Українською | English

НАЗАДГОЛОВНА


УДК 354:338.2

 

І. В. Лисов,

к.е.н., докторант, Академія муніципального управління

 

РОЗВИТОК ДЕРЖАВНОГО УПРАВЛІННЯ НА РИНКУ ЖИТЛА

 

Анотація. Визначено недосконалість  існуючої бази даних, та ефективність оціночних процедур, що використовуються при проведенні оцінки нерухомого майна в державі. Обґрунтовано методичні основи масової оцінки нерухомості в державі.

 

Annotation. Imperfection  of existent database is certain, that efficiency of  estimate procedures which are used for conducting of estimation of the real estate in the state. Methodical bases of mass estimation of the real estate are grounded in the state.

 

Ключові слова: Державна політика, оцінка нерухомого майна, ринкові відносини, формування, управління.

 

 

Вступ

Житлова нерухомість сьогодні це єдиний реальний актив, який більшість громадян України змогли отримати у ході приватизації. Тому адекватну оцінку житлової нерухомості можливо розглядати як одну з основ  соціально-економічної захищеності громадян  в умовах ринку.

В умовах формування ринкових відносин держава є найкрупнішим учасником ринку нерухомості. Таким чином держава повинна постійно вирішувати проблеми ефективного управління нерухомістю, що знаходиться у державній власності, тобто створення умов для інвестування в нерухомість.

На сьогодні в Україні, формування ринку нерухомості проходить в умовах практично відсутності єдиної та целостної системи методичних підходів та механізмів  до оцінки нерухомості, це обумовлено тим, що при адміністративній системі був відсутній  безпосередньо предмет оцінки.  А ефективне формування та функціонування ринку нерухомості можливо тільки на базі якісного інформаційного забезпечення усіх учасників ринку.

Ця ситуація сприяє порушенню інтересів держави при розпорядженні державним майном, блокує успішну інтеграцію в міжнародне економічне суспільство, формування інвестиційного клімату в державі, динаміку розвитку багатьох галузей української економіки, а також стає питання формування бюджетів усіх рівній на адекватній економічній базі.

Аналіз останніх наукових досліджень.

Проблеми оподатковування та оцінки нерухомості знайшли  відображення в численних наукових публікаціях. Фундаментальні дослідження, спрямовані на розгляд сутності нерухомості й оцінної діяльності, відображено в роботах провідних вітчизняних вчених, О.Ю.   Амосова, М.Д.Бойка, Г.В.Висоцької, А.П. Голікова,   Е.А.Гриценко, В. І. Єсипова, М.М.Журавського, В. І. Сергієнка, М. П. Лебідя, Г.А.Маховикової, С.М. Максимова, П.Н.Ніконова, Г.М.Стерника, В.І. Тітяєва, А.М. Тіщенко, В.І.Торкатюка,  А.М.Третяка, Л.С. Шевченко, Л.М.Шутенка, , а також закордонних учених  А.Г.Грязнової, Н.В.Калініної, Є.І. Тарасевича, Генрі С.Харрісона, Дж.Фрідмана, М.А.Федотової,  Нікнув Ондуея, Дж.К.Еккерта. У них міститься ґрунтовний масив наукових здобутків стосовно оцінки нерухомості та бізнесу, економічної статистики, аналізу та ефективності інвестицій у нерухомість, економіки міського земле використання. Разом з тим слід відзначити недостатню розробленість напрямку наукових досліджень, пов'язаних з  методикою розрахунку податкової бази для оподаткування  нерухомості.

Постановка завдання

– визначити недосконалість  існуючої бази даних, та ефективність оціночних процедур, що використовуються при проведенні оцінки нерухомого майна в державі;

– обгрунтувати методичні основи масової оцінки нерухомості в державі.

Результати

Масова оцінка нерухомості є ефективним інструментом визначення вартості великого числа нерухомого майна, яка передбачає застосування стандартних методик та статистичного аналізу. Досконало розроблена система масової оцінки дозволяє, при значно менших затратах ніж при індивідуальна оцінка, визначати справедливі оціночні значення вартості для великої сукупності об’єктів нерухомості.

Можна виділити три основних види моделей масової оцінки, кожний з яких має свою специфіку.

Адитивна модель має такий вигляд [ 8, с. 59]:

 

,                                                         (1)

 

де            (Х1 ... Хn) – характеристики об'єкта нерухомості;

                Ai - чисельні коефіцієнти при змінних характеристиках об'єкта, що показують внесок відповідних характеристик у вартість.

Математична регресія дозволяє точно розрахувати оптимальні Ai для конкретної бази даних, але прийняте допущення про лінійність внеску кожної характеристики, звичайно, не відповідає реаліям ринку. Адитивна модель не враховує взаємозв'язку факторів один з одним, незадовільно описує прикордонні ситуації (на прикладі об'єкта з дуже великою площею). Проте на основі цієї моделі можна зробити висновки про значущість тих чи інших змінних і похибки інформації. Адитивну модель звичайно використовують для попереднього аналізу.

Мультиплікативна модель має вигляд [8, с. 58; 10, с. 12]

 

,                                                                          (2)

 

де (Y1 ... Yn ) – характеристики об'єкта нерухомості;

B– вага змінних характеристик об'єкта.

Проста мультиплікативна модель зводиться до адитивного виду шляхом логарифмування і має подібні недоліки. Але вона дозволяє більш гнучко відтворити залежність (у тому числі  нелінійну) вартості від значень характеристики.

Гібридна модель [8, с. 96] є комбінацією двох перерахованих вище видів, наприклад

 

,                  (3)

 

де  (Z1 ... Zn) – характеристики об'єкта нерухомості;

A-Bi  – вага і коефіцієнти при змінних характеристик об'єкта.

Такий вид моделі дозволяє адекватно відображати основні тенденції ринку нерухомості. Відсутність строгої детермінації дає змогу приймати рішення про спосіб включення (адитивний або мультиплікативний) у модель будь-якої характеристики об'єкта, підбираючи оптимальний, з погляду точності, прогноз. Однак такий вид моделі значно ускладнює калібрування коефіцієнтів. Зазвичай, тут використовують ітеративні методи.

Вибір того чи іншого виду моделі визначається шляхом найбільш адекватного відображення реального ринку. Прості моделі - адитивна і мультиплікативна -  можуть застосовуватися для опису слаборозвиненого ринку, де немає будь-яких  нелінійних тенденцій, вони досить логічні за  структурою і стійкі в тому сенсі, що відсутні сильні викиди в оцінці для нестандартних об'єктів. Гібридна модель оптимальна для ринку з усталеними нелінійними тенденціями і складними видами залежності вартості від факторів, які характеризують нерухомість.  Аналізувати кінцеву гібридну модель виявляється не так просто як дві попередні, особливо якщо задіяні складні змінні, що відбивають взаємовплив характеристик. Іншою проблемою гібридної моделі є сильна залежність кінцевого результату в процесі ітеративного калібрування від початкових значень коефіцієнтів [6, с. 18].

Проблеми складних гібридних моделей стикуються з проблемами евристичного моделювання, які поки ще слабко розроблені і вимагають активної експертної участі.

Як вже згадувалося, калібрування моделі дозволяє визначити безпосередній вплив факторів  на вартість, тобто розрахувати кінцеві коефіцієнти A-Ci моделі.

Першим кроком є перетворення даних: якісні фактори кодуються і формують так звані лінеаризовані значення, що відбивають мультиплікативний внесок у вартість. Окремо виділимо бінарні змінні – так / немає (звичайно це наявність або відсутність якого-небудь поліпшення). Нерідко кількісні змінні також перетворюються до нелінійного вигляду.

Множинна лінійна регресія однозначно дозволяє розрахувати коефіцієнти адитивної моделі на основі мінімізації квадратичного відхилення. Для уточнення прогнозу первинні змінні можуть бути замінені апроксимуючими їх функціями, зокрема, змінна часу угоди звичайно є нелінійною функцією (що пов'язано, приміром, із сезонними коливаннями). На цьому етапі відбувається створення змінної відгуку цін на місце розташування, що відбиває внесок місця розташування у вартість. Ця змінна створюється за допомогою нелінійної множинної регресії на основі інформації про центри локального впливу . Нелінійна множинна регресія може бути використана і для калібрування гібридної моделі.

Одним з основних методів калібрування гібридних моделей є метод зворотного зв'язку. Він заснований на ітеративному підборі коефіцієнтів на основі мінімізації суми усіх відхилень прогнозних значень вартості від заданих ринкових. Для забезпечення збіжності він вимагає завдання коректних початкових значень коефіцієнтів.

При калібруванні моделей треба брати до уваги забезпечення їхньої стійкості по відношенню як до характеристик об'єктів, що оцінюються, так і до бази даних, за якою будувалася модель.

Стійкість моделі забезпечується:

- адекватністю формули (вона повинна бути не дуже спрощеною і не занадто складною);

- надійністю бази даних (відбракуванням непороз’яснених девіантних значень ціни і перевіркою сумнівних даних);

- ретельним аналізом кінцевих значень коефіцієнтів [8, с. 63].

Будь-яка модель - це тільки спрощене представлення реального ринку, що не претендує на стовідсоткову відповідність ринковим цінам. Існують два основних джерела похибки оцінки. Це - якість інформації, що може включати як неринкові угоди, так і не повністю описані (може бути втрачена або відкинута частина важливої інформації). Тому модель, яка добре працює на вихідній базі даних, може давати викиди при оцінці реальних об'єктів. Друге джерело помилок - невірні припущення, закладені в структуру моделі. Наприклад, якщо в модель закладена лінійна залежність вартості від площі магазину, то вона буде переоцінювати великі універмаги і недооцінювати невеликі кіоски, оскільки попит розрізняє такі об'єкти. Подібні недоліки можна виявити при аналізі коефіцієнтів відносин прогнозних значень до реальних цін угод з бази даних, але лише при наявності об'єктів з такими параметрами в контрольній вибірці.

Якість моделі за контрольною вибіркою встановлюється за допомогою стандартних статистик [1, с. 22; 3, с. 32]. Значення цих статистик можуть слугувати критерієм при виборі остаточної структури моделі разом з трактуванням результатів (відповідність ринку). Аналіз відхилень прогнозних значень від реальних дає змогу професійного коригування як виду моделі, так і її коефіцієнтів.

Можливі випадки, коли статистичні критерії підтверджують якість моделі, а експертна перевірка показує очевидні невідповідності. У цьому разі причина криється, скоріш за все, в ненадійності вихідної ринкової інформації про угоди.

Крім того, перевірка припускає виїзд на місцевість з оглядом і оцінкою реальних об'єктів [7, с. 7]. Візуальний огляд об'єкта і його місця розташування нерідко дозволяє пояснити природу розбіжності ціни і прогнозу. Польове дослідження, що звичайно завершує роботу з масової оцінки, має своєю основною метою виявлення додаткових і неврахованих оцінкою факторів, що є присутніми, наприклад, в описі об'єктів у міських реєстрах нерухомості, але не використаних моделлю, або зв'язаних зі специфічним місцем розташування об'єктів.

Моделі масової оцінки розробляють для груп типових об'єктів нерухомості з обмеженою кількістю характеристик об'єктів. Ця умова масової оцінки припускає схожість об'єктів по всіх інших характеристиках як фізичних (технічних) [5, с. 5], так і за умовами їхнього місця розташування в рамках проведеного зонування території міста [2, с. 20; 4, с. 25,]. Але на практиці можуть існувати багато об'єктів, вартість яких певною мірою визначається неврахованими в моделях факторами (фізичний, економічний і функціональний знос). Цими факторами можуть бути такі фізичні характеристики, як унікальна якість будівництва і планувальна організація об'єкта, а також особливості функціонального призначення об'єктів, їхнього локального місця розташування і специфічного оточення. Такі характеристики можуть у явному або непрямому вигляді  бути присутні в реєстрі нерухомості або на карті міста, але при цьому залишитися незатребуваними при створенні й коригуваннях моделі [9, с. 109].

Результатом польового дослідження може стати більш повний опис мереж застосування проведеної масової оцінки з аргументованими висновками з приводу недоцільності або неможливості подальшого удосконалення моделі (залежно від цілей роботи і вимог до оцінки). При цьому можуть бути виділені унікальні об'єкти, оцінювати які потрібно в індивідуальному порядку або із застосуванням інших підходів. Одним з можливих результатів польової перевірки може стати розробка додаткових експертних виправлень (коефіцієнтів), застосовних до окремих об'єктів або груп об'єктів.

Нерозвиненість ринку нерухомості накладає обмеження на точність індивідуальної оцінки не менше, ніж при масовій, у доходному і витратному методах похибок не менше, ніж у методі порівняння продажів . Справді, якщо ринок за якимось класом об'єктів не розвинутий, дуже складно  визначити виправлення на функціональний і економічний знос при застосуванні витратного методу. Також проблемним стає визначення ставки капіталізації (дісконтувння) при оцінці доходним методом. При відповіді на ці питання в ситуації нерозвиненого ринку експерта спонукають робити припущення, які, коли виявляються помилковими,  багаторазово множать похибку результату оцінки. Таким чином, розвиненість ринку нерухомості (окремих його секторів) і його обороти однаково обумовлюють точність і надійність оцінки при застосуванні як масової, так і індивідуальної оцінки, при використанні кожного з трьох методів. Якщо ринок розвинутий, а інформація відкрита і не спотворена, то шансів на акуратну й точну оцінку більше, поза залежністю від застосовуваних методів [8, с. 102]. При цьому вибір методу оцінки (витратного, доходного або порівняння) залежить від типу нерухомості і здійснюється оцінювачем як при індивідуальній, так і при масової оцінці.

Масова оцінка має свої обмеження: іноді буде ефективніше (точніше з урахуванням витрат на оцінку) зробити індивідуальну оцінку, наприклад, об'єкта спеціального призначення, ніж намагатися визначити стандартні правила його оцінки. Але це  рідкі випадки, виняток по невеликому колу об'єктів.

У цілому, масова оцінка є важливим засобом визначення вартості нерухомості (для цілей оподаткування). Система масової оцінки повинна давати змогу виявляти точні та справедливі результати оцінки вартості при ефективному використанні ресурсів. На сьогодні існує декілька питань  які заважають якісному проведенню оцінки нерухомого майна. Оснівним з яких можна назвати  недосконалість  існуючої бази даних, та ефективність оціночних процедур, що використовуються.

Висновки. Таким чином, при створенні ефективної системи масової оцінки в Україні слід зауважити, що масова оцінка потребує ретельного планування та аналізу. Служби, що проводитимуть оцінку повинні мати чітку уяву не тільки про ефективні інструменти оцінки, а також про те як ці інструменти функціонують та які з них будуть найбільш корисні при побудові ефективної оціночної системи в умовах конкретного регіону.  Також ефективна система масової оцінки нерухомості дасть можливість сформувати справедливу податкову базу для податку на нерухомість.

 

Література

1. Высоцкая Г.В., Молодченко-Серебрякова Т.Г. Рекомендации по усовершенствованию методики расчета рыночной стоимости объектов строительства городского жилого фонда // Коммунальное хозяйство городов: Науч.-техн. сб. Вип. 62. – К.: Техника, 2005. – С. 21 – 23.

2. Голиков А.П., Дейнека А.Г., Казакова Н.А. Размещение продуктивных сил и регионалистика. – Харьков: «Олант», 2002. – 319 с.

3. Гриценко Е.А. Рынок недвижимости: закономерности становления и функционирования (вопросы методологии и теории). – Х.: Бизнес-Информ, 2002. – 96 с.

4. Доліший М.І., Паламарчук М.М., Паламарчук О.М., Шевчук Л.Т. Соціально-економічне районування України. – Львів. – 1997. – 50 с.

5. Дронь А.А. Ринок житла в Україні. Автореферат на здоб. ступ. канд. ек. наук. К.: 1997. – 18 с.

6. Каплий О. Тенденции рынка недвижимости Украины // Янус. Нерухомість. Всеукраинский информационный бюллетень - №2 (145). – 2000. С. 18 – 19.

7. Нестеренко І.С. Техніко-економічна оцінка нерухомості. Автореферат на здоб. ступ. канд. тех. наук. К.: 2002. – 18 с.

8. Оценка имущества и имущественных прав в Украине / [Н. П. Лебедь, А. Г. Мендрул, В. С. Ларцев и др.] – К.: Принт Експрес, 2002, - 688 с.

9. Стеченко Д.М. Державне регулювання економіки. – К.: МАУП. – 2000. – 176 с.

10. Шутенко Л.М. Технологічні основи формування і оптимізації життєвого циклу міського житлового фонду: Автореф. дис. д.т.н. / ХДАМГ. – Х., 2002. – 43 с.

Стаття надійшла до редакції 21.06.2011 р.

ТОВ "ДКС Центр"