Методы оценки стоимости объектов недвижимости

Также у нас имелись данные по смежности комнат за 2015, которые мы также оценили. Результаты регрессионного моделирования представлены в таблице ниже:

Таблица 12. Результаты регрессионного моделирования с добавлением переменной Smezh

Далее мы опишем результаты, полученные в ходе исследования и сравним их с выдвинутыми выше гипотезами. После чего мы попытаемся выявить действия, которые возможно предпринять для улучшения качества исследования.

В ходе проведения исследования было проанализировано несколько спецификаций модели. Также была рассмотрена функция, когда зависимой переменной была взята Psqm, означающая цену за 1 м². Но так как данная функциональная форма отличалась низким R² (приблизительно 16%), мы сделали выбор в пользу логарифмической формы цены.

Следует упомянуть аддитивность нашей зависимой переменной, т.е. свойство быть представленной в виде суммы величин, равных её частям. Именно это свойство позволяет применить относительно определенной характеристики гедоническую модель.

Уравнение нашей модели выглядит следующим образом:

Log(price) = в₁ * log(sq_total) + в₂ * sq_kitchen/sq_total + в₃ * floor * balc + [в₄ * dzerzhinskiy +в₅ * industrialniy+ в₆ * leninskiy + в₇ * motovilixinskiy + в₈*ordzhonikidzevskiy + в₉ * sverdlovskiy]+ [в₁₀ * house_type1 + в₁₁ * house_type9 + в₁₂ * house_type3 + в₁₃ * house_type4 + в₁₄ * house_type5 + в₁₅ * house_type6 + в₁₆ * house_type7 + в₁₇ *house_type8]+ [в₁₈ * material1 +в₁₀ * material3 + в₁₀* material4]

· Площадь

Данный фактор оказывался наиболее значимым среди всех, в исследованиях как Российского, так и зарубежного рынка недвижимости. В нашем случае также можно наблюдать, что общая площадь квартиры, включенная в модель в логарифмической форме, является наиболее значимой переменной во всех моделях, которые мы тестировали. Увеличение количества квадратных метров на 1% приводит к увеличению цены на 0,775% в выборке 2013-2015 годов. В 2013 году увеличение квадратных метров квартиры в 1% обеспечивало рост на 0,654%; 0,774% в 2014 и 0,823% в 2015 году. То есть наблюдается рост значимости квадратного метра на Пермском рынке вторичной недвижимости в течение времени.

Интересным наблюдением также является то, что прирост в количестве квадратных метров для однокомнатной квартиры обеспечивал прирост в цене больший, чем для двух и трехкомнатных квартир. Таким образом, увеличение на 1 м² в однокомнатной квартире обеспечивало прирост на 0,701%. В то время, как увеличение на 1 м² в двухкомнатной квартире и трехкомнатной квартире обуславливало рост цены на 0,645% и 0,582% соответственно.

· Материал

Как было упомянуто в описании данных, панельные и дома из шамотного кирпича являются наименее престижными. Более дорогими считаются дома из кирпича. Самыми же высококлассными являются монолитные и монолитно-кирпичные дома. Это подтверждается результатами регрессионного анализа. Кирпичные дома оцениваются примерно на 1% дороже. В то время как монолитные и монолитно-кирпичные дома в среднем оцениваются на 10% дороже.

· Расположение

Расположение квартиры в городе оценивалось по ряду фиктивных переменных в одной модели и по удаленности от центра, расстояния до ближайшей остановки общественного транспорта в другой модели.

Как мы можем наблюдать, квартиры, располагающиеся в ленинском районе (является центральным в Перми) стоят на 29,6% дороже, чем квартиры в кировском районе. Квартиры во всех районах кроме Орджоникидзевского стоят дороже на 15%, чем в кировском районе, что опять же соответствует здравому смыслу. Кировский район был взят в качестве базовой переменной, т.к. он наиболее далеко удален от центра города. Все остальные районы г. Перми кроме Орджоникидзевского примерно равноудалено от центра.

Для более качественной оценки роли такого фактора, как удаленность от центра города, была оценена еще одна модель на основе выборки, собранной для прошлогоднего исследования и содержащего 1058 наблюдений. Результатом стало то, что удаление на 1 % от центра города, уменьшает цену квартиры на 0,115%.

· Тип дома

Также такие типы домов, как малосемейка [в советское время назывались общежитиями. Коридорного или блочно-секционного типа. Комнаты слева и справа коридора. Санузлы в начале и в конце - общие. Кухня посередине - общая] и пентагон [также называют «девятиэтажной брежневкой». Присутствует лифт - ходит только до 8 этажа] уменьшают цену квартиры на 14 и 14,5 % соответственно.

· Наличие балкона*факт нахождения квартиры не на первом и не последнем этажах

Жители г. Перми готовы платить за квартиры, находящиеся не на первом и не на последнем этаже и имеющие хотя бы 1 балкон или лоджию на 3,5% больше, чем за квартиры с противоположными характеристиками.

Не приходится говорить о изменении цен в промежутке 2014-2015, вследствие обесценения рубля, так как коэффициенты при переменных num2014 и num2015 примерно равны, а это означает, что цены на вторичную недвижимость на Пермском рынке увеличились после 2013 года и оставались неизменными в 2015 году. То есть цены в 2014 году выросли на 15% относительно базового 2013 года и остались неизменными в 2015 году. Однако, данное состояние рынка недвижимости требует более глубокого анализа для выводов относительно эффекта обесценения рубля.

Также интересным представляется то, что цены на двухкомнатные квартиры выросли сильнее, чем на все другие. А цены на однокомнатные квартиры в свою очередь поднялись сильнее, чем на трехкомнатные. Это объясняет в некоторой степени спрос на какие квартиры выше на вторичном рынке недвижимости в Перми.

Однако, не стоит забывать, что в наших моделях также есть переменные, которые снижают стоимость квартиры. Например, факт нахождения квартиры в Орджоникидзевском районе снижает её стоимость на 8,5%. Помимо этого, отрицательного коэффициента при переменной, мы также получили отрицательные коэффициенты при переменных House_type6 [малосемейка],House_type8[пентагон] иMaterial4 [шамотный кирпич].

Заключение

Ознакомившись с данной работой, можно понять насколько тяжело оценить недвижимость, объяснить структуру цен на неё. Даже собрав большую базу данных, построив несколько моделей, применив разные спецификации, мы всё еще не можем говорить, что справились с данной задачей до конца. Цена на квартиру включает гораздо больше переменных, чем мы можем собрать из рекламных объявлений.

У данного исследования существует множество ограничений. Большинство из них исходит из сути гедонического подхода. Так как он позволяет оценить лишь объективные различия в характеристиках объекта и их последствия. К примеру, дизайн квартиры не может быть оценен в абсолютных величинах и следственно не может быть учтен. Или же экологическая обстановка в районе - фактор, который оказывает весомое воздействие на цену квартиры, но информация по данной переменной недоступна нам. Также данный подход предполагает, что потребитель способен выбирать наилучшее предложение из всех предложенных, которое удовлетворяет его бюджетному ограничению. Но гедонический подход не учитывает, что также могут существовать внешние проблемы (налоги, комиссия риелторов и т.д.). А также возможно асимметрия информации. Но нам удалось извлечь робастные результаты (коэффициенты примерно равны во всех моделях), что говорит о качестве проведенного исследования.

Главным ценообразующим фактором на рынке вторичной недвижимости в г. Перми оказалась общая площадь квартиры. Такие же результаты были получены исследователями по рынку Москвы и Санкт-Петербурга. Что также свойственно и этим работам, и нашему исследованию это то, что второй по весомости переменной, оказывающей влияние на цену, оказалось расположение квартиры. Также, как и в Москве удаленность от центра города оказалась менее значимой переменной, чем площадь квартиры, так и у нас район расположения квартиры оказывает значительное влияние на цену, но, тем не менее, ценится меньше, чем площадь квартиры.

Нам не удалось рассчитать оптимальную планировку квартиры для г. Перми. Однако, возможно, что средняя величина площадей квартиры в нашем городе примерно равна оптимальной, так как коэффициенты при переменной sq_kitchen/sq_total либо незначительны и мы не можем интерпретировать их, либо незначительно больше 0, что говорит нам об отсутствии необходимости дополнительной площади кухни (доп. площадь оценивается очень низко).

Также стоит отметить схожесть результатов нашего исследования с результатами (Балаш etal, 2011). Нахождение квартиры в центральном (ленинском) районе г. Перми оценивается на 30% дороже, чем нахождение на окраине города (в Кировском районе), что совпадает с результатами исследования, проведенного на основе данных по однокомнатным квартирам в г. Саратове. Как упоминалось в одном из предыдущих разделов нашей работы. Причиной сравнения, явилось схожесть городов в растянутости вдоль реки Камы и Волги соответственно.

Факт нахождения квартиры не на первом и не на последнем этаже и наличие балкона, повышают цену Пермской квартиры в среднем на 3%, что составляет примерно 85 000 рублей.

Наше исследование не могло полностью объяснить ценообразование на вторичном рынке недвижимости в Перми, так как у нас отсутствуют данные о смежности комнат, экологической обстановке в районе, близости парков, детских садов, школ, наличии парковки, лифта и многих других значимых для потребителя факторов. Но, тем не менее, нам удалось построить модели, в которых R² во многих превышал 60%, что, несомненно, является плюсом нашей работы.

Однако, стоит помнить, что мы пытались объяснить цену, указанную в рекламном объявлении, а не цену продажи. Возможно, если собрать выборку, в которой будет содержаться информация по ценам сделки, то исследование получится еще более качественным.

Отличным развитием данной работы послужило бы построение прогноза цен на будущие периоды. Такая попытка уже была сделана в работе (Магнус, Пересецкий, 2010). Также возможно развитие данного исследовательского проекта при условии добавления в него информации по дополнительным объясняющим цену квартиры переменным.

Также интерес представляет изучение взаимосвязи рынков первичной и вторичной недвижимости. Что будет происходить на рынке вторичной недвижимости, если наступит кризис в строительстве новых зданий? Как повлияет на цены квартир на вторичном рынке, открытие государственной жилищной (ипотечной) программы? Насколько рынок недвижимости подвержен влиянию экономической ситуации в стране? Всё это вопросы, которые могут стать целями новых исследований или улучшения данной работы.

Список литературы

1. Я.Р. Магнуси А.А. Пересецкий (2010).«Цены квартир в Москве», Прикладная эконометрика, 1

2.А.А. Красильников и А.А. Щербакова (2011). «Детерминанты цены на вторичном рынке недвижимости Санкт-Петербурга», Экономика и управление, 11(84)

3. П.К. Катышева, Ю.А. Хакимова (2012). «Экологические факторы и ценообразование на рынке недвижимости (на примере г. Москвы)», Прикладная эконометрика, №4(28)

4. В.А. Балаш, О.С. Балаш и А.В. Харламов (2011). «Эконометрический анализ геокодированных данных о ценах на жилую недвижимость», Прикладная эконометрика №2 (22)

5. C.Y. Jim and Wendy Y. Chen (2009 Value of scenic views: Hedonic assessment of private housing in Hong Kong», Elseiver - Landscape and Urban planning 91 (2009) 226 - 234

6. Allen C. Goodman (1978). «Hedonic prices, price indices and housing markets», Journal of Urban Economics 5, 471-484

7. Elli Pagourtzi, Vassilis Assimakopoulos, Thomas Hatzichristos and Nick French (2003).Emerald, Journal of Property investment and finance, Vol. 21 №4

8. Rainer Schulz (2003). «Valuation of properties and Economic models of Real Estate Markets», Humboldt-UniversitЁat zu Berlin

9. Raimond Maurer, Martin Pitzer, and Steffen Sebastian (2004). « Hedonic price indices for the Paris housing market» Allgemeines Statistisches Archiv 88, 303-326

10. Zvi Griliches (1961). «Hedonic Price Indexes for Automobiles: An Econometric of Quality Change», Report of the Price Statistics Review Committee (p. 173 - 196)

11. Marsela Thanasi (2015). «Application of a Hedonic Pricing Model for Assessment of Apartments in Tirana, Albania», Journal of Economic Development, Management, IT, Finance and Marketing, 7(1), 75-84

12. Агафонова М.С., Говорухина А.А. (2013). «Методы оценки стоимости объектов недвижимости», Современные наукоемкие технологии, №10-1-с-142а

13. Sherwin Rosen (1977). «Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in Pure Competition», University of Rochester and Harvard University

14. Jaime Sobrino (2014). «Housing prices and submarkets in Mexico city: a hedonic assessment», EstudiosEconomicos, vol. 29, num. 1, paginas 57-84

15. Chow, G.C. (1967). «Technological change and the demand for computers»

The American Economic Review, 57, 1117-1130.

16. Haas, G.C. (1922). «Sales prices as a basis for farm land appraisal», Technical Bulletin No. 9, The University of Minnesota Agricultural Experiment Station, St. Paul.

17. Milton, J.W., J. Gressel, and D. Mulkey (1984). «Hedonic amenity and func-

tional form specification», Land Economics, 60, 378-388.

18. Witte, A.D., H.J. Sumka, and H. Erekson (1979). «An estimate of a structural hedonic price model of the housing market: An application of Rosen's theory of implicit markets», Econometrica, 47, 1151-1174.

19. Roy Kowenberg, RemcoZwinkels (2014). «Forecasting the US housing markets», International journal of forecasting 30, 415-425

20. Wentland S., Waller B., Brastow R. (2014). Estimating the effect of crime risk on property values and time on market: Evidence from Megan's law in Virginia. Real Estate Economics, 42 (1), 223-251.

21. Duncan M. (2011). The impact of transit oriented development of housing prices in San-Diego. CA. Urban Studies, 48 (1), 101-127.

22. Portnov B.A., Genkin B., Barzilay B. (2009). Investigating the effect of train proximity on apartment prices: Haifa, Israel as a case study. The Journal of real estate research, 31 (4), 371-395.

23. Gibbons S., Machin S., (2008). Valuing school quality, better transport, and lower crime: Evidence from house prices. Oxford review of economic policy, 24 (1), 99-119.

24.Malginov, G. and G. Sternik (2006). The housing market of Moscow region, Section 4.9 in: Russian Economy in 2005: Trends and Outlooks, Institute for the Economy in Transition, Issue 27, Moscow, 429-448.

25. Lancaster, K.J. (1966). A new approach to consumer theory, Journal of Political Economy, 74, 132-157.

Размещено на Allbest.ru