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 недвижимости > Практика применения сравнительного подхода к оценке недвижимости: корректировка рыночной стоимости на интенсивность пешеходных потоков

Практика применения сравнительного подхода к оценке недвижимости: корректировка рыночной стоимости на интенсивность пешеходных потоков

Колпакова Н.С., Хейфец Е.Е. Практика применения сравнительного подхода к оценке недвижимости: корректировка рыночной стоимости на интенсивность пешеходных потоков // Известия сельскохозяйственной науки Тавриды. 2016. № 6 (169). С. 123-131.

Скачать оригинал статьи

Фрагмент работы на тему "Практика применения сравнительного подхода к оценке недвижимости: корректировка рыночной стоимости на интенсивность пешеходных потоков"

123 № 6 (169), 2016 Экономика и управление АПК УДК 338.517 ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО ПОДХОДА К ОЦЕНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ: КОРРЕКТИРОВКА РЫНОЧНОЙ СТОИМОСТИ НА ИНТЕНСИВ- НОСТЬ ПЕШЕХОДНЫХ ПОТОКОВ Колпакова Н. С., кандидат экономи- ческиъ наук, доцент; Институт экономики и управления, ФГАОУ ВО «КФУ имени В. И. Вер- надского»; Хейфец Е. Е., магистрант; ФГБОУ ВПО «Финансовый Универ- ситет при Правительстве Российской Федерации» Интенсивность пешеходных по- токов вблизи объектов недвижимости оказывает непосредственное влияние на их стоимость. Выявлены количе- ственные зависимости между сто- имостью коммерческих объектов и степенью трафика вблизи них. Ключевые слова: коммерческая недвижимость, пешеходные потоки, сравнительный подход к оценке не- движимости. PRACTICE IN THE APPLICATION OF SALES COMPARISON APPROACH TO REAL PROPERTY VALUATION: ADJUSTMENT ON THE RATE OF PEDESTRIAN FLOW Kolpakova N. S., Candidate of Economics Science, Associate Professor; Institute of Economics and Management, FSAEI HE «V. I. Vernadsky Crimean Federal University» Kheifetz E. E., Master Student; FSBEI HVE «Financial University under the Government of Russian Federation» The rate of pedestrian flow near real property items hasgreat influence on its market value. There were exposed quantative correlations between commercial property’s market value and traffic capacity near them. Key words:commercial property, pedestrian flow, sales comparison approach to real property valuation. Введение. Наиболее важным фактором, учитываемым при анализе ком- мерческой недвижимости, является фактор их местоположения. Традиционно в области оценки недвижимого имущества данный фактор включает в себя несколько сравнительных характеристик, среди которых: удаленность от ме- тро или остановок общественного транспорта, расположение на первой линии улицы, расположение в обособленных торговых зонах и т.д. Однако зачастую все вышеперечисленные характеристики достоверно не отражают индивиду- альность и коммерческую привлекательность расположения объекта – его ло- кации (от английского location – расположение). Под локацией объекта коммерческой недвижимости подразумевается его местоположение с учетом всех макрофакторов (близость объекта недвижимо- 124 Известия сельскохозяйственной науки Тавриды № 6 (169), 2016 сти к крупным городским центрам) и микрофакторов (его непосредственное окружение) [2]. Иными словами, востребованная на коммерческом рынке лока- ция объекта недвижимости – это его выгодное местоположение с учетом конъ- юнктуры рынка и пешеходных и транспортных потоков. При оценке выгодности местоположения коммерческих объектов свобод- ного назначения фактор интенсивности потоков автоматически приобретает ведущую роль, потому как потенциальная доходность помещения в абсолют- ном большинстве случаев зависит от объема потока целевой аудитории. Традиционно потоки имеют разные характеристики в зависимости от при- надлежности к торговой зоне. Рассматривая торговые зоны в пределах центрального делового района (со- гласно модели концентрических зон города Э. Берджесса и модели Алонсо), центр города всегда будет иметь наибольшее количество клиентов, что выгодно для розничной торговли. Кроме того, согласно рассматриваемым классическим моделям зонирования, интенсивность землепользования имеет свойство сни- жаться по мере удаления от центра города. Современные реалии на примере г. Москвы демонстрируют ситуацию более вариативную. С одной стороны, центр города остается первостепенной зоной для коммерческой недвижимости. С другой стороны, периферийные районы, зона четвертого транспортного коль- ца (ЧТК) и за московской кольцевой автомобильной дорогой (МКАД) имеют не меньший спрос на коммерческие объекты в силу генерации покупательских потоков за счет жилых районов, которые отсутствуют в таких объемах в центре. Тем не менее, при определении масштаба влияния интенсивности потоков на стоимость объектов коммерческой недвижимости следует разграничить слу- чайные и закономерные потоки. Потоки в торговых зонах в центре города имеют скорее случайный характер. Это происходит в силу сосредоточения спроса раз- ного уровня платежеспособности в центре города, нынешней политики парковок в г. Москве и масштабов самого центра как типа месторасположения. В спаль- ных районах потоки как пешеходные, так и транспортные скорее закономерны – в силу сформированного контингента и устоявшегося ритма жизни. В коммер- ческих объектах в зонах ЧТК и за МКАД потоки носят абсолютно закономерный характер, так как покупательский спрос направлен на определенные продукты и услуги, предлагаемые исключительно в данных зонах. Подобные типы место- положений являются иллюстрацией модели централизации Д. Хаффа, согласно которой потребители готовы преодолевать расстояния для приобретения некой специализированной продукции, предложить которую готовы лишь крупные торговые центры, исторически располагающиеся дальше от центра. Настоящее исследование посвящено обоснованию и выявлению зависи- мости стоимости предложений от интенсивности пешеходных потоков вблизи объектов недвижимости. Материал и методы исследований. Для проведения данного исследова- ния были приняты некоторые ограничительные условия: 125 № 6 (169), 2016 Экономика и управление АПК 1. В качестве объектов недвижимости, участвующих в выборках, рассматри- ваются исключительно помещения свободного назначения (торговые или офи- сные), расположенные на первой линии (относящиеся к сегменту street-retail). 2. Анализ проводился на основании скомплектованных выборок предло- жений по г. Москве в разрезе трех торговых зон в пределах типа месторасполо- жения «центральный деловой район». Объем данных, послуживший основой для выборок, представлен на сайтах: www.cian.ru, www.domofond.ru за июль 2016 года [5, 6]. Выбор торговых зон центрального делового района продикто- ван тем, что именно в данной локации наиболее развиты случайные потоки. 3. Исследование проводится только относительно пешеходных потоков, как наиболее стратегически важных для объектов коммерческой недвижимо- сти формата street-retail. Целью исследования являлось изучение характера и количественных вели- чин зависимости стоимости объектов недвижимости от характеристик интен- сивности пешеходных потоков вблизи них. Для достижения указанной цели были поставлены к решению следую- щие задачи: 1. Проведение выборки данных по помещениям формата street-retail в трех торговых зонах г. Москвы: зона «до Бульварного кольца», зона «от Бульварного кольца до Садового кольца» и зона «Садовое кольцо»; 2. Статистическая обработка и проведение сравнительного анализа данных; 3. Построение таблиц отношений градаций интенсивности пешеходных потоков для каждой торговой зоны в отдельности и получение усредненных показателей отношений градаций для отдельной торговой зоны «до Садового кольца включительно»; 4. Построение графиков зависимостей стоимости помещений от интенсив- ности пешеходных потоков вблизи данных объектов и вывод аппроксимирую- щих формул с применением корреляционно-регрессионного анализа; 5. Анализ полученных зависимостей и общие выводы. Для проведения анализа использовались данные по помещениям свобод- ного назначения формата street-retail. Для сохранения чистоты исследования, объекты подбирались исключительно расположенные на первой линии улиц, однако допускались разные масштабы площадей и расположение в подвале, цоколе или на антресоли, так как данные характеристики объектов не влияют на объем пешеходного потока вблизи них. При последующей статистической обработке данные расхождения в характеристиках были сглажены. Как было отмечено выше, наибольшие сложности при определении интен- сивности пешеходного потока вблизи объекта возникают с количественной оцен- кой данного потока. Чаще всего измерить трафик представляется крайне слож- ным, поэтому в целях ограждения от фактора субъективности, для каждого из объектов в выборке было проведено телефонное интервью с брокерами, давшими приблизительную или точную оценку объема потока. На основании данных ин- тервью была построена градация проходимости, представленная в таблице 1. 126 Известия сельскохозяйственной науки Тавриды № 6 (169), 2016 Таблица 1. Градация проходимости Условно принятые значения для уровней интенсивности Диапазон объемов интенсивности, человек/час Очень высокая 801 и выше Высокая 576–800 Выше средней 351–575 Средняя 221–350 Ниже средней 101–220 Низкая 0–100 Данные проведенной выборки по трем зонам и результаты их статистиче- ской обработки приведены в таблицах 2, 3, 4. Таблица 2. Выборка объектов в зоне «до Бульварного кольца» Характеристики выборки Единица измерения Уровень интенсивности Очень высокая Высокая Выше средней Средняя Ниже средней Низкая Количество объектов шт. 1 5 6 4 – 3 Средняя площадь кв. м 140 176 152 246 – 123 Средняя стои- мость объектов руб./кв. м 1753758 1529708 1080074 909224 – 617210 Диапазон разбро- са стоимостей в выборке руб./кв. м 1753758 – 1753758 1184416 – 1875000 731578 – 1428571 535284 – 1283163 – 405151 – 829268 Средняя скорре- ктированная стоимость* руб./кв. м 1766226 1516578 1043095 890 264 – 620329 Примечание: *Средняя скорректированная стоимость (здесь и далее) – объекты для каждой из выборок подбирались исходя из следующих ограниче- ний: помещения формата street-retail, расположенные на первой линии круп- ных улиц. Отличия между объектами в площади и этаже расположения сгла- живались в процессе статистической обработки. Для приведения объектов к единой площади была использована формула масштабного эффекта для удель- ной стоимости торговых помещений класса «С» в г. Москве [3] у = 573,51х-0,207, где х – площадь объекта недвижимости, у – стоимость объекта недвижимости. В качестве единого ориентира по площади для каждой выборки бралось сред- нее значение площади среди всех объектов выборки. Для приведения объектов к 1 этажу расположения были использованы корректирующие коэффициенты по цене предложений [4]. Для объектов, расположенных в подвале, данный ко- эффициент составил 0,72. Для объектов, расположенных на цокольном этаже, коэффициент составил 0,83. Для объектов, расположенных на антресоли или на втором этаже, коэффициент составил 0,86. 127 № 6 (169), 2016 Экономика и управление АПК Таблица 3. Выборка объектов в зоне «от Бульварного кольца до Садового кольца» Характеристики выборки Единица измерения Уровень интенсивности Очень высокая Высокая Выше средней Средняя Ниже средней Низкая Количество объектов шт. 8 1 4 2 – – Средняя площадь кв. м 159 571 211 196 – – Средняя стоимость руб./кв. м 2126919 814076 1004530 523649 – – Диапазон разброса стоимостей в выборке руб./кв. м 1176915– 3076923 814076– 814076 763158– 1245902 473244– 574053 – – Средняя скорректированная стоимость* руб./кв. м 1756634 1053617 894614 541292 – – Таблица 4. Выборка объектов в зоне «Садовое кольцо» Характеристики выборки Единица измерения Уровень интенсивности Очень высокая Высокая Выше средней Средняя Ниже средней Низкая Количество объектов шт. 2 2 6 6 3 – Средняя площадь кв. м 265 332 322 214 188 – Средняя стоимость руб./кв. м 1336920 843 602 392968 446728 269790 – Диапазон разброса стоимостей в выборке руб./кв. м 1000000– 1673840 800000– 887204 273115– 512 821 227067– 666 389 190217– 349362 – Средняя скорректированная стоимость* руб./кв. м 1357095 884627 453846 384372 274879 – Результаты и обсуждение. На основании полученных значений средних скор- ректированных стоимостей для каждого уровня интенсивности пешеходных пото- ков по каждой торговой зоне была построена таблица 5, отражающая корректиров- ки на эффект расположения в зависимости от интенсивности пешеходных потоков. Приведенные данные с корректировками на интенсивность пешеходных потоков для объектов недвижимости позволяют сделать следующие выводы: 1. Ввод корректировок на интенсивность пешеходных потоков для любой из рассмотренных в исследовании торговых зон актуален. 2. Для уровней интенсивности «ниже средней» и «низкая» ввод корректи- ровок при сравнении их друг с другом не является целесообразным, в силу прак- тически полного отсутствия подобных объектов в совершенных выборках. Это связано с тем, что помещения с подобной интенсивностью пешеходных потоков вблизи них почти отсутствуют в центре г. Москвы. Вероятно, при дальнейших разработках в данной теме и выходе выборки в торговые зоны периферийных районов данные уровни интенсивности окажутся более актуальными. 128 Известия сельскохозяйственной науки Тавриды № 6 (169), 2016 Таблица 5. Корректировки на интенсивность пешеходных потоков Характеристики Объекты-аналоги, уровни интенсивности пешеходных потоков Очень высокая Высокая Выше средней Средняя Ниже средней Низкая Для объектов в зоне «до Бульварного кольца» Объект оценки Очень высокая 0,00 0,16 0,69 0,98 – 1,85 Высокая -0,14 0,00 0,45 0,70 – 1,44 Выше средней -0,41 -0,31 0,00 0,17 – 0,68 Средняя -0,50 -0,41 -0,15 0,00 – 0,44 Ниже средней – – – – 0,00 – Низкая -0,65 -0,59 -0,41 -0,30 – 0,00 Для объектов в зоне «от Бульварного кольца до Садового кольца» Очень высокая 0,00 0,67 0,96 2,25 – – Высокая -0,40 0,00 0,18 0,95 – – Выше средней -0,49 -0,15 0,00 0,65 – – Средняя -0,69 -0,49 -0,39 0,00 – – Ниже средней – – – – – – Низкая – – – – – – Для объектов в зоне «Садовое кольцо» Очень высокая 0,00 0,53 1,99 2,53 3,94 – Высокая -0,35 0,00 0,95 1,30 2,22 – Выше средней -0,67 -0,49 0,00 0,18 0,65 – Средняя -0,72 -0,57 -0,15 0,00 0,40 – Ниже средней -0,80 -0,69 -0,39 -0,28 0,00 – Низкая – – – – – – Для объектов в зоне «до Садового кольца включительно» Очень высокая 0,00 0,46 1,22 1,92 3,94 1,85 Высокая -0,30 0,00 0,53 0,98 2,22 1,44 Выше средней -0,52 -0,32 0,00 0,34 0,65 0,68 Средняя -0,63 -0,49 -0,23 0,00 0,40 0,44 Ниже средней -0,80 -0,69 -0,39 -0,28 0,00 – Низкая -0,65 -0,59 -0,41 -0,30 – 0,00 129 № 6 (169), 2016 Экономика и управление АПК 3. Применение данных корректировок возможно при отсутствии информа- ции у оценщика о точной или приблизительной количественной оценке интен- сивности пешеходного потока вблизи объекта. Кроме того, их целесообразно использовать в случае наличия экспертного или профессионального мнения об интенсивности пешеходных потоков вблизи объекта. 4. Полученные корректировки уже учитывают в себе расположение объек- тов на первой линии, поэтому их целесообразно использовать лишь для объек- тов, схожих в данной характеристике. 5. Данные корректировки уже учитывают в себе фактор удаленности от ме- тро, так как в данном случае станции метрополитена выступают как дополни- тельный источник генерации пешеходных потоков. То есть при использовании данных корректировок поправка на удаленность от метро не нужна. Полученные корректировки целесообразно использовать при отсутствии точной либо приблизительной информации о номинальном объеме интенсивно- сти пешеходных потоков. Однако при ее наличии логичнее использовать аппрок- симирующие зависимости, позволяющие получить более точный результат. Для обоснования коэффициентов аппроксимации (табл. 6) были постро- ены графики зависимостей использовались данные по выборке для каждой торговой зоны (скорректированные стоимости предложений и количественные характеристики интенсивности пешеходных потоков вблизи объектов недви- жимости, полученные в результате телефонного интервью с брокерами). Таблица 6. Аппроксимирующие зависимости и коэффициенты детерминации по каждой выборке Группа объектов Линейная зависимость Экспоненциальная зависимость Степенная зависимость Формула Коэффи- циент детерми- нации Формула Коэффи- циент детерми- нации Формула Коэффи- циент детерми- нации Объекты, расположенные в торговой зоне до Бульварного кольца Y=1296,2x+ +439984 0,8088 Y=548787??e(0,0012x) 0,7934 Y=75709? ?x0,43 0,7336 Объекты, расположенные в торговой зоне до Садового кольца Y=1846,5x- -113223 0,7309 Y=340459??e(0,0016x) 0,8409 Y=1232,9? ?x1,044 0,8385 Объекты, расположенные в торговой зоне Садового кольца Y=1250,8x- -77232 0,7482 Y=178519??e(0,0019x) 0,7353 Y=1829,4? ?x0,908 0,6611 На основании полученных формул зависимостей и коэффициентов детер- минации, приведенных в таблице выше, были сделаны следующие выводы: 130 Известия сельскохозяйственной науки Тавриды № 6 (169), 2016 1. Использование формул зависимостей целесообразно для любой рассмо- тренной торговой зоны. 2. Коэффициенты детерминации подтверждают, что наиболее точными яв- ляются модели линейной и экспоненциальной зависимостей (линейная зависи- мость для торговых зон «до Бульварного кольца» и «Садовое кольцо», экспо- ненциальная – для торговой зоны «от Бульварного кольца до Садового кольца»). 3. Все модели находятся на одном уровне точности, что свидетельствует о наличии прямой зависимости стоимости предложений объектов недвижимо- сти от интенсивности пешеходных потоков вблизи данных объектов. 4. Использование моделей зависимости возможно в случае точной инфор- мации о количественном объеме пешеходного потока. Выводы. Подводя итоги проведенного исследования, необходимо от- метить, что обоснование корректировок при расчете итоговой величины ры- ночной стоимости является исключительным этапом оценки любого объекта оценки, который проявляет профессионализм и уровень компетенции субъекта оценочной деятельности, поскольку является одной из самых сложных его эле- ментом. В этой связи результаты исследования имеют прикладной характер и призваны обеспечить научное обоснование проводимых расчетов. Список использованных источников: 1. Грязнова А. Г., Федотова М. А. Оценка недвижимости. – М.: «Финан- сы и статистика», 2010. – 485 с. 2. Озеров Е. С. Экономический анализ и оценка недвижимости. – СПб.: «МКС», 2007. – 372 с. 3. Сборник рыночных коррек- тировок (СРК) / Под ред. канд. техн. наук Е.Е. Яскевича. – М: ООО «Науч- но-практический Центр Профессио- нальной Оценки», 2016. – 242 с. 4. Справочник оценщика недвижи- мости. Том 1. Корректирующие коэффи- циенты для сравнительного подхода / под ред. Л. А. Лейфера. – 3-е изд., актуал. и расшир. – Нижний Новгород, 2014. – 258 с. 5. Сайт он-лайн базы предложе- ний недвижимости «Домофонд». – Ре- жим доступа: http://www.domofond.ru/. 6. Сайт он-лайн базы предложе- ний недвижимости «Циан». – Режим доступа: http://www.cian.ru/. References: 1. Gryaznova A. G., Fedotova M. A. Real property valuation. – M.: «Finance and statistics», 2010. 2. Ozerov E. S. Economic analysis and real property valuation. – SPb.: «MKS», 2007. 3. Market adjustments’ summary (MAS) / under E. E. Yaskevich’s (PhD in Technical Sciences) editorship – M.: LLC «Research and practice center of ProfessionalValuation», 2016. 4. Real property valuer’s guide. Part 1. Adjustments for sales comparison under L. A. Leifer’s editorship. – 3rd edition, updated and expanded. – Nijnii Novgorod, 2014. 5. On-line real property data base «Domofond»[electronic resource] URL:http://www.domofond.ru/. 6. On-line real property data base «Cian» [electronic resource] URL:http:// www.cian.ru/. 131 № 6 (169), 2016 Экономика и управление АПК Сведения об авторах: Колпакова Наталья Сергеевна – кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики агропромышлен- ного комплекса Института экономики и управления ФГАОУ ВО «КФУ име- ни В. И. Вернадского», e-mail: instoc. [email protected], 295492, п. Аграрное, Академия биоресурсов и природо- пользования ФГАОУ ВО «КФУ имени В. И. Вернадского». Хейфец Елизавета Евгеньевна – магистрант кафедры «Оценка и управ- ление собственностью» ФГБОУ ВПО «Финансовый Университет при Пра- вительстве РФ», ассистент оценщика в отделе Оценки и экспертизы соб- ственности в ООО «Бейкер Тилли Русаудит», e-mail: liza.kheifetz@gmail. com, +7 905 777 98 07. Information about the author: Kolpakova Nataliya Sergeevna – Candidate of Economics Science, Associate Professor, Institute of Economics and Management, FSAEI HE «V. I. Vernadsky Crimean Federal University», e-mail: [email protected], 295492 Academy of Life and Environmental Sciences FSAEI HE «V. I. Vernadsky Crimean Federal University», Republic of Crimea, Simferopol, Agrarnoe. Kheifetz Elizaveta Evgeniievna – Master’s Degree Student under academic department «Property valuation and management» FSBEI HVE «Financial University under the Government of Russian Federation», Valuer’s assistant in Valuation department at LLC «Baker Tilly Rusaudit», e-mail: liza.kheifetz@ gmail.com, +7 905 777 98 07.

Другие книги из этого раздела





© 2002 - 2024 RefMag.ru