Статистика
Количество скачиваний
350
Вы скачали

Определение рыночной стоимости арестованного имущества

Общая информация о документе
Автор
ФИО автора скрыто
Вид документа
Отчет об оценке
Дата оценки
14.03.2013
Дата составления
14.03.2013
 
Участие в конкурсе "Открытые отчеты"
Работа не будет участвовать в конкурсе
Стандарты и требования
Назначение оценки
Для исполнительного производства
Стандарты СРО
РОО
Аккредитация (или организация, для которой был подготовлен документ)
УФССП
Информация о прохождении экспертиз и проверок СРОО
Отчет прошел плановую проверку СРОО
Объект оценки
Оцениваемая величина
Рыночная стоимость
Объект оценки
Имущественные права
Вид рассматриваемого имущества
Недвижимое имущество
Вид недвижимого имущества
Земельные участки и объекты капитального строительства
Подвид недвижимого имущества
Отдельностоящие здания
Степень завершенности ОКС
Завершенные строительством объекты
Адрес расположения / регистрации имущества
Забайкальский край, р-н Карымский, пгт Дарасун, ул. Вокзальная
Укрупненная классификация объектов недвижимости по функциональному назначению
  • Недвижимость складского назначения;
  • Недвижимость офисного назначения;
Методы
Подход
Затратный
Базовый метод затратного подхода
Для оценки недвижимости
Подход
Сравнительный
Базовый метод сравнительного подхода
Для оценки недвижимости
Дополнительная информация о документе
Метод согласования результатов
Метод интерполяции на базе Наегли
19 февраля 2014 в 23:51:40

1) очень сложно читать отчет. отдельно приложение - никакому пользователю отчета это не нравится, одно время пробывал так же- оценщику легче, а вот проверяющему сложнее - а в законе написано что отчет должен быть понятен любому пользователю

2) самое главное - стр. 46-47 расчет проведен метод регрессионного анализа, на стр 47 имеются "ДОКАЗАТЕЛЬСТВА" о соответствии рассчитанной модели среднестатистическим отклонением, хотя сразу видно что полученная модель не является значимой поскольку:

- R -квадрат объясняет только 31% зависимости цены от факторов

- значимость F не может превышать 5% а у вас 0,94*100 = 94%

- показатель (P-значение)/2 - не может иметь показатель менее 95% у вам есть показатели равные 50%. если составить график остатков то явно принимает вид волнообразного изменения цены от факторов, хотя значение полученные на графике остатков должны носить хаотичный распределение.

таким образом ваша модель регрессионного анализа не верна и объясняет всего лишь 31% зависимости цены объекта от факторов которые вы привели. соответственно сравнительный подход - туфта. легко составить регрессионную модель сложно доказать его значимость. Извините если обидел.

Поддержал1
20 февраля 2014 в 00:46:50

Петр, Вы специалист по статистике? Не хотите поговорить о статистических методах в оценке подробнее? Полезно будет всем.

Поддержали0

Модель действительно - получилась не убедительная. Показатели не впечатляют. Остаётся только разобраться, низкие значения показателей "качества" регрессионной модели следствие: 1) высокой волатильности на соответствующем рынке, 2) не удачного выбора модели, 3) или не удачного выбора "аналогов".

Поддержали0
24 февраля 2014 в 10:36:59

Извините, что я не по поводу отчета, а по поводу регрессионного анализа. Обоснованную "наиболее вероятную цену", если ее понимать буквально, а не на бытовом уровне домохозяйки ,без статистичеких методов получить невозможно. Без регрессии ( и подобных методов) это будет в лучшем случае средняя от некоего набора случайных цен. И хорошо если оценщик не заинтересован в результате , а сам действует стихийно :). Создать же хорошую регрессионную модель почти никогда нельзя. Либо данных для регрессии на рынке не хватит, либо в приемлемые сроки, отведенные на оценку, их нельзя собрать. Есть некие варианты - типа взять сектор рынка пошире и территориально, и по другим параметрам. И расширять пока не появится нормальная модель. Получается не идеально, но обоснованно. Но это тяжелый и небыстрый путь,и никакой продвинутый эксперт не поймет на фига ты тут столько нагородил, когда есть два предложения на продажу в этом городе:). Для меня это и есть основной парадокс оценки. Пока будешь обосновывать, вчерашний выпускник курсов такое слепит за один день, глаза на лоб вылезут. На сайте банкрот федресурс отчеты почитайте - чувство юмора отобьет навсегда. И там у всех экспертизы пройдены. Если еще вспомнить при оценке, что имеешь дело не с природными, измеренными физическими методами, характеристиками объектов, а с мнениями людей о свойствах объектов, пусть даже появившимися в процессе сделки - совсем весело делается. Каким образом к таким данным применять требования к регрессии, которая вышла из естесственных наук ? Про "метод парных продаж" уже наверное всем заинтересованным людям все давно понятно, так что не буду про парные продажи.

Еще раз прошу простить, что не про конретный отчет пишу. Но я автора отчета понимаю. Это видимо попытка найти компромисс.

Поддержали0
24 февраля 2014 в 15:10:01

Вы мне пытаетесь объяснить элементарную математику второй раз уже. Не нужно. Я ее знаю. То что R2 на реальных данных 0,99 - Это и должно настораживать. Не вижу смысла и не знаю как тут файл цеплять. Скажем так на пальцах. Есть восемь разных производственных комплексов совесткого периода постройки от 20000 кв.метров до 70000 кв.метров. Отличий у них достаточно, но сейчас не об этом. Все они изношены и не похожи на процветающее производство, но в рабочем состоянии. График цены кв.метра от размера показывает

A-B*ln(S). R2 - 0,8. На этих же данных прямая зависмость вида A-b*S дает r2 - 0,71. Хотите назовите регрессией, хотите трендовым уравнением - одинаково все. S это площадь. Объект оценки имеет площадь 45000 кв.м. Общее падение цены кв.метра от 20000 кв.м к 70000 на всем дипазоне составлет скажем 20- 25%. То есть со здравым смыслом и оценочной практикой совпадает более чем. Я считаю что оценка по существу закончена и применяю логарифмическую. Поиск других поправок и есть пускание пыли в глаза о котором Вы писали выше. Без тренда (регрессии) нелинейность не увидишь. А нелинейность на таком диапазоне просто обязана быть. Описанный случай реальный. И я просто не понимаю как можно решить эту задачу по другому. То есть налепить то что угодно можно, бумага все стерпит, но зачем. Например можно притащить поправку прямыми продажами с рынка другого города где такого размаха производственных комплексов просто нет? И там будет прямая зависимость это точно. Или применить офисные зависимости ? Замечательный выход находят наши фирмы монстры консалтинговые. Это фирмы с которыми вообще не поспоришь. У них в отчетах, которые не публикуются, просто пишут одну строчку "исследования показали, что верна следующая регрессионная зависимость...." и дальше формула. И никаких данных как она получена. И их вообще никто не критикует. Но Ваше мнение мне важно вот именно по этому примеру конкретному. Потом объясню почему :).

Поддержали0
24 февраля 2014 в 15:29:25

Тяжело что-то ответить, поскольку пример "в вакууме". Если вы провели анализ рынка, считаете, что полученная модель отражает ценообразование, считаете, что другие различия (помимо площади) - не влияют на ценообразование или влияют не существенно - то почему бы и нет.

Поддержали0
24 февраля 2014 в 15:48:15

Я Вам сразу написал что не считаю R2 единственным критерием. Как то это осталось без внимания. С чего вы взяли что пример в вакууме? Так сделаны все мои отчеты за последние почти три года. Поскольку КРА использовать себе дороже во всех смыслах. В этом примере оставлены без внимания например железнодорожные пути у двух комплексов. И я сознаю что это грубовато. Они у меня шум модели. Ясно что многие сделали упор бы именно на них и написали бы в отчете всю историю железных дорог заодно :). А вот результат у нас с ними разный. Мне мой нравится. Так что вам мешает сделать вывод по поводу приведенного примера ? У меня есть гораздо круче - регрессия двухфакторная от площади производственных комплексов и от их расстояния от Москвы. 50 налогов. Характеристики закачаешься. Все реально. Жалко это 2011 год , устарело уже. Но все храню. У нас тут земля в подмосковье дешевеет в удалении от Москвы вообще експоненциально. Вот тут бы уже можно и регрессии обсудить. А для начала эти 50 аналогов дать упертому приверженцу парных продаж. Вместе посмееемся. Правда ему столько аналогов ни к чему :). Но хотелось бы услышать мнение по поводу "вакумного примера". Вы хотите кокретное описание аналогов? Я написал что там отличия есть. Я считаю что это шум. И вообще мне кажется Вы клоните к тому, что существуют случаи когда статистическую модель нельзя создать в принципе. Согласен. Просто тогда приличный человек должен честно написать - вычисление "наиболее вероятной цены" невозможно, будем определять квазирыночную стоимость.

Поддержали0
Отзывов нет