Количественные корректировки
advertisement
Метод количественных корректировок. Опыт статистического анализа рынка недвижимости г.Екатеринбурга. В рамках общей задачи изучения возможностей применения ГИС-технологий (технологий геоинформационных систем) для определения зависимости ценообразующих факторов от территориального расположения объектов недвижимости было предпринято исследование отклонений цен (вызванных дискретными ценообразующими факторами) от условной средней, связанной с территориальными факторами. Зависимость средних цен от местоположения достаточно полно отражена как на картограммах, построенных с применением пиксельного метода, так и на ценовых картах, с нанесенными на них изокостами (линиями равных цен), построенных методом цифрового моделирования рельефа (ЦМР) (более полная информация с подробным описанием приведена на сайте «Статистика рынка недвижимости» - statrn.ru) . Однако, для практического применения, требуется определение как индивидуальных корректировочных коэффициентов, связанных с присутствием дискретных факторов (таких, как, для квартир /комнат - этаж, количество комнат, смежные /раздельные комнаты, наличие/отсутствие балкона (лоджии), для офисов /торговых помещений – этаж, отдельный вход и др.), так и определение удельного веса каждой из корректировок в интегральной величине корректировки. С этой целью было проведено статистическое исследование рынка недвижимости г. Екатеринбурга по обобщенным результатам 12 месяцев (с марта 2014 по февраль 2015 включительно). Объем данных, включенных в состав исследования: все объекты, представленные на рынке недвижимости по открытым данным Уральской палаты недвижимости и сайта Е1.ru, раздел «Недвижимость» - практически 85-90% всего объема объектов, представленных на рынке. Повторяющиеся объекты (по существу, один и тот же объект, выставляемый в течение ряда месяцев), исключены из перечня, кроме самого раннего наблюдения. Всего обработано уникальных записей: - аренда квартир – 901; - аренда комнат - 200; - аренда офисов – 1228; - аренда магазинов – 603; - продажа квартир – 8190; - продажа комнат – 1208; - продажа офисов – 1073; -продажа магазинов – 709. Плотность покрытия территории предложениями представлена на соответствующих страницах сайта statrn.ru Весь состав объектов, включенных в исследование, последовательно подразделен по следующим группам: - продажа; - аренда. Недвижимость подразделена по следующим видам: - квартиры; - комнаты; - офисная недвижимость; - торговая недвижимост,; Квартиры и комнаты подразделены на следующие типы (в соответствии с классификацией, принятой в указанных выше источниках): - свободная планировка; -полнометражки; - улучшенная планировка; - пентагон; - хрущевки; - малосемейки; - брежневки; - деревянные. Офисная и торговая недвижимость подразделена на следующие типы (однозначной разбивки по типам недвижимости, охватывающей весь объем предложений в Екатеринбурге не существует, подавляющее большинство представленных на рынке объектов (до 80-85%) не классифицировано. Обоснование предложенной ниже разбивки на подтипы приведено на сайте statrn.ru): - площади в торговых/деловых центрах; - неклассифицированные, площадью до 50м2 включительно; - неклассифицированные, площадью свыше 50м2 до 100м2 включительно; - неклассифицированные, площадью свыше 100м2 до 150м2 включительно; - неклассифицированные, площадью свыше 150м2 до 200м2 включительно; - неклассифицированные, площадью свыше 200м2 до 250м2 включительно; - неклассифицированные, площадью свыше 250м2 до 300м2 включительно; - неклассифицированные, площадью свыше 300м2. Подобная группировка, как показала практика, позволяет достаточно хорошо учесть влияние фактора масштаба на стоимость торгово-офисной недвижимости. Учет территориального фактора произведен путем применения двух ГИС-методов : 1. Пиксельный – вся территория города разбита на ряд равновеликих ячеек (квадратов со стороной 2х2 км – обоснование приведено на сайте statrn.ru). Влияние территориальных факторов в границах одной ячейки принимается условнопостоянным. Определение отклонений от средней величины, связанных с влиянием дискретных факторов производится по каждой отдельной ячейке. Исходя из указанной группировки, выделено 64 группы однотипных объектов, для каждой из которых были определены корректировочные коэффициенты, связанные с воздействием нижеперечисленных факторов по каждому из 110 территориальных ячеек. 2. Метод ЦМР (цифрового моделирования рельефа) – путем построения изокост (линий равных цен) выделяется ряд ценовых поясов с равным ценовым интервалом. Определение отклонений от средней величины, связанных с влиянием дискретных факторов производится по каждому ценовому поясу. Пример ценовых поясов приведен ниже. В данной статье приведены предварительные результаты исследования только первым методом. Результаты исследования вторым методом (методом ЦМР) и обобщение результатов будут приведены в следующей статье и выложены на сайте statrn.ru. Для целей исследования были выделены нижеследующие дискретные факторы (учтенные в первичной информации об объектах недвижимости). Всем нижеперечисленным факторам присвоены бинарные значения: 0 (ноль) присваивается наихудшему значению, 1 – всем остальным. Для квартир/комнат выделены следующие факторы: - поправка на этаж (1й этаж=0, последующие=1); - поправка на количество комнат (однокомнатная квартира=0, более одной=1); - поправка на смежные комнаты (есть смежные = 0, нет =1); - поправка на площадь кухни (минимальная площадь кухни в перечне исследуемых = 0, остальные = 1); - поправка на наличие лоджии/балкона (нет=0, есть=1); - согласование перепланировки (нет согласования = 0, перепланировка согласована или не проводилась = 1); - поправка на ремонт (капитальный ремонт не проводился = 0, проведен капитальный ремонт = 1). Для офисных/торговых площадей выделены следующие факторы: - поправка на этаж (не первый=0, первый = 1); - поправка на отдельный вход (нет отдельного входа = 0, есть отдельный вход = 1); - поправка на ремонт (капитальный ремонт не проводился = 0, проведен капитальный ремонт = 1). Ранжирование всех объектов в каждой расчетной территориальной ячейке производилось по нарастанию количества исследуемых факторов. Если в ячейке присутствовало несколько объектов с одинаковой группой факторов, то для такой группы были рассчитаны как среднее значение, так и среднеквадратичное отклонение внутри группы и в расчет включалась только средняя величина по такой группе. В расчет принималась начальная (стартовая) цена. Хотя объекты, включенные в перечень, имеют различное время выхода на рынок, но проведение по фактору времени не производилось. Система рассчитываемых нами индексов позволяет рассчитать данную корректировку, однако, данная поправка не производилась умышленно, для выявления максимального отклонения под воздействием как вышеуказанных учтенных, так и неучтенных факторов. Корректировочный коэффициент определялся как отношение цены отдельного объекта (или среднегрупповой цены для группы с однотипными факторами) к цене объекта (группы) с минимальным набором факторов. Указанное соотношение позволяет как выявить изменение цены (и, соответственно, корректировочного коэффициента), в зависимости от изменения количества ценообразующих факторов, так и сравнить между собой изменения, связанные с добавлением одного или нескольких факторов к набору с меньшим количеством факторов. Предварительные выводы по всем группам: 1. Увеличение количества факторов не носит аддитивного или мультипликативного характера влияния на интегральную величину корректировки. 2. С увеличением количества факторов вклад каждого из них в интегральную корректировку уменьшается. 3. Минимальная корректировка (однофакторная – переход от минимального набора факторов к набору «минимальная+1») составляет не более 10 % и уменьшается с увеличением количества одновременно участвующих факторов. 4. Граничная (максимальная) корректировка под воздействием всей суммы факторов относительно минимального набора не превышает 40%, при этом среднее, наиболее вероятное значение корректировки под воздействием всех факторов находится в интервале 15-25% 5. Соответственно, функция, связывающая между собой интегральную корректировку с корректировками, связанными с отдельными факторами является затухающей с некоторым пределом. Дальнейшие выводы, равно как и переход от качественных выводов к количественным результатам делать на данном этапе признано нецелесообразным в связи со следующими выявленными обстоятельствами: - зависимостью средней величины в территориальной ячейке от градиента ценового поля (от величины изменения цен внутри территориальной ячейки). Следующее исследование, а именно, расчет корректирующих значений внутри ряда ценовых поясов в значительной мере позволит снять влияние этой зависимости и определить количественные значения корректировок - ценовым дрейфом – изменением (снижением) цен предложения в течение времени экспозиции. Данное изменение цен, хотя и имеет различную величину, но выявлено для каждого типа недвижимости и является обоснованной корректировкой расчетной цены по сравнению с ценами предложения (графики изменения цен в течение срока экспозиции, соотношения стартовых цен, текущих цен и цен выбытия для каждого типа недвижимости приведены на сайте statrn.ru). С целью учета данного фактора планируется произвести расчет не только по стартовым ценам, но и по текущим ценам предложения, а также по ценам выбытия. В связи с большим объемом, расчетные таблицы в данном материале не приводятся, но с ними можно ознакомиться на сайте statrn.ru, где они выложены в свободном доступе. Штань М.В. Руководитель проекта «Статистика рынка недвижимости»