Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 35(79)

Рубрика журнала: Технические науки

Секция: Архитектура, Строительство

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3, скачать журнал часть 4

Библиографическое описание:
Забоева К.А. АНАЛИЗ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ОБЪЕКТОВ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ЖИЛИЩНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА С УЧЕТОМ ФИЗИЧЕСКОГО ИЗНОСА // Студенческий: электрон. научн. журн. 2019. № 35(79). URL: https://sibac.info/journal/student/79/156157 (дата обращения: 29.03.2024).

АНАЛИЗ КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ОБЪЕКТОВ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ЖИЛИЩНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА С УЧЕТОМ ФИЗИЧЕСКОГО ИЗНОСА

Забоева Кристина Александровна

магистрант, кафедра автомобильных дорог и городского кадастра, Кузбасский государственный технический университет им. Т.Ф. Горбачева,

РФ, г. Кемерово

Цель построения модели расчета кадастровой стоимости объектов индивидуального жилищного строительства (ИЖС) состоит в получении статистически значимой и качественной модели расчета кадастровой стоимости (КС).

Для построения модели из всей совокупности информационных предложений о продаже объектов ИЖС мною были определены и взяты предложения, содержащие достоверные сведения об объектах. Для проведения эксперимента было выбрано 76 объектов ИЖС.

Построенная модель оценки КС будет сводиться к математической формуле. Данная формула показывает связь между зависимой переменной и значениями соответствующих ценообразующих факторов. В качестве зависимой переменной в текущем расчете выступает удельный показатель кадастровой стоимости (УПКС).

В эксперименте была взята линейная статистическая модель, так как после проведения анализа качества всех существующих статистических моделей выяснилось, что линейная модель имела самые значимые показатели. По значениям ценообразующих факторов и рыночной информации нами была построена статистическая (регрессионная) модель по формуле (1):

(1)

где  – общая площадь, м2;

 –  физический износ, доли ед.;

 – расстояние до остановок общественного транспорта (в т. ч. автобусных остановок, автовокзалов и т. п.), км;

 – расстояние до административного центра, км.

Анализ качества статистической модели включает в себя комплекс процедур, предусматривающий проверки по основным критериям, в том числе:

1. Оценка величины коэффициента детерминации R2 показывает долю вариации результативного признака, находящегося под воздействием ценообразующих факторов, т. е. показывает, какая доля вариации признака рассмотрена в модели и обусловлена влиянием ценообразующих факторов, включенных в модель. Для признания модели адекватной, а уравнения регрессии статистически значимым для расчета кадастровой стоимости значение R2 должно быть не меньше 0,5 [2, с. 52]. По нашим расчетам, коэффициент детерминации равен 0,69, таким образом, данная регрессионная модель является адекватной, а уравнение регрессии статистически значимым для дальнейшего расчета кадастровой стоимости (таблица 1).

Также для качества регрессионной модели применяется коэффициент множественной корреляции (индекс корреляции, R), который отражает тесноту связи между независимыми переменными и откликом и точностью модели. Чем ближе R к 1, тем выше качество модели [2, с. 17]. В данной регрессионной модели R = 0,83, что показывает сильную тесноту связи (таблица 1).

2. Рассмотрение значения F-критерия Фишера позволяет понять статистическую значимость уравнения регрессии в целом, а именно указать доверительную вероятность принятия утверждения, что хотя бы один из получившихся ценообразующих факторов является действительно важным. Рассчитанное значение F-критерия Фишера сопоставляют с табличным значением, и если полученное значение Fрасч больше табличного Fтабл при заданном уровне значимости, то модель является статистически значимой [2, с. 22].

Согласно произведенным расчетам, Fрасч = 6,23 превышает Fтабл = 2,09 (при 5% уровне значимости), таким образом, построенное уравнение регрессии считается статистически значимым для оценки кадастровой стоимости.

3. Оценка средней ошибки аппроксимации регрессионной модели указывает на качество прогнозной способности. В эконометрических задачах точность описания регрессионной модели рыночных данных считается высокой при средней ошибке аппроксимации до 5-10% [2, с. 18].

В нашем случае ошибка аппроксимации A = 8,75%, что говорит о допустимой ошибке. Исходя из этого, модель регрессии считается хорошо подобранной и достаточно точно показывает связь между ценообразующими факторами и результативным показателем (таблица 1).

4. Проверка значимости  коэффициента уравнения регрессии определяется по t-критерию Стьюдента. Коэффициенты уравнения регрессии считаются значимыми (коэффициенты берутся по модулю), если расчетное значение tрасч критерия Стьюдента превосходит табличное значение tтабл (для 5% уровня значимости) tтабл = 1,66.

В соответствии с расчетами не все показатели tрасч коэффициентов модели больше tтабл. Подобные коэффициенты модели: общая площадь, физический износ, расстояние до административного центра населенного пункта – являются значимыми, поскольку tрасч больше tтабл, несмотря на значимость коэффициентов, указывает Р-значение (значимость t), которое представляет, что коэффициенты значимы в данном уравнении регрессии, так как их Р – значения меньше 0,05.

Ценообразующий фактор, а именно расстояние до остановок общественного транспорта, признается статистически не значимым поскольку расчетное значение tрасч критерия Стьюдента меньше tтабл

Таблица 1.

Значения проверок оценки качества линейной регрессионной модели

№ п/п

Наименование проверки оценки качества модели

Значение проверки оценки качества

1

2

3

1

Коэффициент детерминации, R2

0,69

2

Коэффициент множественной корреляции, R

0,83

3

Значение F-критерия Фишера, Fрасч

6,23

4

Табличное значение F-критерия Фишера, Fтабл

2,09

5

Средняя ошибка аппроксимации, А %

8,75

6

Табличное значение t-критерия Стьюдента (для 5% уровня значимости), tтабл

1,66

Значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов модели, tрасч

7

Общая площадь

-4,14

8

Физический износ

-3,96

9

Расстояние до остановок общественного транспорта

-0,60

10

Расстояние до административного центра

-1,73

P-значение (значимость t)

11

Общая площадь

0,01

12

Физический износ

0,01

13

Расстояние до остановок общественного транспорта

0,39

14

Расстояние до административного центра

0,04

 

Выполнил анализ качества статистической (регрессионной) модели и, рассчитав показатели критериев оценки качества модели, следует сказать о том, что регрессионная модель считается адекватной, а уравнение регрессии статистически значимым для последующего расчета кадастровой стоимости. Но, несмотря на это, не все ценообразующие факторы рекомендованы к последующему использованию. Такой ценообразующий фактор, как расстояние до остановок общественного транспорта признается статистически не значимым и рекомендуется к устранению из регрессионной модели.

Исключив ценообразующий фактор – расстояние до остановок общественного транспорта получилась следующая статистическая модель по формуле (2):

(2)

Подсчитанные значения критериев качества регрессионной модели (таблица 2) объясняют, что данная регрессионная модель считается адекватной, а уравнение регрессии статистически значимым для последующего расчета кадастровой стоимости. К тому же модель регрессии является хорошо подобранной и достаточно точно показывает связь между ценообразующими факторами и результативным показателем. А также, все ценообразующие факторы являются значимыми и могут быть использованы в регрессионной модели.

Для определения кадастровой стоимости объектов ИЖС необходимо учитывать УПКС объектов индивидуального жилищного строительства путем подстановки значений факторов стоимости объектов ИЖС в статистическую (регрессионную) модель расчета УПКС, для определения кадастровой стоимости объекта ИЖС путем умножения УПКС на общую площадь объекта ИЖС [3, с. 19].

Таблица 2.

Значения проверок оценки качества линейной регрессионной модели приведены

№ п/п

Наименование проверки оценки качества модели

Значение проверки оценки качества

1

2

3

1

Коэффициент детерминации, R2

0,69

2

Коэффициент множественной корреляции, R

0,83

3

Значение F-критерия Фишера, Fрасч

7,57

4

Табличное значение F-критерия Фишера, Fтабл

2,09

5

Средняя ошибка аппроксимации, А %

8,93

6

Табличное значение t-критерия Стьюдента (для 5% уровня значимости), tтабл

1,67

Значения t-критерия Стьюдента для коэффициентов модели, tрасч

7

Общая площадь

-4,04

8

Физический износ

-3,96

9

Расстояние до административного центра

населенного пункта

-1,82

P-значение (значимость t)

10

Общая площадь

0,01

11

Физический износ

0,01

12

Расстояние до административного центра

населенного пункта

0,05

 

Список литературы:

  1. Канатьева И.В., Вахламова Н.А. Отчет № 5 об определении кадастровой стоимости объектов недвижимости жилого фонда Кемеровской области по состоянию на 02.06.2011 г. – М., 2011. – 195 с.
  2. Орлова И.В., Григорович Д.Б., Галкина Л.А. Эконометрика: обучающий компьютерный практикум. – М.: Прометей, 2018. – 94 с.
  3. Приказ Министерства экономического развития Российской Федерации от 12.05.2017 г. № 226 «Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке» // Гарант [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://base.garant.ru/71686152/ (дата обращения: 30.10.2019).

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.