Об утверждении Временной методики оценки жилых помещений (фактически утратила силу)

4. Расчет цен спроса

4.1. Дополнительными к указанным в п.3.7 Методики источниками информации по ценам спроса на квартиру могут быть:

кредитные договоры в сумме кредита, обеспеченного твердым залогом квартиры,

котировки жилищных сертификатов и жилищных облигаций на вторичном фондовом рынке,

предварительные договоры (фьючерсы) на приобретение будущих квартир при полной предоплате в сумме, не учитывающей проценты по кредитованию продавца фьючерса, затраты на удостоверение и регистрацию будущей сделки,

устные опросы лиц, давших объявление о покупке квартиры определенного качества, но не указавших свою цену.

4.2. Конкретная выборка может содержать цифры цен спроса, полученные как из одного, так и из различных источников информации.

К примеру, выборка из 5 испытаний может быть произведена и экспертным способом (данные пяти независимых оценщиков), и путем выборки цен из газетных публикаций, или может содержать одну цифру, полученную экспертным путем, одну цифру из газетных публикаций одну цифру по результатам открытого аукциона и/или цифры, полученные путем опроса реальных покупателей.

4.3. Пример расчета цены спроса

4.3.1. Определить цену спроса на однокомнатную квартиру, расположенную в г.Москве в пределах Садового кольца.

Постановка задачи в соответствии с Методикой неверная: следует указать более конкретную зону радиусом 500 метров.

4.3.2. Определить цену спроса на однокомнатную квартиру, расположенную в юго-западном секторе Садового кольца в г.Москве, в кирпичном доме, общей площадью не менее 40 м, жилой площадью не менее 20 м, площадь кухни более 8 м, этаж кроме первого, с телефоном. Окна квартиры должны выходить во двор.

Требования заказчика учитывают не все свойства функциональной модели по п.3.7 данной Методики (нет требований по высоте этажа, наличию балкона), но содержат свойство, отсутствующее в функциональной модели (окна должны выходить во двор).

Если речь идет не о конкретной квартире, то все дополнительные свойства (в том числе и окна во двор) оценщик должен игнорировать, а к обследованию принять только однокомнатные квартиры, расположенные в указанной зоне в домах группы капитальности I (стены кирпичные), общей площадью от 39 до 41 м, жилой от 19 до 21 м, площадью кухни от 7 до 9 м, на этажах кроме первого и последнего, с телефоном.

В пределах данной Методики все квартиры, соответствующие данным требованиям, имеют одинаковую цену спроса, определяемую как выборочное среднее пяти независимых случайных испытаний (заказчик не указал требуемую точность оценки).

Если же речь идет о конкретной квартире, то перечень свойств задается функциональной моделью, а параметры определяются по факту (месторасположение, капитальность дома, площади и др.), т.е. конкретная квартира задает соответствующий класс эквивалентности.

4.3.3. Путем случайной выборки из объявлений в газетах получаем пять цифр на квартиры, удовлетворяющие требованиям заказчика, соответственно 180, 300, 210, 270 и 234 млн.руб.

Упорядочиваем ряд: 180, 210, 234, 270, 300.

Размах вариации равен 120 = 300 - 180.

Средняя арифметическая: 180 + 210 + 234 + 270 + 300 : 5 = 238,8, округленно 240 млн.руб.

Медиана (Ме) = 234 млн.руб.

Мода в безинтервальных рядах не рассчитывается.                              

Дисперсия равна :.

       Среднеквадратичное отклонение равно корню квадратному из дисперсии -  42,8 млн.руб.

На основе проведенной выборки можно утверждать, что цена спроса на квартиры данного класса равна 240 млн.руб.

Размах вариации (180 млн.руб.) и дисперсия (1807 млн.руб.) отражают фактический разброс цен спроса, выявленный из опыта. При этом размах вариации отражает это в абсолютной форме линейно, а дисперсия в системной как квадрат среднего квадратичного отклонения, т.е. на плоскости.

Дисперсия является главнейшим показателем выборки: понятие "квадрат отклонения" предполагает, что стороны квадрата равны, т.е. положительные отклонения равны отрицательным. Но площадь квадрата может быть равна площади прямоугольника с неравными сторонами, т.е. положительные отклонения не всегда равны отрицательным. Понятие квадрата позволяет оценщику судить о теоретически возможном отклонении, в том числе и о таком предельном варианте, когда положительные отклонения стремятся к нулю, а отрицательные - к бесконечности. Возможность данного варианта ограничивается и характеризуется значением средней арифметической и значением средней ошибки выборки.

Значение медианы (234), незначительно меньшее значения среднего арифметического (240), позволяет утверждать о симметрии распределения, что очень важно для расчета.

Небольшой объем выборки не позволяет получить целый ряд других статистических показателей (моду, характер распределения), но для практических целей это не всегда требуется.