По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 332.58

Основные проблемы статистического моделирования при определении рыночной стоимости земельных участков

Шайкина Е. В. канд. экон. наук, доцент кафедры землепользования и кадастров, Государственный университет по землеустройству, г. Москва
Жданова Р. В. канд. экон. наук, доцент кафедры землепользования и кадастров, Государственный университет по землеустройству, г. Москва

В данной статье рассмотрены основные проблемы статистического моделирования при определении рыночной стоимости объектов недвижимости, проведен анализ массива данных земельных участков с их характеристиками, значениями ценообразующих факторов стоимости.

Литература:

1. Шайкина Е. В., Уколова А. В. Эконометрика: курс лекций. — М.: РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2009. — 119 с.

2. Уколова А. В., Шайкина Е. В. Эконометрика: практикум. — М.: Изд-во РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2011. — 105 с.

3. Тарасова О. Б., Шайкина Е. В., Шибалкин А. Е., Кагирова М. В. Математическая статистика: практикум. — М.: РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева, 2010. — 143 с.

4. Шайкина Е. В. Статистическая обработка кадастровой информации: учебно-метод. пособие. — М., 2016.

Переход нашей страны к рыночной экономике потребовал углубленного развития ряда новых областей науки и практики, в частности оценки стоимости недвижимости. Определение рыночной стоимости объектов недвижимости представляет собой сложный и уникальный процесс.

Каждый из источников информации обладает той или иной степенью надежности, информативности, адекватности и релевантности. В статье авторами рассмотрен массив данных рыночной стоимости земельных участков на территории г. Владимир для индивидуальной жилой застройки. Земельные участки были распределены на интервалы по рыночной цене (табл. 1).

Далее была проведена группировка земельных участков по рыночной цене квадратного метра с целью выявления основных ценообразующих факторов (табл. 2). Если фактор при переходе от низшей ценовой группы к высшей имеет тенденцию к росту, то это свидетельствует о положительной корреляции между ними: рост фактора будет приводить к росту цены. Если же фактор имеет обратную тенденцию, то это говорит об обратной связи между переменными: рост фактора будет снижать цену. Если же тенденции фактора не наблюдается (или же значение фактора не меняется при переходе от группы к группе), то это указывает на отсутствие связи.

Показатели под номерами 1 и 2 находятся с группировочным признаком в функциональной зависимости, поэтому они не подлежат корреляционно-регрессионному анализу.

Положительную корреляцию с ценой квадратного метра демонстрируют факторные показатели под номерами 4–7; отрицательную корреляцию — факторы 3, 10, 11, 13–17 (табл. 2), 8‑й факторный показатель не является ценообразующим, так как все представленные участки имеют центральное электроснабжение, 9‑й и 12‑й показатели не имеют направленной тенденции своего изменения при переходе от низшей группы к высшей, что говорит об очень слабом влиянии на цену или об отсутствии этого влияния. Таким образом, в дальнейшем анализе мы будем изучать зависимость цены квадратного метра от 12 ценообразующих факторов.

Для Цитирования:
Шайкина Е. В., Жданова Р. В., Основные проблемы статистического моделирования при определении рыночной стоимости земельных участков. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2019;7.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: