Preview

Статистика и Экономика

Расширенный поиск

Проблема обеспечения репрезентативности выборки при моделировании рыночной стоимости на региональном рынке недвижимости

https://doi.org/10.21686/2500-3925-2021-5-38-46

Полный текст:

Аннотация

В статье поднимается проблема отсутствия универсального адекватного метода достижения репрезентативности выборочной совокупности объектов недвижимости при моделировании их рыночной стоимости. В связи с этим целью работы является разработка методики, позволяющей на практике оценщикам создавать репрезентативную выборку объектов недвижимости для малоактивных рынков недвижимости в небольших городах и поселениях. На примере рынка земельных участков, предназначенных под индивидуальное жилое строительство, нескольких городов Краснодарского края исследуются особенности обеспечения репрезентативности, выявляются возможности и ограничения инструментов формирования представительной выборки.

Материалы и методы. При подготовке  статьи  автором был изучен опыт формирования репрезентативных выборок, накопленный российскими и зарубежными учеными, подробно рассмотрены теоретические и практические подходы к анализу качества генеральной совокупности рыночных объектов недвижимости. Апробация предложенной в статье методики проведена на примере рынка недвижимости городов Краснодар, Горячий Ключ, Армавир с использованием картографических данных, информации со специализированных порталов рынка недвижимости и из единого государственного реестра прав. Для достижения цели были использованы теоретические методы  (сравнительный  анализ,  синтез,  обобщение,  аналогии) и моделирование. Основным результатом работы является обоснованный метод радиальных кругов, который позволяет отбирать в выборочную совокупность такие объекты, которые по определенному существенному ценообразующему фактору в рассматриваемом населенном пункте структурно повторяют распределение всех объектов, зарегистрированных в едином государственном реестре недвижимости. Немаловажным является установление условий, при выполнении которых выборочная совокупность становится репрезентативной по ценообразующему фактору, связанному с локацией объекта. Отраженный в статье аналитический материал, этапы и методика отбора единиц в выборочную совокупность представляет большую ценность для исследователей в сфере недвижимости, аналитиков и экспертов, а также специалистов-практиков государственных бюджетных учреждений, занимающихся государственной кадастровой  оценкой.

Заключение. Методика радиальных кругов в достижения репрезентативности выборочной совокупности может получить дальнейшее развитие и использоваться для других ценообразующих факторов при моделировании рыночной стоимости недвижимости.

Об авторе

В. Н. Бердникова
Кубанский государственный технологический университет
Россия

Валентина Николаевна Бердникова кандидат экономических наук, доцент кафедры технологии, организации, экономики строительства и управления недвижимостью

Краснодар

 



Список литературы

1. Анисимова И.Н., Баринов Н.П., Грибовский С.В. Учет разнотипных ценообразующих факторов в многомерных моделях оценки недвижимости // Вопросы оценки. 2004. № 2. С. 2–15.

2. Санина Л.В., Шерстянкина Н.П., Берген Д.Н., Дашкевич П.М. Моделирование стоимости квартир на региональном рынке жилой недвижимости (на примере Иркутской области) // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2017. Т. 7. № 3(22). С. 27–41. DOI: 10.21285/2227-2917-2017-3-27-41.

3. Fallis G. Housing Economics. Toronto: Butterwort, 1985. 250 с.

4. Basu S., Thibodeau T. G. Analysis of Spatial Autocorrelation in House Prices // Journal of Real Estate Finance and Economics. 1998. № 17. С. 61–85.

5. Isaac F. Megbolugbe Econometric Analysis of Housing Trait Prices in a Third World City // The Journal of Regional Science. 1986. Т. 26. № 3. С. 533–547.

6. Ярушкина Н.А. Моделирование динамики рынка недвижимости // Жилищное строительство. 2006. № 12. С. 5–6.

7. Стерник С.Г. Методология дискретного пространственно-параметрического моделирования рынков недвижимости // Прикладная математика и вопросы управления. 2020. № 4. С. 155–185. DOI 10.15593/2499-9873/2020.4.10.

8. Сидоренко О.А. Основные направления экономико-математического моделирования рынка жилой недвижимости // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2013. № 3. С. 153–158.

9. Robert C. MacCallum, Keith F. Widaman, Kristopher J. Preacher, Sehee Hong Sample Size in Factor Analysis: The Role of Model Error // Multivariate Behavioral Research. 2001. Т. 36. № 4. С. 611–637. DOI: 10.1207/S15327906MBR3604_06.

10. Агалаков С.А. Эконометрическое моделирование кадастровой стоимости земельных участков в Омской области // Вестник Омского университета. 2015. № 1(75). С. 13–15.

11. Бердникова В.Н., Осенняя А.В., Хахук Б.А. Построение качественной модели оценки кадастровой стоимости недвижимости // Экономика и математические методы. 2021. Т. 57. № 2. С. 73–84. DOI 10.31857/S042473880014895-3.

12. Гладких Н.И., Кузнецова В.В. Определение необходимого количества аналогов при заданном числе ценообразующих факторов для целей оценки недвижимости методами корреляционно-регрессионного анализа // Имущественные отношения в РФ. 2016. № 6 (177). С. 75–84.

13. Приказ Минэкономразвития России от 12.05.2017 № 226 «Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке».

14. Адлер Ю.П. Репрезентативна ли ваша выборка? // Контроль качества продукции. 2016. № 5. С. 39–43.

15. Дмитриев Я. В. Определение ошибки репрезентативности и требуемых объемов выборки при расчете значений основных показателей корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа с использованием формулы Чебышева // Вестник Московского государственного университета приборостроения и информатики. Серия: Приборостроение и информационные технологии. 2014. № 53. С. 94–100.

16. Искра В.В., Искра Н.А., Татур М.М. Влияние статистических характеристик обучающей выборки на её репрезентативность // Искусственный интеллект. 2013. № 4. С. 325–332.

17. Грибовский С.В., Баринов Н.П. Оценка недвижимости для налогообложения // Имущественные отношения в РФ. 2006. № 5 (56). С. 96–106.

18. Смирнов Р.М., Гарина И.О. Статистические методы анализа данных // Молодежный научно-технический вестник. 2015. № 2. С. 11.

19. Шабалина О. Н. Особенности признания рынка активным или неактивным. Классификация рынков по уровню активности // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2018. № 11(206). С. 65–82.

20. Бедин Б.М. Кошман В.Н., Хомкалов Г.В. Массовая оценка рыночной стоимости жилой недвижимости в многофункциональном городе: теория и практика. Иркутск: БГУЭП, 2006. 123 с.

21. Шторм Р. Теория вероятностей. Математическая статистика. Статистический контроль качества. М.: Мир, 1970. 368 с.

22. Таушанов З., Тонева Е., Пенова Р. Вычисление энтропийного коэффициента при малых выборках // Изобретательство, стандартизация и качество. 1973. № 5. С. 48–52.

23. Картографические данные Яндекс.Карты [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://yandex.ru/maps/?ll=39.782117%2C45.029056&z=9.2.

24. Специализированные интернет-порталы по рынкам недвижимости [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.avito.ru, https://ruads.org.

25. Справочная информация об объектах недвижимости в режиме online [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://rosreestr.gov.ru/wps/portal/online_request.


Для цитирования:


Бердникова В.Н. Проблема обеспечения репрезентативности выборки при моделировании рыночной стоимости на региональном рынке недвижимости. Статистика и Экономика. 2021;18(5):38-46. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2021-5-38-46

For citation:


Berdnikova V.N. The Problem of Ensuring Representative Samples when Modeling the Market Value in the Regional Real Estate Market. Statistics and Economics. 2021;18(5):38-46. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2021-5-38-46

Просмотров: 55


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3925 (Print)