальное количество объектов-аналогов, при котором средняя относительная погрешность оценки минимальна, установлено автором статьи в ходе эксперимента. Стоимость объектов контрольной выборки рассчитана на основе 5, 10, 15 и 30 подобранных аналогов, в результате чего рассчитана средняя относительная погрешность (табл. 1).
В результате выявлено, что точность оценки выше при 10 аналогах. При увеличении либо уменьшении числа аналогов средняя относительная погрешность рассчитанной стоимости увеличивается. Таким образом, по результатам проведенной оценки при апробации предложенной методики средняя относительная погрешность составила 12,2 %.
Далее представлена гистограмма отклонения рассчитанной стоимости объектов контрольной выборки от исходной рыночной цены (рис. 1).
Результаты первого тура государственной кадастровой оценки объектов недвижимости Омской об-
Таблица 1
Количество объектов-аналогов Средняя относительная погрешность, %
5 12,8
10 12,2
15 12,7
30 14,1
ласти утверждены Приказом Министерства имущественных отношений Омской области от 21 января 2013 года № 1-п [5].
При сопоставлении результатов кадастровой оценки с уровнем рыночной стоимости средняя относительная погрешность составила 38,8 % (по результатам анализа части данных кадастровой оценки в рамках контрольной выборки исследования) (рис. 2).
Значительное отклонение кадастровой стоимости в сторону занижения объясняется особенностями методики, на основе которой проводилась массовая оценка. Например, в случае недостаточности сведений о характеристиках объекта недвижимости стоимость рассчитывалась на базе минимальных пока-
Отклоненне в процентах рассчитанной стоимости от рыночной Рис. 1.
К
1Й0 140 120 100 80 60 40 20 0
1>1|..пШ1
п О) ел сп чГ
п ^ щ ю г-
Отклонение в процентах кадастробой стоимости от рыночной
56
Рис. 2.
зателеи, что привело к снижению уровня кадастровой стоимости [1]. Указанное допущение введено с целью уменьшения количества заявлений по оспариванию результатов кадастровой оценки.
Учитывая вышеприведенную особенность методики, средняя относительная погрешность результатов не дает полного понимания качества проведенной оценки, поэтому более точным показателем может служить среднее отклонение кадастровой стоимости в сторону завышения, которое составило 17,2 % (по результатам анализа части данных кадастровой оценки в рамках контрольной выборки исследования). При этом среднее отклонение результатов, полученных на базе разработанной в ходе данного исследования методики, составило всего 6,71 %.
Заключение. Проведенный анализ показал, что описанная методика массовой оценки недвижимости, основанная на принципах индивидуального подхода, позволяет получать достоверные результаты при малых временных и финансовых затратах. Предложенная методика может быть применена в различных профессиональных областях, например, в банковской сфере для расчета залоговой стоимости недвижимости либо для целей налогообложения при определении кадастровой стоимости. Приведенный алгоритм массовой оценки недвижимости, позволяющий в автоматизированном режиме обрабатывать и анализировать полученную информацию, имеет ценность для областей, связанных с аналитикой рынка недвижимости.
Библиографический список
1. Методические рекомендации по оценке объектов недвижимости (здания, помещения, сооружения, объекты незавершенного строительства), подлежащих государственной кадастровой оценке. - М. : ООО «НИПКЦ Восход-А», 2012. - 116 с.
2. Грибовский, С. В. Методология и методы оценки недвижимости в Российской Федерации : дис. ... д-ра экон. наук / С. В. Грибовский. - СПб., 1999. - 352 с.
3. Стерник, Г. М. Оценка недвижимости на основе методологии дискретного пространственно-параметрического моделирования рынка / Г. М. Стерник. - М., 2009. - С. 13-25.
4. Борис, Ф. Н. Вопросы автоматизации оценки объектов недвижимости / Ф. Н. Борис, Е. А. Козочкина // Теоретические знания в практические дела : сб. XIV Междунар. науч.-инновац. конф. студентов, аспирантов и молодых исследователей, 2013. -№ 1. - С. 14-15.
5. Об утверждении результатов определения кадастровой стоимости объектов недвижимости на территории Омской области : приказ Министерства имущественных отношений Омской области от 21 января 2013 года № 1-п // Омский вестник. - 2013. - № 4-6.
БОРИС Елена Александровна, аспирантка кафедры кадастра и оценки недвижимости Омского государственного аграрного университета им. П. А. Столыпина, ведущий специалист ООО «Земельный вопрос». Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 01.07.2014 г. © Е. А. Борис
УДК 336774 Н. А. МОРОЗОВА
Новосибирский государственный университет экономики и управления
«НИНХ»
ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ КРЕДИТОВАНИЯ МАЛОЙ И СРЕДНЕЙ ФИРМЫ_
В статье выделены две группы современных методических подходов к оценке системы управления кредитными рисками малых и средних предприятий. Проведен их сравнительный анализ. Предложена авторская позиция относительно сильных и слабых сторон действующих методических подходов.
Ключевые слова: кредитные риски, малые и средние предприятия, методический подход, управление рисками кредитования, сценарный и коэффициентный анализ.
В условиях крайней неопределенности в виду эскалации присутствия агрессивных факторов различного происхождения (усложнения их взаимосвязи) и ограниченности ресурсов все большее внимание уделяется вопросам рискологии, особенно в части кредитных отношений, являющихся кровеносной артерией экономики любой страны. Кредитные риски, методологиях их оценки и управления выступают предметом дискуссий широкого круга ученых-экономистов.
Опыт кредитования и научные исследования автора позволяют определить кредитный риск как меру качества системы отношений между банком
и хозяйствующим субъектом по поводу движения ссуженной стоимости и платы за ее пользование с позиции реализации целей, поставленных акционерами (инвесторами) банка. В связи с чем оценка качества целенаправленных кредитных отношений (исходных условий, непосредственно бизнес-процессов и их результата) дает возможность определить степень действенности системы управления рисками кредитования. Более того, с позиции автора, методические подходы к оценке системы управления рисками кредитования малых и средних предприятий могут быть систематизированы следующим образом (схема 1):
