Валерий Дмитриевич Крещенский, Аспирант, кафедра информационных систем в экономике
Санкт-Петербург
Valery D. Kreshchensky, Postgraduate Student, Department of Information Systems in Economics
Saint Petersburg
Мурашев Кирилл Александрович, Соискатель
Санкт-Петербург
Kirill A. Murashev, The applicant
Saint Petersburg
Михаил Борисович Ласкин, Д.э.н., профессор, главный научный сотрудник
Санкт-Петербург
Mikhail B. Laskin, Dr. Sci. (Economics), Professor, Chief Researcher
Saint Petersburg
Целью исследования является разработка методики расчета корректировок от объектов сравнения к объекту оценки, основанная на данных о завершенных сделках. Корректировки цен объектов аналогов используются в методе количественных корректировок. По мнению авторов, данный метод является устаревающим и постепенно будет вытесняться современными методам анализа данных. Однако, на сегодняшний день, он наиболее популярен среди независимых оценщиков в силу своей простоты и устоявшейся традиции. Таким образом, существует необходимость предоставления оценщикам инструментов, позволяющих сочетать традиционные и современные методы проведения расчётов. Одним из способов определения количественных корректировок является метод парных продаж (сравнений). При парных сравнениях предполагается поиск объектов, отличающихся значением одного признака. Недостатком такого метода является сложность поиска таких объектов и отсутствие априорной информации о причинах отличия цен. Наблюдаемое отличия свойств не означает автоматического влияния на цены. При работе с небольшими выборками, можно столкнуться с наблюдаемым и даже статистически значимым эффектом «влияния» того или иного признака на цену объекта, так как небольшие выборки не обеспечивают устойчивость результатов статистических выводов в рамках частотного подхода, являющегося традиционным для оценщиков. Следует не забывать о правиле ”correlation does not imply causation”. Чаще всего, проблема учёта ложных связей исчезает по мере роста объёма анализируемой выборки. Таким образом, проблема обеспечения учёта только тех отличий свойств объектов на рынке которые реально влияют на цены может быть решена, в первую очередь, за счёт повышения количества анализируемых данных. Длительное время в отечественной теории и практике оценки рассматриваются, в основном, цены предложений, доступные из рекламных объявлений в листингах. Получаемые на их основе результаты, включая коэффициенты которые могут быть использованы в качестве корректировок, всегда имеют элементы субъективности, так как в ценах предложений отражаются только ожидания продавцов. Поэтому приходится изучать условия на передаваемые имущественные права, условия возможной сделки, «рыночность» сделки и т.п. С открытием данных Росреестра о совершенных и зарегистрированных сделках появляются новые возможности анализа данных, в т.ч. для расчета корректировок, хотя бы по тем ценообразующим факторам, которые заносятся в базу Росреестра при регистрации сделок.
Материалы и методы. В статье использованы открытые данные Росреестра о совершенных и зарегистрированных сделках. Основной метод исследования – техника A/B тестирования, хорошо зарекомендовавшая себя в цифровом маркетинге. Рассматриваемый в настоящей работе метод расчета корректировок является, по существу, переносом A/B тестирования в теорию и практику оценки недвижимого имущества. Расчеты выполнялись в среде статистического пакета R. Предварительная обработка данных и построение карт были выполнены на языке Python. Была использована картографическая основа OpenStreetMap.
Результаты. Предложена методика расчета корректировок от объектов сравнения к объекту оценки по ценообразующим факторам, включенным в базу данных Росреестра. Методика основана на открытых данных, отличается простой воспроизводимостью и доведена до программного решения. Следует отметить что результатом статьи является именно методика, а не конкретные числовые значения корректировок. Все расчёты должны выполняться самим оценщиком на данных, соответствующих конкретной задаче.
Заключение. Открытые данные Росреестра могут и должны использоваться в задачах оценки недвижимого имущества. Они позволяют решить ряд оценочных задач, ранее недоступных или трудно разрешимых в силу отсутствия данных о совершенных сделках. Этот пробел в теории и практике оценки постепенно заполняется с введением открытого доступа к данным сделок.
The purpose of the study is to develop a methodology for calculating adjustments from the objects of comparison to the object of assessment, based on data on completed transactions. Price adjustments of similar objects are used in the quantity adjustment method. According to the authors, this method is outdated and will gradually be replaced by modern methods of data analysis. However, today it is most popular among independent appraisers due to its simplicity and established tradition. Thus, there is a need to provide evaluators with tools that allow combining traditional and modern calculation methods. One of the ways to determine quantitative adjustments is the method of paired sales (comparisons). Pairwise comparisons are supposed to search for objects that differ in the value of one characteristic. The disadvantage of this method is the difficulty of finding such objects and the lack of a priori information about the reasons for the difference in prices. The observed difference in properties do not automatically affect prices. When working with small samples, one can encounter the observed and even statistically significant effect of the “influence” of a particular feature on the price of an object, since small samples do not ensure the stability of the results of statistical conclusions within the frequency approach, which is traditional for appraisers. Remember the rule “correlation does not imply causation”. Most often, the problem of accounting for false connections disappears as the volume of the analyzed sample grows. Thus, the problem of ensuring that only those differences in the properties of objects on the market that actually affect prices are taken into account can be solved, first of all, by increasing the amount of analyzed data. For a long time in the domestic theory and practice of evaluation, mainly offer prices available from advertisements in listings are considered. The results obtained on their basis, including coefficients that can be used as adjustments, always have elements of subjectivity, since only the expectations of sellers are reflected in the prices of proposals. Therefore, we have to study the conditions for the transferred property rights, the conditions of a possible transaction, the “marketability” of the transaction, etc. With the opening of Rosreestr data on completed and registered transactions, new opportunities for data analysis appear, including for calculating adjustments, at least for those pricing factors that are entered into the Rosreestr database when registering transactions.
Materials and methods. The article uses open data of Rosreestr on completed and registered transactions. The main research method is the A/B testing technique, which has proven itself in digital marketing. The method of calculating adjustments, discussed herein, is essentially a transfer of A/B testing to the theory and practice of real estate valuation. Calculations were performed in the statistical package environment R. Data preprocessing and mapping were performed in Python. The OpenStreetMap mapping framework was used.
Results. A methodology for calculating adjustments from comparison objects to the object of assessment by pricing factors included in the Rosreestr database is proposed. The technique is based on open data, is easy to reproduce and is brought to the software solution. It should be noted that the result of the article is precisely the method, and not the specific numerical values of the adjustments. The appraiser in person using data relevant to the specific task must perform all calculations.
Conclusion. Open data of Rosreestr can and should be used in real estate valuation tasks. They allow you to solve a number of evaluation problems that were previously inaccessible or difficult to resolve due to the lack of data on transactions. This gap in valuation theory and practice is gradually being filled with the introduction of open access to transaction data.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.