CC BY
111
УДК 332.74:336.226.212.1
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОЙ ОСНОВЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ОБЪЕКТОВ ЖИЛОГО ФОНДА
Алексей Викторович Дубровский
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент, тел. (383)344-31-73, e-mail: avd5@ssga.ru
Владимир Адамович Махт
Омский государственный аграрный университет имени П. А. Столыпина, 644008, Россия, г. Омск, Институтская площадь, 1, кандидат экономических наук, заведующий кафедрой кадастра и оценки недвижимости, тел. (3812)65-24-33; e-mail: оmgau_kadastr_ocenka@mail.ru
Елена Александровна Козочкина
Омский государственный аграрный университет имени П. А. Столыпина, 644008, Россия, г. Омск, Институтская площадь, 1, аспирант, тел. (913)961-75-04, e-mail: kozochkina-elena@yandex.ru
Итоги первого тура государственной кадастровой оценки объектов недвижимости обозначили слабые стороны методики государственной кадастровой оценки. Для совершенствования методической основы предложена методика кадастровой оценки, основанная на принципах индивидуальной и массовой оценки. В рамках эксперимента проведена верификация исходной рыночной информации, использован автоматизированный способ расчета основных показателей рынка недвижимости (на примере квартир). Применен сравнительный подход с использованием метода корректировок. В отличие от классической теории кадастровой оценки, в рамках исследования разработан алгоритм автоматизированного подбора объектов-аналогов. Для учета влияния на кадастровую стоимость фактора местоположения предложена кластеризация объектов недвижимости относительно остановок общественного транспорта. В результате апробации выявлено, что предложенная методика позволяет снизить погрешность результатов оценки по сравнению с методикой государственной кадастровой оценки.
Ключевые слова: кадастровая оценка, массовая оценка недвижимости, индивидуальная оценка, объект оценки, объект аналог, кластеризация.
Вопросы кадастровой оценки объектов недвижимости (ОН) стали особенно актуальны в связи с принятием Федерального закона «О государственной кадастровой оценке» от 03.07.2016 № 237-ФЗ [1].
Первый тур государственной кадастровой оценки объектов недвижимости (ГКО) осуществлен на основе методики, не утвержденной на период проведения оценки. Как показала практика, значительное количество заявлений об оспаривании кадастровой стоимости (КС) свидетельствует о необходимости доработки, совершенствования и тщательной апробации существующих методик и алгоритмов оценки. Неоспорима потребность в создании единой методики ГКО, действующей на всей территории РФ.
Фундаментальный вклад в развитие оценки недвижимости внесли зарубежные ученые: Дж. Фридман [2], Генри С. Харрисон [3], Дж. К. Эккерт [4], П. Мерлен [5].
Развитием методологии массовой оценки недвижимости занимаются такие современные российские ученые, как С. В. Грибовский [6, 7], А. Г. Грязно-ва [8], Р. В. Бабенко [9], Б. Д. Новиков [10], Е. С. Озеров [11], В. Н. Москвин [12], В. П. Ануфриев [13], В. И. Татаренко [14] и др.
При разработке методики ГКО авторы опирались на научную литературу в области экономики недвижимости [15, 16] и методологии статистики [17], а также законодательную базу об оценочной деятельности в РФ [18-23].
В данной работе продолжаются исследования по совершенствованию методической основы ГКО [23-28].
Авторами предложена методика ГКО, заключающаяся в последовательном выполнении этапов (рис. 1).
Рис. 1. Блок-схема последовательности выполнения этапов разработанной методики ГКО
На первом этапе оценки происходит сбор рыночной информации. Согласно теории оценки недвижимости, при необходимом объеме рыночной информации используется сравнительный подход, при котором стоимость оцениваемого объекта рассчитывается на основе стоимости аналогичных объектов
с применением корректировок. Поэтому рыночной информацией в рамках исследования является описание аналогичных ОН, присутствующих на рынке.
В соответствии с положением Федерального стандарта оценки (ФСО) № 1 при сравнительном подходе используется достоверная и достаточная информация о ценах совершенных сделок и ценах предложений [1]. Сведения о совершенных сделках носят конфиденциальный характер, в связи с чем для целей эксперимента использовалась только информация о ценах предложений.
Источниками исходных данных о ценах предложений являются базы данных агентств недвижимости, средства массовой информации.
В отношении квартир рыночная информация, как правило, представлена следующими данными: адрес (описание местоположения), количество комнат, общая площадь, площадь кухни, этаж квартиры, этажность жилого дома, материал стен, цена предложения и дополнительные характеристики квартиры (состояние ремонта, год постройки, наличие балкона и иное), а также дата объявления.
При первичной обработке исключаются объекты-аналоги (ОА) с отсутствующими характеристиками адреса, количества комнат, этажа, этажности, материала стен и цены. Материал стен обобщается до основных видов: кирпичные, панельные и иные.
Вторым этапом ГКО является верификация исходных данных. Информация, используемая для целей оценки ОН, должна быть проверяема и достоверна. При этом исходный перечень объектов оценки (ОО), полученный из кадастра недвижимости, содержит неточности и ошибки. Например, номер этажа квартиры превышает общую этажность жилого дома.
Рыночная информация, полученная из средств массовой информации, также содержит значительное количество ошибок. Непроверенные исходные данные, используемые в ходе ГКО, отрицательно сказываются на достоверности результатов оценки.
В рамках исследования выявлены и устранены следующие виды ошибок в значениях характеристик ОА:
- продажа долей в квартире;
- ошибка в значении общей цены за квартиру. Например, в базе данных стоимость квартир указывается в тысячах рублей, а в конкретном объявлении вместо 1 200 тысяч рублей ошибочно введено значение 1 200 000 тысяч рублей;
- недостоверная общая площадь квартиры (например, указана площадь 406 кв. м вместо 40,6 кв. м);
- ошибка в указании этажа квартиры. Этаж квартиры больше этажности здания.
Выше приведен неполный перечень встречающихся ошибок в исходной информации. Алгоритм верификации данных может совершенствоваться по мере обнаружения новых ошибок, подлежащих выявлению в автоматизированном режиме.
Особое внимание при выполнении оценочных работ уделяется этапу анализа рынка недвижимости. В исследовании применен автоматизированный способ расчета основных показателей рынка недвижимости (на примере квартир). В рамках эксперимента для исследования рынка жилой недвижимости определены корректировки стоимости при изменении количества комнат, этажа и состояния (ремонта) квартиры. Рассчитан индекс цен по формуле:
I
Р1 1 - Р
Рг
аф-1 --, (1)
' и
п
где —1 - индекс цен в текущем месяце по отношению к предыдущему месяцу;
I — 1, 2,..., п - количество квартир;
Р - цена за 1 кв. м 1-й квартиры в текущем месяце;
Р— - цена за 1 кв. м 1-й квартиры в предыдущем месяце.
Для представления пространственной информации на основе адресного описания осуществлена привязка ОН с использованием условных значений координат в системе координат кадастра недвижимости.
На третьем этапе для моделирования стоимости ОН предложена математическая формализация алгоритма ГКО.
Предположим, что для построения модели выделено т характеристик ОН. На базе исходной рыночной информации получена генеральная совокупность, состоящая из неповторяющихся ОН Х( с известной рыночной стоимостью Р(
/ (X) — рг, (2)
где I — 1, 2,..., п, где п > 1.
Значения характеристик объектов недвижимости Х( можно обозначить как %, 2,..., хт, где у — 1, 2,..., т, при т > 1. Тогда объектХ{ представим в виде т-мерного вектора Х{ — (ха, х{2,..., хт), а функцию стоимости /(Х{) - как функцию переменных ха, х{2,..., хтт .
Из генеральной совокупности формируется обучающая выборка для построения модели рынка недвижимости и контрольная выборка, на которой проверяется качество построенной модели.
Стоимость объектов из контрольной выборки определяется на основе данных обучающей совокупности для дальнейшего сравнения полученных результатов с рыночной стоимостью (РС). Для этого примем следующие допущения.
Объекты недвижимости из контрольной выборки Х1 однородны с объектами обучающей выборки. Задачей является восстановление значения стоимостной
функции на базе известной удельной стоимости за 1 кв. м Р' объектов X', принадлежащих обучающей выборке.
При этом значения Х( контрольной выборки у-й характеристики должны принадлежать интервалу значений обучающей выборки
х] е (х™1П, *7ах), (3)
где х™1" =|х1 j, Х2у,..., хпу|, хтах =|Х1 у, Х2у,..., хпу| - соответственно минимальное и максимальное значение у-й характеристики объекта контрольной выборки.
Для определения удельной стоимости за 1 кв. м объектов необходимо построить функцию ф(Х), приближенную к функции / (X).
Модель предполагает расчет удельной стоимости ОО на основе известной стоимости ОА.
Согласно положению Федерального стандарта оценки № 1, при использовании метода корректировок каждый ОА сравнивается с ОО по ценообразую-щим факторам (элементам сравнения), выявляются различия объектов по этим факторам и цена ОА корректируется по выявленным различиям для определения стоимости ОО [1].
Отличающие характеристики ОА приводятся к значениям характеристик ОО путем расчета соответствующих корректировок. Величина указанных корректировок определяется на основе рыночных данных. Принцип расчета корректировок заключается в поиске и сравнении ОА, различающихся только одной характеристикой. Рассчитанные корректировки служат основой для анализа рынка недвижимости и позволяют определить ценообразующие факторы стоимости.
Описанную модель представим в виде функции ф(Х)
п т
13 П5у
Ф( X) = '=1 1=1 , (4)
п
где Р' - известная удельная стоимость за 1 кв. м объекта X';
8'у - корректировкау-й характеристики объекта X'.
Основой методики ГКО является способ определения стоимости. В рамках исследования разработана и апробирована методика, основанная на принципах индивидуальной и массовой оценки ОН.
Такой подход позволил использовать достоинства индивидуальной оценки в условиях определения стоимости большого числа ОН, то есть массовой оценки.
В классической теории кадастровой оценки местоположение объекта характеризуется его удаленностью от важнейших объектов инфраструктуры города (исторический и деловой центры, вокзалы, речные порты, негативные объекты, промышленные зоны). Такой подход вносит субъективное влияние оценщика на результат при формировании перечня объектов инфраструктуры города, влияющих на стоимость. Как правило, подобное описание местоположения искажает фактическую стоимость объектов.
Суть алгоритма заключается в следующем: для всех ОО и их предполагаемых аналогов осуществляется сбор ценообразующих факторов стоимости, затем для каждого ОО производится автоматизированный подбор близких по характеристикам ОА.
В алгоритме подбора ОА для учета влияния на стоимость фактора местоположения предложена кластеризация ОН относительно остановок общественного транспорта (ООТ). Дальность пешеходных подходов до ближайшей ООТ устанавливается согласно СНиП 2.07.01-89* «Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений». В связи с этим, ООТ, как наиболее распространенная единица инфраструктуры, оптимально распределенная на территории города, является значимым ценообразующим фактором стоимости при оценке жилой недвижимости. Поэтому при решении частной задачи для определения значимости местоположения ОН единицей кластеризации ОН принята ООТ. ОН включается в кластер ближайшей ООТ по принципу минимального расстояния до ООТ.
Для учета влияния на стоимость качественных характеристик многоэтажных жилых домов, в которых расположены ОО и ОА, для каждого ОО определяются ОА в одном кластере ООТ или в ближайших для ОО кластерах. При этом год постройки домов ОА стремится к году постройки дома ОО.
Для учета влияния на стоимость количественных и качественных характеристик ОН поиск ОА осуществляется с учетом максимального совпадения со значениями характеристик ОО либо с учетом минимальных корректировок стоимости в случае различных характеристик ОН.
На четвертом этапе выполняется расчет кадастровой стоимости.
Для апробации методики случайным образом сформирована контрольная выборка объемом 3 тысячи квартир, расположенных на территории г. Омска. Из обучающей выборки удалены дублирующие объявления о продаже квартир, вошедших в контрольную выборку, а также ОО с отсутствующими характеристиками.
Официально российским законодательством не установлены четкие критерии качества результатов оценки. Целью оценки является определение стоимости ОО. Показателем качества полученных результатов служит точность (погрешность) оценки.
Для сравнения результатов предложенной методики с итогами кадастровой оценки стоимость каждого ОН из контрольной выборки определена по состоянию на 20 июня 2012 г. (на дату определения кадастровой стоимости ОН
Омской области, утвержденную приказом Минимущества Омской области от 21.01.2013 № 1-п).
Согласно положению ФСО № 4, под кадастровой стоимостью понимается рыночная стоимость, определенная методами массовой оценки [20].
Для возможности графического представления отклонения стоимости от известной цены объектов оценки значения столбцов 5, 6 (табл. 1) отсортированы по возрастанию, далее рассчитано количество ОО с определенным значением отклонения.
Таблица 1
Сравнение результатов кадастровой стоимости и стоимости, рассчитанной в рамках исследования относительно известной цены объектов оценки
Объект оценки (ОО) Стоимость ОО, руб./кв. м Отклонение стоимости, %
Известная цена (Ц) Рассчитанная КС в рамках эксперимента (РКС) Утвержденная КС (УКС) РКС - Ц Ц УКС — Ц Ц
1 2 3 4 5 6
ОО_1 34 127 27 294 36 353 -20 7
ОО_2 40 000 40 140 31 906 0 -20
ОО_п+1 35 561 33 061 35 471 -7 0
— — — — —
оо_зооо 29 341 29 494 37 277 0 27
Мода 2 8
Медиана 3 7
Среднее арифметическое 2 5
Из гистограммы на рис. 2 видно, что максимальное количество квартир, стоимость которых рассчитана в рамках исследования, оценена с минимальным отклонением от рыночной стоимости, равномерно распределяясь относительно 2 % (средняя относительная погрешность 12 %). При этом экстремум отклонения кадастровой стоимости от рыночной явно смещен относительно 8 % в сторону увеличения (средняя относительная погрешность 17 %). Следовательно, методика ГКО приводит к завышению стоимости. Погрешность определения стоимости в рамках исследования практически в полтора раза меньше погрешности определения КС относительно известной цены объектов оценки (табл. 2).
1
1 } г 1,
/ Г
Г
100 -80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80
Отклонение кадастровой стоимости от известной цены ОО, %
(УКС - Ц)/Ц (РКС - Ц)/Ц
Рис. 2. Гистограмма отклонения кадастровой/рассчитанной стоимости в рамках эксперимента от известной цены объектов оценки
Таблица 2
Сравнение существующей и предложенной методик ГКО
Признак Методика ГКО 2012 г. Предложенная методика
Верификация рыночной информации Верификация недостающих значений ценообразующих факторов стоимости Алгоритм верификации недостоверных сведений об ОА
Ценовое зонирование территории В первом туре ГКО на территории г. Омска зонирование не применялось Кластеризация относительно остановок общественного транспорта
Моделирование рынка недвижимости Многофакторный анализ: регрессионная модель на основе ценообразующих факторов стоимости Алгоритм определения КС, основанный на принципах индивидуальной и массовой оценки
Значимый фактор стоимости: состояние ремонта ОА Не учитывался при ГКО Учитывается в методике
Интервал достоверности результатов оценки ±17 % ±12 %
Проведенный анализ показал, что описанная методика ГКО, 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. Разработанный алгоритм анализа рынка недвижимости, позволяющий в автоматизированном режиме обрабатывать и анализировать полученную информацию, имеет ценность для областей, связанных с аналитикой рынка недвижимости.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. О государственной кадастровой оценке [Электронный ресурс] : федер. закон от 03.07.2016 № 237-Ф3. — Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
2. Фридман Д., Ордуэй Н. Анализ и оценка приносящей доход недвижимости. — М. : Изд-во АНХ при Правительстве РФ «Дело ЛТД», 1995. — 461 с.
3. Харрисон Г. С. Оценка недвижимости: учеб. пособие / пер. с англ. Г. С. Харрисон. — М. : РИО Мособлупрполиграфиздата, 1994. — 231 с.
4. Эккерт Дж. К. Организация оценки и налогообложения недвижимости / пер. с англ. — М. : Российское общество оценщиков, Академия оценки, Стар Интер, 1997. — Т. 1. — 382 с.
5. Мерлен П. Город. Количественные методы изучения / пер. с франц. П. Мерлен. — М. : Прогресс, 1977. — 261 с.
6. Грибовский С. В. Методология и методы оценки недвижимости в Российской Федерации : дис. ... д-ра экон. наук. — СПб., 1999. — 352 с.
7. Грибовский С. В. Математические методы оценки стоимости недвижимого имущества : учеб. пособие. — М. : Финансы и статистика, 2008. — 366 с.
8. Грязнова А. Г., Федотова М. А. Оценка недвижимости : учебник для вузов / Финансовая академия при Правительстве РФ. — М. : Финансы и статистика. — 2005. — 494 с.
9. Бабенко Р. В. Модели оценки недвижимости. — Ростов н/Д. : Оценка, 2012. — 332 с.
10. Новиков Б. Д. Теория и многолетняя практика оценки рыночной стоимости недвижимости на компьютере на примере оценки квартир в Москве по программе «Рынок-М» [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://titaeva.ru.
11. Озеров Е. С., Пупенцова С. В. Управление стоимостью и инвестиционным потенциалом недвижимости. — СПб. : Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2015. — 602 с.
12. Москвин В. Н., Соколова Т. А. Проблемы и перспективы переоценки кадастровой стоимости земельных участков в судебном порядке // Вестник СГУГиТ. — 2015. — Вып. 1 (29). — С. 82—89.
13. Ануфриев В. П., Юрлова В. А. Разработка системы эколого-экономической оценки сельскохозяйственных угодий // Вестник СГУГиТ. — 2015. — Вып. 4 (32). — С. 181—193.
14. Татаренко В. И., Гордеев А. В. Использование метода остатка при оценке рыночной стоимости земельных участков объектов промышленности и транспорта, входящих в состав комплекса опасного промышленного объекта для оспаривания результатов определения кадастровой стоимости // Вестник СГУГиТ. — 2016. — Вып. 2 (34). — С. 111—118.
15. Смирнова И. В. Экономика недвижимости : учеб. пособие. — СПб. : СПбГИЭ, 2003. — 450 с.
16. Виноградов Д. В. Экономика недвижимости : учеб. пособие. — Владимир : Владимирский государственный университет, 2007. — 136 с.
17. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы : учебник. — М. : Финансы и статистика, 2000. — 352 с.
18. Об утверждении Федерального стандарта оценки «Общие понятия оценки, подходы к оценке и требования к проведению оценки (ФСО № 1)» [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 20.05.2014 № 297. - Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
19. Об утверждении Федерального стандарта оценки «Цель оценки и виды стоимости (ФСО № 2)» [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 20.05.2015 № 298. - Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
20. Об утверждении Федерального стандарта оценки «Определение кадастровой стоимости (ФСО № 4)» [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 22.10.2010 № 508. - Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
21. Об утверждении Федерального стандарта оценки «Оценка недвижимости (ФСО № 7)» [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 25.09.2014 № 611. - Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
22. Об утверждении результатов определения кадастровой стоимости объектов недвижимости на территории Омской области [Электронный ресурс] : приказ Министерства имущественных отношений Омской области от 21 января 2013 г. № 1-п. - Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
23. Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 07.06.2016 № 358. - Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс».
24. Дубровский А. В., Ермолаева Е. А., Подрядчикова Е. Д. Геоинформационный анализ распределения величины арендной платы коммерческой недвижимости на территории города Новосибирска // Вестник СГГА. - 2014. - Вып. 3 (27). - С. 122-128.
25. Дубровский А. В., Подрядчикова Е. Д. О подходе к расчету показателя социальной комфортности населения для совершенствования системы оценки недвижимого имущества // Вестник СГУГиТ. - 2013. - Вып. 3 (23). - С. 94-100.
26. Борис Е. А. Апробация методики кадастровой оценки объектов недвижимости, основанной на принципах индивидуальной оценки // Омский научный вестник. - 2014. -№ 5 (132). - С. 54-57.
27. Борис Е. А. Методика кадастровой оценки объектов недвижимости, основанная на принципах индивидуальной оценки // Российское предпринимательство. - 2014. -№ 24 (270). - С. 138-146.
28. Борис Ф. Н., Махт В. А., Борис Е. А. Решение прикладных задач массовой оценки недвижимости с применением метода геокодирования // Омский научный вестник. - 2014. -№ 2 (130). - С. 214-216.
Получено 03.07.2017
© А. В. Дубровский, В. А. Махт, Е. А. Козочкина, 2017
IMPROVEMENT OF THE METHODICAL BASIS OF CADASTRAL VALUATION OF RESIDENTIAL PROPERTY
Aleksey V. Dubrovskiy
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Ph. D., Associate Professor, phone: (383)344-31-73, e-mail: avd5@ssga.ru
Vladimir A. Makht
Omsk State Agrarian University named after P. A. Stolypin, 644008, Russia, Omsk, 1 Institutskaya Square, Ph. D., Head of the Department of Cadastre and Property& Infrastructure, phone: (3812)65-24-33, e-mail: оmgau_kadastr_ocenka@mail.ru
Elena A. Kozochkina
Omsk State Agrarian University named after P. A. Stolypin, 644008, Russia, Omsk, 1 Institutskaya Square, Ph. D. Student, phone: (913)961-75-04, e-mail: kozochkina-elena@yandex.ru
The results of the first round of the state cadastral valuation of real estate revealed the weaknesses of the methodology of state cadastral valuation. To improve the methodological basis, a cadastral valuation methodology based on the principles of individual and mass evaluation was proposed. Within the framework of the experiment, the initial market information was verified, an automated method for calculating the basic indicators of the real estate market (using the example of apartments) was used. A comparative approach is applied using the correction method. In contrast to the classical theory of cadastral valuation, an algorithm for the automated selection of analogue objects was developed within the framework of the study. To take into account the effect on the cadastral value of the location factor, clustering of real estate objects with respect to public transport stops was suggested. As a result of approbation it was revealed that the proposed methodology allows to reduce the error of the evaluation results in comparison with the methodology of the state cadastral valuation.
Key words: cadastral valuation of real estate, mass appraisal of real estate, individual evaluation, appraisal of real estate, analogue of real estate, clustering of real estate objects.
REFERENCES
1. Federal Law of July 03, 2016 No. 237-FZ. On the state cadastral valuation. Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
2. Friedman J., Ordway Nick. (1995). Analiz i ocenka prinosjashhej dohod nedvizhimosti [Analysis and evaluation of income-generating real estate]. Moscow: McGraw-hill [in Russian].
3. Harrison G. S. (1994). Ocenka nedvizhimosti [Property valuation]. Moscow: RIO Mosobluprpoligrafizdata [in Russian].
4. Eckert, G. (1997). Organizacija ocenki i nalogooblozhenija nedvizhimosti [Organization of assessment and taxation of real estate]. Moscow: Russian Society of Appraisers, Star Inter [in Russian].
5. Merlen, P. (1997). Gorod. Kolichestvennye metody izuchenija [City. Quantitative methods of study.]. Moscow: Progress [in Russian].
6. Gribovskij, S. V. (1999). Metodologija i metody ocenki nedvizhimosti v Rossijskoj Federacii [Methodology and methods of real estate valuation in the Russian Federation]. Extended abstract of Doctor's thesis. St. Petersburg [in Russian].
7. Gribovskij, S. V. (2008). Matematicheskie metody ocenki stoimosti nedvizhimogo imushhestva [Mathematical Methods for Estimating the Value of Real Estate]. Moscow: Finance and Statistics [in Russian].
8. Grjaznova, A. G., & Fedotova, M. A. (2005). Ocenka nedvizhimosti [Property valuation]. Moscow: Finance and Statistics [in Russian].
9. Babenko, R. V. (2012). Modeli ocenki nedvizhimosti [Real estate valuation models]. Ros-tov-na-Donu: Valuation [in Russian].
10. Novikov, B. D. (n. d.). Theory and long-term practice of assessing the market value of real estate on a computer by the example of an appraisal of apartments in Moscow under the "Mar-ket-M"program. Retrieved from at http://titaeva.ru [in Russian].
11. Ozerov, E. S., & Pupencova, S. V. (2015). Upravlenie stoimost'ju i investicionnym potencialom nedvizhimosti [Management of the cost and investment potential of real estate]. St. Petersburg: St. Petersburg State Polytechnic University [in Russian].
12. Moskvin, V. N., & Sokolova, T. A. (2015). Judicial cadastral revaluation of land unit: problems and prospects. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 1(29), 82-89 [in Russian].
13. Anufriev, V. P., & Yurlova, V. A. (2015). Development of a system for environmental and economic assessment of agricultural lands. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 4(32), 181-193 [in Russian].
14. Tatarenko, V. I., & Gordeev, A. V. (2016). Remainder approach method in market cost estimation of land parcel objects of industry and transport, included in dangerous industrial object for contestation of cadastral cost results. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 2(34), 111-118 [in Russian].
15. Smirnova I. V. (2003). Ekonomika nedvizhimosti [Economy of real estate]. St. Petersburg: Petersburg University of Economics [in Russian].
16. Vinogradov, D. V. (2007). Ekonomika nedvizhimosti [Economy of real estate]. Vladimir: Vladimir State University [in Russian].
17. Dubrov, A. M., Mhitarjan, V. S., & Troshin, L. I. (2000). Mnogomernye statisticheskie metody [Multidimensional Statistical Methods]. Moscow: Finance and Statistics [in Russian].
18. Order of the Ministry of Economic Development RF of May 20, 2014 No. 297. On the approval of the Federal Standard of Evaluation "General concepts of assessment, approaches to assessment and requirements for the evaluation of FSO No 1)". Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
19. Order of the Ministry of Economic Development RF of May 20, 2014 No. 298. On the approval of the Federal Standard of Evaluation "Purpose of valuation and types of value of FSO No. 2)". Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
20. Order of the Ministry of Economic Development RF of October 22, 2010 No. 508. On the approval of the Federal Standard of Evaluation "Determination of cadastral value of FSO No. 4)". Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
21. Order of the Ministry of Economic Development RF of September 25, 2014 No. 611. On the approval of the Federal Standard of Evaluation "Property valuation of FSO No. 7) ". Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
22. Order of the Ministry of Economic Development RF of January 21, 2013 No. 1-P. On the approval of the results of determining the cadastral value of real estate in the Omsk region. Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
23. Order of the Ministry of Economic Development RF of June 07, 2016 No. 358. On approval of methodological instructions on state cadastral valuation. Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian].
24. Dubrovskij, A. V., Ermolaeva, E. A., & Podrjadchikova E. D. (2014). Geoinformation analysis of the distribution of rent of commercial real estate in the city of Novosibirsk. Vestnik SGGA [Vestnik SSGA], 3(27), 122-128 [in Russian].
25. Dubrovskij, A. V., & Podrjadchikova E. D. (2013). On the approach to calculating the indicator of social comfort of the population for improving the system of assessing real estate. Vestnik SGGA [Vestnik SSGA], 3(23), 94-100 [in Russian].
26. Boris, E. A. (2014). Approbation of the methodology of cadastral valuation of real estate objects, based on the principles of individual assessment. Omskij nauchnyj vestnik [Omsk Scientific Bulletin], 5(132), 54-57 [in Russian].
27. Boris, E. A. (2014). The method of cadastral valuation of real estate objects, based on the principles of individual evaluation. Rossijskoe predprinimatel'stvo [Russian Entrepreneurship], 24(270), 138-146 [in Russian].
28. Boris, F. N., Maht, V. A., & Boris, E. A. (2014). Solution of applied problems of mass valuation of real estate using the geocoding method. Omskij nauchnyj vestnik [Omsk Scientific Bulletin], 2(130), 214-216 [in Russian].
Received 03.07.2017
© A. V. Dubrovskiy, V. A. Makht, E. A. Kozochkina, 2017
