автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система анализа и прогнозирования динамики рынка жилой недвижимости с учетом состояния городской среды

На правах рукописи

ЮФЕРОВА Надежда Юрьевна

СИСТЕМА АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ РЫНКА ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ С УЧЕТОМ СОСТОЯНИЯ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ

05.13.01 - системный анализ, управление и обработка информации (экология)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2004

Работа выполнена в Сибирском государственном технологическом университете.

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук,

профессор Сенатов Сергей Иванович

Официальные оппоненты: доктор биологических наук, старший научный сотрудник

доктор физико-математических наук, профессор

Ведущая организация:

Суховольский Владислав Григорьевич

Быков Валерий Иванович

Институт вычислительного моделирования СО РАН

Защита диссертации состоится 9 июня 2004 г. в 1400 часов на заседании диссертационного совета К212.253.01 при Сибирском государственном технологическом университете по адресу: г. Красноярск, ул. Марковского, 57, СибГТУ, корпус А, ауд. 102

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Сибирского государственного технологического университета.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 660049, г. Красноярск, пр. Мира, 82, ученому секретарю диссертационного совета К212.253.01.

Автореферат разослан мая 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Ушанов С. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность проблемы. Совокупность объектов недвижимости представляют собой сложную систему, испытывающую влияние разнохарактерных факторов в течение жизненного цикла. Определение стоимостного эквивалента в этом случае становится возможным лишь в результате применения системного подхода к анализу недвижимости.

Рынки недвижимости отличаются локальностью, то есть сильной дифференциацией рыночной конъюнктуры по территории. Поэтому опыт других регионов не может быть перенесен полностью и должен быть адаптирован к особенностям г. Красноярска.

В мировой и отечественной литературе по оценке недвижимости существует многообразие оценочных моделей (Новиков, 2000). В перечень факторов, оказывающих влияние на стоимость жилых объектов при моделировании, оценщики включают лишь экономические факторы (например, уровень доходов потенциальных покупателей недвижимости, уровень инфляции и т. д.) и технические характеристики самого объекта. Однако, для жителей крупных городов с развитой индустрией становится актуальным выбор жилого объекта, исходя из его «экологической» привлекательности.

Красноярск является промышленным городом, в котором функционируют крупные предприятия, выбрасывающие в атмосферу, воду и почву вредные вещества, оказывающие негативное воздействие на окружающую среду. При этом большинство промышленных предприятий находится в непосредственной близости от жилых объектов. Поэтому, при оценке жилых объектов необходимо учитывать степень загрязнения окружающей среды.

Следовательно, проблема адекватной оценки жилья с учетом экологических факторов актуальна и носит системный характер и, для ее исследования целесообразно использовать методы и аппарат системного анализа.

Цели и задачи исследования. Цель работы: с использованием методов системного анализа разработать модели стоимости жилых объектов с учетом экологических и экономических факторов на примере рынка однокомнатных квартир г. Красноярска.

В соответствии с целью диссертации были поставлены следующие основные задачи:

1. Сбор, обработка информации по рынку недвижимости г. Красноярска и формирование базы данных жилых объектов.

2. Оценка степени влияния состояния окружающей среды на стоимость недвижимости в г. Красноярске.

3. Создание структурной модели анализа рынка недвижимости.

4. Разработка адекватных регрессионных моделей стоимости однокомнатных квартир с учетом экологического фактора для докризисного, кризисного и посткризисного периодов 1998-1999 гг.

5. Выявление индикаторов кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости.

6. Апробация полученных оценочных моделей на рынке недвижимости г. Красноярска в условиях 2003 года.

Научная новизна.

1. Впервые использован системный подход к анализу рынка недвижимости для целей выявления основных тенденций на рынке и определения стоимости жилой недвижимости с учетом важнейших экономических и экологических факторов.

2. Впервые определены коэффициенты престижности районов г. Красноярска, учитывающие степень загрязнения атмосферного воздуха.

3. Впервые построены адекватные регрессионные модели оценки стоимости однокомнатных квартир для г. Красноярска, созданные с учетом экологического фактора.

4. Предложены индикаторы кризисной ситуации на рынке недвижимости г. Красноярска, которые могут быть использованы и в других регионах Рпссии

Практическая значимость. Результаты днс<|е0ОДИя#|ДОфгёбШМФ Аценке недвижимости позволяют значительно снизить трудоемкое^, провкЮМЮТЛКЛертиз! а также увели-

[ ¿"ару/1

чить производительность, оперативность и точность оценки объектов жилой недвижимости.

Результаты научно-исследовательской работы применены в деятельности ООО "Финансово-правовой «Центр-Аудит»", о чем свидетельствует акт внедрения результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях: «Третий Российско-корейский симпозиум по науке и технологии» (Новосибирск, 1999), «Первый Всесибирский конгресс жепщин-математиков» (Красно-ярск,-2000 г.),-«Теория и практика коммерческой деятельности» (Красноярск, 2001 г.), «Второй Всесибирский конгресс женщин-математиков» (Красноярск, 2002 г.), «Химико-лесной комплекс - проблемы и решения», (Красноярск, 2002 г.), «Третий Всесибирский конгресс женщин-математиков» (г. Красноярск, 2004 г.), научных семинарах СибГТУ.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, литературного обзора, практической части, выводов, библиографии, состоящей из 115 наименований, приложения. Работа выполнена на 150 страницах машинописного текста, включая 36 рисунков и 25 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цели и задачи работы, ее научная новизна, практическая значимость, кратко изложено содержание глав.

Первая глава отражает начальный этап системного анализа, которым является осознание существования проблемы и определение задач исследования. На этом этапе вводятся необходимые ограничения сложности и последовательность решаемых задач. Литературный обзор показывает актуальность построения моделей оценки стоимости жилья. Описываются основные методы анализа и оценки жилой недвижимости в России и за рубежом. Выявляются основные факторы, оказывающие влияние на стоимость недвижимости, рассмотрены принципы и этапы построения моделей оценки. Сделан обзор моделей, используемых при оценке жилых объектов в России и за рубежом.

Во второй главе описана информационная система рынка недвижимости. Предложена структурная модель анализа рынка недвижимости. Процесс массовой оценки как последовательность четырех представленных выше этапов должен реализовываться в системе массовой оценки недвижимости (СМОН). Структуру СМОН можно представить четырьмя основными взаимосвязанными подсистемами (рис. 1).

Построение СМОН должно формироваться по территориальному признаку и по принципу открытой системы, т. е. с учетом возможности ее интеграции как по горизонтали, так и по вертикали (обмен информацией между административно-территориальными единицами, агрегация информации и т. д.). На рис.1 изображены внешняя сущность «Налогоплательщики» и 5 процессов: «Сортировать информацию», «Идентифицировать информацию», «Обслужить клиента», «Рассмотреть аппеляции» и «Рассчитать стоимость». Опишем представленные на рисунке подсистемы и потоки информации.

Организационно-административная подсистема с позиций налогоплательщика (клиента) должна осуществить обслуживание клиента, т. е. подготовить налоговые счета, а также рассмотреть аппеляции налогоплательщиков.

Организационно-административная подсистема и налогоплательщик обмениваются следующей информацией: 1) извещения о результатах оценки недвижимости; 2) аппеляцион-ные жалобы. Результаты обработки аппеляционных жалоб могут повлиять на расчет стоимости объектов недвижимости, что влечет за собой появление потока информации «Корректировки стоимости» к подсистеме определения стоимости.

Организационно-административная подсистема также является координатором функционирования всех остальных подсистем.

Рис. 1. Структура системы массовой оценки недвижимости

Подсистема анализа и идентификации информации по отдельным видам недвижимости должна произвести анализ и идентификацию информации, которые должны базироваться на результатах расчетов, полученных в подсистеме определения стоимости недвижимости и на основе параметров объектов недвижимости, хранящихся в подсистеме управления информационной базой. Результаты анализа используются в подсистеме определения стоимости недвижимости для проверки точности различных методов и процедур оцепки.

Подсистема управления информационной базой обеспечивает сбор первичных данных, редактирование, обработку, хранение и конфиденциальность информации об объектах недвижимости и прав владения.

Подсистема определения стоимости недвижимости должна реализовывать процесс

расчета стоимости объекта недвижимости с помощью основных методов определения стоимости: затратного, доходного и метода сравнения продаж.

Наиболее важной в СМОН является подсистема определения стоимости недвижимости. На рис. 2 приведена контекстная диаграмма подсистемы оценки недвижимости с единственным процессом «Произвести оценку стоимости объекта недвижимости», идентифицирующая внешние сущности «Заказчик оценки» (клиент) и «Оценщик объекта недвижимости».

Процесс массовой оценки недвижимости включает следующие этапы: 1) определение основных параметров оценки; 2) сбор и анализ информации, необходимой для оценки; 3) построение и калибровка модели; 4) тестирование модели, контроль качества и уточнение полученных результатов.

Первым шагом процесса оценки является определение проблемы (процесс 1.1), которую необходимо решить. Детализация процесса 1.1. приведена на рис. 3.

Процесс 1.1.1 осуществляет идентификацию объекта недвижимости и имеет поток, содержащий следующую информацию: 1) наименование объекта; 2) почтовый адрес; 3) юридическое описание, указывающее точное размещение грапицы собствешюсти.

Важным моментом при осуществлении оценки объекта недвижимости является выявление предмета оценки (процесс 1.1.2), т. е. устанавливается, что подлежит оценке - весь комплекс имущественных прав на недвижимость или только некоторые имущественные права. Процесс 1.1.3 означает определение момента времени, па который определяется оценка. С течением времени стоимость объектов недвижимости изменяется. Причем изменения даже в короткие временные промежутки могут быть значительными. В связи с этим необходимо установить дату оценки. Целью большинства оценок (процесс 1.1.4) является расчет стоимости имущества на определенную дату. Оценщику необходимо получить информацию от заказчика о цели оценки, чтобы в отчете предоставить всю необходимую для принятия решения информацию. В зависимости от цели оценки определяется вид стоимости (процесс 1.1.5).

«Сбор и анализ информации» - это следующий этап оценки объекта недвижимости. На рис. 4 приведена детализация этого процесса (процесс 1.2).

Наименование

объекта, почтовый адрес

Установление имущественных прав

Результаты

анализа внутренних и внешних тенденций

1.1.1

Идентифицировать объект оценки

1.1.2

Выявить предмет оценки

1.1.3

Установить дату оценки стоимости

Намерения 1.1.4

заказчика

Определить

цель оценки

1.1.5

Определить вид стоимости

Для определения рыночной стоимости недвижимости необходимо проанализировать большой объем информации. На рис.4 представлены источники информации, необходимой для анализа, а также основные потоки:

Поток 1 - информация о зональном регулировании, перспективные планы развития районов. Поток 2 — информация об объектах недвижимости, выставленных на продажу;

Поток 3 - информация о затратах на тот или иной объект недвижимости (для оценки недвижимости по затратному методу); Поток 4 - информация, содержащая:

• имя текущего владельца недвижимости;

• дата заключения сделки;

• имеющиеся ограничения на использование собственности;

• точное местоположение и адрес объекта. Поток 5, поток 6 - информация, включающая в себя такие показатели, как:

• темпы экономического роста;

• уровень инфляции;

• индекс деловой активности;

• инвестиционный климат в стране, уровень национальных и зарубежных капитальных вложений;

• изменение ставок процента и курса национальной валюты;

• уровень доходов населения; доверие правительству.

Потоки 7, 8 - информация о нормативах загрязнения окружающей среды, а также данные о загрязнении территорий.

Поток 9 - информация о спросе и предложении на рынке недвижимости;

Поступившая информация объединяется в общий информационный массив. Затем происходит подразделение информации на внутрешпою и внешнюю.

Внешняя информация необходима для изучения состояния и общих тенденций функционирования экономики и рынка недвижимости (потоки

Рис. 3. Детализация процесса «Определение основных параметров оценки» (1.1)

4,5).

К внутренней информации относятся данные, касающиеся местоположения объекта недвижимости, а также его основные характеристики.

При анализе местоположения должны быть рассмотрены следующие позиции: 1) экологическое состояние района; 2) транспортная доступность; 3) социальная инфрастуктура; 4) экономическое местоположение.

К основным характеристикам объекта жилой недвижимости относятся: 1) количество комнат; 2) общая площадь, жилая площадь и площадь кухни; 3) этаж и количество этажей в доме; 4) материал стен; 5) наличие телефона и т. д.

В данной главе также приведена структура мониторингового исследования рынка для целей выявления общих и частных тенденций. Структурная методология исследования рынка недвижимости была реализована с помощью CASE-средств (Computer Aided Software Engineering), а точнее построения SADT- диаграмм (Structured Analysis and Design Technique) (Калянов, 2002).

моделирование стоимости однокомнатных квартир г. Красноярска в период кризиса 1998 года.

Рис. 5 представляет функциональную модель структуры исследования рынка объектов жилой недвижимости.

При создании этой модели была использована методология функционального моделирования IDEF0. С помощью наглядного графического языка IDEF0 изучаемая система предстает перед разработчиками и аналитиками в виде набора взаимосвязанных функций (функциональных блоков - в терминах EDEF0) (Верников, 2001).

Входами для функциональной модели исследования рынка недвижимости являются статистика однокомнатных квартир г. Красноярска. Выходы - это индикаторы проявления кризисной ситуации на рынке недвижимости и оценочные модели. Исполнителями являются пакет Microsoft Excel и пакет статистического анализа данных Statistika. Управление системой осуществляется с помощью методов частотного, корреляционного и множественного регрессионного анализа.

Процесс исследования рынка недвижимости разбит на три этапа: 1. Анализ рынка жилья. 2. Анализ закономерностей в распределении стоимости квартир. 3. Моделирование стоимости жилых объектов (на рис.б представлена детализация диаграммы исследования рынка недвижимости).

На этапе анализа рынка жилья происходит обработка базы данных и на ее основе с помощью экспертных методов производится выявление основных предпочтений покупателей недвижимости, а также платежеспособного спроса на жилые объекты.

Результатом данного анализа является перечень осповных факторов, оказывающих влияние на стоимость квартир в г. Красноярске.

На этапе анализа закономерностей распределения в стоимости жилых объектов (рисунок 6) осуществляются следующие процессы:

1. Построение графиков распределения теоретических и эмпирических частот стоимости объектов недвижимости;

2. Проверка гипотезы о нормальном распределении стоимости жилых объектов на основе критериев Пирсона, Колмогорова и Романовского.

На выходе этого блока исследований - индикатора проявления кризисной ситуации на рынке недвижимости.

На этапе моделирования стоимости жилья осуществляются следующие процессы:

1. На основании факторов, выявленных на этапе анализа рынка недвижимости построены линейные модели оценки стоимости жилых объектов.

2. Проверка адекватности построенных моделей на основании теоремы Гаусса-Маркова и /-статистики.

3. Оценка коэффициентов детерминации.

На выходе этапа - оценочные модели, индикатор проявления кризисной ситуации.

В третьей главе произведен анализ рынка жилой недвижимости г. Красноярска в период 1998-1999 гг. На основании анализа выявлены основные факторы, оказывающие влияние па стоимость объектов жилой недвижимости. Также выявлены и обоснованы основные этапы протекания кризиса на красноярском рынке недвижимости. Выявлен первый индикатор кризисной ситуации на рынке недвижимости.

Из поставленной задачи - создания адекватных регрессионных моделей для оценки стоимости жилья в г. Красноярске, вытекает ряд подзадач, важнейшей из которых является задача определения факторов, влияющих на цену квартиры в г. Красноярске. Основными субъектами рынка недвижимости являются инвесторы - физические и юридические лица, приобретающие недвижимость и обеспечивающие ее функционирование, а также потребители - пользователи недвижимости (арендаторы, собственники недвижимости и т. д.), следовательно, их предпочтения, касающиеся объекта недвижимости, являются основными.

Анализ предпочтений потенциальных покупателей недвижимости показал, что основными факторами, влияющими на цену однокомнатной квартиры в г. Красноярске в 1998 году являются: местоположение квартиры; планировка; материал постройки; площадь (общая, жилая, кухни); этаж; наличие и размещение санузла. Фактор местоположения является основным. Так, из 100 % случаев купли-продажи, 39 % покупателей в 1998 году предпочли правый берег. По данным специалистов ЗАО НПК «Институт жилищных инвестиций» это связано с экологической ситуацией, которая оказывает большое влияние на коммерческую привлекательность жилья.

На правом берегу города расположено большое количество крупных промышленных

предприятий, поэтому эта часть города обладает меньшей привлекательностью для покупателей жилой недвижимости. В 2000 году соотношение продаж по правому и левому берегу уже составило соответственно 30 и 70%. На рис. 7 изображена карта г. Красноярска, которая показывает расположение административных районов города относительно р. Енисей (левый берег - Центральный, Советский, Октябрьский и Железнодорожный районы; правый - Свердловский, Кировский и Ленинский районы). Следовательно, по прошествии кризиса покупателей жилья, прежде всего, стало интересовать экологическое состояние района, в котором находится приобретаемая квартира.

В данной главе также были выявлены и обоснованы основные этапы протекания кри-

зиса 1998 года в Красноярске: 1. Период дестабилизации (конец августа). 2. Статичный рынок (начало сентября). 3. Относительная стабилизация (октябрь-ноябрь). 4. Падение спроса на недвижимость (середина ноября-декабрь) (Стершие, 2000).

Динамика изменения средней стоимости 1 кв. м. (руб.) наряду с изменением курса доллара США на протяжении изучаемого периода представлена на рис. 8.

На основании анализа развития рынка жилой недвижимости г. Красноярска в условиях кризисной ситуации, в целях создания адекватных регрессионных моделей оценки стоимости жилья принято решение период 1998-1999 гг. разбить на 3 условных периода: докризисный период (до 17 августа 1998 г.); кризисный период (с 17 августа 1998 г. по январь 1999 г); посткризисный период (1999 г.).

В данной главе также был произведен анализ поведения средней стоимости одного квадратного метра однокомнатной квартиры с точки зрения местоположения. Было выявлено, что цены па квартиры в разных районах варьируют по-разному.

Было исследовано пять районов: Центр, Взлетка, Северный, Зеленая роща и Энергетики. В качестве примера на рис. 9 представлены графики изменения цен (долл. США) на жилые объекты, расположенные в трех различных районах г. Красноярска: Центральном, Северном и Зеленой Роще. На рис.10 эти районы значатся под номерами 2,3 и 15 соответственно.

Рис. 9 показывает, что наиболее низкую стоимость из трех представленных районов имеют жилые объекты, расположенные в районе Зеленой рощи. Это связано с тем, что в данном микрорайоне находится одно из крупнейших промышленных предприятий г. Красноярска Красноярский алюминиевый завод, которое вносит большой вклад в загрязнение воздушного бассейна города.

Из рис. 9 также видно, что цены в трех районах изменялись в 1998 г. практически пропорционально. Однако после кризиса цены на квартиры, расположенные в престижных районах Центра и Северного начали постепенно приближаться к ценам на квартиры в Зеленой Роще. Уже к декабрю средняя стоимость одного квадратного метра для квартиры в Центре составляла 243 долл., в Северном - 220 долл. и для квартиры в Зеленой Роще - 223 долл. Разница между ценами 1 кв. м. в разных районах по сравнению с январем 1998 г. сократилась примерно на 80 %. Это объясняется тем, что к концу 1998 года на рынке жилой недвижимости наблюдалось повышение спроса на квартиры.

Опасения населения России по поводу экономической и политической нестабильности снизились, и люди начали тратить свои сбережения. Население воспользовалось возможностью забрать свои вклады из банков и вложить их в недвижимость. Однако покупатели не стремились приобретать «дорогие» квартиры в Центральном районе. Снижение спроса на престижные объекты является, по нашему мнению, одной из причин столь небольшой разницы между ценой квадратного метра квартир в Центре, Северном и Зеленой Роще.

Таким образом, сближение цен на квартиры с разными характеристиками является индикатором кризисной ситуации.

В четвертой главе описана база данных (около 3500 квартир), используемая в исследованиях. База данных приведена к виду, удобному для статистической обработки.

Каждая запись базы данных - однокомнатная квартира, характеризуется следующими реквизитами: датой постановки квартиры на продажу, названием района, названием улицы, номером этажа, количеством этажей в доме, материалом стен, жилой площадью, общей площадью, площадью кухни, типом планировки квартиры, видом санузла и ценой.

Все качественные параметры (планировка, материал постройки, наличие и размещение санузла) были переведены в скалярные переменные. Такие переменные отражают относительную ценность или привлекательность качественных параметров (таблица 1).

Особое внимание для дальнейшего моделирования было уделено учету фактора местоположения жилого объекта. В зарубежной и отечественной литературе по оценке объектов недвижимости местоположение жилого объекта является одним из важных факторов, влияющих на цену объекта.

Нашей задачей являлось построение адекватных регрессионных моделей для оценки стоимости жилой недвижимости г. Красноярска. Эти модели должны учитывать экологические и экономические особешюсти региона.

Таблица 1 - Коэффициенты параметров квартиры

Параметры Характеристики Коэф-

квартиры параметров фициент

Планиров- Новая 4

ка «Стали нк а» 3

Улучшенная 2

«Хрущевка» 1

Качество Монолитный 3

постройки Кирпичный 2

Панельный 1

Санузел Раздельный 2

Совмещенный 1

Нет 0

Этаж Первый и по- 0

следний

Между первым 1

и последним

Существует много возможностей учета параметра района в моделях оценки жилья. Например, местоположение квартиры в Москве определяется заданием ближайшей станции метро и расстоянием от метро в минутах пешком, либо наземным транспортом (Новиков, 2000). Также в Москве и Санкт-Петербурге при оценке жилья учитывается деление на районы по административному признаку или в зависимости от удаленности от центра города (Грязнова, 2003). В данной работе было принято разбиение города на районы, использующееся большинством агентств недвижимости г. Красноярска.

Следующим этапом стал расчет коэффициентов престижности для каждого из районов. Для того чтобы эти коэффициенты не включали влияние внутренних характеристик квартиры на ее стоимость, из основной базы данных были взяты жилые объекты с одинаковыми параметрами. Таким образом, был произведен выбор так называемой «эталонной» квартиры.

При выявлении эталонного объекта в качестве базовых параметров были приняты следующие: общая, жилая и площадь кухни; планировка; материал стен; этаж. В процессе поиска квартиры-эталона вариант расчета средних значений параметров площади был отвергнут. Это произошло вследствие того, что в качестве эталонного объекта должна предстать конкретная реально существующая квартира. Было решено рассчитать моду для всего количества наблюдений, то есть величину признака, чаще всего встречающуюся в данной выборке.

Расчет моды показал, что «эталонная квартира» имеет следующие параметры: общая площадь - 32 м2; жилая площадь -18 м2; площадь кухни - 6 м2; планировка - улучшенная; дом - панельный; этаж - между первым и последним.

Далее каждому району присвоили свою «фиктивную» переменную, которая для этого района будет равна 1, все остальные «фиктивные» переменные для этого района равны 0. В итоге получили матрицу «фиктивных» переменных размерностью в (М-1) столбцов и N строк, где М - это количество районов, а N - количество наблюдений. На основании матрицы фиктивных переменных были рассчитаны коэффициенты престижности для каждого района г. Красноярска (таблица 2).

Таблица 2 - Коэффициенты престижности (КП) для 28 районов г. Красноярска

Ранг Наименование района КП Ранг Наименование района КП

1 Академгородок 7,68 15 микрорайон Зеленая роща 2,73

2 Центр 7,09 16 пр. Свободный 2,71

3 микрорайон Северный 6,73 17 микрорайон Солнечный 2,43

4 ул. Копылова 6,48 18 Затон 2,41

5 ул. Железнодорожников 6,19 19 микрорайон Покровка 2,29

6 микрорайон Взлетка 6,07 20 ул. Калинина-микрорайон Северозападный 2,04

7 ул. Предмостная-к-т «Юбилейный» 5,19 21 микрорайон Пашенный 1,88

8 Студенческий городок 4,79 22 Торговый центр-к-т «Родина»-ТЮЗ 1,42

9 микрорайон Ветлужанка 3,87 23 к-т «Спутник»-м-н «Океаш>-м-н «Баджей» 1,28

10 к-т «Космос» 3,54 24 к-т «Енисей»-ст.Енисей 0,93

11 ул. Л.Кецховели 3,49 25 микрорайон Первомайский-Злобино 0,80

12 ул. Красномосковская 3,01 26 КрасТЭЦ 0,25

13 Краевая больница 3,00 27 микрорайон Водники -1,11

14 Больница скорой медицинской помощи 2,78 28 Черемушки-Энергетики-Шишшки -1,98

В соответствии с коэффициентом престижности, каждому району присвоен ранг значимости. Из таблицы 2 видно, что некоторые коэффициенты престижности районов имеют близкие значения (например, ул. Железнодорожников - 6,19 и микрорайон Взлетка - 6,07). Таким образом, возникает вопрос: «Можно ли объединить такие районы в группы и присвоить им одинаковые ранги значимости?».

Для ответа на поставленный вопрос для интересующих нас коэффициентов был произведен расчет статистики Вальда. Эта статистика является критерием значимости коэффициентов регрессии; это свойство основано на свойстве асимптотически нормальных свойствах оценок максимального правдоподобия, при этом используется следующая формула:

(1)

где ¡3- оценка параметра; Уаг($ - соответствует асимптотическому значению дисперсии оценки параметра.

По результатам расчетов на основании /-статистики и вероятности (Р) сделали вывод о присвоении одинаковых рангов значимости некоторым парам районов. Таким образом, была составлена новая таблица коэффициентов престижности районов г. Красноярска, в которой содержатся ранги значимости для 17-ти районов города (таблица 3).

Таблица 3 - Коэффициенты престижности (КП) для 17 районов г. Красноярска

Ранг Наименование района КП

1 Академгородок 7,68

2 Центр-микрорайон Северный-ул. Копылова-ул. Железнодорожников 7,09

3 микрорайон Взлетка 6,07

4 Студенческий городок-ул. Предмостная-к-т «Юбилейный» 5,19

5 микрорайон Ветлужанка 3,87

б к-т «Космос»-ул. Л.Кецховели-ул. Красномосковская 3,54

7 Краевая больница-Больница скорой медицинской помощи 3

8 пр. Свободный 2,71

9 микрорайон Зеленая роща-микрорайон Солнечный 2,73

10 Затон-микрорайон Покровка 2,41

11 ул. Калинина-микрорайон Северо-западный-микрорайон Пашенный 2,04

12 Торговый центр-к-т «Родина»-ПОЗ-к-т «Спутник»-м-н «Океан»-м-н «Баджей» 1,42

13 к-т «Еписей»-ст.Енисей 0,93

14 микрорайон Первомайский-Злобино 0,8

15 КрасТЭЦ 0,25

16 микрорайон Водники -1,11

17 Черемушки-Энергетики-Шинники -1,98

На основании разбиения города на районы была составлена карта с указанием ранга района (рис. 10).

Следующий этап исследования - выявление факторов, оказывающих влияние на значение показателя престижности того или иного района.

Большинство специалистов рынка недвижимости полагают, что выгодное местоположение объекта недвижимости может изменить его цену на вторичном рынке примерно на 50% (Попов, 2004). При этом в понятие «местоположение» вкладывается удаленность района к центру города, транспортное сообщение, инфраструктура, а также экологическая обстановка. По различным источника, транспортное обеспечение увеличивает-цену-квартиры на 10-15%, развитая инфраструктура - на 15-17%, лесопарковые зоны отдыха - до 15% (Григорьев, 1997).

Рис. 10. Карта районов г. Красноярска

В данной работе произведен анализ влияния факторов состояния атмосферного воздуха района, а также близости района к центру города на престижность района, и, следовательно, на цену жилых объектов в данном районе. Для исследования использован множественный регрессионный анализ. Аддитивная модель выглядит следующим образом:

Цр=Ъ0+Ъ,*Эр+Ь2*Бч, (2)

где Цр - цена «эталонной квартиры» в данном районе, тыс. долл. США; Эр - степень загрязнения атмосферного воздуха в районе; Бц - близость района к центру города, км; Ьг - коэффициенты, г'=0,1,2.

При учете параметра экологической характеристики района принято решение основываться на комплексном индексе загрязнения атмосферы (ИЗА), определяемом на 9 стационарных постах Государственной службы наблюдений за состоянием окружающей среды (ГСН). Комплексный ИЗА, рассчитанный как сумма ИЗА 5 приоритетных для данного района веществ, показывает, во сколько раз суммарный уровень загрязнения атмосферы населенного пункта превышает допустимое значение (Калыгин, 2000).

Для того чтобы объективно оценить степень влияния загрязнения атмосферного воздуха на показатель престижности района, из основной базы данных была извлечена часть жилых объектов, находящихся в непосредственной близости от стационарных постов. Таким образом, была получена выборка жилых объектов объемом в 170 наблюдений. Известные для этих наблюдений показатели ИЗА позволяют учесть параметр степени загрязнения атмосферного воздуха в модели.

Следующий этап - расчет - цена «эталонной квартиры» в каждом районе.

По данным таблицы коэффициентов престижности районов г. Красноярска была рассчитана стоимость однокомнатной «эталонной» квартиры в интересующих нас районах. По-

скольку коэффициент престижности района «Черемушки-Энергетики-Шинники» является наименьшим (-1,98), то его удобно принять базовым. Предположив, что цена этого района равна 0, была рассчитана цена остальных районов, путем вычитания из стоимости «эталонной» квартиры в данном районе стоимости «эталонной» квартиры района «Черемушки-Энергетики- Шинники».

Далее, на основании обработки полученных показателей, получаем следующее уравнение множественной регрессии:

Цр=3.27-0,053*Эр-0,1 *Б„, (3)

Критерий Стьюдента для данной модели показал, что коэффициенты при обеих переменных являются значимыми. На основании значения критерия Фишера, мы сделали вывод, что модель адекватна опытным данным. Множественный коэффициент корреляции равен 0,93. Это свидетельствует о том, что существует сильная связь между ценой района и характеристиками района. Для оценки точности регрессионного анализа использовали коэффициент детерминации, R-квадрат (0,87). Таким образом, 87 % опытных данных можно объяснить изменением представленных выше факторов. Стоит отметить, что степень влияния показателя близости района к центру города и показателя загрязнения атмосферного воздуха на цену «эталонной» квартиры составляет 58% и 42% соответственно.

Следовательно, можно сделать вывод, что показатель престижности района практически целиком зависит от степени загрязнения атмосферного воздуха в данном районе, а также от близости района к центру города.

Выявление закономерностей распределения стоимости однокомнатных квартир в период 1998-1999 гг. проведено в пятой главе.

Доя получения приблизительного представления о форме распределения были построены графики (рис. 11-13).

7,132 9,732 12,332 14,932 17,532 20,132 22,732 Стоимость квартиры, тыс. долл. ■ эмпирические частоты •—•—теоретические частоты

Рис. 11. Распределение стоимости однокомнатных квартир в докризисный период

Исходя из гипотезы о нормальном распределении результатов испытаний, были рассчитаны теоретические частоты, и оценена близость эмпирических и теоретических частот с помощью критериев согласия: Пирсона Романовского и Колмогорова (X).

На основании полученных результатов можно заключить, что гипотеза о нормальном распределении стоимости однокомнатных квартир в докризисный период не отвергается. Расчет критериев согласия для кризисного периода показал, что данное распределение стоимости квартир не может быть близко к нормальному (на рис. 12 очевидно сильное расхождение теоретических и эмпирических частот). Можно предположить, что это связано с резкими изменениями,- произошедшими в данное время на рынке недвижимости: несбалансированностью спроса и предложения, хаотичным поведением продавцов и покупателей объектов недвижимости, кризисом банковской системы и т. д.

Исследователи ситуации, возникшей на рынке недвижимости России после 17 августа 1998 г. отмечают, что уже в начале 1999 г. наблюдается стабилизация цен на жилье. На рис. 13 изображены графики теоретических и фактических частот распределения стоимости однокомнатных квартир для посткризисного периода. Критерии согласия говорят о том, что распределение стоимости однокомнатных квартир в 1999 году с вероятностью 0,95 близко к нормальному.

Таким образом, было выявлено, что характер распределения стоимости жилых объектов изменяется под влиянием кризиса, возникшего на рынке жилой недвижимости. Следовательно, можно предположить, что изменение характера распределения стоимости жилого объекта является индикатором кризисной ситуации.

В пятой главе также были построены регрессионные модели оценки стоимости жилых объектов г. Красноярска.

Множественный регрессионный анализ был проведен на основе метода наименьших квадратов. Для построения модели анализировались информация по 1314 сравнительным коммерческим предложениям продаж квартир за первые восемь месяцев 1998 года, так называемый докризисный период.

На основании исследований главы 3, к факторам, оказывающим основное влияние на стоимость однокомнатной квартиры были отнесены следующие: район; планировка; материал постройки; этаж; общая площадь квартиры; жилая площадь; площадь кухни; наличие и размещение санузла.

В качестве критерия использованы парные коэффициенты корреляции. Было выяснено, что ни один парный коэффициент корреляции не говорит о наличии сильной связи между факторами. Следовательно, целесообразно включить все параметры в модель.

Для проверки значимости оценок параметров, входящих в уравнение, была применена ¿-статистика. Выяснено, что коэффициент при переменной санузел не значим. Таким образом, мы исключили из модели эти коэффициенты и сделали новый расчет. Получено следующее уравнение множественной регрессии:

5= 3,86 +0.84Х, + 0,1X2 + 0,13Х3+0,17Х4+0,087Х}+ 0,28Хб+0,32Х7, (4)

где £ - цена квартиры, тыс. долл. США; Х1 - коэффициент престижности района; Х2 -общая площадь квартиры, кв. м.; Х3 — жилая площадь, кв. м.; Х4 - площадь кухни, кв. м.; Х5 — номер этажа; Х6 - коэффициент материала постройки; Х7 - коэффициент типа планировки; Х8 -коэффициент типа санузла.

Полученный результат можно истолковать следующим образом. Коэффициент при переменной Х1 (коэффициент наклона) говорит о том, что при увеличении показателя района на единицу цена квартиры увеличивается на 0,84 тыс. долл. Это доказывает, что местоположение жилого объекта является самой важной и влиятельной характеристикой квартиры. Коэффициент при перемешюй Х2 показывает, что если общая площадь увеличивается на одну единицу, то цена возрастает на 0,1 единиц. Общая площадь измеряется в квадратных метрах, а цена в тысячах долларов, таким образом, коэффициент наклона показывает, что если общая площадь увеличится на один квадратный метр, то цена квартиры возрастет на 0,1 тысяч долларов США, то есть на 100 долларов. Другими словами один квадратный метр общей площади жилья в первой половине 1998 года в среднем стоил 100 долларов. Увеличение жилой площади на один квадратный метр влечет за собой повышение цены квартиры на 130 долларов, а увеличение площади кухни - на 170 долларов. Можно сделать вывод, что при покупке квартиры размер кухни оказывает на покупателя большое влияние. Если квартира находится не в панельном доме, а в кирпичном, то ее цена возрастает на 280 долларов.

Далее для проверки качества оценивания регрессии была вычислена Б-статистика. Величина критерия Фишера равна ¥ = 448,27, что превосходит табличное значение ¥ = 2,01, определяемое для числа степеней свободы у1 = 7 и у2 = 1241 и уровня значимости 0,05. Следова-

тельно, регрессионная модель адекватна опытным данным.

Множественный коэффициент корреляции равен 0,84. Это свидетельствует о том, что существует сильная связь между стоимостью квартир и их характеристиками.

Для оценки точности регрессионного анализа используют коэффициент детерминации, Л-квадрат. Таким образом, 81 % опытных данных можно объяснить изменением представленных выше факторов.

Проверка на выполнение условий Гаусса-Маркова показала, что оценки, рассчитанные по методу наименьших квадратов, являются несмещенными и эффективными. Также было выяснено, что распределение остатков имеет нормальный характер. Это подтверждают и критерии Пирсона и Романовского:

Как уже говорилось, увеличение показателя района на единицу влечет за собой повышение цены жилого объекта, расположенного в данном районе на величину - 840 долл. США (4). Следовательно, местоположение жилого объекта является самой влиятельной характеристикой квартиры. Это положепие подтверждает также наибольшая величина частного коэффициента корреляции, отражающего зависимость между районом и ценой, который равен 0,78. Расчет коэффициента детерминации (Л2=0,61) для однофакторной модели (5) показал, что 60 % опытных данных можно объяснить изменением показателя района.

(5)

где £ - цена квартиры, тыс. долл.; X, - коэффициент престижности района.

В главе 5 также был произведен анализ зависимостей между стоимостью квартиры и ее параметрами для кризисного и посткризисного периодов.

Для посткризисного периода была построена следующая модель расчета стоимости квартир:

(6)

Оценка критерия Фишера показала, что данная регрессионная модель адекватна опытным данным. Было выяснено, что уравнение соответствует условиям Гаусса-Маркова. Таким образом, был сделан вывод, что зависимость между стоимостью квартиры и ее характеристиками для посткризисного периода имеет линейный характер.

На анализе модели для кризисного периода показал, что значимым являются только коэффициент района.

Множественный коэффициент корреляции равен 0,37. Это свидетельствует о том, что связь, существующая между стоимостью квартир и их характеристиками очень слаба.

Коэффициент детерминации, Л-квадрат говорит о том, всего 12 % опытных данных можно объяснить изменением представленных выше факторов.

Таким образом, даже во время финансового кризиса для покупателей на рынке жилой недвижимости при приобретении квартиры имело большое значение местоположение жилого объекта. Следовательно, нами был выявлен еще один индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости - это невозможность построения линейной модели оценки недвижимости, основанном на вышеуказанных внутренних (технических) характеристиках жилого объекта.

Среди прочих признаков адекватной модели важнейшим являются ее прогнозные качества. Модель может быть признана качественной, если полученные на ее основе прогнозы подтверждаются реальностью.

Одним из критериев прогнозных качеств оцененной модели регрессии является относительная ошибка прогноза. Если величина эта мала и отсутствует автокорреляция остатков (определяемая по величине статистики Дарбина-Уотсона), то прогнозные качества модели высоки.

В данном исследовании апробация модели происходила на основе выборки однокомнатных квартир (300 жилых объектов), выставленных на продажу в первом полугодии 2003 года.

Расчет относительной ошибки прогноза для модели докризисного периода дал следующие результаты: ^=1,74/14,25=0,12, что близко к 0..

На рис. 14 представлены коэффициенты парной корреляции остатков. Показано, что ни один из коэффициентов не выходит за пределы критической линии 0,2.

I*д Сохк. з.х.

1 »05 ,0<20

г *, 031 ,0120

5 .110 <0926

4 *< 0<> ,0928

г +, 026 ,0920

£ -, 03« ,0920

1 111 ,0920

• +. 006 <092*

» -, 170 ,0120

10 +, 024 ,0920

11 +, 112 ,0920

и 130 ,0920

1» 040 ,092«

14 173 ,092«

1Д ♦ , 032 ,092«

ш

- ш \

Ш1 щ

ш в

-1.0 -0,6 0,0 0,8 1,0 Рис. 14. Автокорреляция остатков

Из вышесказанного следует, что цены на квартиры в долларовом эквиваленте достигли докризисного уровня.

Следовательно, из всего сказанного выше можно сделать вывод о хороших прогнозных качествах уравнения и возможности использования полученной оценочной модели докризисного периода на современном рынке жилой недвижимости г. Красноярска.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Сформирована база данных жилых объектов г. Красноярска.

2. Разработана структурная модель анализа рынка недвижимости.

3. Выявлены основные этапы протекания финансового кризиса 1998 г. на красноярском рынке недвижимости. Установлено сближение стоимостей 1 кв. м. в разных районах города (1-ый индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости).

4. Предложены интегральные коэффициенты престижности каждого из районов г. Красноярска, учитывающие фактор местоположения жилого объекта в оценочной модели. Установлено наличие тесной связи между ценой квартиры в определенном районе г. Красноярска и показателями экологической обстановки в районе (степень загрязнения атмосферного воздуха) и близостью района к центру города. Выявлено, что влияние показателя степени загрязнения атмосферного воздуха и близости района к центру города на цену жилого объекта составляют 42% и 58% соответственно.

5. Выявлены закономерности распределения стоимости однокомнатных квартир в 1998 - 1999 гг. Выяснено, что характер распределения стоимости жилых объектов в кризисный период значимо отличается от нормального (2-ой индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости).

6. Построены адекватные регрессионные модели стоимости однокомнатных квартир для докризисного, кризисного и посткризисного периодов 1998 года. Установлено, что в докризисный период местоположение жилого объекта является фактором, оказывающим наибольшее влияние на цену квартиры. 60 % опытных данных можно объяснить изменением показателя района.

7. Выяснено, что в кризисный период построение линейной модели оценки недвижимости, основанное на внутренних характеристиках жилого объекта невозможно (3-ий индикатор кризисной ситуации па рынке жилой недвижимости).

8. Полученные модели апробированы и сделан вывод о возможности их использования в целях оценки недвижимости в 2003 году.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Denisenko I., Uferova N. Modelling ofa market value ofobjekts of the real estate in Kras-nojarsk. // Abstracts. The Third Russian-Korean International Symposium on Science and Technology «Korus 99». -Novosibirsk, 1999. - С 108.

2. Сенатов С. И, Денисенко И. К, Юферова Н. Ю. Моделирование рыночной СТОИМОСТИ объектов недвижимости в Красноярске. // Достижения науки и техники - развитию сибирских городов: Тез. докл. Всерос. науч.-пракгич. конф. с междунар. участием. - Красноярск, 1999.-С. 99-100.

3. Денисенко И. К, Юферова Н. Ю. Модели для определения стоимости объектов недвижимости жилищного фонда в Красноярске // Материалы I Всесибирского конгресса женщин-математиков. — Красноярск, 2000. - С. 53.

4. Денисенко И. К, Сенатов С. И, Юферова Н. Ю. Моделирование СТОИМОСТИ ЖИЛЬЯ В Красноярске. // Вестник СибТТУ. - 2000. - № 1. - С. 185-190.

5. Юферова Н. Ю. Анализ рынка однокомнатных квартир г. Красноярска в 1998 г. // Вестник СибГТУ.- 2001. -№ 1.-С. 180-186.

6. Юферова Н. Ю.,. Сенатов С. И. Моделирование СТОИМОСТИ однокомнатных квартир г. Красноярска.// Ш всероссийская конференция студентов, аспирантов и практических работников с международным участием «Теория и практика коммерческой деятельности»: Тез. докл. - Красноярск, 2001. - С. 54-56.

7. Юферова Н. Ю., Сенатов С. И. Моделирование динамики изменения СТОИМОСТИ квартир в г. Красноярске.// Ш всероссийская конференция студентов, аспирантов и практических работников с международным участием «Теория и практика коммерческой деятельности»: Тез. докл. - Красноярск, 2001 - С. 57-58.

8. Юферова II. Ю. Групповой стресс и его проявление в кризисной ситуации. // Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции «Химико-лесной комплекс - проблемы и решения». - Красноярск, 2001. - С. 259.

9. Сепашов С. И., Юферова Н. Ю. Анализ динамики распределения стоимости однокомнатных квартир в кризисной ситуации 1998 г. // Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции «Химико-лесной комплекс - проблемы и решения». -Красноярск, 2001. - С. 262.

10. Юферова Н. Ю. Анализ рынка однокомнатных квартир г. Красноярска в 1998 г. // П Всесибирский конгресс женщин-математиков: Тез. докл. - Красноярск, 2002. - С. 262-264.

11. Юферова Н. Ю. Моделирование стоимости однокомнатных квартир г. Красноярска в докризисный период 1998 г. // Вестник СибТТУ. - 2001. - № 2. - С. 230-233.

12. Юферова Н. Ю. Влияние степени загрязненности атмосферного воздуха районов г. Красноярска на стоимость объектов жилой недвижимости. // Актуальные проблемы современной науки и пути их решения: Материалы П межвузовской научной конференции аспирантов. - Красноярск, 2002. - С. 88-90.

13. Юферова Н. Ю., Сенатов С. И. Анализ влияния местоположения жилого объекта на

его цену на примере однокомнатных квартир г. Красноярска. // Вестник СибГТУ. - 2002. - № 2.-С. 92-95.

14. Юферова Н. Ю., Сенатов С. И. Применение системного подхода к анализу рынка недвижимости. // Ш Всесибирский конгресс женщин-математиков: Тез. докл. - Красноярск, 2004.-С. 162-163.

БЛАГОДАРНОСТЬ

Автор выражает сердечную благодарность доктору технических наук, профессору Дор-реру Г. А. за помощь, оказанную в работе над диссертацией.

Подписано в печать 27.04.04. Сдано в производство 05.05.04. Формат 60 х 84 1/16. Бумага типографская. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. изд. № 158. Заказ № 739. Лицензия ИД № 06543 от 16.01.02_

Редакционно-издательский отдел СибГТУ 660049, г. Красноярск, пр. Мира, 82, тип. СибГТУ.

р - 8 5 О 9

Введение.

Глава 1. Особенности рынка недвижимости.

1.1. Методика исследования рынка жилой недвижимости.

1.2. Особенности оценки объектов недвижимости.

1.2.1.Факторы, влияющие на стоимость объекта недвижимости.

1.2.2. Оценка влияния экологических факторов на стоимость недвижимости.

1.2.3. Подходы к оценке недвижимости.

1.2.4. Массовая оценка стоимости жилой недвижимости.

1.2.5. Обзор моделей, применяющихся в оценочной деятельности.

Глава 2. Информационная система рынка недвижимости.

2.1. Система массовой оценки стоимости недвижимости.

2.1.1 Подсистема определения стоимости недвижимости.

2.2. Структура мониторингового исследования рынка для целей выявления общих и частных тенденций.

Глава 3. Анализ рынка жилой недвижимости г. Красноярска в 1998- 1999 гг.

3.1. Выявление основных факторов, влияющих на стоимость жилой недвижимости г. Красноярска в 1998 г.

3.2. Кризис на рынке недвижимости г. Красноярска.

Глава 4. Анализ влияния фактора местоположения жилого объекта на его цену.

4.1. Сбор, анализ и подготовка исходных данных.

4.2. Влияние местоположения жилого объекта на его стоимость.

4.3. Анализ коэффициентов престижности районов.

4.4. Расчет экономического ущерба от загрязнения атмосферного воздуха.

Глава 5. Моделирование стоимости жилых объектов.

5.1. Анализ распределения стоимости однокомнатных квартир.

5.1.1. Анализ распределения стоимости однокомнатных квартир в докризисный период.

5.1.2. Анализ распределения стоимости однокомнатных квартир в кризисный и посткризисный периоды.

5.2. Моделирование стоимости жилья.

5.2.1. Моделирование стоимости жилья в докризисный период.

5.2.2. Моделирование стоимости жилья в кризисный период и посткризисный периоды.

5.2.3. Апробация моделей в условиях рынка недвижимости 2003 года.

Актуальность проблемы. Совокупность объектов недвижимости представляют собой сложную систему, испытывающую влияние разнохарактерных факторов в течение жизненного цикла. Определение стоимостного эквивалента в этом случае становится возможным лишь в результате применения системного подхода к анализу недвижимости.

Рынки недвижимости отличаются локальностью, то есть сильной дифференциацией рыночной конъюнктуры по территории. Поэтому опыт других регионов не может быть перенесен полностью и должен быть адаптирован к особенностям г. Красноярска.

В мировой и отечественной литературе по оценке недвижимости существует многообразие оценочных моделей [61]. В перечень факторов, оказывающих влияние на стоимость жилых объектов при моделировании, оценщики включают лишь экономические факторы (например, уровень доходов потенциальных покупателей недвижимости, уровень инфляции и т. д.) и технические характеристики самого объекта. Однако, для жителей крупных городов с развитой индустрией становится актуальным выбор жилого объекта, исходя из его «экологической» привлекательности.

Красноярск является промышленным городом, в котором функционируют крупные предприятия, выбрасывающие в атмосферу, воду и почву вредные вещества, оказывающие негативное воздействие на окружающую среду. При этом большинство промышленных предприятий находится в непосредственной близости от жилых объектов. Поэтому, при оценке жилых объектов необходимо учитывать степень загрязнения окружающей среды.

Следовательно, проблема адекватной оценки жилья с учетом экологических факторов актуальна и носит системный характер и, для ее исследования целесообразно использовать методы и аппарат системного анализа.

Объектом исследования является рынок жилой недвижимости г. Красноярска.

Предмет исследования - закономерности поведения стоимости объектов недвижимости в условиях кризисной ситуации.

Цели и задачи исследования. Цель работы: с использованием методов системного анализа разработать модели стоимости жилых объектов с учетом экологических и экономических факторов на примере рынка однокомнатных квартир г. Красноярска.

В соответствии с целью диссертации были поставлены следующие основные задачи:

1. Сбор, обработка информации по рынку недвижимости г. Красноярска и формирование базы данных жилых объектов.

2. Оценка степени влияния состояния окружающей среды на стоимость недвижимости в г. Красноярске.

3. Создание структурной модели анализа рынка недвижимости.

4. Разработка адекватных регрессионных моделей стоимости однокомнатных квартир с учетом экологического фактора для докризисного, кризисного и посткризисного периодов 1998-1999 гг.

5. Выявление индикаторов кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости.

6. Апробация полученных оценочных моделей на рынке недвижимости г. Красноярска в условиях 2003 года.

Научная новизна.

1. Впервые использован системный подход к анализу рынка недвижимости для целей выявления основных тенденций на рынке и определения стоимости жилой недвижимости с учетом важнейших экономических и экологических факторов.

2. Впервые определены коэффициенты престижности районов г. Красноярска, учитывающие степень загрязнения атмосферного воздуха.

3. Впервые построены адекватные регрессионные модели оценки стоймости однокомнатных квартир для г. Красноярска, созданные с учетом экологического фактора.

4. Предложены индикаторы кризисной ситуации на рынке недвижимости г. Красноярска, которые могут быть использованы и в других регионах России.

Практическая значимость. Результаты диссертационной работы по оценке недвижимости позволяют значительно снизить трудоемкость проводимых экспертиз, а также увеличить производительность, оперативность и точность оценки объектов жилой недвижимости.

Результаты научно-исследовательской работы применены в деятельности ООО "Финансово-правовой «Центр-Аудит»", о чем свидетельствует акт внедрения результатов диссертационной работы.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях: «Третий Российско-корейский симпозиум по науке и технологии» (Новосибирск, 1999), «Первый Всесибирский конгресс женщин-математиков» (Красноярск, 2000 г.), «Теория и практика коммерческой деятельности» (Красноярск, 2001 г.), «Второй Всесибирский конгресс женщин-математиков» (Красноярск, 2002 г.), «Химико-лесной комплекс - проблемы и решения», (Красноярск, 2002 г.), «Третий Всесибирский конгресс женщин-математиков» (г. Красноярск, 2004 г.), научных семинарах СибГТУ.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 14 печатных работ.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 5:

1. Выявлены закономерности распределения стоимости однокомнатных квартир в 1998 - 1999 гг. Выяснено, что характер распределения стоимости жилых объектов в кризисный период значимо отличается от нормального (2-ой индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости).

2. Были построены адекватные регрессионные модели стоимости однокомнатных квартир для докризисного, кризисного и посткризисного периодов 1998 года.

3. Выяснено, что в кризисный период построение модели оценки недвижимости, основанное на внутренних характеристиках жилого объекта невозможно (3-ий индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости).

4. Полученные модели апробированы и сделан вывод о возможности их использования в целях оценки недвижимости в современных условиях.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Выявлены основные этапы протекания финансового кризиса 1998 г. на красноярском рынке недвижимости. Установлено сближение стоимостей 1 кв. м. в разных районах города (1-ый индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости).

2. Разработана структурная модель анализа рынка недвижимости.

3. Выявлены закономерности распределения стоимости однокомнатных квартир в 1998 - 1999 гг. Выяснено, что характер распределения стоимости жилых объектов в кризисный период значимо отличается от нормального (2-ой индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости).

4. Предложены интегральные коэффициенты престижности каждого из районов г. Красноярска, учитывающие фактор местоположения жилого объекта в оценочной модели. Установлено наличие тесной связи между ценой квартиры в определенном районе г. Красноярска и показателями экологической обстановки в районе (степень загрязнения атмосферного воздуха) и близостью района к центру города. Выявлено, что влияние показателя степени загрязнения атмосферного воздуха и близости района к центру города на цену жилого объекта составляют 42% и 58% соответственно.

5. Были построены адекватные регрессионные модели стоимости однокомнатных квартир для докризисного, кризисного и посткризисного периодов 1998 года. Установлено, что в докризисный период местоположение жилого объекта или состояние экологической среды в районе расположения квартиры является фактором, оказывающим наибольшее влияние на цену квартиры. 60 % опытных данных можно объяснить изменением показателя района.

6. Выяснено, что в кризисный период построение модели оценки недвижимости, основанное на внутренних характеристиках жилого объекта невозможно (3-ий индикатор кризисной ситуации на рынке жилой недвижимости).

7. Полученные модели апробированы и сделан вывод о возможности их использования в целях оценки недвижимости в современных условиях.

1. Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 19825. Анализ экономики: страна, рынок, фирма. / Под ред. В. Е. Рыбалкина, 1999.

2. Бажина Е. В. Экологическое состояние регионов Сибири: Учебное пособие для студентов. Красноярск: РИО СибГТУ, 2002. - 89 с.

3. Балабанов И.Т. Операции с недвижимостью в России. М: Финансы и статистика, 1996. - 208 с.

4. Белых Л. П. Формирование портфеля недвижимости. М.: Финансы и статистика, 1999. - 264 с.

5. Березин М. Ю. Оценка рыночной стоимости недвижимости в целях налогообложения. // Финансы. 1999. -№ 5. - С. 31-32.

6. Боровиков В. П. STATISTIKA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001. - 656 с.

7. Боровиков В. П., Боровиков И. П. STATISTIKA: статистический анализ и обработка данных в среде Windows. Издание 2-ое М: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. - 608 с.

8. Бородач С. А. Эконометрика: Учебное пособие / С. А. Бородич. -Мн.: Новое знание, 2001. 408 с.

9. Ю.Векслер Л. Б. Экономика недвижимости. Учебное пособие для студентов экономических специальностей. Норильск. 2000. - 158 с.

10. П.Волович Н.В. Ценовое зонирование крупных городов (на примере оценки земель Красноярска). // Вопросы оценки. — 1999. № 4. - С. 48-56.

11. Вронский В. А. Прикладная экология. Ростов: Феникс, 1996. -242 с.

12. Глинский В. В., Ионин В. Г. Статистический анализ. Учебное пособие. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. 264собие. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998.-264 с.

13. Горемыкин В. А., Бугулов Э. Р. Экономика недвижимости. М.: Инфор-мационно-издательский дом «Филинъ», 1999. - 592 с.

14. ГОСТ 12.1.00-76 ССБТ. Вредные вещества. Классификация и общие требования безопасности. Введ. 01.01.77. - М., 1977. - 47 с.

15. Государственный доклад "О состоянии природной среды Красноярского края в 1999 году" / Государственный комитет по охране окружающей среды Красноярского края. Красноярск, 1999.

16. Государственный доклад "О состоянии природной среды Красноярского края в 2000 году" / Государственный комитет по охране окружающей среды Красноярского края. Красноярск, 2001.

17. Гранова И.В. Оценка недвижимости: Практикум. СПб, 2001. -208 с.

18. Грибовский С. В. Массовая оценка недвижимости. // Финансовый бизнес. 2000. - № 4. - С. 43-45.

19. Грибовский С. В. Оценка доходной недвижимости. СПб: Питер, 2001.-336 с.

20. Гровер Р., Соловьев М. Введение в управление недвижимостью. М.: Изд-во "Паритет", 1997. - 352 с.

21. Грубер Й. Эконометрия. В 2-х т. Т. 1: Введение в эконометрию. К., 1996.-397 с.

22. Гусев А. Ф., Стерник Г. М. Рынок недвижимости России в условиях финансового кризиса: состояние и перспективы. // Проблемы недвижимости. 1999. - № 1.

23. Дегтярев В. В. Охрана окружающей среды. М.: Транспорт, 1989.-268 с.

24. Денисенко И. К., Сенатов С. И., Юферова Н. Ю. Моделирование стоимости жилья в Красноярске // Вестник СибГТУ. 2000. - № 1. - С. 185-190.

25. Денисенко И. К., Юферова Н. Ю. Модели для определения стоймости объектов недвижимости жилищного фонда в Красноярске // Материалы I Всесибирского конгресса женщин-математиков. Красноярск, 2000. - С. 53.

26. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИН-ФРА-М, 1999.-402 с.

27. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: 2-е изд., пере-раб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 1987. 351 с.

28. Еженедельный каталог недвижимости. — Красноярск., 1998. С. 4-5.

29. Елисеева. И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1991. - 480 с.

30. Ефимова М. Р., Петрова Е. В., Румянцев В. Н. Общая теория статистики: Учебник.-М.: ИНФРА-М, 1999.-304 с.32.3акон РФ от 24.12.92 г. № 4218-1 «Об основах федеральной жилищной политики».

31. Замков О. О. Эконометрические методы в макроэкономическом анализе. М.: ГУ ВСУЭ, 2001. - 121 с.34.3амков О. О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. Математические методы в экономике. — М., 1997. — 248 с.

32. Захаров Л.П. Пора искать новые методы оценки недвижимости. // Вопросы оценки. 2001. - № 1. - С. 21-27.

33. Иванов А. М., Маркин И. В., Перевозчиков А. Г. О согласовании трех обязательных подходов к оценке недвижимости. // Вопросы оценки.- 1998.- № 1. с. 3-7.

34. Илларионов А. Как был организован российский финансовый кризис. // Вопросы экономики, № 12 1998. - С. 10- 31.

35. Калачева С. А. Операции с недвижимостью. М.: Издательство ПРИОР, 1997.-176 с.

36. Калинина Н., Кочетков Ю. Массовая оценка и ее применение для оценки рыночной стоимости. // Финансовый бизнес. 1999. - № 11.1. С. 36-43.

37. Калыгин В. Г. Промышленная экология: Курс лекций. М.: Изд-во МНЭПУ, 2000. - 240 с.

38. Калянов Г. Н. CASE-технологии: консалтинг в автоматизации бизнес-процессов. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 320 с.

39. Карлберг К. Бизнес-анализ с помощью Excel 2000.: Пер. с англ.: М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. — 480 с.

40. Катышев П., Пересецкий А. Сборник задач к начальному курсу. Эконометрика. М.: Дело, 1999. - 72 с.

41. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Выпуск 1, 2. М.: Статистика, 1977.

42. Константиновский А. В. Развитие и регулирование рынка недвижимости (на примере Московского региона) // Вестник МГУ. -2000. -№ 1.-С. 86-95.

43. Коростелев С. П. Основы теории и практики оценки недвижимости. М.: РДЛ, 1998.

44. Краткий анализ рынка недвижимости г. Красноярска за 1998 год / Институт жилищных инвестиций. Красноярск. - 1999. - 24 с.

45. Краткий анализ рынка недвижимости г. Красноярска за 1999 год / Институт жилищных инвестиций. Красноярск. - 2000. - 30 с.

46. Кризис на исходе года. // Красноярский рабочий. 1998. — 11 ноября.

47. Кузин Ф. А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок защиты. Практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени. 3-е изд., доп. - М.: "Ось-89", 1999. -208 с.

48. Купчина Л. А. Оценка недвижимости. // Бухгалтерский учет. -1998. № 12. - С.72-74.

49. Лазарев Н. В. и др. Вредные вещества в промышленности, ч. 1. Изд-во "Химия", 1971. 832 с.

50. Лапкаев А. Г. Основы экологии: Учебное пособие. Красноярск: РИО СибГТУ, 1998. - 414 с.

51. Магнус Я., Катышев П., Пересецкий А. Эконометрика. Начальный курс. М., 1997. 248с.

52. Максимов С.Н. Основы предпринимательской деятельности на рынке недвижимости. СПб, 2000. 272 с.

53. Мальгинов Г.Н., Стерник Г.М. Становление и развитие рынка недвижимости в России. / "Российская экономика в 1999 году. Тенденции и перспективы (вып. 21)" . Институт экономики переходного периода. М., 2000. - С. 399-428.

54. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия: В 2-х вып. Вып. 1 / Пер. с англ. Ю. Н. Благовещенского. М.: Финансы и статистика, 1982.-317 с.

55. Мхитарян В. С., Кабаева Е. В. Анализ данных рынка жилой недвижимости в Москве // Вопросы статистики. 1999. - № 3. - С. 32-34.59.Налогообложение недвижимости. - М.: Изд-во "ПРИОР", 1998. — 160 с.

56. Ниворожкина Л. И., Морозова 3. А., Герасимова И. А., Житников И. В. Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов: Руководство для решения задач. Ростов н/Д: Феникс, 1999. -320 с.

57. Новиков Б. Д. Рынок и оценка недвижимости в России. М.: «Экзамен», 2000. - 512 с.

58. Ноздрина Н.Н., Пчелинцев О. С., Стерник Г.М. Цены и доступность жилья в городах России. // Проблемы прогнозирования. 1996. -№1.-С. 115-138.

59. Ноздрина Н.Н., Стерник Г.М. Рынки жилья и миграция в городах России. Московский Центр Карнеги. М., 1999. - 60 с.

60. Ноздрина Н.Н., Стерник Г.М. Рынок жилья в городах России до и после августовского кризиса 1998 г. // Проблемы прогнозирования.1.- 2000.-С. 120-141.

61. Организация оценки и налогообложения недвижимости. Под ред. Джозефа X. Эккерта. М.: Российское общество оценщиков; Академия оценки; Т. 1. СТАР ИНТЕР, 1997. - 384 с.

62. Оценка рыночной стоимости недвижимости. Изд. Дело, 1998. -384 с.69,Оценка недвижимости: Учебник / Под ред. А. Г. Грязновой, М. А. Федотовой. М.: Финансы и статистика, 2003. - 496 с.

63. Оценка социально-экономического состояния Красноярского края за годы реформ. Красноярск, 1999.

64. Пасько В. П. Microsoft Office 97 (русифицированная версия). -К.: Издательская группа BHV, 1998. 768 с.

65. Пахомова Е. А., Веселова Д. Е. Развитие жилищной ситуации и эконометрический анализ рынка квартир в Москве. // Экономика и математические методы. 2001. - № 2. - С. 38-43.

66. Пилзер П., Джаркоу С. Трудный поворот к рынку. М.: Экономика, 1990.

67. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. М.: Финансы и статистика, 1982.

68. Рахман И. А. Развитие рынка недвижимости в России: теория, проблемы, практика. М.: Экономика, 2000. - 296 с.

69. Ребров Ю. В., Царев В. И., Степень Р. А. Архитектура и экология малых городов Сибири. Красноярск. - 2002. - 80 с.

70. Риэлтер-М: Русский журнал. Вып. 2-3., 1999.

71. Ромм А.П. Информационное обеспечение и технология комплексной оценки и функционального зонирования городских территорий. // Вопросы оценки. 1998. - № 2. - С. 5-12.

72. Сенатов С. И., Юферова Н. Ю. Анализ динамики распределения стоимости однокомнатных квартир в кризисной ситуации 1998 г. // Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции. Красноярск, 2001. - С. 262.

73. Сивкова JI. А. Советы менеджеру по недвижимости // Управление персоналом. 1998. - № 1. - С. 75-84.

74. Словарь терминов по профессиональной оценке. М., 1999. 180с.

75. Соловьев А. К. Социально-экономическая эффективность мероприятий по защите окружающей среды при застройке городов. М.: Стройиздат, 1987. - 124 с.

76. Справочник по прикладной статистике. И 2-х т. Т. 1: Пер. с англ. / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю. Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1989. - 510 с.

77. Стандарты. Российское общество оценщиков. М. - 1997. - 216с.

78. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Г. М. Гамаров, Н. М. Журавель, Ю. Г. Королев и др.; Под ред. А. Г. Гранберга. М.: Финансы и статистика, 1990. - 383 с.

79. Стерник Г. М. Выбор индикаторов тенденций развития рынка недвижимости // Вопросы оценки. —1999. № 4. - С. 6-10.

80. Стерник Г. М. Математическая модель для прогнозирования цен на жилье // Экономика и статистические методы, 1998. — вып. 6.

81. Стерник Г. М. Методические рекомендации по анализу рынка недвижимости. РГР М., 1998.

82. Стерник Г. М. Статистический подход к прогнозированию цен на жилье. // Экономика и математические методы. том 34, вып. 3., 1998. -С. 85-90.

83. Стерник Г. М. Москва и регионы: три России три рынка недвижимости. В кн. "Москва на фоне России и мира: проблемы и противоречия отношений столицы в контексте рыночной трансформации". — М.: изд. "ЭПИКОН", 1999. - С. 105-141.

84. Стерник Г. М. Рынок недвижимости России: закономерности становления и развития в условиях переходной экономики. // Вопросы оценки. 1999. - № 3. - С. 2-24.

85. Стерник Г. М. Тенденции развития жилищного рынка России в 1999 году. // Ведомости рынка недвижимости (Информационно-аналитический сборник Ассоциации специалистов по недвижимости (риэлторов) Украины). 1999. - № 4.

86. Тарасевич Е. И. Современные принципы анализа рынка недвижимости // Вопросы оценки. 1999. - № 3.

87. Тарасевич Е. И. Анализ инвестиций в недвижимость. СПб., 2000. -432 с.

88. Тарасевич Е. И. Оценка недвижимости. СПб., 1997. 424 с.

89. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Г. Л. Громыко. -М.: ИНФРА-М, 2000. 414 с.

90. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р. А. Шмойловой. -М.: Финансы и статистика, 1999. 560 с.

91. Ушаков Е. П. Массовая оценка недвижимости в налогообложении // Вопросы оценки. 1998. - № 3. - С. 24-31.

92. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа: Руководство для экономистов / Пер. с нем. и предисл. В. М. Ивановой. -М.: Финансы и статистика, 1983. 302 с.

93. Фридман Дж., Ордуэй Н. Анализ и оценка, приносящей доход недвижимости. Пер. с англ. М: дело ЛТД, 1997. - 461 с.

94. Харрисон Г. С. Оценка недвижимости. Учебное пособие. Пер. с англ. М.: РИО Мособлупрполиграфиздата, 1994. - 231 с.

95. Черняк А. В. Оценка городской недвижимости. М.: РОЛ,1996.

96. Шабалин В. Г. Сделки с недвижимостью, или как правильно и безопасно решить жилищные проблемы. Новые правила регистрации недвижимости. Издание 2-ое. М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1998. - 304 с.

97. Экономика и управление недвижимостью: Учебник для вузов / Под. ред. П.Г. Грабового. Смоленск, М., 1999. 568 с.

98. Экономика и финансы недвижимости. / Пашкус Ю. В., Комарова Н. В., Волков Д. JI. и др. СПб.: СПбУ, 1999. 185 с.

99. Экономика недвижимости: Учебное пособие. М.: Дело, 1999.-328 с.

100. Юферова Н. Ю., Сенашов С. И. Анализ влияния местоположения жилого объекта на его цену на примере однокомнатных квартир г. Красноярска. // Вестник СибГТУ. 2002. - № 2. - С. 92-95.

101. Юферова Н. Ю, Сенашов С. И. Моделирование стоимости однокомнатных квартир г. Красноярска. КГТЭИ. 2001. - С. 54-56.

102. Юферова Н. Ю., Сенашов С. И. Применение системного подхода к анализу рынка недвижимости. // III Всесибирский конгресс женщин-математиков: Тез. докл. Красноярск, 2004. - С. 162-163.

103. Юферова Н. Ю. Анализ рынка однокомнатных квартир г. Красноярска в 1998 г. // Вестник СибГТУ. 2001. - № 1. - С. 180-186.

104. Юферова Н. Ю. Анализ рынка однокомнатных квартир г. Красноярска в 1998 г. // Тезисы докладов II Всесибирского конгресса женщин-математиков. Красноярск, 2002. - с. 262.

105. Юферова Н. Ю. Групповой стресс и его проявление в кризисной ситуации. // Сборник статей по материалам Всероссийской научно-практической конференции. Красноярск, 2001. - С. 259.

106. Юферова Н. Ю. Моделирование стоимости однокомнатных квартир г. Красноярска в докризисный период 1998 г. // Вестник Сиб-ГТУ. 2002. - № 2. - С.

107. Denisenko I., Uferova N. Modelling of a market value of ob-jekts of the real estate in Krasnojars // Abstracts. The Third Russian-Korean International Symposium on Suence and Technology «Korus' 99». Novosibirsk, 1999.-c. 108.