Новости
Вторник, 24 Апрель 2018
USD 61.322
EUR 75.653
Залоговая недвижимость: мониторинг рынка VS оценка объекта

 

Залоговая недвижимость: мониторинг рынка VS оценка объекта

 

Введение.  

 В практике работы с залоговыми объектами по существу, единственным инструментом, которым на данный момент располагают специалисты – залоговики, является индивидуальная оценка. Это касается как определения рыночной стоимости объекта недвижимости, так и его уровня ликвидности. Вместе с тем, изучая отчет об оценке, специалист невольно задается вопросом, как соотносятся полученные оценщиком результаты с рыночными данными. Тот уровень анализа рынка недвижимости, который предусмотрен ФСО-7  (особенно в том виде, в котором он (анализ) в большинстве случаев представлен в отчетах), не способен дать представление о функционировании микрорынка, т.е. рынка объектов близких или аналогичных оцениваемому, сформировавшегося в некотором окружении оцениваемого объекта. Тем более эта  неопределенность в оценках присутствует при сопровождении залогового объекта (в отсутствие регулярной переоценки), в силу малого и несистематизированного объема информации.

В рамках действующей системы оценки данная сложность практически неразрешима, поскольку практически вся оценочной деятельности направлена на оценку индивидуального объекта.

Тем не менее, существуют методы, приемы и  технологии, заимствованные из смежных отрасли, применение которых для оценки рынка недвижимости позволил бы создать условия для заполнения этого информационного вакуума.

 Основная идея геостатистического анализа рынка недвижимости.

 Оценка объекта сравнительным подходом реализуется путем осуществляется путем отбора аналогов, «которые относятся к одному с оцениваемым объектом сегменту рынка и сопоставимы с ним по ценообразующим факторам[1]». В неявной форме, в этом определении предполагается, что объекты-аналоги сопоставимы по территориальному фактору. В идеале – отбор объектов желательно производить  в окрестности, максимально близкой (условно-равноценной) к исследуемому объекту. Однако сопоставимость не является синонимом идентичности оценок территориального фактора, т.е. уже на моменте отбора аналогов необходимо учитывать вероятностную природу данного фактора.

Однако, кроме только условно-равноценной ( но не вполне равноценной)  территориальной составляющей, данные объекты имеют и другие ценообразующие признаки, которые так же могут различаться как по составу, так и по их потребительской оценке. 

Уточнение «аналогичности» объектов путем увеличения числа выделяемых ценообразующих факторов неизбежно приводит к уменьшению числа аналогов. С учетом территориального фактора, как правило, для аналогов характерно,  в силу различных причин, недостаточно «плотное»  (в ограниченном числе точек измерения цены), расположение, что приводит к значительной неопределенности в индивидуальной (точечной) оценке.

Тем не менее, приняв за основу тот факт, что цена вновь поступающего на рынок объекта формируется под влиянием и на основе цен объектов-аналогов (ближних соседей), можно говорить о наличии некоего «ценового поля», измеряя характеристики которого, можно восполнить ограниченность аналогов.

Исходя из указанного, стоимость объекта может рассматриваться как пространственно-распределенное явление, включающее в себя случайную и регулярную составляющие.

При этом случайная и регулярная составляющие выражаются следующим образом:

С одной стороны, в каждой точке территории значение цены рассматривается как одна из возможных  реализаций случайной величины, подчиняющейся некоторой функции распределения. С другой стороны, значение цены зависит от территориального положения точки. Эта зависимость проявляется следующим образом: для любой пары точек x и x+delta соответствующие случайные величины C(x) и C(x + delta) связаны корреляцией. Такая пространственная корреляционная зависимость отражает пространственную структуру ценообразования, его статистическую регулярность.

 

Случайная составляющая.

 Рыночная цена.

 Закрепив законодательно в определении рыночной стоимости, как  «наиболее вероятной цены» (ФЗ-135, ст.3), вполне логично было бы ожидать развитие этого положения, заключающееся в изучении этой величины, описании кривых распределения вероятности, или, хотя бы, как минимум, указания характеристик положения «наиболее вероятной величины». На первом этапе рассмотрим процесс формирования цены на описательном (феноменологическом») уровне:

 Рынок недвижимости  не подчиняется Федеральным Стандартам Оценки  и требование по определению «наиболее вероятной»  не относится к субъектам рынка недвижимости, которые не назначают, снижают, повышают стоимость и в конечном итоге заключают сделки, исходя не из «наиболее вероятной», а из «случайной» (в терминах статистики) величины.

На результат (цену сделки) влияют не только ограниченная совокупность выделяемых (на регулярной основе в отчетах) ценообразующих факторов, но и их комбинация, а так же ряд факторов, которые обычно в отчетах об оценке объекта оценки  не присутствуют, но влияние которых на цену существенно (например – маркетинговые усилия, в том числе – через рекламу, различные понимания ценности объекта со стороны потребителей, и иные, которые опытный читатель может привести сам).

Множество этих величин и создают неоднократно нами описываемое «облако цен», которое есть ни что иное, как вероятностный разброс значений около некоторой «наиболее вероятной». Тем не менее, каждое из значений, если на ее основе заключена сделка (одна из возможных реализаций),  имеет право называться «рыночной стоимостью»  с присущим данной величине цены уровнем вероятности по осуществлению сделки по этой цене.

 

Графически это можно показать следующим рисунком:

 

Разумеется, это распределение может быть описано и его характеристики могут быть рассчитаны, но только при условии изучения и обобщения значительного массива данных. Однако, для целей оценки можно ограничиться несколькими характеристиками положения, а именно: математическим ожиданием, точнее – его приближенной величиной (среднеарифметическим значением и/или медианой), дисперсией, коэффициентами осцилляции и вариации[2].

Уже из этого описания понятно, что оценка, основанная даже на ценах продаж аналогов может быть не вполне корректной, поскольку цена аналога, положенная в основу  расчетов, не обязательно «наиболее вероятная» и может находиться как на правом так и на левом склонах графика распределения цены.

 С практической точки зрения оценку параметров распределения можно произвести на основе геоинформационных технологий. 

Для определения рыночных показателей в определенной точке городской территории, очертим вокруг данной точки некоторый полигон (территориальную ячейку), в пределах которого будем считать влияние территориального фактора условно-постоянным. В простейшем случае это круг или квадрат с центром в исследуемой точке, но может быть и более сложный полигон, контуры которого определены территориальными факторами – наличие железной дороги, границы застройки одного типа недвижимости и т.п. В границах этого полигона будем производить выборку соседей-аналогов, сходных по некоторой группе ценообразующих факторов.  В результате обработки информации по ценам выбытия (потенциально - ценам продажи) по каждой территориальной ячейке и объединения данных по всей территории воедино, получим следующую таблицу (для иллюстрации приведен только фрагмент)[3]:

 

территориальная ячейка

минимум

среднеарифметическое

максимум

74

59375

63760,4

68145,8

211

45222,22

47333,33

49444,44

228

64516,13

70000

70000

250

52857,14

58928,57

65000

273

68000

95238,1

95238,1

511

59375

63760,4

68145,8

617

56451,61

65848,21

65848,21

636

59285,71

67954,55

76623,38

641

45222,22

47333,33

49444,44

912

59375

63760,4

68145,8

1071

45222,22

47333,33

49444,44

1088

52857,14

62619,05

70000

1111

68000

95238,1

95238,1

1328

59375

63760,4

68145,8

1477

37368,42

40521,56

43674,7

1479

45222,22

47333,33

49444,44

1495

65000

67500

70000

 

Табл.1 Таблица разброса рыночных цен по территориальным ячейкам

 

Случайная составляющая.

Движение цен

 

«Сравнительный подход рекомендуется применять, когда доступна достоверная и достаточная для анализа информация о ценах и характеристиках объектов-аналогов. При этом могут применяться как цены совершенных сделок, так и цены предложений» (ФСО-1п.13, выделено автором).

 

В течении ряда лет наблюдений за изменением цен на рынке недвижимости была выявлена следующая особенность их поведения: если отследить изменение цены по отдельно взятому объекту, то, в подавляющем большинстве случаев она меняется в течение нахождения на рынке (в подавляющем числе случаев – в сторону уменьшения), стремясь к некоторому пределу. Эту особенность мы назвали " дрейфом цен"[4].

 

Т.е. "стартовые" цены (или «цены открытия позиции») и "финальные" цены (или «цены закрытия позиции») ,  отраженные в листингах не соответствуют друг другу и,  в любой момент времени, каждый объект, выставленный на рынок (но еще не реализованный),  обладает парой цен – стартовая (или «цена открытия позиции», если пользоваться терминами фондового рынка) и текущая цена.

В ранее опубликованной статье[5] было показано, что разница между стартовой ценой и ценой закрытия позиции может составлять до 30% и более процентов[6].  Тем не менее, этот интервал неопределенности можно существенно сузить, если ввести понятия диапазона рыночных цен, заключенного между зарегистрированными максимумом и минимумом цен реализации  (цен закрытия позиции) – границами рыночных цен.

 

Проиллюстрируем вышесказанное на следующем рисунке:

  Объективно  (т.е. из открытых источников) мы можем судить только о движении цены (о ее дрейфе) в течение срока экспозиции на открытом рынке (т.е. от открытия позиции до ее закрытия).

Тем не менее, зная о границах интервала цен закрытия (на основании данных о продажах объектов-аналогов ближайших соседей в прошлом ), можно утверждать, что до того момента, как объявленная цена в своем движении не пересечет границу «области допустимых рыночных цен», т.е. границу области внутри которой совершаются сделки (даже не совершаются сделки, а объекты выбывают из листинга), эта цена не может рассматриваться как «рыночная»,  поскольку в этом уровне цен сделки в обозримом прошлом, связанные с объектами-аналогами  отсутствовали.  

Только после пересечения этой границы (которую можно определить и измерить на основании объективных данных из открытых источников), мы можем говорить о «рыночности» данной цены.  Этот «дрейф цен» поддается замеру при изучении истории пребывания объекта на рынке, но заранее определить и спрогнозировать его величину, а точнее - цену выбытия определенного объекта оценки невозможно, поскольку, как мы ранее выяснили, что цена это единичный случай множества вероятных реализаций, описываемых  функцией распределения.

 Отсюда можно сделать несколько практических выводов:

 - зная границы области допустимых цен, можно  определить объекты, как неликвидные, из числа тех, цена которых превышает пограничный уровень;

- зная характер распределения цен выбытия (например, на основе гистограммы, сформированной на основе некоторого множества наблюдений на заданной территории), можно судить о вероятности  продажи при заданном уровне цен[7].

 И еще один вывод:

Ни какие корректировки, скидки к цене и т.п. «экспертные» поправки из арсенала оценочных манипуляций не могут учесть и компенсировать  влияние «дрейфа» на цену предложения. Соответственно, цены предложения объектов-аналогов в подавляющем большинстве не могут быть использованы в качестве расчетных без анализа их «вхождения» в область допустимых значений рыночных цен[8].

 

Случайная составляющая.

Три срока экспозиции

 Все указанные выше особенности рынка недвижимости в определенных территориальных границах можно отразить на точечной диаграмме  «облака цен», дополненной гистограммами распределения как удельных,  так и абсолютных цен[9].

 

Данная обобщенная диаграмма реализует на практике все вышеуказанные теоретические положения, а именно: область допустимых значений («границы интервала ... в котором может находиться рыночная стоимость»  (см. ФСО-7, п 30), понятие  «наиболее вероятной цены»[10]: («...Под рыночной стоимостью объекта оценки понимается наиболее вероятная цена, по которой данный объект оценки может быть отчужден на открытом рынке в условиях конкуренции...»), характер распределения цен внутри этого интервала и его границы. Так же, все объекты, цены которых находятся вне этих интервалов (обращаем внимание, что это относится не только к удельным, но и абсолютным ценам), можно с достаточной обоснованностью отнести к неликвидным.

 

Тем не менее, данная диаграмма, при всей ее полноте, не отвечает на вопросы, связанные с ликвидностью данных объектов недвижимости.

Ранее мы рассматривали две величины экспозиции, связанные с ценами – долгосрочная экспозиция, связанная с моментом начала экспонирования объекта и краткосрочная экспозиция – связанная со сроком, отсчитываемым от последнего изменения цены перед закрытием позиции (по сути – цены реализации) Однако, принимая во внимание вероятностную природу распределения цен внутри области допустимых значений и, соответственно, связанных с ними сроков экспозиции, весьма важным является, аналогично фиксации ценовых границ, фиксация минимального и максимального сроков экспозиции для цен, входящих в область допустимых значений

Если  определение минимальной границы экспозиции трудностей не вызывает (это, как уже указывалось – краткосрочная экспозиция, соответствующая последней объявленной цене до снятия объекта с листинга – предположительно – продажи), то  максимальную границу можно определить только расчетным путем – выделив в исследуемой территориальной ячейке объект с максимальной ценой закрытия позиции (т.е. границей интервала допустимых значений рыночных цен), определить момент, с которого объекты – ближние соседи (для исследуемой территориальной ячейки) пересекли максимальную цену.

Определение этой границы имеет чрезвычайно важное значение  - именно с этого момента у объекта появляется заинтересованная аудитория (т.е. цена объекта признается потенциальными покупателями как разумная). Полагая, что срок экспозиции имеет так же, как и рыночная цена, вероятностную природу, можно, по аналогии с рыночной ценой (как было показано выше), определить  характеристики положения[11] - т.е., наиболее вероятную величину граничной экспозиции, коэффициенты осцилляции, вариации и т.п.

Кроме того, именно с этого момента можно оценить продолжительность  рыночной реакции, а именно – появление и набор заинтересованной аудитории и изучение ей (данной аудиторией) потребительских свойств объекта. Вполне понятно, что появление нового объекта на рынке требует некоторого времени по, как его адаптации к рыночным реалиям (собственно, это и есть время от начала экспозиции до снижения цены в уровень максимума рыночных цен), так и изучения аудиторией свойств данного объекта на соответствие их рыночным кондициям.

Все три срока экспозиции могут быть объединены в следующую таблицу (для иллюстрации приведен только фрагмент):

 

№ п/п

уникальный шифр объекта

долгосрочная экспозиция (мес.)

граничная экспозиция (мес.)

краткосрочная экспозиция (мес.)

1

599_20_1_70

7

7

7

2

65_15_5_70

6

6

6

3

719_21_3_61

24

4

4

4

460_20_1_100

5

3

3

5

210_68_3_57

27

13

2

6

574_46_1_86.3

5

2

2

7

1060_85_1_84

12

12

12

8

1101_22_2_64

3

3

3

9

1027_31_5_70

2

2

2

10

586_212_1_67

6

6

6

11

895_7_1_90

9

6

2

12

969_104_3_70

4

4

4

13

474_46_9_73

6

6

6

14

876_4_5_85

2

2

2

15

1016_16_4_62

7

7

7

16

349_33_1_64.09999999

43

8

8

17

648_8_7_66.099999999

12

2

2

18

271_4_1_78

9

4

4

19

845_19_1_58

39

2

2

20

90_35_1_62

11

11

11

21

443_51_1_70

26

8

8

22

644_3__93

7

7

7

23

983_6_4_66.400000000

7

7

3

24

425_16_7_55.6

2

2

2

25

895_7_1_90

5

2

2

 

Табл.2 Три срока экспозиции

 

Примечание:

Долгосрочная экспозиция – время с момента начала экспонирования объекта (открытия позиции) на рынке до окончания экспонирования (закрытия позиции).

Граничная экспозиция – время с момента перехода верхней границы рыночных цен (вхождения в область допустимых рыночных цен)

Краткосрочная экспозиция – время с последнего изменения цен (достижения минимума цены предложения для данного объекта) до окончания экспонирования (закрытия позиции).

 

 

Обратим так же внимание на то, что, фиксация границы экспозиции создает еще один инструмент для проверки «рыночности» объекта, а именно, если с момента пересечения этой границы до момента реализации проходит значительный промежуток времени (например – более 6 месяцев) по сравнению с другими объектами, то это – достаточно достоверный сигнал либо о наличии каких либо скрытых изъянов в самом объекте и соответственно, данный объект не может быть признан аналогом, либо, если эта тенденция прослеживается и для других объектов – ближних соседей, то это является свидетельством о снижении рыночной активности в окрестностях данной территориальной ячейки и проблемами с ликвидностью. А тем более, если этот факт еще и сочетается с длительным сроком после финального изменения цены, то, с большим уровнем достоверности можно предположить, что данный объект не был продан, а был снят с продаж  в связи с невостребованностью (см., например, объекты №№ 7, 16, 22 в таблице).

И снова отметим, что данный анализ невозможен в случае «классической» оценки, оперирующей текущими данными без привлечения истории изменения цен по каждому объекту, принятому аналогом.

  

Регулярная составляющая.

Изокосты и изохроны.

 В самом начале статьи была принята аксиома, что удельная цена отдельных близлежащих объектов одного и того же типа (ближайших соседей), а так же и иные параметры  связаны некоторой пространственной корреляционной зависимостью. Такая  зависимость отражает пространственную структуру ценообразования, его статистическую регулярность. Тем самым, мы предположили существование некоего ценового поля, что, в свою очередь, дает нам возможность изучения его территориального распределения путем применения ГИС-технологий. Поскольку местоположение объектов недвижимости является пространственно - координированным, т.е может быть  описано их положением в пространстве (в терминах географических или иных координат), то,  представляя рыночную цену, а так же иные, связанные с ней, параметры, как третью координату, можно подойти к изучению цен рынка недвижимости, используя геоинформационный инструментарий.

По существу, мы говорим о визуализации базы данных о рынке недвижимости, в которую включены данные не только о ценах и иной рыночной информации, описывающей объект,  но и о его пространственном расположении, т.е. о построении карты распределения признака по городской территории.

Принцип построения карты (поверхности) аналогичен принципам построения физического рельефа, с той разницей, что используется не физическая высота, а  ценовые (или иные) характеристики объектов, такие, как: плотность предложения, время экспозиции, а  используя в качестве характеристики цены и объемы поступления – предложения - выбытия  объектов, получим карту активности рынка.

 

Технически модно получить несколько вариантов визуализации данных:

 

 

Например, используя данную технологию, можно получить карту распределения цен продаж в виде изокост (уровней равных цен):

  

Рис.4-1. Распределение цен закрытия позиции (представление в виде изокост).

 

Однако, удобнее пользоваться такой же картой, на которой показаны не изокосты, а отдельной заливкой обозначены слои различающиеся ценой:

 

Рис.4-2. Распределение цен закрытия позиции (представление в виде областей).

 

В некоторых случаях полезно моделирование трехмерного  рельефа:

 

 Рис.4-3. Распределение цен закрытия позиции (представление в виде трехмерного рельефа).

 

 

И, разумеется, можно представить временнЫе показатели, т.е. любую из трех экспозиций как в виде изохрон так и в виде областей:

 

 

Рис.5. Карта граничной экспозиции ( в месяцах.).

 

Вывод:

 

С помощью технологий геоинформатики возможно создание новых инструментов анализа рынка недвижимости, обладающих не только повышенной точностью по сравнению с точечной оценкой и меньшим влиянием субъективного фактора, но и расширяющих возможности мониторинга рынка недвижимости, изложенные в предыдущих статьях[12].

Регулярное построение подобных карт (в частности, для г. Екатеринбурга реализована технология ежемесячного обновления) дает возможность дальнейшего изучения рынка недвижимости, как динамически изменяемой структуры, т.е. представление о динамике изменения цен, плотности предложений, экспозиции во времени и в пространстве под влиянием различных факторов.

Подобные представления могут служить как дополнением к изложенной ранее системе мониторинга, так и являться самостоятельным источником информации.

 



[1] Федеральный стандарт оценки "Оценка недвижимости (ФСО № 7)" п.22 б)

[2] Следует отметить, что большинство положений математической статистки в нашем случае не применимы, поскольку распределение не может быть сведено к нормальному – оно всегда ограничено максимумом и минимумом значений и оно асимметрично (величину асимметрии можно, в частности, оценить по разнице между   среднеарифметическим значением и медианой).

 

[3] Далее все числовые показатели относятся к группе объектов «офисы/стрит-ритейл/площадь от50 до 100м2»(г. Екатеринбург). Показатели приведены по состоянию на сентябрь месяц 2017г. Информация по другим типам недвижимости приведена на  сайте www.statrn.ru и обновляются ежемесячно.

[4] Подробнее см.: Ценовой дрейф (http://www.statrn.ru/index.php/news/item/zendreif

[5] Проверка аналогов, достоверность определения рыночной стоимости и расчет ликвидности объектов недвижимости М.Штань Вопросы оценки №4, 2016

[6] Обычно, данный разрыв в ценах предложения и реализации в практике оценки пытаются нивелировать введением поправки «на торг», которая определяется  умозрительно («экспертным подходом»). Однако, даже на описательном уровне видно, что введение некой единой поправки, без анализа соотношения цены предложения и существующим уровнем рыночных цен невозможно.

 

[7] М.Штань «Диагностика ликвидности залоговых объектов недвижимости» Банковское кредитование № 5 (69) \ 2016

[8] Там же

[9] Там же

[10] Федеральный закон «Об оценочной деятельности в Российской Федерации» 135-ФЗ, ст. 3

[11] Ранее было показано, что при большом объеме данных – для квартир – можно определить спектр частостей экспозиции для каждого ценового интервала внутри области рыночных цен, однако, для объектов торгово-офисного назначения данные расчеты  невозможны, поскольку объемы как предложения так и реализации на порядок меньше, чем дл жилой недвижимости

[12] М Штань « Мониторинг ликвидности недвижимого имущества: три половины одной проблемы» Банковское кредитование № 2 (72) \ 2017

 

 

Обоз обзоров

Телега №5

Первые впечатления и реальные тестирования комплекса estimatica.pro. Что это? Случайность, выборка и функциональные связи...
Читать дальше...
Отвечая на ряд пожеланий поступивших к нам, как отклик на материал «Анализ?Обзор?Мнение?», мы, на регулярной основе, размещаем обзоры, проясняющие нашу позицию в требованиях профессионализма при публикации «анализов, обзоров, мнений» различными псевдо-экспертами в рубрике «Обозрение обзоров» ("Обоз Обзоров")       
С уважением, администрация портала

Стат - инфотека

Авторизация

Statrn.ru - о портале

Целевая задача данного сайта – подробное и непредвзятое информирование всех участников рынка недвижимости о его текущем состоянии, о его динамике.Сайт содержит ежемесячно обновляемую статистическую информацию о рынке недвижимости г.Екатеринбурга, структурированную по следующим статьям. 

Яндекс.Метрика

S5 Box