Статистическое исследование формирования цен на объекты офисной недвижимости на основе геоинформационной системы :на примере города Самары

Краткое описание

Год:

2009

Автор научной работы:

Кривозубов, Сергей Павлович

Ученая cтепень:

кандидат экономических наук

Место защиты диссертации:

Самара

Код cпециальности ВАК:

08.00.12

Специальность:

Бухгалтерский учет, статистика

Количество cтраниц:

208

Оглавление диссертациикандидат экономических наук Кривозубов, Сергей Павлович

Введение.
Глава 1 Теоретические основы статистического анализа и моделированияформированияцен на офисную недвижимость наосновегеоинформационной системы.
1.1. Понятие рынканедвижимостии его состав как теоретическая база статистического исследования формирования цен наофисныеобъекты в коммерческом обороте.
1.2. Геоинформационное обеспечение статистического исследования закономерностей формирование цен на офисныеобъекты.
1.3. Статистический анализ «выживания»офисныхобъектов ] рыночной экспозиции какценообразующегофактора.
Глава II Дискриминантный и канонический анализ в исследовании факторов формирования цен па объектыофиснойнедвижимости на базе пространственно-ориентированной информации.
2.1.Локальные рынки административных районовгородакак панель статистического исследования формирования цен на объекты офисной недвижимости.
2.2. Дискриминантный анализ распределения объектов офисной недвижимости поценовымгруппам.
2.3. Канонический анализ как средство выявления обобщенных факторовценообразованияпо группам объектов офисной недвижимости.
Глава IIIЭконометрическоемоделирование ценообразования на городском рынке объектов офисной недвижимости
3.1. Кластерный анализ как основа формирования панели статистического исследования иэконометрическогомоделирования формирования цен на объекты офисной недвижимости.
3.2. Регрессионные модели цены 1 кв. м площадиофисногообъекта. Оценка системного влиянияценообразующихфакторов по кластерам и группам объектов.
3.3. Моделирование структурными уравнениями и путевой анализ (SEPATH) формирования цен на локальном рынке офисной недвижимости.

Введение диссертации (часть автореферата)На тему "Статистическое исследование формирования цен на объекты офисной недвижимости на основе геоинформационной системы :на примере города Самары"

Актуальность темы исследования. Один из наиболее интенсивно развивающихсясегментовроссийского рынка представляет собой рынокнедвижимости, в его составе растущим ивысокодоходнымявляется рынок офисной недвижимости. Массовый характер этого рынка и необходимость адекватного регулирования происходящих на нем процессов обусловливают значимость исследования объективных закономерностей формирования цен наофиснуюнедвижимость под влиянием комплексаценообразующихфакторов.
Статистический анализ и моделирование закономерностей формирования цен на объектыофиснойнедвижимости актуальны и в условиях стабильно развивающейся экономики, и в условиях глобального экономическогокризиса. В последнем случае статистические методы позволяют выделить значение объективных факторовценообразованияи исключить элементы субъективизма и психологических спекуляций в оценках рыночной стоимости недвижимого имущества. Потребность в методологическом обеспечении статистических исследований тенденций и факторов ценообразования на рынке недвижимого имущества (в том числеофисного) испытывают как участники его рыночногооборота(инвесторы, риэлтеры, продавцы, покупатели и другие группы), так и органы, осуществляющие государственное регулирование рынка недвижимости, контроль в сференалогообложения, страхование и другие финансовые операции с объектами недвижимости.
Решение данной проблемы на базе статистическогоинструментариятребует учета основных принципов и методов индивидуальной оценки рыночной стоимости объектов, а также использования приемов исследования на основе массовых данныхценообразующеговлияния экономической среды окружения оцениваемых объектов, пространственных особенностей их расположения, воздействия внешних и внутренних факторов на каждом уровнеагрегированиярынка недвижимости, в том числе на уровне локального (городского) рынка.
Степень разработанности проблемы. Теоретические проблемы оценки рыночной стоимости различных типов объектов недвижимого имущества, в том числеофисныхобъектов, и методы их практического решения широко освещены в трудах отечественных авторов: И.Т.Балабанова, В. А. Боровикова и В.А.Боровиковой, В.А. Горемыкина, С.В. Грибовского, JI.A.Лейфера, В.Н. Мокиной, Е.С. Озерова, А.В.Севостьяновой, Н.Е. Симоновой, М.А. Федотовой, Д.А.Шевчукаи др.
Экономические проблемы развития рынка жилой инежилойнедвижимости на различных административно-территориальных уровнях, в том числе в городах, исследованы в работах ряда отечественных и зарубежных ученых: И.Т.Балабановой, А.Г. Грязновой, B.C. Занадворова и А.В.Занадворовой, Е.И. Тарасевича, А.О. Селливана; Д. Фридмана и Н.Ордуэя, Ф.М. Шеррера, Д. Росса и др.
Методы статистического анализа иэконометрическогомоделирования закономерностей на рынке недвижимости, в том числе формирования цен иудовлетворенияспроса на объекты недвижимого имущества, разработаны и апробированы в трудах ученых-статистиков: С.А.Айвазяна, В.Н. Афанасьева, B.C. Мхитаряна, Е.В.Кабаевой, Е.Е. Лаврищевой, О.А. Репина, О.И.Стебуновойи др.
Вместе с тем отсутствует научно обоснованная методика статистического исследования закономерностей ценообразования на локальном рынке офисной недвижимости (на уровне крупного города), учитывающая особенности их проявления в неоднородномгеоэкономическомпространстве.
Необходимость разработки статистических методов анализа и моделирования закономерностей формирования цен наофисныеобъекты недвижимости с использованием геоориентированных исходных данных и выявления на основе этих методов пространственно-временных закономерностей ценообразования определила актуальность темы настоящего диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Цель исследования состоит в теоретическом обосновании, разработке и апробации методики статистического анализа и моделирования закономерностей формирования цен на объекты офисной недвижимости в геоинформационном рыночном пространстве. Для достижения цели поставлены следующие задачи:
1) уточнение понятия рынка недвижимости, особенностей его субъектно-объектного состава в части оборота офисной недвижимости, оценка количественных и качественных характеристик развития локального рынка офисной недвижимости на примере города Самары;
2) обоснование необходимости и возможности реализации геоинформационного подхода в статистическом исследовании закономерностей формирования цен на офисные объекты с учетом пространственно распределенного комплекса факторов;
3) исследование статистического взаимодействия уровней и динамики цен на офисные объекты и времени их экспозиции всегментахлокального рынка недвижимости, однородных по условиям ценообразования;
4) обоснование системы признаков, характеризующих факторы формирования цен на офисные объекты, подлежащих наблюдению, количественной оценке и обобщению в геоинформационной системе рынка недвижимости города;
5) разработка многоуровневой системы статистического анализа однородности офисных объектов по факторам и результатам рыночного ценообразования; формирование методики статистического моделирования закономерностей комплексного влияния пространственно определенных явных и латентных факторов на цены офисных объектов;
6) систематизация данных геоинформационной системы и апробирование предложенного автором методического комплекса с целью выявления и количественной характеристики закономерностей ценообразования на локальном рынке офисной недвижимости города Самары.
Предмет исследования. Предметом диссертационной работы являются статистические закономерности массового процесса формирования цен на объекты офисной недвижимости, имеющие особенности, обусловленные спецификойразмещенияобъектов в геоэкономическом пространстве города.
Объект исследования. Объектом исследования выступает совокупность объектов офисной недвижимости (более 1400 ед.), наблюдаемых в процессе мониторинга рынка недвижимости города Самары в 2007 - 2008 гг. на базе пространственно-временной геоинформационной системы.
Область исследования. Содержание диссертационной работы соответствует пунктам 3.1 "Методы статистического измерения и наблюдения социально-экономических явлений, обработки статистической информации, оценка качества данных наблюдений; организация статистических работ"; 3.4 "Методология социального и экономического мониторинга, статистического обеспечения управления административно-территориальным образованием; измерение неравномерности развитиятерриториальныхобразований";
3.8 "Прикладные статистические исследованиявоспроизводстванаселения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейсяконъюнктурыи разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран" Паспорта специальности 08.00.12 "Бухгалтерскийучет, статистика".
Теоретическая и методологическая основа исследования.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по изучаемой проблеме, Гражданский,Земельныйи Налоговый кодексы РФ, законодательные акты и нормативные документы федеральных и региональных органов власти пооборотунедвижимого имущества. В качестве инструментария в диссертации использовались статистические методы: сводки и группировки, анализа временных рядов, анализа таблиц "дожития" и моделирования функций "выживания" объектов в совокупности, кластерный, дискриминантный и канонический анализ, корреляционно-регрессионный анализ, статистический путевой анализ и методы моделирования структурными уравнениями.
Информационное обеспечение диссертационной работы составили данные Федеральной службы государственной статистики,Территориальногооргана Федеральной службы государственной статистики по Самарской области, а также результаты мониторинга рынка недвижимости (конкретносектораофисной недвижимости) за 2007 - 2008 гг., осуществляемого ОТ "Поволожский центр развития" при участии автора.
Обработка статистических данных проводилась с использованием прикладных программ STATISTIC А 6.0 и GRETL.
Научная новизна исследования. Научная новизна диссертационного исследования состоит в теоретическом обосновании и апробировании комплексной методики статистического анализа и моделирования закономерностей формирования цен на офисные объекты с учетом пространственно ориентированной информации о факторах и условиях ценообразования на локальном рынке офисной недвижимости.
Наиболее существенными результатами проведенной работы являются следующие:
1. На основе обобщения и критического анализа теоретических положений, представленных в экономической литературе, уточнено понятие локального рынка офисной недвижимости как системы экономических отношений, возникающих между субъектами рынка в операциях массового характера по обороту объектов офисной недвижимости в границах локального рынка (города Самары), по обороту прав на недвижимое имущество и государственному регулированию этого оборота.
2. Предложена система автоматизированного сбора статистических данных, отражающих в геоинформационной системе пространственно определенные характеристики результатов и факторов формирования цен на офисные объекты с учетом их физических свойств, особенностей бизнес-среды,транспортныхи социальных условий вмикрозонахразмещения этих объектов на территории города.
3. Сформирована система статистических показателей по объектам офисной недвижимости, имеющая тройственную определенность: географическую (размещениена электронной карте города), временную (время "выживания" объекта в рыночной экспозиции), содержательную (показатели, характеризующие результаты и факторы формирования цен на офисные объекты).
4. Разработана и апробирована методика многоуровневого структурирования массивапродаваемыхофисных объектов на однородные группы по уровню и динамике цен с использованием дискриминантного, канонического и кластерного анализа. Впервые разработаны и проанализированы многофакторные регрессионные модели ценообразования по группам офисных объектов, выделенным на основе объединения результатов дискриминантного и канонического анализа.
5. Выполнен статистический анализ "выживаемости" объектов в рыночной экспозиции, установлены значения медианы ожидаемого времени экспозиции офисной недвижимости на локальном рынке города. С помощью модели Вейбулла и метода Каплана-Мейера даны оценки функций "выживаемости" офисных объектов в рыночной экспозиции. Установлена неоднозначность силы взаимного статистического влияния времени экспозиции офисных объектов на рынке и цен ихпродажипо субрынкам в составе городского рынка недвижимости.
6. Получены пространственно ориентированные на электронной карте города кластеры офисных объектов, однородных по факторам и условиям ценообразования. На основе многофакторного регрессионного моделирования дана оценка системного эффекта влияния ценообразующих факторов по кластерам и группам офисных объектов.
7. Выполненоэконометрическоемоделирование с использованием системы структурных уравнений (метод SEPATH), на основе которого установлено взаимосвязанное влияние наблюдаемых в геоинформационной системе рынка недвижимости факторов и скрытых (латентных) факторов на цены продажи офисных объектов в городе Самаре.
Практическая значимость диссертационного исследования. Разработанная в диссертации методика и результаты статистического исследования могут быть использованы для принятияуправленческихрешений по рынку офисной недвижимости государственными и частными предприятиями, а также для повышения финансовойрезультативностиработы риэлтерских компаний. Результаты моделирования формирования цен на офиснуюнедвижимостьмогут быть полезны работникам организаций, осуществляющих операции снедвижимостью, а также занимающихся вопросами оценкикоммерческойнедвижимости и проводящих консультации в этомсекторерынка недвижимости.
Положения диссертации могут быть использованы в высших учебных заведениях при изучении дисциплин "Финансовая статистика", "Социально-экономическая статистика", "Эконометрическое моделирование".
В первой главе "Теоретические основы статистического анализа и моделирования формирования цен на офисную недвижимость на основе геоинформационной системы" исследовано понятие "рынок недвижимости", уточнен его состав с выделениемсегментаофисной недвижимости и конкретизацией содержания процессов ценообразования в этом рыночномсегменте, предложена многоуровневая методика статистического моделирования влияния факторов на цены офисных объектов, основанная на геоинформационной системе мониторинга локального рынка недвижимости (на примере города Самары).
Во второй главе "Дискриминантный и канонический анализ в исследовании факторов формирования цен на объекты офисной недвижимости на базе пространственно ориентированной информации" изучены локальные рынки административных районов города как панель статистического исследования уровней и динамики цен на объекты офисной недвижимости, выполнен дискриминантный анализ распределения объектов офисной недвижимости поценовымгруппам, на основе канонического анализа дана оценка обобщенных факторов формирования цен по группам объектов офисной недвижимости.
В третьей главе "Эконометрическое моделирование ценообразования на городском рынке объектов офисной недвижимости" обоснована и апробирована методика многофакторного комплексного моделирования формирования цен с учетом пространственной неоднородности рынка, влияния на цену комплекса явных и латентных факторов.

Список литературы

Заключение диссертациипо теме "Бухгалтерский учет, статистика", Кривозубов, Сергей Павлович

Выводы по главе III.
1. Моделирование линейными структурными уравнениями и путевой анализ по методу С. Райта (SEPATH-анализ) позволили разработать и оценить систему регрессионных уравнений, выражающих статистические закономерности формирования цены 1 кв. м площадиофисногообъекта в городе Самаре с учетом причинно-следственных взаимосвязей исходных эмпирических данных, а также латентныхценообразующихфакторов.
2. Дана оценка влияния системного эффекта взаимодействия внутренних по отношению к локальному рынкунедвижимостифакторов ценообразования, а также и комплекса внешних ценообразующих факторов.
3. Использование в практике регулированияоборотанедвижимости многоуровневой модели (на основе методов SEPATH) формирования цен наофисныеобъекты может существенно повысить эффективность мер регулирующего воздействия, являясь необходимыминструментомпрогноза развития ценовой ситуации на локальном рынке недвижимости.
169
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
1 Обобщение и критический анализ представленных в экономической литературе толкований понятия «рынок недвижимости» приводит к выводу, о том, что статистическое исследованиеценообразованияна объекты недвижимого имущества должно основываться на конкретизации всех аспектов этого понятия: субъектно-объектного состава, охватываемых операций, реализуемых экономических отношений, а также механизмов государственного административного и экономического регулирования.
2. Вдокризисныйпериод (2000-2008гг.) Самарский рынокофиснойнедвижимости характеризовался как ненасыщенный,высокодоходный, динамично развивающийся сектор экономики.
В условиях экономическойрецессии— следствия мирового финансовогокризиса- возрастает потребность в объективизации оценки рыночной стоимости недвижимого имущества для уравновешивания интересовпокупателейи продавцов. Методической основой для этого должен быть учет устойчивых закономерностей ценообразования как массового процесса.
3. Систематизация факторов формирования цен на объекты офисной недвижимости позволила распределить их на глобальные и индивидуальные, внешние и внутренние, непосредственно наблюдаемые и латентные.
Запатентованный автором программный комплекс «АДОН» позволяет накапливать и структурировать геоопределенную (в системе координат электронной карты города,ГИС) информацию от объектах реализуемой офисной недвижимости.
Сформированный с использованием ПК «АДОН» исходный информационный массив данного исследования включает 1411офисныхобъектов, каждый из которых характеризуется комплексом индивидуальных признаков, отражающих результаты и факторы ценообразования.
Источниками наблюдения выделенных и систематизированных признаков являютсяриэлторскиекомпании, Интернет, СМИ. В ПК «АДОН» решены проблемы накопления, уточнения и комбинирования пространственно ориентированных данных об экономических, физических и экологических свойствах офисных объектов,продаваемыхна территории города.
4. Разработана концептуальная схема и последовательность этапов алгоритма многоуровневого статистического анализа и моделирования закономерностей ценообразования на объекты офисной недвижимости.
Основная идея концепции состоит в том, чго моделирование количественных закономерностей ценообразования на объекты недвижимости требует реализации основного научного принципа перехода от анализа к синтезу и обратно. В разрабатываемой методике это должно воплощаться в переходе от одномерных группировок объектов - к многомерным, от групповых многофакторных моделей, сформированных по однородным кластерам объектов, к интегральным структурным моделям рынка в целом, от учета в моделях непосредственно наблюдаемых факторов ценообразования к выявлению их системного эффекта и латентной составляющей ценообразования, обусловленной воздействиемнеучтенныхвнутренних и внутренних и внешних ценообразующих факторов.
5. Время экспозиции объектов на рынке недвижимости и изменение их цены в период экспозиции - взаимозависимые рыночные характеристики, причинно-следственная связь которых потребовала специального этапа статистического исследования. Анализ «выживаемости» объектов в экспозиции на основе таблицдожитияи методов Каплана-Мейера явился основой моделирования распределения вероятностипродажиобъектов по срокам экспозиции. Выявлена неоднозначность изменения этой вероятности при увеличении сроков экспозиции объектов, неравномерность взаимного распределенияценовыхи временных характеристик экспозиции продаваемых офисных объектов.
В итоге сделан вывод о необходимости многоуровневого структурирования объектов исходной совокупности с целью выделения их однородных групп, ориентация на начальных этапах исследования на непараметрические методы оценкитеснотыстатистических взаимосвязей.
6. Распределение объектов офисной недвижимости по административным районам города Самары было оценено как равномерное, что подтверждено коэффициентом вариации долей, равным 29,7%. Однако при этом выявлена существенная неоднородное гь офисных объектов в пределах границ административных районов порезультативными факторным показателям ценообразования.
7. Доказано, что нахождение объекта на территории определенного административного района города Самары само по себе оказывает значимоеценообразующеевоздействие вследствие влияния факторов объектного и субъектного характера (неучтенных в исходной системе показателей), обуславливающих специфики условий формирования цен на офисные объекты в каждом из районов.
8. Вариация по административным районам показателей исходной системы, отражающих наблюдаемые признаки продаваемых офисных объектов, весьма существенна — от 50 до 1600%.
Из этого сделан вывод о невозможности использования группировки объектов офисной недвижимости по признакуразмещенияв определенном административном районе городе для выявления надежных статистических закономерностей ценообразования на эт объекты.
9. В результате проведения восьми последовательных шагов дискриминантного анализа установлено, что 61,5% офисных объектов в исходной совокупности корректно отнесены кценовымклассификационным группам: «Очень низкая цена», «Низкая цена», «Высокая цена», «Очень высокая цена».
Оценены параметры классификационных функций, позволившие произвести классификацию объектов, не вошедших в итоговую дискриминацию и вычислить классификационные значения для вновь экспонируемых на рынке объектов.
10. Разработаны регрессионные модели по ценовым классификационным группам. Сравнительный анализ стандартизованных коэффициентов регрессии показал следующее: а) по группе офисных объектов, относимых к категории самыхдешевых, цена за 1 кв. м статистически значимо напрямую зависит от благоустройства и престижности района и находится в существенной обратной зависимости отконкуренциипокупателей на локальном рынке. б) цена 1 кв. м самых дорогостоящих объектов офисной недвижимости' в наибольшей степени прямо зависит от цены 1 кв. м объектов жилой недвижимости, находящихся в соответствующем микрорайоне, и несколько в меньшей степени, но также напрямую зависит от плотности застройкикадастровогоквартала, в котором этот район расположен. в) по промежуточным ценовым группам «офисных объектов (цена «Низкая» и цена «Высокая» выявлена незначимость корреляционных связейрезультативныхи факторных показателей ценообразования, что потребовало углубления данного этапа анализа путем перехода к каноническому анализу.
11. При выполнении канонического анализа получена матрица факторной структуры распределения объектов офисной недвижимости города Самары по ценовым классам. Установлено, что обобщенный фактор, обуславливающий первую каноническую функцию (77,9% объясненной вариации), которая определяет выделение объектов категории цена «Высокая», обусловлен тремя факторными переменными, общая интерпретация которых может быть дана как «Престижность городскоймикрозоны, в которой расположен объект». Дискриминирующая мощность этой функции составила 11,9% объясненной вариации.
12. Обобщенный фактор второй канонический функции (+18,7%' объясненной вариации), отделяющей объекты «Очень низкой» цены от других ценовых групп, определяется влиянием совокупности факторов, общая интерпретация которых дана как «маркетинговыеусилия риэлторов, уровень спроса».
Обобщенный фактор третьей канонической функции (+3,4% дискриминирующей мощности) отделяет объекты «Очень высокой» цены от других категорий. Через систему значимых факторных показателей он интерпретируется как «Транспортныеусловия городской микрозоны, в которой расположенофисныйобъект».
13. Объединение результатов дискриминантного, канонического анализа и многофакторного регрессионного моделирования позволило получить статистически надежные адекватные модели формирования цены 1 кв. м офисных объектов по типическим группам однородных по качественным условиям ценообразования объектов — аналогов.
14. С целью усиления аппроксимирующих свойств моделей ценообразования статический аспект исследования дополнен динамическим. Для этого исходная совокупность офисных объектов на
I, следующем этапе структурирования подразделена на три группы: «Цена ' возросла», «Цена возросла», «Цена не изменилась», «Цена снизилась» за время экспозиции объектов на рынке недвижимости.
15. В результате применения процедур кластерного анализа (методы Уорда и к - средних) с использованием функций расстояния «Евклидова метрика» и «1-г Пирсон» для каждой группы получены дендрограммы распределения объектов, а также кластеры переменных, характеризующих результаты и факторы ценообразования.
16. Наличие данных о координатах размещения объектов на электронной карте города в ГИС позволило построить картограммы распределения объектов, относящихся к однородным кластерам в составе выделенных групп по характеру изменения цены.
В результате установлено, что однородные по факторным и результативным признакам ценообразования объекты (однотипные по характеру изменения цены за время экспозиции на рынке) не составляют компактно расположенные «сгустки» на территории города, а равномерно расположены по всей его площади. Это подтвердило выводы дескриптивного анализа о том, что сходство объектов офисной недвижимости потерриториальномурасположению и принадлежности к определенному административному району само по себе не является определяющим в формировании цен на эти объекты и их динамики за время экспозиции объектов на рынке недвижимости.
Детерминирующим условием однородности закономерностей ценообразования является сочетаемость факторов, включающих физические и экономические характеристики офисных объектов, особенности их расположения,конъюнктурныеизменения на рынке жилой недвижимости в соответствующеймикрозонеи ряд других ценообразующих факторов.
17. Кластеризация переменных по каждой группе объектов, однородных по характеру изменения цены за время экспозиции, показала устойчивую закономерность:неценовыефакторы являются однородными и статистически взаимосвязанными с показателем цены офисного объекта за 1 кв. м.
Стоимость объекта в целом является производной от цены за единицу площади.
Это определило необходимость построения многофакторных регрессионных моделей ценообразования по группам типических в статическом и динамическом аспектах объектов с использованиемрезультативногопоказателя - «Цена реализации 1 кв. м площади объекта».
Показатель стоимости объекта в целом зависит от закономерностей ценообразования на единицу площади объекта.
18. Полученные многофакторные модели ценообразования по группам объектов и их оценочные характеристики позволили количественно оценить системный эффект, значимость статистического влияния которого по разным группам объектов колеблется от 10 до 40% объясненной вариации цены.
19. Моделирование линейными структурными уравнениями и путевой анализ по методу С. Райта (SEPATH - анализ) позволили разработать и оценить систему логически и количественно взаимосвязанных статистических закономерностей формирования цены 1 кв. м площади офисного объекта в городе Самаре с учетом причиппо-следственных взаимосвязей исходных эмпирических данных, а также латентных ценообразующих факторв. В результате построения и анализа экономической модели дана оценка влияния системного эффекта взаимодействия внутренних и внешних по отношению к локальному рынку недвижимости факторов ценообразования.
20. Использование в практике оценки офисных объектов недвижимости методов многомерного статистического анализа на основе предложенного иерархического подхода и геоинформиционного обеспечения позволит существенно повысить обоснованность выделения однородных групп объектов для выработки количественных закономерностей ценообразования. Последние представляют собой* ;единую систему, объединяющую закономерности формирования цены 1 кв. м эталонных объектов по каждой группе, а также закономерности более высокого уровня 7 экономической абстракции, учитывающие влияние латентных (непосредственноненаблюдаемых) факторов как внутреннего, так и внешнего по отношению к нему характера.
21. Разработанная методика на практике может использоваться: 1 - для получения расчетной цены на поступающий воборотофисный объект исходя из его индивидуальных характеристик, учитываемых в системе АДОН; 2 - для количественной иммитации реально сложившейся многоуровневой системы ценообразования наофиснуюнедвижимость, включающей множество факторов гипотетически предполагаемых, по непосредственно ненаблюдаемых (государственное регулирование рынка недвижимости, системное взаимодействие факторов, субъективные и объективные обличил условийценообразованийв микрозонах и административных районах расположения объектов и ряда других).
Использование в практике регулирования оборота недвижимости многоуровневой модели ценообразования на офисные объекты существенно повысит эффективность мер регулирующего воздействия, является необходимым инструментом прогноза развитияценовойситуации на локальном рынке недвижимости.

Список литературы диссертационного исследованиякандидат экономических наук Кривозубов, Сергей Павлович, 2009 год

1. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть первая от 30 ноября 1994 г. № 51-ФЗ, часть вторая от 26 января 1996 г. № 14-ФЗ, часть третья от 26 ноября 2001 г. № 146-ФЗ (с изм. и доп.)
2. Налоговый кодекс Российской Федерации. Часть первая от 31 июля 1998 г. № 146-ФЗ, часть вторая от 5 августа 2002 г. № 117-ФЗ.
3.Земельныйкодекс Российской Федерации от 25 октября 2001 г. № 136-ФЗ (с изм. и доп.)
4. Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29 декабря 2004 г. № 190-ФЗ (с изм. и доп.)
5. Федеральный закон от 21 июля 1997 г. № 122-ФЗ «О государственной регистрации прав на недвижимое имущество исделокс ним»
6. Федеральный закон от 28 июля 1998 г. 135-Ф3 «Об оценочной деятельности в Российской Федерации»
7. Постановление Правительства РФ от 6 июля 2001 г. № 519 «Стандарты оценки, обязательные к применению субъектами оценочной деятельности»
8. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. Утв.МинэкономикиРоссии, Минфином России, Государственным комитетом России построительной, архитектурной и жилищной политике от 21 июня 1999 г. № ВК 477
9. Методические рекомендации по определению рыночной стоимостиземельныхучастков. Утв. распоряжением Минимущества России от 06 марта 2002 г. № 568-р
10. Методические рекомендации по определению рыночной стоимости праваарендыземельных участков. Утв. распоряжениемМинимуществаРоссии от 10 апреля 2003 г. № 1102-р
11.АбрютинаМ.С. Ценообразование в рыночной экономике. — М.: «Дело исервис», 2002. — 256 с.
12.АсаулА.Н., Ерофеев П.Ю. Экономиканедвижимости. СПб.: «Питер», 2008. - 240 с.
13.БабешкоМ.О. Основы эконометрического моделирования: Учебное пособие. Изд. 2-е, испр. М.: КомКнига, 2006. - 432 с.
14. Баланов И. Операции снедвижимость, в России. — М.:Финансыи-статистика, 1996. — 210 с.
15.БелокрысA.M., Болдырев B.C., Олейник Т.Л. и другие. Основы оценки стоимости недвижимости: Учебное и практическое пособие. 2-е изд., испр. и доп. М.': Международная академия оценки иконсалтинга, 2004. - 263- с.
16.БерндтЭ.Р. Практика эконометрики: классика и современность/Пер. с англ. под ред. проф. С.А. Айвазяна М.: ЮНИТИ^ЦАНА, 2005. - 863 с.
17. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. СПб: Питер, 2003.-688 с.
18. Боровиков Вал., Боровикова Вик., Мокин В., Пирогова О. Экономика недвижимости. СПб.: Питер, 2007. — 416 е.: ил. (Серия «Учебник для вузов»)
19.ВалентиновВ.А. Эконометрика. 2-е изд. — М.: Изд-во «Дашкови к0», 2009. - 448 с.
20.ВасильеваЛ.С. Экономика недвижимости: учебник/Л.С. Васильева. — М.: Эксмо 2008. 2008. - 480 с.
21.ВетровГ.Ю. Индикаторы социально-экономического развитиямуниципальныхобразований. М.: Фонд «Институт экономики города», 2001. - 69 с.
22.ВознесенскийВ.А., Ковальчук А.Ф. Принятие решений по статистическим моделям. — М.: Статистика, 1978.— 192 с.
23.ВолковД.Л. Экономика недвижимости. — СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского университета. 199. — 32 с.
24.ГенгутЮ. Государственная регистрация правсобственностина недвижимое имущество на региональном рынке недвижимости: статистический анализ и моделирование. Самара: Изд-во Самар. гос.экон. ун-та, 2008. — 162 с.
25.ГолосовО.В., Лаптев О.В. Регион: модельное отображение. М.:ЗАО«Издательство «Экономика», 2007. - 350 с.
26.ГоремыкинВ.А. Экономика недвижимости: учеб. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2006. - 848 с.
27.ГранбергА.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. -2-е изд.-М.: ГУВШЭ, 2001.-495 с.
28.ГрибовскийС.В. Оценка доходной недвижимости. — СПб.: «Питер», 2001.- 148 с.
29.ДайитбеговД.М. Компьютерные технологии анализа данных в экономике. М.: ИНФРА-М, 2008. - 578 с.
30.ДубровA.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2003. - 352 с.
31.ДуброваТ.А., Бажин А.Г., Бакуменко Л.П. Дискриминантный анализ в системе "STATISSTICA"/y4e6Hoe пособие. М.: Москвоский государственный университет экономики, статистики и нформатики, 2000 г. - 57 с.
32. Дюран Б.,ОделлП. Кластерный анализ /Пер. с англ. Е.З. Демиденко. Под ред. А .Я. Боярского. — М.: «Статистика», 1977. — 128 с.
33.ЕлисееваИ.И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. — М.: Финансы и статистика, 1982. 192с.
34.ЕлисееваИ.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 656 с.
35.ЖелтяковаИ.А., Михалкова F.A., Пузыня I 1.Ю. Цены иценообразование. Краткий курс / Учебное пособие. СПб. Издательство «Питер», 1999. - 112 с.
36. Завари на E.G. Основы региональной статистики: учебник / E1G. Заварина, K.F.Чобану; под ред. E.G. Завариной. М.: Финансы- и статистика, 2006. — 416 с.
37.ЗароваЕ.В. Региональное ценообразование вагропромышленнойсфере экономики: методология статистического исследования. — М.: РЭФ им. Г.В.Плеханова, 1997г.-339с.
38.ЗароваЕ.В' Эконометрическое моделирование и прогнозирование развития региона вкраткосрочномпериоде / Е.В. Зарова, Г.Р. Хасаев.-М.: Экономика, 2004. 149с.
39.КобзарьА.И. Прикладная; математическая статистика; М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 816с.41"'.КремерН.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: Учебник для вузов / Под ред; проф. Н.Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. - 311с.
40.Кривозубов, С.П. Дискриминантный анализ- распределения объектовофиснойнедвижимости по ценовым группам (на примере г. Самары)/С.П. Кривозубов, Е.В.Зарова// Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. Самара, 2009. - № 1(51).- С. 26-34.
41. Кривозубов, С.П. Оценказемельногоучастка для определения величиныарендныхплатежей при наличии права собственности на улучшения уарендатораземельного участка // Вопр. оценки. М., 2008. -№3. - С. 15-22.
42. Кривозубов, С.П. Оценка земельного участка для определения величины арендныхплатежейпри наличии права собственности на улучшения у арендатора земельного участка // Имущественные отношения в Российской Федерации. М., 2008. - № 11. - С. 39-48.
43. Кривозубов, С.П. Регрессионное моделирование цены объекта жилой недвижимости в иерархической системе методов многомерного статистического анализа // Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. Самара, 2007.-№5(31).-С. 107-110.
44. Кривозубов, С.П. Статистический анализ однородности совокупности объектов офисной недвижимости по административным районам г. Самары// Вестн. Самар. гос. экон. ун-та. Самара, 2009. - № 1 (51). - С. 3539.
45.КургузовВ.В. Корпоративная статистика: экономико-статистическое моделирование материально-техническогоснабжения' и сбыта: М.:. Финансы истатистка, 2006. - 208с.
46. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов / Под ред. проф. М.Г.назарова. М.:Финстатинформ, ЮНИТИ — ДАНА', 2002.-771с.
47.ЛипсицИ.В: Коммерческое ценообразование: Учебник для вузов. — М.: Изд-во БЕК, 1997. 368с.
48.МагнусЯ.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А.Эконометрика. Начальный курс: Учебник. 8-е изд. - М.: Дело, 2007. - 504с.
49.Малин, А.С. Исследование систем управления: Учебник для вузов /А.С. Малин, В.И.Мухин. М.: ГУ ВШЭ - 3-е изд., 2005. - 399с.
50.МамаеваО.А. О применении критерия' Граббса к нормально распределенным выборкам рынка жилой недвижимости* г. Самары /О.А. Мамаева // ВестникОГУ, № 84 / март 2008. 30-37с.
51.МаренковН.Л. Цены и ценообразование в рыночной' экономике России, курс лекций по специальности «Финансы икредит» и «Бухгалтерский учет иаудит». — М.: Эдитория УРСС, 200. — 216с.
52.МарченкоА.В. Экономика, и управлениенедвижимостью: Учебное пособие / А.В. Марченко. Ростов Н:Д: Феникс, 2007. - 448с.60:МаховиковаF.A. Экономика недвижимости: учебноё пособие / Г.А.Маховикова, Т.Г. Касьяненко. М.: КНОРУС, 2009. - 304с.
53.НиворожкинаЛ.И. Многомерные' статистические методы в экономике: Учебник / Л.И.Ниворожкина, С.В.Арженовский. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0»; Ростов-н/д: Наука-Сектр, 2008. — 224с.
54.НовиковA.M., Новиков Д.А. Методология. М.: СИНТЕГ, 2007. -668с.
55.ОрешинВ.П., Потапов ЛЛЗ. Упраление региональной экономикой: Учебное пособие. М.ТЕИС, 2003. - 330с.
56.ОрловА.И. Прикладная статистика: учебник. М.: Изд-во «Экзамен», ■ 206.-671с.
57. О'Салливан А. Экономика города. — 4-е изд.: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 2002. 706с.
58. Оценка недвижимости: Учебник / Под ред. А.Г.Грязновой, М.А.Федотовой. -М.: Финансы и статистика, 2006. -496с.
59. Прикладная статистика!. Основыэконометрики: Учебник для вузов: В 2т. 2-е изд., испр. — Т.2.АйвазянG.A. Основы эконометрики.; М.: ЮНИТН-ДАНА, 2001. - 433с.
60. Региональная статистика: учебник; / Под ред. , Е.В.Заровой, Г.И.Чудилина. М.: Финансы и статистика, 2006. - 624 с.
61. Региональная экономика: Учебник / Под; ред. В.И.Видяппна и М.В.Степанова. М.:ИНФРАМ., 2005. - 666 с.
62. Репин-. О.А., Мамаева; О.А.Эконометрическоемоделирование стоимости квартир первичного и вторичного рынков жилой недвижимости; ( на примере г.о.Самара). Известия; Кабардино-Балкарского Научного ЦентраРАН, № 6 (26). — Нальчик, 2008, с.88 -95.
63.СажинЮ.В., Басова В.А. Многомерные методы анализа: Учеб. Пособие. -М.: Компания Спутник, 2002. 163 с.
64. Севосгьянова А.В. Экономическая оценка недвижимости иинвестиции; М.: Издательский цен гр «Академия», 2008;.- 304 с. ь
65. Симонова; 11.Е. Методы оценки .имущества:бизнес, недвижимость, земля, машины, оборудование итранспортныесредства. — Ростов Н/Д: <;; Феникс, 2006.-315 с.
66. Синявский; Н.Г. Оценка,бизнеса: гипотезы, инструментарий;, практические решения в различных областях деятельности; М;: Финансы и статистика, 2004;— 240 с.
67. Системамуниципальногоуправления: Учебник для; вузов. 3-е изд. / Под ред. В.Б.Зотова. СПб.: «Питер», 2007. — 560 с.
68. Сошникова JI.A.,ТамашевичВ.Н., Уебе Г., Шеффер М. Многомерный статистический анализ' в экономике: Учебное пособие для вузов / Под ред. Проф. В.Н.Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999; -598 с.
69. Стебунова; 0;И. Статистическое исследование вторичного рынкажилья; Автореферат дисс. на- соискание ученой: степени канд. Экон;наук по специальности 08.00.12. —бухгалтерскийучет, статистика. — Оренбург, Оренбургский гос. Ун-т, 2006. 23 с.
70.ТарасевичЕ.И. Анализ инвестиций в недвижимостьМКС, СПб., 2000. 160с.
71. Теория статистики: учебник / Р.А.Шмойлова, В.Г.Минашкин, Н.А.Садовникова, Е.Б.Шувалова; под. ред. Р.А.Шмойловой. 5-е изд. -М.: Финансы и статистика, 2008. - 656с.
72.ТихомировН.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика: Учебник / Н.П.Тихомиров, Е.Ю.Дорохина, М.: Издательство «Экзамен», 2003. — 512с.
73.ТрофимовВ.П. Логическая структура статистических моделей. М.: Финансы и статистика, 1985. — 191с.
74.УотшемТ.Дж., Паррамоу К. Количественные методы вфинансах: Учеб. пособие для вузов / Пер. с англ. под. ред. М.Р.Ефимовой. М.: ' Финансы,ЮНИТИ, 1999. - 527с.
75.ФрезеВ.И., Фрезе А.В. Оценка недвижимости: учеб. пособие: в 2 ч. 4.1. Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2006. — 176с.
76. Фридман Дж.,ОрдуэйН. Анализ и оценка приносящей доход" недвижимости. М., 1995. — 629с.
77.ХалафянA. A. STATISTIC А 6 Статистический анализ данных 3-е изд. Учебник. -М.:ООО«Бином-Пресс», 2008г. 512с.
78. Хили Дж. Статистика. Социологические имаркетинговыеисследования. 6-е изд./Пер. с англ. Под общ. ред. к.ф.-м.н. А.А.Руденко. Киев: ООО «ДиаСофтЮП». - СПб.: Изд-во «Питер»,2005.-638с.
79.ХоринА.Н. Стратегический анализ: учебное пособие. М.: Эксмо,2006.-288с.
80. Цены и ценообразование, под ред. В.Е.Есинова: Учебник для вузов. -3-е изд. СПб.: Изд-во «Питер», 1999. - 464с.
81. Цены и ценообразование: Учебник для вузов / Под ред. И.К.Салимджанова. М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999. - 304с.
82.ЧечинН.А., Макаров С.В. Оценка стоимости недвижимости: методология и управление Текст.: учебное пособие. — Самара: изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2006. — 96с.
83.ШевчукЛ.А. Оценка недвижимости и управлениесобственностью. — Ростов н/Д: Феникс, 2007. 155с.
84.ШерерФ., Росс Д. Структураотраслевыхрынков: Пер. с англ. М.: ИНФРА - М., 1997. - 698с.
85. Эконометрика: Учебник / И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Т.В.Костеева. Под ред. И.И.Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. — 576с.
86. Эконометрика: учеб. / Под ред. И.И.Елисеевой. М.: Проспект, 2009. -288с.
87. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учебное пособие для вузов / В.В.Федосеев, А.Н.Гармаш, Д.М.Дайитбегов. М.: ЮНИТИ, 2002.-319с.
88. Экономические стратегии активных городов / Под ред. Б.М.Гринчеля, К.Шуссмана, Н.Е.Костылевой. СПб: Изд-во «Наука», 2002. - 500с.
89.ЮзбашевМ., Агапова Т. О показателях вариации долей отдельных групп в совокупности. -М.: Вестник статистики, 1988, №3, с.68-71
90. Famma E.F. Efficient Capital Market: A Review of Theory and Empirical Work., Journal of Finance, №25, 1970. p.63-74
91. Grund, Christian, Oliver Gurtler, The Effect of Reputation on Selling Prices in Auctions. Journal of Economics and Statistics / Redaktion: Prof. Dr. Peter Winker, Justus - Liebig - Universitat Giessen, 2008, p.345-356.
92. Gujarati Damodar N. Basic econometrics. — United States Military Academy, West Point, Mc. Graw H.:U., 2009. 1003p.1871. Использованы сайты:
93.АсаулА.Н., Карасев А.В. Экономика недвижимости. Учебное пособие. http://wvyw.aup.ni/books/m76/2 1 .htm, 28.02.2009.
94. Дискриминантный анализ. http://www.usau.edu.m/spravki/textbook/modules/stdiscan.html, 2008.
95. Моделирование структурными уравнениями. — http.V/www.iki.rssi.ni/magbase/REFMAN/STATTEXT/modules/stsepath.ht ml, 2009.
96. Недвижимость на портале Домком. http://www.domkom.ru/artic 1 е288.html, 2009.
97.Офиснаянедвижимость Москвы, Петербурга и регионов http://kn.becar.ru/abc2.php7mes, 2009
98.Офисныйоптимизм. http://www.bpn.ru/publications/22998, 2009.
99. Прогнозирование и ценообразование на рынке недвижимости. -http://www.inventech.ru/lib/cost/cost-0025, 2009.
100. Рождественский саммит 2008: итоги развития рынка недвижимости. Дмитрий Золин. www.samru.ru/riet/obzor/43305.html, 2009г.
101. Рынок офисной недвижимости Самары. http -.//www, vzt.ru/perl-bin/vizit/index.cgi?newsid=78186, 2009.
102. Самара офисная: вторая волна («Новости рынка недвижимости») -http://www.skportal.ru/press/pressabout, 2008.
103. Современные методы оценки стоимости недвижимости http://www.biogrouplabs.ru/Rech/nedvizh/nedv.html, 2009.
104. Что происходит на рынке офисной недвижимости::РБК -Недвижимость.http://realty.rbc.ru/msk/articles/27/02/2009/562949955109656.shtml, 2009.
105. Исходный массив данных (фрагмент, всего 141<Г наблюденийофисныхобъектов) обобщенных,в геоинформационной системе гор; Самары на базе ПК «АДОН» за2006-2008гг.
106. Наименования переменных приведены в таблице 1.2.1
107. V20 V21 V22 V23 V24 V25 V26 V27 | V28 V29
108. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
109. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
110. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
111. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
112. Самарский Ц-1 1 92 13 2559 0 37 5520 1
113. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
114. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
115. Кировский Ц-3 1 37 0 1044 3156 27 2484 1
116. Кировский ц-з 1 37 0 1044 3156 27 2484 1
117. Советский Ц-з 1 48 0 0 1932 41 3666 1
118. Советский Ц-З 1 48 0 0 1932 41 3666 1
119. Советский Ц-З 1 48 0 0 1932 41 3666 1
120. Советский Ц-З 1 48 0 0 1932 41 3666 1
121. Советский Ц-З 1 48 0 0 1932 41 3666 1
122. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
123. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
124. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
125. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
126. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
127. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
128. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
129. Советский Ж-4 I 91 0 0 1644 28 3556 0
130. Советский Ж-4 . 91 0 0 1644 28 3556 0
131. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
132. Советский Ж-3 1 182 0 0 732 19 2586 1
133. Советский Ж-4 I 91 0 0 1644 28 3556 0
134. Советский Ж-3 . 182 0 0 732 19 2586 1
135. Советский ж-з 1 182 0 0 732 19 2586 1
136. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
137. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
138. Октябрьский Ц-2 1 273 0 0 2964 28 4807 0
139. Октябрьский ПК-3 416 0 434 1626 6 893 0
140. Октябрьский Ц-2 I 273 0 0 2964 28 4807 0
141. Советский Ж-3 1 182 0 0 732 19 2586 1
142. Октябрьский пк-з 416 0 434 1626 6 893 0
143. Советский Ж-3 1 182 0 0 732 19 2586 1
144. Советский ж-з 1 182 0 0 732 19 2586 1
145. Октябрьский Ц-2 1 285 0 2 4008 14 1991 0
146. Советский Ж-4 I 91 0 0 1644 28 3556 0
147. Советский Ж-4 1 91 0 0 1644 28 3556 0
148. Октябрьский Ц-2 1 285 0 2 4008 14 1991 0
149. Ленинский ц-1 0 360 0 1340 0 3 272 0
150. Октябрьский ПК-3 0 416 0 434 1626 6 893 0
151. Октябрьский пк-з 0 416 0 434 1626 6 893 0
152. Советский ц-з 1 48 0 0 1932 41 3666 1
153. Советский Ц-з I 48 0 0 1932 41 3666 1
154. Советский Ц-з 1 48 0 0 1932 41 3666 1
155. Советский ц-з 1 48 0 0 1932 41 3666 1
156. Советский ц-з 1 48 0 0 1932 41 3666 1
157. Советский Ц-з 1 48 0 0 1932 41 3666 1
158. Октябрьский ц-2 1 285 0 2 4008 14 1991 0
159. Октябрьский Ц-2 1 285 0 2 4008 14 1991 0
160. V20 V21 | V22 V23 V24 V25 V26 V27 V28 V29
161. Самарский Ц-1 1 31 0 2291 0 17 1592 0
162. Ленинский Ц-1 1 130 0 677 0 14 1953 0
163. Самарский Ц-1 1 31 0 2291 0 17 1592 0
164.Железнодорожный Ж-4 1 176 0 366 1956 б 485 0
165. Железнодоро жный Ж-4 1 176 0 366 1956 6 485 0
166. Советский ц-з 1 151 13 168 1932 41 3666 1
167. Октябрьский Ц-2 301 0 238 2106 13 1855 1
168. Октябрьский ПК-3 416 0 434 1626 6 893 0
169. Октябрьский Ц-2 I 273 0 0 2964 28 4807 0
170. Ленинский ж-з 1 151 0 1280 0 25 3351 0
171. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
172. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
173. Октябрьский Ц-4 1 95 0 0 4572 47 6677 0
174. Ленинский Ж-З 1 151 0 1280 0 25 3351 0
175. Ленинский ж-з 1 151 0 1280 0 25 3351 0
176. Ленинский Ж-З 1 151 0 1280 0 25 3351 0
177. Ленинский ж-з 1 151 0 1280 0 25 3351 0
178. Кировский ж-з 1 200 0 2030 996 16 2017 0
179. Кировский ж-з 1 32 0 1828 1752 18 2267 1
180. Самарский ц-1 1 154 0 2558 0 27 3934 1
181. Кировский ц-з 1 86 0 573 1950 18 1847 1
182. Кировский Ц-з 1 86 0 573 1950 18 1847 1
183. Промышленный Ж-4 1 37 0 393 792 4 407 1
184. Октябрьский ц-з 1 2 0 0 1908 22 3614 1
185. Самарский ж-з 1 220 13 2734 0 5 413 0
186. Самарский ж-з 1 185 0 2740 0 14 1266 0
187. Промышленный ж-з 1 129 0 1088 1884 11 1148 0
188. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
189. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
190. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
191. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
192. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
193. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
194. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
195. Промышленный ж-з 1 225 0 699 876 2 196 1
196. Промышленный ж-з 1 129 0 1088 1884 11 1148 0
197. Промышленный ж-з 1 129 0 1088 1884 11 1148 0
198. Оценка<статистической функции «выживания» объектов.офисной недвижимости в рыночной»экспозиции, по г.Самаре за 2006-2008гг. (фрагмент)
199. Анализ множит, оценок Каплана-МеПера (Продажа-2) Замечание: цензурированные отмечены +
200. Результаты этапов дискриминатного анализа