RefMag.ru - Оценка. Помощь в решении задач, тестов, практикумов, курсовых, аттеста­ционных

RefMag.ru - Помощь в решении в учебе
Заказать:
- заказать решение тестов и задач
- заказать помощь по курсовой
- заказать помощь по диплому
- заказать помощь по реферату

Репетитор оценщика

Готовые работы заочников

Тесты:

Задачи:

Примеры работ по оценке

Примеры курсовых работ
Примеры аттест­ационных работ
Учебные дисциплины
Литература
Заказ работ:




Экспертная и репетиторская помощь по решению тестов, задач, практикумов и всех других видов работ. Сергей.
[email protected], ,

Примеры выполненных работ: | контрольные | курсовые | дипломные | отзывы |




Букинистическая книга:

Список литературы по оценке земли > Моделирование кадастровой стоимости земель садоводческих объединений Республики Крым

Моделирование кадастровой стоимости земель садоводческих объединений Республики Крым

Махт В.А., Карпова О.А., Артамонова С.Ф. Моделирование кадастровой стоимости земель садоводческих объединений Республики Крым // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). 2020. Т. 25. № 2. С. 209-221.

Скачать оригинал статьи

Фрагмент работы на тему "Моделирование кадастровой стоимости земель садоводческих объединений Республики Крым"

Землеустройство, кадастр и мониторинг земель 209 УДК 332.6(477.75) DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-2-209-221 МОДЕЛИРОВАНИЕ КАДАСТРОВОЙ СТОИМОСТИ ЗЕМЕЛЬ САДОВОДЧЕСКИХ ОБЪЕДИНЕНИЙ РЕСПУБЛИКИ КРЫМ Владимир Адамович Махт Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина, 644008, Россия, г. Омск, Институтская площадь, 1, кандидат экономических наук, доцент кафедры землеуст- ройства, тел. (381)265-54-77, e-mail: [email protected] Ольга Александровна Карпова Омский государственный аграрный университет им. П. А. Столыпина, 644008, Россия, г. Омск, Институтская площадь, 1, старший преподаватель кафедры землеустройства, тел. (381)265-54-77, e-mail: [email protected] Светлана Федоровна Артамонова ООО «МБ-Недвижимость», 644050, Россия, г. Омск, ул. 2-я Поселковая, 8, ведущий специалист отдела кадастровой оценки земель, тел. (381)269-63-27, e-mail: [email protected] Рассмотрены вопросы статистического моделирования кадастровой стоимости земель- ных участков при сравнительном подходе к оценке объектов недвижимости. Проведен ана- лиз рынка земельных участков. Собрана необходимая рыночная информация об объектах- аналогах. Определен состав и собраны сведения о значениях факторов стоимости земельных участков. Построена статистическая модель и рассчитана кадастровая стоимость земель са- доводческих объединений Республики Крым. Включенные в модель ценообразующие фак- торы приводят к максимальному значению коэффициента детерминации и соблюдению по- роговых показателей таких критериев, как среднеквадратическая ошибка, средняя относи- тельная погрешность и критерий Фишера. Представлены результаты кадастровой оценки по административным образованиям и картограмма земель садоводческих объединений Рес- публики Крым. Результаты кадастровой оценки могут быть использованы при обосновании земельного налога и арендной платы за землю. Ключевые слова: кадастровая стоимость, земельные участки, садоводческие объеди- нения, рыночная информация, объекты-аналоги, ценообразующие факторы, статистическая модель, земельный налог. Введение Государственная кадастровая оценка (ГКО) проводится в целях определе- ния кадастровой стоимости объектов недвижимости: земельных участков, зда- ний, сооружений, помещений и объектов незавершенного строительства [1]. Кадастровая стоимость необходима для выполнения следующих задач: – создания единой системы налогообложения объектов недвижимости, на- ходящихся в государственной, муниципальной или частной собственности, что позволяет наполнять бюджеты муниципальных образований; – принятия решений о рациональном использовании, приватизации и эф- фективном управлении объектами недвижимости; Вестник СГУГиТ, Том 25, № 2, 2020 210 – проведения сделок купли-продажи и передачи в аренду объектов недви- жимости. Развитием методологии массовой кадастровой оценки недвижимости за- нимаются современные российские ученые: С. В. Грибовский [2, 3], А. Г. Гряз- нова, М. А. Федотова [4], Р. В. Бабенко [5], Б. Д. Новиков [6], Е. С. Озеров [7], В. П. Ануфриев [8], В. И. Татаренко [9] и др. При моделировании кадастровой стоимости недвижимости авторы статьи опирались на методологию математиче- ской статистики [10–14], а также на нормативно-методическую базу оценочной деятельности в Российской Федерации [15–17]. Кроме того, в работе продолже- ны исследования по совершенствованию методической основы ГКО [18–21]. Объекты и методы исследования Кадастровая оценка земельных участков садоводческих, огороднических и дачных объединений (СОД) Республики Крым проведена впервые по со- стоянию рынка недвижимости на 2016 г. [18–21]. На землях сельскохозяйст- венного назначения Крыма выделены 46 722 земельных участка, находящихся в 761 садоводческом (дачном) объединении и на 6 991 земельном участке без формирования объединений (расположены в 437 кадастровых кварталах). В качестве объединений также рассматривались массивы СОД около населен- ных пунктов. Для обозначения СОД принималось название населенного пунк- та. Всего в 14 муниципальных районах и 11 городских округах в 703 кадаст- ровых кварталах выявлены 56 175 земельных участков (табл. 1). Таблица 1 Земельные участки и рынок земель СОД № п/п Муниципальный район, городской округ Количество Собранная рыночная информация о сделках, руб./м2 объединений земельных участков объектов- аналогов мин. средн. макс. 1 Бахчисарайский 11 1 629 12 57 470 848 2 Белогорский 17 687 3 160 483 683 3 Джанкойский 23 1 702 1 200 200 200 4 Кировский 11 695 4 500 594 678 5 Красногвардейский 10 871 6 Красноперекопский 1 18 7 Ленинский 43 3 163 48 141 517 925 8 Нижнегорский 6 128 2 100 100 100 9 Первомайский 3 139 10 Раздольненский 10 491 11 Сакский 92 7 784 58 53 465 950 12 Симферопольский 356 36 581 224 9 462 992 13 Советский 3 94 14 Черноморский 20 738 8 185 418 726 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель 211 Окончание табл. 1 № п/п Муниципальный район, городской округ Количество Собранная рыночная информация о сделках, руб./м2 объединений земельных участков объектов- аналогов мин. средн. макс. 15 г. Алушта 6 38 2 83 386 689 16 г. Армянск 3 5 17 г. Джанкой 0 2 18 г. Евпатория 7 16 19 г. Керчь 3 4 1 813 813 813 20 г. Красноперекопск 3 6 21 г. Саки 6 17 22 г. Симферополь 19 36 1 478 478 478 23 г. Судак 16 234 3 727 736 741 24 г. Феодосия 83 1 076 30 296 610 834 25 г. Ялта 9 21 Итого 761 56 175 397 9 480 992 Кадастровую стоимость земельных участков садоводческих, огородниче- ских и дачных объединений, расположенных на землях сельхозназначения, рас- считывают с использованием статистических моделей, базирующихся на мето- дологии статистики и сопоставлении рыночной информации и ценообразую- щих факторов [10–17]. Проводят моделирование кадастровой стоимости земель, используя срав- нительный подход в последовательности: ? составление списка СОД, расположенных за границами населенных пунктов; ? формирование перечня земельных участков (объектов оценки) СОД; ? сбор и анализ рыночной информации об объектах-аналогах; ? определение состава и сбор сведений о значениях факторов их стоимости; ? построение статистической модели расчета кадастровой стоимости зе- мельных участков; ? расчет их кадастровой стоимости. Результаты и их обсуждение Для реализации сравнительного подхода при оценке недвижимости путем построения статистической модели необходима информация о ценах на объекты- аналоги. Основными для сбора информации о ценах предложений явились об- щедоступные источники сети Интернет: https:// www.domofond.ru/. Сайты: https://krim.move.ru/; http://o-krim.ru/; http://ok-crimea.ru/; https://krim.kvadroom.ru/; http:// www.rosrealt.ru/Kryim/; http://ark-dom.com/. Информация о сделках купли-продажи предоставлена также Госкомреги- стром в xml-форматах. В результате отобраны 397 объектов-аналогов – земель- Вестник СГУГиТ, Том 25, № 2, 2020 212 ных участков СОД: 223 сделки купли-продажи и 174 предложения продажи (см. табл. 1). В базе собранных объектов-аналогов ? сделки и предложения к продаже с незастроенными земельными участками. Информация с предложе- ниями о продажах земельных участков проанализирована на достоверность, в том числе местоположения, полноты сведений, проверки на дубли, соответст- вия характеристик объекта, достаточных для описания по факторам стоимости, соответствия срока продажи дате оценки, а также дате последнего обновления объявления. 2015 г. стал годом адаптации рынка недвижимости Крыма к экономическим и правовым реалиям Российской Федерации. К 2016 г. на рынке недвижимости установилось шаткое равновесие. Если рассматривать диапазон цен на недвижи- мость относительно юга, центра, запада и востока Крыма, а также Севастополя, то разброс цен огромен. Несмотря на международную обстановку, экономиче- ские санкции, волатильность валюты, замедление темпов роста экономики, сдел- ки по недвижимости осуществляются и цены на недвижимость не падают. Рынок земель СОД, а также сельхозугодий достаточно развит. Предложе- ний купли-продажи земельных участков для ведения садоводства достаточно много. На рынке индивидуальной жилой застройки, застроенных и незастроен- ных земельных участков садоводческих объединений насчитывается более ты- сячи предложений о продаже. Их отличительная особенность – большая выбор- ка участков с разрешенным использованием для садоводства и огородничества без образования товариществ и объединений. Наибольшая доля предложений – о продаже земельных участков в Симферопольском районе, а также в муници- пальных образованиях, расположенных на западном и восточном побережье Черного моря. Единичные предложения – о продажах на территориях Северно- го, Центрального и Южного Крыма. Основной показатель, на который ориентируются продавцы при установ- лении цены земельного участка СОД, – расположение относительно моря и центра региона. Чем дальше от моря, тем дешевле земельные участки. В сентябре 2016 г. за сотку на первой линии южного берега Крыма просили 4,2 млн руб., а если расстояние до побережья достигало 2?3 км, сотку предла- гали за 30?120 тыс. руб. Южный берег Крыма наиболее активно застраивался в течение последних 20 лет, как и прочие земли полуострова, близлежащие к морю. Глубинка остается отрезанной от цивилизации, за исключением сто- лицы полуострова – Симферополя. В Евпатории и на прилегающих террито- риях можно приобрести земельные участки для застройки. К ним подведены коммуникации (вода, электроэнергия). Стоимость земли в районах Евпатории и Саки колеблется от 20 до 60 тыс. руб. за сотку (2016 г.). Главная специфика экспонируемых объектов недвижимости Западного Крыма – большое количест- во незастроенных земельных участков во вновь образованных товариществах. Недорогие земельные участки предлагают в Бахчисарайском районе, поскольку он наиболее отдален от моря. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель 213 Таким образом, при анализе рынка земельных участков выявлены ценооб- разующие факторы. Основной, определяющий цену СОД, ? расположение зе- мельного участка относительно моря, центра района или города. Другая состав- ляющая цены ? качество участка: наличие коммуникаций, подъездных путей, рельеф. Для построения качественной модели расчета кадастровой стоимости про- веден статистический анализ рыночной информации: определялась и устраня- лась информация об объектах-аналогах с выбросами в значениях: рыночной стоимости и ценообразующих факторов, обеспечивалась их непротиворечи- вость и интерпретируемость. Наличие выбросов обусловлено рядом причин. Одна из них – недостоверные сведения об объектах-аналогах, снижающие точ- ность рыночной информации. Для выявления выбросов устанавливают верхний и нижний пределы стоимости. Затем следует репрезентативная выборка дан- ных – равномерное распределение объектов-аналогов в ценовом диапазоне. Аналоги, не удовлетворяющие этому требованию, исключают из рассмотрения. Кроме того, удаляют объекты-аналоги, значительно ухудшающие качество мо- делей. В результате выявленных выбросов отсеяно 150 объектов-аналогов. Ос- тавшиеся в среднем диапазоне цен послужили основой для создания электрон- ного геоинформационного слоя о сделках с земельными участками СОД мето- дом геокодирования информации [6]. Построение статистической модели расчета кадастровой стоимости осуще- ствляют в порядке: ? выбор ценообразующих факторов для построения модели; ? построение модели расчета кадастровой стоимости; ? анализ качества статистической модели. Подбор ценообразующих факторов для построения модели осуществляют, используя два подхода: экспертный и корреляционно-регрессионный. Эксперт- ный предполагает выбор факторов на основе экспертного мнения, а корреляци- онно-регрессионный ? на основе оценки значимости факторов в формировании стоимости. В связи с этим ценообразующие факторы отбирали, исходя из сово- купности критериев, представленных в табл. 2. В модель включены ценообразующие факторы с коэффициентом значимо- сти более 0,2. Факторы прошли проверку на репрезентативность. Экспертный выбор нерепрезентативных факторов обоснован важностью их учета при анали- зе современного рынка недвижимости. В случае когда диапазон значений фактора, признанного нерепрезентатив- ным, в рыночной выборке объектов-аналогов расширен в исходной выборке объектов оценки, а также его распределение в рыночной и исходной выборках (в диапазоне их пересечения) различается незначительно, безусловно, данный фактор принимают для расчетов. Обоснование: чем максимально более широко представлены значения какого-либо ценообразующего фактора в рыночной вы- борке, тем максимально более точно определяется функциональная зависи- мость от него стоимости земель. Вестник СГУГиТ, Том 25, № 2, 2020 214 Таблица 2 Выбор ценообразующих факторов в статистической модели № п/п Ценообразующий фактор Коэффициент Использование фактора для построения модели (да/нет) название условное обозначение в модели корреляции, r значимости, R 1 Расстояние от СОД до центра субъекта Рос- сийской Федерации, км х 1 0,112 0,173 Нет 2 Расстояние от СОД до районного центра, км х 2 –0,130 0,2 Да 3 Расстояние от СОД до ближайшего населен- ного пункта, км х 3 –0,163 0,207 Нет 4 Расстояние от СОД до морского побережья, км х 4 –0,246 0,378 Да 5 Численность населения в муниципальном рай- оне или городском ок- руге по состоянию на дату оценки, человек х 5 –0,099 0,153 Да 6 Среднемесячная зара- ботная плата в муници- пальных районах и го- родских округах, руб. х 6 0,083 0,128 Нет 7 Наличие Черноморско- го (Азовского) побере- жья в кадастровом квартале х 7 0,649 1,000 Да Выбранный состав ценообразующих факторов приводит к максимальному значению коэффициента детерминации с соблюдением пороговых значений ос- тальных статистических критериев, таких как среднеквадратическая ошибка, средняя относительная погрешность, отношение суммы невязок к средней стоимости, критерий Фишера (табл. 3). Таблица 3 Критерии качества моделей оценки № п/п Критерий качества Пороговое значение Значения модели обучающая выборка контрольная выборка обучающая выборка контрольная выборка 1 Средняя относительная погрешность оценки Не более 40 % Увеличение в 2 раза, но не более 50 % 17 % 17 % 2 Коэффициент детерминации Не менее 0,6 Не менее 0,55 0,61 0,55 3 Среднеквадратичная ошибка оценки Не более 30 % Не более 35 % 18 % 19 % Землеустройство, кадастр и мониторинг земель 215 Статистической моделью признается математическая формула, отобра- жающая связь между зависимой переменной и значениями соответствующих ценообразующих факторов. В нашем случае в качестве зависимой переменной выступает удельный показатель кадастровой стоимости земельных участков (УПКСЗ). В результате моделирования построена линейная модель УПКСЗ 94,9 160 0,053 0,0014 721 2 4 5 7 ? ? ? ? ? х х х х . (1) В построенной модели использован ценообразующий фактор (х 5 ) с коэф- фициентом значимости менее 0,2, что объясняется его важностью, подтвер- жденной при анализе рынка недвижимости. Статистическая модель оценки выражает зависимость УПКСЗ СОД от значения ценообразующих факторов. Знаки коэффициентов корреляции ценообразующих факторов и знаки коэф- фициентов влияния модели не противоречат логике направления влияния це- нообразующих факторов. Влияние факторов на стоимость происходит сле- дующим образом: ? при увеличении расстояния до райцентра (х 2 ) – стоимость уменьшается (обратная зависимость); ? при увеличении расстояния до моря (х 4 ) – стоимость уменьшается (об- ратная зависимость); ? при меньших значениях численности населения (х 5 ) – стоимость ниже (прямая зависимость); ? при наличии морского побережья (х 7 ) в кадастровом квартале – стои- мость выше (прямая зависимость). Значение УПКСЗ СОД определяют при подстановке в модель индивиду- альных характеристик СОД. Средневзвешенные значения УПКСЗ СОД по муниципальным образовани- ям Республики Крым представлены в табл. 4 и отражены на картограмме када- стровой оценки земель (рисунок). Представленные результаты указывают на низкие показатели УПКСЗ СОД в Первомайском районе. Это объясняется наихудшими характеристиками дос- тупности к морю и центру региона. Повышенные значения кадастровой стои- мости в западной и восточной частях Крыма тоже понятны: земельные участки СОД располагаются в непосредственной близости к морю и находятся в выгод- ных условиях (расстояния от районных центров). Именно на этих территориях предлагаются новые земельные участки СОД. Вестник СГУГиТ, Том 25, № 2, 2020 216 Таблица 4 Результаты кадастровой оценки земель СОД № п/п Муниципальное образование УПКСЗ, руб./м2Земельный налог средне- взве- шенное мин. средн. макс. руб./м2 за земель- ный участок площадью 10 соток, руб. 1 Бахчисарайский 361 315,02 399,19 646,21 1,08 1 080 2 Белогорский 297 274,32 307,40 327,82 0,89 890 3 Джанкойский 490 293,22 327,36 629,29 1,47 1 470 4 Кировский 339 246,85 307,54 606,91 1,02 1 020 5 Красногвардейский 309 288,2 339,88 360,42 0,93 930 6 Красноперекопский 336 235,72 384,47 584,06 1,01 1 010 7 Ленинский 526 249,16 505,90 630,11 1,58 1 580 8 Нижнегорский 317 272,39 305,08 573,45 0,95 950 9 Первомайский 256 227,46 258,94 290,6 0,77 770 10 Раздольненский 382 262,95 371,21 582,83 1,15 1 150 11 Сакский 325 276,57 473,61 662,03 0,98 980 12 Симферопольский 436 402,39 439,72 726,25 1,31 1 310 13 Советский 311 257,05 270,03 579,58 0,93 930 14 Черноморский 363 218,45 429,56 595,63 1,09 1 090 15 г. Алушта 344 298,12 348,90 627,31 1,04 1 040 16 г. Армянск 278 278,2 278,53 279,68 0,83 830 17 г. Джанкой 300 299,66 299,97 300,28 0,90 900 18 г. Евпатория 618 407,28 651,10 714,3 1,85 1 850 19 г. Керчь 646 447,7 648,96 752,8 1,94 1 940 20 г. Красноперекопск 281 279,81 281,28 283,44 0,84 840 21 г. Саки 276 271,95 275,75 278,99 0,83 830 22 г. Симферополь 724 443,88 719,06 733,78 2,18 2 180 23 г. Судак 273 211,72 280,65 290,62 0,82 820 24 г. Феодосия 427 355,69 462,00 686,64 1,28 1 280 25 г. Ялта 701 422,86 661,12 735,31 2,10 2 100 По Республике Крым 333 1,00 1 000 Землеустройство, кадастр и мониторинг земель 217 Картограмма кадастровой оценки земель СОД Республики Крым Полученные результаты кадастровой оценки могут быть использованы при налогообложении земель. В соответствии с Налоговым кодексом Российской Федерации [22] кадастровая стоимость земельных участков признается налого- облагаемой базой и используется при расчете земельного налога. С земель СОД земельный налог при ставке 0,3 % в среднем по Республике Крым составит 1,00 руб./м2 , или 1 000 руб. в год за земельный участок площадью 10 соток (см. табл. 4). Минимальный земельный налог (770 руб.) в Первомайском районе и максимальный (2 180 руб.) – в г. Симферополе. Заключение Выполненная впервые кадастровая оценка земель Республики Крым [23] основана на использовании статистических моделей, базирующихся на сопос- тавлении рыночной информации и ценообразующих факторов. Такой подход позволяет максимально точно приблизить кадастровую стоимость объектов не- движимости к их рыночной стоимости. Вестник СГУГиТ, Том 25, № 2, 2020 218 Рынок земель СОД на территории Крыма достаточно развит. Анализ рыноч- ной информации обеспечил сбор достоверных сведений об объектах-аналогах, не- обходимых для построения качественной статистической модели. При этом уст- ранена недостоверная информация об объектах-аналогах, обеспечены ее непроти- воречивость, интерпретируемость и репрезентативность. Кроме того, выявлены основные ценообразующие факторы: близость к морскому побережью, расстояние до населенного пункта, центра муниципального образования и региона. Включен- ные в построенную статистическую модель указанные ценообразующие факторы приводят к максимальному значению коэффициента детерминации с соблюдени- ем пороговых значений других статистических критериев. Полученные результаты кадастровой оценки земель имеют важное эконо- мическое и практическое значение. Они позволят сформировать необходимую налоговую базу и значительно наполнить бюджеты муниципальных образова- ний. Кроме того, удельные показатели кадастровой стоимости земель могут быть использованы при проведении сделок купли-продажи земельных участков и передаче их в аренду. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. О государственной кадастровой оценке [Электронный ресурс] : федер. закон от 03.07.2016 № 237-ФЗ. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 2. Грибовский С. В. Методология и методы оценки недвижимости в Российской Феде- рации : дис. … д-ра экон. наук. – СПб., 1999. – 352 с. 3. Грибовский С. В. Математические методы оценки стоимости недвижимого имуще- ства : учеб. пособие. – М. : Финансы и статистика, 2008. – 366 с. 4. Грязнова А. Г., Федотова М. А. Оценка недвижимости : учеб. для вузов. – М. : Фи- нансы и статистика, 2005. – 494 с. 5. Бабенко Р. В. Модели оценки недвижимости. – Ростов н/Д. : Оценка, 2012. – 332 с. 6. Новиков Б. Д. Теория и многолетняя практика оценки рыночной стоимости недви- жимости на компьютере на примере оценки квартир в Москве по программе «Рынок-М» [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://titaeva.ru. 7. Озеров Е. С., Пупенцова С. В. Управление стоимостью и инвестиционным потен- циалом недвижимости. – СПб. : Санкт-Петербургский государственный политехнический университет, 2015. – 602 с. 8. Ануфриев В. П., Юрлова В. А. Разработка системы эколого-экономической оценки сельскохозяйственных угодий // Вестник СГУГиТ. – 2015. – Вып. 4 (32). – С. 181–193. 9. Татаренко В. И., Гордеев А. В. Использование метода остатка при оценке рыночной стоимости земельных участков объектов промышленности и транспорта, входящих в состав комплекса опасного промышленного объекта для оспаривания результатов определения ка- дастровой стоимости // Вестник СГУГиТ. – 2016. – Вып. 2 (34). – С. 111–118. 10. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические мето- ды : учеб. ? М. : Финансы и статистика, 2000.? 352 с. 11. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. Т. 2. – М. : Наука, 1973. – 500 с. 12. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т. 2. – М. : Юнити- Дана, 2001. – 432 с. 13. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследова- ние зависимостей. – М. : Финансы и статистика, 1985. – 487 с. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель 219 14. Мазуров Б. Т., Падве В. А. Метод наименьших квадратов (статика, динамика, мо- дели с уточняемой структурой) // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 2. – С. 22–35. 15. Об утверждении Федерального стандарта оценки «Определение кадастровой стои- мости (ФСО № 4)» [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 22.10.2010 № 508. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 16. Об утверждении Федерального стандарта оценки «Оценка недвижимости» (ФСО № 7)» [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 25.09.2014 № 611. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 17. Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке [Электронный ресурс] : приказ Минэкономразвития России от 07.06.2016 № 358. – Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 18. Борис Ф. Н., Махт В. А., Борис Е. А. Решение прикладных задач, массовой оценки недвижимости с применением метода геокодирования // Омский научный вестник. – 2014. ? № 2 (130). – С. 214–216. 19. Махт В. А., Руди В. А., Осинцева Н. В. Методические рекомендации по государст- венной кадастровой оценке земель сельскохозяйственного назначения. – Омск : Литера, 2016. – 48 с. 20. Дубровский А. В., Махт В. А., Козочкина Е. А. Совершенствование, методические основы государственной кадастровой оценки объектов жилого фонда // Вестник СГУГиТ. – 2017. – Т. 22, № 4. – С. 136–145. 21. Махт В. А., Руди В. А., Осинцева Н. В. Учет и оценка сельскохозяйственных зе- мель по качеству и видам использования : монография. – Омск : Издательский центр КАН, 2018. – 72 с. 22. Налоговый кодекс Российской Федерации (НК РФ) [Электронный ресурс]. – Дос- туп из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс». 23. Об утверждении результатов государственной кадастровой оценки земельных уча- стков, расположенных на территории Республики Крым [Электронный ресурс] : распоряже- ние Совета министров Республики Крым от 29.11.2016 № 1498-р. – Доступ из справ.- правовой системы «КонсультантПлюс». Получено 26.11.2019 © В. А. Махт, О. А. Карпова, С. Ф. Артамонова, 2020 MODELING CADASTRAL VALUE OF ASSOCIATIONS OF PRIVATE GARDENERS’ LANDS OF THE REPUBLIC OF CRIMEA Vladimir A. Makht Omsk State Agrarian University named after P. A. Stolypin, 1, Institutskaya Ploshad St., Omsk, 644008, Russia, Ph. D., Associate Professor, Department of Land Use Planning, phone: (381)265-54-77, e-mail: [email protected] Olga A. Karpova Omsk State Agrarian University named after P. A. Stolypin, 1, Institutskaya Ploshad St., Omsk, 644008, Russia, Senior Lecturer, Department of Land Use Planning, phone: (381)265-54-77, e-mail: [email protected] Svetlana F. Artamonova LLC "MB – Real Estate", 8, 2-ya Poselkovaya St., Omsk, 644050, Russia, Leading Specialist, Department of Cadastral Valuation of Lands, phone: (381)269-63-27, e-mail: [email protected] Вестник СГУГиТ, Том 25, № 2, 2020 220 The article reviewed the problems of statistic modeling of cadastral value of land plots in comparative approach frames to the valuation of real estate objects. Assembled and analyzed the market of land plots for statistic modeling and necessary market information about comps. Structure and information about plots of land value is also defined. Statistic modeling is built and cadastral value calculation of associations of private gardeners’ lands of the republic of Crimea is carried out. Listed price factors in the model result in maximum value of determination factor and observation of threshold values such criterions as standard error, mean relative error and Fisher’s ratio test. The results of cadastral valuation according to the administrative formations and cartogram of cadastral value of associations of private gardeners’ lands of the republic of Crimea have been included. The results of cadastral valuation can be used for substantiation of land tax and payment for the land rent. Key words: сadastral valuation, plots of land, associations of private gardeners, market information, comps, price factors, statistic model, land tax. REFERENCES 1. Federal Law of July 07, 2016 No. 237–FZ. About the state cadastral valuation. Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian]. 2. Gribovsky, S. V. (1999). Methodology and methods of real estate valuation in the Russian Federation. Doctor’s thesis. St. Petersburg, 352 p. [in Russian]. 3. Gribovsky, S. V. (2008). Matematicheskie metody otsenki stoimosti nedvizhimogo imushchestva [Mathematical methods for assessing the value of real estate]. Moscow: Finansy i statistika Publ., 366 p. [in Russian]. 4. Gryaznova, A. G., & Fedotova, M. A. (2005). Otsenka nedvizhimosti [Real estate appraisal]. Moscow: Finansy i statistika Publ., 494 p. [in Russian]. 5. Babenko, R. V. (2012). Modeli otsenki nedvizhimosti [Real estate valuation models]. Rostov on Don: Otsenka Publ., 332 p. [in Russian]. 6. Novikov, B. D. (n. d.). The theory and long-term practice of assessing the market value of real estate on a computer using the example of appraising apartments in Moscow under the "Market-M" program. Retrieved from http://titaeva.ru [in Russian]. 7. Ozerov, E. S., & Pupensova, S. V. (2015). Upravlenie stoimost'yu i investitsionnym potentsialom nedvizhimosti [Management of the value and investment potential of real estate]. St. Petersburg: St. Petersburg State Polytechnic University, 2015, 602 p. 8. Anufriev, V. P., & Yurlova, V. A. (2015). Development of a system of environmental and economic assessment of agricultural land. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 4(32), 181–193 [in Russian]. 9. Tatarenko, V. I., & Gordeev, A. V. (2016). Using the remainder method in assessing the market value of land plots of industrial and transport facilities that are part of a complex of hazardous industrial facilities to challenge the results of determining the cadastral value. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 2(34), 111–118 [in Russian]. 10. Dubrov, A. M., Mkhitaryan, V. S., & Troshin, L. I. (2000). Mnogomernye statisticheskie metody [Multidimensional statistic methods]. Moscow: Finansy i statistika Publ., 352 p. [in Russian]. 11. Kendall, M., & Stuart, A. (1973). Statisticheskie vyvody i svyazi: T. 2 [Statistical Findings and Communications: T. 2]. Moscow: Nauka Publ., 500 p. [in Russian]. 12. Ayvazyan, S. A. (2001). Prikladnaya statistika. Osnovy ekonometriki: T. 2 [Applied statistics. Fundamentals of Econometrics: Vol. 2]. Moscow: Unity-Dana, 432 p. [in Russian]. 13. Ayvazyan, S. A., Enyukov, I. S., & Meshalkin, L. D. (1985). Prikladnaya statistika. Issledovanie zavisimostey [Applied statistics. Dependency research]. Moscow: Finansy i statistika Publ., 487 p. [in Russian]. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель 221 14. Mazurov, B. T., & Padve, V. A. (2017). The least squares method (statics, dynamics, models with a refined structure). Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 22(2), 22–35 [in Russian]. 15. Order of Mineconomdevelopment of Russia of October 22, 2010 No. 508. On Approval of Federal Valuation Standard "Definition of cadastral value (FVS No. 4)". Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian]. 16. Order of Mineconomdevelopment of Russia of September 25, 2014 No. 611. On Approval of Federal Valuation Standard "Valuation of real estate (FVS No. 7)". Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian]. 17. Order of Mineconomdevelopment of Russia of June 07, 2016 No. 358. On Approval of recommended practices on state cadastral valuation. Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian]. 18. Boris, F. N., Makht, V. A., & Boris, E. A. (2014). Solution of applied tasks, mass valuation of real estate using the method of geocoding. Omskiy nauchnyy vestnik [Omsk Scientific Bulletin], 2(130), 214–216 [in Russian] 19. Makht, V. A., Rudy, V. A., & Osintseva, N. V. (2016). Metodicheskie rekomendatsii po gosudarstvennoy kadastrovoy otsenke zemel' sel'skokhozyaystvennogo naznacheniya [Methodical recommendations on the state cadastral assessment of agricultural land]. Omsk: Litera Publ., 48 p. [in Russian]. 20. Dubrovsky, A. V., Makht, V. A., & Kozochkina, E. A. (2017). Improvement, methodological foundations of the state cadastral valuation of housing stock. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 22(4), 136–145 [in Russian]. 21. Makht, V. A., Rudi, V. A., & Osintseva, N. V. (2018). Uchet i otsenka sel'skokhozyaystvennykh zemel' po kachestvu i vidam ispol'zovaniya [Accounting and assessment of agricultural land by quality and uses]. Omsk: CAS Publ., 72 p. [in Russian]. 22. Regulation of Council of Ministers of the republic of Crimea of November 29, 2016 No. 1498. On Approval of state cadastral valuation of plots land results, situated on the territory of the republic of Crimea. Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian]. 23. Tax law of the Russian Federation (TL RF). Retrieved from ConsultantPlus online database [in Russian]. Received 26.11.2019 © V. A. Makht, O. A. Karpova, S. F. Artamonova, 2020

Другие книги из этого раздела





© 2002 - 2024 RefMag.ru