Справочники оценщика недвижимости

Справочники оценщика недвижимости под редакцией Л.А. Лейфера (начиная с 2020 года издания): методология их формирования и программное обеспечение.

Объект и предмет сертификации

Объектом сертификации является комплекс Справочников оценщика недвижимости под редакцией Л.А. Лейфера.

Предметом сертификации являются методология формирования Справочников оценщика недвижимости и программное обеспечение, используемое при формировании данных Справочников.

На сертификацию предоставлены:

  • справочники (электронные версии), входящие в комплекс, проходящий сертификацию;
  • описание методик и алгоритмов обработки информации, в том числе алгоритмов машинного обучения;
  • программные средства, используемые для обработки рыночных данных и обработки экспертной информации. В процессе сертификации была продемонстрирована работа ПО;
  • описание базы данных с выгрузкой фрагментов, позволяющих оценить ее полноту, достоверность и проверяемость;
  • образцы анкет, используемых при опросе оценщиков. Данные об экспертах;
  • сведения о текущем состоянии использования (применения) Справочников.

Состав (комплекс) Справочников:

  • офисная недвижимость;
  • торговая недвижимость;
  • производственно-складская недвижимость;
  • жилая недвижимость;
  • земельные участки;
  • корректирующие коэффициенты для объектов капитального строительства;
  • методика и необходимые параметры для расчета ликвидационной стоимости;
  • методика и необходимые параметры для расчетов диапазонов рыночной стоимости.

Назначение Справочников

Комплекс Справочников предназначен для использования оценщиками в процессе оценки недвижимости, экспертами, выполняющими стоимостную экспертизу отчетов об оценке недвижимости, Заказчиками и другими лицами, пользующимися отчетами. Он также может быть полезен специалистам, занимающимся исследованиями рынка, студентам экономических специальностей и специалистам, проходящим профессиональную переподготовку по специальности «Оценка имущества». Использование справочников позволяет существенно облегчить труд оценщиков, позволяя им делать выводы о стоимости одних объектов, используя в качестве исходных данных сведения о других объектах, сходных с объектом оценки.

Кроме того, использование справочников призвано обеспечить единообразие и сопоставимость результатов оценки, выполняемых различными оценщиками и экспертами, что позволяет ограничить возможности манипулирования результатами оценки недобросовестными оценщиками и выполнения заказных оценок.

Назначение программного обеспечения:

  • сбор, анализ и обработка анкетных данных;
  • расчет показателей на основе анкетных данных;
  • проверка качества расчетов, произведенных на основе анкетных данных;
  • сбор, анализ и нормализация рыночных данных с элементами машинного обучения;
  • формирование количественных и качественных ценообразующих факторов;
  • статистическая обработка рыночных данных;
  • построение математических моделей и расчет показателей;
  • проверка качества математических моделей и анализ результатов.

Функциональность программного обеспечения:

  • импорт/экспорт данных;
  • обработка больших объемов информации;
  • расчет средних величин и границ диапазонов по результатам анкетирования;
  • автоматизированный сбор объявлений о продаже (парсер);
  • автоматизированная обработка текстов объявлений с элементами машинного обучения;
  • построение мультипликативных регрессионных моделей на основе рыночных данных;
  • вывод расчетных стоимостей аналогов на основе построенных регрессионных моделей.

Ключевые особенности Справочников и методов их формирования:

  • широкая распространенность и узнаваемость Справочников среди оценщиков, заказчиков оценки, судов, банков, контролирующих органов и т.д.;
  • рыночные данные, используемые для расчета корректирующих коэффициентов и других характеристик рынка, были собраны с наиболее известных электронных досок объявлений более чем по 50 городам и населенным пунктам России. Методы обработки рыночных данных, используемые для расчета коэффициентов, основаны на современной методологии интеллектуального анализа данных;
  • по тем параметрам и характеристикам рынка, по которым не представляется возможным извлечь информацию из статистики рынка, использовался экспертный опрос среди специалистов по анализу рынка: более 300 оценщиков со средним стажем около 10 лет и более 30 сотрудников залоговых служб банков;
  • охват большинства сегментов рынка недвижимости;
  • Справочники содержат корректирующие коэффициенты, отражающие влияние на стоимость большинства ценообразующих факторов (параметров сравнения);
  • обработка больших массивов информации при помощи машинного обучения с целью уточнения значений ценообразующих факторов аналогов, используемых в дальнейших расчетах;
  • построение мультипликативных регрессионных моделей на основе реальных рыночных данных, прошедших нормализацию и ручную аналитическую обработку;
  • использование независимых Яндекс.опросов с целью проверки качества произведенных расчетов;
  • сравнение цен из объявлений с расчетными ценами для тех же объектов, полученными на основе статистической регрессионной модели, в целях контроля качества;
  • использование баз данных, собранных, уточненных и проанализированных региональными экспертами, в целях контроля качества;
  • Справочники наряду с основным справочным материалом содержат необходимую информацию (исходные данные и методики обработки), обеспечивающую проверяемость приведенной информации.  В случаях, когда привести всю исходную информацию невозможно (десятки и сотни тысяч интернет-объявлений), в справочниках приводятся результаты описательного (дескриптивного) анализа данных;
  • легальные пользователи Справочников имеют возможность получать бесплатные консультации по всем вопросам, связанным с их применением, а также получать письменные разъяснения, что помогает защищать их в судебных делах и спорах с контролирующими органами.

Краткое описание Справочников и методов их формирования

Данные Справочники являются одними из самых распространенных. Выборочный анализ отчетов об оценке объектов недвижимости показал, что справочники используются более чем в 90% отчетов об оценке. По данным Яндекс.Метрики, доступ к электронным версиям Справочников достигает почти 1000 уникальных обращений в сутки.

Комплекс справочников охватывает практически все ценообразующие параметры, которые сегодня использует оценщик в своей работе.  Кроме этого, справочники включают данные по характеристикам рынка в разрезе указанных сегментов (скидки на торг, параметры доходности, мультипликаторы и др.)

Справочники формируются с применением трех основных подходов:

  • статистическое регрессионное моделирование;
  • коллективные экспертные оценки;
  • обработка информации с элементами машинного обучения.

Ранее существовал лишь один подход – коллективных экспертных оценок, формируемых на основе анкетирования ключевых экспертов в области оценки, а также сотрудников банков. В этой части важным моментом с точки зрения достоверности и обоснованности публикуемой в Справочниках информации является перечень лиц, участвующих в анкетировании. В процессе сертификации выяснилось, что в своем подавляющем большинстве экспертами являются ведущие региональные оценщики, с которыми издатели Справочников сотрудничают уже много лет. Это более 300 оценщиков со средним стажем около 10 лет, и более 30 сотрудников залоговых служб банков. В последние годы, помимо заполнения анкет, некоторые из этих оценщиков собирают целевые базы данных по конкретным сегментам рынка, которые в свою очередь используются, в том числе, в качестве контрольных выборок при проверке результатов статистического регрессионного моделирования и машинного обучения. Кроме того, по некоторым показателям (например, скидка на торг, сроки экспозиции, доходность до налогообложения) при реальных сделках купли-продажи недвижимости проводятся Яндекс-опросы (не менее 100 человек по каждому показателю), результаты которых служат поверочной информацией для коллективных экспертных оценок.

Сейчас основным подходом к формированию Справочников является статистическое регрессионное моделирование. Начиная с 2018 года, в Справочники включены показатели и характеристики, полученные в результате анализа и обработки статистической информации, содержащейся в предложениях на продажу, размещенных в свою очередь на различных интернет-агрегаторах. Для расчета этих показателей и характеристик и используются методы статистического регрессионного моделирования. С этой целью было создано СПО, написанное на языке Microsoft Visual Basic, и работающее под MSExcel. Описание и принципы работы самой модели изложены в следующей статье. Данное СПО формирует корректировки (поправочные коэффициенты), которые впоследствии попадают в Справочники. После выведения регрессионной модели СПО определяет расчетную стоимость каждого аналога, исходя из его персональных ценообразующих факторов (признаков), чтобы в дальнейшем определить качество модели (степень расхождения реальных цен и расчетных стоимостей). Таким образом, при формировании Справочников обеспечиваются принципы обоснованности, достоверности и проверяемости (подтверждения существенной информации в трактовке п. 5 ФСО №3).

Оба вышеперечисленных подхода комбинируются при составлении Справочников. В тех случаях, когда рыночной информации достаточно, показатели (коэффициенты) и характеристики определяются на основе статистических данных по ценам предложений. При недостатке рыночных данных используются коллективные экспертные оценки.

Третьим подходом при формировании Справочников является машинная обработка текстов объявлений с целью их структуризации для использования в процессе расчетов показателей. Данный подход не участвует напрямую в формировании показателей справочника, а лишь помогает заполнять базу данных, по которой в дальнейшем рассчитываются коэффициенты (одним из двух основных подходов: статистическая обработка рыночных данных или коллективные экспертные оценки).

Машинное обучение на основе анализа текстов объявлений позволяет уточнять информацию об основных ценообразующих факторах аналогов: о классах недвижимости (А, В, С), парковке, этаже и т.д. При обработке больших массивов данных решаются задачи многоклассовой классификации. Так, например, для получения информации о парковке объекта-аналога машина анализирует текст объявления и по результатам анализа относит информацию к одному из классов: для грузового транспорта; организованная подземная; организованная наземная крытая; стихийная наземная; организованная наземная открытая. Данный подход позволяет обрабатывать весьма большие массивы информации, но при этом имеет определенные погрешности, поэтому используется лишь на начальном этапе для облегчения формирования первичной выборки, которая впоследствии проходит этапы аналитической ручной проверки и нормализации.

Непосредственно для определения показателей Справочников машинное обучение в настоящий момент не применяется, хотя проводятся работы и в этом направлении. Одной из проблем применения машинного обучения для определения стоимости или различных коэффициентов Справочников является сложность соблюдения требований п. 5. ФСО №3 в части подтверждения существенной информации, т.е. проверяемости. С другой стороны, все чаще и чаще машина более точно предсказывает стоимость, и вполне возможно, что в будущем определение коэффициентов на основе машинного обучения появится в Справочниках в виде отдельного самостоятельного подхода.

 

Разработчик

Общество с ограниченной ответственностью «Приволжский центр методического и информационно-аналитического обеспечения оценки» (ООО «ИнформОценкаПро»).

Юридический адрес: 603070, г. Н. Новгород, Бульвар Мира, д.9, пом. П3

Почтовый адрес: 603086, г. Нижний Новгород, ул. Бетанкура, д.3. офис 9

8-920-056-23-36, inform@pcfko.ru, www.inform-ocenka.ru

 

 

 

3.4.2
3. Деятельность