CC BY
91
Теоретическое обоснование и информационное обеспечение статистического моделирования ценообразования на объекты офисной недвижимости (на примере города Самары)
Е.В. Зарова
проректор по научной работе и международным связям, заведующий кафедрой статистики Самарского государственного экономического университета, доктор экономических наук, профессор (г. Самара)
С.П. Кривозубов
исполнительный директор простого товарищества (ПТ) «Поволжский центр развития», директор ООО «Интер-Стандарт» (г. Самара), член Совета Российского общества оценщиков (РОО), член Президиума экспертного совета РОО (г. Москва)
Сергей Павлович Кривозубов, sergey-krivozubov@yandex.ru
Одна из главных функций рынка недвижимости - ценообразующая. Она выражается в установлении равновесных цен, при которых платежеспособный спрос на объекты недвижимого имущества соответствует объему их предложения.
Цена объекта недвижимости - это цена конкретной свершившейся сделки купли-продажи объекта недвижимости. В любой реальной и предполагаемой сделке цена тесно связана со стоимостью объекта не-
движимости, определение которой есть предмет процедуры оценки.
Различным целям оценки недвижимости соответствует несколько видов стоимости. Виды стоимости определяются целями оценки, полнотой оцениваемых прав на недвижимое имущество и при этом объединяются в две основные группы (рис. 1): стоимость в обмене как выражение меновой стоимости и стоимость в пользовании как выражение потребительной стоимости.
СТОИМОСТЬ НЕДВИЖИМОСТИ
СТОИМОСТЬ В ОБМЕНЕ
рыночная
страховая
залоговая
арендная
ликвидационная
утилизационная
СТОИМОСТЬ В ПОЛЬЗОВАНИИ
инвестиционная
налогооблагаемая
балансовая
Рис. 1. Группы видов стоимости недвижимости
В рыночных условиях хозяйствования наиболее распространенным видом стоимости объектов недвижимости и одним из основных понятий теории оценки недвижимости является рыночная стоимость.
Определение рыночной стоимости, соответствующее международным стандартам и российским стандартам оценки и принятое большинством автором, следующее: рыночная стоимость - это наиболее вероят-
ная цена, по которой объект оценки может быть отчужден на открытом рынке в условиях конкуренции, когда стороны сделки действуют разумно, располагая всей необходимой информацией, а на величине цены сделки не отражаются чрезвычайные обстоятельства.
Рыночная стоимость недвижимости может быть определена при наличии ряда условий равновесной сделки, формулировки которых в литературных источниках отличаются, но их обобщение позволяет выделить основные из них, а именно:
• рынок является конкурентным и предоставляет достаточный выбор имущества для взаимодействия большого числа покупателей и продавцов;
• покупатель и продавец свободны, независимы друг от друга, хорошо информированы о предмете сделки и действуют только в целях максимального удовлетворения собственных интересов увеличить доход или полнее удовлетворить потребности;
• имеется достаточно времени для выявления реакции рынка на существующие предложения (срок экспозиции объекта оценки);
• платеж за объект оценки выражен в денежной форме.
Определение рыночной стоимости как наиболее вероятной цены продажи имущества и имущественных прав обусловлено стохастической природой самого рынка как экономической системы, функционирование которой осуществляется под влиянием множества факторов. Эти факторы с математической точки зрения могут и должны рассматриваться как случайные переменные, в конечном итоге формирующие результативный показатель - рыночную стоимость объекта. Все это предопределяет вероятностный характер процесса оценки и делает возможным и необходимым применение оценочных процедур, основанных на принципах вероятностного и статистического анализа.
Применение методов математической статистики и эконометрики для анализа массовых рыночных данных и моделирования взаимосвязей позволит выявить объ-
ективные закономерности реакции рынка на характеристики оцениваемого объекта недвижимости. Это, в свою очередь, должно служить основой для оценки ожидаемой рыночной стоимости конкретного объекта исходя их условий сохранения выявленных рыночных закономерностей и отклика фактической цены подобных объектов на воздействие учтенных ценообразующих факторов. «Таким образом, использование методов математической статистики и эконометрики позволяет существенно расширить диапазон возможностей и качество работы оценщика: аккуратно подготовить информационную базу и оперировать достаточно большими информационными массивами при проведении индивидуальной оценки недвижимости» [7, с. 4].
Прежде чем приступить к реализации статистического подхода при разработке количественных закономерностей формирования рыночной цены объектов офисной недвижимости в городе Самаре, необходимо уточнить и установить следующее:
1) трактовку сущности рынка недвижимости в целом;
2) классификацию рынков недвижимости и идентификацию исследуемого авторами рынка по выделенным классификационным признакам;
3) группы локальных и внешних ценообразующих факторов, общих для рынка недвижимости в целом и его офисного сегмента.
Представленные в литературных источниках определения рынка недвижимости отличаются толкованием сущности этого понятия и шириной охвата его предметного и субъекто-объектного содержания. Как следует из представленных в таблице 1 результатов структурно-логического анализа определений рынка недвижимости, содержащихся в трудах ряда авторов, сущность этого понятия трактуется с различной степенью экономической абстракции: от теоретического обобщения как системы экономических отношений до понимания на практическом уровне как системы экономических мер и механизмов реализации актов купли-продажи недвижимого имущества и их государственного регулирования (гр. 3
табл. 1). Раскрываемое содержание понятия «рынок недвижимости» в трудах указанных в таблице авторов также весьма различно как по субъекто-объектному представлению, так и по предмету включаемых в это понятие операций (гр. 4 табл. 1). Определения отличаются по ряду признаков, в том числе:
1) по детализации объектов недвижимости имущества, находящегося в обороте;
2) по набору включаемых в определение рыночных субъектов: от узкого варианта (покупатели - продавцы) до предельно широкого (производители - собственники, продавцы - покупатели - пользователи);
3) по охвату операций, совершаемых с недвижимым имуществом: от единственного варианта «купля-продажа» до многообразия взаимосвязанных операций по созданию, эксплуатации, обмену, установлению цен, защите имущественных прав и интересов, связанных с оборотом недвижимости, регулированием распределения рыночного пространства.
Таким образом, структурно-логический анализ определений, приведенных в таблице 1, показал, что ни одно из них не может быть отклонено как принципиально неверное. Они дополняют друг друга как по сути, так и по содержательному охвату включаемых элементов. При этом нами признается, что рынок недвижимости нельзя сводить лишь к взаимодействию покупателей и продавцов в актах купли-продажи или других вариантах рыночного обмена недвижимого имущества (на условиях аренды, ипотечного кредита и т. п.). По нашему мнению, в предмете понятия «рынок недвижимости» должны учитываться все стадии жизненного цикла товара недвижимое имущество (создание, ввод в эксплуатацию, рыночный обмен, использование, ликвидация), а также его материальная, правовая и экономическая формы. Это подтверждает верность расширительного толкования охватываемых понятием «рынок недвижимости» операций как экономического, так и правового характера, представленного в трудах ряда авторов [6, 15, 17].
С учетом установленной непротиворечивости приведенных определений рынка
недвижимости и необходимости уточнения некоторых включаемых в них элементов авторами разработана схема взаимосвязей субъектов, объектов и операций, охватываемых понятием «рынок недвижимости» (рис. 2).
На рисунке 2 в составе понятия «рынок недвижимости», структурированного с помощью средств визуализации, выделены элементы, необходимые для проведения статистического исследования авторами, а именно:
1) объекты рынка недвижимости - офисные помещения организаций коммерческого, производственного и общественного назначения;
2) такие субъекты рынка, как продавцы и покупатели офисных объектов, которые могут являться как юридическими, так и физическими лицами;
3) операции на рынке недвижимости, связанные с установлением цены на офисные объекты (в целом и за 1 квадратный метр площади) в процессе предварительной оценки и по фактическим результатам купли-продажи.
По территориальному фактору рынок недвижимости подразделяется на местный (муниципального района), городской (городского округа), региональный (субъект Российской Федерации), национальный, мировой. В задачу исследования, представляемого в статье, входят выявление и статистическая оценка закономерностей ценообразования, то есть выявление закономерностей массового процесса установления цен под влиянием комплекса факторов на офисные объекты в пределах городского рынка недвижимости (на примере города Самары).
К объектам офисной недвижимости относятся нежилые здания и встроенные помещения, имеющие по классификации БТИ так называемое канцелярское назначение, то есть служащие для размещения рабочих мест административных и конторских работников, управляющих структур, проектных организаций [14, с. 1]. Точно определить объемы офисной недвижимости в городе Самаре и других городах и регионах не представляется возможным. Причиной этого являются проблемы государственного и ведомственного учета: во-
Подписка в любое время (495) 974-1945, 974-1950
Таблица 1
Структурно-логический анализ определений рынка недвижимости, представленных в литературных источниках
№ п/п Определение рынка недвижимости Сущность понятия Содержание понятия по объектам, субъектам, операциям Автор, источник
1 2 3 4 5
1 «Рынок недвижимости - это система организационных мер, при помощи которых покупатели и продавцы сводятся вместе для определения конкретной цены, по которой может произойти обмен таким специфическим товаром, как недвижимость» Система организационных мер Объект - недвижимое имущество Субъекты - продавцы и покупатели Операции - определение цены, обмен Тарасевич Е.И. [16, с. 160]
2 «Рынок недвижимости - это средство перераспределения земельных участков, зданий, сооружений и другого имущества между собственниками и пользователями экономическими методами на основе конкурентного спроса и предложения» Средство перераспределения на основе конкурентного спроса и предложения Объекты - земельные участки, здания, сооружения и другое имущество Субъекты - собственники и пользователи Операции осуществляются экономическими_методами Горемыкин В.А. [6, с. 147]
3 «Понятие «рынок недвижимости» означает куплю-продажу различных объектов недвижимости» Купля-продажа Объект - недвижимое имущество Субъекты не указаны Операция - купля-продажа Грязнова А.Г., Федотова М.А. [10, с. 31]
4 «Рынок недвижимости - это сектор национальной рыночной экономики, представляющий собой взаимосвязанную систему рыночных механизмов, обеспечивающих создание, эксплуатацию (использование), передачу и финансирование объектов недвижимости, передачу и защиту прав и интересов на эти объекты, а также систему механизмов, обеспечивающих функционирование рынка недвижимости (инфраструктуру)» Система рыночных механизмов Объекты - недвижимое имущество, инфраструктура Субъекты не указаны Операции - создание, эксплуатация, передача, защита прав и интересов Боровиков В., Боровикова В. и др. [3, с. 11-12]
ю
-о
ОЦЕНКА ВСЕХ ВИДОВ СОБСТВЕННОСТИ - ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ
5 «Рынок недвижимости - это взаимосвязанная система рыночных механизмов, обеспечивающих создание, передачу, эксплуатацию и финансирование объектов недвижимости» Взаимосвязанная система рыночных механизмов Объект - недвижимое имущество Субъекты не указаны Операции - создание, передача, эксплуатация, финансирование Асаул А.Н., Карасев А.В. [1. с. 2]
6 «Рынок недвижимости - это экономико-пра-вовое пространство, в котором происходит взаимодействие спроса и предложения всех имеющихся на данный момент времени покупателей и продавцов недвижимости и где осуществляется совокупность всех текущих операций с ней» Экономико-правовое пространство, в котором происходит взаимодействие спроса и предложения Объект - недвижимое имущество Субъекты - покупатели и продавцы Операции - текущие операции Волков Д.Л. [4, с. 32]
7 «Рынок недвижимости представляет собой вложения капитала в объекты недвижимости и систему экономических отношений, возникающих при операциях с недвижимостью. Эти отношения появляются между инвесторами при купле-продаже недвижимости, ипотеке, сдаче объектов недвижимости в траст, в аренду, в наем» Сфера вложения капитала и система экономических отношений Объект - недвижимое имущество Субъекты - инвесторы Операции - купля-продажа, ипотека, сдача в траст, аренду, наем Балабанов И.Т. [2, с. 10]
8 «Рынок недвижимости представляет собой определенный набор механизмов, посредством которых передаются права на собственность и связанные с ней интересы, устанавливаются цены и распределяется пространство между различными конкурирующими вариантами землепользования» Набор механизмов Объекты - конкурирующие варианты землепользования Субъекты не указаны Операции - передача прав на собственность, установление цен, распределение рыночного пространства Фридман Дж., Ордуэй Н. [17, с. 18]
9 «Рынок недвижимости - сектор национальной рыночной экономики, представляющий собой совокупность объектов недвижимости, экономических субъектов, оперирующих на рынке, процессов функционирования рынка, то есть процессов производства (создания), потребления (использования) и обмена объектов недвижимости и управления рынком и механизмов, обеспечивающих функционирование» Сектор национальной экономики, представляющий собой совокупность объектов, субъектов и механизмов функционирования Объект - недвижимое имущество Субъекты не уточняются Операции - производство (создание), потребление (использование), обмен, управление рынком Севостьянов А.В. [15, с. 15-16]
№5 (92) 2009 ИМУЩЕСТВЕННЫЕ ОТНОШЕНИЯ В РФ
Примечание. Серым цветом отмечены элементы, необходимые для проведения исследования авторами статьи.
Рис. 2. Состав рынка недвижимости по субъектам, объектам, операциям и типам их взаимодействия
первых, нельзя точно подсчитать, сколько офисов располагается в жилых квартирах без перевода помещений в состав нежилого фонда, а во-вторых, в учете часто не находят отражение нерегламентированные изменения назначения нежилых помещений, указанного в проектной документации (например, производственные или образовательные площади зачастую переоборудуются в офисные).
По оценкам аналитиков, в 2005 году рынок офисной недвижимости в городе Самаре оценивался в 100 тысяч квадратных метров,
в 2009 году этот показатель составил 250 тысяч квадратных метров [13, с. 1; 9, с. 10]. При этом в докризисный период (до июля
2008 года) рынок офисной недвижимости города Самары специалистами характеризовался как молодой, развивающийся и ненасыщенный [13, с. 1; 8, с. 1]. Для подтверждения этого в специализированных информационных источниках приводятся сравнительные данные об обеспеченности офисными площадями на душу населения и доходности рынка офисной недвижимости (табл. 2, рис. 3).
Таблица 2
Обеспеченность офисными площадями в расчете на душу населения в городе Самаре в сравнении с другими городами и регионами в 2007-2008 годах
Регион, город Обеспеченность офисными площадями, кв. м/чел.
Страны Европы 17,0
США 15,0
Париж 6,0
Лондон 3,0
Москва 0,5
Санкт-Петербург 0,30
Самара 0,15
Омск 0,17
Примечание. Использованы данные [9, с. 10; 13, с. 1; 8, с. 2].
В условиях сохранения стабильной экономической ситуации рынок офис-
ной недвижимости города Самары имел высокий потенциал. Это подтверждается количественной характеристикой докризисной ситуации. При росте деловой активности в городе за период с 2005 по
2008 год количество зарегистрированных организаций возросло с 53 994 до 60 807, или на 1 703 в среднем за год. При этом обеспеченность площадями офисных помещений в расчете на одну организацию увеличилась с 1,85 до 4,11 квадратных метра (рис. 4). Тем не менее это существенно ниже норматива, установленного Строительными правилами и нормам (СПИН) в расчете на одного офисного работника (6-7 кв. м). Еще более высокий потенциал развития имеет самарский рынок качественной офисной недвижимости. Это обусловлено тем, что обеспеченность площадями бизнес-центров в расчете на одного жителя города Самары в указанный период составляла 0,042 квадратных метра, что в 10 раз меньше, чем в Москве, и почти в 5 раз меньше, чем в Санкт-Петербурге [9, с. 10].
Ъ 25 н
X
ф
о
20
15
10
5
22
20
17
14
х
о
X
о
со
со
со
3
со
ш
со
со
о
о
ЕІ £
т ^
со ^ О ф ф
со
со
2
со
о
о
Примечание. Использованы данные [8, с. 1; 9, с. 10].
Рис. 3. Анализ сравнительной доходности рынков офисной недвижимости
в 2007-2008 годах
8
5
0
Норма «СПИН»
6-7 кв. м на 1 офисного работника
2007 г. (факт)
2005 г. (факт)
4,11 кв. м на 1 организацию
1,85 кв. м на 1 организацию
Рис. 4. Динамика обеспеченности организаций города Самары офисными площадями (2005-2007 годы) и строительные нормы обеспеченности площадями офисных работников (соответствуют СПИН за 1999 год)
По мнению аналитиков «РосБизнесКонсалтинга», финансовый кризис сильно ударил по рынку коммерческой недвижимости, в особенности по офисной. «Многие компании в условиях кризиса вынуждены снижать издержки и в первую очередь сокращать расходы на содержание роскошных офисов» [18, с. 1]. В России в целом за период от зафиксированного начала мирового финансового экономического кризиса цена на офисные помещения классов «А» и «В» (объекты высшего качества) в расчете на 1 квадратный метр площади снизилась на 30 процентов [там же].
В Самаре платежеспособность потенциальных клиентов (в массе это малый и средний бизнес) резко упала. Тем не ме-
0
CN
0
3
0
CN
О
О
3
0
1^
О
О
3
0
CN
0
3
0
CN
0
3
0
CN
О
О
3
0
CN
1^
О
О
3
0
CN
0
3
0
CN
0
3
0
CN
О
О
3
0
CN
1^
О
О
3
0
CN
0
3
0
CN
0
3
0
О
О
3
0
CN
1^
О
О
3
0
CN
0
3
0
CN
0
3
Рис. 5. Динамика средневзвешенной цены 1 квадратного метра площади офисных объектов в городе Самаре в январе 2005 - феврале 2009 года
нее в отличие от развитых и насыщенных рынков столичных городов офисный рынок города Самары в силу особенностей его качественного состава держался благодаря имевшемуся «запасу прочности» вплоть до конца 2008 года, и лишь в первом квартале
2009 года предложение превысило спрос, цены стали снижаться (рис. 5). Однако, как
отмечается аналитиками London Consulting and Management Company, в городе Самаре «...спрос на офисные помещения был и есть», необходимым условием выхода из кризиса следует считать то, что «.непрофессионалы, желающие оставить офисный центр на пенсию, уйдут с рынка; останутся те, кто собирается вникать в тонкости этого
сегмента, то есть профессионалы, которые, перед тем, как начать строить, не единожды подумают, где есть потребность в офисных помещениях и насколько удобным будет данное здание для арендаторов» [12, с. 1]. Важной составляющей профессионализации рынка офисной недвижимости города является повышение научной обоснованности оценки ее объектов. Возможность применения статистической методологии с этой целью требует решения таких задач, как:
1) обоснование системы количественных и качественных признаков, характеризующих результаты и факторы ценообразования;
2) ведение мониторинга пространственно распределенной ценовой и экономической информации, влияющей на стоимость единого объекта недвижимости, в геоин-формационной системе (то есть накапливание ценовой и экономической информации об объектах недвижимого имущества и о факторах, прямо или косвенно влияющих на изменение и (или) величину стоимости объекта, а также о тех факторах, которые могут влиять, с тем, чтобы в дальнейшем иметь возможность провести обработку полученной информации и установить тенденции развития и (или) влияния этих факторов либо опровергнуть устоявшиеся стереотипы степени и величины их влияния, а также накапливание ценовой и экономической информации о факторах, влияющих на стоимость недвижимости);
3) выявление наиболее существенного признака (или комплекса признаков) сравнения объектов недвижимости с целью формирования однородных в определенном отношении групп объектов недвижимости (так называемых «страт» объектов недвижимости). Однородность совокупности исследуемых объектов по признакам, включаемым в структуру математико-статистических моделей (прежде всего их основного типа регрессионных моделей) - необходимое условие адекватности отражения в полученной модели реально существующих связей между анализируемыми признаками;
4) разработка алгоритма статистического моделирования причинно-следствен-
ных закономерностей ценообразования по группам объектов офисной недвижимости. Решение методологических вопросов интеграции групповых моделей в обобщающую модель формирования цены объекта на локальном рынке офисной недвижимости.
Решение первой из поставленных задач - разработка системы признаков, характеризующих результаты и факторы ценообразования на объекты офисной недвижимости - должно быть основано на ряде существующих положений теории и практики оценки недвижимости, в том числе:
1) в качестве результативных характеристик ценообразования могут быть использованы продажи (реализации) объекта в целом или его единицы площади (1 кв. м). При этом гипотетически в процессе спецификации модели должно предполагаться и предварительно анализироваться с помощью методов оценки статистических связей следующее:
• наличие причинно-следственных взаимосвязей между этим показателями (каждый из них: и цена объекта в целом, и цена 1 квадратного метра его площади, в определенных случаях по отношению друг к другу могут выполнять как роль факторного, так и роль результативного показателя);
• возможность автокорреляционного влияния значений этих показателей за период экспозиции объектов на открытом (свободном) рынке. Стартовая цена (объявленная цена продажи, то есть цена «на входе» в рыночную экспозицию) оказывает статистическое влияние на окончательную цену реализации объекта (цену «на выходе»). Сила этого статистического влияния должна оцениваться в комплексе исследования влияния прочих ценообразующих факторов;
• взаимное влияние цен различных объектов недвижимости, обусловленное единством ценовой системы, доказанным в теории микроэкономики;
2) неценовые факторы ценообразования на объекты недвижимости, в том числе офисные, подразделяются на ряд групп.
Рис. 6. Система факторов формирования цены продажи офисных объектов на локальном рынке недвижимости (в пределах города)
Некоторые авторы выделяет две основные группы факторов: внешние и индивидуальные, или глобальные и локальные [11, с. 1; 1, с. 6-12; 10, с. 33, 189]. Схематично результаты обобщения подходов авторов представлены на рисунке 6.
В соответствии с приведенной классификацией локальных факторов ценообразования на объекты недвижимости при формировании исходного информационного массива авторами статьи были учтены характеристики объектов офисной недвижимости, отражающие индивидуальные факторы формирования цены и подлежащие мониторингу на основе разработанного авторами и внедренного в оценочную практику информационно-технологического инструментария.
При этом предложенное авторами методическое и практическое решение задачи мониторинга и обобщения информации для обеспечения реализации статистического подхода к оценке офисных объектов на базе массовых данных включало следующие этапы.
I. Определены две основные составляющие, необходимые для полного и достоверного описания рынка недвижимости, грамотной и доказательной оценки:
• электронная карта города, содержащая максимально возможное количество слоев, описывающих различные характеристики жизни и функционирования городской инфраструктуры;
• максимальное количество источников (средств массовой информации), содержащих сведения о предлагаемых к продаже объектах недвижимости. Источники могут быть как электронные, так и бумажные. Единственное требование к источнику - он должен содержать актуальную информацию, информация должна обновляться регулярно (ежедневно или еженедельно).
II. Разработана единая база данных, содержащая всю возможную информацию, которую можно собрать на рынке недвижимости конкретного города. Она служит дополнением комплекса программных
средств, предназначенных для оценки, имеющих единое наименование - ПЦР: Глобал. Поскольку предлагаемая база данных является вспомогательным средством, облегчающим процедуру описания рынка недвижимости, тенденции, существующие на нем, зависимости между ценообразующими факторами, динамики изменения основных ценовых параметров и многое другое, то этот программный
комплекс (ПК) получил другое название -АДОН (аналоги для объектов недвижимости). Основные процессы системы оценки недвижимости представлены на рисунке 7. На рисунке видно, что программный комплекс АДОН дополняет и даже имеет пересечение с программным комплексом ПЦР:Глобал. Но при этом основная и главная задача ПК АДОН - это сбор и хранение данных.
Рис. 7. Основные процессы системы оценки недвижимости
На рисунке 8 показаны основные блоки, обеспечивающие функционирование ПК АДОН.
Источники
данных
Источник 1 (риелторская БД)
Источник 2 (веб-сайт)
ПК «Аналоги для объектов недвижимости» (АДОН)
Конвертер 1
Конвертер 2
Источник N (печатный журнал)
Предварительная обработка данных
~51
—N Импорт
—V данных
Аналоги в ПЦР: Глобал
БД ПК «АДОН»
Конвертер N
Сбор дополнительной информации с карты
Привязка к карте
>
Рис. 8. Основные блоки функционирования программного комплекса АДОН
Внешней частью по отношению к ПК АДОН являются источники данных. Их количество ничем не регламентируется, основное требование к источнику - достоверность и актуальность информации, которая
в нем содержится. К источникам информации в первую очередь относятся риелторские базы данных (БД).
Достоинства:
• четкая структура данных;
• обновление данных в реальном времени;
• возможность полностью автоматического импорта.
Недостаток:
• возможно использование разработчиками базы данных собственного (закрытого) формата файлов или шифрования данных.
Вторым по информативности источником информации можно признать интернет-сайты.
Достоинства:
• открытость форматов и данных;
• возможность обновления данных ежедневно или в реальном времени;
• возможность полностью автоматического импорта.
Недостатки:
• не совсем четкая структура данных;
• разбиение информации на части (страницы), вынесение деталей объектов во всплывающие окна и т. п.
Третьим по перечислению, но не по значимости источником информации являются печатные средства массовой информации, периодические издания, публикующие объявления о купле-продаже, сдаче в аренду жилой и коммерческой недвижимости. Несмотря на все трудности, связанные с автоматической обработкой такой информации (рекламные блоки разного формата, цветовое выделение строк, низкое качество бумаги и т. д.), отказаться от использования этих источников информации автор считает невозможным.
Достоинство:
• открытость форматов и данных.
Недостатки:
• невозможен полностью автоматический импорт;
• сложность распознавания структуры и данных при сканировании;
• наличие помех: рекламные блоки, фон текста;
• разбиение информации на страницы;
• редкое обновление данных (раз в неделю).
III. Для того чтобы информация попала в базу данных, сформирована система кон-
вертеров - программ, позволяющих преобразовать формат, в котором информация представлена в исходном источнике к единому формату, который может быть использован для хранения и дальнейшей обработки. Конвертеры настраиваются под каждый источник персонально и учитывают все особенности источника, в частности период обновления информации. Это необходимо для автоматического запуска программы и скачивания информации в хранилище. Отказ от операторского труда позволил избежать систематических ошибок, вносимых оператором (каждый оператор обладает всеми присущими человеку недостатками и достоинствами: невнимательность, смена настроения, плохое самочувствие и т. д.) и резко повысить скорость и объем принимаемой информации.
IV. Методически и технологически обеспечен блок импорта информации в хранилище. Сам блок хранения информации обеспечивает целый комплекс дополнительных функций:
1) наиболее важная функция - привязка к административной карте города. По тем сведениям, которые содержатся в опубликованном объявлении о продаже (офисного объекта), проводится всесторонний анализ данных с целью выявить признаки, позволяющие осуществить точную или примерную привязку объекта к карте (присвоить объекту координаты);
2) сбор дополнительной информации по слоям электронной карты дополнительной информации, которая влияет или может влиять на стоимость объекта. К такой информации можно отнести, например, следующую:
• нахождение объекта на первой линии домов,
• близость автобусной остановки,
• количество маршрутов общественного транспорта,
• расстояние до школы или детского садика и многое другое.
Перечень дополнительно собираемой информации определяется наличием этой информации на электронной карте, типом попавшей в базу данных недвижимости и кругозором или воображением аналитика,
который задает ценообразующие параметры для дальнейшего анализа;
3) предварительная обработка данных -проводится предварительный расчет параметров, которые могут в дальнейшем понадобиться аналитику. К этим параметрам можно отнести, например, время экспозиции объекта на открытом рынке, плотность застройки кадастрового квартала, в кото-
ром расположен объект недвижимости, соотношение жилых и коммерческих площадей.
При осуществлении импорта информации часть ее должна попасть в базу данных, а часть является «мусором» и должна быть отфильтрована. Однозначно не должна попадать информация, содержащая нулевые стоимости и нулевые площади (рис. 9).
Адрес Общая площадь , кв .м Жилая площадь , кв .м Площадь кухни , кв .м Цена, долл .кв .м Цена, р./кв .м Дата
Садовая ул. / Вилоновская ул. 45,80 22,95 11,00 24 17,74 56 768,56 10.04.2008
Свободы ул. / Матросова ул. 15,00 10,00 8,56 3 407,16 80 000,00 10.04.2008
Стара-Загора ул. 33,40 19,10 6,00 0 0 14.04.2008
Гая ул./ Ерошевского ул. 34,00 17,00 7,00 2 755,79 64 705,88 14.04.2008
Пензенская ул. 37,00 18,00 12,00 3 188,45 74 864,86 14.04.2008
Стара-Загора ул. / Кирова пл. 0 18,00 6,00 2 926,31 68 709,68 14.04.2008
Псковская ул. 43,50 24,00 8,00 1 615,46 37 931,03 14.04.2008
Революционная ул. / Гагарина пр. 20 42 11,00 3 156,63 74 117,65 14.04.2008
Рис. 9. Пример выявления и отсева «нулевой» информации в ПК АДОН
Обязательно проводится проверка на соответствие цены диапазону цен базы данных, и при значительном выпадении из этого диапазона запись отфильтровывается (рис. 10).
Следующим шагом, важнейшим с точки зрения анализа рынка недвижимости, является выяснение «истории объекта». Иными словами, выяснение того, что происходило с объектом за время его нахождения на открытом рынке, сколько времени он находился на открытом рынке - время экспозиции объекта. Решение задачи распознавания объекта (по прямым и косвенным признакам) из чего-то эфемерного и неосязаемого превращает понятие «время экспозиции» в однозначно описываемую характеристику, определяющую конкретный сегмент рынка недвижимости.
Как видно из описания ПК АДОН, - это постоянно функционирующий комплекс, посредством которого в автономном или полуавтономном режиме осуществляются обращение к источникам информации, скачивание информации, координатная оцифровка аналогов, сбор дополнительной информации, которая может понадобиться для дальнейших расчетов, а также сами расчеты ценообразующих факторов.
V. Еще одной особенностью базы данных АДОН является ее геоинформационная ориентированность. Каждый объект, попадающий в базу данных, получает координаты, определяющие его положение на электронной карте города. Что это дает и какие перспективы открывает?
Главное то, что в результате отбора из базы данных аналогов для проведения оцен-
ки в поисковой системе можно определить не только параметры поиска по принадлежности к классу, категории, сегменту рынка, но и радиус поиска, чтобы объекты-аналоги располагались, например, не дальше пятиминут-
ной шаговой доступности от объекта оценки. Координаты объекта на электронной карте города могут являться ценообразующими параметрами, позволяющими определить (рассчитать) стоимость объекта (рис. 11).
Объекты
Адрес Общая площадь Продажа Тип квартиры Цена, долл.за кв .м Цена, руб. за кв .м Дата
Маркса пр-т., д.452 53 Да улучшенной планировки 2 657 62 382 10-апр-08
Ленина пр-т. / Челюскинцев ул. 33 Да улучшенной планировки 4 517 1 060 610 14-апр-08
Ерошевского ул. / Скляренко ул. 43 Да улучшенной планировки 2 637 611916 14-апр-08
Диапазоны цен
Тип квартиры Продажа Дата 1 Дата 2 Валюта £ * Ца з 2м X “ ф ^ Ца з
ленинградской планировки Да 18-фев-08 01-июн-08 иэо 1200 \ 8000
улучшенной планировки Да 18-фев-08 01-июн-08 РШ 30 000 * 220 000
улучшенной планировки Да 18-фев-08 01-июн-08 иэо 1200 8800
сталинской планировки Да 18-фев-08 01-июн-08 РШ 25000 180000
сталинской планировки Да 18-фев-08 01-июн-08 иэо 1000 7200
Рис. 10. Пример проверки диапазона информации в ПК АДОН
Рис. 11. Привязка объектов недвижимости к карте города, выбор наиболее близко
расположенных аналогов
Предложенный авторами технологический процесс создания массива данных, определения источников данных, проведения постоянного мониторинга, включения фильтров и наполнения базы данных информацией с определенной скоростью (для города Самары - это около 10 000 объектов в неделю, из них вновь попавших на рынок - от 5 до 10 процентов) обеспечивает реальную возможность проведения статистического анализа рынка офисной недвижимости
с целью выявления устойчивых закономерностей ценообразования как на однородные объекты, так и на рынке города в целом.
На рисунках 12 и 13 представлены ценовые карты для объектов офисного назначения площадью от 100 до 500 квадратных метров с ценами предложения о продаже, ставками капитализации и сроками экспозиции офисных объектов на открытом рынке, полученные посредством использования ПК АДОН.
Стоимость, р./кв. м Количество, шт.
1 91 800-103 000 64
| 80 300-91 800 142
68 800-80 300 890
1 57 300-68 800 1 340
і 45 800-57 300 1 532
34 300-45 800 821
22 800-34 300 132
Рис. 12. Ценовая карта офисных помещений в городе Самаре по состоянию
на март 2008 года
Формирование и систематизация информационного массива по изложенной авторской методике позволяет реализовать комплексный подход к многомерному статистическому анализу и многоуровневому
моделированию ценообразования на объекты офисной недвижимости города.
Представленная на рисунках 14-16 концептуальная схема состоит из трех взаимосвязанных этапов: этап I (рис. 14) - сбор
пространственно определенных данных об объектах офисной недвижимости с использованием ПК АДОН, подготовка исходного информационного массива, оценка вариативности результативных и факторных переменных, характеризующих процесс ценообразования на единицы исследуемой совокупности объектов (всего 1 411 объектов офисной недвижимости).
На этом этапе методами дескриптивной статистики необходимо проводить так называемый «разведочный» статистический анализ исходной совокупности для оценки ее однородности в пространственном и временном аспектах (в последнем случае - для определения времени экспозиции на открытом рынке).
Результаты первого этапа являются основой для выбора системы методов многомерной группировки объектов исходной совокупности с целью выделения однородных по закономерностям ценообразования групп в составе выделенных типов офисных объектов.
Типизация объектов возможна по различным признакам: уровень цен продажи офисного объекта, характер ее изменения за время экспозиции на открытом рынке, сроки и вероятность «выживания» объекта (то есть его непродаваемость) в экспозиции.
Многомерная классификация объектов на этапе II предлагаемой концептуальной схемы (рис. 15) - необходимое условие обеспечения
Экспозиция, дни Количество, шт.
158-179 39
136-158 155
114-136 843
92-114 2 099
70-92 4 177
48-70 2 685
26-48 1 114
Рис. 13. Карта сроков экспозиции офисных объектов, выставленных на продажу в городе Самаре
Рис. 14. Концептуальная схема статистического моделирования ценообразования на объекты офисной недвижимости на локальном рынке (на примере города Самары) (этап I)
этап II
Многомерная группировка и выделение однородных групп объектов
Классификация «с учителем» (кластерный анализ) Классификация «без учителя» (дискриминантный анализ) Классификация по типу «выживания в экспозиции»
Ф.. , <$).
Кластеры по группам изменения цены Классификационные функции по ценовым группам Группы по срокам и вероятностям «выживания в экспозиции»
9.1
г!-й кластер
Цена возросла ► !!-й кластер «очень низкая»
9.2
— Цена снизилась
п-й кластер 1-й кластер -й кластер
к-й кластер
9.3
Цена не изменилась
<!-й кластер ,н
-й кластер
«низкая»
«высокая»
т-й кластер
«очень
высокая»
J
Рис. 15. Концептуальная схема статистического моделирования ценообразования на объекты офисной недвижимости на локальном рынке (на примере города Самары) (этап II)
1
формирования адекватных многофакторных регрессионных моделей ценообразования на офисные объекты, являющиеся типическими для выделенных групп. Практическое использование полученных результатов соответствует ценообразованию на аналоги при использовании статистического подхода, то есть подхода, основанного на количественных закономерностях, имманентных статистически однородным (по отношению к оцениваемому) объектам. Однако этот этап исследования не решает задач более высоких уровней теоретической абстракции и агрегирования возможностей практического применения. По совокупности объектов офисной недвижимости, каждый из которых характеризуется результативными и факторными признаками ценообразования, выявлены количественные закономерности формирования цены 1 квадратного метра площади офисного объекта для рыночного ареала в целом (в исследовании авторов -города Самары).
Разработка и анализ статистических моделей, отражающих указанные закономерности, позволит установить ценообразующие факторы и систематизировать их по степени влияния, выделить в их составе как внутренние для городского рынка офисной недвижимости факторы, так и внешние по отношению к нему. Последние есть следствие взаимозависимости процессов ценообразования на рынке офисной недвижимости с аналогичными процессами на других товарных рынках, а также влияния прочих внешних факторов как рыночного, так и нерыночного характера (например административного воздействия).
Адекватным методом статистического моделирования, позволяющим оценить влияние латентных факторов и взаимосвязей, является методика моделирования структурными уравнениями сложных систем, внутренняя структура которых априори не известна (этап III) (рис. 16).
Рис. 16. Концептуальная схема статистического моделирования ценообразования на объекты офисной недвижимости на локальном рынке (на примере города Самары) (этап III)
Процесс моделирования структурными уравнениями в полном объеме реализуется с помощью модуля БЕРАТН в пакете прикладных программ БТАТ^ТЮА.
В итоге реализации предложенного алгоритма авторами построены и количественно оценены статистические закономерности формирования цены 1 квадратного метра площади офисного объекта в городе Самаре с учетом причинно-следственных взаимосвязей исходных эмпирических данных, а также латентных ценообразующих факто-
ров и их непосредственно ненаблюдаемого воздействия на цену. Учет в практике оценки объектов недвижимости статистически значимого влияния латентной факторной структуры - необходимый элемент повышения обоснованности устанавливаемой цены и ее адекватности объективным закономерностям ценообразования.
Авторы выражают надежду, что представленные статистическая методология и результаты ее апробации докажут специалистам - теоретикам и практикам в области
оценки недвижимого имущества необходимость комплексного применения статистических методов (от сбора массовых данных до выработки адекватных многоуровневых моделей ценообразования через поэтапное многомерное структурирование исходной информации) и недопустимость фрагментарного подхода к использованию статистических методов, зачастую имеющего место в теории и практике оценки.
ЛИТЕРАТУРА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ
ИСТОЧНИКИ
1. Асаул А. Н., Карасев А .В. Экономика недвижимости: Особенности и закономерности рынка недвижимости. URL: http://www. aup.ru/books/m76/2_1.htm (дата обращения:
2009 год).
2. Балабанов И. Т. Операции с недвижимостью в России. М. : Финансы и статистика, 1996.
3. Боровиков В., Боровикова В., Мокин В., Пирогова О. Экономика недвижимости. СПб. : Питер, 2007.
4. Волков Д. Л. Экономика и финансы недвижимости. СПб. : Издательство Санкт-Петербургского университета, 1999.
5. Генгут Ю. Л. Государственная регистрация прав собственности на недвижимое имущество на региональном рынке недвижимости: статистический анализ и моделирование : монография. Самара : Издательство Самарского государственного экономического университета, 2008.
6. Горемыкин В. А. Экономика недвижимости. М. : ИНФРА-М, 2008.
7. Мхитарян В. С., Кабаева Е. В., Лаври-щева Е. Е. Оценка стоимости квартиры на рынке вторичного жилья (на примере городов Москвы и Коврова : учебное пособие / Московский государственный университет
экономики, статистики и информатики. М. : Издательство МЭСИ, 2002.
8. Недвижимость на портале Домком. URL: http://www.domkom.ru/article288.html (дата обращения: 2009 год).
9. Офисная недвижимость Москвы, Петербурга и регионов. URL: http://kn.becar.ru/ abc2.php?mes (дата обращения: 2009 год).
10. Оценка недвижимости : учебник / под ред. А. Г. Грязновой, М. А. Федотовой. М. : Финансы и статистика, 2006.
11. Прогнозирование и ценообразование на рынке недвижимости. URL: http://www.in-ventech.ru/lib/cost/cost-0025/ (дата обращения: 2009 год).
12. Золин Дмитрий. Рождественский саммит 2008: итоги развития рынка недвижимости. URL: http://www.samru./riet/obzor/43305. html (дата обращения: 2009 год).
13. Рынок офисной недвижимости Самары. URL: htt://www.vzt.ru/perl-bin/visit/index. cgi?newsid=78186 (дата обращения: 2009 год).
14. Самара офисная: вторая волна («Новости рынка недвижимости»). URL: http:// www.skportal.ru/press/pressabout/ (дата обращения: 2008 год).
15. Севостьянов А. В. Экономическая оценка недвижимости и инвестиции : учебник для студентов средних профессиональных учебных заведений. М. : Издательский центр «Академия», 2008.
16. Тарасевич Е. И. Анализ инвестиций в недвижимость. СПб. : МКС, 2000.
17. Фридман Дж., Ордуэй Н. Анализ и оценка приносящей доход недвижности. М., 1995.
18. Что происходит на рынке офисной недвижимости // РБК-Недвижимость. URL: http://realty.rbc.ru/msk/articles/27/02/2009/562 949955109656.shtml
