CC BY
32
УДК 347.235
Н.П. Букалова
канд. техн. наук, доцент, кафедра теплогазоснабжения, вентиляции и водоснабжения, водоотведения, ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», г. Пермь А.Ю. Букалова магистр,
кафедра строительного инжиниринга и материаловедения, ФГБОУ ВПО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», г. Пермь
РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ ПОД СТРОИТЕЛЬСТВО КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ
Аннотация. В статье рассматривается разработка интеллектуальной технологии моделирования оценки земельных участков под строительство коммерческой недвижимости, основанная на свертке ценообразующих параметров и обработке экспертной информации о вкладе каждого параметра в комплексную оценку привлекательности.
Ключевые слова: земельный участок, кадастровая оценка, ценообразующие факторы, матричные свертки, агрегирование показателей.
N.P. Bukalova, Perm National Research Polytechnic university, Perm
A.Yu. Bukalova, Perm National Research Polytechnic university, Perm
DEVELOPMENT OF THE INTELLIGENT SIMULATION TECHNOLOGY EVALUATION OF LAND
COMMERCIAL PROPERTIES
Abstract. The article discusses the development of intelligent technology simulated assessment of land for construction of commercial real estate, based on convolution of the pricing parameters and processing of expert information on the contribution of each parameter in a comprehensive assessment of attractiveness.
Keywords: land, cadastral valuation, pricing factors, matrix convolution, the aggregation value.
Опыт проведения кадастровой (массовой) оценки земельных участков для целей налогообложения в различных регионах страны свидетельствует о том, что к настоящему времени не построена адекватная модель кадастровой оценки, учитывающая различный вклад ценообразующих факторов, характерных для конкретного региона и вида использования земельных участков. Помимо этого комплексный анализ результатов кадастровой оценки земель, который позволил бы дать объективное заключение о корректности методов, реализуемых в рамках системы определения кадастровой стоимости, практически отсутствует. В этой связи актуальной проблемой является развитие и практическое применение альтернативных методов кадастровой оценки с целью получения корректных и достоверных результатов.
Согласно современной методологии кадастровой оценки земель [2], необходимо учитывать факторы, влияющие на выбор инвестора того или иного земельного участка, то есть факторы формирования стоимости.
При выборе земельного участка под размещение коммерческой недвижимости инвесторы производят учет таких факторов как разрешенное использование, вид передаваемого права, площадь, наличие коммуникаций, наличие или отсутствие улучшений на земельном участке, местоположение.
При решении ряда прикладных задач, например комплексной оценки земельных участков под строительство коммерческой недвижимости, возникает проблема, связанная с выбором метода формирования комплексной оценки объекта, описываемого гетерогенными параметрами (ценообразующими факторами) [3].
В качестве инструмента синтеза структуры выбран шаблон построения «снизу вверх». Обязательным условием в этой процедуре агрегирования является четкая интерпретация результата свертки пары терминальных критериев, а на последующих шагах - пары промежуточных (нетерминальных) критериев. Структурный синтез механизма комплексного оценивания можно считать завершенным, когда не остается ни одного терминального или промежуточного критерия с висячей вершиной, кроме единственной вершины, соответствующей комплексной оценке.
Для решения задачи моделирования комплексного оценивания земельных участков под строительство коммерческой недвижимости предлагается свертку параметров производить с помощью специально разработанной структуры дерева комплексного оценивания (рис. 1.). Для целей конструирования дерева комплексного оценивания земельных участков в качестве терминальных критериев применяются следующие ценообразующие факторы (табл. 1).
Рисунок 1 - Структура дерева комплексного оценивания земельных участков Таблица 1 - Интерпретация ценообразующих факторов
Обозначение Интерпретация фактора
Местоположение. Характеризует престижность местоположения. Зона престижности определяется в соответствии с зонированием аналитической компании «Камская Долина» (г. Пермь).
х2 Разрешенное использование. Определяется в соответствии с градостроительным зонированием города.
Х3 Наличие коммуникаций. Характеризует наличие или возможность проведения коммуникаций к объекту оценки.
X, Площадь. Характеризует наиболее выгодную величину земельного участка под строительство коммерческого объекта.
х5 Наличие улучшений на земельном участке. Характеризуется наличием на земельном участке построек.
х6 Вид передаваемого права.
Необходимо отметить, что дальнейший процесс комплексного оценивания сопровождается приведением оценок ценообразующих факторов в шкале измерения к стандартной шкале комплексного оценивания от 1 до 4.
Таблица 2 - Приведение параметра «местоположение» к стандартной шкале комплексного оценивания
Параметр Оценка
Удаленные районы 1
Районы средней удаленности 2
Прилегающие к центру 3
Центр 4
Таблица 3 - Приведение параметра «разрешенное использование» к стандартной шкале комплексного оценивания
Параметр Оценка
Непривлекательное 1
Средней привлекательности 2
Привлекательное 3
Наиболее привлекательное 4
Таблица 4 - Приведение параметра «наличие коммуникаций» к стандартной шкале комплексного оценивания
Параметр Оценка
Отсутствуют поблизости 1
Имеются в близлежащем окружении 2
Рядом с участком 3
Подведены 4
Параметр «площадь» можно рассматривать с точки зрения привлекательности для инвесторов. При исследовании рынка и обработки экспертной информации было выявлено, что оптимальной для застройки под коммерческую недвижимость является площадь земельного участка 4000 кв.м. Таким образом, полученная информация позволяет интерпретировать площадь земельных участков под строительство коммерческой недвижимости следующим образом: до 4000 кв.м. - земельный участок очень привлекательный; 4000-5000 кв.м. - земельный участок привлекательный; 5000-7000 кв.м. - земельный участок средней привлекательности; более 7000 кв.м. - земельный участок непривлекательный.
Таблица 5 - Приведение параметра «площадь участка» к стандартной шкале комплексного оценивания
Параметр Оценка
Непривлекательный 1
Привлекательный 2
Средней привлекательности 3
Очень привлекательный 4
Фактор «наличие улучшений» целесообразно рассматривать с точки зрения затрат, необходимых под снос имеющихся зданий и сооружений на земельном участке: затраты отсутствуют (нет зданий) - 0 руб. - 4; относительно низкий уровень затрат - до 100 тыс. руб. - 3; средний уровень затрат - 100-200 тыс. руб. - 2; высокий уровень затрат - более 200 тыс. руб. - 1.
Таблица 6 - Вид передаваемого права
Параметр Оценка
Краткосрочная (до 1 года) 1
Среднесрочная (1-5 лет) 2
Долгосрочная аренда с правом выкупа (более 5 лет) 3
Собственность 4
Следующим процессом разработки интеллектуальной технологии моделирования оценки земельных участков является конструирование и интерпретация матриц свертки двух терминальных критериев (табл. 7).
Таблица 7 - Интерпретация матриц свертки параметров привлекательности
Интерпретация матрицы свертки Описание
М1 - юридическая привлекательность для строительства Поддержка развития обоих критериев
М2 - техническая привлекательность Поддержка развития обоих критериев, равноправное развитие обоих. Важны оба критерия в равной степени.
М3 - благоустрой-тво участка Поддержка развития обоих критериев с приоритетом на первый. Техническая привлекательность участка для застройки важнее наличия улучшений на земельном участке.
М4 - экономическая привлекательность участка для инвестора Поддержка развития обоих критериев, равноправное развитие обоих. Юридическая привлекательность и благоустройство в равной степени влияют на привлекательность участка.
М5 - привлекательность участка для строительства Поддержка развития обоих критериев с приоритетом на первый.
Обоснование вариантов заполнения матриц является серьезной проблемой прикладных задач комплексного оценивания. В работах [1; 3] приводится одно из решений этой проблемы. Традиционно самым простым методом реализации данного процесса является прямое (непосредственное) заполнение матриц свертки подходящими, по мнению экспертов, значениями (рис. 2).
Достоверность конструируемых матриц свертки существенно возрастает в случае использования топологической интерпретации процесса свертки в виде композиции стандартных функций свертки, заполняющих подобласти определения каждой отдельно взятой матрицы свертки.
Рисунок 2 - Прямое заполнение матриц свертки
Видение экспертом всех локальных обстоятельств свертки должно сочетаться с обобщенными требованиями к свойствам конструируемой эпюры топологии: существование трех непересекающихся пучков изопрайс, характеризующих области малых, средних и больших значений свертки [3].
На заключительном этапе процедуры разработки интеллектуальной технологии моделирования оценки земельных участков под строительство коммерческой недвижимости вычисляется комплексная оценка привлекательности на основе обращения к бинарным матричным сверткам и трансляции полученных результатов на верхние уровни дерева критериев.
Таким образом, комплексная оценка, полученная в результате свертки параметров, отражает ценность конкретного земельного участка для инвестора. На основе комплексной оценки, выражающей относительную ценность земель, можно перейти к абсолютному показателю, в частности, к кадастровой стоимости земель.
Список литературы:
1. Белых А.А., Харитонов В.А. Обоснование направления развития механизма комплексного оценивания // Инновационный потенциал аграрной науки - основа развития АПК: материалы Всерос. науч.-практ. конф., Пермь, 21 нояб. 2008 г. / Перм. гос. с.-х. акад. - Пермь, 2008. - Ч. II. - С. 232-237.
2. Коростелев С.П. Кадастровая оценка недвижимости: учеб. пособие. - М.: Моросейка, 2010. - 356 с.
3. Харитонов В.А. Интеллектуальный технологии обоснования инновационных решений / Харитонов В.А. [и др.]. - Пермь: Изд-во Перм. гос. тех. ун-а, 2010.- 342 с.
