Согласование субъективной оценки качества жилого объекта недвижимости и рыночной ситуации с использованием теории нечетких множеств | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2013. № 2 (22).

Согласование субъективной оценки качества жилого объекта недвижимости и рыночной ситуации с использованием теории нечетких множеств

Предлагается метод оценивания жилого объекта в условиях нестабильного рынка, учитывающий как мнение продавца о качестве предлагаемого им объекта, так и существующие цены предлагаемых на рынке объектов-аналогов. Аналоги выбираются на основе критерия, учитывающего субъективное мнение продавца. Оценка вычисляется на основе сопоставления нечеткого множества, формализующего мнение продавца о качестве объектов, и нечеткого множества, формализующего понятие ценности этих объектов. Применение метода рассмотрено на реальном примере.

Matching of subjective estimate of the quality of a residential real estate and market situation using a theory of fuzzy sets.pdf Одной из основных проблем, с которой сталкивается продавец жилья, является определение цены предлагаемой к продаже квартиры. С одной стороны, эта цена должна соответствовать субъективному мнению продавца о ценности его квартиры, с другой - уровню цен на предлагаемые в данный момент квартиры. В условиях стабильного рынка эта проблема может быть решена методами сравнительного анализа рынка жилья при наличии сведений о ранее проданных квартирах, аналогичных данной [1, 2]. Однако далеко не каждый продавец имеет такую информацию в объеме, достаточном для выбора подобных аналогов, которые позволяют использовать сравнительный подход. Кроме того, в условиях быстро меняющихся цен на рынке информация о ранее проданных аналогах быстро устаревает и, даже имея такую информацию, использование ее затруднительно. Все это приводит часто к тому, что продавец устанавливает слишком высокую цену, переоценивая (с точки зрения рынка) свою квартиру, теряет время на бесплодное ожидание покупателя и вынужден постепенно снижать цену. Нередко имеет место и обратная ситуация, связанная с недооценкой. К сожалению, обычно продавец, несмотря на понимание этих последствий неверного оценивания, принимает интуитивное решение, не производя количественного анализа. Продавец в качестве аналогов на основе своего опыта выбирает объекты, которые «в целом» похожи, по его мнению, на оцениваемый объект, и, ориентируясь на сравнительные характеристики, устанавливает цену. Разумеется, такая оценка субъективна, но самое главное -отсутствуют расчеты, которые позволяют получить количественную оценку правильности полученного решения. В результате продавец хотя и принимает решение о цене, которую предлагает, но остается в неуверенности в ее правильности. Нет сомнения, что в любом случае установленная цена будет субъективной в соответствии с мнением продавца, но желательно иметь способ, который позволяет количественно оценить объект в сравнении с выбранными аналогами и получить такую оценку стоимости, которая соответствует текущей рыночной ситуации. В данной работе предлагается метод оценивания, основанный на согласовании субъективного понимания продавцом качества выставляемой на продажу квартиры и рыночной ситуации, отраженной в предлагаемых к продаже аналогичных квартирах. 1. Описание метода решения задачи Пусть E - генеральная совокупность жилых объектов; C = (cj, ..., cm} -множество количественных и качественных параметров, используемых для представления объектов из E. Для того чтобы эти данные были сопоставимыми и количественными, произведем переход от значений разнотипных параметров к их нечетким оценкам, измеряемым в одной и той же количественной шкале. После этого для каждого объекта из E получим значения функции принадлежности нечеткому множеству «наилучший объект» (обозначим это множество C) [3]. Определим шкалу измерения в виде интервала вещественных чисел [0, 1] и для каждого объекта xi е E (i = 1, 2,.) по значению каждого параметра Cj (j = 1,., m) установим числовую оценку jjx) е [0, 1], которая характеризует, насколько этот объект x соответствует понятию «наилучший по Cj». В результате каждый объект x е E теперь будет представлен не множеством значений параметров, а множеством (jai(x), ц2(х), ..., jam(x)} соответствующих им числовых оценок. При этом все они измеряются в одной и той же числовой шкале (интервал [0, 1]) и, следовательно, могут быть использованы совместно в расчетах. Таким образом, для каждого Cj е C имеется множество (jj(x1), jj(x2), ...}, каждый элемент которого характеризует соответствие объекта x понятию «наилучший» по этому параметру. Следовательно, это понятие можно представить нечетким множеством, заданным на множестве объектов E, ~j = (

Ключевые слова

оценка недвижимости, сравнительный подход, рынок жилья, нечеткие множества, функция принадлежности, assessment of real estates, comparative approach, housing market, fuzzy sets, compatibility function

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Лещинский Борис СемёновичТомский государственный университетдоцент, кандидат технических наук, доцент кафедры математических методов и информационных технологий в экономике экономического факультетаleschins@ef.tsu.ru
Всего: 1

Ссылки

Оценка недвижимости / под ред. А.Г. Грязновой, М.А. Федотовой. М.: Финансы и статистика, 2005. 496 с.
Грибовский С.В., ИвановаЕ.Н., Львов Д.С., Медведева О.Е. Оценка стоимости недвижимости. М.: ИНТЕРРЕКЛАМА, 2003. 704 с.
Лещинский Б. С. Оценивание жилых объектов недвижимости сравнительным подходом с использованием теории нечетких множеств // Вестник Том. гос. ун-та. Экономика. 2011. № 3(15). С. 186-192.
Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. 320 с. Электронная версия: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book5.
 Согласование субъективной оценки качества жилого объекта недвижимости и рыночной ситуации с использованием теории нечетких множеств | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2013. № 2 (22).

Согласование субъективной оценки качества жилого объекта недвижимости и рыночной ситуации с использованием теории нечетких множеств | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2013. № 2 (22).

Полнотекстовая версия