Масова оцінка як багатофункціональна система визначення вартості земель в Україні

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Національний університет біоресурсів і природокористування України

Масова оцінка як багатофункціональна система визначення вартості земель в Україні

докторант Антон Кошель

Анотація

Проаналізовано проблеми оцінки земель в Україні. Запропоновано теоретико-методологічні основи використання масової оцінки для визначення вартості земельних ділянок. Висвітлені основні напрями розвитку системи масової оцінки земель.

Аннотация

Проанализированы проблемы оценки земель в Украине. Предложены теоретико-методологические основы использования массовой оценки для определения стоимости земельных участков. Освещены основные направления развития системы массовой оценки земель.

Annotation

The problems of valuation of land in Ukraine are analyzed. The theoretical and methodological foundations of using mass appraisal to determine the value of land is proposed. The development of the system of mass appraisal of land is revealed.

Постановка проблеми. Складні політико-економічні події останніх років в Україні, свідчать про необхідність ґрунтовного реформування практично всіх галузей економіки. Не виключенням є земельна реформа, яка вже понад 23 роки перебуває на стадії завершення. Проте, для реального завершення цієї реформи необхідні кардинальні рішення які відповідають принципам ринкової економіки. Одним із самих важливих рішень має бути питання визначення ринкової вартості земель, та напрямків використання такої інформації, оскільки може виступати як суттєвий показник для збільшення доходів у бюджети всіх рівнів.

Саме побудова якісної системи оцінки в Україні, яка базуватиметься на сучасних ринкових принципах і відповідатиме критеріям достовірності та помірними затратами на її впровадження може виступати масова оцінка земель. грошовий оцінка земельний вартісний

Мета статті полягає в аналізі грошової оцінки земель в Україні та розробка теоретико-методологічних основ використання системи масової оцінки для визначення вартості земельних ділянок.

Аналіз останніх наукових досліджень. Питаннями оцінки земель та розрахунку її вартості, займалися такі вітчизняні і зарубіжні вчені як Р. Вессели, С.Н. Волков, Ю.Ф. Дехтяренко, Джозеф К. Еккерт, О.П. Канаш, М.Г. Лихогруд, А.Г. Мартин, Ю.М. Манцевич, Ю.М. Палеха, А.П. Ромм, А. Сміт, Г. Харісон [3-4,6-7,9] та багато інших. В той же час, питання масової оцінки земельних ділянок є порівняно новим та малодослідженим вітчизняною наукою.

Виклад основного матеріалу. Питання про створення і розвиток системи масової оцінки земель в Україні в теперішній час стає все більш актуальним. Це обумовлено необхідністю введення єдиного податку на нерухомість в залежності від її ринкової вартості, що, в свою чергу, потребує проведення робіт з оцінки земель в короткі терміни з отриманням достатньо надійних результатів. Ці вимоги здатна задовольнити тільки масова оцінка нерухомості, яка, на думку більшості спеціалістів, являє собою оцінку вартості великої кількості об'єктів нерухомості на конкретну дату з використанням стандартних методик і методів статистичного аналізу.

Зарубіжні джерела дають наступне тлумачення терміну масова оцінка (mass appraisal)[3] - представляє собою системну роботу з визначення вартості груп майнових об'єктів з використанням стандартних процедур і статистичної перевірки результатів. Для порівняння, при індивідуальній оцінці об'єкта нерухомості акцент робиться на порівняння даних з урахуванням індивідуальних особливостей об'єкта і необхідних для нього змін. При цьому для точності результату ці системи оперують показником вартості на дату оцінки.

Для оцінки великої кількості об'єктів нерухомості, індивідуальна оцінка є досить ускладненою а головне надзвичайно затратною. Використання масової оцінки земель, яка б відповідала завданням визначення вартості великої кількості об'єктів нерухомості (переважно в цілях оподаткування) може виступати ефективним інструментом оцінки в умовах перехідного періоду економіки України. В рамках цього методу проводиться аналіз представницької вибірки реальних або передбачуваних угод, після чого отримані дані вважаються типовими для всіх об'єктів одного і того ж класу, подібних за місцем розташування, розміром, якістю і т.д.

Метою проведення масової оцінки землі є встановлення реальної вартісної бази землі з ціллю подальшого використання при оподаткуванні об'єктів нерухомого майна, нарахуванні орендної плати, страхуванні, іпотечному кредитуванні.

Відповідно до міжнародних стандартів оцінки (International Valuation Standarts) [5] базою вартісної оцінки для масової оцінки є ринкова вартість.

Важливою задачею масової оцінки є підвищення економічної ефективності системи оподаткування. Масова оцінка також сприяє вирішенню задач розвитку ринку нерухомості, іпотечного кредитування та страхування, результати масової оцінки можуть бути основою в методиках розрахунку орендної плати.

Дж. Екерт в роботі "Організація оцінки і оподаткування нерухомості" виділяє три основні функції системи масової оцінки для цілей оподаткування - "переоцінка, супроводження даних та актуалізація значення вартості"[3].

Аналізуючи зарубіжний досвід застосування систем масової оцінки земель та інших видів нерухомості можна узагальнити наступні її характеристики по основним країнам Європи (таблиця 1).

Таблиця 1. Системи масової оцінки в країнах Європи

Розробка авторська

Таким чином, в більшості провідних європейських країн масова оцінка є компетенцією переважно земельних органів або податкових, в склад об'єкту оцінки можуть входити як земельні ділянки так і будівлі і споруди, а термін проведення коливається від 4 до 10 років.

Для створення моделі масової оцінки, яка повинна включати основні вартісні характеристики земель, необхідно розробити чітку методологію оцінки. Моделі масової оцінки звичайно засновані на трьох основних підходах визначення вартості: порівняння продажів; дохідний метод; витратний підхід.

При підході, заснованому на порівнянні продажів, спочатку доцільно використовувати прості моделі. Проте в подальшому можна планувати застосування більш складних моделей, оскільки ринок земель розвивається, і обсяг наявних угод зростає. Множинний регресійний аналіз може бути використаний, коли обсяг продажів в групі моделювання перевищує чотири угоди купівлі-продажу по кожній незалежної змінної в моделі.

При масовій оцінці зазвичай використовуються моделі порівняння продажів, які мають наступний загальний вид:

(1)

де - розрахункова ціна продажу; - характеристики земельних ділянок.

Моделі можуть бути: адитивними, мультиплікативними або гібридними (змішаними). Множинний регресійний аналіз або адаптаційні процедури оцінки застосовують з метою градуювання.

Традиційні моделі мають наступний вигляд:

(2)

де - оцінка ринкової вартості; - ціна продажу об'єкта порівняння (земельної ділянки); - загальна величина поправки до ціни продажу об'єкта порівняння (земельної ділянки) за кількісними та якісними відмінностями між характеристиками об'єкта порівняння та розглянутого об'єкта.

Дохідний підхід включає процедуру визначення поточної величини доходу, який буде отриманий від використання земельної ділянки в майбутньому. Підхід, що залежить від величини доходу, заснований на положенні про те, що вартість нерухомого майна взаємозалежна з величиною, тривалістю і визначенням доходу, отриманого від нього. Дохід, який повинен бути отриманий в майбутньому, завжди буде менший, ніж рівна за величиною грошова сума, наявна на руках нині (концепція тимчасової перевагу). Такі чинники, як: інфляція, зниження ліквідності, вартість інвестування або управління кредитом і ризик в комбінації формують ставку капіталізації, яку визначають як взаємозв'язок доходів та вартості за формулою:

(3)

де - ставка капіталізації; - дохід; - вартість.

Якщо дохід від майна відомий і ставка капіталізації визначена, то можна розрахувати вартість шляхом перетворення рівняння (3):

(4)

Відповідно до даного підходу, чим вище ставка капіталізації, тим нижче вартість майна і, навпаки. Капіталізація залежить від ризиків, інфляції - чим вище ці показники, тим вище ставка капіталізації.

Масова оцінка земель включає розробку моделей одиничних вартостей землі за допомогою аналізу місцевих продажів.

Попереднім етапом масової оцінки земель є визначення відповідних груп та одиниць порівняння. Підставою для групування може виступати: "зонування" (або дозволене використання), місце розташування (або район) та розмір земельної ділянки.

Групування забезпечує те, що вартість земельних ділянок буде основана на даних ринку про об'єкти нерухомості за умови, що попит і пропозиція аналогічні. Для спрощення аналізу земельній ділянці, за будь-якою класифікацією використання або зонування, повинна бути присвоєна відповідна одиниця порівняння. Якщо земельні ділянки приблизно рівні за розміром, то вони самі служать одиницею порівняння. Якщо розміри ділянок різні, то одиницею порівняння буде площа.

Дані продажу земельних ділянок повинні бути виражені показником ціни за одиницю і відображені на картах, що допомагає чітко встановити вартісні орієнтири. Вартість земельних ділянок в розрахунку на одиницю має тенденцію до зміни в залежності від їх розміру і віддаленості, що вимагає розробки відповідних факторів коригування.

Ціни продажів можуть бути недостатніми щодо кількості продажів або ненадійними, а отримання точної вартості окремих ділянок - процес дуже складний. Перший крок у моделюванні масової оцінки - це збір даних. Необхідно зібрати дані по тих основних характеристикам оцінюваних об'єктів, які є найбільш важливими для ринку землі при формуванні ціни.

Дані можуть бути класифіковані як якісні або кількісні. Якісні дані засновані на точних заданих категоріях. Для того щоб моделювання було успішним, дані повинні бути ретельно проаналізовані. Для встановлення кількісних даних необхідно розрахувати наступні заходи центральної тенденції і дисперсії: середня, медіана і коефіцієнт варіації, коефіцієнт дисперсії і стандартне відхилення (девіація).

Якісні дані повинні бути проаналізовані за допомогою частоти розподілу, гістограм і кореляційного аналізу. На наступному етапі дані повинні бути «очищені», використовуючи множинний регресійний аналіз. З аналізу, перш за все, необхідно виключити всі статистично незначущі угоди або, так звані, статистичні «викиди». Перегляд і вивчення даних для цього здійснюють за допомогою методу робаст-регресії, який передбачає аналіз дисперсії даних і виключення інформації за тими угодами, ціна яких істотно відхиляється від середнього значення.

Другим етапом моделювання ринку нерухомості є лінеаризація якісних змінних, що передбачає перетворення якісних змінних, яким на початковому етапі кодування присвоювалися умовні кількісні значення, в кількісні, що відображають уподобання на ринку. За результатами цього аналізу вибирають метод лінеаризації.

У даній статті автором пропонується використовувати метод нейронних мереж для цілей масової оцінки земельних ділянок. Головна ідея нейронної мережі полягає в моделюванні (повторенні) поведінки різних процесів на основі статистичної інформації. Сама нейронна мережа являє собою набір спеціальних математичних функцій з безліччю параметрів, які налаштовуються в процесі навчання на минулих даних. Потім навчена нейронна мережа обробляє вихідні реальні дані і видає свій прогноз майбутньої поведінки досліджуваної системи. Суть нейронної мережі полягає в прагненні повторювання існуючих процесів. За своєю структурою нейронна мережа аналогічна мозку людини і також здатна до навчання.

Теоретична перевага використання нейронної мережі як інструменту прогнозування полягає в тому, що тут не потрібно завчасно встановлювати взаємовідносини між величинами, оскільки метод передбачає вивчення існуючих взаємозв'язків на готових моделях. Для нейронних мереж також не потрібно ніяких припущень щодо основного розподілу сукупності, і, на відміну від багатьох традиційних методів, вони можуть працювати з неповними даними.

Нейрон складається з ядра, дендритів, через які інформація надходить в клітку, і аксона, передає сигнали в інші клітини. Найпростіший нейрон має близько 10 тис. дендритів, що приймають електрохімічні сигнали від інших клітин. Певні складні сигнали цих клітин викликають збудження нейрона, після чого сигнал передається іншим клітинам, також мають свою систему зв'язків. Саме така нескладна модель стала основою перших моделей нейронних мереж (рисунок 1).

Рисунок 1. Схема нейронної мережі

Окремий елемент нейронної мережі називається нейроном. Він отримує вхідні сигнали (вихідні дані або вихідні сигнали інших нейронів нейронної мережі) через кілька вхідних каналів. Кожен вхідний сигнал проходить через з'єднання, що має певну інтенсивність (або вагу); ця вага відповідає синаптичній активності біологічного нейрона. З кожним нейроном пов'язано певне граничне значення. Обчислюється зважена сума входів, з неї віднімається граничне значення і в результаті виходить величина активації нейрона (вона також називається постсинаптичним потенціалом нейрона).

Найпростіша мережа має структуру прямої передачі сигналу: сигнали проходять від входів через приховані елементи і, врешті-решт, приходять на вихідні елементи. Така структура має стійку поведінку.

При роботі мережі у вхідні елементи подаються значення вхідних змінних, потім послідовно відпрацьовують нейрони проміжних і вихідного шарів. Кожен з них обчислює своє значення активації, беручи зважену суму виходів елементів попереднього шару і віднімаючи з неї граничне значення. Потім значення активації перетворюються за допомогою функції активації, і в результаті відбувається вихід нейрона. Після того, як вся мережа відпрацює, вихідні значення елементів вихідного шару приймаються за вихід всієї мережі в цілому.

Як і у випадку традиційних статистичних методів аналітик повинен знати або хоча б обґрунтовано припускати, що між відомими вхідними значеннями і невідомими виходами мається зв'язок.

Потім нейронна мережа навчається за допомогою того чи іншого алгоритму керованого навчання (найбільш відомим з них є метод зворотнього поширення), при якому наявні дані використовуються для коригування ваг і граничних значень мережі таким чином, щоб мінімізувати помилку прогнозу на навчальній множині. Якщо мережа навчена добре, вона набуває здатності моделювати (невідому) функцію, яка б пов'язала значення вхідних і вихідних змінних, і згодом таку мережу можна використовувати для прогнозування в ситуації, коли вихідні значення невідомі.

Багато дослідників виділяють наступні перевагами масової оцінки земель для цілей оподаткування [3]: час (враховуючи, що результати зазвичай оновлюються щорічно); витрати - масова оцінка обходиться значно дешевше, ніж індивідуальна оцінка; можливості об'єктивного і неупередженого аналізу впливу ринку (статистично і географічно); можливість виробляти вибірку, пошук, порівняння і виявлення відмінностей об'єктів нерухомості, використовуючи великий обсяг інформації; цілісність результатів оцінки (справедливість при розрахунку вартості, тому що кожен об'єкт обробляється однаково); наявність великої кількості даних для обґрунтування і захисту результатів.

В той же час основними ризиками, з якими можна стикнутися в процесі проведення масової оцінки, можуть бути такі: якість і надійність вихідних даних, особливо щодо реальних цін угод, а також інших важливих факторів; наявність функціонуючого ринку землі і достатньої вибірки для дослідження; наявність програмного забезпечення статистичної обробки даних, необхідного для аналізу вибірки та побудови прийнятної моделі.

З метою розробки системи масової оцінки земель визначають принципи, які лежать в її основі. В працях зарубіжних вчених [7] цьому питанню приділено велику увагу. В процесі аналізу, вивчення, узагальнення та структуризації принципів побудови системи масової оцінки земель автором пропонуються виділити такі: принцип системності, принцип якості та принцип оподаткування.

Принцип системності. Для реалізації принципів системності варто розглянути і проаналізувати визначення системи як сукупності взаємодіючих елементів, які пов'язані між собою, і складають єдине ціле; як деякої умовності , яка складається з взаємозв'язаних частин, кожна з яких приносить свій внесок в характеристики цілого. Реалізація принципів системності забезпечує міцність, стійкість системи масової оцінки земель.

Принцип забезпечення якості функціонування системи масової оцінки земель. При розробці системи масової оцінки земель повинні бути закладені основи побудови системи менеджменту якості (СМЯ), які забезпечують адаптацію, розвиток і вдосконалення масової оцінки земель. Система масової оцінки земель повинна містити еталони (стандарти) функціонування своїх елементів, механізми контролю відповідності і управління, які можуть стати основою побудови СМЯ системи, основою оцінки її рівня зрілості. Система масової оцінки земель в процесі свого розвитку повинна легко адаптуватися до різних змін, включаючи зміни законодавства, структури органів влади, видів забезпечення тощо.

Принцип оподаткування. Принцип побудови системи масової оцінки землі повинен слідувати із принципу оподаткування. Наслідування і реалізація принципів оподаткування в системах масової оцінки землі обумовлені входженням систем масової оцінки землі в склад систем оподаткування, підпорядкованість цілям оподаткування і з метою забезпечити реалізацію принципів оподаткування. Реалізація цих принципів забезпечить доцільність і ефективність системи масової оцінки земель.

Для виправлення накопичених недоліків діючих методик визначення вартості земельних ділянок, необхідно врахувати існуючий позитивний досвід розроблених і застосовуваних методик масової оцінки земель в зарубіжних країнах, адже від цього залежить наповнення бюджетів всіх рівнів.

В цих умовах перспектива отримання істотних доходів в бюджети буде стимулом для органів місцевого самоврядування до створення необхідної інформаційної бази, а для органів державної влади до розробки методичних підходів на основі єдиних критеріїв і відповідної системи показників оцінки різних видів і типів земельних ділянок.

Висновки

Розробка та впровадження системи масової оцінки в європейських країнах є відомою практикою і як показує її аналіз виступає ефективним механізмом забезпечення якості і достовірності результатів процесу оцінювання земель.

Використання методу нейронних мереж для моделювання статистичних даних дозволить досягти високоякісних вихідних даних вартості земель в процесі масової оцінки.

Таким чином, при умові ефективного адміністративного управління розробка, побудова і застосування автоматизованих систем масової оцінки земель призведе до створення оціночної системи, яка відрізнятиметься якістю, однаковістю, неупередженістю, надійністю та низькими затратами в перерахунку на один об'єкт оподаткування.

Список літератури

1. Земельний кодекс України від 25.10.2001 № 2768-ІІІ // Відомості Верховної Ради України. - 2002. - № 3-4. - Ст. 27.

2. Закон України «Про оцінку земель» від 11.12.2003 № 1378-IV // Відомості Верховної Ради України (ВВР), 2004, № 15, ст. 229.

3. «Организация оценки и налогообложения собственности» (під загальною редакцією Дж.К.Еккерта). -- пер. з англ., М: «Красная Гора», 1997 р.

4. Калинина, Н. Массовая оценка недвижимости [Электронный ресурс] / Н. Калинина [и др.] // wvvw.ma-ss.est.ru (Официальный сайт рынков недвижимости).

5. Международные стандарты оценки 2011. International Valuation Standarts 2011. [Электронный ресурс]. Режим доступу: http://smao.ru/files/dok_novosti/2013/perevod_mco.pdf

6. ПеттиВ. Трактат о налогах и сборах [Текст] // Антология экономической классики.-М.: «Эконов»-«Ключ», 1993.-С.5-78.

7. РоммА.П. Массовая оценка и наилучшее использование недвижимости [Текст] /А.П. Ромм //Вопросы оценки.-1999.-№2.-с.49-57.

8. Система массовой оценки земель (недвижимости для налогообложения в Европе) [Текст]: сборник / под ред. А.Л. Оверчук.-М.: Изд-во «Экое», 2001.- 144 с.

9. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов [Текст] /А. Смит. - М.: Наука, 1993.- 570 с.

Размещено на Allbest.ru