Очень часто у оценщиков возникает вопрос, как подобрать аналоги для сравнительного подхода при оценке недвижимости, если рынок какого-либо населенного пункта практически пуст. Обычно подобная ситуация складывается в небольших городах и поселках, расположенных на значительном удалении от областного или регионального центра.

Официального ответа на этот вопрос, как водится в нашей оценке, не существует. Неофициально предлагаются разные варианты решения проблемы: от поиска аналогов в ближайших населенных пунктах до сравнения городов по численности жителей.

Но в целом неопределенность остается.

А всякая неопределенность, как известно, всегда, в конечном счете, играет против оценщика. Особенно в ситуации, когда оценщик натыкается на твердолобого проверяющего (или не дай Бог, следователя) с его железобетонной классической формулой: «в отчете отсутствует расчетное обоснование».

Как же все-таки правильно подобрать аналоги из другого населенного пункта? Попробуем ответить на этот вопрос.

Для начала проведем небольшой натурный эксперимент. Возьмем базу данных по недвижимости какого-либо крупного региона. Выберем из нее аналоги относящиеся, скажем, к коммерческой недвижимости, так чтобы все они относились к небольшим населенным пунктам области. И попробуем сопоставить средние ценовые показатели рынка недвижимости города с различными социально-экономическими характеристиками этого же населенного пункта. А затем на основе множества сопоставлений для большого числа городов, сделаем, если сможем, некоторые выводы.

Регион исследования: Свердловская область.

База данных по недвижимости: база Уральской палаты недвижимости (www.upn.ru).

Критерий отбора аналогов: все объекты коммерческой (торговой или офисной) недвижимости, расположенные в населенных пунктах области вне пределов центра региона – Екатеринбурга. Дополнительное условие: количество аналогов в населенном пункте должно, по крайней мере, превышать единицу. Иначе единственный аналог может серьезно исказить картину, а несколько аналогов более или менее усредняют возможные выбросы.

Общее количество отобранных объектов: 205 из 21 населенного пункта.

Источник социально-экономической данные статистики для городов области: сборник «Социально-экономическое положение городов и районов Свердловской области в 2004-2008 годах» Свердлоблстата.

Вот исходная таблица для проведения предварительного анализа данных.

Дальше, не мудрствуя лукаво, используем метод множественного регрессионного анализа, чтобы выяснить, что влияет на среднюю стоимость недвижимости в городах области.

Ниже представлена полученная модель.

Хотя к модели имеется много вопросов, но в целом нужно признать, что она довольно приемлемо описывает разброс цен на коммерческую недвижимость в различных городах Свердловской области.

Собственно можно сделать основной вывод первой части: средние ценовые показатели рынков недвижимости средних и малых городов Свердловской области можно с приемлемой степенью точности описать, используя данные социально-экономической статистики.

Теперь подумаем над тем, можно ли как-то классифицировать все города области по данным их социально-экономической статистики так, чтобы на основе полученной классификации можно было более или менее точно определять потенциальных кандидатов для отбора аналогов коммерческой недвижимости.

Но об этом во второй части статьи.

А пока…