СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

DOI 10.38197/2072-2060-2020-226-6-243-279

совершенствование

методологического

обеспечения

кадастровой оценки

improvement

of methodological

support for cadastral

valuation

СУТЯГИН ВЛАДИСЛАВ ЮРЬЕВИЧ

Доцент кафедры «Финансы и банковское дело» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина», к.э.н., доцент

VLADISLAV YU. SUTYAGIN

Associate Professor of the Department of Finance and Banking, Derzhavin Tambov State University, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

244

РАДЮКОВА ЯНА ЮРЬЕВНА

Профессор кафедры «Финансы и банковское дело» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина», к.э.н., профессор

YANA YU. RADYUKOVA

Professor of the Department of Finance and Banking, Derzhavin Tambov State University, Candidate of Economic Sciences, Professor

СМАГИНА ВАЛЕНТИНА ВИКТОРОВНА

Проректор — главный Ученый секретарь, профессор кафедры «Финансы и банковское дело» ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина», член Президиума ВЭО России, заместитель руководителя Тамбовского регионального отделения ВЭО России, д.э.н., профессор

VALENTINA V. SMAGINA

Vice-Rector — Chief Scientific Secretary, Professor of the Department of Finance and Banking, Derzhavin Tambov State University, Member of the Presidium of the VEO of Russia, Deputy Head of the Tambov Regional Branch of the VEO of Russia, Doctor of Economic Sciences, Professor

АННОТАЦИЯ

Изменения 2014 г. в Налоговом кодексе расширили действие института кадастровой оценки с земли на объекты капитального строительства. Но это же породило и новую волну вопросов к достоверности проводимой кадастровой оценки. Одним из камней преткновения стал учет (исключение) земли из стоимости объекта капитального строительства. Настоящая статья посвящена методическому обоснованию оценки и учета стоимости земли в едином объекте недвижимости при условиях дефицита исходной информации. В статье авторами рассматривается доля земельного участка в стоимости единого объекта

недвижимости как результат действия различных ценообразующих факторов. В качестве методической основы расчета доли земли в едином объекте недвижимости был использован метод регрессионного анализа. Результаты настоящего исследования могут быть использованы в практике кадастровой оценки, а также рыночных оценках (включая судебные экспертизы), подготовленных для оспаривания результатов кадастровой оценки. Кроме того, авторами сделан ряд предложений по направлению дальнейшего совершенствования предложенного подхода. ABSTRACT

The 2014 changes in the Tax Code expanded the institute of cadastral valuation from land to capital construction facilities. But this also gave rise to a new wave of questions about the reliability of the cadastral assessment. One of the stumbling blocks was the accounting (exclusion) of land from the cost of the capital construction facility. This article is devoted to methodological substantiation of estimation and accounting of land value in a single real estate object in conditions of lack of initial information. In the article, the authors consider the share of the land plot in the value of a single real estate object as a result of various pricing factors. As a methodological basis for calculating the share of land in a single real estate object, the regression analysis method was used. The results of the present study can be used in cadastral valuation practices as well as market assessments (including forensic examinations) prepared to challenge the results of cadastral valuation. In addition, the authors made a number of proposals for the direction of further improvement of the proposed approach.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

Кадастровая оценка, объект капитального строительства, доля земельного участка в едином объекте недвижимости, оспаривание результатов кадастровой оценки, судебная экспертиза.

246

KEYWORDS

Cadastral valuation, capital construction object, share of Land in a single real estate object, contesting results of cadastral valuation, forensic examination.

В действующей налоговой системе одно из центральных мест занимает кадастровая оценка. На текущий момент кадастровая стоимость используется в качестве налогооблагаемой базы по четырем налогам: земельному налогу, налогу на имущество физических лиц, налогу на имущество организаций и налогу на доходы физических лиц (справедливости ради скажем, что в отношении последних двух налогов лишь частично). Кроме того, кадастровая стоимость широко используется в сфере аренды земли (где арендодателем выступают государственные органы), а также в процессе ее выкупа частными лицами из государственной (муниципальной) собственности [1].

Особую роль кадастровая оценка приобретает для местных и региональных (хотя и в меньшей степени) налогов. Мы можем это проследить на примере Тамбовской и Волгоградской областей. Так, по состоянию на 2018 г. для областного центра г. Тамбова доля четырех упомянутых выше налогов «дает» 80,3% доходной части городского бюджета, а с учетом аренды за землю — более 90% [2]. Другой пример — Волгоград: доля указанных налогов в 2018 г. составила 69,6% доходов городского бюджета, а с учетом аренды за землю — 83,5% [2].

Несмотря на то, что институту кадастровой оценки исполнился 21 год и процедура ее проведения должна быть отлажена, проблема достоверности ее результатов сейчас стоит как никогда остро. В чем же причина недостоверности кадастровой оценки?

Первой причиной недостоверности результатов является недоработка методического обеспечения кадастровой оценки, в т.ч. отсутствие четких инструкций и алгоритма проведения оценки, учитывающих конкретные случаи и специфику объекта. Применяемые на сегодняшний день методические указания содержат ряд неопределенностей. Кроме того, следует напомнить, что кадастровая оценка по своей природе является рыночной [1], но рассчитывается не индивидуально (впрочем, в отдельных случаях и индивидуально), а преимущественно методами массовой оценки. Как следствие, применение массовых методов оценки обусловливает наличие ошибок при обработке большого массива информации статистическими методами. Полностью нейтрализовать ошибки не получится, но совершенство методологии оценки, безусловно, позволит минимизировать их количество.

Вторая и, по-видимому, главная причина — конфликт интересов. Дело в том, что кадастровая оценка, как уже отмечалось, является основой для местных и в меньшей степени региональных бюджетов.

Организатором и заказчиком проведения кадастровой оценки является субъект РФ (в регламенте Федерального закона от 29.07.1998 № 135-Ф3 «Об оценочной деятельности в РФ»). 3 июля 2016 г. вышел отдельный Федеральный закон № 237 «О государственной кадастровой оценке», который с 2017 г. существенно изменил процедуру проведения кадастровой оценки. Теперь по новому закону субъект РФ является не только инициатором проведения, заказчиком кадастровой оценки, но и, по сути, ее исполнителем (в лице создаваемого в регионе государственного бюджетного учреждения) [3]. В такой ситуации несовершенство ме-

248

тодологии кадастровой оценки не влияет на результаты, они всегда будут «правильными».

Одной из ключевых проблем методологического обеспечения является учет или неучет стоимости земли при проведении кадастровой оценки объектов капитального строительства. Под последним Градостроительный кодекс РФ подразумевает «здание, строение, сооружение, объекты, строительство которых не завершено, за исключением некапитальных строений, сооружений и неотделимых улучшений земельного участка (замощение, покрытие и другие)» [4].

В соответствии с Методическими указаниями, утвержденными приказом Минэкономразвития России от 12.05.2017 № 226, «кадастровая стоимость объекта недвижимости определяется для целей, предусмотренных законодательством Российской Федерации, в том числе для налогообложения, на основе рыночной информации и иной информации, связанной с экономическими характеристиками использования объекта недвижимости, без учета иных, кроме права собственности, имущественных прав на данный объект. Определение кадастровой стоимости предполагает расчет вероятной суммы типичных для рынка затрат, необходимых для приобретения объекта недвижимости на открытом и конкурентном рынке» [5].

Следуя логике такого определения, базовый расчет кадастровой стоимости является сравнительным. Согласно данному методологическому подходу стоимость объекта капитального строительства рассчитывается на основе цен продажи объектов-аналогов.

Однако согласно действующему российскому законодательству объект капитального строительства продается одновременно с земельным участком. Так, Земельный кодекс

закрепляет «единство судьбы земельных участков и прочно связанных с ними объектов, согласно которому все прочно связанные с земельными участками объекты следуют судьбе земельных участков» [6]. На практике именно так и происходит: продается здание и одновременно с ним участок, а цена продажи включает одновременно стоимость объекта капитального строительства и земельного участка.

Однако налоговый учет земельных участков и объектов капитального строительства ведется дифференцированно. Это проявляется в том, что отличаются ставки, налоговые льготы и необлагаемые минимальные площади.

Учитывая последнее, возникает проблема исключения стоимости земельного участка при проведении кадастровой оценки объектов капитального строительства. Дело в том, что объективных подтвержденных данных (с данными по площади участка, его характеристиками) по каждой оферте найти тяжело. При этом в методических указаниях, утвержденных приказом Минэкономразвития России от 12.05.2017 № 226, в п. 5.5 зафиксировано: «необходимо указывать сведения об источниках информации для каждого ценообразующего фактора, а также ссылки на документы, подтверждающие сбор сведений из указанных источников информации» [5]. Кстати сказать, в процессе оспаривания результатов кадастровой оценки в вопросе «установление в отношении объекта недвижимости рыночной стоимости» на основании другого нормативного акта (ФСО № 3) зафиксирована сходная норма: «информация, приведенная в отчете об оценке, существенным образом влияющая на стоимость объекта оценки, должна быть подтверждена» [7]. Последняя норма распространяется и в отношении судебных экспертиз по вопросам оспаривания результатов када-

стровой оценки. Это, безусловно, затрудняет прямой расчет стоимости земли в цене каждого аналога.

Альтернативным и, как видится, более перспективным вариантом расчета стоимости земли в едином объекте недвижимости выглядит метод распределения, проводящийся на основе оценки доли земельного участка в стоимости единого объекта недвижимости, широко используемый в оценке застроенных участков. Согласно этому методу рыночная стоимость земельного участка рассчитывается как:

рсзу = дзу х рсеон' (1)

где: РСЗУ — рыночная стоимость земельного участка; ДЗУ — доля стоимости земельного участка в едином объекте недвижимости (далее для удобства «доля земельного участка»); РСЕ0Н — рыночная стоимость единого объекта недвижимости. Тогда рыночная стоимость объекта капитального строительства будет равна:

рсокс = рсеон х С1" дзу) (2)

где: РС0КС — рыночная стоимость объекта капитального строительства.

Отметим, что логика указанного подхода зафиксирована в методических указаниях, утвержденных приказом Минэкономразвития России от 12.05.2017 № 226. Так, в приложении 7 приведены ориентировочные доли стоимости земельных участков в единых объектах недвижимости (табл. 1).

Здесь нужно сделать ряд замечаний. Первое: указанные доли имеют нормативный характер, не имеют привязки к рыночным данным. Второе: оценки величины доли стоимо-

Таблица 1

Ориентировочные доли стоимости земельных участков, зданий, сооружений, движимого имущества и прочего [5]

Группа Доля земельного участка Доля зданий, сооружений Доля прочего

Благоустройство, внешние сети меблировка, влияние предпринимательской деятельности

Многоквартирное жилье 10-25% 60-70% 0-35%

Малоэтажное жилье, индивидуальные жилые дома, садовые дома 20-30% 50-70% 10-30% -

Объекты хранения индивидуального автотранспорта 15-30% 60-80% 0-15% -

Иные объекты транспорта 20% 70-75% 5-10% -

Торговые и торгово-развлекательные объекты 20-25% 60-80% 0-40% -

Объекты временного проживания 15-20% 40-70% 0-30% 15-20%

Объекты санаторно-курортного назначения 20-30% 35-65% 10-40% 20-25%

Объекты офисного назначения 15-25% 60-80% 0-30% -

Объекты производственного назначения 5-15% 60-85% 10-30% -

Социальные объекты 20% 50-70% 10-30% -

Прочие объекты 20% 65-70% 10-15% -

Сооружения 10% 90% - -

252

сти земельного участка отличаются от оценок ряда авторов [8-13]. Последнее является заметной проблемой. Дело в том, что в процедуре оспаривания результатов кадастровой оценки проводится оценка рыночной стоимости конкретного объекта капитального строительства. Оценщики в такой ситуации опираются на оценки долей земельных участков, как правило, привязанных к конкретному региону. Третье замечание: оценки долей представлены широким диапазоном. При этом методические указания не содержат рекомендаций о том, какую величину использовать в каждом конкретном случае.

В практических целях целесообразно использование множественной регрессии, поскольку чаще всего стоимость зависит от нескольких факторов (а не одного). Алгоритм регрессионного анализа в данном случае можно описать следующим образом:

1) формулируются исходные экономические гипотезы;

2) формируется исходная выборка и анализируется на наличие грубых погрешностей;

3) выбирается вид функции, по которой будет осуществляться выравнивание;

4) выявляются независимые переменные — факторы стоимости, — и производится их оцифровка, если они имеют неколичественную природу;

5) выводится уравнение регрессии, и анализируются показатели, характеризующие ее качество;

6) оптимизируются численные градации меток факторов стоимости (при необходимости);

7) проводится анализ экономического смысла выведенной регрессии и показателей, характеризующих качество регрессии.

Информационной основой регрессивного анализа послужили результаты оценок объектов недвижимости тамбовских оценочных фирм за период 2012-2019 гг. В ходе кластеризации объектов недвижимости были сформированы три группы: «Производственно-складская недвижимость», «Офисно-тор-говая недвижимость», «Жилая недвижимость». Предварительная выборка объектов недвижимости была подвергнута анализу на наличие «грубых ошибок» согласно базе критерия Смирнова — Граббса и исключены атипичные объекты.

Результаты выборки приведены на официальном сайте ООО «Оценка+» (http://ocenka-plus.pro/f/povesit_to.xlsx («Офис-но-торговая недвижимость»); http://ocenka-plus.pro/f/povesit_ ps.xlsx («Производственно-складская недвижимость»); http:// ocenka-plus.pro/f/povesit_zh.xlsx («Жилая недвижимость»)).

В целях повышения качества регрессионных моделей они были подвергнуты оптимизационным процедурам, в частности последовательному перекодированию [14, 15]. Результаты исследований приведены ниже (табл. 2-4).

Здесь стоит сделать несколько уточнений. Первое: в приведенных регрессионных моделях, имеющих количественный показатель 5-7 факторов, модели довольно универсальны ввиду большого их количества, включенных в уравнение. Вместе с тем в отдельных случаях в этих моделях при расчете коэффициента при аргументах может получиться отрицательное значение. Использовать такие модели следует с осторожностью, поскольку в них имеются противотечения с формулированными исходными экономическими гипотезами.

Второе: в регрессионной модели с количественным показателем 3-4 фактора также есть свои особенности, то есть целесообразно их применять с учетом представленных ниже рекомендаций (табл. 5-7).

Та бл и ца 2

Регрессионная модель расчета доли земли под жилой недвижимостью

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

6 факторов: Местоположение (х,,) Сельские населенные пункты -1; Другие города субъекта РФ - 3; Центр субъекта РФ - 5

Техническое состояние (х2); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 7

Отделка (х3); Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 6; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 7 у = 0,003% + 0,034% + 0,020% + 0,020% + 0,005%-0,014% г = 0,965; г2 =0,931; Аауег= 29,0%;

Тип (х4) Коттедж - 1; Индивидуальный дом - 2; Часть дома - 3 Fc = 222,04; F° = 2,23 с rit '

Строительный материал (х5) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 6; Прочие - 7.

Транспортная доступность (х6) На удалении от остановки общественного транспорта -1; Вблизи остановки общественного транспорта - 2.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

5 факторов: Местоположение ^ Сельские населенные пункты - 1; Другие города субъекта РФ - 5; Центр субъекта РФ - 6 у = -0,001% + 0,034% + 0,016% + 0,006% + 0,006% г = 0,964; г2 = 0,930; А = 28,9%; aver Fc = 263,61; F° = 2,39 crit '

Техническое состояние (х,) Хорошее- 1;Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 7

Отделка (х3) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9

Тип (х4) Коттедж - 1; Индивидуальный дом - 3;

Строительный материал (х5) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 5; Прочие - 9.

4 фактора: Техническое состояние (х1) Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 7; у = 0,034% + 0,014% + 0,005% + 0,012% г = 0,965; г2 = 0,931; А = 28,3%; aver Fc = 333,45; F° = 2,63 crit '

Отделка (х2) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9

Тип (х,) Коттедж - 1; Индивидуальный дом - 5; Часть дома - 7

Строительный материал (хЛ) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 3; Прочие - 5.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

4 фактора: Местоположение ^ Сельские населенные пункты - 1; Другие города субъекта РФ - 5; Центр субъекта РФ - 6 у = 0,001% + 0,027% + 0,018% + 0,013% г = 0,962; г2 = 0,926; А = 29,6%; aver Fc = 314,10; F° = 2,63 crit '

Техническое состояние (х,) Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 9

Отделка (х3) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9

Строительный материал (х4) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 4; Прочие - 5.

4 фактора: Отделка (х±) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9 у = 0,020% + 0,011% + 0,032% - 0,002% г = 0,940; г2 = 0,884; А = 36,4%; aver Fc = 190,87; F° = 2,63 crit '

Тип (х2) Коттедж - 1; Индивидуальный дом -4; Часть дома - 9

Строительный материал (х3) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 3; Прочие - 5.

Транспортная доступность (х6) На удалении от остановки общественного транспорта - 1; Вблизи остановки общественного транспорта - 9.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

5 фактора: Техническое состояние (х1) Хорошее - 1; Удовлетворительное - 4; Неудовлетворительное - 9; у = 0,027% + 0,016*х2 + 0,011% г = 0,964; г2 = 0,929; А = 29,3%; aver ' ' Fc = 441,68; F° .„ = 3,02 crit '

Отделка (х2) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9

Тип (х,) Коттедж - 1; Индивидуальный дом - 3; Часть дома - 5

5 фактора: Отделка (х±) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 2; Бюджетный ремонт - 8; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9 у = 0,018% + 0,015% + 0,031% г = 0,939; г2 = 0,881; А = 36,4%; aver Fc= 250,25; F° .„ = 3,02 crit '

Тип (х,) Коттедж - 1; Индивидуальный дом - 3; Часть дома - 7

Строительный материал (х,,) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 3; Прочие - 5.

5 фактора: Техническое состояние (х^ Хорошее - 1; Удовлетворительное - 4; Неудовлетворительное - 9; у = 0,026% + 0,017% + 0,014% r = 0,964; r2 = 0,929; A = 29,7%; aver ' ' Fc = 441,9; F° .„ = 3,02 crit '

Отделка (х2) Элитный ремонт- 1; Комфортный ремонт- 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9

Строительный материал (х,,) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 3; Прочие - 5.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

5 фактора: Местоположение (х,) Сельские населенные пункты - 1; Другие города субъекта РФ - 3; у = 0,002% + 0,039*Х2 + 0,018% г = 0,963; г2 = 0,927; А = 29,9%; aver ' ' Fc = 425,38; F° .„ = 3,02 crit '

Техническое состояние (х,) Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 7

Отделка (х3) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9

5 фактора: Местоположение (х,) Сельские населенные пункты - 1; Другие города субъекта РФ - 4; Центр субъекта РФ - 5 у = 0,001% + 0,025% + 0,026% г = 0,935; г2 = 0,874; А = 37,8%; aver ' ' Fc= 234,39; F° .„ = 3,02 crit '

Отделка (х2) Элитный ремонт - 1; Комфортный ремонт - 3; Бюджетный ремонт - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9

Строительный материал (х3) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 4; Прочие - 5.

Регрессионная модель расчета доли земли под офисно-торговой недвижимостью

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

7 факторов: Эта>1Уэгажностъ (х,); От 0 до 1

Техническое состояние (х2); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 4;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 5 у = 0Д43х1 + 0,003х2 + 0,009х3 - 0,010х4 - 0,002 х5 + 0,003х6 + 0,012Х7 г = 0,961; г2 = 0,923; А = 30,2%; aver ' ' Fc= 301,83; F\ = 2,11; crit ' '

Местоположение (х4); Сельские населенные пункты - 1; Другие города региона - 2; Центр субъекта РФ - 3.

Отдельный вход (х,); Есть - 1; Отс,- 7

Транспортная доступность (хй); Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

Строительный материал (х7) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 2; Металл/панели-сэндвич/быстровозводимые конструкции - 3.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

6 факторов: Этаж/этажность (х^ От 0 до 1 у = 0Д38х1 + 0,002Х2 + 0,010х3 - 0,013х4 - 0,001х5 + 0,010х6 г = 0,960; г2 = 0,922; А = 32,7%; aver ' ' Fc= 348,01; F° .„ = 2,22 crit '

Техническое состояние (х2); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 5;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 5

Отдельный вход (х4); Есть - 1; Отс,- 3

Транспортная доступность (х,); Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

Строительный материал (хй). Кирпич/бетон - 1; Дерево - 2; Металл/панели-сэндвич/быстровозводимые конструкции - 3.

5 факторов: Эта>1Узгажностъ (х,); От 0 до 1 у = 0Д39х1 + 0,003х2 + 0,010х3 0,006х4 + 0,004Х5 r = 0,959; r2= 0,919; A = 28,3%; aver ' ' Fc = 404,86; F°. =2,38 crit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 2; Неудовлетворительное - 3;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3

Транспортная доступность (х4); Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

Строительный материал (х,). Кирпич/бетон - 1; Дерево - 3; Металл/панели-сэнд-вич/быстровозводимые конструкции - 7.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

4 фактора: Этаж/этажность От 0 до 1 у = 0Д40х1 + 0,001х2 + 0,004х3 + 0,004Х4 г = 0,959; г2 =0,919; А = 47,2%; aver ' ' Fc= 508,28; F° .„ = 2,62 crit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 4;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 3; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 7

Строительный материал (х4) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 2; Металл/панели-сэндвич/ быстровозводимые конструкции - 3.

4 фактора: Этаж/этажность (х,); От 0 до 1 у = 0Д38х1 + 0,003х2 + 0,0002х3 + 0,003х4 г = 0,959; г2 =0,919; А = 33,2%; aver ' ' Fc= 511,12; F° .„ = 2,62 crit '

Отделка (х2); Комфорт - 1; Эконом - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9;

Транспортная доступность (х3); Внутриквартально - 1; Красная линия - 9

Строительный материал (х4) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 7; Металл/панели-сэндвич/ быстровозводимые конструкции - 9.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

4 фактора: Этаж/этажность (*,); От 0 до 1 у = 0Д43х1 + 0,002Х2 + 0,010х3 - 0,004Х4 г = 0,958; г2 =0,917; А =27,5%; aver ' ' Fc= 496,66; F°. =2,62 с rit '

Техническое состояние (х2); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 5;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3;

Транспортная доступность (х4). Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

5 фактора: Этаж/этажность (х,); От 0 до 1 у = 0Д38х1 + 0,006х2 + 0,003х3 г = 0,958; г2 =0,918; А = 39,5%; aver Fc= 668,75; F° = 2,62 с rit '

Техническое состояние (х2); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 5;

Строительный материал (х3). Кирпич/бетон - 1; Дерево - 7; Металл/панели-сэндвич/быстро возводимые конструкции - 9.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Уравнение регрессии Показатели качества регрессии

5 фактора: Этаж/этажность (*,); От 0 до 1 у = 0,141х1 + 0,0001х2 + 0,009х3 г = 0,957; г2 =0,917; А = 35,0%; aver ' ' Fc= 659,81; F° .„ = 3,01 crit '

Техническое состояние (х2); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 2; Неудовлетворительное - 3;

Отделка (х3) Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3;

5 фактора: Этаж/этажность (*,); От 0 до 1 у = 0Д42х1 + 0,003х2 + 0,0004х3 г = 0,958; г2 =0,918; А = 28,7%; aver ' ' Fc= 668,89; F° .„ = 3,01 crit '

Отделка (х2); Комфорт - 1; Эконом - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9;

Транспортная доступность (х3). Внутриквартально - 1; Красная линия - 9

5 фактора: Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 2; Неудовлетворительное - 3 у = 0,041х1 + 0,017х2 + 0,004х3 r = 0,872; r2= 0,761; A = 70,2%; aver ' ' Fc= 191,25; F° .„ = 3,01 crit '

Отделка (х2); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3;

Транспортная доступность (х3). Внутриквартально - 1; Красная линия - 7

Та бл и ца 4

Регрессионная модель расчета доли земли под производственно-складской недвижимостью

Количество и перечень факторов Цифровые метки Цифровые метки Показатели качества регрессии

7 факторов: Этаж/этажность (х,); От 0 до 1 у = 0Д43х1 + 0,003х2 + 0,009х3 - 0,010х4 - 0,002 х5 + 0,003х6 + 0,012Х7 г = 0,961; г2 = 0,923; А = 30,2%; aver ' ' Fc = 301,8; F\ = 2,11 с rit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1;Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 4;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 5;

Местоположение (х.); Сельские населенные пункты - 1; Другие города региона - 2; Центр субъекта РФ - 3.

Отдельный вход (х,.); Есть - 1; Отс,- 7

Транспортная доступность (хй); Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

Строительный материал (х7) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 2; Металл/панели-сэндвич/быстровоз-водимые конструкции - 3.

6 факторов: Этаж/этажность (х1) От 0 до 1 у = 0,138х1 + 0,002Х2 + 0,010х3 - 0,013х4 - 0,001х5 + 0,010х6 г = 0,960; г2 = 0,922; А = 32,7%; aver Fc = 348,1; F° = 2,22 с rit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлевторительное - 5;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 5

Отдельный вход (х^); Есть - 1; Отс, - 3

Транспортная доступность (х,); Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

Строительный материал (хй). Кирпич/бетон - 1; Дерево - 2; Металл/панели-сэндвич/быстровозводимые конструкции - 3.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Цифровые метки Показатели качества регрессии

5 факторов: Этаж/этажность (хя); От 0 до 1 у = 0,139х1 + 0,003х2 + 0,010х3 - 0,006х4 + 0,004Х5 г = 0,959; г2 =0,919; А = 28,3%; aver Fc =404,86; F° = 2,38 crit '

Техническое состояние (х2); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 2; Неудовлетворительное - 3;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3;

Транспортная доступность (х„); Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

Строительный материал (х5). Кирпич/бетон - 1; Дерево - 3; Металл/панели-сэндвич/быстровозводимые конструкции - 7.

4 фактора: Этаж/этажность (х^; От 0 до 1 у = 0,140х1 + 0,001х2 + 0,004х3 + 0,004Х4 г = 0,959; г2 =0,919; А = 47,2%; aver ' ' Fc = 508,28; F° .„ = 2,62 crit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 4;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 3; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 7;

Строительный материал (х4) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 2; Металл/панели-сэндвич/быстровозводимые конструкции - 3.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Цифровые метки Показатели качества регрессии

4 фактора: Этаж/этажность (х,); От 0 до 1 у = 0Д38х1 + 0,003х2 + 0,0002х3 + 0,003х4 г = 0,959; г2 =0,919; А = 33,2%; aver ' ' Fc = 511,12; F .=2,62 с rit '

Отделка (х2); Комфорт - 1; Эконом - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9;

Транспортная доступность (х3); Внутриквартально - 1; Красная линия - 9

Строительный материал (х4) Кирпич/бетон - 1; Дерево - 7; Металл/панели-сэндвич/быстровозводимые конструкции - 9.

4 фактора: Этаж/этажность (х,); От 0 до 1 у=0,143х1 + 0,002Х2 + 0,010х3 - 0,004Х4 г = 0,958; г2 =0,917; А =27,5%; aver ' ' Fc =496,66; F .=2,62 с rit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1;Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 5;

Отделка (х3); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3;

Транспортная доступность (Хд). Внутриквартально - 1; Красная линия - 2

5 фактора: Этаж/этажность (х,); От 0 до 1 у = 0Д38х1 + 0,006х2 + 0,003х3 г = 0,958; г2 =0,918; А = 39,5%; aver ' ' Fc = 668,75; F\ = 3,01 с rit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 3; Неудовлетворительное - 5;

Строительный материал (х3). Кирпич/бетон - 1; Дерево - 7; Металл/панели-сэндвич/быстровозводимые конструкции - 9.

Количество и перечень факторов Цифровые метки Цифровые метки Показатели качества регрессии

5 фактора: Этаж/этажность (*,); От 0 до 1 у = 0Д41х1 + 0,0001х2 + 0,009х3 г = 0,957; г2 =0,917; А = 35,0%; aver Fc = 659,81; F\ = 3,01 с rit '

Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 2; Неудовлетворительное - 3;

Отделка (х3) Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3;

3 фактора: Этаж/этажность (*,); От 0 до 1 у = 0Д42х1 + 0,003х2 + 0,0004х3 г = 0,958; г2 =0,918; А =28,7%; aver ' ' Fc = 668,89; F\ = 3,01 с rit '

Отделка (х2); Комфорт - 1; Эконом - 7; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 9;

Транспортная доступность (х3). Внутриквартально - 1; Красная линия - 9

5 фактора: Техническое состояние (х,); Хорошее - 1; Удовлетворительное - 2; Неудовлетворительное - 3; у = O.CWlXj + 0,017Х2 + 0,004х3 г = 0,872; г2 =0,761; А =70,2%; aver ' ' Fc = 191,25; F\ = 3,01 с rit '

Отделка (х2); Комфорт - 1; Эконом - 2; Без отделки (или в состоянии требующей замены отделки) - 3;

Транспортная доступность (х3). Внутриквартально - 1; Красная линия - 7

Рекомендации по использованию регрессионных моделей с 3-4 факторами (жилая недвижимость)

Количество и перечень факторов Уравнение регрессии Рекомендации

4 фактора: Техническое состояние (х^ Отделка (х2) Тип (х3) Строительный материал (х4) у = 0,034% + 0,014"х2 + 0,005"х3 + 0,012% Целесообразно для оценки объектов, расположенных в крупных городах

4 фактора: Местоположение %) Техническое состояние (х2) Отделка (х3) Строительный материал (х4) у = 0,001% + 0,027% + 0,018% + 0,013% Целесообразно для оценки объектов площадью не более 250-200 кв. м

4 фактора: Отделка %) Тип (х2) Строительный материал (х3) Транспортная доступность (х6) у = 0,020% + 0,011% + 0,032% - 0,002% Для оценки объектов, расположенных в крупных городах. Нецелесообразно для объектов в неудовлетворительном состоянии

Количество и перечень факторов Уравнение регрессии Рекомендации

5 фактора: Техническое состояние (х^ Отделка (х2) Тип (х3) у = 0,027% + 0,016*х2 + 0,011*х3 Для оценки объектов в крупных городах. Нецелесообразно для оценки объектов из нетрадиционных материалов

5 фактора: Отделка (х±) Тип (х2) Строительный материал (х3) у = 0,018% + 0,015% + 0,031% Для оценки объектов, расположенных в крупных городах. Нецелесообразно для объектов в неудовлетворительном состоянии

5 фактора: Техническое состояние (х^ Отделка (х2) Строительный материал (х3) у = 0,026% + 0,017% + 0,014% Нецелесообразно для оценки объектов, расположенных в малых городах и сельской местности

5 фактора: Местоположение (х^ Техническое состояние (х2) Отделка (х3) у = 0,002% + 0,039% + 0,018% Нецелесообразно для оценки объектов нетиповой постройки и нетрадиционных материалов

5 фактора: Местоположение %) у = 0,001% + 0,025% + 0,026% Нецелесообразно для объектов в неудовлетворительном состоянии

Рекомендации по использованию регрессионных моделей с применением 3-4 факторов (офисно-торговая недвижимость)

Количество и перечень факторов Уравнение регрессии Рекомендации

4 фактора: Этаж/этажность (х^ у = 0Д40х1 + 0,001х2 + 0,004х3 + 0,004х4 Целесообразно для объектов, «нетребовательных» к транспортной доступности (например, объектов, расположенных внутри заводских территорий) или большим количеством вспомогательных площадей

Техническое состояние (х2)

Отделка (х3)

Строительный материал (х^

4 фактора: Этаж/этажность (х^ у = 0Д38х1 + 0,003х2 + 0,0002х3 + 0,003х4 Целесообразно для новой застройки, включая торговые центры и бизнес-центры. Не рекомендуется для оценки объектов в неудовлетворительном состоянии

Отделка (х2)

Транспортная доступность (х3)

Строительный материал (х^

4 фактора: Этаж/этажность (х^ у = 0Д43х1 + 0,002х2 + 0,010х3 - 0,004х4 Подходит для любых типов офисно-торговой недвижимости и земельных участков под ними. Не рекомендуется для оценки объектов индивидуальных проектов и из специфических строительных материалов

Техническое состояние (х2)

Отделка (х3)

Транспортная доступность (х4).

Количество и перечень факторов Уравнение регрессии Рекомендации

5 фактора: Этаж/этажность (х^ у = 0Д38х1 + 0,006х2 + 0,003х3 Целесообразно для объектов, «нетребовательных» к отделке или большим количеством вспомогательных площадей

Техническое состояние (х2)

Строительный материал (х3).

5 фактора: Этаж/этажность (х^ у = 0Д41х1 + 0,0001х2 + 0,009х3 Целесообразно для объектов, «нетребовательных» к транспортной доступности (например, объектов, расположенных внутри заводских территорий) или большим количеством вспомогательных площадей

Техническое состояние (х2)

Отделка (х3)

5 фактора: Этаж/этажность (х^ у = 0Д42х1 + 0,003х2 + 0,0004х3 Целесообразно для оценки современных торговых центров и бизнес-центров

Отделка (х2)

Транспортная доступность (х3).

5 фактора: Техническое состояние (х^ у = 0,041х1 + 0,017х2 + 0,004х3 Целесообразно для оценки объектов, расположенных в сельской местности

Отделка (х2)

Материал (х3).

Рекомендации по использованию регрессионных моделей с применением 3-4 факторов (производственно-складская недвижимость)

Количество и перечень факторов Уравнение регрессии Рекомендации

4 фактора: у = 0,274% + 0,013% + 0,001% - 0,014% Целесообразно для оценки типичных проектов промышленной недвижимости. Не рекомендуется для оценки сборных конструкций

Этаж/этажность %);

Техническое состояние (х2);

Местоположение (х3);

Наличие отопления (х4).

4 фактора: у = 0,274% + 0,013% - 0,014% + 0,005% Рекомендуется для оценки промышленной недвижимости в крупных городах

Этаж/этажность %);

Техническое состояние (х2);

Наличие отопления (х3);

Строительный материал (х^.

4 фактора: у - 0,252% + 0,012% + 0,0004% + 0,006% Не рекомендуется для оценки недвижимости, требующей инженерной поддержки (например, оценка недвижимости в пищевой промышленности, машиностроении и т.д.)

Этаж/этажность %);

Техническое состояние (х2);

Местоположение (х3);

Строительный материал (х^.

Я

го ■3 х ш 2

О *

0

1

т го

Ю О

0 и

01 ^

3

О

0 о.

х ш ш I

1 i

Л 1

О. X

1= *

ш ^

о ¡1

Ё (и

Ш I

I *

о £

§ у

« о

К ^

£ X О з

¡5

Е и

О. Т

у

1= X

_ со

£ ^

Ё ®

ш 1

О !Х О. О С I

* * ° К 5" I

=Г

5 i

£

ХО|-

I

01 ^

3

.о

Е О

X ^

^ 01 * 1

ГО

О ^

'5 з

01 X

X X

X и

ш и

X ш

Сй .

ГО

. ш

> .

о о"

[-■О т-Ч

о

о" +

О 00 гм о"

о о

о" +

«И"

[-■О т-Ч

о

о" +

гм о"

о о

о" +

гм

т-Ч

о

о" +

о ьл гм о"

Сй

о о. о

2 и

I- Й

I £ § 2

ш

01

о

274

Третье: несмотря на высокие значения коэффициентов детерминации, корреляции и F-статистики Фишера, средняя ошибка аппроксимации довольно высока. В этой связи наиболее востребованными будут регрессионные модели, полученные при массовых оценках, что соответствует ситуации и методологии кадастровой оценки.

Стоит сказать, что предлагаемое методологическое обеспечение способствует ее качественному проведению по определению кадастровой оценки. В этом плане целесообразным выглядит апробация предложенного подхода на большем объеме данных и на материале различных субъектов РФ. Первое связано с необходимостью снижения ошибки аппроксимации и повышением прогностической способности моделей. Второе связано с тем фактом, что на различных региональных рынках существуют свои особенности спроса и предложения, что отражается на значении различных факторов.

Кроме того, дальнейшая методологическая разработка может быть связана с идентификацией иных факторов, включаемых в модель, а также различные компоновки факторами регрессионных моделей в зависимости от наличия исходных данных. Последнее имеет отдельное значение. Дело в том, что практика показывает, что в статистическом плане наиболее адекватными выглядят регрессионные модели с 3 и 4 факторами. Однако в случае, когда количество факторов незначительно, то ключевое значение приобретает «подбор» факторов в регрессию. Это, в свою очередь, зависит от типа оцениваемых объектов, их местоположения и иных характеристик.

Наконец, следует сказать и об одном организационном аспекте. Как уже отмечалось, кадастровая стоимость имеет

прямое отношение к вопросам налогообложения, а значит, большое значение приобретают показатели: прозрачность и достоверность. Это ретранслируется и на проведение исследований по обозначенному направлению. В этом плане целесообразно использовать информационную базу Росрее-стра. Последнее возможно лишь на основе синтеза научного сообщества и государства.

Библиографический список

1. Сутягин В.Ю. Региональная бюджетная политика и кризис института кадастровой оценки: причина и следствие// Державинские чтения. Мат-лы XXV Всерос. науч. конф. / отв. редактор Я.Ю. Ра-дюкова. — Тамбов: Изд-во Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина, 2020.

2. Vladislav Sutyagin, Yana Radyukova, Svetlana Zenchenko, Anna Sinitsyna. The role of cadastral value in balancing local budgets // Proceedings of the Volgograd State University International Scientific Conference «Competitive, Sustainable and Safe Development of the Regional Economy» (CSSDRE 2019). AEBMR. Vol. № 83.

3. Федеральный закон от 03.07.2016 № 237 «О государственной кадастровой оценке»// СПС «Консультант». URL: http://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_200504/ (дата обращения: 28.10.2020).

4. Градостроительный кодекс Российской Федерации» от 29.12.2004 № 190-ФЗ// СПС «Консультант». URL: http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_51040/ (дата обращения: 28.10.2020).

5. Приказ Минэкономразвития России от 12.05.2017 № 226 (ред. от 09.09.2019) «Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке» // СПС «Консультант». URL: http:// www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_217405/ (дата обращения: 28.10.2020)

11

6. Земельный кодекс Российской Федерации от 25.10.2001 № 136-ФЗ // СПС «Консультант». URL: http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_33773/ (дата обращения: 28.10.2020)

7. Приказ Минэкономразвития России от 20.05.2015 № 299 (ред. от 06.12.2016) «Об утверждении Федерального стандарта оценки „Требования к отчету об оценке (ФСО №3)" // СПС «Консультант». URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_180059/ (дата обращения: 28.10.2020)

8. Гладких Н.И., Кузнецова В.В. Определение доли стоимости земельного участка в стоимости единого объекта недвижимости производственно-складского назначения в Челябинске // Стоимость собственности: оценка и управление. Мат-лы Седьмой Международ. науч.-метод. конф. / составитель И.В. Косорукова. М.: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2015.

9. Демидова П.М., Гореликов В.Г. Влияние доли стоимости земельного участка единого объекта недвижимости на рыночную стоимость земли садоводческих некоммерческих объединений Ленинградской области // Записки Горного института. 2015. № 3.

10. Лейфер Л.А. Доля земли в общей стоимости единого объекта недвижимости // Вопросы оценки. 2003. № 2.

11. Морозова Е.В. К вопросу определения доли земельного участка в стоимости единого объекта недвижимости // Вопросы оценки. 2015. № 3.

12. Сутягин В.Ю., Черкашнев Р.Ю. Методическое обеспечение оценки застроенных участков // Социально-экономические явления и процессы. 2012. № 12. С.296-312.

13. Сутягин В. Ю. Земельные аспекты при определении рыночной стоимости объектов капитального строительства для целей оспаривания результатов их кадастровой оценки // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2019. № 10 (217). С. 18-32.

14. Андреев Д.М. Оптимизационная модель назначения балльных оценок значений ценообразующих факторов // Вопросы оценки. 2003. № 2. С. 15-19.

15. Андреев Д. М. Применимость оптимизационных методов оцифровывания качественных факторных признаков в регрессионных моделях оценки стоимости // Вопросы оценки. 2004. № 3. С. 62-64

References

1. Sutjagin V. Ju. Regional'naja bjudzhetnaja politika i krizis instituta kadastrovoj ocenki: prichina i sledstvie // Derzhavinskie chtenija. Materialy XXV Vserossijskoj nauchnoj konferencii. Otv. redaktor Ja.Ju. Radjukova. Izdatel>stvo: Tambovskij gosudarstvennyj universitet imeni G.R. Derzhavina (Tambov). 2020.

2. Vladislav Sutyagin, Yana Radyukova, Svetlana Zenchenko, Anna Sinitsyna. The role of cadastral value in balancing local budgets // Proceedings of the Volgograd State University International Scientific Conference «Competitive, Sustainable and Safe Development of the Regional Economy» (CSSDRE 2019). AEBMR. Vol. № 83.

3. Federal'nyj zakon ot 03.07.2016 №237 «O gosudarstvennoj kadastrovoj ocenke» // SPS «Konsul'tant». URL: http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_200504/ (data obrashhenie: 28.10.2020)

4. Gradostroitel'nyj kodeks Rossijskoj Federacii ot 29.12.2004 №190-FZ // SPS «Konsul'tant». URL: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_51040/ (data obrashhenie: 28.10.2020)

5. Prikaz Minjekonomrazvitija Rossii ot 12.05.2017 №226 (red. ot 09.09.2019) «Ob utverzhdenii metodicheskih ukazanij o gosudarstvennoj kadastrovoj ocenke» // SPS «Konsul'tant». URL: http://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_217405/ (data obrashhenie: 28.10.2020)

278

6. Zemel'nyj kodeks Rossijskoj Federacii ot 25.10.2001 №136-FZ // SPS «Konsul'tant». URL: http://www.consultant.ru/document/cons_ doc_LAW_33773/ (data obrashhenie: 28.10.2020)

7. Prikaz Minjekonomrazvitija Rossii ot 20.05.2015 №299 (red. ot 06.12.2016) "Ob utverzhdenii Federal'nogo standarta ocenki "Tre-bovanija k otchetu ob ocenke (FSO №3)" // SPS «Konsul'tant». URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_180059/ (data obrashhenie: 28.10.2020)

8. Gladkih N.I., Kuznecova V.V. Opredelenie doli stoimosti zemel'nogo uchastka v stoimosti edinogo ob#ekta nedvizhimosti proizvodstvenno-skladskogo naznachenija v Cheljabinske // Stoimost' sobstvennosti: ocenka i upravlenie. Materialy Sed'moj Mezhdunarodnoj nauchno-metodologicheskoj konferencii. Sostavitel' I.V. Kosorukova. Izdatel'stvo: Moskovskij finansovo-promyshlennyj universitet "Sinergija" (Moskva), 2015.

9. Demidova P.M., Gorelikov V.G. Vlijanie doli stoimosti zemel'nogo uchastka edinogo ob#ekta nedvizhimosti na rynochnuju stoimost' zemli sadovodcheskih nekommercheskih ob#edinenij leningradskoj oblasti // Zapiski Gornogo institut. 2015. № 3.

10. Lejfer L.A. Dolja zemli v obshhej stoimosti edinogo ob#ekta nedvizhimosti// Voprosy ocenki. 2003. № 2.

11. Morozova E.V. K voprosu opredelenija doli zemel'nogo uchastka v stoimosti edinogo ob#ekta nedvizhimosti // Voprosy ocenki. 2015. № 3.

12. Sutjagin V.Ju., Cherkashnev R.Ju. Metodicheskoe obespechenie ocenki zastroennyh uchastkov // Social'no-jekonomicheskie javlenija i processy. 2012. № 12. S. 296-312.

13. Sutjagin V.Ju. Zemel'nye aspekty pri opredelenii rynochnoj stoimosti ob#ektov kapital'nogo stroitel'stva dlja celej osparivanija rezul'tatov ih kadastrovoj ocenki // Imushhestvennye otnoshenija v Rossijskoj Federacii. 2019. № 10 (217). S. 18-32.

14. Andreev D. M. Optimizacionnaja model' naznachenija ball'nyh ocenok znachenij cenoobrazujushhih faktorov // Voprosy ocenki. 2003. №2. S. 15-19.

15. Andreev D.M. Primenimost' optimizacionnyh metodov ocifrovyvanija kachestvennyh faktornyh priznakov v regressionnyh modeljah ocenki stoimosti // Voprosy ocenki. 2004. №3. S. 62-64.

Контактная информация / Contact information

ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина»

392000, Тамбов, ул. Интернациональная, 33.

Derzhavin Tambov State University

33, st. International, 392000, Tambov, Russia.

Сутягин Владислав Юрьевич / Vladislav Yu. Sutyagin

[email protected]

Радюкова Яна Юрьевна / Yana Yu. Radyukova

[email protected]

Смагина Валентина Викторовна / Valentina V. Smagina 8 (4752) 72-90-02, [email protected]