CC BY
88
УДК 657.922
МАСОВА ОЦ1НКА ТА ПОДАТОК НА НЕРУХОМ1СТЬ
ВОРОН1Н В. О.1*, д. т. н., проф.,
ЛЯНЦЕ Е. В.2 зав. гнженерно-економгчним вгддгленням
1 Техшчний коледж НУ "Л^вська Полггехшка", вул. Пимоненка, 17, 790035, Львiв, Укра!на, тел. +38 (032) 225-62-06, +38 (032) 225-62-08, e-mail: last_ocinka@ukr.net, ORCID ID: 0000-0003-3859-9912
2 Техшчний коледж НУ "Львiвська Полггехшка", вул. Пимоненка, 17, 790035, Л^в, Укра!на, тел. +38 (032) 225-62-06, +38 (032) 225-62-08, e-mail: last_ocinka@ukr.net, ORCID ID: 0000-0001-9155-7602
Анотащя. Постановка проблеми. Держава на законодавчому рiвнi закршила визначення ринково! вартостi з метою оподаткування пiд час здiйснення угод з нерухомютю як обов'язкове. Це зумовлюе необхiднiсть розроблення методологи процедури автоматизованого ощнювання для визначення ощнювально! вартост об'екта на базi його ринково! вартосп з метою виконання вимог об'ективносп, однаковостi й узгодженостi отриманих результатiв для проведения оцiночних процедур, а також мiнiмiзацi! впливу суб'ективного фактора. Для виршення цiе! проблеми застосовано спецiальнi прийоми та методи масового ощнки i статистично! обробки iнформацi! з застосуванням iнформацiйних технологш, як1 призначенi для використання у сферi оцiнки майна та майнових прав. Мета cmammi - розроблення концепцп автоматизовано! оцiнювання за трьома пiдходами, основою якого е адаптивш гiбриднi моделi ринкового цiноутворення рiзних сегментiв ринку нерухомостi, створенi на базi програмно-реалiзованого адаптивного алгоритму визначення ринково! вартосл з використанням результапв багаторiвнево! аналiтики ринку нерухомостi. Висновок. Для досягнення поставлено! мети були розвинеш i використанi концепцi!, що лежать в основi комп'ютеризованого масового ощнювання. Базисом ще! концепцi! е адаптивш пбридш моделi цiноутворення в рiзних сегментах ринку нерухомостi Укра!ни. Завдання виконано шляхом застосування розроблених програмно-реалiзованих адаптивних алгоритмiв для визначення ринково! вартост за трьома ощночними подходами з використанням результатiв багаторiвневого аналiзу ринку нерухомостi. Запропоновано корисну модель автоматизованого оцiнювання, вiдповiдно до яко! реалiзована комп'ютеризацiя оцiночних процедур на базi розроблених програмно-реалiзованих адаптивних алгоршмв. Наукова новизна запропоновано! корисно! моделi пiдтверджуеться патентом на корисну модель i авторським правом на програмний продукт.
Ключов1 слова: масове ощнювання, ттелектуальний аналгз даних, аналтика ринку нерухомостг, регресшно-корелящйний аналгз, факторний аналгз, кластерний аналгз, модель ринкового щноутворення, адаптивш алгоритми, автоматизоване ощнювання, податок на нерухомгсть
МАССОВАЯ ОЦЕНКА И НАЛОГ НА НЕДВИЖИМОСТЬ
ВОРОНИН В. А.1*, д. т. н., проф.,
ЛЯНЦЕ Э. В. 2 зав. инженерно-экономическим отделением
1 Технический колледж НУ «Львовская Политехника», ул. Пимоненко, 17, 790035, Львов, Украина, тел.+38(032)225-62-06, +38 (032) 225-62-08, e-mail: last_ocinka@ukr.net, ORCID ID: 0000-0003-3859-9912
2Технический колледж НУ «Львовская Политехника», ул. Пимоненко, 17, 790035, Львов, Украина, тел. +38(032) 225-62-06, +38 (032) 225-62-08, e-mail: last_ocinka@ukr.net, ORCID ID: 0000-0001-9155-7602
Аннотация. Постановка проблемы. Государство на законодательном уровне закрепило определение рыночной стоимости для целей налогообложения как обязательное при осуществлении сделок с недвижимостью. С целью выполнения требований объективности, единообразия и согласованности полученных результатов при проведении оценочных процедур, а также минимизации влияния субъективного фактора, возникает необходимость разработки методологии процедуры автоматизированной оценки для определения оценочной стоимости объекта на базе его рыночной стоимости. Для решения этой задачи использованы специальные приемы и методы массовой оценки и статистической обработки информации с применением информационных технологий (IT), предназначенных для использования в сфере оценки имущества и имущественных прав. Цель статьи - разработка концепции автоматизированной оценки. Основой этой концепции являются адаптивные гибридные модели рыночного ценообразования в различных сегментах рынка недвижимости, созданные на базе программно-реализованного адаптивного алгоритма определения рыночной стоимости тремя оценочными подходами с использованием результатов многоуровневой аналитики рынка недвижимости. Вывод. Для достижения поставленной цели были развиты и использованы концепции, лежащие в основе компьютеризованной массовой оценки. Базисом этой концепции являются адаптивные гибридные модели ценообразования в различных сегментах рынка недвижимости Украины. Задачу решали путем применения разработанных программно-реализованных адаптивных алгоритмов для определения рыночной стоимости тремя оценочными подходами с использованием результатов многоуровневого анализа рынка недвижимости. Предложена полезная модель автоматизированной оценки, в соответствии с которой реализована компьютеризация оценочных процедур на базе разработанных программно-реализованных адаптивных алгоритмов. Научная новизна предложенной
полезной модели подтверждается патентом на полезную модель и авторским правом на программный продукт.
Ключевые слова: массовая оценка, интеллектуальный анализ данных, аналитика рынка недвижимости, регрессионно-корреляционный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, модель рыночного ценообразования, адаптивные алгоритмы, автоматизированная оценка, налог на недвижимость
MASS APPRAISAL AND REAL ESTATE TAXATION
VORONIN V. О. '*, Dr. Sc. (Tech.)., prof.,
LYANTSE E. V. 2 Head of Engineering and Economic Department
1 Technical College of National University «Lvov Polytechnic», Pimonenko str., 17, 790035, Lviv, Ukraine, tel. +38(032)225-62-06, +38 (032) 225-62-08, e-mail: last_ocinka@ukr.net, ORCID ID: 0000-0003-3859-9912
2Technical College of National University "Lvov Polytechnic", Pimonenko str., 17, 790035, Lviv, Ukraine, tel. +38 (032) 225-62-06, +38 (032) 225-62-08, e-mail: last_ocinka@ukr.net, ORCID ID: 0000-0001-9155-7602
Summary. Raising of problem. The government at the legislative level fixed the definition of market value for tax purposes as mandatory in the implementation of real estate transactions. In order to meet the requirements of objectivity, uniformity and consistency of the results obtained during the evaluation procedures, as well as minimize the influence of subjective factors, there is a need to develop a methodology for evaluating an automated procedure for determining the estimated value of the property based on its market value. To solve this problem, we use special techniques and methods of mass appraisal that incorporates computer-supported statistical analyses, such as multiple regression analysis and adaptive estimation procedure for use in the field of property valuation and property rights. Purpose. Realization of this goal involves the development of the concept of a computer-assisted mass appraisal. The basis of this concept is an adaptive hybrid models of market pricing in different market segments that incorporates software adaptive algorithms for determining the market value by the three evaluation approaches using the results of a multi-level real estate market analysis. It was proposed the utility automated valuation models which is intended for the implementation of a computerized real estate valuation based on the developed software adaptive algorithms. Conclusion. To achieve this goal have been developed and used concepts underlying of computerized mass appraisal. The basis of this concept is adaptive hybrid pricing models in various segments of the real estate market of Ukraine. The problem is solved by the application of the developed software-based adaptive algorithms for determining the market value of three evaluation approaches using the results of a multi-level analysis of the real estate market. It was proposed the model of automated appraisal, according to it was implemented computerization of appraisal procedures on the basis of the developed software-based adaptive algorithms. Originality of the proposed utility model is confirmed by patent of Ukraine and copyright law to the software.
Key words: mass appraisal, Data Mining, real estate market analysis, regression and correlation analysis, factor analysis, cluster analysis, adaptive software algorithms, computer-assisted mass appraisal system, market-based pricing model, real estate taxation
Постановка проблема. Основною ме- пила визначення ринково! вартосп з метою
тою розроблення теоретичних i практичних оподаткування тд час здшснення угод з
аспекпв масово! та шдивщуально! ощнки нерухомютю як обов'язкове. Це зумовлюе
нерухомосп для цшей оподаткування е необхщшсть розроблення методологи про-
створення i обгрунтування моделi фюкаль- цедури автоматизованого ощнювання для
но! ощнки нерухомосп на базi 11 ринково! визначення ощнювально! вартосп об'екта
вартосп. Оргатзащя масового ощнювання на базi його ринково! вартосп з метою ви-
нерухомосп з метою встановлення !! опода- конання тд час проведення ощночних про-
тковувано! вартосп, максимально наближе- цедур вимог об'ективносп, однаковосп та
но! до категори "ринкова вартють" нерухо- узгодженосп отриманих результат, а та-
мосп, дасть змогу повною мiрою кож мiнiмiзацi! впливу суб'ективного
реалiзувати принципи ефективно! податко- фактора. Для виршення цього питання
во! пол^ики. Проведення великомасштаб- застосовуються спещальш прийоми та
ного ощнювання нерухомосп на основi ри- методи масово! ощнки з використанням
нково! вартосп сприятиме лшвщацп статистично! обробки великого масиву баз
юнуючо! "деформаци" оподатковуваних ва- даних.
ртюних характеристик об'екпв нерухомос- Розроблення стандартних методiв i при-
■ri, обчислених з урахуванням шшого виду йомiв статистичного аналiзу, опис правил !х
вартосп, та забезпеченню однакових умов грамотного застосування - це предмет масо-
оподаткування для вах власниюв нерухо- во! ощнки як спещально! галузi теори ощн-
мосп. ки i прикладного економiчного аналiзу. Мо-
Держава на законодавчому рiвнi закрь делi масово! ощнки дозволяють
автоматизувати процес проведення оцшоч-них процедур i виробити едину методику оцшювання однорщних об'екпв нерухомос-т1.
Таким чином, автоматизована оцшка грунтуеться на спецiальиих прийомах та методах масово! та шдивщуально! оцшки. Оскшьки обидва тдходи до оцшки заснован на одних i тих самих економ1чних принципах ринкового цшоутворення, то вони е взаемодоповнювальними методами. Масова оцшка, так само як i шдивщуальна, передбачае використання вщомих тдход1в до оцшки: пор1вняльного, витратного i дохщного. Кожен з цих тдход1в (метод1в) оцшки являе собою процедуру використання модел1 ринкового цшоутворення, (модель ринку на формальному р1вш) в певному сегмент! нерухомосп, яка встановлюе зв'язок м1ж 1мов1рною цшою об'екта на ринку, цшами аналопв i цшотв1рними факторами (ЦУФ), що дае змогу автоматизувати процедуру оцшювання i тим самим мш1м1зувати вплив суб'ективного фактора на остаточний результат оцшки.
Отже, техшчна реал1защя
автоматизовано! оцшки без наявносп дже-рела шформацшного забезпечення оцшювальних процедур, яким е розподшеш бази даних ринку нерухомосп (Data Mining системи), результат1в багаторiвневого системного аналiзу ринку нерухомостi, немож-лива з погляду досягнення адекватного результату оцшювання, його об'ективносп, однаковосп i узгодженостi.
Вщомо, що проведення оцшочних процедур, який би методичний тдхщ не вико-ристовувався, грунтуеться на моделях ринку на вербальному або формальному (формал1зованому у вигляд1 математично! модел1) р1вш. Таким чином базисним еле-ментом створення автоматизовано! оцшки е модель ринкового цшоутворення, яка адекватно вщображае стан ринку нерухомосп. Тобто для побудови адекватно! адаптивно! модел1 ринкового цшоутворення (модель сегмента ринку на формальному р1вш) повинен юнувати розвинений ринок нерухомосп як об'ект анал1тичних дослщжень.
Необхщт i достатш умови досягнення поставлено! мети забезпечуються наявшстю таких складових. По-перше, наявшстю шформацшно! бази оцшки, тобто розподшених баз даних ринку нерухомосп на основ1
вибрано! СУБД з розвиненими мехашзмами data mining, а саме: репрезентативних стати-стично значущих виб1рок 1з загально! розподшено! бази даних (БД) у сегмент ринку оцшюваного об'екта, даних системного багатор1вневого анал1зу ринку нерухомосп. По-друге, наявшстю комп'ютерних шформацшних технологш, яю дозволяють автоматизувати оцшочш процедури, а саме: програмно-реал1зованих адаптивних алгоритм1в проведення оцшочних процедур, математичного та методичного забезпечення, апаратного забез-печення (комп'ютери, серверне, мережеве i телекомушкацшне обладнання, оргтехшка), кадрового та юридичного забезпечення, автоматизовано! системи документооб1гу.
Аналiз публiкацiй. Комп'ютеризована масова оцшка (КМО, англ. Computer-assisted mass appraisal - CAMA) як галузь науково-практично! д1яльност1 виникла у 70-х роках минулого стол1ття. I! розвиток був багато в чому стимульований паралельним розвит-ком комп'ютерних технологш, яю дозволяли використовувати методи математико-статистичного анал1зу баз даних. Важливою особливютю е той факт, що КМО перебувае на межi науки i практики i, як наслщок, во-на повинна стати робочим потужним шструментом оцшювача [10; 11]. Одним 1з перспективних напрям1в застосування КМО було створення мехашзму проведення ма-сового оцшювання для цшей оподаткуван-ня, метою яко! була вимога одномаштносп й узгодженосп отриманих результат1в [16].
Слово "комп'ютеризована" вщображае технологию цього процесу, засновану на широкому застосуванн1 сучасних шформацшних технологш для статистично-го анал1зу даних, обробки та супроводу шформацп та створення кшцевого продукту - модел1 ринкового цшоутворення i, як результат, можливють реал1зувати автоматизащю процесу оцшювання.
Особливим питаниям е використання КМО як потужиого шструмента для ко-ректиого проведення шдивщуального оцiиюваиия. Це i аиалiз ринку, i тестування, i оптимiзацiя модель З шшого боку, будучи потужним iиструмеитом у руках експерта-ощнювача, методи КМО можуть бути застосоваш i для коректного визначення величин поправок, пошуку виутрiшиiх залеж-ностей цiиотвiриих факторiв, уведення в модель спещальних ЦУФ, визначення по-хибки оцiики та iише. При цьому модель КМО i ощнювач взаемно доповнюють одне одного, i тут не може iсиувати протистав-лення [10].
В осиовi пiдходiв до виконання оцiиочиих процедур, як для шдивщуального, так i масового ощнювання, лежать теоретичиi положення прикладного економiчного аиалiзу. Особливо зазначимо, що визначення "масова" належить до методики ощнювання, а не кшькосп об'екпв. Воно вказуе на використання спещальних прийомiв та методiв оцiики, а не на масовий, типовий характер об'екпв, що ощнюються. З екоиомiчиого погляду, оцiика одиничних об'ектiв иерухомостi та масова ощнка е взаемодоповнювальними методами, що в минулому не завжди визнавалося. Слiд за-уважити, що "економiчна справедливють" масового оцiиюваиия вища за шдивщуальне, оскiльки в ринкових угодах завжди присутн суб'ективиi фактори. В цьому розумшт масова оцiика ("щнова се-редня") е бiльш ринковою, иiж iидивiдуальиа цiиа кожно! конкретно! угоди
[3; 8].
Масова ощнка, так само, як i шдивщуальна, передбачае використання вiдомих пiдходiв до ощнки: порiвияльиого, витратного i дохщного. Кожен iз цих пiдходiв (методiв) оцiики, по сутi, являе собою процедуру побудови певно! математично! моделi, яка встановлюе зв'язок мiж иайбiльш iмовiриою цiиою, цiиами аналопв i цiиотвiриими факторами.
Проводячи ощнювання, ощнювач, по сут^ застосовуе моделi ринку оцiиюваиого об'екта на вербальному або формальному
(формульному) рiвнi. При цьому в процес iндивiдуального ощнювання об'екта, як це випливае з його визначення, враховуеться все рiзноманiття об'ективно i суб'ективно вимiрюваних факторiв, якi суттево вплива-ють на вартють, а в процесi масового ощнювання враховуються тшьки тi фактори, як вносять основний вклад у форму-вання вартостi, i притаманнi всiм об'ектам-аналогам, у т. ч. об'екту ощнювання [5; 10].
Устшне застосування методiв комп'ютерного та математичного моделю-вання в масовш оцiнцi дае змогу розвинути методологiю й шдивщуально! ощнки нерухомосп та використовувати КМО як потужний iнструмент для коректного проведення шдивщуально! оцiнки. Обидва пщходи заснованi на одних i тих самих економiчних принципах, але розрiзняються цiлями, завданнями i технiкою виконання ощнювання [10; 15].
Пщ час проведення масового ощнювання модель ринкового
щноутворення калiбруеться на
вiдповiднiсть реальному ринку в сегмент ощнювано! нерухомосп, при
iндивiдуальному оцiнюваннi результати, отримаш за декiлькома методичними пiдходами, пщлягають процедурi узгод-ження [9].
У мiжнароднiй практицi оцiнювання для оподаткування нерухомосп й операцш з нею широко застосовують моделi i методи масово! оцiнки. Досвiд !х застосування вщображено в мiжнародних стандартах ощнки (МР-13 МС0-2011) i стандартах мiжнародно! асощаци податкових оцiнювачiв International Association of Assessing Officers (IAAO).
За вимогами стандартв IAAO, а саме "Standard on Mass Appraisal of Real Property" (Approved April 2013) та "Standard on Automated Valuation Models, 2003, (AVMs)", масова ощнка являе собою ощнювання гру-пи об'екпв на певну дату з використанням баз даних мотторингу ринку нерухомосп, стандартв подання даних, статистичних процедур опрацювання даних. Моделi масово! ощнки повинн адекватно вiдображати ринок конкретного сегмента
нерухомосп в конкретному регюш. Стан-дарти також визначають вимоги, яю засто-совуються до автоматизованих моделей ощнки (AVMs).
Використання концепцп масово! ощнки в автоматизованих системах ощнки було головною темою м1жнародних науково-практичних конференцш "Актуальш про-блеми ринку ощночних послуг". Барселона, 1спашя, 2013 р. та 'Тнформацшне забезпе-чення як фактор розвитку цившзованого ринку нерухомосп", С-Петербург, Рос1я, 2013 р., на яких обговорювалися питання застосування 1Т технологий в оцшочнш д1яльносп, а також проблеми шформацшного забезпечення ощночних процедур як фактор цившзованого розвитку ринку нерухомосп. Основними темами обговорення також були проблеми створен-ня та використання баз даних ринку нерухомосп, розвиток методологи, проблеми супроводження, обм1ну даними, комп'ютеризована ощнка 1 автоматизащя процесу ощнювання. Особливо наголошу-валося, що актуальшсть 1 яюсть вихщних даних ринку нерухомосп, !х публ1чшсть за-лишаються головним напрямом.
Проблема шформацшного забезпечення тд час проведення оцшювальних процедур, як1 б пщходи не застосовувалися ощнювачем, е одшею з найактуальшших 1 найболюч1ших [12]. Достов1ршсть 1 надшшсть результуючо! ощнки не може бути забезпечена без адекватно! ринково! шформаци, яка б була доступна ощнювачам-практикам. На цьому беззапе-речному факт наголошено як у в1тчизняних, так 1 в м1жнародних стандартах ощнки. Ситуащя з шформацшним забезпеченням в укра!нському ощнюванш дуже близька до тупиково!, 1 якщо тепер не вжити заход1в до вир1шення ще! проблеми, боротьба за якють ощнки приречена на невдачу [4].
Причина вщсутносл певних значущих устх1в у багатор1вневш анал1тищ ринку лежить не тшьки в площиш вщсутносл державних анал1тичних центр1в, укомплек-тованих штатом висококвал1ф1кованих професюнал1в у р1зних галузях (математи-ки-програмюти, анал1тики ринку,
економюти, фах1вщ з економ1ки нерухомосп 1 мютобудування тощо), а й у вщсутносл офщшних статистичних даних, процес накопичення 1 формування яких шким не налагоджений, шким не централ1зований, нще не публ1куеться. Потр1бно, однак, зазначити, що у цившзованих кра!нах, визнаючи економ1чну 1 сощальну важливють ще! проблеми, питання шформацшного забезпечення ощнювально! д1яльносл вир1шуються на державному або регюнальному р1внях 1з вшьним доступом до шформацшних ресурав [14].
Анал1зуючи 1 вивчаючи ринок нерухомосп, необхщно використовувати просторово розподшену шформащю, яка штегруе широкий наб1р даних, що збер1гаються в електрнних таблицях та шших видах документв 1 форматах даних. Тому актуальним завданням е розроблення та дослщження математичних моделей 1 метод1в анал1зу ринку нерухомосп, а також подальший !х розвиток та адаптащя з технолопями геошформацшних систем (Г1С-електронних карт) [13].
У пращ [2] описано модель автоматизовано! ощнки житлово! нерухомосп на баз1 застосування пор1вняльного пщходу, за допомогою яко! були автоматизоваш практично вс етапи оцшювальних процедур, починаючи вщ електронного обл1ку замовлень до автоматичного формування зв1ту в стислш 1 повнш форм1. Застосування
автоматизовано! ощнки кардинально пщвищувало продуктившсть пращ експер-та-оцшювача 1 водночас мш1м1зувало вплив суб'ективного фактора на результати ощнки. Однак обмежешсть застосування ще! системи сегментом вторинного ринку житлово! нерухомосп на баз1 застосування тшьки пор1вняльного пщходу, вимагала проведення подальших дослщжень 1 удо-сконалень, спрямованих на ушверсал1защю модел1 автоматизовано! ощнки, створення програмно-реал1зованого адаптивного алгоритму визначення ринково! вартосп за трьома пщходами на баз1 прийом1в 1 метод1в масово! ощнки.
Мета статт1. Розроблення
концептуально! схеми автоматизовано! сис-теми оцшки на основi застосування прийомiв i методiв масово! оцшки з метою досягнення об'ективносп, однаковосп й узгодженостi отриманих результатiв, а та-кож мiнiмiзацi! впливу суб'ективного фактора. Реалiзацiя поставлено! мети передбачае розроблення концепцп автоматизовано! оцшки за трьома тдходами, основою яко! е адаптивнi гiбриднi моделi ринкового цшоутворення рiзних сегментiв ринку нерухомосп, створенi на базi програмно-реалiзованого алгоритму визначення ринково! вартостi з використанням результат багаторiвнево! аналiтики ринку нерухомосп. Наукова новизна запропоновано! корисно! моделi пiдтверджуеться патентом на корисну модель i авторським правом на програмнi продукти.
Виклад основного матер1алу. Побудову моделi ринкового цшоутворення можна роз-бити на декшька етатв: аналiз ринку, фор-мування бази даних, створення математично! модел^ калiбрування параметрiв моделi, яке включае ^ерацшну побудову регресiйних залежностей i стати-стичну оцiнку значущостi полшшення моделi на черговому кроцi.
Розподшена база даних (БД) - один з основних компоненпв комп'ютерно! масово! оцшки (КМО). Формуванню БД придшяеться особлива увага. Важливо не допустити внесення систематичних поми-лок тд час !! формування. Нерщко на цьо-му етапi здшснюеться первинна фiльтрацiя даних, а також вщновлюються значення факторiв i характеристик, не встановлених у ходi збирання даних. Створення унiфiкованих шаблонiв тд час опису об'ектiв, адекватних кодувань, тобто ч^ко! лопчно! структури БД, спльно iз застосу-ванням статистичного аналiзу - безсумнiвна перевага КМО. Результатом виконання цьо-го етапу е побудова автоматизовано! шформацшно! системи баз даних (А1С БД), на основi яко! будуеться адаптивна матема-тична модель ринкового цiноутворення.
При цьому необхiдно пам'ятати, що модель ринкового цшоутворення описуе ре-альний ринок лише тею мiрою, якою йому вiдповiдае БД [1].
Слщ наголосити, що, крiм побудови само! модел^ КМО дозволяе досшдити особливостi кожного цiнотвiрного фактора. Метод моделювання ринкового
цшоутворення передбачае побудову лшшних i мультиплшативних апроксиму-вальних залежностей шляхом статистично-го опрацювання репрезентативно! вибiрки ринкових даних (БД) iз застосуванням ма-тематичного апарата факторного та кореляцiйно-регресiйного аналiзу i методу перетишв як одного з варiантiв кластерного аналiзу для визначення шдекав цiнотвiрних факторiв iз подальшою верифшащею i калiбруванням побудовано! моделi.
Кореляцшний аналiз вiдносять до одного з основних методiв статистичного аналiзу ринку. Завдання регресiйного аналiзу - визначення напряму та форми зв'язку мiж вартютю i факторними ознака-ми. Наряду з методом кореляцшно-регресiйного аналiзу застосовуеться методологiя кластерного аналiзу. При використаннi кластерного аналiзу окремi даш про щни об'ектв нерухомост з яки-мись загальними для вах ознаками об'еднуються в групи (кластери) [8]. У кожнш групi розраховуеться середня рин-кова групова щна, яка при деяких припу-щеннях приймаеться як ринкова вартють об'екта нерухомостi, яка становить кон-кретну групу об'ектiв (масова оцшка). Середня групова цша («усереднена вартiсть») використовуеться для побудови моделей оцiнки вартостi.
Такий тдхщ дозволяе, по-перше, «стиснути» шформащю, отриману в ходi спостережень, тому що замють усiе! зiбрано! сукупносп цiнових спостережень для побудови моделей використовуються усередненi груповi значення. По-друге, за рахунок усереднення цш у групах мiнiмiзуються випадковi вщхилення цiн вiд !х реальних значень. У кшцевому пiдсумку це дозволяе досить ефективно виявити цiновi закономiрностi, притаманнi ринку
об'екта оцiнки, i побудувати бiльш достовiрнi моделi оцшки вартостi.
Функцiонування ринку нерухомостi вщ-буваеться в умовах складно! взаемодп комплексу внутрiшнiх i зовшшшх факторiв. Пiд час аналiзу основна увага придшяеться внутрiшнiм факторам. Бшьшють дослiджуваних у роботi цiнотвiрних факг^в (ЦУФ) е iнтегрованими i склада-ються з декiлькох елементiв. Виходячи з цього положення, цiнотвiрнi фактори мо-жуть бути подiленi на основы та спецiальнi, якi можуть бути врахованi для проведення шдивщуально! оцiнки.
Пiсля щентифшацп об'екта оцшки як товару на ринку нерухомосп, тобто вщнесення його до певного сегмента (кластера), виявляеться i обгрунтовуеться склад основних цiнотвiрних факторiв i висуваеться гiпотеза про рiвнi значущостi окремих цiнотвiрних факторiв. У результат факторного аналiзу сегмента ринку, до яко-го належить об'ект оцшки, встановлюеться ступшь значущостi цiнотвiрних факторiв для даного конкретного сегмента об'ектв нерухомостi.
Висуваеться гiпотеза про те, що розмах варiацi! цш може бути пояснений впливом набору певних цiнотвiрних факторiв. Тодi функщю залежностi ринково! вартостi об'екта (у0 ) вщ цiнотвiрних факторiв мож-
на записати у виглядг
= IV (Е, Е... ЕЫБ:) ,
(1)
де: Е, , 1 = 1...ИР - основш цiнотвiрнi фактори, Б, - об'ект оцшки в дослщжуваному сегментi ринку.
Вигляд функцп, число змiнних факторiв (ствмножниюв або складових) визнача-ються зпдно з нашою уявою про лопку дослiджуваного зв'язку. Багатофакторна мультиплiкативна модель будуеться шляхом подшу аналiзовано! вибiрки по кожному iз факторiв методом послiдовних або па-ралельних перетинiв.
Вважаемо, що цiнотвiрний фактор е аг-регованим показником, який, як правило, у сво!й структурi мае ще " змiнних компонент:
Е, ^ {е,1, Е,2... Е,"-} (2)
де: щ - кiлькiсть ранжованих по зростанню змшних 1-го цiнотвiрного фактора.
У цьому випадку дискретна факторна модель цшоутворення, за якою проводиться ранжування ЦУФ, може бути описана за до-помогою матрищ:
/(Е,1, Е[2,... Е1"1)
( Е21, Е22,... Е2И 2)
(3)
\(> .... К7)/
Побудова i калiбрування моделi ринко-вого цiноутворення грунтуеться на аналiзi наявно! бази даних i теорп оцiнки. Кiнцевим результатом е математична формула, у лiвiй частит яко! сто!ть ринкова вартiсть об'екта на дату оцшки, у правш -математичний вираз, що включае в себе цiнотвiрнi фактори, як визначають цю вартють. Таким чином, оцшювана вартiсть визначаеться за моделлю, яка може бути формалiзована у виглядi рiвняння:
п
к (ЕБ) 1 к (Р^ )
(1 + Й + Й (4)
де: - питома ринкова вартiсть;
^ -
усереднена групова питома вартють по кластеру; К(Е/) - значення функцюнала у фактор-простор^ яке являе собою шдекс цiнотвiрного /-го фактора при ] = Б,;
П к) ^
величини корекцш, якi ви-
ч ,=1К (Е^ )у значають вклад основних ЦУФ у формуван-ня ринково! вартосп; /п - не акумульована
частина цшово! варiацi!, яку можна вщнести на вклад спещальних ЦУФ у формування вартостi; е - вiдносна похибка регресшно!
моделi.
Враховуючи вищенаведене, ринкову вартiсть можна обчислити за багатофактор-ною мультиплiкативною регресiйною (сто-хастичною) моделлю, в якiй методом най-менших квадратiв, виходячи з гшотези про нормальний закон розподшу похибок, мiнiмiзуеться середньоквадратична похибка моделювання (факторне вщхилення) по всiй аналiзованiй вибiрцi:
" Е =
V
= V
x
x
Б
Б
т1а
V
Б
N. 22 к - -D )2 ^ min, D. Q F
s = 1 (5)
Дe - K ( ^ ) . ^ xíí к ( )
У peзyльтaтi пpoцeдypи мiнiмiзaцiï no-хибки oтpимyeмo кiнцeвe знaчeння iндeксiв цiнoтвipних фaктopiв K(FiDs ). Пpoцeдypa вважаеться кopeктнo пpoвeдeнoю, якщo нaбip цiнoтвipних фaктopiв мoдeлi aкyмyлюe (пepeкpивae) нe мeншe 80 % загальш! диспepсiï aнaлiзoвaнoï вибipки.
Для змeншeння нe кyмyльoвaнoгo вiдсoткa загальш! диспepсiï в мoдeль (4) мoжнa ввeсти спeцiaльнi цiнoтвipнi факто-pи. He кyмyльoвaний вщшток диспepсiï, який залишаеться пiсля ввeдeння в мoдeль спeцiaльних фaктopiв, слщ вiднeсти на випaдкoвi пoхибки. В цьoмy випaдкy мyльтиплiкaтивнa peгpeсiйнa мoдeль, пpeд-стaвлeнa y виглядi (8), мoжe зaстoсoвyвaти-ся для пpoвeдeння i iндивiдyaльнoгo oцiнювaння [6; 7]:
K ( FD )
NF
x
п
il
ПЛ (F
j=1
L =1 k ( F)
D )U )
(6)
дe: Л(FjD. ) - iндeкс j-ro спeцiaльнoгo
цiнoтвipнoгo фaктopa; j = 1...NFP , NFP -кiлькiсть спeцiaльних цiнoтвipних фaктopiв; s - вiднoснa випaдкoвa пoхибкa.
Ds
Вiдoмo, щo пpи пpoвeдeннi фaктopнoгo aнaлiзy диспepсiя peзyльтyючoï змiннoï пoяснюeться нe в пoвнoмy oбсязi. В тepмiнaх диспepсiï цe виглядае таким чи-нoм:
загальна диспepсiя = диспepсiя oснoвних фaктopiв + диспepсiя спeцiaльних фaктopiв + nox^ra вимipy.
Отжe, oснoвним видoм пoxибки е no-хибка пpoцeсy мoдeлювaння, пoв'язaнa з те-aдeквaтним вiдoбpaжeнням peaльнoï ситуацп стpyктypoю мoдeлi, зaклaдeними в нй внyтpiшнiми зв'язками фaктopiв, нapeштi, зaвiдoмим oгpyблeнням мoдeлi.
Рoзpoблeнi та пpoгpaмнo-peaлiзoвaнi за мoдeллю (4; 5) aлгopитми лeжaть в oснoвi aвтoмaтизoвaнoï систeми oцiнки (КМО). Тexнiчнa peaлiзaцiя спoсoбy
aвтoмaтизoвaнoï oцiнки для цiлeй oпoдaт-кyвaння нaвeдeнa y виглядi кopиснoï гiбpиднoï iнтeгpoвaнoï мoдeлi, склaдoвими яш! е: фyнкцioнaльний мoдyль eлeктpoннo-ro пpиймaння зaмoвлeнь, мoдyль aвтoмaтизoвaнoï iнфopмaцiйнoï систeми баз даних i бaгaтopiвнeвoï aнaлiтики pинкy нepyxoмoстi та мoдyль мoдeлi pинкoвoгo цiнoyтвopeння, дeтaльний oпис poбoти яких нaвeдeний в [6].
Висновки. Зaпpoпoнoвaнa мeтoдoлoгiя пpoцeдypи aвтoмaтизoвaнoï oцiнки для ви-знaчeння oцiнювaльнoï вapтoстi oб'eктa на бaзi йoгo pинкoвoï вapтoстi з мeтoю oпoдaт-кyвaння i вишнання пpи цьoмy вимoг oб'eктивнoстi, oднaкoвoстi й yзгoджeнoстi oтpимaниx peзyльтaтiв тд час пpoвeдeння oцiнoчниx пpoцeдyp, а та^ж мiнiмiзaцiï впливу сyб'eктивнoгo фaктopa. Для виш-нання цьoгo завдання викopистaнo спeцiaльнi пpийoми та мeтoди мaсoвoï oцiнки i стaтистичнoï o6po6^ iнфopмaцiï iз зaстoсyвaнням гiбpидниx iнфopмaцiйниx тexнoлoгiй, якi пpизнaчeнi для викopистaн-ня y сфepi oцiнки майна та мaйнoвиx пpaв.
У статп нaвeдeнo poзpoблeнy кoнцeпцiю aвтoмaтизoвaнoï oцiнки за тpьoмa пiдxoдaми, oснoвoю яш! е пpийoми i мeтoди кoмп'ютepизoвaнoï мaсoвoï oцiнки. Бaзисoм ще"1 кoнцeпцiï е зaпpoпoнoвaнi aдaптивнi гiбpиднi мoдeлi pинкoвoгo цiнoyтвopeння в piзниx сeгмeнтax pинкy нepyxoмoстi Укpaïни. Рeaлiзaцiю ^oro завдання здiйснeнo шляxoм зaстoсyвaння poзpoблe-них та пpoгpaмнo-peaлiзoвaниx адаптивних aлгopитмiв для визнaчeння pинкoвoï вapтoстi з викopистaнням peзyльтaтiв бaгaтopiвнeвoгo aнaлiзy pинкy нepyxoмoстi. Зaпpoпoнoвaнo кopиснy гiбpиднy мoдeль aвтoмaтизoвaнoï oцiнки, вiдпoвiднo дo яш! peaлiзoвaнo кoмп'ютepизaцiю oцiнoчниx пpoцeдyp на бaзi poзpoблeниx пpoгpaмнo-peaлiзoвaниx адаптивних aлгopитмiв. Hay-кoвa нoвизнa зaпpoпoнoвaнoï кopиснoï гiбpиднoï мoдeлi пiдтвepджyeться пaтeнтoм на кopиснy мoдeль i aвтopським пpaвoм на пpoгpaмний пpoдyкт.
Рoзpoблeнi aдaптивнi мoдeлi pинкy нepyxoмoстi мoжyть спpияти фopмyвaнню мeтoдичниx пpoпoзицiй щoдo yдoскoнaлeн-
D
D
.p
X
ня сучасного стану дослщжень ринку i, зок-рема, розроблення методологи
автоматизовано! масово! та шдивщуально! оцiнки вартостi нерухомостi з метою опо-даткування пiд час здшснення транзакцiй з нерухомiстю, та у разi введення в найближ-чому майбутньому адвалорного (вiдсоток вщ ринково! вартостi) податку на нерухомють. Але аналiз проблем оцiнки в штересах держави, загалом, а також деяю питання проведення масово! оцшки ще не опрацьованi повною мiрою i вимагають проведення подальших комплексних науко-вих дослiджень з метою створення i постiйного оновлення шформацшного за-безпечення оцшювально! дiяльностi, зокре-ма, i на державному рiвнi.
Будь-який проект, у тому числГ i для ви-значення оцшювано! вартостi на базi ринково! вартосп з метою оподаткування, необхiдно розглядати з двох точок зору: йо-го концептуально! побудови i його практично! реалiзацii. Перехiд до оподаткування житлово! i нежитлово! нерухомосп за ринковою вартiстю необхiдно зарахувати до шновацшних проектiв найвищого рiвня складностi i значимостi, оскiльки введення цього податку стосуеться iнтересiв усього населення Укра!ни. А це означае, що цiна помилок пiд час реалiзацii проекту може бути дуже високою як для само! влади, так i для бiзнесу та всього населення кра!ни зага-лом.
ВИКОРИСТАНА Л1ТЕРАТУРА
1. Воронш В. О. Аналитика ринку нерухомосп: методолопя та принципи сучасно! оцшки : монограф1я / В. О. Воронш, Е. В. Лянце, М. М. Мамчин. - Льв1в : Магнол1я 2006, 2014. - 304 с.
2. Экспресс-оценка и статистический анализ жилой недвижимости г. Львова (Программный продукт экспресс-оценка) / В. А. Воронин, М. А. Литвин, Э. В. Лянце, Н. И. Лобур // Вюник оцшки. - 2008. - № 2(26) - С. 5058.
3. Воронин В. А. Оценка недвижимости сравнительным и доходным подходами на основе методологии пространственно-параметрического анализа и моделирования рынка / В. А. Воронин, Э. В. Ленце // Актуальные вопросы оценки бизнеса и недвижимости при залоге в банке, отчуждении и для финансовой отчетности : материалы XVI Междунар. науч.-практ. конф., Ялта, 22-25 сентября 2011 г / Укр. о-во оценщиков - Ялта, 2011. - С. 103-120.
4. Воронш В. О. Проблеми шформацшного забезпечення оцшочних процедур / В. О. Воронш // Нерухом1 об'екти культурно! спадщини: швестицп в збереження, досввд оцшки, законодавче регулювання : матер1али 5-о! м1жнар. конф., Льв1в, 22-23 листопада 2012 р. / 1н-т тдприемництва та перспективних технологш Нац. ун-ту «Льв1вська полггехшка» / Льв1в, 2012. - С. 67-69.
5. Воронш В. О. Роль i м1сце аналггики ринку в оцшочних процедурах / В. О. Воронш, А. В. Костик // В1сник Придшпровсько! державно! академи буд1вництва та архггектури : зб. наук. пр. - Дшпропетровськ, 2012. -№ 12. - С. 27-33.
6. Автоматизована система визначення оц1ночно! вартост1 : пат. 88098 Укра!на : МПК G 06 F 17/00 / Воронш В. О., Костик А. В., Гусельшков А. С. (Укра!на). - № u 2013 12793, заявл. 04.11.2013 ; опубл. 25.02.2014, Бюл. № 4. - 4 с.
7. Комп'ютерна програма «Програмний комплекс автоматизована масова та 1ндив1дуальна оц1нка нерухомосп» : св1доцтво про реестрац1ю авторського права на тв1р / Костик А. В., Воронш В. О. - № 50862 ; дата реестрацп 22.08.2013.
8. Грибовский С. В. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества / С. В. Грибовский, С. А. Сивец ; под ред. С. В. Грибовского, М. А. Федотовой - Москва : Финансы и статистика, 2008. - 368 с.
9. Экономико-математические модели оценки недвижимости / Грибовский С. В., Федотова М. А., Стер-ник Г. М, Житков Д. Б. // Финансы и кредит. - 2005. - № 3(171). - С. 24-43.
10. Калинина Н. В. Массовая оценка / Н. В. Калинина, Ю. В. Кочетков, В. А. Овсянников // Центр анализа рынков недвижимости. - Режим доступа: http://crea.ru/newcrea/Articles/mass_est/mass_est/mass_est.htm.
11. Кочетков Ю. В. О роли и задачах компьютеризованной массовой оценки в России / Ю. В. Кочетков // RWAY : информационно-аналитический бюллетень рынка недвижимости. - 1998. - № 35(2). - С. 107-111.
12. Лейфер Л. А. Информационное обеспечение российской оценки. Стратегия выхода из тупика / Л. А. Лейфер, З. А. Кашникова // Приволжский центр финансового консалтинга и оценки. - 2006. - Режим доступа: http://www.pcfko.ru/research25.html#1.
13. Нейман Е. И. Информационная аналитическая система массовой и индивидуальной оценки недвижимости на основе "Cloud Computing" - "Облачные вычисления" : [презентация] / Е. И. Нейман. - Режим доступа: http://www.myshared.ru/slide/96319/.
14. Организация оценки и налогообложения недвижимости : в 2 т. : пер. с англ. / под общ. ред. Дж. К. Эккерта. -Москва : Академия оценки, 1997. - (Энциклопедия оценки).
15. Румянцев С. И. Экономико-математическое моделирование массовой оценки объектов недвижимости : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.13 / Сергей Игоревич Румянцев. - Москва, 2002. - 173 с.
16. Ульянин А. В. Теоретические и практические аспекты массовой оценки недвижимости как базы налогообложения / А. В. Ульянин // Российское предпринимательство. - 2003. - № 1(37). - С. 37-44.
REFERENCES
1. Voronin V.O., Lyantse E.V. and Mamchyn M.M. Analityka rynku nerukhomosti: metodologiia ta pryntsypy suchas-noi otsinky [Real Estate Market Analysis: Methodology and principles of modern evaluation]. Lviv: Magnoliia 2006, 2014, 304 p. (in Ukrainian).
2. Voronin V.A., Litvin M.A., Lyantse E.V. and Lobur N.I. Ekspress-otsenka i statisticheskiy analiz zhiloy nedvizhimosti g. L'vova (Programny produkt ekspress-otsenka) [Express-evaluation and statistical analysis of residential real estate in Lviv (program-product and express evaluation)]. Visnyk otsinky [Bulletin of evaluation]. 2008, no. 2(26), pp. 50-58. (in Russian).
3. Voronin V.A. and Lyantse E.V. Otsenka nedvizhimosti sravnitel'nym i dokhodnym podkhodami na osnove metodologii prostranstvenno-parametricheskogo analiza i modelirovaniya rynka [Real estate valuation by comparative and income approaches based on the methodology of space-parametric analysis and simulation of market]. Aktual'nye voprosy otsenki biznesa i nedvizhimosti pri zaloge v banke, otchuzhdenii i dlya finansovoy otchetnosti [Actual business evaluation items and real estate as mortgageat in the bank, alienation and for financial reporting ]. Ukr. o-vo otsenschikov [Ukrainian community of evaluator]. Yalta, 2011, pp. 103-120. (in Russian).
4. Voronin V.O. Problemy informatsiynogo zabezpechennya otsinochnykh protsedur [Problems of information providing of evaluation procedures]. Nerukhomi obiekty kulturnoi spadshchyny: investytsii v zberezhennia, dosvid otsinky, zakonodavche reguliuvannia [Objects of cultural heritage: investments for preservation, evaluation experience, legislative regulation]. In-t pidpryiemnytstva ta perspektyvnykh tekhnologiy, Nats. un-tu «Lvivs'ka politekhnika»[The Institute of business and innovative technology, National university"Lviv Polytechnic"]. Lviv, 2012, pp. 67-69. (in Ukrainian).
5. Voronin V.O. and Kostyk A.V. Rol i mistse analityky rynku v otsinochnykh protsedurakh [Role and place of analytic of market in evaluation procedures]. Visnyk PDABA [Bulletin of PSACEA]. Dnipropetrovsk, 2012, no. 12, pp. 2733. (in Ukrainian).
6. Voronin V.O., Kostyk A.V. and Guselnikov A.S. Avtomatyzovana systema vyznachennia otsinochnoi vartosti [Automated system for determining of the evaluation value]. Pat. 88098 Ukraina: MPK G 06 F 17/00.
7. Kostyk A.V. and Voronin V.O. Kompiuterna programa «Programnyi kompleks avtomatyzovana masova ta indy-vidualna otsinka nerukhomosti»: Svidotstvo pro reiestratsiiu avtorskogo prava na tvir № 50862 [The computer program "Program complex-automated mass and individual valuetion of real estate": Certificate of registration of copyright № 50862]. (in Ukrainian).
8. Gribovskiy S.V. and Sivets S.A. Matematicheskie metody otsenki stoimosti nedvizhimogo imushchestva [Mathematical methods of valuation of real estate]. Moscow, Finansy i statistika, 2008, 368 p. (in Russian).
9. Gribovskiy S.V., Fedotova M.A., Sternik G.M and Zhitkov D.B. Ekonomiko-matematicheskie modeli otsenki nedvizhimosti [Economic and mathematical models of real estate valuation]. Finansy i kredit [ Finance and credit]. 2005, no 3(171), pp. 24-43. (in Russian).
10. Kalinina N.V., Kochetkov Yu.V. and Ovsyannikov V.A. Massovaya otsenka [Mass evaluation]. Tsentr analiza rynkov nedvizhimosti [Centre for analysis of real estate markets]. Available at: http://crea.ru/newcrea/Articles/mass_est/mass_est/mass_est.htm.
11. Kochetkov Yu.V. O roli i zadachakh komp'yuterizovannoy massovoy otsenki v Rossii [About the role and tasks of a computerized mass appraisal in Russia]. RWAY: informatsionno-analiticheskiy byulleten' rynka nedvizhimosti [RWAY: information-analytical bulletin of real estate market]. 1998, no 35(2), pp. 107-111. (in Russian).
12. Leyfer L.A. and Kashnikova Z.A. Informatsionnoe obespechenie rossiyskoy otsenki. Strategiya vykhoda iz tupika [Softwear of Russian evaluation. The strategy to break the deadlock]. Privolzhskiy tsentr finansovogo konsaltinga i otsenki [Privolghsk center of financial consulting and evaluation]. 2006. Available at: http://www.pcfko.ru/research25.html#1.
13. Neyman E.I. Informatsionnaya analiticheskaya sistema massovoy i individual'noy otsenki nedvizhimosti na osnove "Cloud Computing" - "Oblachnye vychisleniya" [Information and analytical system of mass and individual valuation of real estate on the basis of "Cloud Computing"]. Available at: http://www.myshared.ru/slide/96319/.
14. Ekkert J.K. Organizatsiya otsenki i nalogooblozheniya nedvizhimosti [The valuation and taxation of real estate]. Moscow Akademiya otsenki, 1997.
15. Rumyantsev S.I. Ekonomiko-matematicheskoe modelirovanie massovoy otsenki ob'ektov nedvizhimosti. Cand. Diss. [Economic and mathematical modeling of mass valuation of real estate. Ph. D. Thesis]. Moscow, 2002, 173 p. (in Russian).
16. Ul'yanin A.V. Teoreticheskie i prakticheskie aspekty massovoy otsenki nedvizhimosti kak bazy nalo-gooblozheniya [Theoretical and practical aspects of mass valuation of real estate as a base of taxation]. Rossiyskoe predprinimatel'stvo [Russian Entrepreneurship]. 2003, no. 1(37), pp. 37-44. (in Russian).
Рецензент: д-р т. н., проф. О. Ю. RipineK
Надшшла до редколеги: 16.09.2015 р. Прийнята до друку: 19.09.2015 р.
