Оценка стоимости имущества (автозаправочного комплекса) ООО "Патрик"»

Результаты, полученные сравнительным подходом, использованы в качестве справочной величины.

Расчет  рыночной стоимости оцениваемого автозаправочного комплекса в рамках сравнительного подхода проводился с использованием метода корреляционно-регрессионной модели.

Метод расчета  с помощью корреляционно-регрессионных  моделей использует правила построения моделей регрессии, у которых  стоимость является функцией одного или нескольких показателей.

Регрессия (regression) – зависимость среднего значения какой-либо случайной величины от некоторой другой величины или нескольких величин (в последнем случае – имеем множественную регрессию). Следовательно, при регрессионной связи одному и тому же значению x величины X (в отличие от функциональной связи) могут соответствовать разные случайные значения величины Y. Распределение этих значений называется условным распределением Y при данном X=x.

В теории математической статистики принято  различать два вида анализа: корреляционный и регрессионный.

Корреляционный анализ – статистические методы обнаружения корреляционной зависимости между двумя или более случайными признаками или факторами.¹¹² Корреляция – величина, характеризующая взаимную зависимость двух случайных величин.

Регрессионный анализ – исследование статистических данных посредством построения уравнения регрессии, отражающего в аналитической форме связь между зависимыми и независимыми переменными, установленную статистически.¹¹³ Теснота регрессионной связи измеряется коэффициентом детерминации R², который интерпретируется как доля дисперсии зависимой переменной y, объясненная независимыми переменными х₁, х₂, х₃… х_m.

С помощью  корреляционного анализа решается задача установления существенной связи  между случайными величинами.

Наличие корреляционной связи свидетельствует  о том, что зависимость между  показателем и аргументом (аргументами) подвержена влияниям со стороны других побочных факторов, одни из которых  вообще неизвестны, другие не поддаются  оценке и учету.

Различают следующие типы корреляционных зависимостей:

• парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными);
• частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаком при фиксированных значениях других;
• множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

При парной корреляции обычно речь идет об установлении зависимости стоимости (цены) объекта  от технических и эксплуатационных параметров. В случае существенного  влияния параметра на стоимость (цену) он признается ценообразующим параметром и принимается к дальнейшему  рассмотрению, в противном случае – отбрасывается как второстепенный.

На этапах корреляционного анализа формируется  выборка однородных объектов, собирается исходная информация об этих объектах и отбираются основные ценообразующие параметры. Далее подключаются приемы регрессионного анализа, с помощью  которого выбирается вид регрессионной  модели, рассчитываются ее параметры  и оцениваются параметры ее адекватности (множественный коэффициент детерминации, среднеквадратическая ошибка регрессии  и др.). Так как корреляционный и регрессионный виды анализа  взаимодополняют друг друга, то в  практике оценки указывают на комплексный  корреляционно-регрессионный анализ.

Для отображения  парных корреляционных зависимостей в  процессе оценки, чаще всего используют следующие функции (в этих функциях y – зависимый показатель (результативный признак); x – параметр-аргумент (факторный признак); а₀, а₁ – параметры корреляционной модели, коэффициенты регрессии; R² – коэффициент детерминации (тесноты связи между x и y)):

• линейную вида: у=а₀+а₁×х;
• логарифмическую вида: у=а₀+ln(х);
• экспоненциальную вида: у=а₀×e^a1×Х;
• степенную вида: у= а₀×х^а1.

Алгоритм применения метода расчета с помощью корреляционно-регрессионных  моделей

В большинстве случаев  укрупненный алгоритм расчета с  помощью корреляционно-регрессионных  моделей включает следующие этапы:

• Формирование выборки однородных объектов с известными ценовыми показателями. Выборка, как правило, складывается на основе анализа цен предложения продавцов аналогичных объектов.
• Отбор основных влияющих параметров (один при парной корреляции, несколько при множественной корреляции).
• Определяется один из видов уравнений регрессии (зависимость цены от ценообразующего параметра) исходя из максимального значения множественного коэффициента детерминации R2. Как уже было указано, выбор осуществляется между линейным, логарифмическим, экспоненциальным, степенным уравнениями регрессии. Выбор уравнения с максимальным коэффициентом детерминации R2 производится с использованием табличного редактора Microsoft® Excel.
• Определение степени точности при расчете стоимости (цены) по выбранной регрессионной модели.
• Применение полученного уравнения регрессии для расчета стоимости оцениваемого объекта соответствующего подкласса (вида) или группы подкласса (вида).

Для расчета  стоимости АЗС использовались данные из интернет-источников о продаже АЗС. На основании цен предложений, с помощью корреляционно-регрессионных моделей, была рассчитана зависимость стоимости АЗС от ее суточного пролива.

В рамках данного Отчета использовался метод  парной корреляции (экспоненциальное уравнение регрессии). Наиболее характерным  параметром АЗС, влияющим на их цену, является ее суточный пролив. Поскольку для  расчета рыночной стоимости АЗС  использовались цены предложения по АЗС на различные даты в регионах Российской Федерации их необходимо откорректировать на значение возможного торга, местоположение и дату предложения.

Корректировка на результаты возможного торга

Одним из самых характерных признаков  снижения стоимости является увеличение размера скидки при приобретении объекта, той скидки, которую продавец готов сделать в результате проведения переговоров. На основании той информации, которую Исполнитель смог получить при проведении переговоров на предмет  снижения изначально заявленной стоимости, можно сделать вывод том, что  текущий размер скидки значительно  вырос по сравнению с докризисным  уровнем.

На основании  телефонных консультации с сотрудниками риэлтерских компаний (www.estateline.ru, тел. 8-926-522-61-69, конт. лицо: Владислав; http://www.zem-kom.ru, тел. 8-495-785-81-15, конт. лицо: Ульяна; http://www.invst.ru, тел. 8-495-772-76-58, конт. лицо: Галина) и изучения опубликованных в печатных изданиях и на Интернет сайтах материалов аналитических центров¹¹⁴, скидки на торг при реализации АЗС составляют около 5-15%. При расчете рыночной стоимости АЗС, в рамках сравнительного подхода, скидка на торг была принята равной среднему значению указанного диапазона и составила 10%.

Корректировка на местоположение и дату предложения

Цена  предложения недвижимости зависит  от места расположения оцениваемого объекта. Это обусловлено сложившимся  общественным мнением, различной привлекательностью районов, удобством положения для  объектов недвижимости определенного  функционального назначения.

В связи  с тем, что оцениваемые объекты  и объекты-аналоги расположены  в разных регионах, Исполнителем была применена данная корректировка.

Корректировка на местоположение и дату предложения  рассчитывалась исходя из данных Госкомстата  о средней стоимости топлива  в различных регионах на 2009 – 2010 год.

Величина  корректировки на местоположение объекта  оценки (П) рассчитывается по следующей формуле:

П = Ц_о / Ц_аi – 1,

Где

Ц_о – средняя цена на автомобильный бензин для региона, в котором расположен оцениваемый объект;

Ц_аi - средняя цена на автомобильный бензин для региона, в котором расположен объект-аналог.

Расчет корректировки  на местоположение и дату предложения  представлен в таблице ниже.

Таблица 2.51. Расчет корректировки на местоположение и дату предложения

Источник: данные Госкомстата (www.gks.ru)

Таблица 2.52. Определение изменения стоимости АЗС в зависимости от ее суточного пролива на основании рыночных индикаторов