http://rmid-oecd.asean.org/situs slot gacorlink slot gacorslot gacorslot88slot gacorslot gacor hari inilink slot gacorslot88judi slot onlineslot gacorsitus slot gacor 2022https://www.dispuig.com/-/slot-gacor/https://www.thungsriudomhospital.com/web/assets/slot-gacor/slot88https://omnipacgroup.com/slot-gacor/https://viconsortium.com/slot-online/http://soac.abejor.org.br/http://oard3.doa.go.th/slot-deposit-pulsa/https://www.moodle.wskiz.edu/http://km87979.hekko24.pl/https://apis-dev.appraisal.carmax.com/https://sms.tsmu.edu/slot-gacor/http://njmr.in/public/slot-gacor/https://devnzeta.immigration.govt.nz/http://ttkt.tdu.edu.vn/-/slot-deposit-dana/https://ingenieria.unach.mx/media/slot-deposit-pulsa/https://www.hcu-eng.hcu.ac.th/wp-content/uploads/2019/05/-/slot-gacor/https://euromed.com.eg/-/slot-gacor/http://www.relise.eco.br/public/journals/1/slot-online/https://research.uru.ac.th/file/slot-deposit-pulsa-tanpa-potongan/http://journal-kogam.kisi.kz/public/journals/1/slot-online/https://aeeid.asean.org/wp-content/https://karsu.uz/wp-content/uploads/2018/04/-/slot-deposit-pulsa/https://zfk.katecheza.radom.pl/public/journals/1/slot-deposit-pulsa/https://science.karsu.uz/public/journals/1/slot-deposit-pulsa/ Московский экономический журнал 1/2020 - Московский Экономический Журнал1

Московский экономический журнал 1/2020

УДК 332.63

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10024

Применение методов факторного анализа при выделении главных компонент кадастровой стоимости садовых и огородных земельных участков

Бадмаева Софья Эрдыниевна, доктор биологических наук, профессор, заведующий кафедрой Кадастр
застроенных территорий и планировка населенных мест. Красноярский
государственный аграрный университет

Андрющенко Игорь Сергеевич, аспирант, Красноярский государственный аграрный университет

Badmaeva S.E., Doctor of
Biological Sciences, Professor, Head of the Department of Cadastre of built-up
territories and planning of populated areas. Krasnoyarsk State Agrarian
University

I.S. Andryushchenko,
graduate student, Krasnoyarsk State Agrarian University

Аннотация. В статье рассматривается процесс выявления скрытых (неявных) факторов кадастровой оценки с применением факторного анализа методом главных компонент. Существующая методика порождает большое количество споров по результатам определения стоимости недвижимого имущества. Вопрос по установлению справедливого взимания налога с недвижимости является одним из важнейших в настоящее время. 

Summary. The article discusses the process of identifying hidden (implicit) factors of cadastral valuation using factor analysis using the principal component method. The existing methodology gives rise to a large number of disputes based on the results of determining the value of real estate. The issue of establishing a fair collection of real estate tax is one of the most important at present.

Ключевые слова.
кадастровая оценка, кадастровая стоимость, факторный анализ, метод главных
компонент, ценообразующие факторы.

Keywords. cadastral valuation, cadastral value, factor analysis, principal component analysis, pricing factors

Государственная кадастровая оценка объектов недвижимости
имеет крайне высокое значение в регулировании земельных отношений, особенно в современных
российских реалиях.

Расчет кадастровой стоимости заключается в определении
наиболее вероятной цены объектов недвижимости с помощью методов массовой
оценки. Основное отличие от других видов оценки заключается в преимущественном
использовании ее результатов для целей налогообложения, а также в применении в
качестве исходных данных для оценки сведений о продажах объектов недвижимости
на всей оцениваемой территории [1].

Однако стоит отметить, что кадастровая стоимость также является основой для налогообложения недвижимого имущества, что в свою очередь вызывает многочисленные споры между органами государственной власти и собственниками. Следовательно, от величины точности этой базы напрямую зависят размеры бюджетов муниципальных образований и спокойствие граждан [2]. По данным Росреестра за 2019 год было инициировано 17 206 судебных споров, касающихся изменения величины кадастровой стоимости. Согласно статистике 16919 исков направлены на приравнивание кадастровой стоимости к рыночной (рисунок 1).

В соотношении к общему числу рассмотренных исков, в 95%
случаев требования истцов были удовлетворены [3].
Исходя из этого, можно утверждать, что завышение кадастровой стоимости действительно
существует. В связи с этим необходимо пересматривать существующие методы не
только на этапе создания модели кадастровой стоимости, но и на более ранних
этапах, особенно на этапе определения ключевых (ценообразующих) факторов.

Совершенствование законодательной базы, а также методик
определения кадастровой стоимости, позволяет повысить точность определения кадастровой
стоимости недвижимости. Для контроля точности и адекватности полученных данных
применяются статистические методы, и так как кадастровая оценка в подавляющем
большинстве связана с оценкой большого числа объектов недвижимости, оценка не
проходит без использования уравнений, таблиц и графического материала [4].

Процесс
установления кадастровой стоимости садовых и огородных земельных участков,
проводился с опорой на действующие ранее Методические указания [5]. Существующая методика опирается на расчет кадастровой стоимости в рамках
корреляционно-регрессионного анализа с дальнейшим построением статистической
модели оценки. При использовании данного метода существуют проблемы с
мультиколлинеарностью ценообразующих элементов, которые также влияют на
конечный результат [6].

На основании данных кадастровой оценки, проведенной по г. Красноярск [7], построена матрица корреляции ценообразующих факторов, влияющих на кадастровую стоимость (таблица 1).

Наиболее тесную корреляцию имеет фактор X1 (расстояние до
ближайшей пристани) с факторами X5 (расстояние
до ближайшего автовокзала, автостанции) и X7 (расстояние
до ближайшей транспортной магистрали ведущих городских направлений).

Понизить размерность и устранить наличие линейной
зависимости между факторами поможет факторный анализ, в частности – метод
главных компонент. Указанный метод позволяет из факторов, в значимой степени
коррелированных между собой, получить новые взвешенные переменные. Корреляция
между такими переменными отсутствует.

Как следствие, происходит сокращение количества факторов и
переход к новому представлению.
При таком изменении происходит учет всех переменных без исключения. Тем самым,
появляется возможность выявить сжатую (скрытую) структуру ценообразующих
факторов [8].

Однако для определения пригодности использования факторной модели, необходимо провести тест Кайзера-Мейера-Олкина (КМО). Мера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина измеряет ее соразмерность, которая должна превышать 0,5. Для рассматриваемых данных значение этого критерия составило 0,55 (таблица 2).

Другим показателем силы
взаимосвязи между переменными является критерий сферичности Бартлетта. Тест
сферичности Бартлетта используется для проверки нулевой гипотезы о том, что
переменные в матрице зависимостей некоррелированы. Наблюдаемый уровень
значимости составляет 0,00. Он достаточно мал, чтобы отвергнуть гипотезу. Можно
сделать вывод, что взаимосвязь между переменными сильна, а выявление скрытых
факторов является целесообразным [9].

Математически факторный анализ, а именно метод главных компонент описывается формулой (1)

где X — матрица переменных размерностью (I×J), где I — число
образцов, а J — это число независимых переменных;

T – scores-матрица (матрица счетов);

P – loadings-матрица (матрица нагрузок);

E – residuals-матрица (матрица остатков) [8].

Согласно полученным результатам, в ходе поэтапного выделения
главных компонент методом ортогонального вращения эквимакс с нормализацией
Кайзера получено 3 компоненты. Данное количество итоговых факторов достаточно,
чтобы полностью описать исходный процесс [10].

Для дальнейшей интерпретации полученных результатов исходные факторы и выделенные компоненты были сведены в таблицу 3. Чем больше коэффициент корреляции, тем теснее связь между исходным и скрытым фактором.

Изучив взаимосвязь переменных, можно интерпретировать выделенные
компоненты.

Наблюдается прямая взаимосвязь факторов «Расстояние до
ближайшей пристани», «Расстояние до ближайшего автовокзала, автостанции», «Близость
транспортной магистрали». Эта взаимозависимость объясняется относительно тесным
расположением данных объектов в городе. Выделенный фактор №1 получил название
«Доступность объектов транспортной инфраструктуры»

По полученные данным можно сделать ввод о том, что
престижность нахождения объекта зависит от близости водных объектов и от
удаленности от ж/д вокзала или станции, так как переменные имеют самые высокие
нагрузки. Поэтому выделенный фактор № 2 можно интерпретировать как «Престижность
зоны нахождения объекта». Положительные значения нагрузок показывают, что
исходные факторы имеют прямую зависимость.

Компонента под номером 3 носит название исходного фактора «Расстояние
до остановок общественного транспорта», так как имеет сильную корреляцию с
последней (0,99).

Выделение трех факторов позволяет построить диаграмму компонент во вращаемом пространстве (рисунок 2), анализируя которую можно подтвердить наличие связей исходных факторов с выделенными компонентами.

В ходе работы были определены скрытые ценовые факторы
кадастровой стоимости земельных участков, предназначенных для ведения
садоводства или огородничества. Обнаруженные компоненты позволяют нам
проанализировать причины связи и тип взаимодействия между исходными факторами.

Опыт, представленный в работе показывает, что использование
факторного анализа для целей кадастровой оценки позволяет идентифицировать
значимые факторы при определении кадастровой стоимости и переключиться на
неявные факторы, устраняющие мультиколлинеарность данных.

Список используемой литературы

  1. Бадмаева С.Э., Кудрина К.Ю., Кудрин В.С. Использование результатов кадастровой оценки земель при формировании налогообложения [Текст] / С.Э. Бадмаева, К.Ю. Кудрина, В.С. Кудрин // Проблемы современной аграрной науки: мат-лы междунар. науч. конф. – 2018. С. 57-59.
  2. Апишев А.А., Хахук Б.А. Социально-экономическая оценка природных (земельных ресурсов) как основа моделирования механизма платного землепользования [Текст] / А.А. Апишев, Б.А. Хахук // Вестник Адыгейского государственного университета. Экономика. – 2011. N 4. С. 196-203.
  3. https://rosreestr.ru/site/activity/kadastrovaya-otsenka/rassmotrenie-sporov-o-rezultatakh-opredeleniya-kadastrovoy-stoimosti-/informatsiya-o-sudebnykh-sporakh-v-otnoshenii-rezultatov-opredeleniya-kadastrovoy-stoimosti-obektov-/.
  4. Приказ Минэкономразвития Российской Федерации от 15.02.2007 г. №39. Доступ из справ.- правовой системы «КонсультантПлюс».
  5. https://rosreestr.ru/site/activity/kadastrovaya-otsenka/fond-dannykh-gosudarstvennoy-kadastrovoy-otsenki/
  6. [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  https://rcs.chemometrics.ru/old/Tutorials/pca.htm
  7. Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых исследованиях [Текст] / Д.Н. Таганов. – СПб.: Питер, 2005. – 192.
  8.  http://statsoft.ru/home/textbook/modules/stfacan.html