Методика расчета количественных корректировок в задачах оценки недвижимого имущества

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.

1. Озеров Е. С. Экономический анализ и оценка недвижимости. СПб.: Издательство «МКС», 2007.

2. Грибовский С. В. Оценка стоимости недвижимости. М.: Маросейка, 2009.

3. Пупенцова С. В. Модели и инструменты в экономической оценке инвестиций. СПб.: Издательство «МКС», 2007.

4. Оценка недвижимости. 11-е изд. / пер. с англ; под общ. ред. И.Л. Артеменкова. М.: ОО «Российское общество оценщиков», 2007. 944 с.

5. Баринов Н.П., Аббасов М.Э. Метод парных продаж. Еще раз о границах применимости // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2014. № 12(159). С. 6–14.

6. Грибовский С.В. Применение численного метода для расчета корректировок цен объектов-аналогов в рамках сравнительного подхода // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2023. № 4(259). С. 7–22.

7. Lukas Mathis. A/B Testing // Designed for Use. Pragmatic Bookshelf, 2011. 344 c.

8. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. М.: Физматлит, 2012. 816 с.

9. Крещенский В.Д., Мурашев К.А., Ласкин М.Б. Методика оценки скидки на торг // Политематический научный журнал КубГАУ. 2025. № 214(10). С. 1–19.

10. Зарядов И.С. Введение в статистический пакет R. Часть 1. М.: Российский университет дружбы народов, 2010. 207 с.

11. Зарядов И.С. Введение в статистический пакет R. М.: Российский университет дружбы народов, 2010. 141 с.

12. Кабаков Р. И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R. М.: ДМК Пресс, 2014. 588 с.

13. Mann H. B., Whitney D. R. On a test of whether one of two random variables is stochastically larger than the other // Annals of Mathematical Statistics. 1947. № 18. С. 50–60.

14. Aitchinson J., Brown J.A.C. The Lognormal distribution with special references to its uses in economics. Cambridge: At the University Press, 1963. 772–1778.

15. Ohnishi T., Mizuno T., Shimizu C., Watanabe T. On the Evolution of the House Price Distribution. Columbia Business School. Center of Japanese Economy and Business, Working Paper Series. 2011. № 296. С. 1–20.

16. Rusakov O., Laskin M., Jaksumbaeva O., Ivakina A. «Pricing in real estate market as a stochastic limit. Lognormal approximation» // 2015 Second International Conference on Mathematics and Computers in Sciences and in Industry. Malta, 2015. DOI: 10.1109/MCSI.2015.48.

17. Wilcoxon F. Individual Comparisons by Ranking Methods // Biometrics Bulletin 1. 1945. С. 80–83.