Все
 
 
 


Учет социально-экономических показателей при моделировании кадастровой стоимости земли в муниципальных районах
 
Код статьиS042473880017516-6-1
DOI10.31857/S042473880017516-6
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Бердникова Валентина Николаевна 
Аффилиация: ФГБОУ ВО «Кубанский государственный технологический университет»
Адрес: Краснодар, Российская Федерация
Осенняя Анна Витальевна
Должность: зав. кафедрой кадастра и геоинженерии
Аффилиация: Кубанский государственный технологический университет
Адрес: Российская Федерация
Хахук Бэла Адамовна
Должность: доцент
Аффилиация: Кубанский государственный технологический университет
Адрес: Российская Федерация
Название журналаЭкономика и математические методы
ВыпускТом 57 Номер 4
Страницы66-75
Аннотация

Проблема совершенствования моделирования кадастровой оценки с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа не теряет своей актуальности в силу разных причин, одной из которых является трудность подбора обоснованных ценообразующих факторов рыночной стоимости земли для условий малоактивного рынка поселений в муниципальных районах. Для совокупности населенных пунктов, объединенных в одну оценочную группу, остается также проблемой разработка модели кадастровой оценки с учетом таких параметров, которые были бы не только связаны с их геолокацией, физической, технической и эксплуатационной особенностью, но могли бы также учесть влияние социально-экономического окружения на смоделированную стоимость объектов оценки, что впоследствии сократило бы вероятность возникновения ошибок и число случаев оспаривания кадастровой стоимости. В данном исследовании рассмотрены ценовые особенности рынка недвижимости поселений, проведена их группировка, проанализированы возможности применения социально-экономических факторов, позволяющих добиться сокращения погрешностей при построении модели кадастровой стоимости земли. При отборе ценообразующих факторов применяется корреляционно-регрессионный метод; определяются коэффициенты парной корреляции и показатель их сравнительной значимости; осуществляется проверка их на мультиколлинеарность. В исследовании также показано, что набор конкретных социально-экономических факторов является непостоянным и зависит от изменений в макроэкономической ситуации. Применительно к Краснодарскому краю в 2020 г. значимыми факторами для модели расчета кадастровой стоимости земель для сформированных групп поселений муниципальных районов стали показатели уровня развития малого и среднего предпринимательства и численность постоянного населения.

 

 

Ключевые словаценообразующие факторы, социально-экономические показатели, регрессионная модель, коэффициент корреляции
Источник финансированияИсследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Администрации Краснодарского края в рамках научного проекта № 19–410–230062.
Получено27.11.2021
Дата публикации13.12.2021
Кол-во символов25919
Цитировать  
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 406

Оценка читателей: голосов 0 

1. Алексеев А.О., Харитонов В.А., Ясницкий В.Л. (2017). К вопросу об интеллектуальном анализе, массовой оценке и управлении рынком недвижимости регионов России // Прикладная математика и вопросы управления. № 1. С. 87–99.
2. Асаул А.Н., Асаул М.А. (2020). Инновационные продукты и модели, регулируемые субъ-ектами предпринимательства в сфере строительства и оборота недвижимости // Вестник гражданских инженеров. № 3 (80). С. 197–207.
3. Асаул А.Н., Старинский В.Н., Старовойтов М.К., Фалтинский Р.А. (2013). Оценка объектов недвижимости // Международный журнал прикладных и фундаменталь-ных исследований. № 2. С. 105–106.
4. Баринов Н.П., Грибовский С.В. (2016). О распределении цен на рынках недвижимости и «смещенных» оценках рыночной стоимости // Имущественные отношения в Рос-сийской Федерации. № 6 (177). С. 69–74.
5. Бердникова В.Н. (2017). Последствия перехода на налогообложение недвижимости по кадастровой стоимости для местных бюджетов // Экономика и предприниматель-ство. № 9–4 (86). С. 650–653.
6. Бердникова В.Н. (2020). О ценообразующих факторах регионального рынка жилья Крас-нодарского края. II Национальная научно-практическая конференция «Теория и практика финансово-хозяйственной деятельности предприятий различных отрас-лей». Керчь. С. 45–50.
7. Букалов Г.Э. (2017). Построение уравнения множественной регрессии для обоснования ценообразующих факторов кадастровой оценки земли // Master's Journal. № 2. С. 97–103.
8. Гинис Л.А., Давыденко О.В. (2019). Применение когнитивного теоретико-множественного подхода к задаче определения кадастровой стоимости земель // Инженерный вестник Дона. № 7 (58). С. 23.
9. Гладких Н.И., Кузнецова В.В. (2016). Определение необходимого количества аналогов при заданном числе ценообразующих факторов для целей оценки недвижимости методами корреляционно-регрессионного анализа // Имущественные отношения в РФ. № 6 (177). С. 75–84.
10. Грибовский С.В. Лейфер Л.А., Нейман Е.И. (2010). О концепции оценки недвижимости для целей налогообложения: состояние и перспективы // Имущественные отноше-ния в Российской Федерации. № 5. С. 6–14.
11. Лепихина О.Ю., Правдина Е.А. (2019). Вариативный учет ценообразующих факторов при кадастровой оценке земель (на примере города Санкт-Петербург) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. Т. 330. № 2. С. 65–74.
12. Мишустин М.В. (2019). Методика расчета кадастровой стоимости объектов оценки на основе статистического моделирования // Экономические науки. № 61. С. 352–358.
13. Подрядчикова Е.Д., Гилева Л.Н., Дубровский А.В. (2020). Корреляционно-регрессионный анализ кадастровой стоимости объектов недвижимости и ценообразующих факторов (на примере земельных участков города Тюмени, предназначенных для индивидуальной жилой застройки) // Вестник СГУГиТ. Т. 25. № 1. С. 274–289.
14. Слуцкий А.А. (2021). «На пороге» регрессионного анализа в оценке: требования к объёму выборки и нормальности распределения ошибок. Режим доступа: http://tmpo.su/sluckij-a-a-na-poroge-regressionnogo-analiza-v-ocenke-trebovaniya-k-obyomu-vyborki-i-normalnosti-raspredeleniya-oshibok/ 
15. Osennyaya A.V., Khakhuk B.A., Gura D.A., Pete N.I. (2021a). Conceptual approach to study-ing real estate market (as illustrated by Krasnodar's real estate market). IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 666 (6), 062131. DOI: 10.1088/1755-1315/666/6/062131
16. Osennyaya A.V., Khakhuk B.A., Gura D.A., Pete N.I. (2021b). Cadastral assessment and challenging its results today in Russia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 666 (6), 062127. DOI: 10.1088/1755-1315/666/6/062127

Система Orphus

Загрузка...
Вверх