Проверяемый текст
Аветисов, Артур Юрьевич. Эколого-экономические аспекты комплексной оценки городской территории в рыночной экономике (Диссертация 2004)
[стр. 121]

свободных земель, имевшие место за последние два года, а также цены продажи на 1 кв.
м и дату продажи.

Такие системы должны отражать границы земельных участков в цифровом виде или им были присвоены геокоды.
Это трудоемкое и дорогое занятие.
В качестве альтернативы полномасштабной системе GIS могут быть использованы компьютерные
технологии картирования земельных участков.
В дополнение к использованию средств автоматизации для организации и отражения данных, возможны компьютерные “земельные” модели.
Для предотвращения доминирования в моделях нескольких высоких цен продажи, зависимая переменная лучше всего может быть выражена с использованием единичных расценок, например, на 1 кв.
м.:
So6 / Рзуч = f (Рз, Мзу, Бзу, Кэкол, Кэкон, Кгр)Ккор, где So6 —стоимость земельного участка; Рзуч —площадь земельного участка; f стоимостная функция земли; Рз площадь земельного участка; ■ Мзу —местоположение земельного участка; Бзу —качество земельного участка; Кэкол —коэффициент экологической ценности; Кэкон —коэффициент экономической ценности; Кгр —коэффициент градостроительной ценности; Ккор —корректирующий коэффициент.
Характеристики земли могут включать такие переменные, как: размер, форму, топографию
и удаленность.
Модель может быть точно калибрована с применением как аддитивного, так и мультипликативного множественного регрессионного анализа.
Может также использоваться метод глобальной поверхности отображения (метод влияния местоположения).
Хотя были заявлены успешные результаты, модели оценки земли часто
оказываются неприемлемыми, что отражает внутренние трудности оценки земли.
Цены продаж могут быть недостаточными в отношении количества продаж или
121
[стр. 131]

ражены на картах.
Это помогает сделать картину ясной, видимой и установить стоимостные ориентиры.
Стоимость земельных участков в расчете на единицу имеет тенденцию меняться в зависимости от размера и удаленности участков, что требует разработки соответствующих факторов корректировки.
Факторы удаленности (оформленные в виде таблиц) могут быть использованы для корректировки показателей фасадов со стороны улицы в отношении меняющихся показателей глубины расположения участков.
Аналогичные факторы корректировки могут быть разработаны для участков неправильной формы, угловых участков и т.д.
Географические информационные системы (GIS) могут быть использованы для отражения продаж и других отобранных данных на картах, разработанных для нужд аналитика.
Например, можно отразить продажи свободных земель, имевшие место за последние два года, а также цены продажи на 1 кв.
м и дату продажи.

По программе такие системы требуют, чтобы границы участков были выражены в цифрах или им были присвоены гео-коды.
Это трудоемкое и дорогое занятие.
В качестве альтернативы полномасштабной системе GIS могут быть использованы компьютерные
пакеты карт.
В дополнение к использованию средств автоматизации для организации и отражения данных, возможны компьютерные “земельные” модели.
Для предотвращения доминирования в моделях нескольких высоких цен продажи, зависимая переменная лучше всего может быть выражена с использованием единичных расценок, например, на 1 кв.
м.:
SP / ед.
= f (характеристика земли) Характеристики земли могут включать такие переменные, как: размер, форму, топографию, вид или фасад и удаленность.
Модель может быть точно калибрована с применением как аддитивного, так и мультипликативного множественного регрессионного анализа.
Может также использоваться метод глобальной поверхности отображения (метод влияния местоположения).
Хотя были заявлены успешные результаты, модели оценки земли часто
оказы131

[стр.,132]

ваются неприемлемыми, что отражает внутренние трудности оценки земли.
Цены продаж могут быть недостаточными в отношении количества продаж или
ненадежными, а улавливание стоимости местоположения отдельных участков очень сложный процесс.
Даже там, где модели оценки земли не могут быть использованы прямо, они, однако, могут помочь установить рыночные взаимосвязи и соответствующие поправки на фактор местоположения, в случае углового расположения, вида на озеро, чрезмерно больших участков и др.
Оценка земли особенно трудна в районах застройки при новых продажах земли.
Есть несколько концептуальных решений этой проблемы.
Одно из них использование остаточной стоимости земли (цена продажи за вычетом стоимости замены по данным последней оценки износа (RCNLD)) при моделировании.
Однако, проблемы с точным расчетом RCNLD делают этот подход трудным.
Другой, более обещающий подход, где по крайней мере имеются данные по некоторым сделкам продажи земли, состоит во включении как свободных, так и застроенных участков при разработке модели: SP = f (характеристики земли и здания) Модель включает обычные характеристики земли и здания вместе с бинарной переменной с кодом “1” для застроеннных участков, и “0” для свободных.
Таким образом переменная представляет прирост (или уменьшение) показателя стоимости, связанное со строениями на площадке, которые не были уловлены другими переменными.
Модель может быть разбита на части по показателям стоимости земли и зданий: постоянная величина модели (В0) это часть стоимости земли, а бинарная переменная, касающаяся сооружений, составляет часть стоимости сооружений.
Если есть достаточное количество сделок продажи свободных земель для использования этого подхода, имеется несколько других вариантов использования продаж участков с сооружениями.
Можно ограничить постоянную величину регрессии значением 0.
Если модель хорошо разработана, она даст возможность получить отдельные стоимости земли и здания.
Во-вторых, 132

[Back]