Проверяемый текст
Аветисов, Артур Юрьевич. Эколого-экономические аспекты комплексной оценки городской территории в рыночной экономике (Диссертация 2004)
[стр. 127]

использованы в новой модели.
Конечно, временные корректировки должны быть применимы в случае необходимости;
в-третьих, ограниченная регрессия может быть использована для минимизации изменений коэффициентов.
Если нет ограничений, коэффициенты для маргинальных переменных могут широко варьироваться.
Ограничивая эти переменные в разумных пределах, можно повысить стабильность модели с минимальными потерями для точности модели.
Для ряда сгруппированных систем массовой оценки характерно ограничение регрессии.
Обратная связь и нелинейный множественный регрессионный анализ также разрешают такие использовать ограничения.
(Такой же эффект может быть достигнут в статистических пакетах путем корректировки зависимой переменной и пересчета модели).
Стабильность в обратной связи и нелинейном множественном регрессионном анализе может быть усилена посредством начала расчета
начальных коэффициентов с помощью их конечных величин из данных предыдущей переоценки;в-четвертых, линеаризованные величины могут быть получены из глобальных или региональных моделей.
Предпочтительный метод получения величин или весов для линеаризованного рынка в использовании бинарных переменных.
Однако этот подход характеризуется возникновением несогласованностей и нестабильности, особенно, если есть только несколько случаев наблюдения, например, для данного типа крыши.
Стабильность может быть повышена путем комбинирования районов моделирования для целей получения таких весов перед началом работы с индивидуальными моделями.
Хотя требование дополнительной предварительной работы будет скорее отложено из-за недостатка времени при разработке индивидуальных моделей.
Далее, как только эти веса определены, можно ожидать, что они останутся относительно стабильными во времени, так что небольшие изменения каждые, скажем, 5 или 6 лет могут быть достаточными;
в-пятых, инструменты моделирования, такие как регрессия Байеса, могут быть использованы для включения результатов предыдущей модели.
127
[стр. 137]

Во-первых, структура модели должна быть одинаковой или аналогичной во времени.
Это особенно важно, если переоценка недвижимости производится ежегодно или раз в два года, поскольку изменения в структуре модели могут вызвать ненужные изменения в показателях стоимости.
С другой стороны, иногда модели должны подвергаться изменениям.
Предыдущие модели могли быть плохо построены или чрезмерно усложнены.
На рынке могут произойти структурные изменения, что потребует рассмотрения новых переменных.
Или же появилась в наличии более точная и полная информация, например, географические координаты или усовершенствованные границы микрорайона.
В таких случаях модели следует перестроить и усовершенствовать.
Однако, за исключением таких обстоятельств, лица, занимающиеся моделированием, должны стремиться к получению похожих спецификаций моделей.
Во-вторых, если переоценка объектов недвижимости производится ежегодно или раз в два года, использование данных о продажах за три или четыре года может повысить стабильность.
В этом случае некоторые из сделок продаж, использованные для калибровки предыдущей модели, будут использованы в новой модели.
Конечно, временные корректировки должны быть применимы в случае необходимости.

В-третьих, ограниченная регрессия может быть использована для минимизации изменений коэффициентов.
Если нет ограничений, коэффициенты для маргинальных переменных могут широко варьироваться.
Ограничивая эти переменные в разумных пределах, можно повысить стабильность модели с минимальными потерями для точности модели.
Для ряда сгруппированных систем массовой оценки характерно ограничение регрессии.
Обратная связь и нелинейный множественный регрессионный анализ также разрешают такие использовать ограничения.
(Такой же эффект может быть достигнут в статистических пакетах путем корректировки зависимой переменной и пересчета модели).
Стабильность в обратной связи и нелинейном множественном регрессионном анализе может быть усилена посредством начала расчета
на137

[стр.,138]

чальных коэффициентов с помощью их конечных величин из данных предыдущей переоценки.
В-четвертых, линеаризованные величины могут быть получены из глобальных или региональных моделей.
Предпочтительный метод получения величин или весов для линеаризованного рынка в использовании бинарных переменных.
Однако, этот подход характеризуется возникновением несогласованностей и нестабильности, особенно; если есть только несколько случаев наблюдения, например, для данного типа крыши.
Стабильность может быть повышена путем комбинирования районов моделирования для целей получения таких весов перед началом работы с индивидуальными моделями.
Хотя требование дополнительной предварительной работы будет скорее отложено из-за недостатка времени при разработке индивидуальных моделей.
Далее, как только эти веса определены, можно ожидать, что они останутся относительно стабильными во времени, так что небольшие изменения каждые, скажем, 5 или 6 лет могут быть достаточными.

В-пятых, инструменты моделирования, такие как регрессия Байеса, могут быть использованы для включения результатов предыдущей модели.

Первоначальное применение модели массовой оценки не вызывает затруднений.
Однако, расчеты стоимости недвижимости, которые получаются в ходе применения модели массовой оценки, должны быть проверены перед тем, как расчеты будут использованы для определения размера налоговых платежей.
Разработанные модели оценки и полученные результаты должны быть доведены до сведения налогоплательщиков.
Способ, которым это делается, влияет на принятие и поддержку переоценки, а также общее восприятие деятельности налоговой службы.
Способность ясно показать то, как были расчитаны величины стоимости, поможет устранить жалобы и усилит доверие к переоценке.
Налогоплательщики имеют право знать, но крайней мере в общих чертах, как были рассчитаны величины стоимости.
Четкие объяснения мерило работы хорошей общественной службы.
138

[Back]