КРАЕВОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «ЦЕНТР КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ПРИМОРСКГО КРАЯ»

(КГБУ «ЦКО»)

ОТЧЕТ № 1/2023

об итогах государственной кадастровой оценки объектов недвижимости, расположенных на

территории Приморского края

Основная часть

Уполномоченный орган субъекта РФ, принявший решение о проведении ГКО:	Министерство имущественных и земельных отношений Приморского края
Государственное бюджетное учреждение, выполнившее ГКО:	КГБУ «Центр кадастровой оценки Приморского края»
Дата проведения оценки:	01.01.2023
Дата составления Отчёта:	13.09.2023
Порядковый номер Отчёта:	1/2023

2023

г. Владивосток

КРАЕВОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ «ЦЕНТР КАДАСТРОВОЙ ОЦЕНКИ ПРИМОРСКГО КРАЯ»

(КГБУ «ЦКО»)

УТВЕРЖДАЮ

Директор КГБУ «Центр кадастровой

оценки Приморского края»

___________ А.Ю. Пошивайло

(подпись)

__.__.2023

ОТЧЕТ № 1/2023

об итогах государственной кадастровой оценки объектов недвижимости, расположенных
на территории Приморского края

Основная часть

Работники, непосредственно осуществившие определение кадастровой стоимости:

А.С. Максимчук	____________

Ю.Н. Гатилова	____________

А.А. Кобяков	____________

М.В. Мариенко	____________

2023

г. Владивосток

СОДЕРЖАНИЕ

1	ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И СОКРАЩЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ОТЧЕТЕ	6

1.1	Список терминов	6

1.2	Список сокращений	10

2	ВВОДНАЯ ГЛАВА	12

2.1	Общие сведения об Отчете	12

2.2	Перечень документов, которые использовались при определении кадастровой стоимости объектов недвижимости, содержащий их наименования и иные реквизиты	12

2.2.1	Применяемые нормативно-правовые акты	12

2.2.2	Иные источники информации, в том числе книги, справочники, методические указания, пособия, публикации, письма, разъяснения, ресурсы Интернет и др.	13

2.2.3	Документы и сведения, полученные от федеральных и региональных органов исполнительной власти и органов местного самоуправления, а также подведомственных им организаций	16

2.2.4	Сведения и материалы, содержащие информацию, доступ к которой ограничен	16

2.3	Схема организации проведения работ по определению кадастровой стоимости и их описание	17

2.4	Сведения о работниках бюджетного учреждения, непосредственно осуществивших определение кадастровой стоимости, руководителе бюджетного учреждения	20

2.5	Сведения о допущениях, использованных при определении кадастровой стоимости	22

2.5.1	Общие допущения	22

2.5.2	Допущения, касающиеся количественных и качественных характеристик объектов оценки	24

2.5.3	Допущения, касающиеся информации об объектах-аналогах	26

2.5.4	Допущения, касающиеся порядка присвоения кодов расчёта вида использования объектов оценки	26

2.5.5	Допущения, касающиеся методов (способов) определения кадастровой стоимости	27

2.5.6	Допущения, касающиеся результатов оценки	28

3	РАСЧЕТНАЯ ГЛАВА	30

3.1	Описание объектов оценки	30

3.2	Анализ информации о рынке объектов недвижимости (в том числе анализ информации, не относящейся непосредственно к объектам недвижимости, подлежащим ГКО, но влияющей на их стоимость)	37

3.2.1	Анализ информации об экономических, социальных, экологических и прочих факторах, оказывающих влияние на стоимость объектов недвижимости	37

3.2.1.1	Социально-экономическое положение Российской Федерации в 2022 году	37

3.2.1.2	Анализ социально-экономической ситуации в Приморском крае	48

3.2.2	Особенности тарифов за пользование водо-, газо-, электро-, тепло-, и иными видами снабжения. Особенности затрат на подключения к сетям инженерно-технического обеспечения	63

3.2.2.1	Информация об уровне цен в сфере холодного водоснабжения и водоотведения	63

3.2.2.2	Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) к централизованной системе холодного водоснабжения КГУП «Приморский водоканал»	66

3.2.2.3	Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) к централизованной системе водоотведения КГУП «Приморский водоканал»	68

3.2.2.4	Информации об уровне цен на тепловую энергию	69

3.2.2.5	Информация об уровне цен на электрическую энергию	69

3.2.2.6	Информация по сжиженному газу	73

3.2.2.7	Анализ уровня цен в строительной деятельности	74

3.2.2.8	Индексы изменения сметной стоимости строительства, рассчитанные Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ для Приморского края	77

3.2.2.9	Сметные цены на эксплуатацию машин и механизмов по Приморскому краю, рассчитанная Учреждением	80

3.2.3	Особенности кредитования рынка недвижимости и его финансовые показатели	82

3.2.4	Регулирование рынка недвижимости региональными органами власти	83

3.2.5	Характеристика участников рынка	90

3.2.6	Характеристики рынка, используемые для подготовки рыночных данных для целей ГКО	91

3.2.7	Рынок квартир в многоквартирных жилых домах	100

3.2.7.1	Первичный рынок квартир	101

3.2.7.2	Вторичный рынок квартир	109

3.2.8	Рынок коммерческой недвижимости	125

3.2.8.1	Производственно-складская недвижимость	132

3.2.8.2	Торговая недвижимость	136

3.2.8.3	Офисная недвижимость	142

3.2.8.4	Многопрофильная недвижимость	147

3.2.8.5	Недвижимость под определенный вид бизнеса	155

3.2.9	Рынок объектов, предназначенных для хранения транспорта	162

3.2.10	Рынок домов малоэтажной жилой застройки	170

3.2.10.1	Коттеджи	177

3.2.10.2	Таунхаусы	178

3.2.10.3	Индивидуальные жилые дома	180

3.2.10.4	Жилые дома на садовых участках	181

3.2.10.5	Садовые дома	184

3.2.11	Рынок прочих объектов капитального строительства	185

3.3	Оценочное зонирование	188

3.3.1	Общее описание процедуры оценочного зонирования	188

3.3.2	Описание и обоснование подходов к выбору типового объекта недвижимости в целях проведения оценочного зонирования	189

3.3.2.1	«Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая)	190

3.3.2.2	«Коммерческая недвижимость» (производственно-складская)	194

3.3.2.3	«Квартиры в многоквартирных жилых домах»	197

3.3.2.4	«Объекты, предназначенные для хранения транспорта»	202

3.3.2.5	«Дома малоэтажной жилой застройки»	205

3.3.3	«Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая)	210

3.3.4	«Коммерческая недвижимость» (производственно-складская)	217

3.3.5	«Квартиры в многоквартирных жилых домах»	222

3.3.6	«Объекты, предназначенные для хранения транспорта»	230

3.3.7	«Дома малоэтажной жилой застройки»	237

3.4	Обоснование подходов к сегментации объектов недвижимости, подлежащих ГКО, в целях их группировки	245

3.4.1	Сегментация объектов недвижимости	246

3.4.2	Группировка объектов оценки по оценочным группам	264

3.5	Информация об определении ценообразующих факторов и источниках сведений о них	268

3.5.1	Сбор сведений о значениях ценообразующих факторов, определяющих стоимость зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест, расположенных на территории Приморского края	268

3.5.2	Расчет значений ценообразующих факторов	281

3.6	Обоснование использования ценообразующих факторов, предусмотренных Методическими указаниями	287

3.7	Обоснование использования ценообразующих факторов, не предусмотренных Методическими указаниями	307

3.8	Обоснование выбора подходов, методов и моделей оценки, использованных для определения кадастровой стоимости объектов недвижимости методами массовой оценки	334

3.9	Расчет стоимости объектов оценки доходным подходом	357

3.10	Расчет стоимости объектов оценки затратным подходом	358

3.11	Расчет стоимости объектов оценки сравнительным подходом	387

3.11.1	Порядок определения кадастровой стоимости методом статистического моделирования	388

3.11.2	Сбор и анализ информации о рынке объектов оценки	389

3.11.3	Выбор ценообразующих факторов для построения экономико-математических моделей определения кадастровой стоимости	389

3.11.4	Описание экономико-математических моделей определения кадастровой стоимости	390

3.11.4.1	Группировка объектов для объектов сегмента «Квартиры»	390

3.11.4.2	Группировка объектов для объектов сегмента «Коммерческое назначение»	391

3.11.4.3	Оценка репрезентативности выборки для объектов сегмента «Квартиры»	392

3.11.4.4	Построение модели расчета кадастровой стоимости объектов капитального строительства сегмента «Квартиры» и «Коммерческое назначение»	394

3.11.4.5	Построение модели «Модель 1.1.1»	401

3.11.4.6	Построение модели «Модель 1.1.2»	423

3.11.4.7	Построение модели «Модель 1.1.3»	443

3.11.4.8	Построение модели «Модель 1.1.4»	462

3.11.4.9	Построение модели «Модель 1.1.5»	480

3.11.4.10	Построение модели «Модель 1.2.1» для расчета кадастровой стоимости помещений для коммерческого назначения	508

3.11.4.11	Построение модели 1.2.2 для расчета кадастровой стоимости	517

3.11.5	Определение кадастровой стоимости моделированием на основе УПКС	527

3.11.6	Дополнительные корректировки, примененные к результатам моделирования сравнительным подходом	531

3.12	Информация об определении кадастровой стоимости объектов недвижимости в рамках индивидуального расчета	532

3.13	Согласование результатов оценки объектов оценки	532

4	ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНАЯ ГЛАВА	533

4.1	Контроль качества результатов определения кадастровой стоимости	533

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И СОКРАЩЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ
В ОТЧЕТЕ

Список терминов

Административно-территориальное деление Приморского края – деление территории Приморского края на административно-территориальные единицы и населенные пункты (Закон Приморского края от 14.11.2001 № 161-КЗ с изменениями на 1 ноября 2022 года).

Административно-территориальной единицей являются города краевого подчинения, административные районы, внутригородские районы. (Закон Приморского края
от 14.11.2001 № 161-КЗ с изменениями на 1 ноября 2022 года).

Вид объекта недвижимости – характеристика объекта недвижимости, отражающая функциональное назначение (использование) объекта недвижимости. Под видом использования объекта недвижимости понимается использование в соответствии с его фактическим разрешенным использованием.

Геоинформационная система (ГИС) – система сбора, хранения, анализа и графической визуализации пространственных (географических) данных и связанной с ними информации о необходимых объектах.

Город краевого подчинения – административно-территориальная единица, имеющая важное промышленное, социально-культурное и историческое значение, в состав территории которой могут входить поселки городского типа, рабочие, курортные поселки и (или) сельские населенные пункты, а также внутригородские районы. Территория города краевого подчинения не входит в состав административного района. (Закон Приморского края от 14.11.2001 № 161-КЗ с изменениями на 1 ноября 2022 года).

Государственная кадастровая оценка – совокупность процедур, направленных
на определение кадастровой стоимости.

Государственный кадастровый учет недвижимого имущества (далее – Государственный кадастровый учет) – внесение в Единый государственный реестр недвижимости сведений о земельных участках, зданиях, сооружениях, помещениях, машино-местах, об объектах незавершенного строительства, о единых недвижимых комплексах, а в случаях, установленных федеральным законом, и об иных объектах, которые прочно связаны с землей, то есть перемещение которых без несоразмерного ущерба их назначению невозможно (далее – Объекты недвижимости), которые подтверждают существование такого объекта недвижимости с характеристиками, позволяющими определить его в качестве индивидуально-определенной вещи, или подтверждают прекращение его существования, а также иных сведений
в соответствии с Федеральным законом от 13.07.2015 № 218-ФЗ «О государственной регистрации недвижимости» (далее – Федеральный закон № 218-ФЗ) (ред. от 14.04.2023).

Группировка объектов оценки – объединение объектов недвижимости в группы и подгруппы исходя из видов, назначения и разрешенного использования объектов недвижимости для целей определения кадастровой стоимости методами массовой оценки.

Дата определения кадастровой стоимости – день, по состоянию на который сформирован Перечень объектов оценки (далее – Перечень) (ст. 14 Федерального закона
от 03.07.2016 № 237-ФЗ «О государственной кадастровой оценке» (далее – Федеральный закон № 237-ФЗ) (ред. от 19.12.2022).

Допущение – предположение, принимаемое как верное и касающееся фактов, условий или обстоятельств, связанных с объектом оценки или подходами к оценке, которые не требуют проверки оценщиком в процессе оценки.

Единый государственный реестр недвижимости (далее – ЕГРН) – свод достоверных систематизированных сведений об учтенном недвижимом имуществе, о зарегистрированных правах на такое недвижимое имущество, основаниях их возникновения, правообладателях, а также иных сведений, установленных в соответствии с Федеральным законом
№ 218-ФЗ.

Здание – архитектурно-строительный объект, назначением которого является создание условий для труда, жилья, социально-культурного обслуживания населения и хранения материальных ценностей.

Индивидуальная оценка – процесс определения кадастровой стоимости индивидуально в отношении объекта недвижимости на основе подходов к оценке (сравнительный, и (или) затратный, и (или) доходный подходы к оценке.

Итоговая величина стоимости – стоимость объекта оценки, рассчитанная при использовании подходов к оценке и обоснованного оценщиком согласования (обобщения) результатов, полученных в рамках применения различных подходов к оценке.

Кадастровая стоимость – стоимость объекта недвижимости, определенная в порядке, предусмотренном Федеральным законом № 237-ФЗ, в результате проведения Государственной кадастровой оценки в соответствии с требованиями Приказа Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии от 04.08.2021 № П/0336 «Об утверждении методических указаний о государственной кадастровой оценке» (далее – приказ № П/0336, Методические указания) или в соответствии со ст. 16, 20, 21 или 22 Федерального закона № 237-ФЗ. Кадастровая стоимость определяется для целей, предусмотренных законодательством Российской Федерации, в том числе в целях налогообложения, на основе рыночной информации и иной информации, связанной с экономическими характеристиками использования объекта недвижимости.

Классификатор адресов Российской Федерации (далее – КЛАДР) – ведомственный классификатор Федеральной налоговой службы России, созданный для распределения территорий между налоговыми инспекциями и автоматизированной рассылки корреспонденции.

Контрольная выборка – выборка объектов-аналогов, не входящих в состав обучающей выборки, на основе которой проводится проверка качества статистической модели оценки кадастровой стоимости.

Массовая оценка недвижимости – процесс определения стоимости при группировке объектов оценки, имеющих схожие характеристики, в рамках которого используются математические и иные методы моделирования стоимости на основе подходов к оценке.

Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости (далее – УПКС) – определение (моделирование) кадастровой стоимости на основе удельных показателей кадастровой стоимости объектов недвижимости на основе УПКС других групп (подгрупп).

Моделирование – построение моделей оценки кадастровой стоимости объектов недвижимости.

Населенный пункт – место компактного постоянного проживания людей, предназначенное для их жизнедеятельности, имеющее сосредоточенную застройку в пределах установленной границы (Закон Приморского края от 14 ноября 2001 года № 161-КЗ с изменениями на 1 ноября 2022 года).

Обучающая выборка – выборка объектов-аналогов, на основе которой проводится калибровка статистической модели оценки кадастровой стоимости.

Объект незавершенного строительства (далее – ОНС) – это объект, строительство которого не завершено.

Объект-аналог – объект, сходный объекту оценки по основным экономическим, материальным, техническим и другим характеристикам, определяющим его стоимость.

Объекты капитального строительства (далее – ОКС) – здания, строения, сооружения, объекты, строительство которых не завершено (далее – Объекты незавершенного строительства), за исключением некапитальных строений, сооружений и неотделимых улучшений земельного участка (замощение, покрытие и другие) (ст. 1 Градостроительного кодекса Российской Федерации).

Объекты недвижимости (далее – ОН) – любые, непосредственно связанные
с землей объекты, перемещение которых без несоразмерного ущерба их назначению невозможно (земельный участок, здания, части зданий, сооружения, строения, и т.п.).

Объекты оценки – объекты гражданских прав, в отношении которых законодательством Российской Федерации установлена возможность их участия в гражданском обороте. При определении кадастровой стоимости объектами оценки являются объекты недвижимости, сведения о которых содержатся в Едином государственном реестре недвижимости на дату проведения оценки.

Операционные расходы (Operating expenses – OE) – расходы, связанные с эксплуатацией.

Оцениваемая территория – субъект Российской Федерации, муниципальное образование, населенный пункт.

Перечень объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке – перечень объектов оценки, подлежащих государственной кадастровой оценке, формируется органом регистрации прав на основании решения о проведении государственной кадастровой оценки. Перечень предоставляется в уполномоченный орган субъекта Российской Федерации по его запросу о предоставлении перечня. В Перечень включаются сведения обо всех объектах недвижимости, указанных в решении о проведении государственной кадастровой оценки.

Подход к оценке – совокупность методов оценки, объединенных общей методологией. Метод проведения оценки объекта оценки – последовательность процедур, позволяющая на основе существенной для данного метода информации определить стоимость объекта оценки в рамках одного из подходов к оценке.

Помещение – единица комплекса недвижимого имущества (часть жилого здания, связанный с ним иной объект недвижимости), выделенная в натуре, предназначенная для жилых, нежилых или иных целей самостоятельного использования и находящаяся
в собственности граждан либо юридических лиц, а также Российской Федерации, субъектов Российской Федерации и муниципальных образований.

Прибыль предпринимателя – разность между ценой продажи актива и затратами на его создание либо приобретение и модернизацию. Отражает рыночно обоснованную премию за организацию и реализацию доходного проекта.

Отчет об итогах государственной кадастровой оценки (далее – Отчет) – документ, подготовленный в соответствии с требованиями Приказа Росреестра от 14.06.2022 № П/0225 «Об утверждении Требований к Отчету об итогах государственной кадастровой оценки».

Рыночная стоимость объекта оценки – наиболее вероятная цена, по которой данный объект оценки может быть отчужден на открытом рынке в условиях конкуренции, когда стороны сделки действуют разумно, располагая всей необходимой информацией, а на величине цены сделки не отражаются какие-либо чрезвычайные обстоятельства, то есть когда:

одна из сторон сделки не обязана отчуждать объект оценки, а другая сторона
не обязана принимать исполнение;

стороны сделки хорошо осведомлены о предмете сделки и действуют в своих интересах;

объект оценки представлен на открытом рынке посредством публичной оферты, типичной для аналогичных объектов оценки;

цена сделки представляет собой разумное вознаграждение за объект оценки, и принуждения к совершению сделки в отношении сторон сделки с чьей-либо стороны не было;

платеж за объект оценки выражен в денежной форме.

Сегментация объектов недвижимости ‒ установление кода расчета вида использования объектов оценки на основании Приложений 1, 2 к Методическим указаниям.

Сельский населенный пункт – это населенный пункт, не отнесенный к категории городских населенных пунктов (Закон Приморского края от 14.11.2001 № 161-КЗ).

Сооружение – результат строительства, представляющий собой объемную, плоскостную или линейную строительную систему, имеющую наземную, надземную
и (или) подземную части, состоящую из несущих, а в отдельных случаях и ограждающих строительных конструкций и предназначенную для выполнения производственных процессов различного вида, хранения продукции, временного пребывания людей, перемещения людей и грузов (п. 23 ст. 2 Федерального закона от 30.12.2009 № 384-ФЗ «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений»). Сооружения являются объектами капитального строительства.

Статистическая модель оценки – уравнение, отражающее зависимость кадастровой стоимости объектов недвижимости или удельного показателя кадастровой стоимости объектов недвижимости от ценообразующих факторов.

Стоимость объекта оценки – это наиболее вероятная расчетная величина, определенная на дату оценки в соответствии с выбранным видом стоимости.

Территориальная единица – населенный пункт (город районного подчинения, поселок городского типа, сельский населенный пункт) либо группа населенных пунктов (сельское поселение, административная территория), не являющиеся административно-территориальной единицей.

Удельный показатель кадастровой стоимости – величина кадастровой стоимости в расчете на единицу площади объекта оценки.

Фактическое разрешенное использование объекта недвижимости – фактическое (текущее) использование объекта недвижимости, не противоречащее установленным требованиям к использованию объекта недвижимости.

Цель оценки – определение кадастровой стоимости в соответствии с Федеральным законом № 237-ФЗ.

Цена – денежная сумма, запрашиваемая, предлагаемая или уплачиваемая участниками сделки в результате ее совершения.

Ценообразующий фактор – качественная или количественная характеристика, влияющая на стоимость ОН.

Цифровые тематические карты (далее – ЦТК) – векторные карты.

Чистый операционный доход (ЧОД) (Net operating income – NOI) – действительный валовой доход за вычетом операционных расходов.

XML-файл – это текстовый файл, написанный с помощью языка программирования Extensible Markup Language и использующий для обозначения объектов или атрибутов так называемые теги. По сути, это структурированный файл, который может иметь различное содержание в виде дерева элементов. Перечень объектов оценки формируется на основе сведений ЕГРН в формате xml-файлов. Результаты определения кадастровой стоимости объектов оценки формируются в формате xml-файлов. Xml-файлы перечня объектов оценки и результатов определения кадастровой стоимости формируются на основе XML-схем, размещенных на сайте Росреестра.

Список сокращений

АЗС – автозаправочная станция;

АТР – Азиатско-Тихоокеанский регион;

ВВП – валовой внутренний продукт;

ВРИ – вид разрешенного использования;

ГИС – геоинформационная система;

ГКО ОН – государственная кадастровая оценка объектов недвижимости;

ГО – городской округ;

ГС – генеральная совокупность;

ГСК – гаражно-строительный кооператив;

ГСМ – горюче-смазочные материалы;

ДФО – Дальневосточный Федеральный округ;

ЕГРН – единый государственный реестр недвижимости;

ЖК – жилой комплекс;

ЗАТО – закрытое административно-территориальное образование;

ЗНП – земли населенных пунктов;

ЗУ – земельный участок;

ИЖС – индивидуальное жилищное строительство;

ИОГВ – исполнительные органы государственной власти;

КЛАДР – классификатор адресов Российской Федерации;

КП – коттеджный посёлок;

КС – кадастровая стоимость;

КФХ – крестьянско-фермерское хозяйство;

ЛПХ – личное подсобное хозяйство;

МКД – многоквартирный дом;

МО – муниципальный округ;

МР – муниципальный район;

МРОТ – минимальный размер оплаты труда;

МУ – Методические указания;

МУП – муниципальное унитарное предприятие;

НДС – налог на добавленную стоимость;

НП/ГНП/СНП – населенный пункт/городской населенный пункт/сельский населенный пункт;

ОКС – объекты капитального строительства;

ОКТМО – общероссийский классификатор территорий муниципальных образований;

ОМС – органы местного самоуправления;

ОН – объект недвижимости;

ОНС – объект незавершенного строительства;

ОНТ – огородническое некоммерческое товарищество;

ОФЗ – облигации федерального займа;

ПГТ – поселок городского типа;

ПКК – публичная кадастровая карта;

ПО – программное обеспечение;

Росреестр – Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии;

СМИ – средства массовой информации;

СНИП – строительные нормы и правила;

СНТ – садоводческое некоммерческое товарищество;

СПО – специальное программное обеспечение;

ТБО – твердые бытовые отходы;

ТКО – твердые коммунальные отходы;

ТОР/ТОСЭР – территории опережающего социально-экономического развития;

УПКС – удельный показатель кадастровой стоимости;

ФАП – фельдшерско-акушерский пункт;

ФГИС – Федеральная информационная система ценообразования в строительстве;

ЦОФ – ценообразующие факторы;

ЦТК – цифровые тематические карты;

ЧОД – чистый операционный доход (от англ. NOI – Net operating income);

ЭБК – эмпирический байесовский кригинг;

ЭВМ – электронно-вычислительная машина;

OE – операционные расходы (от англ. Operating expenses);

OLS – метод наименьших квадратов (от англ. Ordinary least squares);

PCA – метод главных компонент (от англ. Principal component analysis);

RFE – метод рекурсивного удаления признаков (от англ. Recursive feature elimination).

В отчёте также встречаются общепринятые сокращения или сокращения, расшифровки которых указаны непосредственно по тексту.

ВВОДНАЯ ГЛАВА

Общие сведения об Отчете

Наименование субъекта Российской Федерации, на территории которого проводилась ГКО	Приморский край
Реквизиты (наименование, дата подписания (утверждения), номер) решения о проведении государственной кадастровой оценки, вид или виды объектов недвижимости, в отношении которых принято решение о проведении государственной кадастровой оценки	Распоряжение Министерства имущественных и земельных отношений Приморского края № 408-ри «О проведении государственной кадастровой оценки на территории Приморского края в 2023 году» от 1 июня 2022 года. Решение о проведении государственной кадастровой оценки в 2023 году принято в отношении зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест, расположенных на территории Приморского края
Реквизиты Отчета:
Наименование Отчета	Отчет об итогах государственной кадастровой оценки объектов недвижимости, расположенных на территории Приморского края
Номер	1/2023
Дата составления	13 сентября 2023 года
Дата, по состоянию на которую определена кадастровая стоимость объектов недвижимости	1 января 2023 года
Период проведения работ по определению кадастровой стоимости	с 01.01.2023 по 13.09.2023
Цель оценки	Определение кадастровой стоимости зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест, расположенных на территории Приморского края на дату оценки.
Вид объектов недвижимости, в отношении которых проводится ГКО	ГКО проводится в отношении зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест, расположенных на территории Приморского края.
Сведения об общем количестве объектов недвижимости, содержащихся в перечне объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке, а также о количестве объектов недвижимости, содержащихся в перечне, в разрезе видов объектов недвижимости	1 416 112 объектов недвижимости, в том числе: 355 436 зданий; 1 004 209 помещений; 45 585 сооружений, 6 150 объектов незавершенного строительства, 4 732 машино-мест.

Перечень документов, которые использовались при определении кадастровой стоимости объектов недвижимости, содержащий их наименования и иные реквизиты

Далее перечислены нормативно-правовые акты, методические указания, а также Интернет-ресурсы, которые использовались при определении кадастровой стоимости объектов оценки. Все документы использовались в редакции актуальной на дату составления Отчета.

Применяемые нормативно-правовые акты

Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30.11.1994 № 51-ФЗ (ред. от 16.04.2022);

Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 26.01.1996 № 14-ФЗ (ред. от 01.07.2021, с изм. от 08.07.2021) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2022).

Налоговый кодекс Российской Федерации (часть первая) от 31.07.1998 № 146-ФЗ (ред. от 29.12.2022) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2023);

Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 № 117-ФЗ (ред. от 29.12.2022) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.01.2023);

Федеральный закон от 03.07.2016 № 237-ФЗ «О государственной кадастровой оценке» (ред. от 19.12.2022);

Федеральный закон от 13.07.2015 № 218-ФЗ «О государственной регистрации недвижимости» (ред. от 28.06.2022) (с изм. и доп., вступ. в силу с 11.01.2023);

Приказ Росреестра от 04.08.2021 № П/0336 «Об утверждении Методических указаний о государственной кадастровой оценке»;

Приказ Росреестра от 14.06.2022 № П/0225 «Об установлении Требований к Отчету об итогах государственной кадастровой оценки»;

Приказ Росреестра от 06.08.2020 № П/0278 «Об утверждении Порядка ведения фонда данных государственной кадастровой оценки и предоставления сведений, включенных в этот фонд, а также Перечня иных сведений о кадастровой стоимости, о порядке и об основаниях ее определения, требований по их включению в фонд данных государственной кадастровой оценки»;

Приказ Росреестра от 06.08.2020 № П/0283 «Об утверждении Порядка формирования и предоставления перечней объектов недвижимости» (ред. от 22.06.2022);

Приказ Росреестра от 15.09.2021 п/№ 0411 «Об утверждении Перечня областей, в которых работники бюджетного учреждения, созданного субъектом Российской Федерации и наделенного полномочиями, связанными с определением кадастровой стоимости, привлекаемые к определению кадастровой стоимости, должны иметь высшее образование и (или) профессиональную переподготовку, и Порядка подтверждения соответствия требованиям, предъявляемым к работникам бюджетного учреждения, созданного субъектом Российской Федерации и наделенного полномочиями, связанными с определением кадастровой стоимости»;

Приказ Росреестра от 06.08.2020 № П/0286 «Об утверждении формы заявления об исправлении ошибок, допущенных при определении кадастровой стоимости, требований к заполнению заявления об исправлении ошибок, допущенных при определении кадастровой стоимости»;

Приказ Росреестра от 06.08.2020 № П/0280 «Об утверждении Порядка рассмотрения обращений о предоставлении разъяснений, связанных с определением кадастровой стоимости, в том числе формы предоставления таких разъяснений»;

Приказ Росреестра от 24.05.2021 № П/0216 «Об утверждении Порядка рассмотрения декларации о характеристиках объекта недвижимости, в том числе ее формы»;

Приказ Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 30.07.2020 № 510 «Об утверждении состава и структуры документированной информации о состоянии окружающей среды и ее загрязнении, порядка ее комплектования, учета, хранения и использования, а также порядка создания и ведения Единого государственного фонда данных о состоянии окружающей среды, ее загрязнении»;

Закон Приморского края от 14.11.2001 № 161-КЗ (ред. от 01.11.2022 № 225-КЗ) «Об административно-территориальном устройстве Приморского края»;

Распоряжение Министерства имущественных и земельных отношений Приморского края № 408-ри «О проведении государственной кадастровой оценки на территории Приморского края в 2023 году» от 1 июня 2022 года.

Копии документов, за исключением нормативно-правовых актов федерального значения, приведены в Приложении 1.

Иные источники информации, в том числе книги, справочники, методические указания, пособия, публикации, письма, разъяснения, ресурсы Интернет и др.

Справочник оценщика недвижимости – 2022. Квартиры. Полная версия/
Л.А. Лейфер. – Н.Новгород: Приволжский центр Методического и информационного обеспечения оценки, 2022. – 329 с.;

Справочник оценщика недвижимости-2022. Объекты капитального строительства. Корректирующие коэффициенты для офисно-торговой недвижимости и сходных типов объектов. Полная версия/ Л.А. Лейфер. – Н.Новгород: Приволжский центр Методического и информационного обеспечения оценки, 2022. – 501 с.;

Справочник оценщика недвижимости-2022. Объекты капитального строительства. Корректирующие коэффициенты для производственно-складской недвижимости
и сходных типов объектов. Полная версия/ Л.А. Лейфер. – Н.Новгород: Приволжский центр Методического и информационного обеспечения оценки, 2022. – 379 с.;

Справочник оценщика недвижимости-2022. Жилая недвижимость. Жилые дома. Полная версия/ Л.А. Лейфер. – Н.Новгород: Приволжский центр Методического и информационного обеспечения оценки, 2022. – 275 с.;

Социально-экономическое положение муниципальных образований Приморского края: Сборник. Приморскстат, 2021 – 130 с.;

Межрегиональный информационно-аналитический бюллетень фирмы КО-ИНВЕСТ «Индексы изменения цен в строительстве»

Единая методика классификации жилых объектов по потребительскому качеству (классу) / Стерник Г.М., Стерник С.Г. – М.: Наука, 2012;

Экономика недвижимости. Учебник для ВУЗОВ / Асаул А.Н., Иванов С.Н., Старовойтов М.К. – СПб: АНО «ИПЭВ», 2009;

Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования / Е.Е. Фомина. – Тверь: Гуманитарный вестник № 10, 2017;

Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow 2 – С. Рашка, В. Мирджалии. - СПб: Диалектика, 2020;

Геостатистический анализ данных в экологии и природопользовании (с применением пакета R). Учебное пособие / А. Савельев, С. Мухарамова, А. Пилюгин, Н. Чижикова. - Казань: Казанский университет, 2012.

Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния / Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В.– М.: Мир, 1989;

Математика и информатика. Пособие для студентов / Э.В. Егорова, Д.И. Панюков, А.П. Тонких. – Тольятти: Издательство Тольяттинского государственного университета, 2008.

Геостатистика: теория и практика / В. Демьянов, Е. Савельева. – М.: Наука, 2010;

Изучаем эконометрику. Начальный курс / А. Величко. – Владивосток: Издательство Дальневосточного университета, 2007;

Эконометрика: начальный курс / Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий – М.: ДЕЛО, 2004;

Официальный сайт ArcGIS Desktop. Электронный доступ: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/10.7/map/working-with-layers/classifying-numerical-fields-for-graduated-symbols.htm;

A Step-by-Step Explanation of Principal Component Analysis (PCA). Электронный доступ: https://builtin.com/data-science/step-step-explanation-principal-component-analysis;

Networkx. Tutorial. Электронный доступ: https://networkx.org/documentation/stable/tutoria;

OSMnx: Python for Street Networks. Электронный доступ: https://geoffboeing.com/2016/11/osmnx-Python-street-networks/;

GeoPy. Tutorial. Электронный доступ: https://geopy.readthedocs.io/en/stable/l.html;

OSMnx 1.4.0. Электронный доступ: https://osmnx.readthedocs.io/en/stable/index.html;

Decision Trees and Random Forest. Электронный доступ: https://www.kaggle.com/code/emstrakhov/decision-trees-and-random-forest/notebook;

Interpretable Machine Learning. A Guide for Making Black Box Models Explainable. Электронный доступ: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/;

Объяснимый искусственный интеллект. Электронный доступ: https://rdc.grfc.ru/2020/12/explainable-ai/;

Регуляризация, частные наименьшие квадраты и kNN-регрессия. Электронный доступ: https://ranalytics.github.io/data-mining/042-Regularization.html;

Модель линейной регрессии (LASSO). Электронный доступ: https://economics.hse.ru/cmf/models_LASSO;

RBFInterpolator. Documentation. Электронный доступ: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.RBFInterpolator.html;

Яндекс Спеллер. Электронный доступ: https://yandex.ru/dev/speller/doc/dg/concepts/About.html;

Материалы по курсу эконометрика-1 / П. Выдумкин – М.: ВШЭ;

Дачная реформа: регистрация домов, безналичные платежи, раздельный сбор мусора / Н.Ю. Чаплина – Редакция «Российской газеты», 2019 г;

Официальный сайт Правительства Приморского края: https://www.primorsky.ru;

Официальный сайт Минэкономразвития России: http://economy.gov.ru;

Официальный сайт Минфина России: https://minfin.gov.ru/;

Официальный сайт ЕМИСС государственная статистика: https://fedstat.ru/;

Портал открытых данных министерства культуры Российской Федерации: Единый государственный реестр объектов культурного наследия (памятников истории и культуры) народов Российской Федерации https://opendata.mkrf.ru/opendata/7705851331-egrkn;

Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики: https://rosstat.gov.ru/;

Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики по Приморскому краю: https://primstat.gks.ru;

Официальный сайт Росреестра: https://rosreestr.gov.ru/;

Портал услуг Росреестра. Сервис: Публичная кадастровая карта: https://pkk.rosreestr.ru;

Портал услуг Росреестра. Сервис: Справочная информация по объектам недвижимости в режиме online: https://lk.rosreestr.ru/eservices/real-estate-objects-online;

Портал ГИСОГД Приморского края. Сервис в режиме online: https://isogd.primorsky.ru/agate_arsengo/map;

Яндекс. Карты: https://yandex.ru/maps;

Google. Карты: https://www.google.ru/maps;

2Gis. Карты: https://2gis.ru;

Официальный интернет-сайт Центрального банка РФ, http://www.cbr.ru;

Сайт Госконтрактов: https://goscontract.info;

Официальный сайт Администрации г. Владивостока: http://www.vlc.ru;

Официальные сайты прочих муниципальных образований Приморского края;

Федеральная государственная информационная система территориального планирования: https://fgistp.economy.gov.ru;

Онлайн сервис для получения информации и выписок из ЕГРН: https://egrp365.ru;

Интернет-сайты бесплатных объявлений: https://www.farpost.ru, https://www.avito.ru, https://youla.ru, https://www.cian.ru и другие.

Прочие интернет-ресурсы, использованные в качестве источников информации, приведены в разделах Отчета, в которых они были использованы.

Документы и сведения, полученные от федеральных и региональных органов исполнительной власти и органов местного самоуправления, а также подведомственных им организаций

Сведения, предоставленные федеральными, краевыми и муниципальными органами исполнительной власти и подведомственными им организациями, а также иными организациями;

Текстовая часть перечня объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке;

Графическая часть перечня объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке.

Данные сведения приведены в Приложении 1 настоящего Отчета.

Сведения и материалы, содержащие информацию, доступ к которой ограничен

Декларации о характеристиках объектов недвижимости, содержащие персональные данные о правообладателях объектов недвижимости (Приложение 5);

Информация о возмездных сделках с указанием даты, кадастрового номера
и цены сделок по купле-продаже, аренде и ипотеке в отношении 13 518 объектов в Приморском крае, предоставленная филиалом Федерального государственного бюджетного учреждения «Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии Приморского края (исх. № исх/22-12045 от 18.02.2022).

Схема организации проведения работ по определению кадастровой стоимости и их описание

В рамках настоящего Отчета в соответствии с решением уполномоченного органа определялась кадастровая стоимость в отношении зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест, расположенных на территории Приморского края, по состоянию на 1 января 2023 года.

В соответствии с Федеральным законом № 237-ФЗ ГКО включает в себя следующие процедуры:

принятие решения о проведении ГКО;

определение кадастровой стоимости и составление Отчета состоит из двух основных этапов:

I этап – подготовка к определению кадастровой стоимости;

II этап – определение кадастровой стоимости, формирование отчетных документов;

утверждение результатов определения кадастровой стоимости.

Решение о проведении ГКО было принято распоряжением Министерства имущественных и земельных отношений Приморского края № 408-ри «О проведении государственной кадастровой оценки на территории Приморского края в 2023 году» от 1 июня 2022 года.

В процессе подготовки к определению кадастровой стоимости объектов недвижимости, расположенных на территории Приморского края, в рамках I этапа были выполнены следующие работы:

размещение информации о принятии решения, а также о порядке приема деклараций на официальном сайте КГБУ «Центр кадастровой оценки Приморского края» (далее – Учреждение) (https://primcko.ru);

анализ и мониторинг нормативно-правовой базы в отношении ГКО, налогообложения, государственной регистрации недвижимого имущества;

сбор, обработка, систематизация и накопление информации, необходимой для определения кадастровой стоимости, в том числе данных рынка недвижимости, а также информации, используемой при проведении ГКО и формируемой в результате ее проведения, информирование Управления Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю (далее – Росреестр) о результатах мониторинга;

прием и обработка деклараций об объектах недвижимости в целях уточнения сведений, содержащихся в ЕГРН;

получение предварительного перечня объектов недвижимости, подлежащих государственной кадастровой оценке и конвертация полученной информации из обменного формата XML в подходящие для обработки данных форматы Excel и ArcGis;

установление характеристик объектов кадастрового учета, уточнение недостающих характеристик, в том числе посредством анализа данных открытых источников, запросов в органы местного самоуправления (далее – ОМС);

создание цифровых тематических карт (ЦТК), наполнение созданных слоев (карт) сведениями, полученными из открытых источников, органов государственной власти, ОМС;

регулярные рабочие встречи с представителями ОМС, направленные на повышение качества сведений об объектах недвижимости, открытость и прозрачность процедур ГКО;

В рамках II этапа были выполнены следующие работы:

получение итогового Перечня объектов, его конвертация из формата хранения данных (XML) в форматы баз данных;

обработка информации, содержащейся в Перечне объектов, анализ Перечня объектов на полноту и непротиворечивость указанных сведений;

группировка объектов оценки, проведение ценового зонирования, дополнительный сбор информации о ценообразующих факторах (ЦОФ);

согласование видов использования объектов недвижимости с органами местного самоуправления;

согласование видов использования объектов недвижимости с министерством имущественных и земельных отношений Приморского края (далее – Министерство), как уполномоченным органом на проведение государственной кадастровой оценки;

размещение результатов обработки перечня на официальной странице Министерства;

выбор способов (методов) определения кадастровой стоимости;

построение моделей определения кадастровой стоимости и анализ качества моделей;

расчет кадастровой стоимости объектов недвижимости на основе построенных моделей оценки;

проведение анализа соответствия значений кадастровой стоимости уровню цен сделок и предложений (результаты определения кадастровой стоимости не должны превышать уровень рыночных цен);

составление промежуточных отчетных документов об итогах проведения государственной кадастровой оценки (формирование вводной, расчетной и заключительной части Отчета);

направление промежуточных отчетных документов на проверку в Росреестр
на электронном носителе и размещение на официальном сайте Учреждения промежуточных отчетных документов, повторная проверка после устранения выявленных Росреестром недостатков;

размещение Отчета в фонде данных и на сайте Учреждения на 30 дней для представления замечаний;

обеспечение информирования населения о размещении промежуточных отчетных документов путем:

размещения извещения на странице Министерства,

опубликования извещения в Приморской газете,

размещения извещения на информационных щитах Министерства,

направление информации в органы местного самоуправления

освещение информации на телевидении, проведение встреч с населением;

прием и рассмотрение замечаний к промежуточным отчетным документам;

в случае выявления Учреждением оснований для внесения изменений в проект Отчета в течение срока его размещения в фонде данных государственной кадастровой оценки, в том числе в связи с представленными замечаниями, Учреждение составляет обновленную версию проекта Отчета, содержащую требуемые изменения, а также справку
с информацией об учтенных и неучтенных замечаниях к проекту Отчета с обоснованием отказа в их учете (далее – Справка);

Учреждение размещает обновленную версию проекта Отчета для представления замечаний к нему и справку на своем официальном сайте в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» в течение срока размещения текущей версии проекта Отчета в фонде данных государственной кадастровой оценки и пяти календарных дней после завершения срока такого размещения;

в течение одного календарного дня со дня размещения обновленной версии проекта Отчета на своем официальном сайте в сети «Интернет» Учреждение обеспечивает передачу в Росреестр сведений о месте размещения обновленной версии проекта Отчета,
а также содержащихся в нем сведений и материалов в объеме, предусмотренном порядком ведения фонда данных государственной кадастровой оценки;

Росреестр в течение одного рабочего дня со дня получения от Учреждения сведений и материалов, содержащихся в обновленной версии проекта Отчета, размещает их в фонде данных государственной кадастровой оценки до дня завершения срока размещения текущей версии проекта Отчета, но не менее чем на пятнадцать календарных дней (размещение предыдущей версии проекта Отчета, прием замечаний к ней и проверка предыдущей версии проекта Отчета Росреестром прекращаются);

в течение срока представления замечаний к проекту Отчета, включая его обновленные версии Росреестр осуществляет их проверку на соответствие Методическим указаниям по критериям, установленным федеральным органом, осуществляющим функции
по нормативно-правовому регулированию в сфере государственной кадастровой оценки,
и направляет в Учреждение и Министерство уведомление о соответствии или несоответствии проекта Отчета таким критериям с указанием критериев, которым не соответствует проект Отчета;

в случае отсутствия выявленных Учреждением оснований для внесения изменений в текущую версию проекта Отчета, а также оснований для внесения изменений в проект Отчета после завершения срока размещения текущей версии проекта Отчета в фонде данных государственной кадастровой оценки текущая версия проекта Отчета считается Отчетом, о чем бюджетное учреждение в течение пяти календарных дней после завершения срока размещения текущей версии проекта Отчета в фонде данных государственной кадастровой оценки уведомляет орган регистрации прав.

Учреждение составляет в форме электронного документа справку, содержащую информацию обо всех неучтенных замечаниях к текущей версии проекта Отчета, с обоснованием отказа в их учете или об отсутствии замечаний к текущей версии проекта Отчета
и в течение пяти календарных дней после завершения срока размещения текущей версии проекта Отчета в фонде данных государственной кадастровой оценки направляет такую справку и Отчет на электронном носителе в орган регистрации прав и в уполномоченный орган субъекта Российской Федерации.

Министерство в течение двадцати рабочих дней со дня получения Отчета утверждает результаты определения кадастровой стоимости путем принятия соответствующего акта (постановления) об утверждении результатов определения кадастровой стоимости.

Министерство обеспечивает информирование населения и официальное опубликование постановления об утверждении результатов определения кадастровой стоимости путем:

размещения извещения на официальном сайте министерства,

опубликования извещения в Приморской газете,

размещения извещения на информационных щитах министерства,

направления информации в Росреестр для размещения извещения на информационных щитах указанных органов регистрации прав, а также в фонде данных государственной кадастровой оценки,

направления информации в органы местного самоуправления муниципальных образований на территории Приморского края, для извещения на информационных щитах;

направление копии постановления об утверждении результатов определения кадастровой стоимости (включая сведения о датах его опубликования и вступления в силу),
а также экземпляр Отчета, в орган регистрации прав для внесения в ЕГРН сведений о кадастровой стоимости и размещения в фонде данных государственной кадастровой оценки.

Приведенный список отражает основные виды работ, выполненные специалистами бюджетного учреждения, и не подразумевает их обязательное последовательное выполнение. Так, сбор и анализ рыночной информации, создание ЦТК, работа с ОМС, прием обращений от правообладателей – постоянный процесс, тогда как определение состава ЦОФ, определение алгоритмов их вычисления, моделирование стоимости – последовательные процессы и т.п.

Сведения о работниках бюджетного учреждения, непосредственно осуществивших определение кадастровой стоимости, руководителе бюджетного учреждения

В соответствии с ч. 1 ст. 10 Федерального закона № 237-ФЗ работники Учреждения, привлекаемые к определению кадастровой стоимости, должны отвечать следующим требованиям:

иметь высшее образование и (или) профессиональную переподготовку в областях, перечень которых устанавливается федеральным органом, осуществляющим функции по нормативно-правовому регулированию в сфере ГКО;

не иметь непогашенной или неснятой судимости за преступления в сфере экономики, а также за преступления средней тяжести, тяжкие и особо тяжкие преступления.

Работники Учреждения, непосредственно осуществляющие определение кадастровой стоимости, подписывающие Отчет, должны иметь основное место работы в бюджетном учреждении, являться гражданами РФ, отвечать требованиям, предусмотренным ч. 1 ст. 10 Федерального закона № 237-ФЗ, а также отвечать одному из следующих основных требований:

иметь опыт работы, связанный с определением кадастровой и (или) иных видов стоимости объектов недвижимости, не менее трех лет на день приема на работу в бюджетное учреждение и осуществлять профессиональную деятельность, связанную с определением стоимости объектов недвижимости, в течение трех лет на день приема на работу
в бюджетное учреждение;

иметь опыт работы в бюджетном учреждении, связанный с определением кадастровой стоимости, не менее трех лет.

Сведения об Учреждении, руководителе, специалистах, непосредственно осуществивших определение кадастровой стоимости, приведены в Таблицах 2.4.1, 2.4.2.

Таблица 2.4.1 - Руководитель Учреждения

№ п/п	Фамилия, имя, отчество	Должность
1.	Пошивайло Анна Юрьевна	Директор

Таблица 2.4.2 - Сведения о специалистах Учреждения, непосредственно осуществивших определение кадастровой стоимости

№ п/п	Фамилия, имя, отчество	Должность	Сведения об образовании и (или) профессиональной переподготовке в области оценочной деятельности	Стаж работы в оценочной деятельности
1.	Максимчук Александр Сергеевич	Начальник отдела кадастровой оценки	Диплом о профессиональной переподготовке «Оценка стоимости предприятия (бизнеса)», выдан Дальневосточным федеральным университетом по программе «Оценка стоимости предприятия (бизнеса)», ПП-I № 118443 от 21.02.2012 г. Диплом о профессиональной переподготовке выдан федеральным государственным бюджетным образовательным учреждением высшего образования «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова» по программе «Определение кадастровой стоимости» от 20 декабря 2019 года, регистрационный номер 15.16.И/ПП-160	11 лет
2.	Гатилова Юлия Николаевна	Заместитель начальника отдела кадастровой оценки	Диплом о профессиональной переподготовке №782401695933 выдан Частным образовательным учреждением высшего профессионального образования «Невский институт управления и дизайна» по программе «Оценка стоимости предприятия (бизнеса)» от 14 мая 2015 г., регистрационный номер ПП-128. Диплом о профессиональной переподготовке выдан Негосударственным образовательным учреждением дополнительного профессионального образования «Институт профессионального образования» по программе «Государственная кадастровая оценка» от 29 марта 2019 года, регистрационный номер 078	8 лет
3.	Кобяков Алексей Александрович	Главный специалист отдела кадастровой оценки	Диплом о профессиональной переподготовке ПП № 254625 выдан Дальневосточным государственным техническим университетом (ДВПИ имени В. В. Куйбышева) по программе «Оценка стоимости предприятия (бизнеса)», регистрационный номер 1158. Диплом о профессиональной переподготовке выдан федеральным государственным бюджетным образовательным Учреждением высшего образования «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова» по программе «Государственная кадастровая оценка» от 28 декабря 2018 года, регистрационный номер 97/246-18	15 лет
4.	Мариенко Макар Васильевич	Главный специалист отдела кадастровой оценки	Диплом ФГАОУ ВПО «Дальневосточный федеральный университет» о высшем профессиональном образовании, рег. номер 01-5827 от 18.09.2014 по специальности 080105 Финансы и кредит Диплом о профессиональной переподготовке, выдан «Негосударственным образовательным Учреждением дополнительного профессионального образования «Институт профессионального образования» по программе «Государственная кадастровая оценка» от 20.12.2019 г, №771800278048, рег. номер 15.16.И/ПП-161.	7 лет

Сведения о допущениях, использованных при определении кадастровой стоимости

При определении кадастровой стоимости зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест на территории Приморского края использовались нижеследующие допущения.

Общие допущения

Полученная в рамках данного Отчета кадастровая стоимость может быть использована только для целей, предусмотренных законодательством Российской Федерации
о ГКО.

Отдельные части настоящего Отчета не могут трактоваться раздельно, а только
в связи с полным текстом Отчета, с учетом всех содержащихся в нем допущений.

Заключение о стоимости относится к объектам оценки в целом. Любое соотнесение части стоимости с какой-либо частью объектов оценки является неправомерным, если таковое не оговорено в Отчете.

Отчет содержит профессиональное мнение Учреждения относительно кадастровой стоимости объектов оценки.

Содержащиеся в Отчете анализ, мнения и заключения принадлежат Учреждению и действительны строго в пределах ограничительных условий и допущений, являющихся частью настоящего Отчета.

Учреждение не предполагает никакой выгоды либо заинтересованности в результатах кадастровой оценки объектов оценки, что позволяет действовать открыто и беспристрастно для получения достоверных результатов данной оценки. Не допускается вмешательство заинтересованных лиц в деятельность Учреждения, если это может негативно повлиять на достоверность результатов оценки, в том числе ограничение круга вопросов, подлежащих выяснению или определению при проведении оценки.

Работники Учреждения выполняют все требования законодательства в области кадастровой оценки и имеют все необходимые полномочия для этого. Работники бюджетного учреждения, принимавшие участие в определении кадастровой стоимости, обладают необходимым уровнем образования и квалификации, соответствующим требованиям законодательства РФ.

Кадастровая стоимость объектов оценки, определенная в настоящем Отчете, отражает стоимость объектов оценки по состоянию на 01.01.2023.

Мнение Учреждения относительно кадастровой стоимости действительно только на дату оценки, указанную в настоящем Отчете. Учреждение не принимает на себя ответственность за последующие изменения социальных, экономических, юридических, технических и природных условий, которые могут повлиять на кадастровую стоимость объектов оценки.

Кадастровая оценка, описанная в настоящем Отчете, проводилась без учета результатов предыдущих туров кадастровой оценки или результатов установления инвентаризационной стоимости объектов недвижимости. Возможные существенные отклонения результата настоящей кадастровой оценки от результата предыдущей кадастровой оценки не являются обоснованием некорректно выполненных расчетов кадастровой стоимости.

ГКО проводилась в отношении объектов недвижимости, учтенных в ЕГРН. Объекты, не представленные в Перечне объектов недвижимости, подлежащих ГКО, не оценивались, что не является ошибкой настоящего Отчета.

Исходные данные, которые получены Учреждением для проведения оценки
из открытых общедоступных источников, отражены в Отчете полностью, в неискаженном виде, и считаются достоверными. Тем не менее, не может гарантироваться их абсолютная точность и во всех возможных случаях указывался источник информации.

Вся представленная органами местного самоуправления информация считается актуальной по состоянию на дату оценки (01.01.2023).

Учреждение оставляет за собой право включать в состав приложений не все использованные документы, а лишь те, которые представляются наиболее существенными для понимания содержания Отчета. При этом в архиве бюджетного учреждения будут храниться копии всех существенных материалов, использованных при подготовке Отчета.

В приведенных в Отчете таблицах и рисунках, как правило, указывается источник информации. Если источник информации не указан, то источником информации является Учреждение.

Отчет основан на допущении соблюдения в отношении объектов оценки действующих и применимых в конкретной ситуации федеральных, региональных, местных земельных, природоохранных и иных нормативных актов, за исключением специально оговоренных в настоящем Отчете случаев.

В соответствии с п. 5 Методических указаний при определении кадастровой стоимости объект недвижимости оценивался исходя из предположения о возможности его добровольного отчуждения (передачи права собственности) на открытом рынке в условиях свободной конкуренции, а также с учетом того, что покупатель получает возможность полного и незамедлительного его использования в состоянии, в котором он был приобретен (передан) на дату определения кадастровой стоимости независимо от того, ограничен ли такой объект недвижимости в обороте, существует ли рынок такого рода объектов недвижимости и может ли он быть фактически отчужден.

В соответствии с п. 2 Методических указаний определение кадастровой стоимости объекта недвижимости осуществляется без учета иных, кроме права собственности имущественных прав на объект недвижимости.

В соответствии с п. 13 Методических указаний при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС исключалась стоимость земельных участков, на которых они расположены.

В соответствии с п. 13 Методических указаний при определении кадастровой стоимости объектов капитального строительства учитывалось неотделимое внутреннее инженерное оборудование, без которого эксплуатация объектов капитального строительства в соответствии с их видом использования и назначением или наименованием, невозможна или существенно затруднена.

При определении кадастровой стоимости не учитывались как часть объекта недвижимости: движимое имущество, все объекты, расположенные за границами ограждающих конструкций объектов капитального строительства, либо, при отсутствии ограждающих конструкций – за внешними границами опорных частей и (или) «пятна застройки» здания, сооружения, ОНС.

При определении кадастровой стоимости не учитывались объекты, влияющие на стоимость объекта капитального строительства, но не относящиеся к его неотделимым улучшениям.

При определении кадастровой стоимости объектов оценки не учитывалось влияние предпринимательской деятельности, осуществляемой в здании, сооружении, ОНС, помещении.

Определение кадастровой стоимости осуществляется без учета обременении (ограничений) объекта недвижимости, ввиду отсутствия возможности у Учреждения в рамках массовой оценки объективно измерить влияние таких ограничений (обременений) на стоимость объекта оценки в индивидуальном порядке. Права на оцениваемое имущество предполагаются полностью соответствующими требованиям законодательства Российской Федерации, имущество – свободным от обременений (сервитутов) и ограничений в использовании.

Допущения, касающиеся количественных и качественных характеристик объектов оценки

При проведении ГКО работники Учреждения исходили из допущения, что объекты оценки являются типичными и схожими с объектами, представленными на рынке, имеют схожие характеристики, что позволяет проводить группировку. При определении кадастровой стоимости не учитывались уникальные характеристики каждого конкретного объекта оценки, если данные характеристики не были предоставлены.

Учреждение исходило из допущения, что предоставленная информация, соответствует действительности и позволяет делать верные выводы о характеристиках, исследованных работниками Учреждения при проведении оценки и определения итоговой величины стоимости объекта оценки, и принимать базирующиеся на этих выводах обоснованные решения.

Учреждение не проводило специализированных исследований исходной информации, т.е.:

определение кадастровой стоимости объектов оценки осуществлялось исходя из количественных и качественных характеристик объектов, указанных в Перечне объектов оценки;

Учреждение не принимает на себя ответственность за достоверность качественной и количественной информации, содержащейся в ЕГРН;

информация, полученная от организаций и Учреждений субъекта Российской Федерации и муниципальных образований, Росреестра и иных источников, содержащих сведения доказательного значения, после даты оценки, но отражающая информацию по состоянию на дату оценки в отношении количественных или качественных характеристик объектов оценки (в том числе информация о наличии технических ошибок, содержащихся в Перечне объектов оценки, предоставленном ранее), отражалась в Отчете, считалась достаточной и достоверной для целей проведения ГКО и могла использоваться при проведении оценки.

Работники Учреждения не проводили технических и иных специальных экспертиз (в том числе экологических) и исходили из предположения об отсутствии каких-либо скрытых фактов, влияющих на величину определяемой стоимости объектов оценки, которые не могли быть обнаружены в составе переданной документации. На работниках Учреждения не лежит ответственность по обнаружению таких фактов, как и ответственность
в случае их обнаружения.

Осмотр объектов оценки при использовании методов массовой оценки не проводился. Определение кадастровой стоимости объектов оценки произведено исключительно на основании информации, подтвержденной документами.

Для идентификации (геопривязки) объектов оценки на территории Приморского края использовались сведения графической части Перечня объектов оценки. В случае их отсутствия – информация, содержащаяся в описании объектов оценки (кадастровый номер земельного участка, на котором расположен объект недвижимости, адрес, название улицы, кадастровый квартал, населенный пункт).

Для объектов оценки, у которых по данным ЕГРН отсутствовала информация
о площади, в расчетах использовалась площадь равная 1 кв.м

В случае, когда у объекта оценки – сооружения отсутствовали сведения о значении параметра, такого как протяженность или глубина, глубина залегания, площадь, объем, высота, площадь застройки, значения параметра принималось равным 1 (единице).

Если наименование параметра не соответствовало назначению сооружения (например, площадь для объекта недвижимости «сети теплоснабжения»), принимался соответствующий назначению сооружения параметр с числовым значением, приведенным в Перечне (например, вместо площади – протяженность для объекта недвижимости «сети теплоснабжения»).

При отсутствии сведений об этажности здания – объекта оценки, этажность принималась равной 1 (единице).

При отсутствии сведений о материале стен объекта оценки при использовании для определения кадастровой стоимости объекта оценки с помощью моделей на основе затратного подхода принималось значение «прочие».

При отсутствии сведений о материале стен объекта оценки при использовании для определения кадастровой стоимости объекта оценки с помощью моделей на основе сравнительного подхода такой объект относился к группе объектов с материалом стен «не определено».

В случае если у объекта оценки встречается несколько наименований материала стен, например, «кирпичный, деревянный», то объекту присваивался материал стен с большей группой капитальности – «кирпичный».

Для объектов оценки в сведениях о которых отсутствовали сведения о годе постройки или годе ввода в эксплуатацию, необходимые для определения физического износа, значение физического износа принималось равным 40 %.

Объекты незавершенного строительства оценивались исходя из их функционального назначения. Кадастровая стоимость каждого объекта определялась произведением стоимости объекта, будь он завершен строительным производством на процент готовности этого объекта. Степень готовности объекта принимается по данным ЕГРН (если информация была предоставлена).

В соответствии с п. 46.9 Методических указаний, при отсутствии документального подтверждения, процент готовности ОНС рассчитывается как отношение общей продолжительности срока, прошедшего с получения разрешения на строительство (или начала строительства), к общему сроку инженерных изысканий, проектных работ, согласований
и строительно-монтажных работ. В связи с тем, что в распоряжении Учреждения отсутствуют сведения о дате получения разрешения на строительство объектов, степень готовности ОНС принималась равной 50 %.

Для объектов оценки, в сведениях о которых есть упоминание об их значительном физическом износе, аварийности, но количественные характеристики о физическом износе или степени сохранности отсутствуют, при определении кадастровой стоимости применялась значение физического износа 81 %. Обоснование принятой величины физического износа приведено в разделе 3.10 настоящего Отчета.

Для объектов оценки, имеющих тип «помещение», при отсутствии тех или иных сведений, значения количественных и качественных характеристик определялись исходя из характеристик зданий, в которых расположены данные объекты.

Для объектов оценки – помещений, при отсутствии сведений об этажности здания, в котором расположено помещение, значение этажности здания принималось равным этажу, на котором расположено такое помещение.

Если у объекта оценки – помещения в поле «расположение помещения в здании» не был указан номер этажа, на котором оно расположено, принимался средний этаж. Если указано несколько этажей (например, «6, 7, 8» или «подвал, цоколь, 1») то в качестве номера этажа принималось максимальное из приведенных значений.

Кадастровая стоимость объектов оценки – помещений, у которых отсутствовали сведения о родительском объекте, определялась на основе минимального значения УПКС объектов недвижимости, находящихся в том же кадастровом квартале с учетом материала стен в той же функциональной группе что и объект оценки.

Если у объектов оценки – нежилых помещений отсутствовало наименование, его назначение определялась на основе назначения здания – родительского объекта. Если отсутствовали сведения о родительском объекте, назначение помещение определялось на основе сведений о назначении земельного участка. Если сведения о земельном участке отсутствовали – помещение относилось к подгруппе с кодом 0907 «Прочие объекты и объекты вспомогательного назначения, отнесение которых к другим подгруппам невозможно».

Допущения, касающиеся информации об объектах-аналогах

Рыночная информация об объектах-аналогах, собранная Учреждением для проведения оценки, отражалась в Отчете полностью, в неискаженном виде и считалась достоверной. В случае уточнения информации, полученной из открытых источников в отношении предложений к продаже, дополненные данные были приведены в Отчете.

При расчете значений ЦОФ объектов-аналогов Учреждением использовались данные из открытых источников, в том числе публичные карты (www.yandex.ru/maps, www.google.ru/maps, www.openstreetmap.ru).

При сборе рыночной информации Учреждение не предполагало наличие каких-либо скрытых факторов, способных в последствии повлиять на величину кадастровой стоимости объектов оценки. На работниках Учреждения не лежит ответственность по необнаружению подобных факторов.

Иные допущения, касающиеся информации об объектах-аналогах, представлены в разделе 3.11 настоящего Отчета.

Допущения, касающиеся порядка присвоения кодов расчёта вида использования объектов оценки

При определении кадастровой стоимости, в соответствии с Методическими указаниями, производилась группировка объектов оценки исходя из информации, содержащейся в Перечне объектов оценки в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям.

При присвоении объектам оценки кодов расчета применялась многоуровневая группировка. Для соблюдения принципа однозначности при многоуровневой группировке объекты оценки подразделялись на первый и второй уровни. Первый уровень представляет собой разделение на группы объектов недвижимости. Второй уровень группировки представляет собой разделение групп вышестоящего уровня на подгруппы.

Код подгруппы имеет однозначный вид – ZZZZ.TT (ZZZZ – обязательный номер подгруппы, TT – номер подгруппы по порядку наибольшего уровня)1 п. 56.1 Методических указаний , указывающий
на назначение и специализацию здания/сооружения. Данный код (например, 0106) содержит в себе сведения о группе (0100 – «Группа 1. Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)»), а также сведения о подгруппе (0106 – Дома бизнес-класса
и выше со встроенными нежилыми помещениями).

Приоритетной информацией для присвоения кода подгруппы объекта оценки (номера группы/подгруппы) являлась информация о его наименовании (поле «Наименование» перечня), виде объекта недвижимости, его назначении, описательном адресе. В случае, если упомянутая выше информация позволяет однозначно отнести объект оценки к той или иной группе/подгруппе, прочая информация относительно объекта оценки не анализировалась.

Определяющими при отнесении объекта оценки к той или иной группе/подгруппе являются сведения, представленные в поле «Наименование», в том случае если есть противоречия значений полей «Наименование» и «Назначение здания» или «Вид объекта недвижимости».

В случае, если упомянутая выше информация не позволяет однозначно отнести объект оценки к той или иной группе/подгруппе, анализировались данные в следующем порядке: код земельного участка, затем конструктивные параметры здания/сооружения – площадь, материал ограждающих конструкций, этажность.

Объектам оценки, которые относятся к малоэтажной блокированной жилой застройке, присваивались коды 0211 (для одноэтажных зданий) и 0201 (для зданий с этажностью более 1).

Для объектов оценки, в названии которых представлено несколько направлений деятельности или указано на его многофункциональность, устанавливается код включающий эти направления, одно из которых является ведущим (например, объекту «детский диагностический центр с торговым комплексом», «многофункциональный центр» или «кафе и магазин» присваивается – код 0403).

Объектам административного и бытового назначения, включая банки, присваивается код функциональной подгруппы – 0601; бизнес-центрам, административным и административно-бытовым зданиям коды: 0602 – 0604, административным зданиям, имеющим специализированное назначение коды: 0605 – 0609. Код 0602 присваивался зданиям бизнес-центров, административным зданиям, административно-деловым центрам, многофункциональным комплексам, расположенным во Владивостоке, с площадью более 2 500 кв. м
и имеющих собственное название, публикуемое в открытых источниках информации и на картах (2gis.ru, vl.ru, farpost.ru и т.д.).

Для объектов оценки, в наименовании которых представлена информация о наличии встроенных/пристроенных объектов, устанавливается код в соответствии с назначением основного объекта (например, объекту «склад с административным блоком» присваивается код 0723, зданию «АБК с пристройкой» – код 0603).

В случае отсутствия сведений о наименовании объекта оценки (или неоднозначности данных сведений), при назначении здания «Жилое» код подгруппы присваивался
в соответствии с количеством этажей, площадью и/или количеством квартир.

В случае если объект оценки – помещение с назначением «Жилое» находится
в здании, которое имеет назначение «Нежилое», код подгруппы помещения принимался
в соответствии с кодом подгруппы здания.

Объектам оценки с видом объекта «Сооружение» и наименованием, отсутствующим в Приложении 2 Методических указаний, присвоен условный код подгруппы в рамках функциональной группы 10 «Сооружения».

Объектам оценки с видом объекта «Сооружение» и наименованием, определяющим объект как здание, присваивался код подгруппы в рамках функциональных групп 2–9.

Объектам оценки с видом объекта «Здание» и наименованием, определяющим объект как сооружение, присваивался код подгруппы в рамках функциональной группы 10 «Сооружения».

Подробный порядок присвоения кодов подгрупп в разрезе функциональных групп описан в подразделе 3.4.2 настоящего Отчета.

Допущения, касающиеся методов (способов) определения кадастровой стоимости

При определении кадастровой стоимости объектов оценки с помощью справочников Ко-Инвест, в случае отсутствия объектов-аналогов с соответствующей этажностью, применялись объекты-аналоги наиболее близкие по площади/объему.

В случае значительных, превышающих рекомендованные, расхождений объектов по площади/объему с объектами аналогами, указанными в справочниках Ко-Инвест, применялись максимальные/минимальные значения поправок, указанные в рекомендациях
к справочникам за исключением объектов с кодом подгруппы 0403, для которых значительные расхождения по площади/объему учитывались поправкой, рассчитанной методом интерполяции.

При определении кадастровой стоимости объекта оценки с помощью справочников Ко-Инвест принимается, что объект оценки оснащен теми же инженерными системами, что и выбранный в ходе проведения расчетов объект-аналог по причине отсутствия в Перечне соответствующих сведений за исключением случаев, когда в распоряжении Учреждения имеется информация об инженерных системах объекта оценки, полученная из достоверных источников.

Класс качества объектов оценки принимается соответствующим классу качества «Econom» справочников Ко-Инвест как наиболее распространенный, за исключением случаев, когда в справочнике отсутствует объект-аналог с данным классом качества или в распоряжении Учреждения имеется подтвержденная документами информация о классе качества объекта оценки.

Кадастровая стоимость объектов оценки – зданий с наименованием «стоянки», отнесенных к подгруппе 0301, определялась как­ сооружений – открытых площадок с классом конструктивной системы КС-8.

Кадастровая стоимость объектов оценки, отнесенных к подгруппе 0406 – «автозаправочные станции (АЗС), газонаполнительные станции, автогазозаправочные станции» в случае, если в характеристиках была указана площадь или площадь застройки, определялась с применением объектов-аналогов с функциональным назначением «магазины», поскольку, в данном случае, площадь указывается в отношении зданий операторских АЗС, использующихся для продажи топлива и сопутствующих товаров, то есть как торговые.

Кадастровая стоимость объектов оценки, отнесенных к подгруппе 0507 – «общежития», определялась с применением объектов-аналогов с функциональным назначением «жилые дома», с учетом соответствующих характеристик объектов оценки.

Кадастровая стоимость помещений, имеющих жилое назначение и расположенных в нежилых зданиях, определялась методом расчета по УПКС этих зданий.

Для целей учета влияния внешнего устаревания распределение объектов недвижимости по населенным пунктам осуществляется с помощью определения местоположения
на основе кодов классификатора адресов России (КЛАДР). В настоящем Отчете принято допущение, что определение значения кода КЛАДР целей учета влияния внешнего устаревания является необходимым и достаточным с точностью до уровня «Населенный пункт».

При учете влияния внешнего устаревания для объектов недвижимости, расположенных на территории о. Русский принято, что внешнее устаревание на данной территории учитывается только за пределами п-ова Саперный.

При построении моделей расчета кадастровой стоимости объектов оценки – жилых помещений принято допущение, что класс качества отделки объектов – аналогов и объектов оценки – «стандарт» по причине того, что отсутствуют достоверные сведения о характере отделки как у объектов – аналогов, так и у объектов оценки.

Сведения о значениях ЦОФ для объектов оценки и объектов-аналогов определялись:

на основании соответствующих слоев ЦТК с помощью ГИС ArcGis, ГИС «Панорама», Свободной ГИС с открытым кодом QGIS;

на основании представленной ОМС уточняющей информации.

При этом принято следующее:

местоположение объектов капитального строительства определялось по данным графической части, переданной вместе с Перечнем;

описание геопривязки объектов оценки в случае отсутствия сведений о местоположении в графической части Перечня приведено в подразделе 3.11.3 Отчета.

Прочие допущения, касающиеся методов оценки, а также их обоснование, описаны в соответствующих разделах настоящего Отчета.

Допущения, касающиеся результатов оценки

Кадастровая стоимость, полученная в результате проведения ГКО, была округлена до копеек (до двух знаков после запятой).

Данные результатов, приведенные в Отчете, не включают налог на добавленную стоимость (НДС) (пп.6, п.2, ст.146 Налогового кодекса РФ).

Согласно п. 44.2 Методических указаний при определении зависимости затрат от удельных показателей затрат на создание (замещение, воспроизводство) аналогичных объектов производятся корректировки на величину налога на добавленную стоимость в сторону увеличения в случае использования справочных показателей, определенных без учета налога на добавленную стоимость. В случае если типичные для рынка элементы затрат не содержат налог на добавленную стоимость, корректировка использованных справочных показателей на величину налога на добавленную стоимость по этим элементам не производится. В распоряжении Учреждения отсутствуют достоверные сведения о включении или не включении НДС в типичные для рынка затраты на создание тех или иных объектов недвижимости. При этом данные затраты могут как присутствовать, так и присутствовать частично либо отсутствовать вовсе, корректно оценить величину НДС в затратах на строительство не представляется возможным. В связи с этим корректировка использованных справочных показателей на величину налога на добавленную стоимость для целей настоящего Отчета не производится.

РАСЧЕТНАЯ ГЛАВА

Описание объектов оценки

На основании распоряжения Министерства имущественных и земельных отношений Приморского края от 01.06.2022 № 408-ри «О проведении ГКО на территории Приморского края в 2023 году», а также в соответствии с Приказом Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестра) от 06.08.2020 № П/0283 «Об утверждении Порядка формирования и предоставления перечней объектов недвижимости» (далее – приказ Росреестра № П/0283) Управлением Росреестра по Приморскому краю сформирован Перечень объектов недвижимости, подлежащих ГКО по состоянию на 01.01.2023.

В соответствии с п. 7 ст. 13 Федерального закона№ 237-ФЗ Перечень объектов недвижимости предоставлен в адрес Учреждения письмом Министерства имущественных
и земельных отношений Приморского края № 20/1140 от 07.02.2023.

Исходный Перечень объектов недвижимости, подлежащих ГКО, представлен в Приложении 1.4.

В соответствии с приказом Росреестра № П/0283 исходный Перечень объектов недвижимости состоит из графической и текстовой части.

Текстовая часть Перечня объектов недвижимости включает общие сведения о формируемом Перечне объектов недвижимости и сведения о количественных и качественных характеристиках объектов недвижимости (гл. III Порядка Приказа Росреестра № П/0283).

В соответствии с п. 2 Об утверждении Порядка Приказа Росреестра № П/0283 графическая часть перечня формируется в виде файлов в формате MIF/MID или SHP, содержащие следующие сведения Единого государственного реестра недвижимости в отношении территории соответствующего субъекта российской Федерации:

–	о границах кадастровых кварталов, включая сведения об учетных номерах кадастровых кварталов;

–	о границах населенных пунктов;

–	о границах муниципальных образований;

–	о границах земельных участков, включая сведения о кадастровых номерах земельных участков (в случае проведения ГКО земельных участков);

–	о контурах зданий, сооружений, объектов незавершенного строительства на земельных участках, включая сведения о кадастровых номерах зданий, сооружений, объектов незавершенного строительства (в случае проведения ГКО зданий, сооружений, объектов незавершенного строительства);

–	о границах зон с особыми условиями использования территорий, территориальных зон, территорий объектов культурного наследия, территорий опережающего социально-экономического развития, зонах территориального развития в Российской Федерации, об игорных зонах, о лесничествах, лесопарках, об особо охраняемых природных территориях, особых экономических зонах, охотничьих угодьях;

–	о береговых линиях (границах водных объектов).

Анализ сведений Перечня

Специалистами Учреждения проведен анализ графической и семантической части Перечня объектов недвижимости, подлежащих ГКО, по состоянию на 01.01.2023. В результате анализа выявлено, что в графической части Перечня объектов недвижимости содержится информация о 70 480 объектах капитального строительства, в семантической части содержатся сведения о 1 416 112 объектах капитального строительства.

В семантической части Перечня выделено 5 видов объектов недвижимости,
а именно: здание, сооружение, помещение, машино-место, объект незавершенного строительства (ОНС).

Сведения о количестве объектов недвижимости, подлежащих ГКО, в разрезе видов объектов недвижимости представлены в следующей таблице.

Таблица 3.1.1 – Сводные данные по объектам оценки

№ п/п	Вид объекта недвижимости	Количество объектов

Ед.	% по отношению к общему кол-ву
1	Здание	355 436	25,1 %
2	Машино-место	4 732	0,3 %
3	Объект незавершенного строительства (ОНС)	6 150	0,4 %
4	Помещение	1 004 209	70,9 %
5	Сооружение	45 585	3,2 %

Сотрудниками Учреждения произведен форматно-логический контроль текстовой части, по результатам которого определена полнота предоставленных данных Перечня. Проверка проводилась согласно Приказу Росреестра № П/0283, в соответствии с п. 13 которого в перечень не включаются сведения об объектах недвижимости, в отношении которых на дату формирования перечня отсутствует хотя бы одна из следующих характеристик:

– кадастровый номер;

– назначение объекта недвижимости (в отношении зданий, помещений);

– площадь (в отношении земельных участков, зданий, помещений, машино-мест).

В ходе проверки данных Перечня был выявлен ряд некорректно заполненных признаков объектов недвижимости, которые влияют на качество кадастровой оценки. Результаты анализа Объектов оценки продемонстрированы в таблицах ниже.

Таблица 3.1.2 – Данные по характеристикам для машино-мест

№ п/п	Характеристика	Данные содержатся, кол-во объектов	Данные отсутствуют

кол-во объектов	% по отношению к общему кол-ву
1	Кадастровый номер	4 732	-	0,00 %
2	Площадь, кв.м	4 732	-	0,00 %
3	Наименование объекта	4 732	100,00 %
4	Назначение сооружения	201	4 531	95,75 %
5	Назначение здания	4 328	404	8,54 %
6	Адрес (текст)	3 913	819	17,31 %
7	Код КЛАДР	3 170	1 562	33,01 %
8	Местоположение в ОН (описание)	4 730	2	0,04 %
9	Материал наружных стен	4 328	404	8,54 %
10	Класс конструктивной системы	4 328	404	8,54 %
11	Группа капитальности	4 328	404	8,54 %
12	Кадастровый номер здания или сооружения, в котором расположен ОН	4 665	67	1,42 %

Таблица 3.1.3 – Выявленные недочеты, касающиеся заполнения Перечня по машино-местам

№ п/п	Характеристика	Описание недочета

1	Кадастровый номер	Не выявлено
2	Площадь, кв.м	Не выявлено
3	Наименование объекта	Данные отсутствуют
4	Назначение сооружения	Частично отсутствуют данные
5	Назначение здания	Частично отсутствуют данные
6	Адрес (текст)	Частично отсутствуют данные
7	Код КЛАДР	Частично отсутствуют данные
8	Местоположение в ОН (описание)	Частично отсутствуют данные
9	Материал наружных стен	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «Из прочих материалов»
10	Класс конструктивной системы	Частично отсутствуют данные
11	Группа капитальности	Частично отсутствуют данные
12	Кадастровый номер здания или сооружения, в котором расположен ОН	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «КУВД-001/2021-14577819:1»

Таблица 3.1.4 – Данные по характеристикам для помещений

№ п/п	Характеристика	Данные содержатся, кол-во объектов	Данные отсутствуют

кол-во объектов	% по отношению к общему кол-ву
1	Кадастровый номер	1 004 209	-	0,00 %
2	Площадь, кв.м	1 004 209	-	0,00 %
3	Наименование объекта	945 430	58 779	5,85 %
4	Назначение помещения	1 000 904	3 305	0,33 %
5	Назначение здания	981 340	22 869	2,28 %
6	Назначение сооружения	96	1 004 113	99,99 %
7	Вид жилого помещения	794 133	210 076	20,92 %
8	Виды разрешённого использования	886	1 003 323	99,91 %
9	Адрес (текст)	992 431	11 778	1,17 %
10	Код КЛАДР	995 916	8 293	0,83 %
11	Местоположение в ОН (описание)	1 003 026	1 183	0,12 %
12	Кадастровый номер здания или сооружения, в котором расположен ОН	983 503	20 706	2,06 %
13	Материал наружных стен	981 340	22 869	2,28 %
14	Класс конструктивной системы	981 340	22 869	2,28 %
15	Группа капитальности	981 340	22 869	2,28 %

Таблица 3.1.5 – Выявленные недочеты, касающиеся заполнения Перечня по помещениям

№ п/п	Характеристика	Описание недочета

1	Кадастровый номер	Не выявлено
2	Площадь, кв.м	Не выявлено
3	Наименование объекта	Частично отсутствуют данные Нет единообразия в написании: «Фельдшерско-акушерский пункт», «Фельдшерско акушерский пункт», «Фельшеро-акушерский пункт»; «Детс.сад», «Дет сад.» и др. Опечатки, грамматические ошибки и пр. некорректные данные: «1», «к», «картира», «Гаоаж», «25:20:340101:1509» и др.
4	Назначение помещения	Частично отсутствуют данные
5	Назначение здания	Частично отсутствуют данные
6	Назначение сооружения	Частично отсутствуют данные Некорректные данные: «кабельная линия», «иное сооружение (водопроводные сети)», «Гидротехническое сооружение», «спортивные площадки»
7	Вид жилого помещения	Частично отсутствуют данные
8	Виды разрешённого использования	Частично отсутствуют данные Опечатки: «дом блокированой застройки»
9	Адрес (текст)	Частично отсутствуют данные Некорректные данные: «пом III (1-12,25,26,40-42,50», «С1-60 кв», «В районе ул.Тухачевского, 70» и др.
10	Код КЛАДР	Частично отсутствуют данные Некорректные данные: «05623402101», «05701000001» – коды ОКТМО
11	Местоположение в ОН (описание)	Частично отсутствуют данные Некорректные данные: «Значение отсутствует 6», «Значение отсутствует 1,подвал Номер на плане: 6»
12	Кадастровый номер здания или сооружения, в котором расположен ОН	Частично отсутствуют данные Некорректные данные: «00:00:000000:0»
13	Материал наружных стен	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «Из прочих материалов», «Иное»
14	Класс конструктивной системы	Частично отсутствуют данные
15	Группа капитальности	Частично отсутствуют данные

Для 96 помещений указаны назначения сооружений, в которых они расположены. Среди них встречаются объекты с назначением: «кабельная линия», «иное сооружение (водопроводные сети)», «Гидротехническое сооружение», «спортивные площадки». Данные являются противоречивыми и не дают составить полную картину об объектах.

1362 объекта обозначены в наименовании, как машино-место, но по виду объекта недвижимости отнесены к разделу «Помещение».

Таблица 3.1.6 – Данные по характеристикам для зданий

№ п/п	Характеристика	Данные содержатся, кол-во объектов	Данные отсутствуют

кол-во объектов	% по отношению к общему кол-ву
1	Кадастровый номер	355 436	-	0,00 %
2	Площадь, кв.м	355 436	-	0,00 %
3	Наименование объекта	352 920	2 516	0,71 %
4	Назначение здания	355 432	4	0,001 %
5	Виды разрешённого использования	608	354 828	99,83 %
6	Год завершения строительства/Год ввода в эксплуатацию	294 519	60 917	17,14 %
7	Количество этажей (в том числе подземных)	352 144	3 292	0,93 %
8	Адрес (текст)	354 405	1 031	0,29 %
9	Код КЛАДР	350 822	4 614	1,30 %
10	Материал наружных стен	355 414	22	0,01 %
11	Класс конструктивной системы	355 414	22	0,01 %
12	Группа капитальности	355 414	22	0,01 %
13	Кадастровые номера ЗУ, в пределах которых расположен данный ОН	245 322	110 114	30,98 %

Таблица 3.1.7 – Выявленные недочеты, касающиеся заполнения Перечня по зданиям

№ п/п	Характеристика	Описание недочета

1	Кадастровый номер	Не выявлено
2	Площадь, кв.м	Не выявлено
3	Наименование объекта	Частично отсутствуют данные
4	Назначение здания	Частично отсутствуют данные
5	Виды разрешённого использования	Данные отсутствуют у большинства объектов
6	Год завершения строительства/Год ввода в эксплуатацию	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «400», «0000», «20 век», «510»
7	Количество этажей (в том числе подземных)	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «надземная часть», «отсутствует»
8	Адрес (текст)	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «Клуб, котельная»; «Здание склада кислоты, насосной» и др.
9	Код КЛАДР	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «057470000010000014320009000000000», «05623402121»
10	Материал наружных стен	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «Из прочих материалов», «Иное», «Стены»
11	Класс конструктивной системы	Частично отсутствуют данные
12	Группа капитальности	Частично отсутствуют данные
13	Кадастровые номера ЗУ, в пределах которых расположен данный ОН	Частично отсутствуют данные

Таблица 3.1.8 – Данные по характеристикам для ОНС

№ п/п	Характеристика	Данные содержатся, кол-во объектов	Данные отсутствуют

кол-во объектов	% по отношению к общему кол-ву
1	Кадастровый номер	6 150	-	0,00%
2	Наименование объекта	6 150	100,00%
3	Назначение сооружения	6 146	4	0,07%
4	Адрес (текст)	6 125	25	0,41%
5	Код КЛАДР	6 087	63	1,02%
6	Основные характеристики (описание)	5 364	786	12,78%
7	Кадастровые номера ЗУ, в пределах которых расположен данный ОН	2 887	3 263	53,06%
8	Степень готовности в процентах	5 702	448	7,28%

Таблица 3.1.9 – Выявленные недочеты, касающиеся заполнения Перечня по ОНС

№ п/п	Характеристика	Описание недочета

1	Кадастровый номер	Не выявлено
2	Наименование объекта	Данные отсутствуют
3	Назначение сооружения	Частично отсутствуют данные
4	Адрес (текст)	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «не определенно»; «204002000000»; «0,1 га по договору аренды земельного участка без права последующего выкупа»
5	Код КЛАДР	Частично отсутствуют данные
6	Основные характеристики (описание)	Частично отсутствуют данные
7	Кадастровые номера ЗУ, в пределах которых расположен данный ОН	Частично отсутствуют данные
8	Степень готовности в процентах	Частично отсутствуют данные

Таблица 3.1.10 – Данные по характеристикам для сооружений

№ п/п	Характеристика	Данные содержатся, кол-во объектов	Данные отсутствуют

кол-во объектов	% по отношению к общему кол-ву
1	Кадастровый номер	45 585	-	0,00 %
2	Наименование объекта	45 527	58	0,13 %
3	Назначение сооружения	45 571	14	0,03 %
4	Виды разрешённого использования	273	45 312	99,40 %
5	Год завершения строительства/Год ввода в эксплуатацию	33 322	12 263	26,90 %
6	Количество этажей (в том числе подземных)	3 504	42 081	92,31 %
7	Адрес (текст)	45 171	414	0,91 %
8	Код КЛАДР	44 915	670	1,47 %
9	Основные характеристики (описание)	45 287	298	0,65 %
10	Кадастровые номера ЗУ, в пределах которых расположен данный ОН	18 876	26 709	58,59 %

Таблица 3.1.11 – Выявленные недочеты, касающиеся заполнения Перечня по сооружениям

№ п/п	Характеристика	Описание недочета

1	Кадастровый номер	Не выявлено
2	Наименование объекта	Частично отсутствуют данные Нет единообразия в написании: -ЖД тупик, Ж/Д тупик, железнодорожный тупик; -Хозблок, Хоз. Блок, Хозяйственный блок и др. Опечатки, грамматические ошибки и пр. некорректные данные: «Вввод канализация»; «Трансформаторая»; «Железнодарожный тупик» и др.
3	Назначение сооружения	Частично отсутствуют данные Нет единообразия в написании: «емкость» и «ёмкость»; «ж/д путь», «железн/путь», «железнодорожный путь» и др. Опечатки, грамматические ошибки и пр. некорректные данные: «Водоровод»; «Производствееное»; «Не определено»; «кательная завода»; «сооружгение»; «25:06:000000:1358» и т.д.
4	Виды разрешённого использования	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «-; -; -», «1981», «данные отсутствуют», «—»
5	Год завершения строительства/Год ввода в эксплуатацию	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «0000», «-»
6	Количество этажей (в том числе подземных)	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «надземная часть», «надземная часть, подземная часть», «.»
7	Адрес (текст)	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «(сеть низкого напряжения от КТПН-120 в г. Спасск-Д», «1 группа», «9237 км» и др.
8	Код КЛАДР	Частично отсутствуют данные Некорректные значения: «0521055500»
9	Основные характеристики (описание)	Частично отсутствуют данные
10	Кадастровые номера ЗУ, в пределах которых расположен данный ОН	Частично отсутствуют данные

«Основные характеристики (описание)» включают в себя параметры: высота, глубина, глубина залегания, объем, площадь застройки, площадь, протяженность. Объект должен содержать хотя бы одну такую величину.

Переходя к элементам адреса расположения объектов оценки можно выделить следующие особенности для всего Перечня. Не соблюдено единообразие заполнения (например, «го», «г.о.», «городской округ»; «Артем», «Артём», «Артем г», «г.Артем»; «поселок», «посёлок» и др.), помимо этого есть опечатки (например, «Арсельевский», «Дальегорск»
и др.). В типе населенного пункта могут быть данные типа дома, в наименовании населенного пункта – номер дома.

В Перечне присутствуют ОНС, в наименовании которых пусто, а назначение сооружения «не определено», при этом у таких объектов несколько пунктов в основных характеристиках (например, «Площадь застройки: 158.1;Высота: 3.4;Объем: 538»). А также можно выделить сложные сооружения, которые содержат в себе несколько объектов
и в основной характеристике описаны несколько параметров. Зачастую невозможно даже определить к какому объекту относится величина измерения, что затрудняет проведение оценки таких объектов. Примеры приведены в таблице ниже.

Таблица 3.1.12 – Примеры сложных сооружений

№ п/п	Наименование объекта	Основные характеристики (описание)

1	Комплекс водоснабжения и санитарно-технических устройств станции Находка Владивостокской дистанции гражданских сооружений	Площадь застройки: 22;Протяженность: 290
2	сооружение - комплекс объектов по разливу минеральной воды	Площадь застройки: 178.7;Глубина: 120;Протяженность: 45
3	сооружение-комплекс объектов недвижимости №1 по ст. Ружино Уссурийской дистанции водоснабжения и водоотведения	Площадь: 39;Глубина: 5;Протяженность: 260;Высота: 12;Объем: 30
4	сооружение - скважина водоснабжения глубиной 55 м с водонапорной башней БР-25 объемом 25 куб.м. высотой 30 м	Глубина: 55;Высота: 30;Объем: 25
5	Сооружение - водонапорная башня, скважина (высотой башни 11 м, емкостью бака 15 куб.м, глубиной скважины 76 м)	Глубина: 76;Высота: 11;Объем: 15

В связи с вышеизложенным, из-за отсутствующих или некорректных данных в ходе обработки предоставленной информации возникают трудности с идентификацией части объектов оценки из Перечня. Для восполнения таких недочетов был сделан ряд запросов.

В отношении зданий (58 024 объекта) направлено письмо от 02.12.2022
№ 03-08/1498, на который получены ответы от филиала ППК «Роскадастр» от 04.05.2023 № 02-13-09/исх. ЭП/23-02158 и от филиала ФГБУ «ФКП Росреестр» от 12.12.2023
№ 02-13-09/исх. ЭП/22-11538.

Относительно сооружений (3 008 объектов) и ОНС (3 822 объекта) направлено письмо от 01.12.2022 №02-08/1487 в Филиал ФГБУ «Федеральная кадастровая палата федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю». По данным объектам в ответ не получено никакой информации.

Помимо этого, в рамках ст. 16 Федерального закона № 237-ФЗ в период с 2020-2022 годы в случае поступления сложных сооружений, в Управление Росреестра по Приморскому краю направлялись запросы для уточнения характеристик объектов, но ответы были получены не на все запросы.

Некоторые сложные сооружения, по которым не получено запрошенной информации, были рассчитаны по параметру, который соответствует выбранному аналогу для расчетов.

Следует также отметить сооружения, у которых основные характеристики не соответствуют объекту. Например, у объекта с наименованием «сооружение – автомобильная дорога «Комарово-Заповедный-Кондратеновка» в основных характеристиках указана глубина 2 768 м, что несет в себе недостоверную информацию. Либо водопроводная скважина с протяженностью вместо глубины.

69 579 объектов из графической части Перечня содержат информацию из семантической части, 901 объект несет в себе только графические данные. Сведения о количестве объектов оценки в разделении по видам объектов недвижимости по отношению к графическим данным представлены в следующей таблице.

Таблица 3.1.13 – Сводные данные по объектам оценки в отношении графической части Перечня

№ п/п	Вид объекта недвижимости	Количество объектов

Ед.	% по отношению к общему кол-ву
1	Здание	61 763	88,8 %
2	Объект незавершенного строительства	1 683	2,4 %
3	Сооружение	6 133	8,8 %

Анализ информации о рынке объектов недвижимости (в том числе анализ информации, не относящейся непосредственно к объектам недвижимости, подлежащим ГКО, но влияющей на их стоимость)

Анализ информации об экономических, социальных, экологических
и прочих факторах, оказывающих влияние на стоимость объектов недвижимости

Экономическая ситуация в стране оказывает прямое воздействие на состояние рынка недвижимости. Поэтому, ниже приведена характеристика общей экономической ситуации в Российской Федерации в аспекте ее влияния на рынок недвижимости.

Данный раздел содержит характеристику показателей социально-экономического окружения объектов оценки на уровне страны в целом и субъекта Федерации, в котором проводится ГКО ‒ Приморском крае.

Социально-экономическое положение Российской Федерации в 2022 году

Общая ситуация

По данным Росстата2 https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/207_14-12-2022.html рост объема ВВП в 2021 году сменился его падением в 2022 году. Так объем ВВП России за январь-сентябрь 2022 года в текущих ценах составил 106 121,6 млрд. рублей. Индекс его физического объема относительно аналогичного периода 2021 года составил 98,4 % (индекс-дефлятор 111,7 %). В расчете за год ВВП в 2022 году снизился на 2,1 %.

Согласно данным Росстата, в 2022 году наибольшее падение валовой добавленной стоимости было зафиксировано в сфере оптовой и розничной торговли – на 12,7 % (после роста на 5,9 % в 2021 году). Снижение добавленной стоимости в обрабатывающих производствах в 2022 году составило 2,4 % (после роста на 5,9 % в 2021 году), в сфере транспортировки и хранения – 1,8 % (после роста на 7,6 % в 2021 году)3 https://www.interfax.ru/business/887045 .

Значительный рост валовой добавочной стоимости в 2022 году был зафиксирован
в сельском хозяйстве – на 6,6 % (после снижения на 0,8 % в 2021 году), в строительстве –
на 5 % (после роста на 5,4 % в 2021 году), в государственном управлении и обеспечении военной безопасности; социальном обеспечении – на 4,1 % (после роста на 3,3 % в 2021 году). В добывающих отраслях рост в 2022 году составил 0,4 % (после роста на 3,7 % в 2021 году).

По данным Росстата, внешнеторговый оборот России в январе – феврале 2022 года вырос на 54,9 % и составил 148,3 миллиардов долларов США по сравнению с годом ранее. В том числе экспорт вырос на 68,5 % до 96 млн долларов США, импорт – на 35 % до 52,3 млрд долларов США. Сальдо торгового баланса оставалось положительным – 43,7 млрд долларов США.

Одним из ключевых факторов, влияющих на сокращение ВВП, является снижение потребительского спроса. В 1 квартале был зафиксирован рост на 3,5 %, потребительский спрос в течение 2 квартала стабилизировался на низких уровнях – начиная с апреля оборот розничной торговли составил минус 9,8 % от уровня 2021 года.

В 3 квартале оборот розничной торговли в России снизился на 9,1 % (до 10,729 млрд. рублей). Таким образом, оборот розничной торговли в России в сентябре 2022 года сократился до 3 545,7 млрд рублей по сравнению с показателем за сентябрь 2021 года, по данным Росстата, и за год составил 34 783,1 млрд. рублей (больше на 9,2 % показателя 2021 года).

Темпы роста заработных плат на уровне +12,3 % за январь – июль 2022 года к аналогичному периоду 2021 года определили снижение реальных располагаемых доходов населения (на 1,6 %). Одной из причин падения доходов населения послужило начало Российско-украинского кризиса на фоне объявленной спецоперации на территории Украины 24 февраля 2022 года и мобилизации 21 сентября 2022 года.

Экономика страны потерпела не только прогнозируемый спад потребительского рынка, но и понесла потери немалого количества работников на производствах. Что касается числа мобилизованных, то, по объявленным данным Минобороны РФ4 https://www.rbc.ru/politics/04/11/2022/6364f6ce9a79478590d13dfd , около 300 тыс. человек было направлено в зону проведения спецоперации.

По данным Института экономической политики имени Е. Т. Гайдара5 https://www.forbes.ru/biznes/480988-promyslennost-pozalovalas-na-rekordnyj-za-30-let-deficit-kadrov-posle-mobilizacii , после завершения мобилизации около трети предприятий в России столкнулось с рекордным дефицитом кадров за 30 лет. Больше всего пострадали предприятия легкой промышленности, машиностроения и пищевые производства: 70, 35 и 25 % соответственно.

Объявленная мобилизация спровоцировала массовый отток граждан за рубеж.

По состоянию на конец ноября 2022 года уровень инфляции составил чуть более 12 %, что подтверждает околонулевую динамику роста реальных доходов населения, в том числе реальных начислений зарплат. Среди ключевых факторов, препятствующих снижению уровня инфляции, можно выделить риск ограничения предложения импорта из-за санкций.

Начиная со 2 квартала 2022 года наблюдалось резкое сокращение импорта товаров, обусловленное введением в отношении Российской Федерации санкционных ограничений, нарушениями транспортно-логистических цепочек и общим спадом экономической активности (при этом опережающими темпами уменьшался промежуточный и инвестиционный импорт).

Основные показатели социально-экономического развития

Таблица 3.2.1 – Основные показатели экономики России в 2022 году

Основные показатели	2022 г	В % к 2021 г	Справочно: 2021 г в % к 2020 г
ВВП, млрд. руб.	151 455,6	97,9%	104,6%
Инвестиции в основной капитал, млрд. руб.	16 418,0	105,9%	107,6%
Реальные располагаемые денежные доходы населения	-	112,3 %	104,1%
Индекс промышленного производства	-	100,4 %	105,2%
Производство продукции сельского хозяйства, млн. т.	150,0	120 %	98,9 %
Грузооборот транспорта, млрд. тонно-км	5,1	99,2 %	105,7 %
Оборот розничной торговли, млрд. руб.	34 783,1	109,2 %	107,5%
Объем платных услуг населению, млрд. рублей	10 347,3	103,3%	118,1%
Индекс потребительских цен	-	116,5 %	108,4%
Индекс цен производителей промышленных товаров	-	116,6 %	124,1 %
Общая численность безработных, млн. человек	2,8	77,8 %	85,1 %
Внешнеторговый оборот, млрд. долл. США	611,0	96,4%	138,0%
Среднемесячная начисленная заработная плата одного работника: номинальная, руб.	61385,0	113,4%	109,2%
Реальная, руб.	-	-	102,7%

Реальный сектор

По данным Росстата, объем промышленного производства в сентябре 2022 года снизился на 3,1 % по сравнению с сентябрем 2021 года, но вырос за январь – сентябрь 2022 года на 0,4 % в годовом выражении6 https://rosstat.gov.ru/enterprise_industrial .

В сентябре впервые с пика пандемического кризиса летом 2020 года снижение продемонстрировали все четыре сектора промышленного производства.

Так, по отношению к сентябрю 2021 года самое сильное сокращение произошло
в производстве автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов (52 %). Ввиду санкций и ухода западных производителей с территории РФ спад отображается с весны, нижняя точка была в мае (66 %). Выпуск легковых автомобилей упал на 77 % в сентябре, грузовых на 34 %.

Производство оборудования и иных транспортных средств, в том числе авиационного и судостроительного, показало спад на 16 % в сентябре 2022 года, после показателей роста в июне – июле на 2,4-3,9 %. Летнее увеличение показателей относят к «развитию» военно-промышленного комплекса РФ.

Кроме того, спад зафиксирован в сфере водоснабжения, водоотведения и ликвидации отходов на 7,5 %. На втором месте оказались обрабатывающие отрасли, показавшие снижение на 4 % после сокращения на 0,8 % месяцем ранее. Например, производство
по обработке древесины показало снижение на 19 % в отношении к прошлому году, станкостроения и производство оборудования (16 %), изготовление металлических изделий (4,5 % после активного роста в июле – августе (увеличение на 16-30 %)) – востребованность в летние месяцы относят к заключению военных заказов.

Снижение отразилось на показателях добычи полезных ископаемых (1,8 %). В частности, добыча нефти и газа снизилась на 2,2 %, а добыча металлических руд на 6,5 %.
По данным Росстата, вклад добычи нефти и газа в индекс промпроизводства составляет 31 %, что показывает прямую зависимость показателей на индекс (при снижении показателей, фиксируется спад индекса промпроизводства). Энергетический сектор и услуги тепло- и газоснабжения уменьшили выработку на 1,5 %.

Рисунок 3.2.1 – Индекс показателей работы отраслей промышленного производства

По итогам сентября 2022 года рост производства в годовом выражении отобразился на выпуске лекарственных средств (12 %), производстве одежды (6 %), сервисных услугах в сфере добычи полезных ископаемых (5 %) и производстве табака (4 %).

Показатели промышленного производства в июле и августе были существенно лучше ожиданий, нежели в сентябре. На сегодняшний момент, в России сформировался перечень отраслей промышленности, которые показали значительный спад и не имеют перспективы быстро восстановиться. К ним относится, например, производство автотранспортных средств и оборудования. В то же время есть секторы, которые в перспективе имеют потенциал снижения производства, прежде всего, это добыча полезных ископаемых.

Сельское хозяйство

В 2022 году в России установлен рекордный показатель по сбору урожая зерна
в чистом весе порядка 150 млн. тонн (на 19-20 % выше показателей 2021 года). Положительная динамика зафиксирована по сбору сахарной свеклы (5,3 %), картофеля (5 %), масличных культур (9,4 %), в том числе сои (12,5 %), рапса (53 %)7 https://www.rbc.ru/rbcfreenews/633373869a7947657fe87c0c .

Животноводство по итогам года показало динамику роста по производству: свинины (6 %), мяса птицы (3,5-4 %), молока (1 %).

Кроме того, в 2022 году отечественный сектор ощутил негативное влияние введенных антироссийских санкций. Так, производители испытали проблемы в расчетах, логистике, увеличивая транспортное «плечо» доставки.

Строительство

Согласно Отчету Росстата, в сентябре 2022 года в России было построено 9,4 млн. кв.м жилья – на 8 % меньше, чем за аналогичный месяц 2021 года.

В январе 2022 года зафиксировано 10,3 млн. кв. м введенного жилья (в 1,8 раза выше показателей января 2021 года). В феврале введено 10 млн кв. м (в 1,83 раза выше показателей февраля 2021 года), марте 8,9 млн. кв.м (34,7 %), апреле 8,3 млн. кв.м (38,3 %), мае 6,9 млн. кв.м (38,3 %), июне 8,1 млн. кв.м (5,6 %), июле 8 млн. кв.м (8,2 %), августе 9,07 млн. кв.м (7,9 %).

Таким образом, на основании приведенных данных за январь – сентябрь 2022 года объем жилищного строительства на территории РФ составил 79,1 млн. кв.м (на 26,5 % выше показателей за аналогичный период 2021 года).

Инвестиции в основной капитал

По данным Росстата, за январь – сентябрь 2022 года объем инвестиций в основной капитал по полному кругу организаций составил 16 418 млрд. рублей или 105,9 % к уровню аналогичного периода 2021 года8 https://rosstat.gov.ru/investment_nonfinancial .

Особенностью выравнивания показателей экономической активности 2022 года
в сравнении с ситуацией 2021 года в России является необходимость изменения хозяйственных связей и технологических процессов, а также реализация курса на импортозамещение.

Актуальным вопросом остается дискуссия между соотношением спроса и предложения ввиду сложной экономической ситуации в стране: «плавающий» спрос, а также вопрос предложения (насколько экономика способна ответить сейчас на рост спроса расширением предложения).

Основными факторами, ограничивающими инвестиционную деятельность в 2022 году, были названы: экономическая неопределенность и внешнеторговые ограничения (трудоемкий процесс импортозамещения, так как в структуре российских инвестиций 37 % приходится на машины и оборудование) и снижение капитальных вложений иностранных компаний (на долю иностранных компаний и компаний с частичным участием иностранного капитала приходится 13 % совокупных российских инвестиций).

Таблица 3.2.2 – Структура инвестирования в основной капитал

Структура инвестиций в основной капитал в Российской Федерации
по видам основных фондов за январь-сентябрь 2022 г
за январь-сентябрь 2022 г	Справочно: январь-сентябрь 2021 г в % к итогу

млрд рублей	в % к итогу

Инвестиции в основной капитал	16 418,0	100	100
в том числе:
жилые здания и помещения	886,3	6,9	5,8
здания (кроме жилых) и сооружения	6 066,7	47,3	42,6
расходы на улучшение земель	5,8	0,05	0,1
машины, оборудование, транспортные средства	4 256,9	33,2	38,4
из них информационное, компьютерное и телекоммуникационное оборудование	437,2	3,4	4,2
объекты интеллектуальной собственности	724,9	5,6	5,6
прочие	4 040,2	7,0	7,5

Розничная торговля

Согласно Отчету Росстата, оборот розничной торговли за январь – сентябрь 2022 года составил 34 783,1 млрд. рублей, или 109,2 % (в сопоставимых ценах) за аналогичный период 2021 года против 107,5 % в 2021 году по отношению к 2020.

По оценке специалистов, в третьей четверти 2022 года рост сопоставимых продаж у лидеров категории продуктов питания не просто отстает от продуктовой инфляции,
а находится существенно ниже ее уровня. При 15-20 % инфляции в сегменте потребительских товаров продажи в магазинах «Перекресток» растут всего на 6,3 %; в «Ленте» –
на 1,3 %, а в ее малых форматах показывают снижение почти на 7 %; ниже нуля и LFL гипермаркетов «О’Kей». Даже в дискаунтерах Fix Price наблюдается существенное снижение трафика и физического объема продаж. Уже сейчас не менее трети магазинов работают себе в убыток9 https://rosstat.gov.ru/statistics/roznichnayatorgovlya .

Оборот розничной торговли пищевыми продуктами, включая напитки, и табачными изделиями в августе сократился на 2,3 % (на 1,7 % в июле), до 1 771,6 млрд рублей. Оборот непродовольственной розницы снизился на 14 % (на 14,6 % в июле), до 1 868,9 млрд рублей.

В августе 2022 года в структуре оборота розничной торговли удельный вес пищевых продуктов, включая напитки, и табачных изделий составил 48,7 %, непродовольственных товаров – 51,3 % (в августе 2021 года – 45,4 % и 54,6 % соответственно).

Внутренний спрос

По данным Росстата о динамике доходов и внутреннего спроса, рост реальных зарплат в период январь – октябрь 2022 года составил 12,3 % по отношению к аналогичному периоду 2021 года.

Российская экономика в настоящее время сталкивается с определенными трудностями, что негативно сказывается и на потребительском спросе. Это связано с реальным сокращением доходов населения из-за высокой инфляции, с изменением ассортимента ввиду уменьшения импорта, а также с общим снижением потребительской уверенности. За первые семь месяцев 2022 года потребительский спрос в России сократился на 2,2 % относительно результата января – июля 2021 года.

На основании данных Росстата10 https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/osn-10-2022.pdf , в период с января – сентябрь 2022 года по сравнению с аналогичным периодом 2021 года рост продаж установлен в отношении следующей группы товаров: дизельное топливо (10,6 %), лекарственные средства (8,3 %), газовое моторное топливо (6,9 %), медицинские и ортопедические изделия (5,5 %).

Упали продажи на легковые автомобили (39,3 %), часы (23,9 %), мобильные телефоны (18,1 %) и фотоаппаратура (17,5 %).

На рынке повседневных товаров наблюдается снижение объемов продаж в отношении аналогичного периода 2021 года: на сахар, свежие фрукты, крупу, соль, рыбу (2-7 %).

Банковский сектор

Ставки до долгосрочным вкладам населения с начала года показали «скачок»
на 11,92 п.п. (с 8,59 % до 20,51 %)11 https://cbr.ru/statistics/avgprocstav , плавно вернувшись к первоначальному показателю (7,40 %). Средняя ставка по краткосрочным вкладам (до 3 месяцев) по итогам года составила 4,60 % годовых12 https://cbr.ru/vfs/statistics/pdko/int_rat/deposits.xlsx . Восходящая динамика ставок наблюдалась и в корпоративном сегменте депозитного рынка. В то же время ставки по кредитам нефинансовым организациям
и физическим лицам как в краткосрочном, так и в долгосрочном сегменте также росли. Так, рост ставок для физических лиц составил 3,27 п.п. до 17,98 % годовых и 1,3 п.п до 12,06 % годовых для краткосрочных и долгосрочных кредитов соответственно; рост ставок для организаций составил 1,04 п.п. до 9,18 % и 0,38 п.п. до 9,07 %13 https://cbr.ru/statistics/bank_sector/int_rat/LoansDB/ . В сегменте ипотечного кредитования в течение года не наблюдалось значительного колебания процентной ставки: произошло незначительное понижение с 7,87 % в январе до 7,38 % в октябре14 http://www.cbr.ru/statistics/bank_sector/int_rat/1022/ .

По итогам заседаний Совета директоров Банка России принято решение сохранить ключевую ставку на уровне 7,5 % годовых. Денежно-кредитные условия оставались, в целом, нейтральными. Доходности ОФЗ существенно не изменились с конца октября.
При этом депозитные и кредитные ставки постепенно подстраивались под сдвиг вверх кривой ОФЗ, произошедший в сентябре.

Рисунок 3.2.2 – Динамика ключевой процентной ставки за период 2013-2022 год

Средства физических лиц в банках за 1 полугодие 2022 года снизились на 0,5 %
до 32,9 трлн. рублей без учета остатков на счетах эскроу. Традиционный отток вкладов после новогодних каникул продолжился масштабным оттоком в феврале месяце после начала кризиса. В марте после подъема ставок по вкладам и введения ограничений с 9 марта
на снятие вкладов в инвалюте ситуация стабилизировалась. А в апреле произошел приток вкладов, оформленных по высоким процентным ставкам. В этот раз банки учли опыт кризиса 2008 года, и предлагали открыть по высоким ставкам только краткосрочные вклады. В июне месяце отмечался переток средств с вкладов на текущие счета, что объясняется окончанием сроков трехмесячных депозитов под 20 % годовых, привлеченных банками в начале марта. За это время средняя максимальная ставка по вкладам снизилась на 13 п.п. до 7,7 % годовых, и в ряде банков ставки по вкладам стали близки к ставкам по текущим счетам.

Совокупный объем депозитов и средств организаций на счетах за 1 полугодие 2022 года возрос на 4,6 % до 36,7 трлн. рублей. Это связано, в том числе, с ростом валютной выручки компаний из-за роста цен на экспортируемые сырьевые товары.

Рисунок 3.2.3 – Динамика вкладов физических лиц (%)

Согласно данным Банка России, за 1 полугодие 2022 года объем кредитов физическим лицам вырос на 2,1 % и составил 25,6 трлн. рублей. Ипотека была важным драйвером роста розничного кредитного портфеля из-за популярности ипотечных программ с господдержкой. После скачка ставок в марте месяце россияне активно выбирали средства в рамках одобренных ранее заявок под более низкие ставки. Но во 2 квартале из-за роста ставок как по госпрограммам, так и по рыночным ипотечным программам банков, объемы выдач ипотечных кредитов резко снизились, восстановление выдач началось лишь в конце 2 квартала. Выдача автокредитов сократилась из-за роста ставок, дефицита автомашин и роста цен на имеющиеся у дилеров модели. Пик спада объемов потребительского кредитования пришелся на март, восстановление выдач потребительских кредитов началось в июне месяце15 https://www.finversia.ru/publication/rossiiskie-banki-finansovye-itogi-1-polugodiya-2022-goda-116576 .

В структуре активов банковского сектора наибольшую долю занимают кредиты юридическим лицам.

Объем кредитов юридическим лицам за 1 полугодие 2022 года вырос на 1,8 % и составил 50,1 трлн. рублей. При этом основной рост портфеля произошел в феврале месяце за счет выборки лимитов по ранее открытым кредитным линиям по докризисным процентным ставкам. В марте месяце рост прекратился из-за подъема процентных ставок и осторожного подхода банков к выбору заемщиков на фоне появления проблем с финансовой устойчивостью у части компаний. Минимальный прирост объема кредитного портфеля начался только в июне месяце. При этом прирост кредитного портфеля происходит за счет кредитов в рублях, объем кредитов компаний в иностранной валюте сокращается с марта месяца.

Задолженность по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, на 01.11.2022 составила 48,4 трлн рублей, увеличившись по сравнению с предыдущей отчетной датой на 3,5 %, годовой темп прироста также вырос (с 14 до 16 %). Просроченная задолженность по сравнению с предыдущей отчетной датой увеличилась на 1 % и составила 2,8 трлн рублей (5,7 % от общей суммы задолженности против 5,8 % в сентябре 2022 года).

Инфляция

По данным Центробанка инфляция в России за 2022 год составила 12,2 %.

Базовый индекс потребительских цен, исключающий изменения цен на отдельные товары, подверженные влиянию факторов административного и сезонного характера, в период с января по июль 2022 года к аналогичному периоду 2021 года составил 116,55 %.

Согласно данным Росстата, продовольственные товары в 2022 году подорожали
на 16,59 % (для сравнения, за 2021 год рост цен в данной категории товаров составил 7,37 %). Рост цен на непродовольственные товары равнялся 16,01 % (6,31 % за 2021 год). Услуги подорожали на 9,05 % (3,33 % в 2021 году)16 https://rosstat.gov.ru/statistics/price .

Рынок труда

В начале года в российской экономике сохранялись позитивные тенденции второй половины 2021 года. Прирост ВВП по итогам 1 кв. 2022 года составил 3,5 %. Положительные тенденции наблюдались как в производственном, так и в потребительском сегментах.

С конца февраля 2022 года внешние условия функционирования российской экономики кардинально изменились. Введенные иностранными государствами санкционные ограничения привели к усилению волатильности валютного курса, снижению цен на финансовые активы, расширению дефицита ликвидности банковского сектора.

На первом этапе после введения санкционных ограничений Банком России и Правительством Российской Федерации был оперативно реализован комплекс первоочередных мер по стабилизации ситуации на валютном и финансовом рынках, принимались меры, направленные на стабилизацию ситуации на внутреннем рынке. В этой связи был разработан и реализуется План первоочередных действий по обеспечению развития российской экономики в условиях внешнего санкционного давления (далее – План), который был принят Правительством Российской Федерации 15.03.2022 и впоследствии регулярно дополнялся новыми мерами в зависимости от изменения экономической ситуации17 https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_417179/1cfce461a721ebfb28270dafd83b439f501fbb01/ .

Основными целями Плана стали обеспечение максимальной свободы хозяйственной деятельности внутри страны; поддержание бесперебойной работы предприятий и выстраивание новых логистических и производственных цепочек; обеспечение предприятий оборотными средствами; сохранение занятости. План включает также и меры, направленные на снижение издержек производителей и обеспечение максимального предложения отечественной и импортной продукции на внутреннем рынке.

Несмотря на сокращение производственной активности, ситуация на рынке труда остается стабильной: уровень безработицы (по методологии Международной организации труда) держится на исторических минимумах (3,9 % от рабочей силы в мае – июле).
По итогам года, уровень безработицы составил 4,2 % в среднем за год (по данным Росстата, 2,8 млн. человек остаются безработными)18 https://rosstat.gov.ru/labour_force .

Стабильная ситуация на рынке труда, наряду с реализованными во 2 квартале 2022 года мерами социальной политики (индексация пенсий, прожиточного минимума и минимального размера оплаты труда на 10 % с 1 июня, начало выплат на детей от 8 до 17 лет
из малообеспеченных семей), ограничили снижение реальных располагаемых денежных доходов населения (-0,8 % в апреле – июне, -1,2 % в 1 квартале 2022 года).

По итогам года снижение реальных располагаемых денежных доходов населения ожидается на уровне -2,2 % (в том числе, с учетом высокой базы 3 квартала 2021 г, обусловленной разовыми выплатами пенсионерам, военнослужащим, семьям с детьми школьного возраста).

По данным HeadHunter, начало спецоперации в феврале и частичная мобилизация
в конце сентября 2022 года внесли значительные изменения на состояние рынка труда
в России.

Рынок труда в России быстро оправился от пандемии 2020–2021 годов. Количество вакансий к началу 2022 года выросло от показателей января 2019 года более чем на 100 %, а количество размещенных резюме – на 40 %.

Рисунок 3.2.4 – Динамика численности вакансий рабочей силы в 2019-2022 гг.

С начала спецоперации в феврале до сентября 2022 года рынок труда восстановился и даже вырос. В октябре – ноябре также наблюдается рост числа вакансий. Возможной причиной роста числа вакансий выделяют призыв сотрудников (в масштабах всей страны
его показатель составил всего на 4-5 % от уровня, что не критично для экономики).

По данным HeadHunter, самый трудоспособный возраст оказывается самым провальным по численности, на него накладываются боевые и санитарные потери на фронте, начиная с февраля, мобилизация с соответствующими последствиями и эмиграция.

Женщин стали приглашать на работу больше, но это также влияние того, что мужчины стали менее доступны. В частности, больше женщин работодатели стали нанимать в традиционно мужских отраслях, таких как транспорт и логистика, добыча, строительство.

Федеральный бюджет

Доходы федерального бюджета в январе – октябре 2022 года составили 22 139,8 млрд. рублей, или 88,5 % к общему утвержденному объему на год19 https://minfin.gov.ru/ru/press-center?id_4=38231-predvaritelnaya_otsenka_ispolneniya_federalnogo_byudzheta_za_yanvar-oktyabr_2022_goda , расходы – 22 011,4 млрд. рублей, или 92,9 % к общему утвержденному объему. Таким образом, федеральный бюджет был исполнен с профицитом 128,4 млрд. рублей при утвержденном изначально дефиците в сумме 2 754,97 млрд. рублей.

Объем доходов федерального бюджета за период январь – октябрь 2022 года увеличился на 1 709,0 млрд. рублей (или на 7,7 %) в сравнении с аналогичным периодом 2021 года. Рост был в значительной степени обусловлен ростом налогов, таможенных пошлин, нефтегазовых доходов.

Доходы федерального бюджета за январь – октябрь 2022 года в разрезе федеральных органов исполнительной власти – администраторов доходов федерального бюджета, на которые приходятся максимальные объемы администрируемых доходов:

Федеральной налоговой службой – в сумме 15 695 926,5 млн рублей, или 93,5 % к прогнозным показателям доходов федерального бюджета на 2022 год;

Федеральной таможенной службой – в сумме 5 239 559,5 млн рублей, или 84,2 % к прогнозным показателям доходов федерального бюджета на 2022 год;

Другими федеральными органами – в сумме 1 204 289,7 млн рублей, или 59,9 %
к прогнозным показателям доходов федерального бюджета на 2022 год.

Статьи доходов, по которым было зафиксировано сокращение показателей: доходы от дивидендов государственных компаний, платежи за пользование природными ресурсами, поступления от штрафов и административных сборов.

В 2022 году государственным банкам (ВТБ, Сбербанк) было разрешено не выплачивать дивиденды. Так, по данным Казначейства, доходы бюджета по дивидендам по состоянию на ноябрь сократились на 36 % в отношении того же периода прошлого года (до 178 млрд. рублей).

Определено снижение уровня поступления налога на добавленную стоимость на импортные товары (по состоянию на октябрь 19,1 % – в годовом выражении до 241,5 млрд. рублей), импортных пошлин (31,5 %).

Сократились федеральные доходы от налога на прибыль (по состоянию на октябрь 26,3 % – до 122,9 млрд. рублей в годовом отношении).

По состоянию на октябрь 2022 года объем расходов был превышен на 3 720,7 млрд. рублей (или на 16,9 %) над аналогичным показателем за прошлый год. Указанное превышение сложилось в основном за счет роста расходов на реализацию национальных проектов «Демография» (75,7 % от плана), «Здравоохранение» (70,9 %), «Жилье и городская среда» (73,3 %), «Наука и университеты» (80,4 %).

Исполнение по расходам на национальные проекты по состоянию на 1 октября 2022 года составило 2 218,0 млрд. рублей (69,1 % от годового плана)20 https://minfin.gov.ru/ru/press-center?id_4=38163-ispolnenie_raskhodov_federalnogo_byudzheta_na_realizatsiyu_natsionalnykh_proektov .

Кроме того, Министерство финансов РФ информируют о «росте выплат в рамках социальных обязательств государства перед гражданами», расходы по разделу «Национальная оборона» не уточняются.

Падение ВВП России в период с января по октябрь оценивается на уровне 1,9 %. Уточняется, что усиление интеграции России и Белоруссии стимулировало рост торговли, а также помогло смягчить экономический спад и последствия западных санкций.

Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2025 года21 https://www.economy.gov.ru/material/file/ea2fd3ce38f2e28d51c312acf2be0917/prognoz_socialno_ekonom_razvitiya_rf_2023-2025.pdf

После активного восстановительного роста в 2021 году мировая экономика перешла
к замедлению. Снижение темпов глобального роста и ужесточение финансовых условий на мировых рынках во многом происходит из-за резкого повышения цен на продовольствие и энергоносители, на фоне чего крупнейшие развитые страны вынуждены сворачивать стимулирующие меры бюджетной политики и переходить к ужесточению денежно-кредитной политики.

В условиях значительного роста мировых цен на ключевые товары российского экспорта, несмотря на снижение физических объемов, стоимостной объем российского товарного экспорта в январе – августе увеличился на 35 %. Одновременно начиная со 2 квартала 2022 года наблюдалось резкое сокращение импорта товаров, обусловленное введением
в отношении Российской Федерации санкционных ограничений, нарушениями транспортно-логистических цепочек и общим спадом экономической активности (при этом опережающими темпами уменьшался промежуточный и инвестиционный импорт).

Со второй половины 2022 года давление на платежный баланс и курс рубля постепенно ослабевает. С июня наметился разворот конъюнктуры мировых товарно-сырьевых рынков. Так, цены на нефть марки «Брент» опустились с уровней выше 120 долл. США
за баррель в начале июня до уровней ниже 100 долл. США за баррель в начале августа,
а в начале сентября нефтяные котировки опустились ниже 95 долл. США за баррель.
По мере переориентации экспортных поставок в нейтральные страны дисконт нефти «Юралс» к «Брент» на прогнозном горизонте будет сокращаться. В результате ожидается постепенное снижение цены на нефть «Юралс» до 65 долл. США за баррель в 2025 году.

Спад физических объемов российского экспорта в 2023 замедлится, а с 2024 начнется восстановление. Основным драйвером роста на среднесрочном горизонте станет не нефтегазовый экспорт, в то время как объемы нефтегазового экспорта стабилизируются.

Таблица 3.2.3 – Сценарии прогноза социально-экономического развития России до 2025 года

Показатель	2021	2022	2023	2024	2025
Цена на нефть марки «Юралс» (мировая), долларов США за баррель	69,1	80,0	70,1	67,5	65,0
Курс доллара среднегодовой, руб.	73,6	68,1	68,3	70,9	72,2
Индекс потребительских цен на конец года, в % к декабрю прошлого года	8,4	12,4	5,5	4,0	4,0
Валовой внутренний продукт, %	4,7	-2,9	-0,8	2,6	2,6
Инвестиции в основной капитал, %	7,7	-2,0	-1,0	3,9	3,7
Промышленное производство, %	6,4	-1,8	-1,3	2,2	2,3
Реальные располагаемые доходы населения, %	3,0	-2,2	1,6	2,8	2,5
Реальная заработная плата, %	4,5	-2,0	2,6	2,9	2,8
Оборот розничной торговли, %	7,8	-6,1	2,7	3,7	3,1
Экспорт товаров, млрд. долларов США	494,4	578,6	529,0	522,0	530,4
Импорт товаров, млрд. долл. США	304,0	276,2	303,3	317,5	330,3

Основными факторами снижения ВВП во второй половине 2022 и 2023 года станут внешний спрос (как из-за санкций на российский экспорт, так и из-за замедления мировой экономики) и ограничений на стороне предложения (как следствие санкций на импортные поставки и нарушения производственнологистических цепочек).

С точки зрения компонентов спроса основной вклад в ухудшение динамики ВВП
в краткосрочной перспективе будут вносить инвестиционный спрос и чистый экспорт.

Уже с 1 квартала 2023 года начнется восстановительный рост ВВП (к уровню 2021 года с устранением сезонности). Отрицательная динамика по итогам 2023 года (-0,8 %) будет обусловлена преимущественно эффектом высокой базы 1 квартала 2022 года.

Траектория развития в 2024–2025 гг. будет в значительной степени определяться эффективной реализацией мер экономической политики, направленных на содействие адаптации экономики к новым условиям и структурной перестройке.

Выводы по разделу:

Показатели объема промышленного производства в январе – сентябре 2022 года остались на уровне 2021 года, показав небольшой рост на 0,4 %;

Начиная со 2 квартала 2022 года наблюдалось резкое сокращение импорта товаров, ввиду санкционных ограничений в отношении РФ, нарушениями транспортно-логистических цепочек и общим спадом экономической активности;

В России установлен рекордный показатель по сбору урожая зерна – в чистом весе порядка 150 млн. тонн (на 19-20 % выше показателей 2021 года);

Зафиксировано сокращение потребительского спроса на 2,2 % относительно результата января – июля 2021 года;

По данным за январь – сентябрь 2022 года объем жилищного строительства
на территории РФ составил 79,1 млн. кв.м (на 26,5 % выше показателей 2021 года);

В ноябре 2022 года инфляция составила 12,4 % в годовом выражении;

Темпы роста заработных плат на уровне +12,3 % за январь – июль 2022 года
к аналогичному периоду 2021 определили снижение реальных располагаемых доходов населения (на 1,6 %).

Анализ социально-экономической ситуации в Приморском крае

Приморский край – субъект Российской Федерации, входящий в состав Дальневосточного федерального округа.

Приморский край образован 25 октября 1938 года и является отдельным субъектом Российской Федерации. Край расположен на востоке страны и в южной части Дальневосточного Федерального округа. На юге и востоке он омывается Японским морем, на севере граничит с Хабаровским краем, на западе – с Китаем, юго-западе с КНДР.

Краевой центр – г. Владивосток.

Приморский край занимает юго-восточную окраину России.

Территория края – 164,7 тыс. км2. Приморский край относится к числу средних по величине субъектов Российской Федерации (0,97 % площади всей Российской Федерации).

Расстояние от Владивостока до Москвы – 9 302 км.

Административно-территориальное деление

Для осуществления функций государственного управления с учетом исторических
и культурных традиций, хозяйственных связей, сложившейся инфраструктуры Приморский край в соответствии с законом Приморского края от 14.11.2001 года № 161-КЗ «Об административно-территориальном устройстве Приморского края» по состоянию на дату проведения ГКО (на 01.01.2023) подразделяется на 34 административно-территориальных единицы.

В рамках административно-территориального устройства, край включает следующие административно-территориальные единицы: 12 городов краевого подчинения, 5 внутригородских районов (районы Владивостока); 13 муниципальных районов и 9 муниципальных округов.

Нормативные правовые акты об административно-территориальном устройстве Приморского края и о статусе и границах муниципальных образований представлены
в Приложении 1.1 к настоящему Отчёту.

На территории муниципальных районов и округов располагаются 38 городских населенных пункта (в том числе 26 поселков городского типа), 617 сельских населенных пункта
(в том числе входящих в 67 сельских поселения), а также 2 межселенные территории.

Рисунок 3.2.5 – Карта административного деления Приморского края

В следующих таблицах приведены сведения о муниципальных районах и городских округах Приморского края.

Таблица 3.2.4 – Перечень муниципальных районов/округов Приморского края

№ п/п	Район/Округ	Центр	Сельские и городские поселения (населённые пункты, входящие в поселение)
1	Анучинский	с. Анучино	сёла: Анучино, Ауровка, Виноградовка, Гражданка, Гродеково, Еловка, Ильмаковка, Корниловка, Лугохутор, Муравейка, Нововарваровка, Новогордеевка, Новопокровка, Новотроицкое, Пухово, Рисовое, Смольное, Староварваровка, Старогордеевка, Таёжка, Тихоречное, Чернышевка, Шекляево, Ясная Поляна; посёлки: Весёлый, ЛЗП-3, Орловка, Скворцово, Тигровый.
2	Дальнереченс-кий	г. Дальнереченск	Веденкинское (сёла: Веденка, Междуречье, Новотроицкое, Соловьёвка, Стретенка, Ударное); Малиновское (сёла: Ариадное, Вербное, Зимники, Любитовка, Малиново, Савиновка, посёлок Пожига); Ореховское (сёла: Боголюбовка, Орехово, посёлки: Мартынова Поляна, Поляны); Ракитненское (сёла: Лобановка, Ракитное, Ясная Поляна); Рождественское (сёла: Голубовка, Рождественка, Солнечное, посёлок Филино); Сальское (сёла: Звенигородка, Речное, Сальское, Сухановка, ж/д станции: Чалданка и Эбергард).
3	Кавалеровский	пгт Кавалерово	Кавалеровское (пгт: Кавалерово, Хрустальный, сёла: Высокогорск, посёлки: Горнореченский, Рудный); Устиновское (сёла: Богополь, Зеркальное, Синегорье, Суворово, Устиновка).
4	Кировский	пгт Кировский	Крыловское (сёла: Большие Ключи, Владимировка, Крыловка, Марьяновка, Межгорье); Руновское (сёла: Антоновка, Афанасьевка, Комаровка, Руновка, Степановка, железнодорожный разъезд Краевский), Хвищанское (село Хвищанка); Горненское (посёлок Горный); Горноключевское (кп Горные Ключи, село Уссурка); Кировское (пгт Кировский, сёла: Авдеевка, Архангеловка, Еленовка, Луговое, Ольховка, Павло-Фёдоровка, Подгорное, Преображенка, Родниковый, Увальное, Шмаковка).
5	Красноармейский	с.Новопокровка	Вострецовское (сёла: Вострецово, Незаметное); Глубинненское (село Глубинное); Дальнекутское (сёла: Дальний Кут, Дерсу, Островной); Измайлихинское (сёла: Измайлиха, Лимонники, Метеоритный); Лукьяновское (сёла: Вербовка, Гоголевка, Гончаровка, Лукьяновка, Покровка, Саровка); Мельничное (село Мельничное); Новопокровское (сёла: Новокрещенка, Новопокровка, Ромны); Рощинское (сёла: Богуславец, Крутой Яр, Рощино, Таборово, Тимохов Ключ); Таёжненское (сёла: Молодёжное, Таёжное); Востокское (пгт Восток).
6	Лазовский	с. Лазо	пгт Преображение; сёла: Беневское, Валентин, Глазковка, Данильченково, Заповедный, Зелёный, Киевка, Кишинёвка, Лазо, Свободное, Скалистое, Сокольчи, Старая Каменка, Черноручье, Чистоводное, маяк Маяк-Островной.
7	Михайловский	с. Михайловка	Григорьевское (сёла: Абрамовка, Григорьевка, Дубки, Новожатково); Ивановское (сёла: Горбатка, Ивановка, Лубянка, Николаевка, Отрадное, Тарасовка, Ширяевка; посёлок Горное); Кремовское (сёла: Кремово, Ляличи, железнодорожная станция Перелётный); Михайловское (сёла: Васильевка, Зелёный Яр, Михайловка, Некруглово, Новое, Песчаное, деревня Кирпичное); Осиновское (сёла: Даниловка, Осиновка); Сунятсенское (сёла: Дальнее, Ленинское, Первомайское, Родниковое, Степное); Новошахтинское (пгт Новошахтинский, село Павловка).
8	Надеждинский	с. Вольно-Надеждинское	Надеждинское (сёла: Вольно-Надеждинское, Кипарисово, Прохладное; посёлки: Де-Фриз, Западный, Зима Южная, Кипарисово-2, Ключевой, Мирный, Морской, Новый, Рыбачий, Сиреневка, Соловей-Ключ, Стеклозаводский, Таёжный, Тоннель, Шмидтовка); Тавричанское (посёлки: Давыдовка, Девятый Вал, Тавричанка); Раздольненское (сёла: Нежино, Тереховка, посёлки: Алексеевка, Горное, Городечное, Оленевод, Раздольное, Тимофеевка, Тихое, железнодорожные станции: Барановский, Виневитино, железнодорожный разъезд 9208 км, казарма 25 км).
9	Октябрьский	с. Покровка	Липовецкое ГП (пгт Липовцы, поселок Ильичёвка, сёла: Владимировка, Липовцы, село Поречье); Галенкинское СП (Галёнки, Дзержинское, Ильичёвка); Покровское СП (поселок Дальневосточная МИС, сёла: Гранатовка, Запроточный, Заречное, Покровка, Синельниково-1, Синельниково-2, Старореченское, Струговка, Чернятино); Новогеоргиевское СП (сёла: Константиновка, Новогеоргиевка, Полтавка, Фадеевка).
10	Ольгинский	пгт Ольга	Веселояровское (село Весёлый Яр, посёлок Ракушка); Милоградовское (сёла: Милоградово, Лиственная); Молдаванское (сёла: Фурманово, Михайловка; деревня Молдавановка; посёлок Горноводное); Моряк-Рыболовское (село Маргаритово, посёлок Моряк-Рыболов, деревня Бровки); Пермское (сёла: Ветка, Новониколаевка, Пермское); Тимофеевское (посёлки Тимофеевка, Нордост); Ольгинское ГП (пгт Ольга, село Серафимовка); межселенная территория (село Щербаковка).
11	Партизанский	с. Владимиро-Александровское	Владимиро-Александровское (сёла: Владимиро-Александровское, Хмыловка); Екатериновское (сёла: Голубовка, Екатериновка, Новая Сила; посёлок Боец Кузнецов, ж/д разъезд 151 км); Золотодолинское (сёла: Золотая Долина, Перетино); Новицкое (сёла: Новицкое, Фроловка; посёлок Николаевка, хутор Орёл, железнодорожный разъезд Водопадное); Новолитовское (село Новолитовск, деревни: Васильевка, Кирилловка; посёлок Волчанец); Сергеевское (сёла: Молчановка, Сергеевка, Южная Сергеевка; деревни: Монакино, Ястребовка; посёлки: Слинкино, Романовский Ключ, хутор Ратное); межселенная территория (посёлок Партизан).
12	Пограничный	пгт Пограничный	Пограничное ГП (пгт Пограничный, поселки: Байкал, Таловый, сёла: Барано-Оренбургское, Бойкое, Садовый, Софье-Алексеевское, ж/д станция Гродеково-2); Барабаш-Левадинское СП (село Барабаш-Левада); Жариковское СП (сёла: Богуславка, Духовское, Жариково, Нестеровка, Рубиновка); Сергеевское СП (сёла: Дружба, Сергеевка, Украинка, ж/д станция Пржевальская).
13	Пожарский	пгт Лучегорск	Верхнеперевальское (сёла: Верхний Перевал, Стрельниково); Губеровское (сёла: Губерово, Знаменка, Каменушка, Новостройка); Игнатьевское (сёла: Емельяновка, Игнатьевка, Ласточка; железнодорожная станция Буйневич); Краснояровское (сёла: Красный Яр, Олон, Охотничий); Нагорненское (село Нагорное); Пожарское (сёла: Никитовка, Совхоз Пожарский, Пожарское); Светлогорское (село Светлогорье); Соболинское (сёла: Соболиный, Ясеневый); Федосьевское (сёла: Алчан, Бурлит, Федосьевка); Лучегорское (пгт Лучегорск).
14	Спасский	г. Спасск- Дальний	Александровское (село Александровка, ж/д ст. Дроздов); Дубовское (сёла: Дубовское, Калиновка); Духовское (сёла: Духовское, Никитовка, Новорусановка; ж/д станция Сунгач); Краснокутское (сёла: Вишнёвка, Евсеевка, Красный Кут); Прохорское (сёла: Малые Ключи, Новинка, Прохоры, ж/д станция Кнорринг); Спасское (сёла: Воскресенка, Гайворон, Лебединое, Луговое, Новосельское, Сосновка, Спасское, Степное; ж/д станция Старый Ключ); Хвалынское (сёла: Анненка, Буссевка, Зеленовка, Константиновка, Летно-Хвалынское, Нахимовка, Нововладимировка, Славинка, Татьяновка, Хвалынка, ж/д станция Адарка); Чкаловское (сёла: Васильковка, Зеленодольское, Кронштадтка, Чкаловское, ж/д станция Свиягино).
15	Тернейский	пгт Терней	Пластунское ГП (пгт Пластун); Светлое ГП (пгт Светлая); Тернейское ГП (пгт Терней); Удэгейское СП (село Агзу); Амгунское СП (село Амгу); Единкинское СП (села Единка, Перетычиха); Максимовское СП (село Максимовка); Кемское СП (село Малая Кема); Самаргинское СП (село Самарга); Усть-Соболевское СП (село Усть-Соболевка).
16	Ханкайский	с. Камень- Рыболов	Новоселищенское (села: Алексеевка, Мельгуновка, Новоселище, Удобное, ж/д разъезд Морозовка); Камень-Рыбаловское (села: Астраханка, Владимиро-Петровка, Камень-Рыболов, Пархоменко, ж/д станция Камень-Рыболов); Комиссаровское (села: Дворянка, Комиссарово); Ильинское (села: Ильинка, Троицкое, ж/д станция Ильинка); Первомайское (села: Кировка, Первомайское, Рассказово); Октябрьское (села: Люблино, Майское, Новониколаевка, Октябрьское); Новокачалинское (села: Новокачалинск, Платоно-Александровское, Турий Рог).
17	Хасанский	пгт Славянка	Барабашское (сёла: Барабаш, Занадворовка, Кравцовка, Овчинниково, Филипповка; ж/д разъезд Барсовый, ж/д станция Провалово); Безверховское (сёла: Безверхово, Нарва, Перевозная, Сухая Речка; ж/д разъезд Пожарский, ж/д станция Кедровый); Зарубинское (пгт Зарубино, сёла: Андреевка, Витязь, Рисовая Падь; маяк Маяк Гамов, ж/д станция Сухановка); Краскинское (пгт Краскино, сёла: Зайсановка, Камышовый, Маячное, Цуканово, Шахтёрский); Посьетское (пгт Посьет, село Гвоздево); Приморское (пгт Приморский); Славянское (пгт Славянка, сёла: Пойма, Ромашка; посёлок База Круглая, ж/д станции: Бамбурово, Рязановка, маяк Маяк Бюссе); Хасанское (пгт Хасан, село Лебединое).
18	Хорольский	с. Хороль	Ярославское ГП (пгт Ярославский, села: Вознесенка, Дальзаводское, Камышовка, Малая Ярославка); Лучкинское СП (села: Берёзовка, Лучки, Малые Лучки, ж/д разъезд 12-й км); Благодатненское СП (сёла: Благодатное, Новобельмановка, Прилуки, Приозёрное, Усачёвка); Хорольское СП (сёла: Ленинское, Луговой, Лукашевка, Поповка, Старобельмановка, Хороль, ж/д станция Хорольск); Новодевицкое СП (сёла: Новодевица, Стародевица); Сиваковское СП (сёла: Петровичи, Сиваковка).
19	Черниговский	с. Черниговка	Дмитриевское (сёла: Дмитриевка, Искра, Майское, Меркушевка, Синий Гай, ж/д станция Тиховодное); Снегуровское (сёла: Абражеевка, Вассиановка, Калёновка, Снегуровка); Черниговское (сёла: Алтыновка, Вадимовка, Горный Хутор, Грибное, Черниговка); Реттиховское (посёлок Реттиховка); Сибирцевское (пгт Сибирцево, сёла: Высокое, Монастырище, Орехово, Халкидон; посёлок Сибирцево-3, ж/д разъезд Светлояровка, ж/д станции: Орехово-Приморское, Халкидон).
20	Чугуевский	с. Чугуевка	Сёла: Антоновка, Архиповка, Берёзовка, Булыга-Фадеево, Варпаховка, Верхняя Бреевка, Заветное, Заметное, Извилинка, Изюбриный, Каменка, Кокшаровка, Ленино, Лесогорье, Медвежий Кут, Михайловка, Нижние Лужки, Новомихайловка, Новочугуевка, Окраинка, Павловка, Полыниха, Пшеницыно, Самарка, Саратовка, Соколовка, Тополёвый, Уборка, Цветковка, Чугуевка, Шумный, Ясное.
21	Шкотовский	пгт Смоляниново	Новонежинское (село Анисимовка; деревни: Лукьяновка, Рождественка; посёлок Новонежино, ж/д разъезд 53-й км); Подъяпольское (посёлки: Мысовой, Подъяпольское; ж/д разъезд Стрелок); Романовское (село Романовка, деревни: Молёный Мыс, Речица, Царёвка); Центральненское (сёла: Новороссия, Стеклянуха, Центральное; деревни: Новая Москва, Смяличи); Штыковское (село Многоудобное, посёлок Штыково); Смоляниновское (пгт Смоляниново); Шкотовское (пгт Шкотово).
22	Яковлевский	с. Яковлевка	Варфоломеевское (сёла: Варфоломеевка, Достоевка, Лазаревка, ж/д станция Варфоломеевка); Новосысоевское (сёла: Новосысоевка, Старосысоевка; ж/д станция Сысоевка); Покровское (сёла: Минеральное, Покровка, Рославка); Яблоновское (сёла: Бельцово, Загорное, Краснояровка, Николо-Михайловка, Озёрное, Орлиное, Яблоновка); Яковлевское (сёла: Андреевка, Яковлевка).

Таблица 3.2.5 – Перечень городских округов Приморского края

№ п/п	Округ	Центр	Сельские и городские населённые пункты, входящие в состав округа
1	Арсеньевский	Город Арсеньев	Арсеньев
2	Артёмовский	Город Артём	сёла: Кне́вичи, Кролевцы, Олений, Суражевка, Ясное, город Артём
3	Большой Камень	Город Большой Камень	сёла: Петровка, Суходол, город Большой Камень
4	Владивостокский	Город Владивосток	село Береговое; посёлки: Попо́ва, Рейнеке, Русский, Трудовое, город Владивосток
5	Дальнегорский	Город Дальнегорск	сёла: Каменка, Краснореченский, Рудная Пристань, Сержантово; деревни: Лидовка, Мономахово, Черемшаны, город Дальнегорск
6	Дальнереченс-кий	Город Дальнереченск	сёла: Грушевое, Лазо, посёлок Кольцевое, деревня Краснояровка, город Дальнереченск
7	Лесозаводский	Город Лесозаводск	сёла: Буссе, Глазовка, Донское, Елизаветовка, Ильмовка, Иннокентьевка, Курское, Лесное, Марково, Невское, Орловка, Пантелеймоновка, Полевое, Ружино, Тамга, Тихменево, Тургенево, Урожайное, Филаретовка, ж/д станции: Кабарга, Прохаско, город Лесозаводск
8	Находкинский	Город Находка	сёла: Анна, Душкино; посёлок Береговой, город Находка
9	Партизанский	Город Партизанск	сёла: Авангард, Бровничи, Залесье, Казанка, Мельники, Серебряное, Тигровой, Углекаменск, Хмельницкое; ж/д разъезд Красноармейский, ж/д станция Фридман, город Партизанск
10	Спасск-Дальний	Город Спасск-Дальний	Город Спасск-Дальний
11	Уссурийский	Город Уссурийск	сёла: Алексей-Никольское, Баневурово, Богатырка, Боголюбовка, Борисовка, Борисовский Мост, Воздвиженка, Глуховка, Горно-Таёжное, Долины, Дубовый Ключ, ДЭУ-196, Заречное, Каймановка, Каменушка, Кондратеновка, Корсаковка, Корфовка, Красный Яр, Кроуновка, Кугуки, Линевичи, Монакино, Новоникольск, Николо-Львовское, Пуциловка, Пушкино, Раковка, Степное, Улитовка, Утёсное, Элитное, Яконовка; посёлки: Партизан, Тимирязевский, ж/д станции: Воздвиженский, Лимичёвка, город Уссурийск
12	ЗАТО Фокино	Город Фокино	посёлки городского типа: Дунай, Путятин, город Фокино

Наиболее крупными городами Приморского края по числу жителей являются: Владивосток, Уссурийск, Находка и Артём.

Природно-климатические условия

Приморский край находится в зоне с умеренно муссонным климатом. Средняя многолетняя температура воздуха в январе на побережье составляет от -8 °C до -14 °C, в августе от +17 °C до +22 °C. Годовой объем выпадения осадков 550-920 мм. Продолжительность безморозного периода 150-200 дней.

Большая часть Приморского края покрыта лесной растительностью (79 %) и лишь крайний юг находится в лесостепной зоне. Общая площадь лесов составляет 10,82 млн. га22 https://www.primorsky.ru/authorities/executive-agencies/departments/forestry/folder2/index.php . Защитные леса занимают 2,86 млн. га (26,4 %), эксплуатационные леса – 7,96 млн. га (73,6 %). В лесной фонд входят 99 % эксплуатационных лесов и 1 % защитных лесов, при этом общая площадь, покрытая лесом, составляет 10,37 млн. га.

Берега Приморского края омываются водами Японского моря и Татарского пролива, соединяющего Японское и Охотское моря, относящиеся к бассейну Тихого океана. Водные объекты края расположены в бассейнах средних и малых рек, впадающих в Японское море; реки Амур, впадающей в Амурский лиман Татарского пролива; а также озера Ханка.

Речная сеть Приморского края представлена 56 821 рекой общей протяжённостью 140 965 км (густота речной сети 0,86 км/км2), большая часть которых относится к малым рекам и ручьям. Характерной особенностью большинства приморских рек является сравнительно небольшая их протяжённость, обусловленная тем, что линия водораздела проходит вблизи тихоокеанского побережья. В верхнем течении большинство рек имеют ярко выраженный горный характер, в среднем и нижнем течении долины как правило расширяются, уклоны уменьшаются, реки текут спокойно, образуя протоки и излучины. Питание рек смешанное, с преимуществом дождевого. Для водного режима рек Приморского края характерно невысокое растянутое половодье с высокими дождевыми паводками в период тайфунов (июль – август), вызывающими иногда катастрофические наводнения, низкая зимняя межень. Замерзают реки в ноябре – начале декабря, вскрываются в начале марта – апреле. Крупнейшими реками Приморского края в бассейне р. Амур являются Уссури с притоками Большой Уссуркой и Бикином. Среди рек, впадающих в Японское море, наиболее крупными, являются Туманная (по территории России протекает лишь небольшая её часть в нижнем течении), Раздольная, Самарга, Партизанская, Аввакумовка, Киевка и другие. Среди регионов федерального округа Приморский край занимает третье место по густоте речной сети после Сахалинской области и Чукотского автономного округа, среди регионов России – пятое место.

В Приморском крае большую площадь занимают охраняемые природные территории, имеющие федеральное значение: 6 заповедников (площадью 684 520,1 га), из них один морской, 10 заказников краевого значения (площадью 375 070 га), 4 национальных парка федерального значения (площадью 402 400 га), один природный парк – Хасанский (площадью 9 540 га), 206 памятников природы (регионального значения), 1 ботанический сад и 1 дендрарий федерального значения, одна зона покоя «Средняя Крыловка» местного значения.

Численность населения

По состоянию на 01.01.2023 численность населения Приморского края составляет (по оценке) 1 845,5 тыс. человек. Городское население – 77,4 %. Плотность населения составляет 11,40 чел./кв.км. За 2022 год население края сократилось на 23 тыс. человек. Как причину сокращения численности населения стоит выделить – сложную политическую и социально-экономическую ситуацию в стране в 2022 году, а также по причине естественной убыли: число умерших превысило число родившихся в 1,8 раза23 https://primamedia.ru/news/1412907/ .

Экономика Приморского края

Таблица 3.2.6 – Основные социально-экономические показатели Приморского края

Основные показатели	Январь-сентябрь 2022 год	В % к январю-сентябрю 2021 года
Оборот организаций по хозяйственным видам экономической деятельности, млрд. рублей	2 084,6	115,0
Индекс промышленного производства	-	97,1
Объем работ и услуг, выполненных собственными силами, по виду деятельности «Строительство», млрд. рублей	90 601,4	125,9
Ввод в действие жилых домов, тыс. кв.м общей площади	659,2	119,6
Почтовая связь и курьерская деятельность, млн. рублей	2 148,0	103,3
Деятельность в сфере телекоммуникаций, млн. рублей	18 263,2	101,7
Оборот розничной торговли, млрд. рублей	441 639,8	104,3
Оборот общественного питания, млрд. рублей	20 989,0	101,7
Объем платных услуг населению, млрд. рублей	136 890,1	102,3
Индекс потребительских цен, %	-	113,0
Индекс цен производителей промышленных товаров, %	-	110,5
Номинальная среднемесячная начисленная заработная плата одного работника, рублей	59 813,2	110,1
Реальная среднемесячная начисленная заработная плата одного работника, %	-	97,4
Просроченная задолженность по выплате средств на зарплату на 1 декабря 2021 всего, млн. рублей	-	113,1
Численность официально зарегистрированных безработных (на конец периода), человек	-	-

Промышленность

По данным Приморскстата, с января по ноябрь 2022 года промышленное производство Приморья сократилось на 5,9 % в отношении показателей предыдущего года24 https://primstat.gks.ru/folder/28530 .

Рекордный спад зафиксировали в автотранспортном секторе (79 %), металлургии (69 %), электронной технике (38 %), производстве прочих готовых изделий (36 %).

Объемы промышленного производства в ноябре 2022 года сократились по сравнению с аналогичным периодом 2021 года на 16,5 %, однако относительно октября 2022 года выросли на 4,8 %.

За отчетный период рост производства наблюдался только в энергетическом секторе на 1,8 % за счет увеличения выработки электроэнергии на 4,9 %. За январь – сентябрь 2022 года было выработано 8,65 млрд. кВтч электроэнергии (на 6,8 % больше, чем в 2021 году) и 8,07 млн. Гкал пара и горячей воды (снижение на 4,6 %). При этом выпуск тепловой энергии снизился на 5,9 %.

Рекордно упала добыча полезных ископаемых (24,4 %). Обрабатывающие отрасли
к январю – ноябрю 2022 года показали сокращение производства на 7 %.

Несмотря на общее снижение в обрабатывающих производствах, госстатистика фиксирует рост в сфере производства готовых металлических изделий (29 %), ремонта и монтажа машин и оборудования и производства прочей неметаллической минеральной продукции (11 %), обработки древесины и производства изделий из дерева (8 %).

Производство пищевых продуктов за отчетный период снизилось на 0,4 % относительно января – ноября 2021 года. Однако наблюдался рост в выпуске мяса животных (в 2,9 раза), филе рыбной заморозки (в 1,7 раза), полуфабрикатов мясных (в 1,5 раза), мясо домашней птицы (41 %), молока жидкого обработанного (20 %), продуктов кисломолочных (7 %), сыра и творога (4 %).

Таблица 3.2.7 – Индексы промышленного производства (в процентах к предыдущему году)

Показатель	Сентябрь 2022 в % к августу 2022	В % к январю-ноябрю 2021
Промышленное производство – всего	-	94,1
Добыча полезных ископаемых	102,6	75,6
Обрабатывающие производства	45,6	93,0
Рыболовство и рыбоводство	-	136,8
Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха	90,0	101,8

Одновременно с ростом в производственном секторе наблюдается увеличение производства по виду деятельности «Рыболовство». Оборот организаций с основным видом деятельности «Рыболовство и рыбоводство» в январе – сентябре 2022 года составил 78 240 млн. рублей, что в действующих ценах на 44,2 % выше соответствующего периода предыдущего года. Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами по хозяйственному виду деятельности на 76 542,2 млн. рублей, что в действующих ценах выше уровня января – сентября 2021 года на 49,1 %.

Индекс производства по виду деятельности «Рыболовство» в январе – сентябре
2022 года по сравнению с январем – сентябрем 2021 года составил 99,6 %.

Рисунок 3.2.6 – Структура промышленного производства в Приморском крае в январе-сентябре 2021 и 2022 гг. в процентах

Наибольший удельный вес приходился на оборот продукции в растениеводстве, животноводстве и рыболовстве (рыбоводстве) (44,2-45,8 %). Производство ракообразных выросло на 32,3 %, моллюсков на 12,6 %.

Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности
в августе 2022 года по сравнению с соответствующим периодом предыдущего года составил 131 %, в январе – августе 2022 (110,7 %).

В 2022 году оборот в сфере туризма упал до рекордных значений (57,9 %).

Сельское хозяйство

За первое полугодие 2022 года выпуск продукции сельского хозяйства всеми сельхозпроизводителями составил в сопоставимой оценке 141 % к соответствующему периоду 2021 года (индекс производства 2021 года по отношению к 2020 году 117,0 %)25 https://primstat.gks.ru/storage/mediabank/%D1%8F%D0%BD%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C-%20%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8F%D0%B1%D1%80%D1%8C%202022.pdf .

Рост валовых объемов продукции обусловлен увеличением сборов сои (на 4,4 тыс.т), картофеля (на 7,1 тыс.т), а также основных видов животноводческой продукции в сельскохозяйственных организациях и хозяйствах населения: голов свиней и птицы на убой.

Сельскохозяйственными организациями реализовано 66,1 тыс. тонн скота и птицы
в живом весе (рост в 2,1 раза), 34,2 тыс. тонн – молока (рост на 1,3 %), 185,5 тыс. тонн – зерновых культур, 85,3 тыс. тонн – сои, 2,3 тыс. тонн – картофеля, 2,2 тыс. тонн овощей, 138,4 млн. штук яиц (рост на 14 %).

Рисунок 3.2.7 – Поголовье скота по категориям хозяйств на 1 октября 2022 года

Основными производителями мяса в живом весе и яиц являются сельскохозяйственные организации (87,9 %; 65,8 %, соответственно). Хозяйствами населения произведено 8,5 % мяса, 45,9 % молока и 24,3 % яиц. Доля крестьянских (фермерских) хозяйств
и индивидуальных предпринимателей составила 3,6 %, 22,1 %, 9,9 %, соответственно.

Надои молока на 1 корову в сельскохозяйственных организациях в январе – сентябре 2022 года составили 5 631 кг против 5 248 кг в январе – сентябре 2021 года, яйценоскость кур-несушек – 235 яиц против 229.

Запасы в сельскохозяйственных организациях, не относящихся к субъектам малого предпринимательства, по состоянию на 1 октября 2022 года составили: 57,5 тыс. тонн зерна (из них 2,5 – пшеницы), 21,9 – сои, 1,3 – картофеля, 0,1 – овощей, 0,1 тыс. тонн – мяса,
6 тонн – молока, 6,6 млн. штук яиц.

Инвестиции в основной капитал

Инвестиции в экономику края за январь – сентябрь 2022 года увеличились в 1,5 раза26 https://primstat.gks.ru/storage/mediabank/%D1%8F%D0%BD%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C-%20%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8F%D0%B1%D1%80%D1%8C%202022.pdf .

За 9 месяцев 2022 года, по оценке, инвестиции в экономику Приморского края составили 228,5 млрд. рублей.

Таблица 3.2.8 – Инвестиции в основной капитал

Показатель	2017	2018	2019	2020	3 квартал 2021 г	3 квартал 2022 г
Инвестиции в основной капитал, млрд. рублей	130,9	144,5	179,4	184,7	137,3	228,5
в % к предыдущему году	98,6	103,6	115,4	105,2	114,4	166,4
в % к 2015 году	86,2	89,3	103,0	108,4	-	-

Строительство

Объем работ, выполненных по виду деятельности «Строительство», в сентябре 2022 года составил около 14 млрд. рублей, увеличился в 1,8 раза к сентябрю предыдущего года, в январе – сентябре 2022 года – 90,6 млрд. рублей (на 25,9 %).

Таблица 3.2.9 – Объем строительных работ

Показатель	2017	2018	2019	2020	2021	Январь- сентябрь 2022
Объем работ по виду деятельности «строительство», млрд. рублей	72,3	71,9	87,3	110,6	86,5	90,6
в % к предыдущему году	103,8	94,4	112,3	98,9	73,7	125,9

В 2021 году были построены и сданы в эксплуатацию первые три дома на 186 квартир жилой площадью 9,8 тыс. кв.м во Владивостоке и в Уссурийске. В 2022 году введены
в эксплуатацию 8 домов на 803 квартиры жилой площадью 36 тыс. кв.м в г. Большой Камень и Хороле.

На завершающем этапе находится строительство следующих объектов:

На основании договора купли-продажи ООО «ВИВА» осуществляет строительство двух многоквартирных дома (МКД) для АО «КРЖС» на 440 квартир общей площадью 23,26 тыс. кв.м в Находке. Ввод объекта – 31 декабря 2022 года;

3 МКД по 102 квартиры общей площадью жилых помещений 6 тыс. кв.м в с. Камень-Рыболов и в г. Большой Камень. Плановый срок ввода в эксплуатацию – 1 кв. 2023 года.

К жилищному строительству привлечено более 100 застройщиков, на стадии строительства находится около 2 млн кв.м жилья. В том числе, с начала 2022 года выдано разрешение на строительство 878 тыс. кв.м жилья. Ведется активная работа по вовлечению земельных участков под жилищное строительство на территории края: за 2022 год в него вовлечено 173 га, в том числе 794 земельных участка площадью 171,34 га под ИЖС.

Доля индивидуального жилищного строительства составила 60,4 % в общем вводе жилья.

С начала 2022 года растет количество ввода ИЖС – зафиксировано 458,89 тыс. кв.м введенного жилья (за аналогичный период 2021 года введено 280 тыс. кв.м).

Таблица 3.2.10 – Ввод в действие жилых домов

Показатель	2017	2018	2019	2020	2021	2022
Жилые дома - всего, тыс. кв.м	412,1	538,2	549,7	650,4	699,8	878,0
в % к предыдущему году	83,8	130,6	100,9	116,3	132,3	125,5
из них введенные населением, тыс. кв.м	203,5	218,6	276,1	256,8	280,8	458,9
в % к предыдущему году	99,3	107,4	123,2	91,6	127,2	163,4

По инициативе Минвостокразвития РФ, Научно-исследовательским институтом перспективного градостроительства г. Санкт-Петербург разработан проект города-спутника «Стратегия пространственного и социально-экономического развития нового города-спутника Владивостока», а также документация по планировке территории на земельные участки, предложенные АО «Корпорацией развития Дальнего Востока», включая предпроектную документацию в виде архитектурно-градостроительной концепции27 https://primamedia.ru/news/1419692/ .

В плане территориального планирования и градостроительного зонирования материалы данной работы легли в основу при разработке и внесении изменений в генеральный план и правила землепользования и застройки Надеждинского сельского поселения Надеждинского района. В данной документации также разработаны этапы создания города-спутника и выбраны приоритетные направления механизмов управления, отталкиваясь от определения статуса территории как федеральной. В данном направлении разработан план мероприятий и последовательность их реализации.

Транспорт и связь

В январе – сентябре 2022 года автобусным транспортом общего пользования (включая малые предприятия (без микро) и индивидуальных предпринимателей) было перевезено 53 695,6 тыс. пассажиров, что больше по сравнению с январем – сентябрем 2021 года на 20,4 %. При этом пассажирооборот увеличился на 10,1 %28 https://primstat.gks.ru/storage/mediabank/%D1%8F%D0%BD%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C-%20%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8F%D0%B1%D1%80%D1%8C%202022.pdf .

Объем услуг почтовой связи и курьерской деятельности, оказанный организациями в 2022 году, составил 2 678,1 млн. рублей, что на 12,3 % больше, чем за аналогичный период прошлого года. Объем услуг в сфере телекоммуникаций составил 18,3 млрд. рублей, увеличившись на 1,7 %.

Рынки товаров и услуг

Оборот розничной торговли в 2022 году сложился в объеме 441,6 млрд. рублей (104,3 % к 2021 г). В январе – сентябре 2022 года оборот розничной торговли на 93,5 % формировался торгующими организациями и индивидуальными предпринимателями, осуществляющими деятельность в стационарной торговой сети (вне рынка), доля розничных рынков и ярмарок – 6,5 % (в январе – августе 2021, соответственно, 93,7 % и 6,3 %).

Оборот общественного питания в 2022 году составил 21 млрд. рублей, что выше соответствующего периода предыдущего года в сопоставимых ценах на 1,7 %.

На 1 октября 2022 года в организациях розничной торговли имелось товарных запасов на 26 089,2 млн. рублей, что обеспечивает 38 дней торговли.

В январе – сентябре 2022 года населению края оказано платных услуг на 136,9 млрд. рублей.

В структуре оборота розничной торговли удельный вес пищевых продуктов, включая напитки, и табачных изделий составил 48,6 %. Доля непродовольственных товаров, которую можно рассматривать как один из показателей качества жизни населения, занимает чуть более половины всего товарного объема (51,4 %). В 2021 году данные показатели составляли, соответственно, 49,5 % и 50,5 %.

Таблица 3.2.11 – Торговля и платные услуги населению

Показатель	2017	2018	2019	2020	2021	2022
Оборот розничной торговли, млрд. руб	375,0	406,3	440,3	434,7	423,4	441,6
в % к предыдущему году	103,2	105,9	104,6	94,3	107,7	104,3
Оборот общественного питания, млрд. руб.	17,0	18,0	19,4	13,1	20,6	21,0
в % к предыдущему году	104,3	104,8	104,7	64,9	190	101,7
Объем платных услуг населению, млрд. руб.	133,2	146,4	157,0	133,9	148,0	136,9
в % к предыдущему году	103,2	101,7	100,2	79,4	117,7	92,5

Оборот общественного питания ежегодно рос, исключением являлся 2020 год, за который оборот упал по отношению к прошлому году на 35,1 %. В 2021 году возобновился рост оборота общественного питания, он составил 20,6 млрд. рублей, что выше в 1,9 раза показателя прошлого года в сопоставимых ценах. В 2022 году оборот общественного питания вырос на 1,7 % в отношении к 2021 году.

Платные услуги населению занимают особое место на потребительском рынке. На их оплату приходится более четверти всех потребительских расходов населения.

Структура расходов населения на платные услуги стабильна. Ключевыми видами платных услуг в 2022 году в отличие от предыдущих годов стали: ветеринарные (29,5 %), социальные (23,2 %), физической культуры и спорта (20,9 %) и туристические (14,4 %) услуги.

Финансы

По состоянию за период январь – август 2022 года консолидированный бюджет Приморского края по доходам исполнен в сумме 167 721,1 млн. руб., по расходам – 161 454,8 млн. руб., профицит бюджета составил 6 266,3 млн. рублей29 https://primstat.gks.ru/storage/mediabank/%D1%8F%D0%BD%D0%B2%D0%B0%D1%80%D1%8C-%20%D1%81%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8F%D0%B1%D1%80%D1%8C%202022.pdf . Утвержденные бюджетные назначения на 2022 год: по доходам – 382,8 млрд. руб., по расходам – 428,9 млрд. рублей30 https://docs.cntd.ru/document/578008575 .

В структуре доходной части бюджета 62,7 % – налоговые и неналоговые доходы; 37,3 % – безвозмездные поступления.

В структуре расходной части бюджета преобладают следующие статьи: здравоохранение (20,6 %), социальная политика (20,1 %), образование (18,6 %), жилищно-коммунальное хозяйство (14,8 %), национальная экономика (14,6 %).

Цены и тарифы

В 2022 году потребительские цены росли быстрее, чем в предыдущем году. Индекс потребительских цен за 2022 год составил 109,8 % к декабрю 2021 года, что выше, чем за аналогичный период предыдущего года (105 %).

Таблица 3.2.12 – Индексы потребительских цен (декабрь 2021 г к декабрю предыдущего года в процентах)

Показатель	2017	2018	2019	2020	2021	2022
Все товары и услуги	101,8	104,2	103,2	105,0	106,5	109,8
в % к 2015 году	106,8	111,3	114,8	120,6	-	-
продовольственные товары	100,1	104,7	103,8	106,9	107,4	111,0
непродовольственные товары	102,1	102,7	102,0	104,5	107,2	110,3

С начала 2022 года цены на наблюдаемые продовольственные товары выросли в среднем на 10,8 %. Мясо и птица в целом подорожали на 7,97 %, молочная продукция подорожала на 17,9 %. Цены на рыбопродукты увеличились на 16,8 %. Хлеб и хлебобулочные изделия подорожали на 16,8 %. В группе крупа и бобовые отмечен рост цен в среднем на 14,9 %. Цены на плодоовощную продукцию, включая картофель, снизились в среднем на 30,8 %. Незначительное повышение цен произошло на яйца куриные – 2,74 %31 https://fedstat.ru/indicator/31074 .

На наблюдаемые непродовольственные товары цены с начала года увеличились на 10,5 %. При этом цены на моторное топливо, включая бензин автомобильный и дизельное топливо остались на прежнем уровне, табачные изделия за год подорожали на 8,63 %.

Индекс цен на платные услуги в сентябре 2022 года составил в среднем 99,3 %
к предыдущему месяцу.

Услуги пассажирского транспорта стали обходиться дороже, чем в 2021 году в среднем на 4,8 %. Проезд в пригородном поезде в среднем подорожал на 3,4 %, в городском автобусе в среднем по краю – на 5,44 %, трамвае и троллейбусе – в феврале 2022 года цена подорожала на 15 %.

Тарифы на коммунальные услуги увеличились от 4,4 %. В сфере жилищных услуг (общий рост на 4,8 %) на 3,9 % возросли взносы за капитальный ремонт.

Медицинские услуги стали дороже на 10,2 %.

Экологическая обстановка32 https://primorsky.ru/authorities/executive-agencies/departments/environment/protivodeystvie-korruptsii.pdf

Мониторинг загрязнения атмосферного воздуха осуществлялся в пяти городах Приморского края (Артем, Владивосток, Дальнегорск, Находка, Уссурийск). Основными источниками выбросов загрязняющих веществ на территории Приморского края являются: автомобильный транспорт, технически устаревшие производственные объекты, предприятия электроэнергетики и сотни малых котельных, использующих низкокачественное топливо.

Данные о состоянии загрязнения воздуха в городах Приморского края за год и рассчитанные индексы загрязнения свидетельствуют, что в 2021 году высокий уровень загрязнения воздуха отмечался в г. Владивосток. В городах: Артём, Уссурийск, Находка и Дальнегорск, уровень загрязнения оценен как «низкий».

Больше всего воздух в г. Владивосток загрязнён диоксидом азота, формальдегидом, а также бензапиреном. Среднегодовые концентрации бензапирена в 2021 году превышали допустимую норму в г. Уссурийск – в 1,4 раза и г. Владивосток – в 0,7 раз.

В 2021 году в поверхностные водные объекты по Приморскому краю было сброшено 421,67 млн. м3 сточных вод, что на 2,41 % больше, чем в прошлом году. Из них без очистки – 217,6 млн. м3/год, недостаточно очищенных – 43,4 млн. м3. Основными источниками загрязнения являлись сточные воды предприятий коммунального хозяйства, машиностроения, металлообработки и лесной промышленности.

Прогноз социально-экономического развития Приморского края на 2023 год
и плановый период до 2025 года33 https://www.primorsky.ru/authorities/executive-agencies/departments/economics/uvedomlenie-o-provedenii-obshchestvennogo-obsuzhdeniya.php

В августе 2022 года министерством экономического развития Приморского края был предложен к общественному обсуждению проект прогноза социально-экономического развития края на 2023 год и плановый период до 2025 года.

Прогноз основных макроэкономических параметров разработан в составе двух основных вариантов ‒ базового и консервативного. В оба варианта прогноза заложена реализация сценария развития Приморского края, который снизит внешние экономические и демографические риски, повысит конкурентоспособность края как центра России и АТР на фоне санкций в отношении российской экономики.

Целевой сценарий края включает следующие приоритетные направления развития края: развитие кластера по транспортировке и глубокой переработке углеводородного сырья, транспортно-логистического кластера, рыбохозяйственного кластера, формирование Владивостокской агломерации, развитие инновационной деятельности, энергопроизводственного кластера.

Таблица 3.2.13 – Информация о прогнозе социально-экономического развития Приморского края

№ п/п	Показатели	Единица измерения	Варианты развития экономики	2021 год Отчет	2022 год оценка	прогноз

2023 год	2024 год	2025 год
1	Численность населения (среднегодовая)	тыс. человек	консервативный	1 870,4	1 856,5	1 840,6	1826,7	1814,4

базовый

1 844,3	1833,5	1824,4
2	Индекс потребительских цен в среднем за год	% к соответствующему периоду предыдущего года	консервативный	107,4	116,5	105,4	104,1	104,0

базовый

106,1	104,0	104,0
3	Валовой региональный продукт (в основных ценах соответствующих лет) - всего	млн руб.	консервативный	1283446,6	1491479,5	1597006,0	1707748,4	1811402

базовый

1646465,4	1790469,0	1941397

Индекс физического объема валового регионального продукта	% к предыдущему году	консервативный	105,1	100,5	101,8	102,9	102,5

базовый

104,3	104,8	104,9
4	Индекс промышленного производства	% к предыдущему году в сопоставимых ценах	консервативный	121,0	102,3	103,2	103,8	103,9

базовый

105,1	105,6	105,7
5	Инвестиции в основной капитал	млн руб.	консервативный	246541,4	302314,5	333300,5	365146,2	399589

базовый

338719,8	374093,0	413115

Индекс физического объема инвестиций в основной капитал	% к предыдущему году в сопоставимых ценах	консервативный	98,5	105,8	104,8	105,4	105,7

базовый

105,9	106,4	106,8
6	Оборот розничной торговли	млн руб.	консервативный	509007,7	548888,4	598431,7	656003,8	695207

базовый

619996,9	682895,6	738617

Оборот розничной торговли	% к предыдущему году в сопоставимых ценах	консервативный	109,4	91,0	100,3	104,9	101,9

базовый

102,5	104,9	103,8
7	Объем платных услуг населению	млн руб.	консервативный	166598,7	167437,0	178894,2	190512,2	200691

базовый

183491,7	199994,1	211723

Объем платных услуг населению	% к предыдущему году в сопоставимых ценах	консервативный	117,9	91,7	100,7	102,3	101,0

базовый

102,9	104,5	101,5
8	Номинальная начисленная среднемесячная заработная плата работников организаций	руб.	консервативный	55614,5	62053,3	64597,5	67569,0	70947

базовый

68196,6	73447,7	78222

Номинальная начисленная среднемесячная заработная плата работников организаций	% к предыдущему году	консервативный	111,0	111,6	104,1	104,6	105,0

базовый

109,9	107,7	106,5
9	Среднегодовая численность занятых в экономике	тыс. человек	консервативный	925,5	922,1	930,5	932,9	933,1

базовый

935,2	941,0	946,9
10	Численность безработных (по методологии МОТ)	тыс. человек	консервативный	42,2	45,7	50,1	49,5	48

базовый

45	44,4	43
11	Численность безработных, зарегистрированных в государственных Учреждениях службы занятости населения (на конец года)	тыс. человек	консервативный	11,0	13,0	13,7	13,5	12,5

базовый

12,4	12,0	11,6
12	Уровень зарегистрированной безработицы (на конец года)	% к численности рабочей силы	консервативный	1,1	1,3	1,4	1,3	1,2

базовый

1,2	1,2	1,1
13	Реальные располагаемые денежные доходы населения	в % к предыдущему году	консервативный	103,6	94,1	98,9	102,6	101,5

базовый

101,3	104,3	103,0
14	Величина прожиточного минимума (в среднем на душу населения)	руб. в месяц	консервативный	13963,0	16564,0	17900,0	19401,0	21545

базовый

17900,0	19401,0	21545
15	Экспорт товаров	млн долл. США	консервативный	3468,6	3464,4	3291,2	3403,1	3484,7

базовый

3499,0	3604,0	3676,1
16	Импорт товаров	млн долл. США	консервативный	7255,7	6953,0	6973,9	7218,0	7506,7

базовый

7300,7	7702,2	8048,8
17	Продукция сельского хозяйства	млн руб.	консервативный	63112,1	77306,8	84385,8	91351,6	96644

базовый

84670,1	91955,4	98331
18	Индекс производства продукции сельского хозяйства	% к предыдущему году в сопоставимых ценах.	консервативный	125,0	104,7	102,3	102,5	102,7

базовый

104,3	104,4	104,4

Выводы по разделу

Основные факторы, отражающие состояние экономики Приморского края, в целом, показали положительную динамику по итогам 2022 года, несмотря на сложное социально-экономическое положение страны.

По данным Приморскстата, индекс промышленного производства с января по ноябрь 2022 года упал на 5,9 % в отношении аналогичного периода 2021 года.

Оборот розничной торговли в 2022 году увеличился по сравнению с соответствующим периодом 2021 года на 4,3 %.

Объем ввода жилья за прошедший год увеличился на 63,4 % (по сравнению с 2021 годом). Объем работ по деятельности в сфере строительства с января по сентябрь 2022 года составил 90,6 млрд. рублей (выше на 25,9 % в отношении предыдущего года).

Объем инвестиций в основной капитал по итогам 2022 года увеличился в 1,5 раза
по сравнению с 2021 годом и составил 228,5 млрд. рублей.

За 2022 год в сфере промышленности наблюдался рост объемов производства, за исключением таких отраслей промышленности, как: производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов (легковые автомобили), двигателей внутреннего сгорания для автотранспортных средств, изделий трикотажных (вязаных), ювелирных изделий из золота и серебра, строительных растворов.

Оборот по виду деятельности «Рыболовство» в январе – сентябре 2022 в действующих ценах стал выше на 44,2 % в отношении предыдущего периода.

Индекс производства сельскохозяйственной продукции в отношении 2021 года вырос на 41 %.

Индекс потребительских цен в декабре 2022 года составил 109,8 % (по отношению к соответствующему периоду 2021 года). С одной стороны, инфляция увеличивает себестоимость строительства, с другой стороны – увеличивает расходы населения (уменьшаются накопления). С этой точки зрения высокий уровень инфляции негативно влияет на рынок недвижимости.

За январь-сентябрь 2022 года по сравнению с аналогичным периодом 2020 года среднедушевые реальные располагаемые денежные доходы увеличились на 8,2 %34 https://rosstat.gov.ru/folder/13397 .

В перспективе, если объемы производства продолжат увеличиваться, а оборот розничной торговли продолжит расти, то в регионе сложится благоприятная ситуация для расширения спроса на рынке коммерческой недвижимости, сокращения предложения и доли вакантных коммерческих площадей, стабилизации ставок аренды.

Особенности тарифов за пользование водо-, газо-, электро-, тепло-,
и иными видами снабжения. Особенности затрат на подключения к сетям инженерно-технического обеспечения

Информация об уровне цен в сфере холодного водоснабжения и водоотведения

Таблица 3.2.14 – Информация об уровне цен в сфере холодного водоснабжения и водоотведения
с 01.12.2022 по 31.12.202335 https://primvoda.ru/dlya-abonentov/tarify/osnovnye-tarify/2023-s-01122022

№п/п	Регулируемый тариф	Цена, руб./куб.м
Артемовский городской округ
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	34,43
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	28,69
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	27,73
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	23,11
Большой Камень городской округ
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	26,70
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	22,25
2.	Тариф на водоотведение, рублей за 1 куб. метр
2.1	для населения (с учетом НДС)	20,94
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	17,45
Валентиновское сельское поселение Лазовского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоотведение
1.1	для населения (с учетом НДС)	40,81
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	34,01
2.	Тариф на водоотведение, рублей за 1 куб. метр
2.1	для населения (с учетом НДС)	10,49
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	8,74
Владивостокский городской округ
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение рублей за 1 куб. метр
1.1	для населения (с учетом НДС)	37,04
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	30,87
2.	Тариф на водоотведение, рублей за 1 куб. метр
2.1	для населения (с учетом НДС)	22,79
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	18,99
Владивостокский городской округ (пригородная зона)
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	22,02
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	18,35
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	22,79
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	18,99
Осиновское, Григорьевское, Сунятсенское и Кремовское сельские поселения Михайловского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду
1.1	для населения (с учетом НДС)	37,45
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	31,21
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	21,32
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	17,77
Ивановское сельское поселение Михайловского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду
1.1	для населения (с учетом НДС)	47,56
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	39,63
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	27,71
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	23,09
Лазовское сельское поселение Лазовского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	33,90
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	28,25
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	12,60
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	10,50
Михайловское сельское поселение Михайловского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	35,93
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	29,94
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	38,21
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	31,84
Надеждинское сельское поселение Надеждинского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	36,64
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	30,53
2.	Тариф на водоотведение, рублей за 1 куб. метр
2.1	для населения (с учетом НДС)	19,24
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	16,03
Подъяпольское сельское поселение Шкотовского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	29,95
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	24,96
Преображенского городского поселения Лазовского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	42,58
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	35,48
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	22,67
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	18,89
Раздольненское сельское поселение Надеждинского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	39,38
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	32,82
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	20,24
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	16,87
Раздольненское сельское поселение Надеждинского муниципального района Приморского края (ж/д станция «Барановский»)
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	35,11
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	29,26
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	19,02
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	15,85
Раздольненское сельское поселение Надеждинского муниципального района Приморского края (поселок Оленевод, поселок Раздольное, кроме микрорайона «Силикатный» и микрорайона «Совхоз»)
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	25,62
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	21,35
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	14,00
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	11,67
Шкотовское городское поселения Шкотовского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	60,58
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	50,48
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	27,98
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	23,32
Штыковское сельское поселения Шкотовского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	36,26
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	30,22
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	26,38
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	21,98
Хорольское, Благодатненское, Лучнинское сельские поселения Хорольского муниципального района
1.	Тариф на питьевую воду и водоснабжение
1.1	для населения (с учетом НДС)	66,68
1.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	55,57
2.	Тариф на водоотведение
2.1	для населения (с учетом НДС)	33,91
2.2	для прочих групп потребителей (без учета НДС)	28,26

Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) к централизованной системе холодного водоснабжения КГУП «Приморский водоканал»36 https://primvoda.ru/dlya-abonentov/tarify/tarify-na-teh-prisoedinenie/2023

Таблица 3.2.15 – Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) Артемовского городского округа

Наименование органа регулирования, принявшего решение об утверждении тарифа на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Агентство по тарифам Приморского края
Реквизиты (дата, номер) решения об утверждении тарифов на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Постановление № 73/2 от 15.12.2022 года
Наименование	при прокладке сетей открытым способом	при прокладке сетей закрытым способом (методом горизонтально-направленного бурения с учетом прокладки в стальных футлярах)

без учета асфальтового покрытия	с учетом восстановления асфальтового покрытия

Ставка тарифа за подключаемую (технологически присоединяемую) нагрузку, тыс. руб./куб. м в сутки, (без НДС)	1,358
Ставка тарифа за расстояние от точки подключения (технологического присоединения) объекта капитального строительства до точки подключения сетей к объектам централизованных систем, тыс. руб./км, (без НДС):
диаметром менее 110 мм (включительно)	5 136,20	6 822,15	13 230,26
диаметром от 110 до 125 мм (включительно)	7 300,19	9 406,99	17 248,61
диаметром от 200 до 250 мм (включительно)	8 030,68	10 107,60	17 231,28

Таблица 3.2.16 – Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) Владивостокского городского округа

Наименование органа регулирования, принявшего решение об утверждении тарифа на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Агентство по тарифам Приморского края
Реквизиты (дата, номер) решения об утверждении тарифов на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Постановление №73/1 от 15.12.2022 года
Наименование	при прокладке сетей открытым способом	при прокладке сетей закрытым способом (метод горизонтально-направленного бурения) со стальным футляром

без учета восстановления асфальтового покрытия дорог и прокладки сетей в стальном футляре	с учетом прокладки сетей в стальном футляре	с учетом восстановления асфальтового покрытия дорог

Ставка тарифа за подключаемую (технологически присоединяемую) нагрузку, тыс. руб./куб. м в сутки, (без НДС)	0,958
Ставка тарифа за расстояние от точки подключения (технологического присоединения) объекта капитального строительства до точки подключения сетей к объектам централизованной системы холодного водоснабжения, тыс. руб./км, (без НДС):
диаметром менее 110 мм (включительно)	5 684,81	-	7 468,33	13 484,59
диаметром от 110 мм до 125 мм (включительно)	5 988,06	-	7 771,57	13 607,63
диаметром от 125 мм до 160 мм (включительно)	7 792,00	-	9 575,51	17 249,62
диаметром от 160 мм до 200 мм (включительно)	8 036,48	21 200,17	9 820,00	18 447,87
диаметром от 200 мм до 250 мм (включительно)	9 069,80	29 023,31	11 473,47	19 322,74

Таблица 3.2.17 – Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) городского округа Большой камень

Наименование органа регулирования, принявшего решение об утверждении тарифа на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Агентство по тарифам Приморского края
Реквизиты (дата, номер) решения об утверждении тарифов на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Постановление №68/1 от 01.12.2022 года
Наименование	Тарифы на подключение (технологическое присоединение) к централизованной системе холодного водоснабжения
Ставка тарифа за подключаемую (технологически присоединяемую) нагрузку, тыс. руб./куб. м в сутки, (без НДС)	3,198
Ставка тарифа за расстояние от точки подключения (технологического присоединения) объекта капитального строительства до точки подключения сетей к объектам централизованных систем, тыс. руб./км, (без НДС):	При прокладке сетей открытым способом

Без учета восстановления покрытия дорог и прокладки в стальных футлярах	С учетом восстановления покрытия дорог	С учетом прокладки в стальных футлярах	С учетом восстановления покрытия дорог и прокладки в стальных футлярах
диаметром менее 110 мм (включительно)	4 172,64	-	4 528,44	-
диаметром от 110 до 125 мм (включительно)	7 114,49	8 855,53	7 352,90	9 093,93
диаметром от 150 до 200 мм (включительно)	9 033,93	-	20 602,11	-

Таблица 3.2.18 – Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) Надеждинского муниципального района

Наименование органа регулирования, принявшего решение об утверждении тарифа на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Агентство по тарифам Приморского края
Реквизиты (дата, номер) решения об утверждении тарифов на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Постановление №73/3 от 15.12.2022 года
Наименование	Подключение (технологическое присоединение) к централизованной системе холодного водоснабжения
Ставка тарифа за подключаемую (технологически присоединяемую) нагрузку, тыс. руб./куб. м в сутки, (без НДС)	0,424
Ставка тарифа за расстояние от точки подключения (технологического присоединения) ОКС до точки подключения сетей к объектам централизованной системы холодного водоснабжения, тыс. руб./км, (без НДС):
диаметром до 110 мм (включительно)	3 602,20
диаметром от 110 мм до 125 мм (включительно)	5 645,49

Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) к централизованной системе водоотведения КГУП «Приморский водоканал»37 https://primvoda.ru/dlya-abonentov/tarify/tarify-na-teh-prisoedinenie/2023

Таблица 3.2.19 – Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) Владивостокского городского округа

Наименование органа регулирования, принявшего решение об утверждении тарифа на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Агентство по тарифам Приморского края
Реквизиты (дата, номер) решения об утверждении тарифов на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Постановление №73/1 от 15.12.2022 года
Наименование	при прокладке сетей открытым способом	при прокладке сетей закрытым способом (метод горизонтально-направленного бурения) со стальным футляром

без учета восстановления асфальтового покрытия дорог и прокладки сетей в стальном футляре	с учетом прокладки сетей в стальном футляре	с учетом восстановления асфальтового покрытия дорог

Ставка тарифа за подключаемую (технологически присоединяемую) нагрузку, тыс. руб./куб. м в сутки, (без НДС)	1,127
Ставка тарифа за расстояние от точки подключения (технологического присоединения) объекта капитального строительства до точки подключения сетей к объектам централизованной системы водоотведения, тыс. руб./км, (без НДС):
диаметром менее 160 мм (включительно) из полиэтиленовых труб	5 370,74	-	7 097,28	13 244,57
диаметром менее 150 мм (включительно) из чугунных труб	8 258,93	18 870,81	9 985,47	-
диаметром от 150 мм до 200 мм (включительно) из чугунных труб	11 312,61	-	13 039,15	-
диаметром от 200 мм до 250 мм (включительно) из чугунных труб	11 913,72	-	13 640,26	-

Таблица 3.2.20 – Информация о тарифах на подключение (технологическое присоединение) городского округа Большой камень

Наименование органа регулирования, принявшего решение об утверждении тарифа на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Агентство по тарифам Приморского края
Реквизиты (дата, номер) решения об утверждении тарифов на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	Постановление № 68/1 от 01.12.2022 года
Наименование	Тарифы на подключение (технологическое присоединение) к централизованной системе водоотведения
Ставка тарифа за подключаемую (технологически присоединяемую) нагрузку, тыс. руб./куб. м в сутки, (без НДС)	4,066
Ставка тарифа за расстояние от точки подключения (технологического присоединения) объекта капитального строительства до точки подключения сетей к объектам централизованных систем, тыс. руб./км, (без НДС):
Диаметром до 150 мм (включительно)	9 300,77
Диаметром от 150 до 200 мм (включительно)	10 841,84
Срок действия установленного тарифа на подключение к централизованной системе холодного водоснабжения	с 01.01.2023 по 31.12.2023

Информации об уровне цен на тепловую энергию38 Источник информации: https://docs.cntd.ru/document/406343559

Тарифы на тепловую энергию, утвержденные Постановлением Агентства по тарифам Приморского края от 21.11.2022 № 61/1, на 2023 год:

Таблица 3.2.21 – Тарифы на тепловую энергию, на 2023 год

Тарифная группа	Территория	Тариф, руб./Гкал (с НДС)

01.12.2022-31.12.2023
Население	Владивосток, Артём, Партизанск	2 848,42

Информация об уровне цен на электрическую энергию39 Источник информации: https://www.dvec.ru/private_clients/tariffs/2022/prim_electro_20221116_58_1.pdf

Таблица 3.2.22 – Стоимость электроэнергии для населения Приморского края на 2023 год

№ п/п	Категории потребителей с разбивкой по ставкам и дифференциацией по зонам суток	Цена (тариф), руб./кВт·ч (с учетом НДС)

01.12.2022- 31.12.2023
1	Население и приравненные к нему, за исключением населения и потребителей, указанных в строках 2-5: исполнители коммунальных услуг (товарищества собственников жилья, жилищно-строительные, жилищные или иные специализированные потребительские кооперативы либо управляющие организации), приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям жилых помещений и содержания общего имущества многоквартирных домов; наймодатели (или уполномоченные ими лица), предоставляющие гражданам жилые помещения специализированного жилищного фонда, включая жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, жилые помещения фонда для временного поселения лиц, признанных беженцами, а также жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан, приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг пользователям таких жилых помещений в объемах потребления электрической энергии населением и содержания мест общего пользования в домах, в которых имеются жилые помещения специализированного жилого фонда; юридические и физические лица, приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях потребления на коммунально-бытовые нужды в населенных пунктах и жилых зонах при воинских частях и рассчитывающиеся по договору энергоснабжения по показаниям общего прибора учета электрической энергии.
1.1	Одноставочный тариф	4,69
1.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	6,05

Ночная зона	2,21
1.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	6,83

Полупиковая зона	4,69

Ночная зона	2,21
2	Население, проживающее в городских населенных пунктах в домах, оборудованных стационарными электроплитами и электроотопительными установками, и приравненные к нему: исполнители коммунальных услуг (товарищества собственников жилья, жилищно-строительные, жилищные или иные специализированные потребительские кооперативы либо управляющие организации), приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям жилых помещений и содержания общего имущества многоквартирных домов; наймодатели (или уполномоченные ими лица), предоставляющие гражданам жилые помещения специализированного жилищного фонда, включая жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, жилые помещения фонда для временного поселения лиц, признанных беженцами, а также жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан, приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг пользователям таких жилых помещений в объемах потребления электрической энергии населением и содержания мест общего пользования в домах, в которых имеются жилые помещения специализированного жилого фонда; юридические и физические лица, приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях потребления на коммунально-бытовые нужды в населенных пунктах и жилых зонах при воинских частях и рассчитывающиеся по договору энергоснабжения по показаниям общего прибора учета электрической энергии.
2.1	Одноставочный тариф	3,75
2.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	4,84

Ночная зона	1,77
2.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	5,47

Полупиковая зона	3,75

Ночная зона	1,77
3	Население, проживающее в городских населенных пунктах в домах, оборудованных стационарными электроплитами и не оборудованных электроотопительными установками, и приравненные к нему: исполнители коммунальных услуг (товарищества собственников жилья, жилищно-строительные, жилищные или иные специализированные потребительские кооперативы либо управляющие организации), приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям жилых помещений и содержания общего имущества многоквартирных домов; наймодатели (или уполномоченные ими лица), предоставляющие гражданам жилые помещения специализированного жилищного фонда, включая жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, жилые помещения фонда для временного поселения лиц, признанных беженцами, а также жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан, приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг пользователям таких жилых помещений в объемах потребления электрической энергии населением и содержания мест общего пользования в домах, в которых имеются жилые помещения специализированного жилого фонда; юридические и физические лица, приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях потребления на коммунально-бытовые нужды в населенных пунктах и жилых зонах при воинских частях и рассчитывающиеся по договору энергоснабжения по показаниям общего прибора учета электрической энергии.
3.1	Одноставочный тариф	3,75
3.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	4,84

Ночная зона	1,77
3.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	5,47

Полупиковая зона	3,75

Ночная зона	1,77
4	Население, проживающее в городских населенных пунктах в домах, оборудованных электроотопительными установками и не оборудованных стационарными электроплитами, и приравненные к нему: исполнители коммунальных услуг (товарищества собственников жилья, жилищно-строительные, жилищные или иные специализированные потребительские кооперативы либо управляющие организации), приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям жилых помещений и содержания общего имущества многоквартирных домов; наймодатели (или уполномоченные ими лица), предоставляющие гражданам жилые помещения специализированного жилищного фонда, включая жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, жилые помещения фонда для временного поселения лиц, признанных беженцами, а также жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан, приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг пользователям таких жилых помещений в объемах потребления электрической энергии населением и содержания мест общего пользования в домах, в которых имеются жилые помещения специализированного жилого фонда; юридические и физические лица, приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях потребления на коммунально-бытовые нужды в населенных пунктах и жилых зонах при воинских частях и рассчитывающиеся по договору энергоснабжения по показаниям общего прибора учета электрической энергии.
4.1	Одноставочный тариф	3,75
4.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	4,84

Ночная зона	1,77
4.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	5,47

Полупиковая зона	3,75

Ночная зона	1,77
5	Население, проживающее в сельских населенных пунктах, и приравненные к нему: исполнители коммунальных услуг (товарищества собственников жилья, жилищно-строительные, жилищные или иные специализированные потребительские кооперативы либо управляющие организации), приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям жилых помещений и содержания общего имущества многоквартирных домов; наймодатели (или уполномоченные ими лица), предоставляющие гражданам жилые помещения специализированного жилищного фонда, включая жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, жилые помещения фонда для временного поселения лиц, признанных беженцами, а также жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан, приобретающие электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг пользователям таких жилых помещений в объемах потребления электрической энергии населением и содержания мест общего пользования в домах, в которых имеются жилые помещения специализированного жилого фонда; юридические и физические лица, приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях потребления на коммунально-бытовые нужды в населенных пунктах и жилых зонах при воинских частях и рассчитывающиеся по договору энергоснабжения по показаниям общего прибора учета электрической энергии.
5.1	Одноставочный тариф	3,28
5.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	4,24

Ночная зона	1,55
5.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	4,78

Полупиковая зона	3,28

Ночная зона	1,55
6	Потребители, приравненные к населению:
6.1	Исполнители коммунальных услуг (товарищества собственников жилья, жилищно-строительные, жилищные или иные специализированные потребительские кооперативы либо управляющие организации), наймодатели (или уполномоченные ими лица), предоставляющие гражданам жилые помещения специализированного жилищного фонда, включая жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, для временного поселения лиц, признанных беженцами, а также жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан, приобретающие электрическую энергию (мощность) для коммунально-бытового потребления населения в объемах фактического потребления электрической энергии населения и объемах электрической энергии, израсходованной на места общего пользования, за исключением: исполнителей коммунальных услуг (товариществ собственников жилья, жилищно-строительных, жилищных или иных специализированных потребительских кооперативов либо управляющих организаций), приобретающих электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг собственникам и пользователям жилых помещений и содержания общего имущества многоквартирных домов; наймодателей (или уполномоченных ими лиц), предоставляющих гражданам жилые помещения специализированного жилищного фонда, включая жилые помещения в общежитиях, жилые помещения маневренного фонда, жилые помещения в домах системы социального обслуживания населения, жилые помещения фонда для временного поселения вынужденных переселенцев, жилые помещения фонда для временного поселения лиц, признанных беженцами, а также жилые помещения для социальной защиты отдельных категорий граждан, приобретающих электрическую энергию (мощность) для предоставления коммунальных услуг пользователям таких жилых помещений в объемах потребления электрической энергии населением и содержания мест общего пользования в домах, в которых имеются жилые помещения специализированного жилого фонда.
6.1.1	Одноставочный тариф	4,69
6.1.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	6,05

Ночная зона	2,21
6.1.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	6,83

Полупиковая зона	4,69

Ночная зона	2,21
6.2	Садоводческие некоммерческие товарищества и огороднические некоммерческие товарищества.
6.2.1	Одноставочный тариф	3,75
6.2.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	4,84

Ночная зона	1,77
6.2.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	5,47

Полупиковая зона	3,75

Ночная зона	1,77
6.3	Юридические лица, приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях потребления осужденными в помещениях для их содержания при условии наличия раздельного учета электрической энергии для указанных помещений.
6.3.1	Одноставочный тариф	4,69
6.3.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	6,05

Ночная зона	2,21
6.3.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	6,83

Полупиковая зона	4,69

Ночная зона	2,21
6.4	Содержащиеся за счет прихожан религиозные организации.
6.4.1	Одноставочный тариф	3,75
6.4.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	4,84

Ночная зона	1,77
6.4.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	5,47

Полупиковая зона	3,75

Ночная зона	1,77
6.5	Гарантирующие поставщики, энергосбытовые, энергоснабжающие организации, приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях дальнейшей продажи населению и приравненным к населению категориям потребителей в объемах фактического потребления населения и приравненных к нему категорий потребителей, и объемах электроэнергии, израсходованной на места общего пользования в целях потребления на коммунально-бытовые нужды граждан и не используемой для осуществления коммерческой (профессиональной) деятельности.
6.5.1	Одноставочный тариф	4,69
6.5.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	6,05

Ночная зона	2,21
6.5.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	6,83

Полупиковая зона	4,69

Ночная зона	2,21
6.6	Объединения граждан, приобретающих электрическую энергию (мощность) для использования в принадлежащих им хозяйственных постройках (погреба, сараи). Некоммерческие объединения граждан (гаражно-строительные, гаражные кооперативы), приобретающие электрическую энергию (мощность) в целях потребления на коммунально-бытовые нужды и не используемую для осуществления коммерческой деятельности.
6.6.1	Одноставочный тариф	4,69
6.6.2	Одноставочный тариф, дифференцированный по двум зонам суток

Дневная зона (пиковая и полупиковая)	6,05

Ночная зона	2,21
6.6.3	Одноставочный тариф, дифференцированный по трем зонам суток

Пиковая зона	6,83

Полупиковая зона	4,69

Ночная зона	2,21

Информация по сжиженному газу40 https://kprim.ru/ustanovlena-stoimost-gaza-na-sleduyushhij-god/#:~:text=%D0%A1%201%20%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D0%B0%D0%B1%D1%80%D1%8F%202022%D0%BE%D0%BA%20%D1%81%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%82%2046%2C10%20%D1%80%D1%83%D0%B1.

Перечень основных газовых компаний, занимающихся продажей сжиженного газа в пределах Приморского края, приведен в таблице ниже.

Таблица 3.2.23 – Перечень основных газовых компаний в Приморском крае

Наименование компании	Адрес
Крафт	г. Владивосток, ул. Борисенко, 34, тел. +7 (423) 263-72-57
Баллон	г. Владивосток, ул. Снеговая, 64, тел. +7 (914) 792-19-29
Владтехгаз	г. Владивосток, ул. Фадеева, 42б, тел. +7 (423) 263-51-80
ГазовикДВ	г. Владивосток, ул. Борисенко, 17б, тел. +7 (908) 993-35-11
ДальГаз	Поселок Трудовое, пер. Петропавловский, 10, тел.+7 (423) 293-45-83
Технические газы	г. Владивосток, ул. Калинина, 4В, тел. +7 (423) 272-52-47
Приморский ГАЗ	г. Владивосток, ул. Толбухина, 2А, тел. +7 (914) 657-35-00

Крупным поставщиком сжиженного газа в Приморском крае является компания «Приморский ГАЗ», которые имеют газовые участки и филиалы в 11 районах края. На сегодняшний день в соответствии с постановлением Агентства по тарифам Приморского края № 63/11
от 23.11.2022 утверждены следующие розничные цены на сжиженный газ, реализуемый населению, а также жилищно-эксплуатационным организациям, организациям, управляющим многоквартирными домами, жилищно-строительным кооперативам и товариществам собственников жилья для бытовых нужд населения (кроме газа арендаторов нежилых помещений в жилых домах и газа для заправки автотранспортных средств), с налогом на добавленную стоимость на период с 01.12.2022 по 31.12.2023:

газ сжиженный в баллонах, реализуемый с места промежуточного хранения (склада) – 46,51 руб./кг (с НДС). Стоимость одного баллона с газом (вес 20 кг) составляет 930,20 руб. (с НДС);

газ сжиженный из групповых резервуарных установок – 46,10 руб./кг (с НДС).

Анализ уровня цен в строительной деятельности

Ценообразование в строительстве – механизм образования стоимости услуг и материалов на строительном рынке. Политика ценообразования в строительстве является частью общей ценовой политики и базируется на общих для всех отраслей принципах ценообразования. Цена – это экономическая категория и инструмент развития отрасли, представляющая собой денежное выражение стоимости единицы строительной продукции.

Цена строительных услуг и ресурсов

Цена услуг и продуктов в условиях рынка является одним из наиболее важных показателей, существенно влияющих на экономическое положение фирмы. Все основные показатели производственной деятельности фирмы (объем капитальных вложений, себестоимость продукции, производительность труда, фондоемкость и др.) связаны с ценами и зависят от них. Цена является основой планирования и финансирования капитальных вложений, расчета эффективности инвестиционных проектов, организации внутрипроизводственных экономических отношений, оценки итогов деятельности фирмы, исчисления экономического эффекта от внедрения новой техники.

Цена влияет на развитие строительного производства, повышение его эффективности через свои функции. Главная функция цены – это количественное выражение стоимости создаваемой строительной продукции. Тем самым, как измерительный инструмент, цена определяет затраты общественно необходимого труда по организации материальных процессов и финансовых операций. Кроме того, она выполняет и стимулирующую функцию по снижению трудовых, материальных и денежных затрат в строительстве и повышению его эффективности. В основном, используются следующие формы цен: прейскурантные оптовые цены; максимальные и договорные.

Прейскурантная цена – это цена, основанная на общественно необходимых затратах труда и утвержденная государством. Это – «твердая» цена, действующая в виде прейскурантов на типовые здания и сооружения и на укрупненные элементы строительства. Под влиянием научно-технического прогресса и взаимоотношений в обществе, данные цены периодически пересматриваются.

Максимальная цена – это лимитная сметная цена отдельных зданий, сооружений
и их комплексов: предприятий, массивов, поселков и т. п. Ее уровень во многом определяется проектными организациями и утверждается министерствами и ведомствами, выдавшими задание на проектирование. В процессе рабочего проектирования лимитные цены подлежат снижению. Договорная цена представляет собой неизменяемую (стабильную) сметную стоимость строительной продукции в течение всего периода строительства, устанавливаемую заказчиком по договоренности с подрядчиком. Основной для установления договорных цен должны являться сметные расчеты или расчетная стоимость строительства, определяемая в составе технико-экономического обоснования и технико-экономического расчета. Договорные цены на строительную продукцию – важный элемент совершенствования хозяйственного механизма в строительстве на основе использования товарно-денежных отношений.

Государственное регулирование ценообразования

Под системой государственного регулирования ценообразования понимается совокупность органов федеральной исполнительной власти, органов власти субъектов РФ и органов местного самоуправления, располагающих полномочиями по регулированию хозяйственной деятельности.

Функции разработки и осуществления мер по проведению единой политики цен возложены на Правительство РФ, Федеральную антимонопольную службу, органы ценообразования Минстроя России и Минэкономразвития РФ, Федеральную налоговую службу, исполнительные органы субъектов РФ, уполномоченные осуществлять государственное регулирование.

Государство регулирует систему ценообразования с помощью законодательных актов, административных и бюджетно-финансовых мероприятий, воздействует на цены таким образом, чтобы способствовать стабильному развитию экономической системы в целом.

Постановлением Правительства РФ от 07.03.1995 № 239 (ред. от 25.01.2017) «О мерах по упорядочению государственного регулирования цен (тарифов)» также установлен перечень продукции, цены на которую могут регулироваться по усмотрению самих субъектов РФ. Государственным регулированием цен является также контроль за ценами на потребительские товары, входящие в базовую корзину. Розничная цена на эти товары должна быть стабильной и не может повышаться предприятиями розничной торговли. Государство субсидирует эти товары, обеспечивая производителям и торговле среднюю норму прибыли.

В Гражданском кодексе Российской Федерации (ГК РФ) вопросам регулирования ценообразования уделяется существенное внимание. В статье 424 ГК РФ представлены правила определения цены в договоре, где цена продукции (работ, услуг) является одним из основных условий договора.

В Федеральном законе «О естественных монополиях» от 17.08.1995 № 147-ФЗ (последняя редакция; ФЗ действующий) изложен порядок установления конкретных цен (тарифов) или их предельного уровня на продукцию естественных монополий. Принцип свободы установления цены при заключении договора ограничивается также Законом РСФСР от 22.03.1991 № 948-1 (ред. от 26.07.2006; действующий) «О конкуренции и ограничении монополистической деятельности на товарных рынках». В соответствии с этим законом хозяйствующие субъекты, занимающие доминирующее положение на товарном рынке, не должны использовать монопольно высокие и монопольно низкие цены, дискриминационные для конкретных потребителей цены. Данным законом запрещены также соглашения о ценах между хозяйствующими субъектами, если их совокупная доля на товарном рынке превышает 35 %. В отношении определенных видов договоров ГК РФ (ст. 485, ст. 709 ГК РФ) также предусматривает определенные ограничения по использованию договорной, рыночной цены.

Налоговый кодекс Российской Федерации содержит отдельные положения, касающиеся регулирования ценообразования. Условно их можно подразделить на две группы. Первая ‒ определение состава расходов, учитываемых в цене товара. Вторая — обоснование и контроль уровня цены для целей налогообложения.

Для исключения практики произвольного завышения цен на строящиеся объекты
(в том числе на жилую недвижимость), в соответствии с гл. 2.1. ст. 8.3 Градостроительного кодекса РФ (ред. от 26.07.2017 № 191-ФЗ) сметная стоимость строительства объектов капитального строительства, финансируемых с привлечением средств бюджетов бюджетной системы РФ, средств юридических лиц, созданных РФ, субъектами РФ, муниципальными образованиями, юридических лиц, доля в уставных (складочных) капиталах которых РФ, субъектов РФ, муниципальных образований составляет более 50 процентов, а также сметная стоимость капитального ремонта многоквартирного дома, осуществляемого полностью или частично за счет средств регионального оператора, товарищества собственников жилья, жилищного, жилищно-строительного кооператива или иного специализированного потребительского кооператива либо средств собственников помещений в многоквартирном доме, должна определяться с обязательным применением сметных нормативов, внесенных в федеральный реестр сметных нормативов, и сметных цен строительных ресурсов.

Сметные цены строительных ресурсов определяются федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке и реализации государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере строительства, архитектуры, градостроительства, по результатам мониторинга цен строительных ресурсов. В соответствии с Положением о Министерстве строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ (утв. постан. Правительства РФ от 18.11.2013 № 1038) Минстрой России является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке и реализации государственной политики и нормативно-правовому регулированию в сфере строительства, архитектуры, градостроительства, промышленности строительных материалов, ценообразования при проектировании и строительстве объектов капитального строительства.

В области регулирования ценообразования Минстрой России выполняет разработку сметных нормативов, подлежащих применению при определении сметной стоимости объектов капитального строительства, строительство которых финансируется с привлечением средств федерального бюджета, утверждение сметных цен строительных ресурсов по результатам мониторинга цен, которые размещаются в федеральной информационной системе ценообразования в строительстве (ФГИС).

Минэкономразвития в области регулирования ценообразования осуществляет следующие функции:

разрабатывает предложения о совершенствовании ценового регулирования в отраслях, где применяется государственное регулирование цен (тарифов), прогнозирует динамику цен, участвует в осуществлении контроля за применением государственных регулируемых цен (тарифов);

обеспечивает государственное регулирование и регистрацию цен на продукцию оборонного назначения, поставляемую по государственному оборонному заказу, а также организационно-Методическое руководство и систематический контроль за установлением и применением этих цен;

предоставляет федеральным органам исполнительной власти информацию о расчетных мировых ценах на важнейшие товары, (работы, услуги) российского экспорта и импорта;

контролирует внешнеторговые цены, по контрактам, заключенным в счет государственных внешних заимствований РФ в счет погашения задолженности по кредитам, предоставленным иностранным государствам, их юридическим лицам и международным организациям, а также в отношении отдельных видов товаров, на экспорт и/или импорт которых установлены государственная монополия или количественные ограничения;

подготавливает предложения о совершенствовании системы, ценообразования, осуществляет мониторинг внутренних цен;

осуществляет через управления Госторгинспекции государственный контроль
за порядком при изменениях цен по отдельным группам товаров.

На уровне субъектов Российской Федерации вопросами регулирования ценообразования занимаются законодательные и исполнительные органы соответствующих субъектов Федерации, а на уровне муниципальных образований – органы местного самоуправления. В исполнительных органах субъектов Федерации имеются специализированные подразделения по проведению ценовой политики (управления, комитеты или отделы по ценовой политике).

Органы ценообразования субъектов Российской Федерации:

осуществляют регулирование цен на местных рынках;

обеспечивают реализацию на местном рынке единой политики и законодательства по ценообразованию;

устанавливают на своей территории за счет средств местного бюджета фиксирование и регулирование цен на отдельные социально значимые товары, изготовляемые и реализуемые на местном рынке;

осуществляют контроль за ценами.

Индексы изменения сметной стоимости строительства, рассчитанные Министерством строительства и жилищно-коммунального хозяйства РФ для Приморского края

Таблица 3.2.24 – Индексы изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ к ФЕР-2001/ТЕР-2001 по объектам строительства в Приморском крае за IV квартал 2022 года 41 https://ergro.ru/upload/Smeta/Mistroy-RF/2022/4-kvartal/2022kv4-58497-IF-09-08-11-2022.pdf

Объект строительства	Тип	Элемент прямых затрат	ПИСЬМО МИНСТРОЯ РОССИИ (от 08.11.2022 года № 58497-ИФ/09)

Величина индекса изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ к ФЕР-2001 на IV квартал 2022 г	Величина индекса изменения сметной стоимости строительно-монтажных работ к ТЕР-2001 на IV квартал 2022 г
Многоквартирные жилые дома	Кирпичные	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	10,40	9,94

Эксплуатация машин и механизмов	13,56	13,45

Панельные	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	10,16	9,09

Эксплуатация машин и механизмов	13,54	13,61

Монолитные	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	8,42	8,12

Эксплуатация машин и механизмов	13,48	13,18

Прочие	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,40	8,90

Эксплуатация машин и механизмов	13,52	13,39
Административные здания	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	7,72	7,31

Эксплуатация машин и механизмов	14,51	14,13
Объекты образования	Детские сады	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	7,98	7,75

Эксплуатация машин и механизмов	14,84	14,17

Школы	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	6,93	6,65

Эксплуатация машин и механизмов	14,20	13,60

Прочие	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	7,64	7,38

Эксплуатация машин и механизмов	14,60	13,96
Объекты здравоохранения	Поликлиники	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,64	8,93

Эксплуатация машин и механизмов	17,79	16,74

Больницы	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,74	9,19

Эксплуатация машин и механизмов	13,24	12,99

Прочие	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,70	9,10

Эксплуатация машин и механизмов	15,25	14,68
Объекты спортивного назначения	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	8,77	8,15

Эксплуатация машин и механизмов	13,40	12,76
Объекты культуры	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,44	8,87

Эксплуатация машин и механизмов	15,78	15,02
Котельные	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	8,13	7,63

Эксплуатация машин и механизмов	12,41	13,32
Очистные сооружения	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,46	9,27

Эксплуатация машин и механизмов	14,89	14,45
Внешние инженерные сети теплоснабжения	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,84	9,02

Эксплуатация машин и механизмов	14,33	14,24
Внешние инженерные сети водопровода	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	5,28	4,95

Эксплуатация машин и механизмов	13,82	13,47
Внешние инженерные сети канализации	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	9,15	8,52

Эксплуатация машин и механизмов	14,09	13,72
Внешние инженерные сети газоснабжения	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	6,49	6,06

Эксплуатация машин и механизмов	13,49	13,33
Подземная прокладка кабеля с медными жилами	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	6,14	5,70

Эксплуатация машин и механизмов	11,06	11,46
Подземная прокладка кабеля с алюминиевыми жилами	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	4,70	4,36

Эксплуатация машин и механизмов	10,98	11,32
Воздушная прокладка провода с медными жилами	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	6,30	5,84

Эксплуатация машин и механизмов	9,34	9,33
Воздушная прокладка провода с алюминиевыми жилами	Оплата труда	-	-

Материалы, изделия и конструкции	-	-

Эксплуатация машин и механизмов	-	-
Сети наружного освещения	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	10,92	9,95

Эксплуатация машин и механизмов	10,57	10,63
Прочие объекты	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	8,99	8,52

Эксплуатация машин и механизмов	13,73	13,47
Пусконаладочные работы	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	-	-

Эксплуатация машин и механизмов	-	-
Аэродромы гражданского назначения	Оплата труда	43,71	36,04

Материалы, изделия и конструкции	11,14	9,93

Эксплуатация машин и механизмов	13,92	13,66
Спортивные комплексы с несущими и ограждающими конструкциями из стали	Оплата труда	-	-

Материалы, изделия и конструкции	-	-

Эксплуатация машин и механизмов	-	-

Сметные цены на эксплуатацию машин и механизмов по Приморскому краю, рассчитанная Учреждением42 https://primorsky.ru/upload/medialibrary/16b/16b23837784e67b3ae9c9ebb583f4469.pdf

Таблица 3.2.25 – Сметная стоимость работ машин и механизмов

Машины и механизмы	Сметная стоимость работ машин и механизмов (без НДС) маш.-ч
91.01.02	Грейдеры	2 291,01
91.01.05	Экскаваторы	3 334,96
91.03.01	Блокоукладчики	1 029,04
91.03.05	Комплексы и комбайны проходческие	10 595,96
91.03.06	Машины погрузочные	1 201,96
91.05.02	Краны козловые	1 452,88
91.05.05	Краны на автомобильном ходу	3 017,89
91.05.10	Краны ползучие	2 915,91
91.05.11	Краны портальные	1 234,44
91.05.12	Краны стрелового типа	3 847,10
91.06.05	Погрузчики	1 188,46
91.06.06	Подъемники	1 288,12
91.07.03	Бетоносмесители	556,44
91.08.01	Асфальтоукладчики	2 763,91
91.08.03	Катки	1 257,74
91.10.05	Трубоукладчики	2 465,15
91.14.01	Автобетоносмесители	1 511,95
91.14.04	Автомобили тягачи	1 736,66
91.14.05	Прицепы, полуприцепы	104,19
91.19.04	Насосы буровые	238,66
91.19.06	Насосы грязевые	128,26

Таблица 3.2.26 – Средние цены на строительные материалы, детали и конструкции в Приморском крае по состоянию на апрель 2022 года

№ п/п	Код ресурса	Наименование строительного ресурса	Единица измерения	Цена отчетного периода	Примечание

по данным Приморскстата 43 https://www.fedstat.ru/indicator/57724	по данным КГАУ "Примгосэкспертиза"44 https://primorsky.ru/upload/medialibrary/cea/tl3raaaj1506rh22pcmehrnfjtwq3m3x.pdf https://primorsky.ru/upload/medialibrary/1ad/ddo3qor0l3g24h6o6hcwdax4mdp5ao44.pdf https://primorsky.ru/upload/medialibrary/a15/7eqbp97611sy8inl7gzhmnxd3z6m2lhh.pdf https://primorsky.ru/upload/medialibrary/327/zcg7fsjp1na3peu1l13cqir68qhympvp.pdf https://primorsky.ru/upload/medialibrary/7e5/9ot6lg92ibysd1zqsgpyxrypokbt9jfm.pdf

1	403-1635	Блоки стеновые железобетонные	м3	6 797,38	9 306,00	по данным КГАУ «Примгосэкспертиза» принята сметная цена с НДС с учетом затрат на доставку и заготовительно-складскими расходами
2	401-0006	Бетон, готовый для заливки	м3	7 036,34	5 394,00

3	402-0005	Растворы строительные	м3	4 118,08	5 454,00

4	410-0008	Смеси битуминозные (Смеси асфальтобетонные)	т	4 850,89	5 402,00

5	404-0006	Кирпич керамический строительный	1000 шт.	28 360,89	27 940,00

6	408-0007	Щебень	м3	1 233,53	1 526,00

7	408-0124	Пески природные	м3	790,17	1 385,00

8	408-0200	Смеси песчано-гравийные	м3	767,60	1 080,00

9	101-1033	Профили незамкнутые горячекатанные	т	102 880,21	92 280,00

10	204-0024	Сталь арматурная горячекатанная	т	79 091,24	72 849,00

11	102-0051	Пиломатериалы хвойных пород	м3	19 726,78	23 560,00

12	203-0990	Блоки оконные пластмассовые	м2	7 096,42	7 462,00

13	101-0293	Плитки керамические для полов	м2	725,30	1 138,00

14	101-1305	Цементы общестроительные	т	7 076,51	6 544,00

15	101-0073	Битумы нефтяные	т	30 977,13	39 397,00

16	101-0334	Материалы лакокрасочные	т	156 343,20	101 256,00

17	103-8003	Трубы стальные электросварные	т	71 907,86	77 500,00

18	507-0683	Трубы полимерные жесткие	10 м	13 332,20	8 399,00

19	501-8476	Кабели (ВВГнг-LS 2*1,5) и арматура кабельная	км	-	35 505,00

20	509-1362	Светильники (ЛПО 16 4*18)	шт	-	778,00

21	101-0070	Бензин автомобильный	т	63 149,90	66 841,00

22	101-1299	Топливо дизельное	т	70 692,36	62 651,00

23	411-0042	Электроэнергия	МВт.ч.	5 573,31	5 750,00

Особенности кредитования рынка недвижимости и его финансовые показатели

При проведении анализа основных источников информации, был выявлен ряд основных факторов, которые ограничивают развитие ипотечного кредитования в России:

общеэкономическая ситуация;

ограниченная платежеспособность граждан и проблема прозрачности доходов;

высокая стоимость ипотечных кредитов;

монополизация рынка кредитования;

высокий уровень инфляции.

Все это естественным образом оказывает воздействие на развитие ипотечного кредитования в стране.

На фоне развития экономики других стран, в последние годы уровень инфляции
в России понизился, но все еще остается на достаточно высоком уровне. В результате повышенного уровня инфляции для банков стоимость привлечения денежных средств не снижается. В условиях инфляционных проблем у кредитных организаций возникают другие взаимосвязанные трудности:

Во-первых, вкладчики из-за нестабильности экономики не хотят рисковать своими деньгами и не держат свои средства на депозитах, ставки которых ниже инфляции;

Во-вторых, доходы потенциальных клиентов банка растут медленнее, чем уровень инфляции;

В-третьих, из-за малого числа вкладчиков снижается уровень услуг по ипотечному кредитованию.

Таким образом, ипотека развивается не для большей части населения страны, а как предложение лишь для отдельной категории граждан со стабильной работой и высоким уровнем дохода.

Вследствие чего в настоящее время никто не может дать гарантий о финансовой стабильности в России. Поэтому, предоставление банком долгосрочного ипотечного кредита связано с большими рисками, и чтобы себя подстраховать, кредитные организации вынуждены покрыть возможные потери высокими процентными ставками. А как говорилось выше, выплату таких процентов по кредиту, может позволить себе лишь малый процент граждан, которые, к тому же, защищены только государством и законом «Об ипотеке».

Говоря об усовершенствовании ипотечного кредитования в будущем, то развитие будет зависеть от спроса. И пока на сегодняшний день альтернатив для замены ипотеки
не существует, можно сделать вывод, что со временем направление ипотечного кредитования будет прогрессировать.

Оценивая проблемы и перспективы развития ипотеки в данное время можно увидеть, что, в основном, ставки делаются на граждан среднего звена, доходы которых отличаются большей стабильностью.

Но также стоит принимать во внимание, что при займе ипотеки кредитные организации страхуют себя от возможных рисков посредством имущественного залога.

Сегодня банки, для защиты своих активов, требуют от заемщика частичный первоначальный взнос, равный 10-30 % от стоимости приобретаемого объекта. В свою очередь не стоит забывать и о рыночных рисках, т.е. возможности резкого снижения стоимости жилья. Эта ситуация может отрицательно сказаться, как на заемщике, так и на кредитной организации.

Подводя итоги можно сказать, что добиться стабильности в ипотечном кредитовании можно будет только тогда, когда этот вопрос будет решаться во всех вышеописанных проблемах. Чем больше граждан будет оформлять мелкие займы и депозиты, ипотеки, тем больше будет ресурсов у кредитных организаций. Это может касаться, как и строительных фирм, так и государственных программ, которые начнут развиваться.

Объёмы ипотечного кредитования

По данным 2022 года Приморский край является лидером среди субъектов ДФО
по количеству выданных кредитов по программе «Дальневосточная ипотека», реализация составила 69,5 млрд. рублей (задействовано 15,7 тысяч семей региона). В рамках краевой программы «Доступная ипотека» выдано 822 льготных кредита на сумму более 2,3 млрд. рублей45 https://primorsky.ru/news/276378/ .

Динамика оформления кредитов на улучшение жилищных условий за первое полугодие 2022 года по программе «Дальневосточная ипотека» показала рост практически
в два раза (198,2 %) в отношении аналогичного периода 2021 года.

За первое полугодие 2022 года выдано 11 806 кредитов на общую сумму 54,3 млрд рублей, за аналогичный период 2021 года выдано 6 758 кредитов на 27,4 млрд рублей.

Кредитование с целью индивидуального жилищного строительства по программе «Дальневосточная ипотека» также выросло в 2 раза. За 6 месяцев 2022 года в ДФО на цели ИЖС выдано 1 610 кредитов на сумму свыше 8,5 млрд рублей. В 1 полугодии 2021 в этом сегменте программы было оформлено 836 кредитов на сумму 3,8 млрд рублей.

Средняя сумма кредита увеличилась с 3,73 млн рублей до 4,09 млн рублей, число заявок на оформление ипотеки, по данным за первое полугодие 2022 года, увеличилось
на 77 % по сравнению с аналогичным периодом прошлого года46 https://minvr.gov.ru/presscenter/news/bolee_11_8_tys_semey_priobreli_ili_postroili_sobstvennoe_zhile_po_dalnevostochnoy_ipoteke_v_1_polugo/ .

Самый низкий спрос на ипотеку наблюдался в мае – 2,7 млрд. рублей (699 кредитов), пик пришелся на март – 11,3 млрд. рублей (2 848 кредитов). Возможная причина такого перепада спроса в марте – мае 2022 года связана с ухудшением социально-экономического положения в стране в результате объявления специальной военной операции на территории Украины, и как следствие, наложение санкций на РФ и социальная нестабильность.

Ввиду снижения спроса по ипотечным кредитам в апреле – июне был зафиксирован «скачок» средневзвешенной ставки: в январе – феврале рост до 6,06 %, в марте – апреле значительное снижение до 3,70 %, после чего последовал равномерный рост до 6,11 %.

С начала года доля просроченной задолженности по ипотечным кредитам в Приморском крае была зафиксирована на уровне 0,3 %47 https://xn--80az8a.xn--d1aqf.xn--p1ai/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BA%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5 .

Регулирование рынка недвижимости региональными органами власти

Регулирование рынка недвижимости региональными органами власти Приморского края осуществляется путем:

Постановки стратегических целей и задач социально-экономического развития Приморского края на долгосрочную перспективу, описания основных направлений их решения, выработки основных мероприятий для достижения целей (Стратегии социально-экономического развития Приморского края на период до 2025 года (закон Приморского края от 20.10.2008 № 324-КЗ);

Планирования объемов строительства различного функционального назначения (Постановление администрация Приморского края от 30 ноября 2009 года № 323-па
«Об утверждении схемы территориального планирования Приморского края»;

Применения расчётных показателей минимально допустимого уровня обеспеченности объектами краевого и местного значения, а также расчетных показателей максимально и минимально допустимого уровня территориальной доступности таких объектов для населения, установленных Постановлением Администрации Приморского края № 593 от 21.12.2016 «Об утверждении региональных нормативов градостроительного проектирования в Приморском крае», а также утвержденных местными нормативами градостроительного проектирования муниципальных образований (реестр муниципальных образований Приморского края, в которых приняты местные нормативы градостроительного проектирования размещен на Официальном сайте Администрации Приморского края и органов исполнительной власти Приморского края) 48 https://www.primorsky.ru/v-pomosh-zastroishiku/mestnye-normativy-gradostroitelnogo proektirovaniya.php ;

Утверждения документов территориального планирования – Генеральных планов и Правил землепользования и застройки – для городских округов (Таблица ).

Таблица 3.2.27 – Документы территориального планирования городских округов Приморского края

Наименование городского округа	Наименование документа территориального планирования	Наименование нормативно-правового акта, утвердившего последние изменения документа	Разработчик
Артёмовский ГО	Изменения в генеральный план Артемовского городского округа Приморского края	Постановление Администрации Приморского края от 07.07.2017 № 277-па «О внесении изменений в генеральный план Артемовского городского округа Приморского края»	ООО «Институт Территориального Планирования «Град», г. Омск, 2017 г.

Изменения в правила землепользования и застройки Артемовского городского округа	Распоряжение Департамента градостроительства Приморского края от 28.07.2017 г. № 41 «О внесении изменений в правила землепользования и застройки Артемовского городского округа Приморского края»

Владивостокский ГО	Изменения в генеральный план Владивостокского городского округа Приморского края	Постановление Администрации Приморского края от 12.02.2018 г. № 61-па «О внесении изменений в генеральный план Владивостокского городского округа Приморского края»	ООО «Институт Территориального Планирования «Град», г. Омск, 2017 г.

Изменения в правила землепользования и застройки на территории Владивостокского городского округа	Распоряжение Департамента градостроительства Приморского края от 28.03.2018 г. № 14 «О внесении изменений в правила землепользования и застройки на территории Владивостокского городского округа»

Дальнегорский ГО	Генеральный план	Решение Думы Дальнегорского городского округа от 25.07.2013 № 101 «Об утверждении Генерального плана Дальнегорского городского округа»	ОАО «ПРИМОР-ГРАЖДАНПРОЕКТ», г. Владивосток, 2013 г.

Внесение изменений в Правила землепользования и застройки на территории Дальнегорского городского округа	Решение Думы Дальнегорского городского округа от 30.11.2017 г. № 36 «О внесении изменений в Правила землепользования и застройки на территории Дальнегорского городского округа»	ООО «Новый проект», г. Владивосток, 2017 г.
Дальнереченский ГО	Генеральный план	Решение Думы Дальнереченского городского округа от 04.06.2018 г. № 31 «О внесении изменений в решение Думы Дальнереченского городского округа от 25.12.2012г № 106 «Об утверждении генерального плана Дальнереченского городского округа»	ООО «ПроектСтрой», г. Владивосток, 2017 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы Дальнереченского гордского округа от 31.08.2021 г. № 77 «О внесении изменений в Правила землепользования и застройки, утвержденные решением Думы Дальнереченского городского округа от 25.12.2012г № 107 (с изменениями, согласно решения Думы Дальнереченского городского округа № 64 от 29.04.2014, от 29.05.2018 г. № 32)»

ГО ЗАТО г. Большой Камень	Генеральный план	Решение Думы городского округа Большой Камень от 24.11.2016 № 455 «О внесении изменений в генеральный план городского округа ЗАТО Большой Камень, утвержденный решением Думы городского округа ЗАТО Большой Камень от 28 июня 2007 года № 37»	АО «РосНИПИ Урбанистики», г. Санкт-Петербург, 2015 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы городского округа ЗАТО Большой Камень от 14.01.2010 № 420 «Об утверждении Правил землепользования и застройки городского округа ЗАТО Большой Камень»	ООО «Горпланпроект», г. Москва, 2017 г.
ГО ЗАТО г. Фокино	Генеральный план	Решение Думы городского округа ЗАТО город Фокино от 29.10.2015 № 282-МПА «О внесении изменений в решение Думы городского округа ЗАТО город Фокино от 28.02.2013 № 22-МПА «Об утверждении Генерального плана городского округа ЗАТО город Фокино Приморского края».	ЗАО «Росинжиниринг», г. Санкт-Петербург, 2015 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы городского округа ЗАТО город Фокино от 28.12.2017 № 32-МПА «О внесении изменений в решение Думы городского округа ЗАТО г. Фокино от 06.11.2015 № 286-МПА «Об утверждении Правил землепользования и застройки городского округа ЗАТО город Фокино Приморского края»

Лесозаводский ГО	Генеральный план	Решение Думы Лесозаводского городского округа от 12.12.2013 г. № 57-НПА «Об утверждении генерального плана Лесозаводского городского округа»	ОАО «ПРИМОР-ГРАЖДАНПРОЕКТ», г. Владивосток, 2013 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы Лесозаводского городского округа от 25.02.2016 № 445-НПА «О внесении изменений в решение Думы Лесозаводского городского округа от 06.02.2014 № 76-НПА «Об утверждении правил землепользования и застройки Лесозаводского городского округа»	ООО «Сфера проектов», г. Нижний Новгород, 2016 г.
Находкинский ГО	Генеральный план	Решение Думы Находкинского городского округа от 29.12.2016 г. № 1068-НПА «О внесении изменений в решение Думы Находкинского городского округа от 29.09.2010 № 578-НПА «О Генеральном плане Находкинского городского округа»	ООО «ЗАПСИБНИИПРОЕКТ.2», г. Новосибирск, 2016 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы Находкинского городского округа от 26.12.2018 № 324-НПА «О правилах землепользования и застройки Находкинского городского округа»	ООО «Агентство по развитию территорий «Геоника»
Партизанский ГО	Генеральный план	Решение Думы Партизанского городского округа от 30.10.2009 № 165 «Об утверждении генерального плана Партизанского городского округа»	ООО «Урбан-План», г. Владивосток, 2007 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы Партизанского городского округа от 01.10.2021 № 302 «О внесении изменений в «Правила землепользования и застройки Партизанского городского округа»	ООО «Урбан-План», г. Владивосток, 2011 г.
Спасск-Дальний ГО	Генеральный план	Решение Думы городского округа Спасск-Дальний от 12.03.2015 № 24	ООО «Урбан-План», г. Владивосток, 2009 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы городского округа Спасск-Дальний от 30.05.2011 № 63 (в редакции решения от 05.08.2016 г. № 49) «О внесении изменений в Правила землепользования и застройки городского округа «Спасск-Дальний»	ООО «Институт «Лен-гипрогор», г. Санкт-Петербург, 2009 г.
Уссурийский ГО	Генеральный план	Решение Думы Уссурийского городского округа от 15.01.2014г. № 847 «О внесении изменений в решение Думы Уссурийского городского округа от 26 мая 2009 года № 52 «Об утверждении генерального плана Уссурийского городского округа»	ООО «Институт территориального планирования «Урбаника», г. Санкт-Петербург – Уссурийск, 2013 г.

Правила землепользования и застройки	Решение Думы муниципального образования г. Уссурийск и Уссурийский район от 30.11.2004 г. № 104 «О правилах землепользования и застройки Уссурийского городского округа»

Утверждения документов территориального планирования – Схем территориального планирования муниципальных районов (Таблица ), а также Генеральных планов и Правил землепользования и застройки городских и сельских поселений.

Таблица 3.2.28 – Документы территориального планирования муниципальных образований Приморского края

Наименование муниципального района	Наименование нормативно-правового акта, утвердившего документ	Разработчик
Анучинский район	Решение Думы Анучинского муниципального района от 25.12.2012 № 332 «Об утверждении схемы территориального планирования Анучинского муниципального района Приморского края»	«Дорожный проектно-изыскательский и научно-исследовательский институт «ИРКУТСКГИПРОДОРНИИ», г. Иркутск, 2011 г.
Дальнереченский район	В рамках муниципального контракта № 11 от 07.07.2009 г. Заказчик: Администрация Дальнереченского муниципального района	ОАО «Научно-исследовательский и проектный институт по разработке генеральных планов и проектов застройки городов», г. Санкт-Петербург, 2011 г.
Кавалеровский район	Решение Думы Кавалеровского муниципального района от 21.08.2014 г. № 167 «О схеме территориального планирования Кавалеровского муниципального района»	ОАО «ПРИМОРГРАЖДАНПРОЕКТ», г. Владивосток, 2014 г.
Кировский район	В рамках муниципального контракта № 58-2008 от 30.06.2008 г. с администрацией Кировского муниципального района Приморского края	ОАО «ПРИМОРГРАЖДАНПРОЕКТ», г. Владивосток, 2013 г.
Красноармейский район	Решение Думы Красноармейского муниципального района от 14.10.2014 г. № 105-НПА «Об утверждении схемы территориального планирования Красноармейского муниципального района»	ОАО «Госземкадастрсъемка» - ВИСХАГИ, 2009 г.
Лазовский район	Постановление главы Лазовского муниципального района от 05.04.06 № 111 «О подготовке проекта схемы территориального планирования Лазовского муниципального района» и муниципального контракта № 4 от 17 сентября 2008 г. с Администрацией Лазовского муниципального района.	ОАО «ПРИМОРГРАЖДАНПРОЕКТ», г. Владивосток, 2013 г.
Михайловский район	Решение Думы Михайловского муниципального района от 18.07.2013 г. № 442 «Об утверждении проекта схемы территориального планирования Михайловского муниципального района»	ОАО «ПРИМОРГРАЖДАНПРОЕКТ», г. Владивосток, 2011 г.
Надеждинский район	Решение Думы Надеждинского муниципального района от 27.12.2011 г. № 397 «Об утверждении схемы территориального планирования Надеждинского муниципального района»	ООО «Инжиринг Консалтинг Компани», г. Владивосток, 2011 г.
Октябрьский район	Решение Думы Октябрьского района от 28.11.2013 № 171-НПА «Об утверждении схемы территориального планирования Октябрьского муниципального района Приморского края»	ФГУП РосНИПИУрбанистики, г. Санкт-Петербург, 2011 г.
Ольгинский район	Решение Думы Ольгинского муниципального района Приморского края от 30.09.2014 № 110 «Об утверждении схемы территориального планирования Ольгинского муниципального района Приморского края»	ФГУП РосНИПИУрбанистики, г. Санкт-Петербург, 2013 г.
Партизанский район	Решение Думы Партизанского муниципального района Приморского края от 27.10.2010 № 207 «Об утверждении схемы территориального планирования Партизанского муниципального района Приморского края»	ООО «Урбан-План», г. Владивосток, 2014 г.
Пограничный район	Муниципальный правовой акт Пограничного муниципального района от 29.08.2014 № 37-МПА «Об утверждении Схемы территориального планирования Пограничного муниципального района»	ООО «Инжиринг Консалтинг Компани», г. Владивосток, 2012 г.
Пожарский район	Нормативный правовой акт Думы Пожарского муниципального района от 13.12.2013 г. № 217-НПА «Об утверждении Схемы территориального планирования Пожарского муниципального района Приморского края»	ООО «Институт «Ленгипрогор», г. Санкт-Петербург, 2013 г.
Спасский район	Решение Думы Спасского муниципального района Приморского края от 29.01.2013 № 201 «Об утверждении схемы территориального планирования Спасского муниципального района Приморского края»	Архитектурно-планировочная мастерская «Мастер СВ», г. Пермь, 2011 г.
Тернейский район	Решение Думы Тернейского муниципального района Приморского края от 28.10.2014 № 131 «Об утверждении схемы территориального планирования Тернейского муниципального района Приморского края»	Архитектурно-планировочная мастерская «Мастер СВ», г. Пермь, 2011 г.
Ханкайский район	Решение Думы Ханкайского муниципального района Приморского края от 27.12.2013 № 444 «Об утверждении схемы территориального планирования Ханкайского муниципального района Приморского края»	ООО «Инжиринг Консалтинг Компани», г. Владивосток, 2011 г.
Хасанский район	Решение Думы Хасанского муниципального района Приморского края от 25.09.2014 № 113 «Об утверждении схемы территориального планирования Хасанского муниципального района Приморского края»	ОАО «ПРИМОРГРАЖДАНПРОЕКТ», г. Владивосток
Хорольский район	Решение Думы Хорольского муниципального района Приморского края от 26.12.2013 № 44 «Об утверждении схемы территориального планирования Хорольского муниципального района»	ООО «Урбан-План» совместно с ООО «Инжиниринг Консалтинг Компани», г. Владивосток
Черниговский район	Решение Думы Черниговского муниципального района Приморского края от 18.12.2013 № 104-НПА «Об утверждении схемы территориального планирования Черниговского муниципального района»	ЗАО «Институт Ленпромстройпроект», г. Санкт-Петербург, 2010 г.
Чугуевский район	Решение Думы Чугуевского муниципального района Приморского края от 29.06.2012 № 218-НПА «Об утверждении схемы территориального планирования Чугуевского муниципального района»	ФГУП РосНИПИУрбанистики, г. Санкт-Петербург, 2011 г.
Шкотовский район	Решение Думы Шкотовского муниципального района от «17» декабря 2013 г. № 323 «Об утверждении схемы территориального планирования Шкотовского муниципального района Приморского края»	ФГУП РосНИПИ Урбанистики, Санкт-Петербург, 2011 г.
Яковлевский район	Решение Думы Яковлевского муниципального района от «30» июля 2013 года № 896-НПА «Об утверждении схемы территориального планирования Яковлевского муниципального района»	ОАО «Приморгражданпроект», г. Владивосток, 2012 г.

Утверждения Проектов планировки и межевания территории (ППиМТ), разрабатываемых кадастрово-геодезическими компаниями;

Ограничения на строительство и перепрофилирование объектов, накладываемые Инспекцией по охране объектов культурного наследия Приморского края (Приказы «Об утверждении границ и режима использования территории объекта культурного наследия регионального значения»);

Регулирования градостроительной деятельности на основании Закона Приморского края от 29.06.2009 № 446-КЗ «О градостроительной деятельности на территории Приморского края»;

Регулирования первичного рынка земельных участков на аукционах по продаже, либо на право заключения аренды земельных участков, находящихся в собственности
и (или) ведении Приморского края – уполномоченным органом исполнительной власти Приморского края, а также земельных участков, находящихся в муниципальной собственности – уполномоченными муниципальными органами власти (Закон Приморского края от 29 декабря 2003 года № 90-КЗ «О регулировании земельных отношений в Приморском крае»; Закон Приморского края от 18.11.2014 № 497-КЗ «О перераспределении полномочий между органами местного самоуправления муниципальных образований Приморского края и органами государственной власти Приморского края и внесении изменений в отдельные законодательные акты Приморского края»; постановление Администрации Приморского края от 5 декабря 2012 года № 374-па «Об утверждении Положения о департаменте земельных и имущественных отношений Приморского края»; Приказ Департамента земельных и имущественных отношений Приморского края от 20 марта 2015 года № 84 «Об утверждении административного регламента Департамента земельных и имущественных отношений Приморского края предоставления государственной услуги «Проведение аукциона по продаже земельного участка, находящегося в собственности и (или) ведении Приморского края, либо аукциона на право заключения договора аренды земельного участка, находящегося в собственности и (или) ведении Приморского края»);

Поддержки освоения земельных участков, создания и развития новых форм сельского хозяйства, помощи в строительстве жилья, а также развития малого предпринимательства в рамках программы «Дальневосточный гектар», утвержденной Федеральным законом от 01.05.2016 № 119-ФЗ (ред. от 27.12.2018) «Об особенностях предоставления гражданам земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности и расположенных на территориях субъектов Российской Федерации, входящих в состав Дальневосточного федерального округа»;

Обеспечения привилегий, создаваемых для привлечения инвестиций в соответствии с Федеральным законом от 29.12.2014 № 473-ФЗ «О территориях опережающего социально-экономического развития в Российской Федерации»;

Улучшения инвестиционной привлекательности Приморского края и поддержка субъектов малого и среднего предпринимательства в рамках программы в рамках программы: «Экономическое развитие и инновационная экономика Приморского края» на 2013–2020 годы, утвержденной постановлением Администрации Приморского края от 7 декабря 2012 года № 382-па;

Социальная поддержка населения, предусматривающая обеспечение жилыми помещениями отдельных категорий граждан, социальные выплаты на приобретение жилья, на компенсацию части расходов по уплате процентов по ипотечным жилищным кредитам (займам), предоставление регионального материнского (семейного) капитала в Приморском крае в рамках государственной программе «Социальная поддержка населения Приморского края на 2013–2020 годы», утвержденная постановлением администрации Приморского края от 7 декабря 2012 г. № 393-па;

Развития туристского рынка Приморского края в рамках программы «Развитие туризма в Приморском крае» на 2013–2020 годы, утвержденной постановлением Администрации Приморского края от 07.12.2012 № 396-па;

Подготовки Программ Комплексного развития территорий и Комплексного
и устойчивого развития территорий;

Проведения Региональной программы капитального ремонта общего имущества в многоквартирных домах в соответствии с постановлением Администрации Приморского края от 31 декабря 2013 года № 513-па «Об утверждении краевой программы «Программа капитального ремонта общего имущества в многоквартирных домах, расположенных на территории Приморского края, на 2014–2043 годы».

Характеристика участников рынка

Учитывая особенности функций, которые возложены на рынок недвижимости, можно определить круг его участников следующим образом:

продавцы;

покупатели;

профессиональные участники рынка недвижимости:

институциональные профессиональные участники;

не институциональные профессиональные участники.

Продавцами могут быть как собственники имущества, так и уполномоченные лица
на осуществление сделок с недвижимостью, в том числе:

физические лица;

юридические лица;

Приморский край как субъект Российской Федерации;

органы местного самоуправления муниципальных образований Приморского края.

Покупатели также могут действовать как лично, так и через представителей, покупателями могут выступать:

физические лица;

юридические лица;

Приморский край как субъект Российской Федерации;

органы местного самоуправления муниципальных образований Приморского края.

К институциональным участникам рынка недвижимости Приморского края относятся:

исполнительные органы государственной власти (ИОГВ) и органы местного самоуправления (ОМС), регулирующие градостроительное развитие, землеустройство
и землепользование;

ИОГВ и ОМС, занимающиеся утверждением и согласованием градостроительных планов застройки территорий, созданием градостроительного кадастра, выдачей разрешений на строительство, согласованием архитектурных проектов;

службы экспертизы градостроительной и проектной документации, занимающиеся утверждением и согласованием архитектурных и строительных проектов;

организации, ведающие инвентаризацией и учетом объектов недвижимости;

службы технической, пожарной и иной инспекции, занимающиеся надзором
за строительством и эксплуатацией зданий и сооружений;

проектные, строительные и занимающиеся технической эксплуатацией организации, финансируемые из бюджета.

К не институциональным профессиональным участникам рынка недвижимости Приморского края относятся:

специалисты по оценке недвижимости;

юристы, нотариусы, а также органы, регистрирующие права на объекты недвижимости;

проектировщики, архитекторы, строители;

специалисты в сфере финансов и анализа рынка недвижимости (финансисты, аналитики, ипотечные кредиторы, страховые компании, девелоперы);

управляющие компании;

риелторы – лица, занимающиеся любыми законными операциями с недвижимостью;

маркетологи, специалисты по связям с общественностью и рекламе, занимающиеся продвижением объектов и услуг на рынке;

информационно-аналитические издания и другие СМИ, специализирующиеся на тематике рынка недвижимости;

специалисты по информационным технологиям, обслуживающие рынок недвижимости;

члены профессиональных объединений участников рынка недвижимости.

Характеристики рынка, используемые для подготовки рыночных данных для целей ГКО

Согласно п. 26.2 Методических указаний, к информации о рынке объектов недвижимости относятся сведения, характеризующие функционирование рынка объектов недвижимости, в том числе его специфические особенности.

В рамках процедур ГКО специалистами Учреждения собиралась, уточнялась и верифицировалась информация из различных источников.

В рамках настоящего Отчета была собрана информация по предложениям (данные средств массовой информации) и сделкам (данные о договорах купли-продажи объектов капитального строительства от Росреестра; о результатах государственных и муниципальных торгов; о стоимости ОКС, определенной в результате оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости) Приморского края в количестве 46 502 единиц (сведения приведены в Приложении 1.6).

Cбор информации проводился за периоды, указанные ниже.

Таблица 3.2.29 – Объемы рыночных данных и периоды, за которые собрана рыночная информация

Сегмент рынка	Период, за который собрана рыночная информация	Количество сделок/предложений/ оспариваний/установления в размере рыночной КС
Квартиры в многоквартирных жилых домах	01.01.2022 – 01.01.2023	27 574
Коммерческая недвижимость	01.01.2018 – 01.01.2023	4 753
Дома малоэтажной жилой застройки	01.01.2022 – 01.01.2023	8 018
Объекты, предназначенные для хранения транспорта	01.01.2018 – 01.01.2023	6 157

По сегменту рынка «Квартиры в многоквартирных жилых домах» и сегменту рынка «Дома малоэтажной жилой застройки» период сбора информации составил год
(с 01.01.2022 по 01.01.2023) в связи с тем, что это развитые рынки, и за год было собрано достаточное количество информации для анализа в целях кадастровой оценки.

По сегменту рынка «Коммерческая недвижимость», «Объекты, предназначенные для хранения транспорта», период сбора информации составил 5 лет с 01.01.2018 по 01.01.2023.

Пятилетний период сбора информации по вышеуказанным сегментам обусловлен неразвитостью рынков данных сегментов и необходимостью сбора информации за период превышающий период сбора информации по развитым рынкам.

Объемы собранной информации за 5 лет по рынку «Коммерческая недвижимость», «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» значительно ниже объемов, собранных за 1 год как по рынку «Квартиры в многоквартирных жилых домах», так и по рынку «Дома малоэтажной жилой застройки».

Объем собранных данных за один год (2022 год) по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» в 5,8 раз превышает объем собранной информации за 5 лет
(с 2018 года по 2022 год) по рынку «Коммерческая недвижимость», в 4,5 раза превышает объем рынка «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» (выборка 5 лет).

Объем собранных данных за один год (2022 год) по сегменту «Дома малоэтажной жилой застройки» в 1,7 раз превышает объем собранной информации за 5 лет (с 2018 года по 2022 год) по рынку «Коммерческая недвижимость», в 1,3 раза превышает объем рынка «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» (выборка за 5 лет).

Учреждением осуществлен сбор рыночной информации из следующих источников:

доски онлайн объявлений;

печатные издания;

Отчеты об определении рыночной стоимости для целей оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости земельных участков;

Отчеты по сделкам Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Приморского края;

результаты торгов, публикуемые на Официальном сайте Российской Федерации для размещения информации о проведении торгов (torgi.gov.ru) и на сайтах других торговых площадок.

Информация по ценам предложений

Доски онлайн-объявлений. Источником рыночной информации в данном случае служили средства массовой информации свободного доступа (интернет-сайты), на которых публикуются объявления частных и юридических лиц с предложениями о продаже коммерческой недвижимости, квартир, гаражей, домов, дач, кладовых и других ОКС. В расчет принимались только те объявления, где были указаны площадь и цена предложения.

Интернет-сайты, использовавшиеся для сбора рыночной информации по объектам-аналогам, отражены в таблице ниже.

Таблица 3.2.30 – Интернет-сайты, использовавшиеся для сбора рыночной информации

Интернет-сайты	Объемы использования
farpost.ru	Собрано 22 687 объявлений. Если в объявлении объект описан не полностью (не все факторы стоимости указаны в тексте объявления), то производилось уточнение значений этих факторов стоимости (проверка по кадастровому номеру на кадастровой карте, открытые источники сети).
avito.ru	Собрано 1 752 объявления. Если в объявлении объект описан не полностью (не все факторы стоимости указаны в тексте объявления), то производилось уточнение значений этих факторов стоимости (проверка по кадастровому номеру на кадастровой карте, открытые источники сети).
cian.ru	Собрано 1 436 объявлений. Если в объявлении объект описан не полностью (не все факторы стоимости указаны в тексте объявления), то производилось уточнение значений этих факторов стоимости (проверка по кадастровому номеру на кадастровой карте, открытые источники сети).
onrealt.ru	Незначительное количество объявлений. Дублирование объявлений с farpost.ru.
multilisting.su	Незначительное количество объявлений. Дублирование объявлений с farpost.ru.
move.ru	Незначительное количество объявлений. Дублирование объявлений с farpost.ru.
domofond.ru	Незначительное количество объявлений. Дублирование объявлений с farpost.ru.

К Отчету об оценке приложены копии соответствующих материалов (скриншоты).

Печатные издания. Одним из источников рыночной информации являются печатные издания, публикующие объявления о продаже коммерческой недвижимости, квартир в многоквартирных жилых домах, объектов, предназначенных для хранения транспорта, домов малоэтажной жилой застройки и прочих объектов капитального строительства. Для оценки применимости данного источника информации выборочно были изучены номера печатных изданий (Таблица 3.2.31).

Таблица 3.2.31 – Печатные издания Приморского края

Муниципальное образование	Печатное издание	Возможность использования
Дальнереченский ГО	Дальнеречье	Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Кавалеровский МР	Авангард	Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Кировский МР	Компас Info	Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Красноармейский МР	Сихотэ-Алинь	Незначительное количество объявлений. Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Лазовский МО	Синегорье	Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Михайловский МР	Вперед	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Надеждинский МР	Трудовая Слава	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Октябрьский МР	Заря; Наша Газета	Незначительное количество объявлений. Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Пограничный МР	Вестник Приграничья	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Партизанский МР	Золотая долина	Незначительное количество объявлений. Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Тернейский МО	Вестник Тернея	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Шкотовский МР	Редакция средств массовой информации	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Ольгинский МР	Заветы Ленина	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Пожарский МР	Победа	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Ханкайский МО	Приморские Зори	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Хасанский МР	Хасанские вести	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Хорольский МО	Рассвет	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Черниговский МР	Новое время; Де-Факто	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует
Чугуевский МО	Наше время	Неполнота сведений. Невозможность идентифицировать объект.
Яковлевский МР	Сельский труженик	Раздел с объявлениями о продаже недвижимости отсутствует

Таким образом, ценовая информация, имеющаяся в периодических печатных изданиях, не может быть использована для целей кадастровой оценки из-за недостаточности сведений для идентификации объектов-аналогов в разрезе ценообразующих факторов.

Информация по оспариванию/установлению в размере рыночной кадастровой стоимости

В рамках настоящего Отчета при сборе рыночных данных была изучена информация по рассмотрению споров о результатах определения кадастровой стоимости (в соответствии со ст. 22 Федерального закона № 237-ФЗ), а также был проведен анализ результатов установления кадастровой стоимости в размере рыночной стоимости в соответствии со ст. 22.149 В соответствии с постановлением Правительства Приморского края от 02.07.2021 № 414-пп «Об установлении даты перехода к применению положений статьи 22.1 Федерального закона от 3 июля 2016 года № Федерального закона № 237-ФЗ.

Рассматривались Отчеты, размещенные в Фонде данных ГКО, об оценке рыночной стоимости в отношении коммерческой недвижимости, квартир в многоквартирных жилых домах, объектов, предназначенных для хранения транспорта, домов малоэтажной жилой застройки и прочих объектов капитального строительства.

В выборку были включены объекты недвижимости, в отношении которых кадастровая стоимость была установлена в размере рыночной стоимости в порядке применения ст. 22 и ст. 22.1 Федерального закона № 237-ФЗ, исключая судебный порядок. Данное решение было принято ввиду того, что в Приморском крае сложилась нетипичная по отношению к остальной части страны судебная практика в отношении рассмотрения споров о результатах определения кадастровой стоимости. Так, в рамках рассмотрения подобных споров фактически не проводился анализ Отчетов на соответствие действующему законодательству об оценочной деятельности, и не проводился анализ полученного результата на соответствие реальным рыночным данным. Подтверждением данной тенденции являются результаты рассмотрения жалоб на действия оценщиков, составивших Отчеты об оценке, рассматриваемые в судебном порядке, направленных Учреждением в саморегулируемые организации оценщиков.

Таблица 3.2.32 – Количество ОКС в 2018-2022 гг., кадастровая стоимость которых была оспорена/установлена в размере рыночной КС, и данные, по которым были включены в состав сделок для анализа рынка

Муниципальное образование	Количество ОКС, КС которых была оспорена/установлена в размере рыночной
Владивостокский ГО	22
Уссурийский ГО	21
Находкинский ГО	12
Спасск-Дальний ГО	12
Пограничный МО	8
Дальнереченский ГО	5
Другие районы*	25
Итог	105

*Другие районы: Черниговский МО, Дальнегорский ГО, Арсеньевский ГО, Надеждинский МР, Кавалеровский МО, Хорольский МО, Дальнереченский МР, Тернейский МО, Артемовский ГО, Большой Камень ГО, Михайловский МР, Ханкайский МО, Пожарский МО, Красноармейский МР, Анучинский МО, Лесозаводский ГО. В данных районах зафиксировано оспариваний в количестве менее 5 шт.

Отчеты по сделкам Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю

В соответствии с Федеральным законом № 237-ФЗ50 Федеральный закон №237- ФЗ «О ГКО и Приказом Росреестра № П/028351 Приказ Росреестра №0283 Федеральной службой государственной регистрации, кадастра и картографии Приморского края был предоставлен перечень сделок с объектами недвижимости за первое полугодие 2022 года (исх. БН/22- 05297 от 29.07.2022).

Также, в адрес Учреждения был предоставлен перечень, содержащий информацию
о возмездных сделках за второе полугодие 2022 года (исх. БН/23-00342 от 03.02.2023 (Публично-Правовая компания «Роскадастр» по Приморскому краю); исх. №20/1140 от 07.02.2023 (Министерство имущественных и земельных отношений Приморского края).

Предоставленные сведения содержат даты, кадастровые номера и цены сделок по купле-продаже, аренде и ипотеке в отношении 69 604 объектов капитального строительства и земельных участков в Приморском крае. В результате анализа указанной информации из конечной выборки были исключены следующие виды сделок:

сделки с земельными участками;

сделки по аренде, так как часто расчет размера арендных ставок производится нерыночными методами (исходя из действующей кадастровой стоимости,
с корректирующими коэффициентами по многим льготным категориям);

сделки по ипотеке, так как в стоимость может быть заложен банковский дисконт, при этом его долю в стоимости определить не представляется возможным из-за закрытой банковской информации;

сделки, совершенные с участием органов государственной власти ‒ из-за высокой вероятности нерыночного механизма формирования стоимости (льготные условия продажи и пр.);

сомнительные сделки (не все сделки совершаются по рыночной цене, часто сумма сделки в документе указывается условная (например, 10 000 рублей, кадастровая стоимость ОКС), тогда как размер реального вознаграждения может существенно отличаться);

сделки с объектами незавершенного строительства, т.к. нет возможности определить фактический процент готовности здания;

сделки с сооружениями, т.к. при формировании цены на сооружения часто присутствует нерыночный механизм формирования цены в силу того, что сооружения практически всегда входят в состав имущественных комплексов и редко отчуждаются
на открытом рынке отдельно52 Цена в основном формируется в целом на комплекс и зафиксированные сделки на части комплекса в основном являются условными ценами . Сооружения в основном носят вспомогательный характер и являются специализированной недвижимостью.

сделки с множественными объектами (когда в один день зафиксировано несколько сделок с разными объектами по одной цене в пределах одного муниципального образования), в связи с тем, что невозможно определить реальную рыночную цену каждого объекта недвижимости, входящего в состав сделок с множественными объектами.

Таким образом, для дальнейшего анализа была отобрана инфомация по 20 522 сделкам.

Информация по ценам торгов. В рамках настоящего Отчета были проанализированы сделки, заключенные в ходе торгов на площадке https://torgi.gov.ru в 2022 г.

За 2022 г. в Приморском крае было проведено 3 02753 Источник информации: https://torgi.gov.ru (раздел: Статистика) торгов по продаже имущества. Количество зарегистрированных лотов на торгах – 3 203 лота, из них 644 лота приходится на состоявшиеся торги и 100 – на несостоявшиеся торги (с возможностью заключения договора). Общая сумма сделок, по состоявшимся торгам по Приморскому краю составила 1,17 млрд. руб.

Состоявшиеся торги – торги, в результате которых определен победитель.

Несостоявшиеся торги (с возможностью заключения договора) – торги, признанные не состоявшимися, но по которым допущен единственный участник, с которым допускается заключение договора в соответствии с требованиями нормативно-правового акта.

Количество лотов по продаже недвижимости (за исключением земельных участков) в Приморском крае составило 1 210 лотов, из них 170 лотов пришлось на состоявшиеся торги. Общая сумма сделок, по состоявшимся торгам по продаже недвижимости (за исключением земельных участков) по Приморскому краю составила 657,91 млн. руб.

Таблица 3.2.33 – Объемы сделок по Приморскому краю на площадке torgi.gov за 2022 г.

Торги	Количество лотов за 2022 г. (в т.ч. лотов по состоявшимся торгам), шт	Цена, руб
Всего	3203 (744)	4,7 млрд (1,17 млрд)
В части торгов по продаже недвижимости (за исключением земельных участков)	1210 (170)	3,16 млрд (657,91 млн)

Анализ таблицы выше говорит о том, что 37,78 % (1 210 торгов) относится к продаже недвижимости (за исключением земельных участков), при этом 5,31 % – относится к состоявшимся сделкам.

Также были проанализированы сделки, заключенные в ходе торгов на других площадках, кроме площадки https://torgi.gov.ru.

Таблица 3.2.34 – Основные торговые площадки (кроме torgi.gov), осуществлявшие торги по продаже недвижимого имущества в 2022 году

Наименование сайта	Возможность использования
sberbank-ast.ru	Незначительное количество объявлений
komission.vtb.ru	Незначительное количество объявлений
fssp.gov.ru	Неполнота сведений
www.roseltorg.ru	Неполнота сведений
www.alfalot.ru	Неполнота сведений

Данные анализа говорят о том, что по торговым площадкам, приведенным в таблице выше, в основном нет информации о проведенных торгах за 2022 год, либо имеющаяся информация на сайтах представлена в усеченном виде и опираться на нее с целью проведения анализа не предоставляется возможным.

Учитывая, что в торгах по имуществу, которые признаны состоявшимися, последним этапом является заключение сделки, то для анализа рынка в рамках настоящего Отчета были учтены данные по сделкам, предоставленные Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю, при этом сделки по результатам торгов, учтенные на вышеперечисленных торговых площадках в рассмотрение не брались с целью исключения дублирования информации.

Структура рыночных данных для целей ГКО

На сегодняшний день существует множество классификаций объектов недвижимости со стороны действующего законодательства.

Для разных стадий жизненного цикла объектов недвижимости применима своя, присущая конкретному периоду жизненного цикла недвижимости, классификация54 Подробная систематизация действующего законодательства в отношении классификаций объектов недвижимости в зависимости от стадий жизненного цикла объектов представлена в Справочнике кадастрового инженера (Классификация (типология) объектов недвижимости. – Текст: электронный // Справочник кадастрового инженера Cadastre.ru: монография / С. А. Атаманов, С. А. Григорьев, З. С. Косаруков, М. С. Чуприн. – Москва, 2023. – URL: http://cadastre.ru/article/7 (дата обращения: 14.05.2023) , отраженная в соответствующих законодательных актах.

В соответствии с Методическими указаниями (Приложение 2) объекты капитального строительства делятся на следующие функциональные группы:

Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки);

Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки – индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы);

Объекты, предназначенные для хранения транспорта;

Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения;

Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения;

Административные и бытовые объекты;

Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений;

Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты;

Прочие объекты;

Сооружения.

На рынке недвижимости сложились следующие сегменты в отношении объектов капитального строительства в зависимости от функционального назначения недвижимости:

квартиры в многоквартирных жилых домах

коммерческая недвижимость;

дома малоэтажной жилой застройки;

объекты, предназначенные для хранения транспорта;

прочие объекты капитального строительства.

Интернет- порталы по продаже недвижимости в большинстве своем повторяют вышеприведенную сегментацию рынка (см. https://www.farpost.ru/, https://vladivostok.cian.ru/, https://www.avito.ru/).

Сложившиеся на рынке сегменты соответствуют функциональным подгруппам Методических указаний (Приложение 2). Ниже представлена таблица соответствия.

Таблица 3.2.35 – Соответствие функциональных групп согласно Методических указаний сложившимся рыночным сегментам

Наименование сегмента рынка	Функциональная группа согласно Методическим указаниям
Квартиры в многоквартирных жилых домах	1. Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки) 2. Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы) (Рыночный сегмент «Квартиры в многоквартирных жилых домах» включает в себя квартиры в среднеэтажных, многоэтажных и малоэтажных многоквартирных домах, что связано со схожими ценообразующими факторами для данной недвижимости. При этом из данного сегмента исключены квартиры в двухквартирных, трехквартирных домах (об этом более подробно см. раздел настоящего Отчета «Квартиры в многоквартирных жилых домах»)
Коммерческая недвижимость (производственно- складская, офисная, торговая, многопрофильная недвижимость, недвижимость под определенный вид бизнеса)	4.Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения; 5.Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения; 6.Административные и бытовые объекты; 7.Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений; 8.Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты; 9.Прочие объекты
Дома малоэтажной жилой застройки	2. Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы), дачных объединений, садоводческих товариществ (не включая квартиры в малоэтажных многоквартирных домах, за исключением квартир в двухквартирных, трехквартирных домах (об этом подробнее см. раздел настоящего Отчета «Дома малоэтажной жилой застройки»)
Объекты, предназначенные для хранения транспортных средств	3.Объекты, предназначенные для хранения транспорта

Объекты капитального строительства, входящие в конкретный сегмент, имеют сходные характеристики и ценообразующие факторы.

Учитывая вышесказанное анализ рынка объектов капитального строительства в Отчете далее был проведен в соответствии с сегментами, сложившимися на рынке.

Основные виды недвижимости в разрезе сегментов, сложившихся на рынке

Каждый из сегментов рынка купли-продажи объектов капитального строительства также подразделяется на подсегменты в зависимости от вида недвижимости. Основные виды недвижимости в разрезе сегментов, сложившихся на рынке, приведены далее.

Таблица 3.2.36 – Сегментация рынка объектов капитального строительства с учетом видов недвижимости

Наименование сегмента рынка	Основные виды недвижимости
Квартиры в многоквартирных жилых домах	Квартира, комната
Коммерческая недвижимость (производственно- складская, офисная, торговая, многопрофильная недвижимость, недвижимость под определенный вид бизнеса)	Нежилые помещения, здания, комплексы недвижимости
Дома малоэтажной жилой застройки	Жилые здания, помещения (квартиры, части жилых домов)
Объекты, предназначенные для хранения транспортных средств	Нежилые здания, помещения, машино- места
Прочие объекты капитального строительства	Сооружения

Под квартирами подразумеваются «структурно обособленные помещения в многоквартирных домах, обеспечивающее возможность прямого доступа к помещениям общего пользования в таком доме и состоящие из одной или нескольких комнат, а также помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в таком обособленном помещении»55 Ст. 16 Жилищного кодекса Российской Федерации .

Многоквартирные дома56 Определение дано согласно судебной практике (Определение Судебной коллегии по гражданским делам Верховного Суда РФ от 09.03.2021 №80-КГ21-1-К6; Определение Судебной коллегии по экономическим спорам Верховного Суда РФ от 04.03.2021 №308-ЭС20-18388) – это жилые дома, имеющие в совокупности две и более квартиры.

Комната – «часть жилого дома или квартиры, предназначенная для использования в качестве места непосредственного проживания граждан в жилом доме или квартире»57 П.4 ст. 16 Жилищного кодекса Российской Федерации от 29.12.2004 №188-ФЗ (ред. 21.11.2022) .

Жилое помещение – «изолированное помещение, которое является недвижимым имуществом и пригодно для постоянного проживания граждан (отвечает установленным санитарным и техническим правилам и нормам, иным требованиям законодательства)»58 Ст. 15 Жилищного кодекса Российской Федерации

Квартира является разновидностью жилого помещения.

Понятия нежилого помещения законодательство не содержит. При этом по аналогии с определением жилого помещения, под нежилым помещением понимается помещение, которое является недвижимым имуществом и предназначено для использования в целях, не связанных с проживанием в этом помещении (административные, учебные, производственные, лечебные и т.п. помещения).

Здание – это «результат строительства, представляющий собой объемную строительную систему, имеющую надземную и (или) подземную части, включающую в себя помещения, сети инженерно-технического обеспечения и системы инженерно-технического обеспечения и предназначенную для проживания и (или) деятельности людей, размещения производства, хранения продукции или содержания животных»59 Федеральный закон от 30.12.2009 №384-ФЗ (РЕД. от 02.07.2013) «Технический регламент безопасности зданий и сооружений» .

«Машино-место, предназначенное исключительно для размещения транспортного средства, индивидуально-определенная часть здания или сооружения, которая не ограничена либо частично ограничена строительной или иной ограждающей конструкцией и границы которой описаны в установленном законодательством о государственном кадастровом учете порядке»60 П.29 ст. 1 Градостроительного кодекса Российской Федерации от 29.12.2004 №190-ФЗ .

К сооружениям61 В рамках видов сооружений согласно Приказа Минэкономразвития России от 14.12.2018 N 710 (ред. от 28.04.2022) относятся:

сооружения транспорта и связи (автомобильные дороги и железнодорожные пути внутризаводского назначения, эстакады и т.д.),

сооружения электроэнергетики (линии электропередачи, трубопроводы и другие передаточные устройства),

сооружения коммунального хозяйства (водоснабжения, теплоснабжения, канализации),

сооружения спортивно- оздоровительные, культуры и отдыха, сооружения исторические, сооружения науки и образования, сооружения гражданской обороны.

иные сооружения производственного назначения.

Комплекс недвижимости- в настоящем Отчете под комплексом недвижимости подразумевается совокупность объединенных единым назначением зданий/сооружений и иных вещей, неразрывно связанных физически или технологически и расположенных на одном или нескольких смежных земельных участках.

Термин «комплекс недвижимости», используемый в настоящем Отчете отличается от терминов «единый комплекс недвижимости» и «предприятие как имущественный комплекс», которые применяются в Гражданском кодексе.

Согласно ст. 133.1 ГК РФ62 Ст. 133.1 Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 30.11.1994 №51-ФЗ (ред. от 16.04.2022) «единый недвижимый комплекс» – совокупность объединенных единым назначением зданий, сооружений и иных вещей, неразрывно связанных физически или технологически, в том числе линейных объектов (железные дороги, линии электропередачи, трубопроводы и другие), либо расположенных на одном земельном участке, если в едином государственном реестре прав на недвижимое имущество зарегистрировано право собственности на совокупность указанных объектов в целом как одну недвижимую вещь».

«Проанализировав ст. 133.1 ГК РФ, можно сделать вывод о том, что земельный участок не всегда является обязательным элементом единого недвижимого комплекса. В данной статье не решен вопрос о судьбе земельного участка, расположенного под зданиями
и сооружениями, объединенными в единый недвижимый комплекс по своему целевому назначению»63 https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-edinyy-nedvizhimyy-kompleks-problemy-pravoprimeneniya/viewer .

Термин «комплекс недвижимости» используемый в Отчете подразумевает комплекс зданий/сооружений вместе с земельным/земельными участками, на которых они расположены.

«В состав предприятия как имущественного комплекса входят все виды имущества, предназначенные для его деятельности, включая земельные участки, здания, сооружения, оборудование, инвентарь, сырье, продукцию, права требования, долги, а также права
на обозначения, индивидуализирующие предприятие, его продукцию, работы и услуги (коммерческое обозначение, товарные знаки, знаки обслуживания), и другие исключительные права, если иное не предусмотрено законом или договором»64 Ст. 132 Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 30.11.1994 №51-ФЗ (ред. от 16.04.2022) .

Термин «комплекс недвижимости» используемый в Отчете не подразумевает включения в состав комплекса оборудования, инвентаря, сырья, продукции, прав требования, долгов, а также прав на обозначения, индивидуализирующие предприятие, его продукцию, работы и услуги (коммерческое обозначение, товарные знаки, знаки обслуживания), и других исключительных прав, если иное не предусмотрено законом или договором.

Объекты капитального строительства на рынке всегда предлагаются к продаже вместе с земельным участком, на котором расположены данные объекты.

В рамках принципа единства земельного участка и объекта недвижимости65 См. п. 4 ст. 35 Земельного Кодекса РФ не допускается отчуждение земельного участка без находящегося на нем здания, строения, сооружения в случае, если они принадлежат одному лицу.

Таким образом, ОКС в чистом виде (без земли) не являются объектами гражданского оборота и поэтому не продаются на рынке, т.е. на рынке представлены единые объекты недвижимости (здание вместе с земельным участком) и свободные земельные участки.

В связи с вышесказанным предлагаемая на рынке цена за объекты капитального строительства включает в себя в том числе стоимость прав на земельный участок.

Для определения влияния характеристик земельного участка на уровень цен единых объектов недвижимости, необходимы дополнительные исследования в отношении земельных участков с выявлением площади, имущественного статуса земельных участков, а также других характеристик земельных участков, на которых располагаются исследуемые ОКС. В рамках настоящего Отчета такие исследования не проводились. Поэтому, информация по зданиям и комплексам недвижимости в настоящем Отчете приведена справочно, т.к. без анализа влияния на цену характеристик земельных участков, рыночные данные о ценах на здания и комплексы недвижимости являются несопоставимыми.

Рынок квартир в многоквартирных жилых домах

Сегмент «Квартиры в многоквартирных жилых домах» включает в себя квартиры
в жилых домах. Согласно Методических указаний66 Об утверждении Методических указаний о государственной кадастровой оценке: Приказ Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии от 04.08.2021 г. №П/0336 жилые дома подразделяются на группы домов с учетом этажности.

Ниже представлена сегментация жилой застройки с учетом этажности домов в разрезе рыночных сегментов.

Таблица 3.2.37 – Сегментация жилой застройки с учетом этажности жилых домов

Вид жилого дома согласно этажности	Количество этажей в жилом доме согласно Методических указаний	Тип дома	Сегмент рынка
Малоэтажные дома	до 3-х надземных этажей	Индивидуальные жилые дома, малоэтажные блокированные дома (таунхаусы), коттеджи	Дома малоэтажной жилой застройки

Многоквартирные малоэтажные дома	Квартиры в многоквартирных жилых домах
Среднеэтажные дома	до 8-ми надземных этажей	Многоквартирные среднеэтажные дома

Многоэтажные дома	от 9-ти надземных этажей и выше	Многоквартирные многоэтажные дома

Рыночный сегмент «Квартиры в многоквартирных жилых домах» включает в себя квартиры в среднеэтажных, многоэтажных и малоэтажных многоквартирных домах, что связано со схожими ценообразующими факторами для данной недвижимости. При этом
из данного сегмента исключены квартиры в двухквартирных, трехквартирных домах, т.к. они обычно продаются вместе с земельными участками/долями земельных участков, с хозяйственными постройками, гаражами и т.д., что является типичным для рынка «Домов малоэтажной жилой застройки» и нетипичным для сегмента «Квартиры в многоквартирных жилых домах».

При продаже квартир в многоквартирных домах обычно продается сама квартира без дополнительного включения в состав предложения другой недвижимости.

Таким образом, в рамках данного Отчета квартиры в двух-, трехквартирных домах были включены в состав сегмента «Дома малоэтажной жилой застройки».

Рынок квартир сегмента «Многоквартирная жилая застройка» представлен квартирами в многоквартирных домах и подразделяется на первичный и вторичный рынок жилья.

Первичный рынок представлен квартирами от застройщиков, которые продают их напрямую или через агентов (частных риелторов или специализированные компании).

На первичном рынке жилье чаще всего приобретается либо по договору участия в долевом строительстве, либо по договору купли-продажи непосредственно у застройщика.

Вторичный рынок представлен квартирами, которые ранее уже были предметом сделок. К такому жилью относятся следующие виды квартир:

квартиры в новостройках, которые уже не принадлежат застройщику (переданы дольщику и оформлены в собственность);

жилье в домах более старой постройки, которое могло сменить уже не одного владельца.

Первичный рынок квартир

Для целей анализа первичного рынка в настоящем Отчете использовались данные
по предложениям о продаже квартир в строящихся домах, построенных не более 3 лет назад.

Таблица 3.2.38 – Удельные показатели рыночной цены по предложениям на квартиры в строящихся домах в разрезе муниципальных образований Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	1 027	84 870	399 969	154 930
2	Артемовский ГО	46	89 000	152 299	110 847
3	Уссурийский ГО	36	90 000	127 381	110 000
4	Надеждинский МР	21	85 994	157 000	129 102
5	Находкинский ГО	12	110 000	149 533	125 000
Общий итог	1 142	84 870	399 969	150 658

В крупных городских округах Приморского края, таких как Владивостокский, Артемовский, Уссурийский и Находкинский, а также в Надеждинском муниципальном районе ведется строительство многоквартирных домов, и на рынке имеются предложения продажи квартир в строящихся домах.

В других муниципальных образованиях Приморского края, кроме вышеперечисленных, не было зафиксировано продажи квартир в строящихся многоквартирных домах.

Данные анализа вышеприведенной таблицы говорят о том, что 90 % предложений жилья в строящихся домах наблюдались во Владивостокском ГО.

Максимальный уровень цен в строящихся домах Приморского края был зафиксирован во Владивостокском ГО – 399 969 руб./ кв. м (2-х комнатная квартира на Алеутской 65А в ЖК Novatoria в чистовой отделке, срок сдачи дома по графику – 4 кв. 2024 г.).

Минимальный уровень цен зафиксирован так же во Владивостокском ГО – 84 870 руб./кв. м в 25- этажном доме по ул. Сабанеева 22 в ЖК Радость, срок сдачи дома по графику – 2 кв. 2024 г. (удельный показатель цен на квартиры в данном доме колеблется в диапазоне 84 870 – 85 084 руб./ кв. м).

Медианное значение удельного показателя цены по Владивостокскому ГО составляет 154 930 руб./кв. м. В Артемовском, Уссурийском, Находкинском ГО и в Надеждинском МР медианные значения находятся на более низком уровне и колеблются в диапазоне 110 000 – 129 102 руб./кв. м.

Динамика изменения медианных значений цен по предложениям квартир
в строящихся домах за 2022 год

Рисунок 3.2.8 – Медианные значения удельных показателей цен по предложениям квартир в строящихся домах за 2022 г. по Приморскому краю

Данные анализа динамики медианных значений удельных показателей цен в целом по Приморскому краю по предложениям квартир в строящихся домах за 2022 г. говорят
о том, что за указанный период не сложилось четко выраженной тенденции в части изменения цен на первичном рынке квартир. Помесячная разбивка медианных значений цен
на квартиры показывает разнонаправленные значения.

На уровень цен оказывает влияние множество факторов, связанных с таким понятием, как комфортность жилья.

В связи с тем, что деление жилья на классы законодательно не закреплено, на рынке сложилось множество методик классификации жилых домов на классы в зависимости
от комфортности.

Необходимость деления жилья на классы комфортности связана прежде всего с продажами квартир на первичном рынке жилья, т.к. именно в строящихся и недавно построенных домах возникает огромное количество квартир, которые застройщику нужно продать как можно скорее.

Согласно Приложению 2 Методических указаний многоквартирные дома могут быть сгруппированы по классам комфортности:

дома бизнес-класса (дома с повышенными габаритами квартир, уровнем отделки и обслуживания, как правило, расположенные в престижных районах застройки);

многоквартирные дома повышенной комфортности (дома с небольшим количеством малогабаритных квартир (дома класса комфорт);

многоквартирные дома экономичного класса (дома с преобладанием малогабаритных квартир.

Анализ рынка говорит о том, что дома соответствующего класса так же должны обладать следующими характеристиками.

Таблица 3.2.39 – Основные классообразующие характеристики домов67 Единая методики классификации жилых новостроек по потребительскому качеству (классу); Федеральный Фонд содействия развитию жилищного строительства и Российская гильдия риэлторов (источник: http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu.html), а так же на основе анализа классификации домов по классам комфортности на сайтах: https://111bashni.ru/, https://наш.дом.рф/, https://www.vl.ru/vladivostok/real-estate-building/all-property/new-buildings?new-buildings=vladivostok, https://vladivostok.domclick.ru/

Признак/ характеристика	Экономичный класс	Повышенной комфортности	Бизнес- класс
Местоположение	Нет требований	Нет требований	Районы традиционно считающиеся престижными
Архитектура	Стандартная (в большей части серийные проекты)	Усовершенствованные серийные проекты, индивидуальные проекты	Индивидуальные проекты
Материал стен	Нет требований (в основном- панельное жилье)	Монолитно- кирпичные	Монолитные, монолитно- кирпичные
Проектные решения	Наличие внутренних несущих стен, готовые планировочные решения	Свободная планировка, реже наличие внутренних стен	Свободная планировка
Отделка входных зон и общественных помещений	Стандарт	Улучшенная отделка, отделка стандарт с элементами дизайна	Высококачественная/эксклюзивная отделка
Высота потолков	2,5- 2,8 м	2,8-3 м	3 м и выше
Площадь квартир	От 14 кв. м	От 28 кв. м	От 50 кв. м
Площадь кухни	Нет требований	От 10 кв. м и выше	От 20 кв. м
Территория дома (внутренний двор)	Благоустройство стандартное с наличием детских и хозяйственных площадок, общее озеленение	Чаще не огорожена/простой забор. Наличие гостевого паркинга, детской площадки (двор без машин)	Закрытая, благоустроенная, огороженная территория дома. Освещается. Наличие гостевого паркинга
Инфраструктура дома	Наличие площадей помещений нежилого назначения согласно требованиям к жилым застройкам	Наличие площадей помещений нежилого назначения согласно требованиям к жилым застройкам. Плюс: размещение службы эксплуатации на площадях нежилого назначения	Широкий спектр социальной и коммерческой инфраструктуры (тренажорные залы, офисы, бутики и т.д.) с возможностью контроля доступа посторонних, собственная служба эксплуатации
Паркинг	Организация паркинга согласно нормативным требованиям Генплана	Наземный/реже подземный	Подземный паркинг. Спуск на паркинг на лифте

В настоящее время на рынке жилья существует множество методик разделения многоквартирных домов на классы. Большинство методик в основном включает вышеперечисленные характеристики. Даже при наличии сходных методик классификации часто встречаются расхождения в определении класса одного и того же дома разными агентствами/интернет порталами. Это связано прежде всего с тем, что сегодня строится ограниченное количество многоквартирных домов, которые можно было бы четко отнести к определенному классу. Зачастую большая часть строящихся и недавно построенных домов обладает смешанными характеристиками, относящимися к разным классам.

Разделение домов на классы необходимо на развитом рынке продажи жилья.

Анализ первичного рынка жилья муниципальных образований Приморского края (кроме Владивостокского ГО) говорит о том, что в Артемовском, Уссурийском и Находкинском ГО,
а также в Надеждинском МР ведется строительство многоквартирных домов в ограниченных масштабах. Всего за исследуемый период в данных муниципальных образованиях было выставлено на продажу 115 квартир в строящихся домах. Это составляет 10 % от первичного рынка Приморского края. Анализ рынка говорит о его неразвитости в вышеперечисленных муниципальных образованиях. Там строительство домов идет зачастую без образования жилых комплексов, и жилье в большинстве случаев не подразделяется на классы комфортности.

В других муниципальных образованиях Приморского края, как было отмечено ранее, не были зафиксированы продажи квартир в строящихся многоквартирных домах.

Данные анализа первичного рынка жилья во Владивостоке говорят о том, что в городе идет комплексная застройка. Первичный рынок – активный и, поэтому, разделение жилья именно на первичном рынке на классы является актуальным.

Строящиеся дома во Владивостоке зачастую объединяются в жилые комплексы, где кроме строительства дома/домов идет планировка территории с параллельным возведением соответствующей инфраструктуры. Во Владивостокском ГО все строящиеся дома являются частью какого-либо ЖК.

Анализ нижепредставленной таблицы говорит о том, что во Владивостокском ГО порядка 74 % квартир продавалось в домах повышенной комфортности, около 19 % квартир предлагалось в домах экономичного класса и 5 % предложений квартир приходилось на дома бизнес-класса. По 16 квартирам (это 2 %) не проводилась классификация, т.к. по 6 квартирам в предложениях было недостаточно информации для классификации, 10 квартир были исключены из выборки из-за не типичности домов, в которых расположены данные квартиры.

Анализ таблицы ниже говорит о том, что наибольшее количество квартир в строящихся домах приходится на районы: Патрокл, Снеговая Падь, Третья рабочая. Там развернулись основные строительные площадки. Застройщики отдают предпочтение строительству домов комфорт-класса: с достаточно большими площадями квартир свободной планировки, высокими потолками (от 2,8 м), с небольшим количеством малогабаритных квартир, парковками и инфраструктурой вокруг.

Таблица 3.2.40 – Количество предложений квартир на первичном рынке строящегося жилья Владивостокского ГО в разрезе микрорайонов68 Здесь и далее представлена градация микрорайонов Владивостокского ГО составлена в соответствие
с градацией сайта www.farpost.ru. Карту микрорайонов см. в разделе 3.2.7.2 «Вторичный рынок» Владивостока и класса домов

Микрорайон	Повышенной комфортности	Экономичный класс	Бизнес-класс	Итого

шт	%
Патрокл	255	29	284	28 %
Снеговая падь	83	21	104	10 %
Третья рабочая	61	61	6 %
Чуркин	49	9	58	6 %
Садгород	43	6	49	5 %
Седанка	43	43	4 %
Фадеева	37	37	4 %
Спутник	30	34	3 %
64, 71 микрорайоны	27	51	78	8 %
Вторая речка	22	20	43	4 %
Заря	20	29	49	5 %
БАМ	20	20	2 %
Океанская	17	3	20	2 %
Баляева	13	9	27	3 %
Центр	10	34	44	4 %
Толстого (Буссе)	8	8	1 %
Столетие	7	7	1 %
Трудовое	7	4	11	1 %
Эгершельд	3	4	0 %
Трудовая	3	3	0 %
Луговая	2	2	0 %
Толстого	2	2	0 %
Чайка	1	1	0 %
Первая речка	22	22	2 %
Тихая	2	2	0 %
Борисенко	9	14	1 %
Общий итог	763	192	56	1027	100 %

74 %	19 %	5 %	100 %

Крупнейшие ЖК домов повышенной комфортности: ЖК Босфорский парк69 Дома ЖК Босфорский парк и Atmosfera отнесены к классу комфорт (ближе к экономическому). Часть характеристик данных ЖК соответствует экономичному классу , Восточный луч, Atmosfera.

Домов экономичного класса в исследуемом периоде строилось ограниченное количество и даже те, что строились частично имеют характеристики комфорт-класса. Наибольшее количество сделок/предложений квартир в домах экономичного класса было зафиксировано в ЖК Фрегат-2, Академгородок, Лесной квартал-2, Восточный.

Дома экономичного класса – это дома, строящиеся по типовым проектам, часто панельные, в квартирах высота потолков 2,5-2,8 м, площади квартир зачастую меньше чем
в домах повышенной комфортности.

Квартиры бизнес-класса расположены в таких строящихся ЖК, как Novatoria и Магнум. Данные ЖК расположены в центре Владивостока, в них преобладают квартиры с площадью от 50 кв. м, есть подземный паркинг с выходом на паркинг из лифта, высота потолков от 3 м, есть многоуровневые квартиры, дома строятся по индивидуальным проектам и имеют широкий спектр социальной и коммерческой инфраструктуры. ЖК More отнесен к бизнес-классу условно, площади квартир в данном ЖК являются нехарактерными для домов бизнес-класса (1-комнатные – 30-34 кв. м, 2-х комнатные – 43-53 кв. м, 3-х комнатные – от 60 кв. м), высота потолков в среднем – 2,9 м. При этом, по другим параметрам жилье соответствует характеристикам бизнес-класса.

Уровень цен на квартиры по предложениям в строящихся домах в зависимости
от класса дома по Владивостокскому ГО представлен ниже.

Таблица 3.2.41 – Удельные показатели цены на квартиры в строящихся многоквартирных домах
во Владивостокском ГО в разрезе классов домов

Класс дома/Удельный показатель цены	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
Бизнес- класс	175 913	399 969	268 159
Повышенной комфортности	100 026	249 091	155 982
Экономичный класс	88 889	202 830	140 109

Медианное значение удельных показателей цен на квартиры бизнес-класса составило 268 159 руб./кв. м, на квартиры повышенной комфортности – 155 982 руб./кв. м и экономичного класса – 140 109 руб./кв. м.

Таблица 3.2.42 – Удельные показатели цен на квартиры в строящихся многоквартирных домах бизнес-класса во Владивостокском ГО в разрезе жилых комплексов

Наименование ЖК	Микрорайон	Количество предложений квартир, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв. м	Максимальная стоимость, руб./ кв. м	Медиана, руб./ кв. м
Novatoria	Центр	28	183 861	399 969	279 558
More	Первая речка	22	175 913	377 164	235 650
Магнум	Центр	6	300 083	350 000	315 176
Общий итог	56	175 913	399 969	268 159

Анализ вышеприведенной таблицы говорит о том, что удельный показатель цены по квартирам в строящихся домах бизнес-класса находится в диапазоне от 175 913 до 399 969 руб./ кв. м, медиана – 268 159 руб./кв.м К домам бизнес-класса были отнесены дома, входящие в состав ЖК Novatoria, Магнум, More. Разница в ценах обусловлена наличием отделки
и классом отделки. 175 913 руб./кв. м (3-х комнатная квартира без отделки в ЖК More), 399 969 руб./кв. м (2-х комнатная квартира в чистовой отделке в ЖК Novatoria).

Таблица 3.2.43 – Удельные показатели цен на квартиры повышенной комфортности в строящихся многоквартирных домах во Владивостокском ГО в разрезе жилых комплексов

Наименование ЖК	Микрорайон	Количество предложений квартир, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв. м	Максимальная стоимость, руб./ кв. м	Медиана, руб./ кв. м
Босфорский парк*	Патрокл	215	122 784	227 890	161 300
Восточный ЛУЧ	Снеговая падь	61	112 450	174 877	137 532
Atmosfera*	Фадеева	37	125 000	175 207	148 000
Чайка	Чайка	25	124 189	208 274	148 323
Изумрудный	Вторая речка /Снеговая падь	23	125 310	225 728	190 000
Солярис	Третья рабочая	21	142 012	217 000	156 416
Южный	64,71 микрорайон	21	124 750	203 287	150 000
Аркада АРТ	Чуркин	21	137 419	219 276	162 500
Залив	Заря	20	131 054	188 725	155 681
Садовый квартал	Садгород	17	119 017	155 000	128 138
Садгород	Садгород	16	117 960	148 286	122 018
Времена года	Спутник	15	118 000	151 000	130 088
Видный	БАМ	15	137 000	183 616	160 000
Эко-хаус Пастораль	Спутник	15	100 026	145 102	118 668
Premium Park	Третья рабочая	14	159 827	235 561	169 295
Costa Azzurra	Патрокл	13	126 580	191 732	154 363
Новые горизонты	Патрокл	12	141 901	216 900	170 715
Горизонт	Баляева	12	154 101	194 121	173 465
Каштановый двор	Чуркин	12	160 500	223 797	206 554
Акватория	Чуркин	11	145 233	245 211	152 073
Panorama	Третья рабочая	11	146 603	218 993	167 329
Олимп	Толстого	10	147 778	206 000	170 575
Другие ЖК, в которых зафиксировано менее 10 предложений о продаже квартир	31	102 662	249 091	166 516
Общий итог	763	100 026	249 091	155 982

* Дома данных ЖК отнесены к классу комфорт (ближе к экономическому), т.к. часть характеристик данных ЖК соответствует экономичному классу

Диапазон цен на квартиры повышенной комфортности колеблется в достаточно широком диапазоне 100 026 – 249 091 руб./кв. м, медиана 155 982 руб./кв. м.

Максимальные значения диапазона относятся к жилым комплексам с домами повышенной комфортности, частично обладающими характеристиками, которые присущи домам бизнес-класса, а также дома, готовые к сдаче в ближайшее время.

Минимальные значения диапазона – это ЖК с домами, которые по характеристикам ближе к экономичному классу, либо которые только начали строиться и планируемый срок сдачи дома более чем через 2 года, либо это значительно удаленные ЖК от исторического центра и центра деловой активности Владивостока.

249 091 руб./кв. м – предложение по 1-комнатной квартире в ЖК Айвазовский, расположенное по адресу ул. Басаргина 2 строение 2 (район – Патрокла) без отделки. При этом следует отметить, что средний уровень цен в ЖК Айвазовский составляет 223 800 руб./кв.м. Высокий уровень цен продиктован тем, что срок сдачи дома должен был произойти в ближайшее время от даты подачи объявления, а так же дома ЖК Айвазовский, являясь домами повышенной комфортности, частично обладают характеристиками домов бизнес-класса,
а именно: дома построены по индивидуальному проекту, имеют просторные холлы, огромную территорию вокруг с прогулочными аллеями, детскими/спортивными площадками, зоной барбекю и выделенной площадкой для выгула собак.

100 026 руб./кв. м – это предложение по 3-х комнатной квартире в ЖК Эко-хаус Пастораль, расположенное по ул. Главная 62 стр.2 (район Спутника) без отделки. Средний уровень цен в ЖК Эко-хаус Пастораль находится на уровне 120 453 руб./кв. м. Низкий уровень цен на жилье комфорт класса в данном доме связан, как с отсутствием отделки, так и удаленным районом расположения.

Анализ рынка домов повышенной комфортности говорит о том, что активно застраивается пригород Владивостока и отдаленные районы Владивостокского ГО. Цены на жилье в таких районах соответственно более низкие по сравнению с другими районами города.

Диапазон удельных показателей цен на квартиры экономичного класса колеблется
в диапазоне 88 889 – 202 830 руб./кв. м, медиана 140 109 руб./кв. м.

Максимальные значения диапазона относятся к жилым комплексам с домами, обладающими характеристиками частично присущими для домов повышенной комфортности
и дома, готовые к сдаче в ближайшее время.

Таблица 3.2.44 – Удельные показатели цен на квартиры экономичного класса в строящихся многоквартирных домах во Владивостокском ГО в разрезе жилых комплексов

Наименование ЖК	Микрорайон	Количество предложений квартир, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв. м	Максимальная стоимость, руб./ кв. м	Медиана, руб./ кв. м
Фрегат 2	64,71 микрорайоны	30	114 170	180 887	144 360
Академгородок	Заря	25	127 632	202 830	160 907
Лесной квартал-2	Вторая речка	23	88 889	130 435	108 051
Восточный	Патрокл	16	115 160	165 000	149 623
Аякс	Патрокл	15	134 000	190 860	157 285
Зеленый бульвар	64,71 микрорайоны	14	127 186	166 052	148 671
Адмиралтейский	Снеговая падь	11	131 343	155 172	141 543
Лидер	Снеговая падь	10	130 000	176 862	140 546
Долина	Баляева	9	110 014	141 341	126 144
Улисс 360	Чуркин	9	143 090	186 847	164 207
Новожилово	Борисенко	9	119 904	145 496	132 024
Дом на Бульваре 2	64,71 микрорайоны	7	128 000	140 000	130 000
Журавли	Садгород	6	118 672	168 411	125 500
Золотая Долина	Трудовое	4	97 000	100 000	97 136
Смородина	Океанская	3	114 952	121 250	115 070
Эко квартал	Вторая речка	1	128 571	128 571	128 571
Общий итог	192	88 889	202 830	140 109

Например, ЖК Улисс 360 (медианное значение цен – 164 207 руб./ кв. м) – срок сдачи конец 2024 г. Дома данного ЖК полностью подходят под характеристики жилья экономичного класса (типовой проект, материал стен – «прочие материалы»), но при этом есть ряд характеристик, соответствующий домам повышенной комфортности: подземная и открытая парковки, благоустройство территории вокруг дома (наличие детских и спортивных площадок).

Нижняя граница ценового диапазона характерна для удаленных ЖК и территорий
с неразвитой инфраструктурой (обычно неразвита дорожная сеть, социальная инфраструктура (садики, магазины и др.)). Например, ЖК Золотая Долина (медианное значение цен – 97 136 руб./кв. м), район расположения – Трудовое, который является одним из самых отдаленных районов Владивостока, к данному ЖК началось строительство дороги только летом 2021 г.

Так же к нижней границе диапазона тяготеют квартиры в домах экономичного класса, планируемый срок сдачи, которых более чем через 6 месяцев. Например, ЖК Лесной квартал-2 (медианное значение цен 108 318 руб./ кв. м), включает дома экономичного класса (панельные дома, с высотой потолков 2,63 м) с планируемым сроком сдачи в первой половине 2023 г.

Таблица 3.2.45 – Удельные показатели цен на квартиры в сданных многоквартирных домах бизнес- класса (год постройки 2021-2022) во Владивостокском ГО

Наименование ЖК	Микрорайон	Количество предложений квартир, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв. м	Максимальная стоимость, руб./ кв. м	Медиана, руб./ кв. м
Аквамарин	Центр	34	215 470	473 146	270 421
Ольга	Первая речка	9	218 060	342 052	276 190
Высота	Некрасовская	9	189 000	352 941	296 000
Орлиное гнездо-2	Центр	8	190 476	342 179	289 489

Выше приведены диапазоны удельных показателей цен на жилье соответствующего класса по новым домам (с годом постройки после 2020 года), в которых наиболее часто продавалось жилье в исследуемом периоде во Владивостокском ГО и которые являются типичными по уровню цен и характеристикам для того или иного класса.

Данные анализа говорят о том, в ЖК Аквамарин за исследуемый период продавалось наибольшее количество квартир (34 предложения). Уровень цен в ЖК Аквамарин колеблется в диапазоне 215 470 – 473 146 руб./кв. м и зависит, прежде всего, от наличия отделки и класса отделки. Медианное значение цен в ЖК Аквамарин составляет 270 421 руб./кв. м.

Самые дорогие квартиры по медианному значению предлагались в ЖК Высота. Медианное значение цен в ЖК Высота составляет 296 000 руб./кв. м.

Удельные показатели цен по квартирам в новых домах повышенной комфортности в разбивке по ЖК, приведены далее. В выборку включены те ЖК, в которых в исследуемом периоде продавалось более 10 квартир.

Таблица 3.2.46 – Удельные показатели цен на квартиры в новых многоквартирных домах повышенной комфортности во Владивостокском ГО в разрезе жилых комплексов

Наименование ЖК	Микрорайон	Количество предложений квартир, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв. м	Максимальная стоимость, руб./ кв. м	Медиана, руб./ кв. м
Эко-Сити	Чуркин	27	100 609	192 000	123 810
Нагорный	Третья рабочая	23	137 240	187 223	166 273
Ренессанс	Океанская	22	132 179	260 417	160 863
Антарес	Вторая речка	22	128 388	250 000	166 080
Меридианы Патрокла-2	Патрокл	17	148 058	252 113	205 634
Дом на Полетаева	Седанка	16	149 457	239 879	171 858
Четыре горизонта	Океанская	15	155 047	242 825	184 936
Морион	Чуркин	14	203 125	335 417	260 156
Ласточка	Третья рабочая	14	99 715	240 994	150 361
Академический	Заря	13	136 439	252 560	186 158
Можайский	Патрокл	13	145 679	281 195	172 222
Фрегат	64,71 микрорайон	11	131 657	244 337	166 646
Elements	Чуркин	11	192 661	312 500	215 264

Медианные значения цен по квартирам в домах повышенной комфортности, расположенным в ЖК, по которым в исследуемом периоде было наибольшее число предложений, находятся в диапазоне от 123 810 до 260 156 руб./кв.м Согласно проведенного анализа массово продавались квартиры, расположенные в домах повышенной комфортности ЖК Эко-Сити. Уровень цен в данном ЖК колеблется от 100 609 до 192 000 руб./кв. м. Разница
в ценах обусловлена наличием и классом отделки (без отделки – нижний ценовой диапазон, с отделкой качественными материалами – верхний ценовой диапазон).

Удельные показатели цен по квартирам в новых домах экономичного класса в разбивке по ЖК, приведены далее. В выборку ниже включены те ЖК, в которых в исследуемом периоде продавалось более 10 квартир.

Анализ таблицы ниже говорит о том, что наиболее активно предлагались квартиры в домах, расположенных в 64,71 микрорайонах.

Таблица 3.2.47 – Удельные показатели цен на квартиры в новых многоквартирных домах экономичного класса во Владивостокском ГО в разрезе жилых комплексов

Наименование ЖК	Микрорайон	Количество предложений квартир, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв. м	Максимальная стоимость, руб./кв. м	Медиана, руб./кв. м
Зеленый бульвар	64,71 микрорайон	58	112 319	280 952	159 861
Варяг-Центр	Вторая речка	45	133 333	277 941	181 034
Фрегат	64,71 микрорайон	42	35 757	226 537	166 700
Лайф	Вторая речка	35	93 819	222 857	135 770
Фрегат-2	64,71 микрорайон	31	111 746	241 259	185 714
Дом на Бульваре	64,71 микрорайон	30	141 176	233 480	177 041
Золотая Долина	Трудовое	16	97 000	152 425	97 000
Изумрудный	Вторая речка/Снеговая падь	16	172 727	278 378	206 284
Молодежный	64,71 микрорайон	11	132 660	206 461	153 396

Медианное значение цен по квартирам в ЖК Золотая Долина находится на нижней границе ценового диапазона – 97 000 руб./кв.м Это обусловлено, прежде всего, отдаленным районом расположения данного ЖК (Трудовое) и отсутствием инфраструктуры вокруг, прежде всего, дорог (в строящихся домах данного ЖК также наблюдается низкий уровень цен – см. выше раздел первичного рынка).

Максимальный уровень цен приходится на ЖК Изумрудный – 206 284 руб./кв.м ЖК Изумрудный включает дома экономичного класса, которые частично обладают характеристиками, присущим домам повышенной комфортности.

Вторичный рынок квартир

На вторичном рынке дома тоже подразделяются на классы, однако острой необходимости в подразделении вторичного рынка жилья на классы комфортности нет. Это видно по крупнейшим интернет-порталам, типа https://111bashni.ru/, https://domclick.ru/ и др., которые со скрупулёзностью делят жилье на классы в строящихся и уже построенных новых домах, но при этом практически не занимаются таким разделением в домах более ранней застройки.

Такое положение дел связано прежде всего с нехваткой информации. Чем старее дом, тем труднее найти необходимую достоверную информацию для присвоения дому соответствующего класса.

На первичном рынке основными поставщиками информации о продаваемом жилье являются застройщики, которые заинтересованы в раскрытии данных о ценах на продаваемые квартиры и характеристиках построенных домов, благоустройстве территории вокруг дома. Они размещают такую информацию на риэлтерских сайтах и других интернет- порталах с целью ускорения продаж.

По домам более старой застройки нет заинтересованных лиц в массовом доведении информации до покупателя о характеристиках домов, в которых продаются квартиры,
об инфраструктуре и благоустройстве территории и, поэтому, зачастую вторичный рынок жилья, кроме новых домов, массово не подразделяется на классы. Донесение информации о классе комфортности на вторичном рынке жилья происходит в том случае, если продавцы/риелторы указывают класс дома в тексте объявления. При этом чаще всего выделяется несколько условных классов, основные из них – это «Сталинки», «Хрущевки», «Брежневки», «Дома перестроечного периода» и относительно новые дома.

Сталинские дома строились в период с конца 1930-х до конца 1950-х годов, стены возводили из кирпича, этажностью 2-7 этажей, иногда выше. Основное их отличие состоит в высоких потолках, больших окнах, квартиры имеют большую площадь. Во Владивостоке такие дома расположены в разных районах города, но основная часть сосредоточена в центре.

Дома хрущевской постройки имеют типовые серии, основная разница состоит в материале стен: панельные, кирпичные или блочные. Их строительство приходилось на период: 1956 – конец 1980-х годов, этажность домов невысокая – 4 или 5 этажей. Квартиры в таких домах небольшой площади, в них маленькие кухни (до 7 кв. м), невысокие потолки (до 2,6 м), и плохая шумоизоляция. Учитывая вышеперечисленные параметры, часто можно увидеть невысокую цену на недвижимость в таких домах. «Хрущевки» можно встретить в каждом районе города Владивостока.

«Брежневки» – это дома улучшенной постройки, возводились в период с 1964 по 1985 годы из кирпича или панелей. Основное отличие состоит в наличии лифтов и мусоропроводов в подъездах. В начале этажность была не высокой – 5 этажей, со временем стали возводить более высокие дома – 9 этажей и выше. Также стоит отметить, что постепенно увеличивалась площадь квартир, по сравнению с домами, построенными ранее. Учитывая перечисленные факторы – стоимость квартир в «Брежневках» выше, чем в домах хрущевской постройки.

«Дома перестроечного периода» – это дома, построенные после распада СССР (после 1992 г.). После распада Советского Союза ослаб контроль за строительством, что повлекло за собой воровство, нарушение технологий и др. В связи с этим качество домов перестроечного периода иногда хуже ранее построенных домов.

Современные дома отличаются архитектурой, этажностью и материалом стен.
В пригороде развернулось активное строительство среднеэтажных домов, есть и многоэтажные. В городской черте, в основном, идет многоэтажная застройка. Материал стен – чаще всего монолит. На данный момент строительные компании сразу создают проект на строительство целого жилого комплекса, в котором учтены такие параметры как: парковка, детские площадки, площадки для занятия спортом и благоустройство территории.

Учитывая, что на вторичном рынке жилья нет массового разделения предложений
о продаже квартир на классы комфортности, и маркировка жилья на рынке происходит эпизодически – лишь в отдельных объявлениях, далее в настоящем Отчете рыночная информация в отношении вторичного рынка жилья представлена без соответствующей градации на классы комфортности.

В таблице ниже представлено распределение количества единиц рыночной информации по подгруппам в соответствии с Методическими указаниями.

Таблица 3.2.48 – Распределение количества предложений квартир в разрезе функциональных подгрупп

Функциональная подгруппа	Код подгруппы в соответствии с Приложением 2	Количество объектов
Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)	0100	23 747
Квартиры в многоквартирных домах малоэтажной жилой застройки	0200	2 685

Квартиры в домах малой этажности включительно были промаркированы кодом подгруппы 0200, в домах средне- и многоэтажной застройки – код 0100.

Первичный рынок в недавно построенных домах трудно отделить от вторичного рынка, т.к. сложно идентифицировать продавца и определить, какая именно квартира продается – от застройщика или квартира, которая уже побывала в собственности других лиц. Поэтому все предложения квартир в сданных домах были отнесены к вторичному рынку.

Для целей настоящего Отчета была cформирована выборка рынка квартир в многоквартирных домах в уже сданных домах, в которую были включены 26 432 единиц информации об объектах недвижимости (квартирах), предлагавшихся к продаже в период
с 01.01.2022 по 31.12.2022 в Приморском крае, 12 061 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже и 14 371 – по сделкам. За исследуемый период оспариваний/установления в размере рыночной кадастровой стоимости по квартирам не было.

При формировании итоговой выборки были исключены предложения, в которых продавцы прямо указывали на то, что продается доля в собственности, были исключены квартиры, продающиеся в комплексе с другой недвижимостью (с гаражом, парковочным местом, земельным участком, хозяйственными постройками), квартиры, переведенные
в нежилой фонд, так же исключены предложения по квартирам, которые предполагалось выставить на торги, нестандартные квартиры (двух-, трех- этажные квартиры, квартиры
с бассейном, сауной, квартиры с полноценными каминами, квартиры с твердотопливным отоплением). Так же были проверены года постройки домов, которые были указаны в объявлениях, на логику. В сомнительных случаях (типа год постройки – 1500 г.) проставлены реальные годы постройки.

Из конечной выборки были исключены виды сделок, указанные в настоящем Отчете в разделе 3.2.6.

Данные анализа динамики медианных значений удельных показателей цен в целом по Приморскому краю по предложениям/сделкам по продаже квартир за 2022 г. говорят
о том, что за указанный период на вторичном рынке жилья в Приморском крае наблюдалось колебание месячных медианных значений цен в коридоре 82 – 100 тыс. руб./кв. м (с небольшими разнонаправленными всплесками в конце года).

Рисунок 3.2.9 – Месячные медианные значения удельных показателей цен по сделкам/предложениям по продаже квартир на вторичном рынке жилья в Приморском крае

Анализ таблицы ниже говорит о том, что в целом количество сделок незначительно превышает количество предложений (54,37 % и 45,63 % соответственно).

Таблица 3.2.49 – Структура объема сделок/предложений квартир в разрезе муниципальных районов

№ п/п	Муниципальное образование	Предложений, шт.	Сделок, шт.	Всего предложений/сделок

шт.	%
1	Владивостокский ГО	5 564	5 592	11 156	42,21 %
2	Уссурийский ГО	1 315	1 495	2 810	10,63 %
3	Находкинский ГО	1 194	1 457	2 651	10,03 %
4	Артемовский ГО	976	773	1 749	6,62 %
5	Арсеньевский ГО	494	753	1 247	4,72 %
6	Дальнегорский ГО	380	447	827	3,13 %
7	Спасск-Дальний ГО	192	434	626	2,37 %
8	Партизанский ГО	204	395	599	2,27 %
9	Надеждинский МР	191	324	515	1,95 %
10	Большой Камень ГО	200	314	514	1,94 %
11	ЗАТО Фокино ГО	218	273	491	1,86 %
12	Лесозаводский ГО	167	297	464	1,76 %
13	Кавалеровский МО	113	172	285	1,08 %
14	Пожарский МО	43	217	260	0,98 %
15	Михайловский МР	106	147	253	0,96 %
16	Дальнереченский ГО	74	171	245	0,93 %
17	Хорольский МО	86	135	221	0,84 %
18	Хасанский МО	73	139	212	0,80 %
19	Октябрьский МО	59	120	179	0,68 %
20	Шкотовский МО	77	85	162	0,61 %
21	Черниговский МО	48	99	147	0,56 %
22	Кировский МР	50	84	134	0,51 %
23	Спасский МР	25	75	100	0,38 %
24	Чугуевский МО	24	66	90	0,34 %
25	Лазовский МО	24	61	85	0,32 %
26	Партизанский МО	29	49	78	0,30 %
27	Яковлевский МО	42	30	72	0,27 %
28	Ханкайский МО	22	45	67	0,25 %
29	Пограничный МО	17	35	52	0,20 %
30	Анучинский МО	25	11	36	0,14 %
31	Красноармейский МР	10	24	34	0,13 %
32	Ольгинский МО	10	21	31	0,12 %
33	Тернейский МО	8	19	27	0,10 %
34	Дальнереченский МР	1	12	13	0,05 %
Общий итог	12 061	14 371	26 432	100 %

Практически половина всех сделок/предложений в Приморском крае приходится
на Владивостокский ГО – 11 156 шт. (42,21 %). Далее следуют Уссурийский, Находкинский
и Артемовский ГО (10,63 %, 10,03 % и 6,62 % соответственно).

Менее 10 % от общего числа сделок/предложений суммарно приходится на Пожарский, Михайловский, Хорольский, Хасанский, Октябрьский, Шкотовский, Черниговский, Кировский, Спасский, Чугуевский, Лазовский, Партизанский, Яковлевский, Ханкайский, Пограничный, Анучинский, Красноармейский, Ольгинский, Тернейский, Дальнереченский районы и Дальнереченский ГО (в каждом из перечисленных районов зафиксировано сделок и предложений менее 1 % от общего количества сделок/предложений по продаже квартир по Приморскому краю).

Медианные значения цен предложений находятся в широком интервале от 9 567 руб./кв. м в Красноармейском МР до 156 486 руб./кв. м во Владивостокском ГО.

Таблица 3.2.50 – Удельные показатели рыночной цены предложений купли-продажи квартир в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	5 564	16 667	539 153	156 486
2	Надеждинский МР	191	27 451	204 082	115 152
3	Артемовский ГО	976	16 418	217 391	113 559
4	Уссурийский ГО	1 315	19 608	214 286	106 212
5	Большой Камень ГО	200	40 107	175 824	102 440
6	Находкинский ГО	1 194	13 675	178 571	90 702
7	Арсеньевский ГО	494	27 419	120 370	80 700
8	Партизанский МО	29	25 316	130 094	77 273
9	Чугуевский МО	24	10 577	81 188	63 880
10	Хасанский МО	73	15 054	138 889	62 698
11	Ханкайский МО	22	19 965	77 922	58 985
12	Спасск-Дальний ГО	192	8 230	97 466	55 855
13	ЗАТО Фокино ГО	218	17 167	124 555	55 656
14	Шкотовский МО	77	10 345	118 343	52 459
15	Лесозаводский ГО	167	16 194	96 078	52 448
16	Пограничный МО	17	15 306	65 306	51 370
17	Тернейский МО	8	30 882	87 500	49 945
18	Черниговский МО	48	9 804	107 784	47 671
19	Кавалеровский МО	113	4 161	76 768	46 429
20	Партизанский ГО	204	6 897	98 214	45 561
21	Дальнереченский ГО	74	12 012	76 779	45 501
22	Пожарский МО	43	8 677	60 606	43 643
23	Анучинский МО	25	8 902	87 755	42 453
24	Михайловский МР	106	7 543	122 500	41 385
25	Кировский МР	50	24 229	68 286	36 813
26	Октябрьский МО	59	9 479	90 498	36 544
27	Яковлевский МО	42	10 303	59 347	36 430
28	Спасский МР	25	11 677	57 661	35 549
29	Лазовский МО	24	15 652	71 247	35 188
30	Дальнегорский ГО	380	6 390	76 531	29 911
31	Хорольский МО	86	10 959	76 253	28 888
32	Дальнереченский МР	1	25 210	25 210	25 210
33	Ольгинский МО	10	14 516	41 284	22 697
34	Красноармейский МР	10	3 846	41 408	9 567
Общий итог	12 061	3 846	539 153	118 889

Анализ таблицы говорит о том, что минимальные цены приходятся на такие районы, как Красноармейский и Кавалеровский (3 846 руб./кв. м – удельный показатель цены за 2-х комнатную квартиру в панельном 5-этажном доме в пгт. Восток Красноармейского района
в удовлетворительном состоянии; 4 161 руб./кв.м – 3-х комнатная в панельном 2-этажном доме в селе Устиновка Кавалеровского района требующая ремонта). Максимум цен приходится на Владивосток (539 153 руб./кв. м – 3-х комнатная квартира во Владивостоке по ул. Набережная 5В – ЖК «Адмирал» с эксклюзивной отделкой в отличном состоянии).

Медианные значения цен по сделкам так же, как и по предложениям, находятся в достаточно широком интервале от 7 797 руб./кв. м в Красноармейском МР до 137 728 руб./кв. м во Владивостокском ГО.

Таблица 3.2.51 – Удельные показатели рыночной цены сделок купли-продажи квартир в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	5 592	12 077	483 871	137 728
2	Надеждинский МР	324	15 833	180 639	107 003
3	Большой Камень ГО	314	27 731	185 727	97 613
4	Уссурийский ГО	1 495	10 518	168 024	96 814
5	Артемовский ГО	773	11 894	203 540	93 379
6	Находкинский ГО	1 457	6 329	179 221	71 510
7	Арсеньевский ГО	753	18 587	110 707	70 423
8	Партизанский МО	49	7 692	150 160	67 086
9	Чугуевский МО	66	10 951	89 362	58 938
10	Хасанский МО	139	8 510	99 071	54 196
11	Ханкайский МО	45	11 222	73 801	50 218
12	Анучинский МО	11	7 949	84 833	48 173
13	Пограничный МО	35	12 987	73 171	46 753
14	Тернейский МО	19	12 531	57 377	45 738
15	Спасск-Дальний ГО	434	4 757	131 148	43 518
16	Дальнереченский ГО	171	8 834	96 034	40 909
17	Пожарский МО	217	7 273	75 000	40 134
18	Лесозаводский ГО	297	8 092	97 614	39 634
19	Михайловский МР	147	3 432	130 435	37 594
20	ЗАТО Фокино ГО	273	11 287	112 867	36 865
21	Кировский МР	84	15 046	84 173	35 803
22	Черниговский МО	99	4 098	101 470	35 714
23	Лазовский МО	61	10 638	76 920	35 415
24	Октябрьский МО	120	7 229	93 645	35 087
25	Партизанский ГО	395	7 212	103 390	34 483
26	Шкотовский МО	85	8 065	82 192	33 333
27	Дальнереченский МР	12	18 950	39 296	33 033
28	Яковлевский МО	30	10 303	53 272	30 576
29	Кавалеровский МО	172	2 303	62 497	30 195
30	Дальнегорский ГО	447	4 167	92 402	23 299
31	Спасский МР	75	8 683	74 066	23 148
32	Хорольский МО	135	5 013	82 474	22 298
33	Ольгинский МО	21	5 423	56 742	16 632
34	Красноармейский МР	24	2 273	34 211	7 797
Общий итог	14 371	2 273	483 871	88 626

Анализ таблицы говорит о том, что минимальные цены по сделкам приходятся на такие районы, как Красноармейский и Кавалеровский районы (2 273 руб./кв. м и 2 303 руб./кв. м соответственно), максимальные цены зафиксированы во Владивостоке (483 871 руб./кв. м).

По большинству районов и городских округов уровень цен по сделкам – ниже уровня цен по предложениям. Это Отчетливо видно на диаграмме ниже. Можно предположить, что продавцы, выставляя квартиру на продажу, завышают уровень цен как минимум на величину скидки на торг.

Рисунок 3.2.10 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены по сделкам и предложениям в разрезе муниципальных районов

В Приморском крае более половины всех сделок/предложений были зафиксированы по продаже квартир, расположенных в среднеэтажных домах (4-8 этажей), при этом самые высокие цены были зафиксированы по квартирам, расположенным в «высотках» (в домах 9 этажей и выше).

Таблица 3.2.52 – Структура объема сделок/предложений квартир в зависимости от этажности дома

№ п/п	Муниципальное образование/ Этажность дома	Малоэтажные дома (до 3- х этажей)	Среднеэтажные дома (4-8 этажей)	Многоэтажные дома (9 этажей и выше)	Всего

Шт.	%*	Шт.	%*	Шт.	%*	Шт.	%*
1	Владивостокский ГО	577	5%	3 018	27%	7 561	68%	11 156	100%
2	Уссурийский ГО	262	9%	1 860	66%	688	24%	2 810	100%
3	Находкинский ГО	268	10%	2 117	80%	266	10%	2 651	100%
4	Артемовский ГО	248	14%	1 212	69%	289	17%	1 749	100%
5	Арсеньевский ГО	111	9%	723	58%	413	33%	1 247	100%
6	Дальнегорский ГО	81	10%	746	90%	827	100%
7	Спасск-Дальний ГО	70	11%	556	89%	626	100%
8	Партизанский ГО	164	27%	435	73%	599	100%
9	Надеждинский МР	162	31%	189	37%	164	32%	515	100%
10	Большой Камень ГО	23	4%	362	70%	129	25%	514	100%
11	ЗАТО Фокино ГО	3	1%	340	69%	148	30%	491	100%
12	Лесозаводский ГО	54	12%	336	72%	74	16%	464	100%
13	Кавалеровский МО	46	16%	239	84%	285	100%
14	Пожарский МО	12	5%	232	89%	16	6%	260	100%
15	Михайловский МР	38	15%	213	84%	2	1%	253	100%
16	Дальнереченский ГО	46	19%	199	81%	245	100%
17	Хорольский МО	57	26%	164	74%	221	100%
18	Хасанский МО	39	18%	168	79%	5	2%	212	100%
19	Октябрьский МО	55	31%	124	69%	179	100%
20	Шкотовский МО	45	28%	117	72%	162	100%
21	Черниговский МО	61	41%	86	59%	147	100%
22	Кировский МР	26	19%	74	55%	34	25%	134	100%
23	Спасский МР	24	24%	76	76%	100	100%
24	Чугуевский МО	30	33%	60	67%	90	100%
25	Лазовский МО	6	7%	79	93%	85	100%
26	Партизанский МО	52	67%	26	33%	78	100%
27	Яковлевский МО	27	38%	45	63%	72	100%
28	Ханкайский МО	27	40%	40	60%	67	100%
29	Пограничный МО	19	37%	33	63%	52	100%
30	Анучинский МО	36	100%	36	100%
31	Красноармейский МР	9	26%	25	74%	34	100%
32	Ольгинский МО	7	23%	24	77%	31	100%
33	Тернейский МО	27	100%	27	100%
34	Дальнереченский МР	13	100%	13	100%
Общий итог	2 685	10%	13 958	37%	9 789	53%	26 432	100%

*%- доля сделок/предложений квратир в домах определенной этажности в конкретном муниципальном образовании

Рисунок 3.2.11 – Диаграмма распределения сделок/предложений по продаже квартир в зависимости от этажности домов по Приморскому краю

Рисунок 3.2.12 – Диаграмма распределения сделок/предложений по продаже квартир в зависимости от этажности домов по Владивостокскому ГО

Вышеприведенные данные говорят о том, что 52,81 % от всех сделок/предложений
по продаже квартир в Приморском крае приходится на квартиры в среднеэтажных домах, 37,03 % – на квартиры в многоэтажных домах, 10,16 % – на квартиры в малоэтажных домах.

Причем по Владивостокскому ГО структура немного иная чем в целом по Приморскому краю, а именно – во Владивостокском ГО наибольшее количество продаваемых квартир было в многоэтажных домах (67,78 %), меньше в среднеэтажных (27,05 %) и лишь 5,17 % приходилось на малоэтажные дома.

В целом по Приморскому краю структура продаж отличается от структуры во Владивостокском ГО, т.к. на общее число продаж по краю влияет тот факт, что в районах и более мелких городских округах (по сравнению с Владивостокским ГО) преобладают продажи в среднеэтажных домах, т.к. там отсутствуют или крайне малое количество многоэтажных домов.

Таблица 3.2.53 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены сделок/предложений купли-продажи квартир муниципальных районов Приморского края в зависимости от этажности домов (руб./кв. м)

№ п/п	Муниципальное образование	Малоэтажные дома	Среднеэтажные дома	Многоэтажные дома
1	Владивостокский ГО	127 832	142 180	151 147
2	Артемовский ГО	92 067	105 035	118 026
3	Уссурийский ГО	78 897	101 521	110 901
4	Надеждинский МР	76 212	98 169	129 106
5	Большой Камень ГО	64 103	97 422	102 951
6	Арсеньевский ГО	72 545	81 841	61 765
7	Находкинский ГО	62 664	81 756	98 940
8	Партизанский МО	66 315	71 206
9	Чугуевский МО	57 217	61 079
10	Хасанский МО	40 875	60 404	75 862
11	Ханкайский МО	52 314	52 753
12	Лесозаводский ГО	29 737	49 334	35 874
13	Спасск-Дальний ГО	34 859	49 085
14	Черниговский МО	31 949	48 173
15	Пограничный МО	48 860	47 180
16	Тернейский МО	46 296
17	Дальнереченский ГО	25 116	45 872
18	ЗАТО Фокино ГО	38 610	45 103	44 420
19	Пожарский МО	14 614	43 195	31 911
20	Шкотовский МО	44 928	41 763
21	Партизанский ГО	28 844	41 525
22	Кавалеровский МО	19 735	39 886
23	Михайловский МР	79 615	38 393	98 958
24	Октябрьский МО	33 113	37 834
25	Кировский МР	40 457	36 364	32 662
26	Лазовский МО	29 472	35 461
27	Яковлевский МО	32 895	35 374
28	Дальнереченский МР	31 646
29	Дальнегорский ГО	18 269	26 970
30	Спасский МР	21 729	25 397
31	Хорольский МО	30 769	24 417
32	Ольгинский МО	42 827	17 736
33	Красноармейский МР	30 534	7 093
34	Анучинский МО	44 976

Таким образом, по рынку продаж квартир в Приморском крае прослеживается закономерность – чем меньше этажность дома, тем ниже удельный показатель рыночной цены. Максимальные цены сформировались по сделкам/предложениям на квартиры в многоэтажных домах Владивостокского ГО – 151 147 руб./кв. м, минимальные в Кировском МР – 32 662 руб./кв.м В большинстве муниципальных образованиях высотные дома не строятся.

Уровень цен в малоэтажных домах значительно ниже: от 14 614 руб./кв. м в Пожарском МО до 127 832 руб./кв. м во Владивостокском ГО.

Самый массовый сегмент – это квартиры в домах средней этажности. Уровень цен
в данном сегменте – от 7 093 руб./кв. м – в Красноармейском МР, до 142 180 руб./кв. м –
во Владивостокском ГО.

71,38 % из всех квартир, продававшихся в Приморском крае в исследуемом периоде, располагались в домах послевоенной постройки (1951–1991 гг). Порядка 16,9 % квартир продавались в новых домах, которые были построены после 2013 года. Квартиры в домах с годом постройки 1992–2012 гг составили 9,7 %. Менее 2 % пришлось на квартиры в домах, построенных до 1950 года.

Таблица 3.2.54 – Структура сделок/предложений квартир в разрезе этажности и годов постройки домов

№ п/п	Этажность дома/ Год постройки	до 1950 г	1951-1991гг	1992-2012гг	Позже 2013 г	Нет данных	Итого
1	Малоэтажные дома	383	1 937	126	229	10	2 685
2	Многоэтажные дома	2	5 023	1 359	3 402	3	9 789
3	Среднеэтажные дома	130	11 908	1 080	836	4	13 958
Итого	515	18 868	2 565	4 467	17	26 432

1,95 %	71,38 %	9,70 %	16,90 %	0,06 %	100,00 %

Таблица 3.2.55 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены сделок/предложений купли-продажи квартир муниципальных районов Приморского края в зависимости от года постройки дома (руб./кв. м)

№ п/п	Муниципальное образование	До 1950 г	1951-1991 гг	1992-2012 гг	Позже 2013 г
1	Владивостокский ГО	142 415	145 000	151 254	156 042
2	Артемовский ГО	93 458	101 613	114 410	120 928
3	Уссурийский ГО	72 109	99 174	106 680	110 000
4	Большой Камень ГО	64 103	96 820	100 000	102 951
5	Надеждинский МР	57 559	82 508	77 905	117 325
6	Находкинский ГО	61 667	80 000	94 771	83 409
7	Арсеньевский ГО	57 423	75 758	85 799	86 270
8	Партизанский МО	34 618	69 368	90 787	122 867
9	Чугуевский МО	60 060	57 578	71 823
10	Хасанский МО	28 000	57 452	49 587	34 188
11	Ханкайский МО	52 626	59 642
12	Пограничный МО	13 575	50 685	49 852	42 705
13	Анучинский МО	47 836	19 120
14	Спасск-Дальний ГО	18 924	47 792	45 593	43 970
15	Тернейский МО	46 296	55 279
16	ЗАТО Фокино ГО	38 610	44 627	56 696
17	Лесозаводский ГО	44 280	44 225	30 488
18	Дальнереченский ГО	17 921	42 169	54 878	30 247
19	Шкотовский МО	40 741	41 571	45 898	92 319
20	Черниговский МО	40 304	59 167
21	Пожарский МО	40 218	46 136
22	Михайловский МР	27 580	39 745	39 779	98 958
23	Партизанский ГО	35 917	37 736	45 662	63 492
24	Октябрьский МО	25 385	36 467	80 383
25	Кировский МР	36 290	38 050	68 286
26	Кавалеровский МО	36 061	43 614	17 602
27	Яковлевский МО	35 374	26 882	45 026
28	Лазовский МО	34 999	36 475	39 366
29	Дальнереченский МР	31 646
30	Дальнегорский ГО	23 994	25 701	35 211	27 864
31	Спасский МР	24 942
32	Хорольский МО	24 417	48 650
33	Ольгинский МО	16 632	41 284	52 632
34	Красноармейский МР	8 859

Анализ таблицы говорит о том, что в некоторых случаях есть зависимость цены от года постройки: чем старше дом, тем дешевле стоимость квартир. Но этот фактор не является основным при определении стоимости квартир.

Для дальнейшего анализа рынка квартир были рассмотрены предложения квартир (сделки не рассматривались ввиду того, что информация о сделках содержит значительное количество домов, материал стен которых установить не представляется возможным. Например, в отношении значительного количество домов материал стен указан как «смешанные» или «из прочих материалов»).

Материалы стен, указанные в объявлениях, были сгруппированы в следующие сегменты.

Таблица 3.2.56 – Сегментирование материалов стен, указанных в объявлениях о продаже квартир

Вариант материала стен, обозначенный в объявлении	Сегмент
Шлакоблок; Шлакобетон; Из мелких бетонных блоков	Из мелких бетонных блоков
Железобетонные; Из унифицированных железобетонных элементов; Крупноблочные; Крупнопанельные; Панельные; Из легкобетонных панелей	Крупнопанельные
Смешанные; Из прочих материалов	Прочих материалов/Смешанные
Кирпично- монолитные; Кирпичные	Кирпичные
Монолитно- каркасные; Монолитные	Монолитные
Блочные	Блочные
Деревянные	Деревянные

Рисунок 3.2.13 – Диаграмма распределения предложений по продаже квартир в зависимости от материала стен домов по Приморскому краю

Данные анализа диаграммы говорят о том, что практически половина (44,75 %) квартир, предлагаемых к продаже, расположена в крупнопанельных домах; немного меньше (36,39 %) предлагалось в кирпичных домах; 13,03 % – в монолитных; 4,04 % – в блочных и менее 2 % квартир продавались в домах из мелких бетонных блоков, в деревянных домах, домах из прочих и смешанных материалов.

Таблица 3.2.57 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены предложений квартир в Приморском крае в зависимости от материала стен дома (руб./кв. м)

Муниципальное образование	Крупнопанельные	Кирпичные	Монолитные	Блочные	Из мелких бетонных блоков	Деревянные	Прочие/ Смешанные материалы
Владивостокский ГО	147 541	158 307	182 759	143 661	137 114	106 785
Надеждинский МР	121 359	87 774	149 342	59 951	138 821
Артемовский ГО	110 632	111 987	131 250	112 529	103 571
Уссурийский ГО	104 348	106 552	123 831	118 415	79 044	65 476	77 353
Большой Камень ГО	104 545	98 182	132 979	75 692	54 545
Находкинский ГО	97 168	90 698	103 614	87 821	73 797	56 416	105 294
Арсеньевский ГО	80 682	81 079	98 940	75 000	65 860
Партизанский МО	54 485	86 643	60 689	36 977	122 867
Чугуевский МО	64 394	63 366
Хасанский МО	58 766	64 267
Ханкайский МО	58 985	59 323
Спасск-Дальний ГО	58 730	54 194	44 000	37 351
ЗАТО Фокино ГО	50 239	70 588	53 531	59 524	56 818
Шкотовский МО	47 056	53 081	92 908	92 857	40 741
Лесозаводский ГО	48 447	57 794	26 749
Пограничный МО	53 267	50 275	15 306
Тернейский МО	47 727	54 422
Черниговский МО	58 185	27 244
Кавалеровский МО	46 843	18 605	46 379	47 538	27 682
Партизанский ГО	50 000	45 667	22 546	23 685	30 000	16 355
Дальнереченский ГО	47 259	46 154	21 834	16 548
Пожарский МО	45 076	42 391	24 490
Анучинский МО	64 534	37 351
Михайловский МР	40 459	65 259	57 790	100 000
Кировский МР	33 493	41 107	49 768
Октябрьский МО	25 990	42 959	90 047
Яковлевский МО	35 301	36 980	45 775
Спасский МР	35 494	36 024	32 813
Лазовский МО	32 660	36 364	32 679
Дальнегорский ГО	30 973	29 660	26 667	25 090	21 460	20 206	49 822
Хорольский МО	28 881	34 302	39 216	16 250	13 177
Дальнереченский МР	25 210
Ольгинский МО	22 087	22 422	41 284
Красноармейский МР	9 524	32 979

Квартиры в монолитных домах – одни из самых дорогих сегментов. Медианные значения удельного показателя цен колеблются от 182 759 руб./кв. м – во Владивостокском ГО, до 22 546 руб./кв. м – в Партизанском ГО. Причем во Владивостокском ГО высокий уровень цен формируют в основном монолиты в высотных домах в новостройках (квартиры в ЖК Аквамарин, Адмирал, Орлиное гнездо, Ольга, Тринити и т.д.). В Партизанском ГО рынок квартир
в монолитных домах незначительный по сравнению с Владивостоком (см. таблицу выше) и значительная часть монолитных домов – это малоэтажные/среднеэтажные дома послевоенной постройки, расположенные в селах Углекаменск, Авангард.

Квартиры в крупнопанельных домах – это сегмент относительно недорогих квартир, дешевле только квартиры в старых деревянных домах и домах из прочих материалов.

Медианные значения удельного показателя цен находятся в диапазоне от 147 541 руб./кв. м во Владивостоке до 9 524 руб./ кв. м в Красноармейском МР. Большая часть крупнопанельных домов – это панельные дома экономического класса, построенных в советский послевоенный период 1951–1991 гг.

Далее представлен анализ рынка квартир в разрезе количества комнат в квартире. Сделки в данной части не рассматриваются, т.к. по сделкам не была предоставлена информация относительно количества комнат в продаваемой квартире.

Рисунок 3.2.14 – Диаграмма распределения предложений по продаже квартир в зависимости от количества комнат в Приморском крае

Наибольшее количество предложений в исследуемом 2022 г в Приморском крае было по 2-х комнатным квартирам – 36 %, примерно в равной степени предлагалось 3-х комнатных – 23,73 % и 1-комнатных – 23,72 %, гостинок – 8,11 % и 4-х комнатных – 3,49 %, комнат – 3,34 %, студий – 1,18 % и меньше 0,5 % – это 5,6 комнатные, квартиры свободной планировки.

Характерной чертой рынка жилья Приморского края является наличие такого сегмента квартир, как гостинки.

Гостинки – это жилье небольшой площади, без отдельной кухни и совмещенным санузлом. Располагаются часто в панельных домах. Квартиры с предложениями о продаже
с такой планировкой встречаются в большинстве районов Приморского края.

Квартиры студии – это жилая недвижимость, в которой не предусмотрено перегородок, кухня соединена с комнатой и прихожей. Часто предусмотрены балконы или лоджии, площадь квартир варьируется от 20 кв.м Встретить такие квартиры можно в современных домах, построенных не более 10 лет назад.

Медианные значения удельного показателя цены в разрезе по муниципальным районам и количеству комнат в продаваемых квартирах см. ниже.

Таблица 3.2.58 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены предложений купли-продажи квартир в Приморском крае в зависимости количества комнат в продаваемой квартире (руб./кв.м)

Муниципальное образование	Комнаты	Гостинка	1-студия	1-комнатные	2-х комнатные	3-х комнатные	4-х комнатные*
Владивостокский ГО	164 204	176 087	196 160	167 500	149 746	141 548	145 313
Артемовский ГО	124 265	120 588	128 399	128 750	109 127	96 626	111 605
Большой Камень ГО	61 607	141 860	111 111	109 091	101 469	96 031
Уссурийский ГО	97 059	109 099	119 655	117 378	104 762	98 150	94 400
Надеждинский МР	162 963	108 889	132 029	104 487	89 049	71 478
Находкинский ГО	50 000	91 035	102 785	96 610	87 580	80 039
Партизанский МО	86 643	87 179	51 724
Арсеньевский ГО	31 628	60 559	86 111	84 177	85 000	76 138
ЗАТО Фокино ГО	46 296	44 320	63 596	47 749	75 503
Хасанский МО	80 000	124 030	71 429	72 774	61 821	56 452	62 821
Ханкайский МО	67 384	58 947	58 608
Спасск-Дальний ГО	29 487	33 333	54 455	58 065	53 287	60 906
Лесозаводский ГО	34 604	57 576	57 581	54 845	59 836
Пограничный МО	48 860	54 620	48 068	52 228
Чугуевский МО	66 139	54 493	60 000
Черниговский МО	46 667	41 122	54 348	45 362	43 478
Шкотовский МО	69 444	48 054	51 259	50 702
Дальнереченский ГО	19 709	45 090	49 038	45 547	49 505
Тернейский МО	47 727	39 216	69 831
Анучинский МО	34 639	47 500	42 105
Кавалеровский МО	44 304	50 745	46 843	39 531	36 940
Лазовский МО	36 364	46 512	29 497
Пожарский МО	23 511	34 971	52 220	43 863	46 836	32 338
Партизанский ГО	44 025	56 864	51 852	50 000	42 000	42 693	24 922
Михайловский МР	26 923	81 303	43 939	39 008	52 635	35 507
Кировский МР	31 020	50 167	38 998	36 364	38 983
Яковлевский МО	35 088	42 827	36 980	23 364
Октябрьский МО	57 328	72 100	33 333	25 385	52 398
Дальнегорский ГО	25 862	26 163	25 568	32 156	30 722	32 912
Хорольский МО	18 957	26 756	31 522	28 120
Спасский МР	32 813	27 897	40 453
Ольгинский МО	29 661	18 841	27 877	34 146	22 973
Дальнереченский МР	25 210
Красноармейский МР	9 574	8 915

*5, 6-ти комнатные и квартиры со свободной планировкой не представлены в таблице в связи с тем, что количество подобной недвижимости в целом носит крайне ограниченный характер, что в том числе отражается и на количестве предложений к продаже на рынке.

Учитывая, что по сделкам информация по состоянию отделки квартир не была представлена, а также в связи с тем, что представленная информация по уровню отделки
в предложениях носит достаточно субъективный характер, анализ рынка в части состояния отделки квартир в рамках данного Отчета не производился.

В связи с тем, что максимальные объемы продаж/сделок в Приморском крае приходятся на Владивостокский ГО, далее приводятся удельные показатели цен по продаже квартир и объемы сделок/предложений по Владивостоку в разрезе районов города.

Карта микрорайонов Владивостокского ГО

В настоящем Отчете градация микрорайонов Владивостокского ГО, используемая
в рамках анализа рынка недвижимости, составлена в соответствие с градацией сайта www.farpost.ru.

Рисунок 3.2.15 – Карта Микрорайонов Владивостокского ГО

Ценовые показатели по квартирам по Владивостокскому ГО

В таблице ниже приведена структура объема сделок/предложений квартир в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО.

Таблица 3.2.59 – Структура объема сделок/предложений квартир в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО

№ п/п	Микрорайон Владивостокского ГО	Предложений, шт.	Сделок, шт.	Всего предложений/сделок

шт.	%
1	Вторая речка	653	691	1 344	11,89 %
2	Чуркин	636	596	1 232	10,87 %
3	64, 71 микрорайоны	551	508	1 059	8,84 %
4	Центр	406	370	776	8,84 %
5	Третья рабочая	333	318	651	6,08 %
6	Столетие	253	352	605	5,39 %
7	Баляева	277	321	598	5,20 %
8	Первая речка	220	209	429	4,51 %
9	Эгершельд	221	182	403	4,08 %
10	Борисенко	241	244	485	3,72 %
11	Снеговая падь	177	209	386	3,44 %
12	Некрасовская	159	174	333	3,42 %
13	Тихая	200	197	397	3,18 %
14	БАМ	164	157	321	2,76 %
15	Патрокл	121	151	272	2,66 %
16	Океанская	133	107	240	2,05 %
17	Луговая	130	114	244	2,01 %
18	Трудовое	96	151	247	1,80 %
19	Седанка	94	76	170	1,56 %
20	Толстого	62	81	143	1,39 %
21	Трудовая	96	78	174	1,35 %
22	Садгород	67	66	133	1,06 %
23	Снеговая	51	75	126	0,96 %
24	Фадеева	45	37	82	0,71 %
25	Гайдамак	43	30	73	0,67 %
26	Заря	31	23	54	0,46 %
27	Весенняя	42	19	61	0,41 %
28	о. Русский	30	37	67	0,40 %
29	Пригород	23	9	32	0,22 %
30	Горностай	6	2	8	0,05 %
31	Спутник	1	3	4	0,02 %
32	о. Попова	3	3	0,01 %
33	П-ов Песчаный	2	2	4	0,01 %
Общий итог	5 564	5 592	11 156	100 %

Наибольшее количество предложений по продаже квартир за анализируемый период выявлено в следующих микрорайонах: Вторая речка (11,89 %), Чуркин (10,87 %), Центр
и 64,74 микрорайоны по 8,84 % каждый.

Менее 0,5 % сделок/предложений приходится на такие районы как: остров Попова, полуостров Песчаный, Спутник, Горностай, Пригород, Заря, Весенняя, о. Русский. Данные районы малозастроены многоквартирными домами.

Таблица 3.2.60 – Удельные показатели рыночных цен предложений/сделок по квартирам в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО

№ п/п	Микрорайон Владивостокского ГО	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Центр	776	14 142	539 153	186 288
2	Первая речка	429	27 778	418 994	175 258
3	Некрасовская	333	33 727	352 941	171 694
4	Эгершельд	403	30 030	384 146	168 085
5	Патрокл	272	31 348	296 154	163 060
6	Толстого	143	23 810	321 759	160 232
7	Третья рабочая	651	16 243	326 772	155 656
8	Седанка	170	20 040	371 287	152 929
9	Столетие	605	13 731	304 965	152 128
10	Гайдамак	73	49 180	250 000	151 746
11	Вторая речка	1 344	14 793	469 799	148 991
12	Фадеева	82	31 056	230 000	147 838
13	Чуркин	1 232	13 072	483 871	146 513
14	БАМ	321	17 204	363 636	145 669
15	Баляева	598	17 857	285 714	145 652
16	Снеговая падь	386	34 369	278 378	143 947
17	Заря	54	58 111	252 560	142 959
18	Луговая	244	49 153	272 932	140 445
19	Океанская	240	26 627	272 530	139 102
20	Тихая	397	16 502	224 265	137 615
21	64, 71 микрорайоны	1 059	12 531	372 578	137 277
22	Трудовая	174	22 222	204 255	131 614
23	Снеговая	126	34 195	211 823	131 256
24	Борисенко	485	14 558	243 056	129 244
25	Садгород	133	27 457	259 740	125 000
26	Трудовое	247	12 077	243 902	121 120
27	Пригород	32	88 362	154 930	117 999
28	Весенняя	61	52 632	169 048	109 948
29	о. Русский	67	37 376	160 592	102 686
30	Спутник	4	36 765	132 386	100 587
31	Горностай	8	91 250	140 893	100 283
32	о. Попова	3	33 113	56 497	36 524
33	П-ов Песчаный	4	23 932	29 310	25 783
Итого	11 156	12 077	539 153	147 569

Анализ таблицы выше говорит о том, что медианное значение цен на вторично рынке Владивостокского ГО составило 147 569 руб./кв. м. Самые дорогие районы – это Центр, Первая речка, Некрасовская и Эгершельд (медианное значение по этим районам колеблется
от 168 085 руб./кв. м до 186 288 руб./кв.м По уровню цен к ним приближается Патрокл,
где большое количество новых домов (медианное значение цен – 163 060 руб./кв. м).

Минимальная граница по уровню цен приходится на самые плохозастроенные территории Владивостока: островные территории, пригород и отдаленные территории (Горностай, Спутник, Весенняя, Пригород, Трудовое, Садгород). По ним медианное значение цен находится в диапазоне до 125 000 руб./кв. м и ниже. Причем по квартирам на острове Попова
и полуострове Песчаный экстремально низкие цены: медиана 25 783 – 36 524 руб./кв. м.

Рынок коммерческой недвижимости

Cогласно общепринятой классификации70 Асаул А.Н., Иванов С.Н., Старовой тов М.К. Экономика недвижимости. Учебник для ВУЗОВ/3- е изд., исправл. - СПб: АНО «ИПЭВ», 2009, Раздел 1. Глава 3; Могила В.Ф. Экономика недвижимости. Курс лекций для студентов специальности 080502- «Экономика и управление на предприятии жилищно- коммунального хозяйства»/Новочеркасск, 2009, с. 21 коммерческая недвижимость подразделяется на объекты, приносящие доход и создающие условия для его извлечения.

В рамках данной классификации сложились следующие сегменты рынка коммерческой недвижимости в зависимости от функционального назначения недвижимости:

Объекты, приносящие доход:

Торговая недвижимость.

Недвижимость под определенный вид бизнеса.

К объектам под определенный вид бизнеса относятся:

Дома отдыха, санатории

Под домами отдыха, санаториями в рамках настоящего Отчета подразумеваются дома отдых, санатории, пансионаты, базы отдыха, кемпинги и т.п. Объекты общественного питания (кафе, рестораны, столовые, кафетерии, кухни-столовые и т.д.). Отличительной чертой данных объектов является наличие в составе данного вида недвижимости зала для приема пищи и кухни с хозяйственными помещениями. Причем кухня обычно оборудована вытяжкой.

Объекты общественного питания.

Под объектами общественного питания подразумеваются кафе, рестораны, столовые, кафетерии, кухни-столовые и т.д.

Отличительной чертой данных объектов является наличие в составе данного вида недвижимости зала, для приема пищи и кухни с хозяйственными помещениями. Причем кухня обычно оборудована вытяжкой.

Бани, сауны

Данный вид недвижимости часто в своем составе имеет специализированные помещения, такие, как помывочные, раздевалки, бассейны и т.д.

Гостиницы

Под термином «гостиницы» подразумеваются гостиницы, гостиничные комплексы, мотели, апарт-отели и др.

Объекты автосервиса (объекты, расположенные на придорожной полосе и предназначенные для обслуживания транспортных средств (станции технического обслуживания, шиномонтажа, автосервисы, мойки).

Офисная недвижимость.

Многопрофильная недвижимость.

К объектам многопрофильного назначения относятся объекты, которые можно эксплуатировать под разные цели: под торговлю, для ведения определенного бизнеса, для организации услуг населению (парикмахерские, мед. услуги), под офисы, под производственно-складские нужды. При этом вид использования зачастую выбирается в зависимости от наиболее эффективного варианта использования данной недвижимости, исходя
из того состояния, в котором находится данный объект.

Чем более сходен многопрофильный объект по характеристикам с недвижимостью определенного сегмента, тем больше по уровню цен он приближается к ценовому диапазону этого определенного сходного сегмента.

Объекты, создающие условия для извлечения дохода

Объекты, создающие условия для извлечения дохода, включают в себя сегмент производственно-складской недвижимости.

К коммерческим объектам, создающим условия для извлечения дохода, относят объекты производственно-складского назначения, которые по своей сути являются местами для производства и складирования товаров.

К объектам производственного назначения предъявляются различные требования
в зависимости от характера выпускаемой продукции, организации производства и выполняемых функций. Например, к недвижимости производственного назначения могут быть определенные требования по высоте этажа, температурному режиму, влажности воздуха, транспортной доступности, возможности погрузо-разгрузочных работ, нагрузкам на перекрытия и т.д.

Складская недвижимость на рынке подразделяется на складские специализированные комплексы, оснащенные современными техническими средствами с соответствующими коммуникациями; современные ангары; объекты универсальной складской недвижимости без определенной специализации. К данному виду складской недвижимости, в том числе, относятся объекты, переоборудованные под склады из объектов других сегментов
в силу обстоятельств, например, моральное устаревание.

Таким образом, коммерческая недвижимость подразделяется рынком на вышеуказанные сегменты по функциональному назначению недвижимости, при этом внутри каждого рыночного сегмента все объекты подразделяются на виды71 Подробнее о видах коммерческой недвижимости см. в разделе 3.2.6 настоящего Отчета недвижимости.

Особенности рынка коммерческой недвижимости

В рамках анализа рынка коммерческой недвижимости был выявлен ряд особенностей рынка коммерческой недвижимости:

Часто на момент продажи коммерческой недвижимости там уже бывает налажен бизнес и сформирован поток клиентов.

При этом, в объявлениях продавцы зачастую пишут, что продают готовый бизнес, но подразумевают только продажу недвижимости, а не продажу бизнеса в классическом понимании, связанную с приобретением доли в уставном капитале компании/переводе бизнес-активов с компании продавца на компанию покупателя.

Редко продавцы, разместившие объявление на сайте по продаже недвижимости, предлагают продажу именно бизнеса, а не продажу недвижимости.

При продаже бизнеса продавцы обычно пишут о том, что согласны на перерегистрацию компании, указывают величины денежных потоков и % прибыли, дохода.

Для анализа рынка недвижимости предложения о продаже бизнеса, в которых прямо указывалось о согласии перерегистрации компании, продаже доли в уставном капитале компании/переводе бизнес-активов на компанию покупателя, в рассмотрение не брались.

Анализ объявлений, размещенных на сайтах https://www.farpost.ru/, https://cian.ru/, https://www.avito.ru/ говорит о том, что часто продавцы при размещении объявлений о продаже комплексов недвижимости некорректно указывают либо вообще не указывают в объявлениях пообъектную разбивку комплексов с указанием площадей зданий, входящих в комплекс, зачастую площади зданий округляются, бывает, что указываются площади 1-2 зданий на участке,
а площади других, входящих в состав комплекса зданий не указываются.

В рамках настоящего Отчета из состава рынка исключались объявления по продаже комплексов недвижимости без пообъектной разбивки и без указания площадей каждого объекта, входящего в комплекс, кроме этого, исключались объекты, которые продавались
с оборудованием, мебелью, техникой без пообъектного перечисления, в рассмотрение не брались торговые павильоны, продаваемые не как ОКС, связанный с земельным участком под ним, а просто, как павильон, который можно перевезти, сместить и т.д., удалялись дубли объявлений продажи одного и того же объекта (в составе рынка остались предложения наиболее близкие к дате оценки).

Из конечной выборки так же были исключены виды сделок, указанные в настоящем Отчете в разделе 3.2.6.

При анализе сделок были выявлены массовые продажи помещений (более 30 помещений) одного сегмента, расположенные в одном здании, с фиксацией сделки в один день.

Сделки с такими помещениями рассматриваются в рамках настоящего Отчета, как одна сделка по каждому из выявленных адресов с усредненными данными. Это связано
с тем, что массовые продажи коммерческих помещений являются исключением для рынка коммерческой недвижимости.

В рамках рынка коммерческой недвижимости были зафиксированы сделки, совершенные со зданиями, проданными в один день одновременно с земельными участками, на которых они расположены.

Сделки с такими зданиями объединяются в комплексы недвижимости в рамках настоящего Отчета и включают в себя стоимость всех объектов недвижимости (здания и земельные участки) в рамках каждого такого комплекса.

В случае если в один день или ближайший месяц были совершены сделки с одним зданием и одним участком, на котором расположено анализируемое здание, то такие сделки были также объединены в одну сделку с общей стоимостью земельного участка и здания.

В рамках настоящего Отчета в состав рынка включены сделки/предложения/оспаривания, при анализе цен по коммерческой недвижимости данные по оспариваниям/установлению КС в размере рыночной в рассмотрение не брались.

Зачастую оспаривание/установление кадастровой стоимости в размере рыночной осуществляется по недвижимости с индивидуальными особенностями, являющимися нехарактерными для сегмента оспариваемого объекта. Достаточно большая часть недвижимости, по которой оспаривается/устанавливается кадастровая стоимость в размере рыночной, находится в состоянии значительно отличающемся от основной массы сходных объектов на рынке в худшую сторону. Это делает возможным снизить кадастровую стоимость по результатам индивидуальной оценки объектов.

В связи с этим анализ уровней цен на рынке недвижимости, особенно на неразвитом рынке, в общем по всем объектам коммерческой недвижимости без выделения объектов, по которым была оспорена кадастровая стоимость, искажает данные анализа, занижая нижнюю границу ценового диапазона и соответственно, смещая медианные/средние показатели цен к нижней границе диапазона.

Учитывая вышесказанное, данные по оспариваниям/установлению КС в размере рыночной включены в рынок коммерческой недвижимости, но они не участвуют в анализе ценовых диапазонов сегментов коммерческой недвижимости.

Таким образом, в итоговую выборку для анализа рынка коммерческой недвижимости включено 4 686 объектов72 4 753 сделок/предложений/оспариваний из них 46 сделок объединено в 10 комплексов недвижимости и 32 сделки объединено в одну с усредненными данными (массовые продажи), таким образом с учетом объединений для анализа подготовлено 4 686 объектов (4 753-46-32+10+1=4 686) , 4 000 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 581 – по сделкам73 Разница в количестве сделок и предложений обусловлена тем, что сделки были предоставлены Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Приморского края за 1 год (с 01.01.2022 по 01.01.2023), а рынок предложений собран за 5 лет (с 01.01.2018 по 01.01.2023). и 105 – по результатам процедуры оспаривания/установления кадастровой стоимости в размере рыночной.

Динамика движения цен рынка коммерческой недвижимости

Для анализа динамики медианных значений цен на рынке коммерческой недвижимости использовались данные по коммерческим помещениям.

Данные по уровням цен зданий и комплексов недвижимости в рассмотрение не брались из-за значительного влияния характеристик земельных участков, на которых расположены данные объекты, на общий уровень единых объектов недвижимости.

Данные анализа динамики медианных значений удельных показателей цен в целом по Приморскому краю по предложениям/сделкам/оспариваниям по продаже помещений коммерческого назначения за период с 2018 по 2022 год говорят о том, что за указанный период на рынке помещений коммерческого назначения в Приморском крае наблюдалось разнонаправленное движение цен. Основной коридор колебаний цен 40 000 – 60 000 руб./кв.м.

Рисунок 3.2.16 – Месячные медианные значения удельных показателей цен по сделкам/предложениям/оспариваниям по продаже коммерческих помещений в Приморском крае

Распределение рыночной информации по подгруппам в соответствии с Методическими указаниями

Таблица 3.2.61 – Распределение количества сделок/предложений/оспариваний рынка коммерческой недвижимости по кодам функциональных подгрупп

№ п/п	Функциональная подгруппа	Код функциональной подгруппы	Количество

шт.	%
1	Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения	0400	1 605	34,25 %
2	Магазины до 250 кв. м, за исключением киосков, павильонов, ларьков	0401	469	10,01 %
3	Магазины 250 и более кв. м	0402	151	3,22 %
4	Прочие многофункциональные торгово-сервисные комплексы, торгово-административные объекты, торгово-развлекательные объекты, за исключением отдельно стоящих зданий концертных залов, спортивно-концертных комплексов, кинотеатров, комплексов аттракционов, торгово-складские объекты, торговые базы	0403	191	4,08 %
5	Торговые киоски, павильоны, ларьки	0405	30	0,64 %
6	Автомойки	0407	7	0,15 %
7	Рестораны	0409	3	0,06 %
8	Кафе 750 кв. м (75 человек) и более, производственные столовые, столовые, кухни, кухни-столовые 750 кв. м (75 человек) и более	0410	4	0,09 %
9	Кафе до 750 кв. м (75 человек), кафетерии, столовые, кухни, кухни-столовые до 750 кв. м (75 человек)	0411	68	1,45 %
10	Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	0500	76	1,62 %
11	Пансионаты	0508	1	0,02 %
12	Базы отдыха	0509	16	0,34 %
13	Санатории	0511	2	0,04 %
14	Административные и бытовые объекты	0600	1 260	26,89 %
15	Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений	0700	346	7,38 %
16	Производственные, производственно-складские и административно-производственные здания площадью до 100 кв. м	0701	3	0,06 %
17	Производственные, производственно-складские и производственно-административные здания площадью 100 и более кв. м	0704	115	2,45 %
18	Объекты сельскохозяйственного производства. Животноводческие комплексы, птичники, тепличные и оранжерейные хозяйства	0705	13	0,28 %
19	Котельные	0710	2	0,04 %
20	Мастерские	0722	4	0,09 %
21	Складские здания, кроме ангаров	0723	220	4,69 %
22	Здания ангарного типа	0727	1	0,02 %
23	Станции технического обслуживания автомобилей (СТО), автосервисы	0730	75	1,60 %
24	Спортивные залы и корпуса, спортивные клубы	0807	1	0,02 %
25	Выставочные залы, дворцы культуры, дома культуры, консерватории, концертные залы, культурно-досуговые центры, мюзик-холлы, планетарии, театры, художественные галереи, цирки	0820	1	0,02 %
26	Колледжи, училища профессионально-технические и ремесленные, техникумы, училища	0823	1	0,02 %
27	Бани общественные от 150 кв. м, до 1000 кв. м (до 100 человек), душевые и раздевалки, банные комплексы 1000 кв. м (на 100 человек) и более	0830	21	0,45 %
Итог	4 686	100 %

Учитывая, что коммерческая недвижимость подразделяется рынком на сегменты по функциональному назначению недвижимости, рассматриваемую выборку аналогов можно разделить на следующие рыночные сегменты в соответствии с кодировкой, проведенной
в рамках Методических указаний:

Торговая недвижимость (коды: 0401, 0402, 0405);

Офисная недвижимость (код: 0600);

Производственно-складская недвижимость (коды: 0700, 0701, 0704, 0705, 0710, 0722, 0723, 0727);

Недвижимость под определенный вид бизнеса:

Базы отдыха, санатории (коды: 0508, 0509, 0511);

Бани, сауны (код: 0830);

Гостиницы, гостиничные комплексы (код: 0500);

Общественное питание (коды: 0409, 0410, 0411);

Объекты автосервиса (коды: 0407, 0730);

Многопрофильная недвижимость Недвижимость данного сегмента может эксплуатироваться под разные цели (это является особенностью данного сегмента). В связи с этим, кодировка зданий и комплексов многопрофильной недвижимости повторяет кодировку других сегментов в зависимости от того, как в приоритете позиционирует данную недвижимость продавец, а также в зависимости от состояния недвижимости.

Сделки по зданиям и комплексам недвижимости прокодированы с учетом назначения здания.

Многопрофильные помещения в рамках настоящего Отчета прокодированы следующим образом:

Помещениям, расположенным на 1 этажах/цоколях, присвоен код 0400;

Помещениям, расположенным выше 1 этажа, присвоен код 0600;

Помещениям, расположенным в подвале, присвоен код 0723.

Многопрофильные помещения, продающиеся на рынке, продавцами в основном никак не позиционируются или позиционируются сразу под всевозможные направления бизнеса.

По сделкам многопрофильные помещения часто не имеют конкретного назначения помещения. В связи с вышесказанным многопрофильной недвижимости достаточно сложно присвоить определенный код. Поэтому, было принято решение прокодировать многопрофильные помещения в зависимости от этажа расположения помещения в здании.

Учитывая, что зачастую объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению расположены на 1 этажах/цоколях, многопрофильным помещениям на 1 этажах/цоколях присвоен код 0400 «Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения».

В связи с тем, что на этажах выше 1 этажа/цоколя в основном располагаются офисные помещения. Поэтому, многопрофильным помещениям выше 1 этажа/цоколя присвоен код 0600 «Административные и бытовые объекты».

В подвалах в основном располагаются помещения полускладского/складского характера. В связи с этим многопрофильным помещениям присвоен код 0723, как складским помещениям.

Общая структура рынка коммерческой недвижимости

Как уже было сказано выше, коммерческая недвижимость подразделяется рынком на следующие виды: здания, помещения и комплексы недвижимости.

Наибольшее количество объектов рынка коммерческой недвижимости было представлено сделками/предложениями/оспариваниями коммерческих помещений 3 200 шт. (68,29 %). 1 282 шт. (27,36 %) сделки/предложения/оспаривания по зданиям и 204 шт. (4,35 %) по комплексам недвижимости.

Рисунок 3.2.17 – Структура объема сделок/предложений/оспариваний коммерческой недвижимости
в разрезе видов недвижимости

В разрезе рыночных сегментов структура видов коммерческой недвижимости представлена в таблице ниже.

Таблица 3.2.62 – Структура видов коммерческой недвижимости в разрезе сегментов рынка недвижимости

№ п/п	Муниципальное образование	Помещения, шт.	Здания, шт.	Комплексы недвижимости, шт.	Общее количество

Шт.	%
1	Многопрофильная недвижимость	1 868	377	32	2 277	48,59 %
2	Офисная недвижимость	833	59	1	893	19,06 %
3	Торговая недвижимость	346	304	650	13,87 %
4	Производственно-складская недвижимость	87	383	149	619	13,21 %
5	Недвижимость под определенный вид бизнеса	66	159	22	247	5,27 %
Итог	3 200	1 282	204	4 686	100,00 %

Данные анализа таблицы говорят о том, что многопрофильная и офисная недвижимость в основном представлена на рынке помещениями, а производственно-складская недвижимость, недвижимость под определенный вида бизнеса чаще всего представлена зданиями и комплексами недвижимости. Торговая недвижимость представлена и зданиями,
и помещениями без ярко выраженной направленности (с небольшим преобладанием сделок/предложений по помещениям).

Почти половина (48,59 %) объектов рынка коммерческой недвижимости Приморского края представлена сделками/предложениями многопрофильной недвижимости.

Объекты офисной, торговой, производственно-складской недвижимости и недвижимости под определенный вид бизнеса составили 19,06 %; 13,87 %; 13,21 % и 5,27 % соответственно.

Далее рынок коммерческой недвижимости рассматривается в разрезе рыночных сегментов с учетом видов недвижимости.

Разделение коммерческой недвижимости по видам недвижимости: на здания, помещения, комплексы недвижимости, как уже было отмечено ранее – это рыночное разделение в рамках действующего законодательства, базирующееся на сходных принципах ценообразования объектов внутри каждого из видов недвижимости.

Производственно-складская недвижимость

В итоговую выборку для анализа рынка производственно-складской недвижимости было включено 619 объектов, 530 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 48 – по сделкам и 41 – по результатам процедуры оспаривания/установления КС в размере рыночной.

Структура объемов сделок/предложений/оспариваний объектов производственно-складской направленности в разрезе видов недвижимости по муниципальным образованиям Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.63 – Структура объема сделок/предложений/оспариваний производственно-складской недвижимости в разрезе видов недвижимости по муниципальным районам Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Здания, шт.	Комплексы недвижимости, шт.	Помещения, шт	Всего предложений/сделок

шт.	%
1	Владивостокский ГО	97	32	52	181	29,24 %
2	Артемовский ГО	47	25	5	77	12,44 %
3	Уссурийский ГО	42	18	8	68	10,99 %
4	Находкинский ГО	25	12	6	43	6,95 %
5	Спасск-Дальний ГО	16	9	4	29	4,68 %
6	Арсеньевский ГО	17	5	2	24	3,88 %
7	Лесозаводский ГО	14	5	1	20	3,23 %
8	Дальнереченский ГО	11	2	2	15	2,42 %
9	Партизанский ГО	8	3	2	13	2,10 %
10	Другие районы*	106	38	5	149	24,07 %
Итого	383	149	87	619	100 %

61,87 %	24,07 %	14,05 %	100 %

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений/оспариваний менее 2 % в каждом. В Спасском МР сделок/предложений в части производственно-складской недвижимости зафиксировано не было.

Рисунок 3.2.18 – Объемы сделок/предложений/оспариваний производственно-складской недвижимости в разрезе муниципальных районов Приморского края

Наибольшее количество объектов недвижимости производственно-складского назначения продавалось во Владивостокском ГО (29,24 %) и Артемовском ГО (12,44 %). Владивосток является региональным центром, крупным грузовым и пассажирским портом с многочисленными промышленными зонами. Высокая концентрация участков в Артемовском ГО обусловлена наличием автомобильных развязок, ведущих к крупным городам Приморского края (Владивосток, Уссурийск, Находка), автомобильной дороги к международному аэропорту Кневичи. Также город входит в территорию Свободного порта Владивосток74 Федеральный закон от 13.07.2015 №212- ФЗ «О свободном порте Владивосток» .

Также высока концентрация недвижимости рассматриваемого сегмента в Уссурийском ГО (10,99 %) и Находкинском ГО (6,95 %) (в крупных городах региона с большим промышленным и транспортным значением).

В таких районах, как Спасск-Дальний ГО, Арсеньевский ГО, Лесозаводский ГО, Дальнереченский ГО, Партизанский ГО количество объектов производственно-складского назначения составляет: 4,68 %, 3,88 %, 3,23 %, 2,42 %, 2,10 % соответственно.

В других районах Приморского края продавалось менее 2 % в каждом от общего числа объектов производственно-складского назначения.

В Спасском МР сделок/предложений/оспариваний в части производственно-складской недвижимости зафиксировано не было.

Как уже было отмечено ранее больше всего производственно-складской недвижимости продавалось в виде производственно-складских зданий (61,87 %) и комплексов недвижимости (24,07 %). 14,05 % сделок/предложений/оспариваний пришлось на производственно-складские помещения.

Далее рынок производственно-складской недвижимости рассматривается в разрезе видов недвижимости.

Здания производственно-складского назначения

В итоговую выборку для анализа рынка зданий производственно-складского назначения было включено 383 объекта, 343 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 40 – по результатам процедуры оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям производственно-складского назначения (с учетом стоимости земельных участков)75 Здесь и далее значения удельных показателей цены по всем сегментам рынка коммерческой недвижимости в части зданий и комплексов недвижимости включают в себя стоимость ОКС и земельного/земельных участков, на которых расположены данные ОКС в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.64 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи производственно-складских зданий в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	88	4 008	189 304	49 939
2	Артемовский ГО	47	8 604	186 404	31 337
3	Уссурийский ГО	33	5 105	60 000	20 000
4	Находкинский ГО	24	3 417	41 489	12 465
5	Арсеньевский ГО	17	3 454	32 468	9 259
6	Лесозаводский ГО	13	410	15 748	5 303
7	Надеждинский МР	11	9 543	51 107	18 750
8	Спасск-Дальний ГО	9	1 556	23 077	4 717
9	Кавалеровский МО	9	1 825	23 086	5 000
10	Партизанский ГО	8	1 106	34 737	3 429
11	Дальнереченский ГО	8	2 146	37 500	12 187
12	Ханкайский МО	8	549	8 874	4 448
13	Дальнегорский ГО	7	1 332	12 500	5 581
14	Партизанский МО	7	1 700	11 190	4 285
15	Черниговский МО	6	394	18 692	2 442
16	Михайловский МР	6	2 990	47 368	10 792
17	Октябрьский МО	6	744	18 497	2 701
18	Хасанский МО	5	5 165	119 048	8 145
19	Анучинский МО	5	5 818	19 108	6 197
20	Другие районы*	26	627	97 202	-
Итого	343	394	189 304	-

**Другие районы – районы, в которых зафиксировано количество сделок/предложений менее 5 в каждом. В Кировском МР, Ольгинском МО, Пограничном МО, Спасском МР сделок/предложений производственно-складских зданий не зафиксировано.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на производственно-складские здания находятся в широком диапазоне от 2 442 руб./кв. м
в Черниговском МО до 49 939 руб./кв. м во Владивостокcком ГО76 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 394 руб./кв. м приходится на складское здание, расположенное по адресу: Черниговский район, село Черниговка, ул. Красноармейская, 2, площадью 1 397 кв.м Здание кирпичное, постройки советских времен, состояние здания удовлетворительное (близко к неудовлетворительному), назначение здания – универсальное-складское. Здание продавалось с земельным участком в собственности. Расположение – окраина села Черниговки.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 189 304 руб./кв. м приходится на складское здание с офисными помещениями, расположенное по адресу:
г. Владивосток, ул. 13-я Рабочая, 16, площадью 422,6 кв. м, здание современное из облегченных металлоконструкций, высота потолков- 8 м, состояние здания хорошее, электричество, отопление, водоснабжение централизованные. Здание продавалось с земельным участком в собственности. Отличные подъездные пути.

Минимальные значения удельных показателей цены77 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на универсальные склады, склады сельскохозяйственного назначения, складские объекты, перестроенные из зданий бывших военных городков и других зданий, которые далее не могут использоваться по своему первоначальному назначению в силу ряда причин, например, из-за морального устаревания, и приобретают новое назначение складского характера. Часто такая недвижимость продается в состоянии близком к неудовлетворительному и в основном без коммуникаций.

Наиболее дорогими производственно-складскими зданиями являются здания, расположенные вблизи автодорог, железнодорожных путей, в хорошем и отличном состоянии. С коммуникациями, соответствующими требованиям такой недвижимости.

Так же верхний ценовой диапазон формируют здания, включающие в свой состав, кроме производственно-складских помещений, помещения административного/офисного/торгового назначения.

Особо ценными являются высококлассные специализированные производственно-складские здания (например, здания-холодильники).

Комплексы недвижимости производственно-складского назначения

В итоговую выборку для анализа рынка комплексов производственно-складского назначения было включено 149 объектов, все объекты отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний не зафиксировано).

Уровень удельных показателей цен по производственно-складским комплексам находится в достаточно широком диапазоне от 1 458 руб./кв. м (Ольгинский МО) до 157 570 руб./кв. м (Владивостокский ГО).

Более половины (58,39 %) от всех сделок/предложений комплексов производственно-складского назначения приходится на 4 крупных городских округа: Владивостокский ГО (21,48 % – 32 комплекса), Артемовский ГО (16,78 % – 25 комплексов), Уссурийский ГО (12,08 % – 18 комплексов), Находкинский ГО (8,05 % – 12 комплексов). По другим муниципальным районам количество продаж составило менее 7 % в каждом (более подробную информацию см. в «Таблица 3.2.63»).

По ряду муниципальных районов не было зафиксировано сделок/предложений
о продаже производственно-складских комплексов (Анучинский МО, Дальнереченский МР, Кавалеровский МО, Красноармейский МР, Спасский МР, Ханкайский МО, Черниговский МО, Шкотовский МО).

Границы диапазона формируется комплексами, в которые входят здания с характеристиками присущими верхней и нижней границе диапазонов, описанными выше при анализе уровней цен по зданиям производственно-складского назначения.

Минимальные значения удельных показателей цен приходятся на производственно-складские комплексы, расположенные в Ольгинском МО, Хасанский МО и Чугуевский МО. В данных муниципальных районах были зафиксированы минимальные значения удельных показателей цены (до 2 000 руб./кв. м).

Минимальный удельный показатель цены 1 458 руб./кв. м (7 000 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение по продаже производственно-складского комплекса, расположенного по адресу: Ольгинский район, пгт. Ольга, пер. Базовый, 5А. Общая площадь зданий, входящих в комплекс 4 801 кв. м, площадь земельного участка под зданиями комплекса 19 841 кв. м. Комплекс состоит из 5 складских зданий и 1 административно-производственного здания. Комплекс расположен в отдалении от основной территории поселка Ольга и на значительном удалении от других населенных пунктов, вблизи порта.

Максимальные значения удельных показателей цены приходятся на производственно-складские комплексы, расположенные во Владивостокском ГО.

Удельный показатель цены 111 959 руб./кв. м (220 000 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение по продаже промышленно-складской базы, расположенной по адресу: г. Владивосток, ул. Татарская, 3. Общая площадь зданий, входящих в комплекс- 1965 кв. м, площадь земельного участка под зданиями комплекса 11 762 кв. м. Комплекс состоит из 2 кирпичных зданий (офисное двухэтажное здание площадью 495 кв. м и производственное здание площадью 385 кв. м), арочного склада (751 кв. м) и трех промышленно-гаражных зданий (площадью от 74, 126 и 34 кв. м). Коммуникации: вода, электричество, канализация.

Помещения производственно-складского назначения

В итоговую выборку для анализа рынка помещений производственно-складского назначения было включено 87 объектов, 86 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 1 – по результатам процедуры оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по помещениям производственно-складского назначения в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.65 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи производственно-складских помещений в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	51	12 185	70 000	33 275
2	Уссурийский ГО	8	1 429	34 000	13 979
3	Находкинский ГО	6	5 679	54 100	28 452
4	Артемовский ГО	5	3 108	31 947	15 000
5	Другие районы*	16	777	11 250	-
Итого	86	777	70 000	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом.

Анализ вышеприведённой таблицы говорит о том, что наибольшее количество (59,30 %) от общего числа сделок/предложений приходится на Владивостокский ГО. В Уссурийском, Находкинском и Артемовском ГО зафиксировано от 5 до 8 сделок/предложений, в остальных районах Приморского края либо вообще не было сделок/предложений по помещениям производственно-складского назначения, либо было минимальное количество – менее 5 шт. на район.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на производственно-складские помещения находятся в широком диапазоне от 13 979 руб./кв. м в Уссурийском ГО до 33 275 руб./кв. м во Владивостокcком ГО78 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены 777 руб./кв. м зафиксировано по предложению в Октябрьском районе за помещение, отключенное от электроснабжения, расположенное в здании Шахтоуправления «Восточное» (адрес: Октябрьский район, поселок Липовцы, ул. Ленина, 2/19). Помещение площадью 1 605 кв. м, состояние: удовлетворительное.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 70 000 руб./кв. м зафиксировано по предложению складского помещения площадью 112,6 кв. м, расположенному в подвале современного административного комплекса по адресу: г. Владивосток, ул. Запорожская, 77. Данный комплекс находится в окружении зданий торгового и административного назначения, вблизи ТЦ «Черемушки». Высота потолков помещения – 3,6 м, ворот – 3 м, проведены все коммуникации. Два отдельных входа. Есть возможность проведения погрузо-разгрузочных работ (карами).

Минимальные значения удельных показателей цены79 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на универсальные складские помещения, расположенные в основном в подвалах (реже цоколях) многоквартирных домов в спальных районах, иногда, расположенные в подвалах административных зданий, часто без отдельного входа, в состоянии «без отделки».

Также нижний уровень ценового диапазона формируют помещения, расположенные в неликвидных зданиях (бывшие промбазы, бывшие здания военных городков, заброшенные административные здания и т.д.).

Наиболее дорогими производственно-складскими помещениями являются помещения с отдельным входом, расположенные в жилых/нежилых зданиях, с хорошими подъездными путями, вблизи автодорог, с соответствующими коммуникациями, встречаются предложения помещений производственно-складского назначения с наличием отделки.

Также верхний ценовой диапазон формируют помещения, расположенные в зданиях действующих промышленных баз/в зданиях промышленно-складского назначения.

Часто помещения производственно-складского назначения верхнего ценового диапазона в своем составе имеют санузлы, офисные кабинеты.

Торговая недвижимость

В итоговую выборку для анализа рынка торговой недвижимости было включено 650 объектов, 544 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 69 – по сделкам и 37 – по результатам процедуры оспаривания/установления КС в размере рыночной.

Структура объемов сделок/предложений/оспариваний объектов торгового назначения в разрезе видов недвижимости по муниципальным образованиям Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.66 – Структура объема сделок/предложений/оспариваний торговой недвижимости в разрезе видов недвижимости по муниципальным районам Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Здания, шт.	Помещения, шт	Всего предложений/сделок

шт.	%
1	Владивостокский ГО	48	74	122	18,77 %
2	Находкинский ГО	22	71	93	14,31 %
3	Уссурийский ГО	29	31	60	9,23 %
4	Спасск-Дальний ГО	15	16	31	4,77 %
5	Партизанский ГО	12	19	31	4,77 %
6	Артемовский ГО	19	6	25	3,85 %
7	Арсеньевский ГО	6	15	21	3,23 %
8	Дальнегорский ГО	4	17	21	3,23 %
9	Дальнереченский ГО	7	12	19	2,92 %
10	Кавалеровский МО	6	13	19	2,92 %
11	Надеждинский МР	13	3	16	2,46 %
12	Лесозаводский ГО	3	13	16	2,46 %
13	Михайловский МР	9	5	14	2,15 %
20	Другие районы*	111	51	162	24,92 %
Итого	304	346	650	100 %

46,77 %	53,23 %	100 %

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений/оспариваний менее 2% в каждом. В Дальнереченском МР сделок/предложений/оспариваний в части торговой недвижимости зафиксировано не было.

Рисунок 3.2.19 – Структура объема сделок/предложений/оспариваний торговой недвижимости в разрезе видов недвижимости по муниципальным районам Приморского края

Данные анализа говорят о том, что наибольшее количество объектов недвижимости торгового назначения продавалось во Владивостокском ГО (18,77 %). В Находкинском ГО было зафиксировано сделок/предложений 14,31 %, в Уссурийском ГО 9,23 %.

В таких районах как Спасск-Дальний ГО, Партизанский ГО, Артемовский ГО, Арсеньевский ГО, Дальнегорский ГО, Дальнереченский ГО, Кавалеровский МО, Надеждинский МР, Лесозаводский ГО, Михайловский МР количество объектов торгового назначения составляет диапазон от 2,15 % до 4,77 %.

В других районах Приморского края продавалось менее 2 % от общего числа объектов производственно-складского назначения в каждом.

В Дальнереченском МР сделок/предложений/оспариваний за исследуемый период зафиксировано не было.

Торговая недвижимость продавалась и виде зданий (46,77 %) и в виде помещений (53,23 %). Продажи комплексов недвижимости торгового назначения не зафиксировано.

Здания торгового назначения

В итоговую выборку для анализа рынка зданий производственно-складского назначения было включено 304 объекта, 281 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 23 – по результатам процедуры оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям торгового назначения (с учетом стоимости земельных участков) в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.67 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи торговых зданий в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	45	6 122	256 410	85 714
2	Уссурийский ГО	26	12 000	161 667	52 885
3	Артемовский ГО	18	7 857	170 000	48 315
4	Находкинский ГО	18	5 132	87 260	31 001
5	Спасск-Дальний ГО	14	11 986	35 714	17 321
6	Надеждинский МР	13	14 545	115 804	63 241
7	Партизанский ГО	12	6 406	66 990	24 424
8	Партизанский МО	10	9 444	71 960	31 476
9	Кировский МР	9	7 273	51 760	22 381
10	Михайловский МР	9	4 000	73 000	6 728
11	Хасанский МО	8	9 461	69 832	34 892
12	Октябрьский МО	8	4 195	45 608	20 035
13	Черниговский МО	7	14 127	44 971	33 333
14	Дальнереченский ГО	7	7 000	35 406	13 850
15	Яковлевский МО	6	6 463	30 303	13 986
16	Арсеньевский ГО	6	15 854	91 667	37 428
17	Хорольский МО	6	4 688	49 917	18 666
18	Другие районы*	59	3 191	87 500	-
Итого	281	3 191	256 410	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений 5 и менее в каждом. В Дальнереченском МР сделок/предложений в части торговых зданий зафиксировано не было.

Анализ вышеприведённой таблицы говорит о том, что наибольшее количество сделок/предложений приходится на Владивостокский ГО (16,01 %), Уссурийский ГО (9,25 %), Находкинский ГО (6,41 %) и Артемовский ГО (6,41 %), в остальных районах Приморского края количество сделок/предложений зафиксировано на уровне менее 5 % в каждом.

В Дальнереченском МР сделок/предложений в части торговых зданий зафиксировано не было.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на здания торгового назначения находятся в широком диапазоне от 6 728 руб./кв. м в Михайловском МР до 85 714 руб./кв. м во Владивостокcком ГО80 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было 5 и менее в каждом, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 3 191 руб./кв. м приходится на предложение по продаже кирпичного здания торгового назначения (эксплуатировалось в качестве аптеки), площадью 470 кв. м, в удовлетворительном состоянии, постройки советского периода, расположенного в Красноармейском районе, поселок городского типа Восток. О земельном участке данных в объявлении нет.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 256 410 руб./кв. м приходится на предложение по продаже здания торгового назначения площадью 85,8 кв. м в хорошем состоянии, современной постройки, расположенного по адресу: г. Владивосток, проспект 100-летия Владивостока, 74А. Земельный участок в собственности. Около магазина собственная парковка. Здание расположено около федеральной трассы.

Минимальные значения удельных показателей цены81 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на здания торгового назначения в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии, часто советского периода постройки, расположенные на окраинах населенных пунктов, вблизи промзон,
в спальных районах, в районах с плохим трафиком. В основном такие здания расположены внутриквартально.

Кроме того, во Владивостокском ГО нижнюю границу цен так же формируют сделки/предложения павильонов, ларьков, торговых киосков, расположенных в спальных районах и на рынках.

Такие здания в основном построены из сэндвич-панелей, земельный участок под ними минимальный и зачастую находится в аренде, площадь здания колеблется от 20 до 40 кв. м, из коммуникаций в основном проведено только электричество.

Уровень цен по таким зданиям во Владивостоке колеблется в диапазоне от 6 000
до 16 000 тыс. руб./кв. м и зависит от степени утепленности здания, отделки и местоположения, а также от имущественного статуса земельного участка под такими зданиями.

В других районах Приморского края (кроме Владивостока) встречаются единичные продажи торговых павильонов, ларьков, торговых киосков, расположенных в спальных районах в непосредственной близости от жилых домов.

Наиболее дорогими зданиями торгового назначения являются здания, расположенные в центре населенных пунктов, в районах с хорошим пешеходным/автомобильным трафиком, в хорошем/отличном состоянии, с организованной парковкой перед зданием,
а также с коммуникациями, соответствующими требованиям такой недвижимости.

Помещения торгового назначения

В итоговую выборку для анализа рынка зданий производственно-складского назначения было включено 346 объектов, 332 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 14 – по результатам процедуры оспаривания/установления КС в размере рыночной.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по помещениям торгового назначения в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.68 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи торговых помещений в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	69	42 857	555 556	124 444
2	Находкинский ГО	68	12 216	128 437	48 860
3	Уссурийский ГО	29	27 671	161 765	75 641
4	Партизанский ГО	19	3 800	45 595	23 529
5	Дальнегорский ГО	17	2 778	91 667	30 593
6	Спасск-Дальний ГО	15	8 333	70 000	23 936
7	Кавалеровский МО	13	11 111	76 923	41 667
8	Арсеньевский ГО	13	4 000	110 000	47 559
9	Лесозаводский ГО	13	13 190	133 333	62 987
10	Дальнереченский ГО	11	15 116	100 000	36 585
11	ЗАТО Фокино ГО	7	16 484	99 330	55 413
12	Артемовский ГО	6	22 632	259 091	68 435
13	Пожарский МО	5	5 455	55 644	26 087
14	Михайловский МР	5	18 182	53 333	18 519
15	Другие районы*	42	2 564	181 818	-
Итого	332	2 564	555 556	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом. В Дальнереченском МР и Черниговском МО сделок/предложений в части торговых помещений зафиксировано не было.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен по помещениям торгового назначения находятся в широком диапазоне от 18 519 руб./кв. м в Михайловском МР до 124 444 руб./кв. м во Владивостокcком ГО82 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5 в каждом, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 2 564 руб./кв. м зафиксировано по сделке по помещению магазина, расположенного в здании по адресу: Красноармейский МР, поселок городского типа Восток, ул. Набережная, 8. Помещение площадью 39 кв. м.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 555 556 руб./кв. м зафиксировано по предложению по помещению магазина, расположенного в здании в историческом центре города по адресу: г. Владивосток, ул. Светланская, 37. Помещение площадью 360 кв. м. В цокольном этаже, с отдельным входом, выход на красную линию с интенсивным пешеходным и автомобильным трафиком.

Минимальные значения удельных показателей цены83 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на торговые помещения в многоэтажных домах в спальных районах, расположенные на 1 этажах/цоколях, с отделкой в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии.

Минимальную границу уровня цен торговых помещений формируют также торговые помещения сельских/поселковых магазинов.

Наиболее дорогими торговыми помещениями являются помещения на первых/цокольных этажах зданий, расположенных в центре города, в районах с хорошим пешеходным/автомобильным трафиком, в хорошем/отличном состоянии, с организованной парковкой перед зданием. С коммуникациями, соответствующими требованиям такой недвижимости.

Кроме этого, верхний ценовой диапазон по торговым помещениям формируют сделки/предложения помещений в торговых центрах (предложений о продаже таких помещений незначительное количество, т.к. в основном в торговых центрах торговые помещения сдаются в аренду, и лишь незначительная часть такой недвижимости продается).

В Приморском крае большая часть помещений торгового назначения расположена на 1 этажах/цоколях (см. таблицу ниже).

Таблица 3.2.69 – Структура объема сделок/предложений торговых помещений в зависимости от этажа расположения помещения

№ п/п	Муниципальное образование	1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа	Подвал	Нет данных	Общее количество

Шт.	%*
1	Владивостокский ГО	36	28	3	2	69	20,78 %
2	Находкинский ГО	65	2	1	68	20,48 %
3	Уссурийский ГО	24	1	4	29	8,73 %
4	Партизанский ГО	18	1	19	5,72 %
5	Дальнегорский ГО	16	1	17	5,12 %
6	Спасск-Дальний ГО	14	1	15	4,52 %
7	Кавалеровский МО	13	13	3,92 %
8	Арсеньевский ГО	13	13	3,92 %
9	Лесозаводский ГО	12	1	13	3,92 %
10	Дальнереченский ГО	10	1	11	3,31 %
11	ЗАТО Фокино ГО	7	7	2,11 %
12	Артемовский ГО	5	1	6	1,81 %
13	Пожарский МО	5	5	1,51 %
14	Михайловский МР	3	1	1	5	1,51 %
15	Другие районы*	37	1	4	42	12,65 %
Общий итог	278	34	4	16	332	100 %

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом. В Дальнереченском МР и Черниговском МО сделок/предложений в части торговых помещений зафиксировано не было

Данные анализа говорят о том, что практически во всех муниципальных районах Приморского края, кроме Владивостока, торговые помещения располагаются на первых/цокольных этажах. Поэтому, удельные показатели цен по всем муниципальным районам Приморского края, кроме Владивостока, рассмотрены без влияния этажа расположения помещения на уровень цен.

Ценовые показатели по торговым помещениям по Владивостокскому ГО

В таблице ниже приведена структура объема сделок/предложений торговых помещений и удельные показатели цен торговых помещений в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО.

Таблица 3.2.70 – Удельные показатели рыночных цен предложений/сделок по торговым помещениям в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО

№ п/п	Микрорайон Владивостокского ГО	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Луговая	25	59 783	446 809	187 500
2	Центр	17	70 956	555 556	184 557
3	Вторая речка	6	42 857	155 556	84 943
4	Столетие	4	70 519	126 113	106 377
5	Другие районы*	17	50 000	171 250	-
Итого	69	42 857	555 556	124 444

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом. В Дальнереченском МР и Черниговском МО сделок/предложений в части торговых помещений зафиксировано не было.

Наибольшее количество сделок/предложений торговых помещений приходится
на район Луговой (36,23 %) и Центр (24,64 %).

31 сделка/предложение (из 69) торговых помещений пришлись на помещения, расположенные выше 1-го этажа или в подвале, из них 17 сделок/предложений – это продажи торговых помещений в районе Луговой, в остальных районах Владивостока сделки/предложения с торговыми помещениями не на 1-м этаже были единичными.

В районе Луговой зафиксировано всего 25 сделок/предложений из них 22 – это продажи торговых помещений в ТРЦ «Луговая».

В ТРЦ «Луговая» продавались следующие виды помещений:

5 помещений на 1 этаже/цоколе с площадями около 5 кв. м, среднее значение удельного показателя цены- 352 775 руб./кв. м;

17 помещений, расположенных выше 1- ого этажа, площадью от 5 кв. м до 50 кв. м, среднее значение удельного показателя цены- 191 150 руб./кв. м.

В Центре Владивостока было зафиксировано 17 сделок/предложений по помещениям торгового назначения.

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 70 956 руб./кв. м зафиксировано по предложению помещения магазина, расположенного на остановке «Цирк» в здании по адресу: г. Владивосток, ул. Светланская, 105. Помещение площадью 105 кв. м, в подвале, состояние хорошее, находится на «красной линии», хороший пешеходный и автомобильный трафик. Помещение много лет эксплуатировалось под обувной магазин.

Максимальное значение удельного показателя цены зафиксировано в размере 555 556 руб./кв. м84 Подробно предложение по продаже данного помещения рассмотрено выше на с. 134 .

Верхняя граница ценового диапазона района «Центр» сформирована сделками/предложениями торговых помещений, расположенных в историческом центре Владивостока,
в хорошем и отличном состоянии, расположенных в местах с хорошим пешеходным/автомобильным трафиком.

Нижняя граница ценового диапазона сформирована сделками/предложениями торговых помещений, расположенных в отдалении от исторического центра Владивостока
и приближенных к границам смежных районов: Луговой, Эгершельда, Некрасовской, Первой речки и др. Это так называемые «центры административных районов».

Офисная недвижимость

В итоговую выборку для анализа рынка офисной недвижимости было включено 893 объекта, 870 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 18 – по сделкам и 5 – по результатам процедуры оспаривания/установления КС в размере рыночной.

Структура объемов сделок/предложений/оспариваний объектов офисного назначения
в разрезе видов недвижимости по муниципальным образованиям Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.71 – Структура объема сделок/предложений/оспариваний офисной недвижимости в разрезе видов недвижимости по муниципальным районам Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Здания, шт.	Комплексы недвижимости, шт.	Помещения, шт	Всего предложений/сделок,

шт.	%
1	Владивостокский ГО	24	525	549	61,48%
2	Находкинский ГО	11	138	149	16,69%
3	Уссурийский ГО	7	1	38	46	5,15%
4	Артемовский ГО	2	27	29	3,25%
5	Лесозаводский ГО	16	16	1,79%
6	Арсеньевский ГО	1	12	13	1,46%
7	Большой Камень ГО	11	11	1,23%
8	Партизанский ГО	2	9	11	1,23%
9	Другие районы*	12	57	69	0,79%
Итого	59	1	833	893	100%

6,61%	0,11%	93,28%	100%

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений/оспариваний менее 1% в каждом. В Дальнереченском МР, Тернейском МО и Яковлевском МО сделок/предложений за исследуемый период зафиксировано не было.

Рисунок 3.2.20 – Структура объема сделок/предложений/оспариваний офисной недвижимости в разрезе видов недвижимости по муниципальным районам Приморского края

Анализ данных говорит о том, что наибольшее количество объектов недвижимости офисного назначения продавалось во Владивостокском ГО (61,48 %). В Находкинском ГО было зафиксировано сделок/предложений 16,69 %, в Уссурийском ГО 5,15 %, в других районах менее 4 % в каждом.

В Дальнереченском МР, Тернейском МО и Яковлевском МО сделок/предложений за исследуемый период зафиксировано не было.

Офисная недвижимость в основном продавалась в виде помещений (93,28 %), в виде зданий продавалось незначительное число офисной недвижимости (6,61 %). Так же была зафиксирована одна сделка по продаже комплекса офисной недвижимости.

Помещения офисного назначения

В итоговую выборку для анализа рынка помещений офисного назначения было включено 833 объекта, которые отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний кадастровой стоимости по офисным помещениям не зафиксировано).

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по помещениям офисного назначения в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.72 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи офисных помещений в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	525	26 245	417 500	106 967
2	Находкинский ГО	138	13 200	116 913	47 301
3	Уссурийский ГО	38	30 750	167 323	76 441
4	Артемовский ГО	27	29 020	179 070	75 301
5	Лесозаводский ГО	16	18 719	84 567	59 954
6	Арсеньевский ГО	12	40 486	117 778	67 283
7	Большой Камень ГО	11	37 975	167 464	69 832
8	Партизанский ГО	9	12 438	62 500	29 595
9	Дальнегорский ГО	7	22 509	57 175	50 000
10	Михайловский МР	7	15 464	60 811	51 923
11	Кавалеровский МО	6	25 316	84 848	44 286
12	Черниговский МО	5	12 715	77 836	23 952
13	Другие районы*	32	8 864	157 385	-
Итого	833	8 864	417 500	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом. В Дальнереченском МР, Тернейском МО, Хорольском МО, Чугуевском МО, Шкотовском МО, Яковлевском МО сделок/предложений в части офисных помещений зафиксировано не было.

Анализ вышепредставленной таблицы говорит о том, что медианные значения цен находятся диапазоне – от 23 952 руб./кв. м (Черниговский МО) до 106 967 руб./кв. м (Владивостокский ГО)85 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5 в каждом, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 8 864 руб./кв. м зафиксировано по предложению ООО «Приморскуголь» за офисное помещение, расположенное в цокольном этаже жилого дома по адресу: Октябрьский район, поселок городского типа Липовцы, ул. Октябрьская, 19. Помещение площадью 116,1 кв. м, с удовлетворительной отделкой.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 417 500 руб./кв. м отмечено за офисное помещение в жилом комплексе бизнес-класса ЖК «Маринист», расположенном в центре города Владивосток (адрес: г. Владивосток, ул. Фонтанная, 3). Помещение площадью 20 кв. м, с отделкой «люкс», на территории помещения имеется «мокрая точка», вход в помещение осуществляется с лицевой стороны ЖК.

Минимальные уровни цен86 Анализ влияния этажа расположения офисных помещений в здании на уровень цен помещений офисного назначения проведен далее приходятся на офисные помещения в многоэтажных домах в спальных районах, с отделкой в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии.

Наиболее дорогими офисными помещениями являются помещения в хорошем/отличном состоянии, с организованной парковкой, в следующих зданиях:

в зданиях, расположенных в центре города и в административных районах города;

в зданиях жилых комплексов (на 1 этажах/цоколях);

в бизнес центрах/административных зданиях (предложений о продаже таких помещений незначительное количество, т.к. в основном в бизнес центрах/административных зданиях офисные помещения сдаются в аренду, и лишь незначительная часть такой недвижимости продается).

В ходе анализа было выявлено, что офисные помещения располагаются на разных этажах в зданиях, причем более половины сделок/предложений было зафиксировано
по продаже офисных помещений, расположенных на 1 этаже/цоколе.

С целью выявления зависимости цены на помещение от этажа расположения далее рассмотрены уровни цен на офисные помещения в разрезе этажей расположения помещений в здании.

Таблица 3.2.73 – Структура объема сделок/предложений офисных помещений в зависимости от этажа расположения

№ п/п	Муниципальное образование	1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа	Подвал	Нет данных	Общее количество

шт.	%*
1	Владивостокский ГО	263	245	3	14	525	63,03 %
2	Находкинский ГО	107	26	5	138	16,57 %
3	Уссурийский ГО	17	16	5	38	4,56 %
4	Артемовский ГО	21	6	27	3,24 %
5	Лесозаводский ГО	11	5	16	1,92 %
6	Арсеньевский ГО	11	1	12	1,44 %
7	Большой Камень ГО	9	2	11	1,32 %
8	Партизанский ГО	7	2	9	1,08 %
9	Дальнегорский ГО	6	1	7	0,84 %
10	Михайловский МР	5	2	7	0,84 %
11	Кавалеровский МО	6	6	0,72 %
12	Черниговский МО	3	2	5	0,60 %
13	Другие районы*	27	4	1	32	3,84 %
Общий итог	493	309	3	28	833	100 %

59,18 %	37,09 %	0,36 %	3,36 %	100 %

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом.

Данные анализа говорят о том, что в Приморском крае 59,18 % сделок/предложений приходится на офисные помещения, расположенные на 1 этаже/цоколе.

Выше 1 этажа/цоколя расположено 37,09 %.

Незначительная часть офисных помещений расположена в подвалах 0,36 %.

В таблице ниже приведены медианные значения удельных показателей цен на офисные помещения в разрезе муниципальных районов Приморского края с учетом этажа расположения помещения.

Таблица 3.2.74 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены сделок/предложений купли-продажи офисных помещений муниципальных районов Приморского края в зависимости
от этажа расположения помещения в здании

№ п/п	Муниципальное образование*	Медианные значения удельных показателей цен, руб./кв. м	Общее количество, шт.

1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа	Подвал	1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа	Подвал
1	Владивостокский ГО	111 111	103 377	59 947	263	245	3
2	Находкинский ГО	46 243	47 569	107	26
3	Уссурийский ГО	87 179	74 959	17	16
4	Артемовский ГО	76 667	44 947	21	6
5	Лесозаводский ГО	61 688	58 219	11	5
6	Арсеньевский ГО	65 000	11
7	Большой Камень ГО	95 000	53 904	9	2
8	Партизанский ГО	43 203	7
9	Дальнегорский ГО	51 613	25 000	6	1
10	Михайловский МР	51 923	40 307	5	2
11	Кавалеровский МО	44 286	6
12	Черниговский МО	28 358	22 176	3	2

*Другие районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом, не рассматривались

Анализ данных говорит о том, что в общем по рынку продажи офисных помещений
в Приморском крае в большинстве муниципальных районов офисные помещения на 1 этажах/цоколях стоят дороже офисных помещений, расположенных выше 1 этажа (при прочих равных условиях). Исключение составляет Находкинский ГО. По Находкинскому ГО разница в медианных значениях удельных показателей цен незначительная (менее 3 %) и объяснима влиянием других ценообразующих факторов на цены, кроме этажа расположения (например, качеством и состоянием отделки, районом расположения здания и др.).

Сделки/предложения по офисным помещениям в подвалах зафиксированы только
во Владивостокском ГО. Медианные значения цен на офисные помещения в подвалах ниже медианных значений цен на офисные помещения на других этажах. Медианное значение цен на офисные помещения, расположенные в подвалах, во Владивостокском ГО составляет 59 947 руб./кв. м, при том, что на первых/цокольных этажах медиана 111 111 руб./кв. м, на этажах выше первого 103 377 руб./кв. м.

Ценовые показатели по офисным помещениям по Владивостокскому ГО

Медианные значения цен по Владивостокскому ГО в разрезе этажей расположения офисных помещений в здании приведены ниже.

Таблица 3.2.75 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены сделок/предложений купли-продажи офисных помещений Владивостокского ГО в разрезе микрорайонов города в зависимости от этажа расположения помещения в здании (руб./кв. м)87 Медианные значения цен по микрорайонам, в которых общее количество сделок/предложений было менее 10 в каждом, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа.

№ п/п	Муниципальное образование	1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа/цоколя	Подвал	Общее количество сделок/предложений, шт.
1	Центр	117 749	115 379	39 313	184
2	Вторая речка	108 937	100 843	66
3	Эгершельд	88 958	105 556	47
4	Чуркин	102 054	95 000	43
5	Первая речка	144 068	136 979	37
6	Столетие	112 286	79 719	19
7	Третья рабочая	107 000	126 132	17
8	Луговая	99 912	130 000	15
9	Некрасовская	122 699	98 684	15
10	Толстого	121 725	98 178	14
11	Снеговая	69 227	12

Данные анализа таблицы говорят о том, что в Центре были зафиксированы предложение по продаже офисных помещений в подвале, медианное значение удельного показателя цен составило 39 313 руб./кв. м.

По офисным помещениям, расположенным выше 1 этажа/цоколя, минимальное медианное значение удельного показателя цен составляет 69 227 руб./кв. м (район Снеговой), максимальное медианное значение 136 979 руб./кв. м (район Первой речки).

По офисным помещениям, расположенным на 1 этаже/цоколе, минимальное медианное значение удельного показателя цен составляет 88 958 руб./кв. м (район Эгершельда), максимальное медианное значение 144 068 руб./кв. м (район Первой речки).

По Эгершельду, Луговой, Третьей рабочей медианные значения удельных показателей цен на офисные помещения, расположенные на 1 этажах/цоколях ниже медиан на офисные помещения, расположенных выше 1 этажа/цоколя. Это объясняется влиянием других ценообразующих факторов на цены, кроме этажа расположения (например, качеством и состоянием отделки, районом расположения здания, видом здания (бизнес-центр, престижный жилой комплекс, обычный многоквартирный дом) и др.

Здания офисного назначения

В итоговую выборку для анализа рынка зданий офисного назначения было включено 59 объектов, 54 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 5 – по результатам процедуры оспаривания/установления кадастровой стоимости в размере рыночной.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям офисного назначения (с учетом стоимости земельных участков) в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.76 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи офисных зданий в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	21	32 719	250 000	80 218
2	Находкинский ГО	9	9 502	111 572	42 506
3	Уссурийский ГО	7	12 469	104 334	48 900
4	Пожарский МО	4	4 770	58 333	21 946
5	Хорольский МО	2	4 331	8 821	6 576
6	Партизанский ГО	2	5 579	10 417	7 998
7	Спасск-Дальний ГО	2	3 413	17 200	10 306
8	Артемовский ГО	2	7 083	54 054	30 569
9	Другие районы*	5	9 356	39 263	-

*Другие районы, в которых зафиксировано по 1 сделке/предложению в каждом, в рассмотрение не брались.

Медианные значения цен находятся диапазоне от 6 576 руб./кв. м (Хорольский МО) до 80 218 руб./кв. м (Владивостокский ГО). Рынок зданий офисного назначения развит слабо во всех районах Приморского края.

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 3 413 руб./кв. м зафиксировано по предложению 3-х этажного административного здания, расположенного по адресу: г. Спасск-Дальний, ул. Пограничная, д. 2, площадью 1 260 кв. м, с удовлетворительным состоянием отделки (близко к неудовлетворительному). Относительно земельного участка сведений в объявлении не приведено.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 250 000 руб./кв. м зафиксировано по предложению за офисное 4-х этажное здание, площадью 1 200 кв. м, расположенное в районе Эгершельда по адресу: г. Владивосток, ул. Верхнепортовая, 41. Здание в хорошем состоянии, помещения в здании с отделкой «люкс». С земельным участком площадью 1 500 кв. м в собственности.

Минимальные значения удельных показателей цены88 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на здания офисного назначения в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии, часто советского периода постройки, расположенные на окраинах населенных пунктов, вблизи промзон,
в спальных районах. Земельные участки под ними обычно не разграничены.

Наиболее дорогими зданиями офисного назначения являются здания, расположенные в центре населенных пунктов, в административных районах городов, с хорошими подъездными путями, в хорошем/отличном состоянии, с организованной парковкой. С коммуникациями, соответствующими требованиям такой недвижимости. Такие здания обычно продаются вместе с земельным участком в собственности.

Комплексы недвижимости офисного назначения

В итоговую выборку для анализа рынка комплексов офисного назначения был включен 1 объект, отобранный по результатам сделок.

Удельный показатель цены 98 172 руб./кв. м (80 000 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение комплекса недвижимости офисного назначения, расположенного по адресу: г. Уссурийск, ул. Выгонная, д. 2, площадь зданий – 814,9 кв. м, площадь земельного участка, на котором расположены здания 2 633 кв. м. Данный комплекс включает административное здание и вспомогательное здание к основному административному зданию. Земельный участок внутриквартально поблизости от дороги регионального значения по ул. Чичерина. Участок имеет хорошие подъездные пути.

Многопрофильная недвижимость

В итоговую выборку для анализа рынка многопрофильной недвижимости было включено 2 277 объектов, 1 828 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 437 – по сделкам и 12 – по результатам процедуры оспаривания/установления КС в размере рыночной.

Структура объемов сделок/предложений/оспариваний объектов многопрофильного назначения в разрезе видов недвижимости по муниципальным образованиям Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.77 – Структура объема сделок/предложений многопрофильной недвижимости в разрезе видов недвижимости по муниципальным районам Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Здания, шт.	Комплексы недвижимости, шт.	Помещения, шт	Всего предложений/сделок

шт.	%
1	Владивостокский ГО	90	9	1 060	1 159	50,90 %
2	Уссурийский ГО	53	7	170	230	10,10 %
3	Находкинский ГО	42	3	160	205	9,00 %
4	Артемовский ГО	30	2	126	158	6,94 %
5	Арсеньевский ГО	10	66	76	3,34 %
6	Дальнегорский ГО	10	33	43	1,89 %
7	Хасанский МО	14	28	42	1,84 %
8	Спасск-Дальний ГО	14	22	36	1,58 %
9	Большой Камень ГО	7	29	36	1,58 %
10	ЗАТО Фокино ГО	4	25	29	1,27 %
11	Лесозаводский ГО	5	24	29	1,27 %
12	Надеждинский МР	11	14	25	1,10 %
13	Другие районы*	87	11	111	209	9,18 %
Итого	377	32	1 868	2 277	100 %

16,56 %	1,41 %	82,04 %	100 %

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений/оспариваний менее 1% в каждом.

Рисунок 3.2.21 – Структура объема сделок/предложений многопрофильной недвижимости в разрезе видов недвижимости по муниципальным районам Приморского края

Данные анализа говорят о том, что наибольшее количество объектов многопрофильной недвижимости продавалось во Владивостокском ГО (50,90 %).

В Уссурийском ГО было зафиксировано сделок/предложений 10,10 %, в Находкинском ГО – 9,0 %, в Артемовском ГО – 6,94 %, Арсеньевском ГО – 3,34 %.

В Дальнегорском ГО, Хасанском МО, Спасск- Дальнем ГО, Большой Камень ГО, ЗАТО Фокино ГО, Лесозаводском ГО, Надеждинском МР было зафиксировано сделок/предложений от 1 % до 2 % в каждом. В остальных муниципальных районах Приморского края зафиксировано менее 1 % сделок-предложений в каждом.

Многопрофильная недвижимость продавалась в основном виде помещений – 82,04 %. В виде зданий продавалось 16,56 % и в виде комплексов недвижимости – 1,41 %.

Помещения многопрофильного назначения

В итоговую выборку для анализа рынка помещений многопрофильного назначения было включено 1 868 объектов, 1 862 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 6 – по результатам процедуры оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по помещениям многопрофильного назначения в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.78 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи помещений многопрофильного назначения в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	1 060	12 690	540 000	100 000
2	Уссурийский ГО	168	13 333	579 470	83 656
3	Находкинский ГО	160	3 206	279 487	34 015
4	Артемовский ГО	126	5 263	208 333	66 455
5	Арсеньевский ГО	66	11 304	139 130	56 695
6	Дальнегорский ГО	33	8 800	88 496	35 000
7	Большой Камень ГО	29	15 619	194 954	86 667
8	Хасанский МО	28	3 420	108 889	38 643
9	ЗАТО Фокино ГО	25	10 938	141 892	51 699
10	Лесозаводский ГО	24	4 266	94 637	25 988
11	Спасск-Дальний ГО	19	12 730	133 523	40 000
12	Кавалеровский МО	16	4 800	83 333	47 022
13	Хорольский МО	14	6 419	75 758	20 815
14	Надеждинский МР	14	10 533	80 000	61 875
15	Дальнереченский ГО	11	7 800	100 000	38 679
16	Партизанский ГО	11	5 654	66 667	19 677
17	Черниговский МО	8	5 310	73 810	30 970
18	Ханкайский МО	7	15 278	70 455	22 532
19	Пожарский МО	7	16 380	120 478	30 000
20	Кировский МР	5	4 093	41 812	32 271
21	Другие районы*	31	1 667	71 154	-
Итого	1 862	1 667	579 470	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом.

Медианные значения удельных показателей цен по сделкам/предложениям помещений многопрофильного назначения имеют широкий диапазон от 19 677 (Партизанский ГО) до 100 000 руб./кв. м (Владивостокский ГО)89 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 1 667 руб./кв. м зафиксировано по предложению нежилого помещения многопрофильного назначения, площадью 1 800 кв. м, расположенного здании, по адресу: Красноармейский район, поселок городского типа Восток, ул. Набережная, 15. Помещение ранее использовалось как магазин розничной торговли, кафе, хлебопекарня. Состояние помещения – требуется ремонт.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 579 470 руб./кв. м зафиксировано по предложению нежилого помещения свободного назначения, площадью 60,4 кв. м, расположенного на 1 этаже жилого дома, по адресу: г. Уссурийск, ул. Некрасова, 91. В помещении отделка «люкс», все коммуникации, электрические рольставни, витражное остекление, видеонаблюдение, отдельный вход с выходом на центральную площадь города, первая линия. Продавец позиционирует помещение под все виды бизнеса.

Минимальные значения удельных показателей цены90 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) в основном приходятся
на многопрофильные помещения, которые в текущем состоянии наиболее эффективно использовать в качестве складских помещений. Часто такие многопрофильные помещения позиционируют под разные виды бизнеса с условием проведения ремонта/реконструкции помещений. Например, во Владивостоке значительное количество подвальных помещений, расположенных в исторической части города, позиционируют, как многопрофильные помещения, которые требуют ремонта/реконструкций, и которые в дальнейшем могли бы эксплуатироваться в качестве клубов, точек общепита, магазинов. Цена на такие помещения соответственно не высокая по сравнению с другими сопоставимыми помещениями.

Также нижнюю границу ценового диапазона формируют многопрофильные помещения в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии в зданиях, расположенных на окраинах населенных пунктов, вблизи промзон, на удалении от автодорог, без отдельного входа.

Наиболее дорогими многопрофильными помещениями являются помещения, которые в текущем состоянии можно использовать без дополнительных вложений в качестве объектов торгового/офисного назначения/ под определенный вид бизнеса. Такие помещения обычно в хорошем/отличном состоянии, часто с организованной парковкой, хорошими подъездными путями.

В ходе анализа было выявлено, что многопрофильные помещения располагаются на разных этажах в зданиях, причем более половины сделок/предложений было зафиксировано по продаже многопрофильных помещений, расположенных на 1 этаже/цоколе.

С целью выявления зависимости цены на помещение от этажа расположения далее рассмотрены уровни цен на многопрофильные помещения в разрезе этажей расположения помещений в здании.

Таблица 3.2.79 – Структура объема сделок/предложений многопрофильных помещений в зависимости от этажа расположения

№ п/п	Муниципальное образование	1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа	Подвал	Нет данных	Общее количество

шт.	%
1	Владивостокский ГО	888	108	47	17	1 060	56,40 %
2	Уссурийский ГО	145	8	15	168	9,16 %
3	Находкинский ГО	139	15	4	2	160	8,39 %
4	Артемовский ГО	115	4	7	126	6,95 %
5	Арсеньевский ГО	60	2	1	3	66	3,59 %
6	Дальнегорский ГО	31	1	1	33	1,82 %
7	Большой Камень ГО	27	1	1	29	1,60 %
8	Хасанский МО	26	2	28	1,55 %
9	ЗАТО Фокино ГО	22	1	1	1	25	1,38 %
10	Лесозаводский ГО	18	4	2	24	1,32 %
11	Спасск-Дальний ГО	18	1	19	1,05 %
12	Кавалеровский МО	11	5	16	0,88 %
13	Хорольский МО	14	14	0,77 %
14	Надеждинский МР	12	1	1	14	0,77 %
15	Дальнереченский ГО	11	11	0,61 %
16	Партизанский ГО	11	11	0,61 %
17	Черниговский МО	8	8	0,44 %
18	Ханкайский МО	6	1	7	0,39 %
19	Пожарский МО	6	1	7	0,39 %
20	Кировский МР	5	5	0,28 %
21	Другие районы*	24	4	3	31	1,66 %
Общий итог	1 591	154	62	49	1 862	100 %

87,77 %	8,27 %	3,33 %	2,63 %	100 %

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом.

Вышеприведенные данные говорят о том, что в целом по Приморскому краю (и в частности по Владивостокскому ГО), прослеживается тенденция значительного превышения количества сделок/предложений по многопрофильным помещениям, расположенным на 1 этаже/цоколе над количеством сделок/предложений по помещениям на других этажах.

Анализ данных говорит о том, что 56,93 % от общего количества сделок/предложений многопрофильных помещений приходится на Владивостокский ГО. В Уссурийском ГО, Находкинском ГО, Артемовском ГО и Арсеньевском ГО были зафиксированы следующие объемы: сделок/предложений: 9,02 %; 8,59 %; 6,77 % и 3,54 % соответственно. По другим муниципальным районам Приморского края количество сделок/предложений не превышало 2 %
в каждом районе (от 0,05 % в Чугуевском МО, Анучинском МО, Тернейском МО до 1,77 %
в Дальнегорском ГО).

В таблице ниже приведены медианные значения удельных показателей цен на многопрофильные помещения в разрезе муниципальных районов Приморского края с учетом этажа расположения помещений в здании.

Таблица 3.2.80 – Медианные значения удельных показателей рыночной цены сделок/предложений купли-продажи многопрофильных помещений муниципальных районов Приморского края в зависимости от этажа расположения помещения в здании (руб./кв. м)

№ п/п	Муниципальное образование*	Медианные значения удельных показателей цен, руб./кв. м	Общее количество, шт.

1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа	Подвал	1 этаж/цоколь	Выше 1 этажа	Подвал
1	Владивостокский ГО	100 129	100 519	58 495	888	108	47
2	Уссурийский ГО	83 978	86 305	145	8
3	Находкинский ГО	33 863	44 207	23 831	139	15	4
4	Артемовский ГО	68 254	88 076	14 286	115	4	7
5	Арсеньевский ГО	59 412	30 396	22 274	60	2	1
6	Дальнегорский ГО	35 583	19 767	8 800	31	1	1
7	Большой Камень ГО	86 667	15 619	27	1
8	Хасанский МО	39 412	26
9	ЗАТО Фокино ГО	52 389	48 387	10 938	22	1	1
10	Лесозаводский ГО	23 851	22 443	18	4
11	Спасск-Дальний ГО	40 833	18
12	Кавалеровский МО	44 702	49 342	11	5
13	Хорольский МО	20 815	14
14	Надеждинский МР	61 875	65 000	22 776	12	1	1
15	Дальнереченский ГО	38 679	11
16	Партизанский ГО	19 677	11

*Другие районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом, в рассмотрение не брались.

Анализ данных говорит о том, что в общем по рынку продажи многопрофильных помещений в Приморском крае не выявлено ярко выраженной закономерности, связанной с этажом расположения помещения в здании в части 1 этажа/цоколя и этажей выше первого.

В отношении медианных значений цен на многопрофильные помещения в подвалах прослеживается явная закономерность, связанная с тем, что медианные значения цен на многопрофильные помещения в подвалах значительно ниже цен на помещения многопрофильного назначения, расположенные не в подвале в рамках одного муниципального района.

Во всех муниципальных районах Приморского края медианные значения цен на многопрофильные помещения в подвалах стоят дешевле многопрофильных помещений, расположенных на других этажах в здании.

Ценовые показатели по многопрофильным помещениям по Владивостокскому ГО

В таблице ниже приведена структура объема сделок/предложений многопрофильных помещений и удельные показатели цен многопрофильных помещений, не включая помещения, расположенные в подвалах, в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО.

Таблица 3.2.81 – Удельные показатели рыночных цен предложений/сделок по многопрофильным помещениям в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО, не включая помещения, расположенные
в подвалах

№ п/п	Микрорайон Владивостокского ГО	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Центр	225	32 787	540 000	120 149
2	Вторая речка	121	20 541	290 000	88 367
3	Эгершельд	102	22 000	434 375	104 979
4	Чуркин	91	26 838	271 277	102 500
5	Столетие	59	43 296	250 000	126 300
6	Первая речка	48	23 529	301 205	100 245
7	Баляева	39	30 952	222 930	77 640
8	Борисенко	36	40 360	196 629	99 735
9	Луговая	34	28 353	385 417	102 903
10	БАМ	24	32 383	185 090	88 605
11	71-й Микрорайон	22	38 000	230 000	80 766
12	Третья рабочая	21	24 252	351 032	115 000
13	Фадеева	20	21 008	160 906	59 668
14	Тихая	19	27 174	280 500	74 294
15	Некрасовская	16	34 924	213 488	104 792
16	Патрокл	15	55 000	125 000	82 707
17	Снеговая Падь	14	44 338	228 739	106 995
18	Трудовая	13	31 429	178 049	80 275
19	64, 71 микрорайоны	13	40 000	120 000	93 728
20	Садгород	12	21 876	90 105	70 000
21	Океанская	11	34 726	133 484	89 286
22	Толстого	9	33 071	130 000	116 308
23	Седанка	8	35 714	163 241	64 510
24	Заря	6	38 304	163 511	81 478
25	Трудовое	5	50 000	184 783	54 412
26	Снеговая	5	33 055	277 778	43 995
27	о. Русский	4	17 937	58 800	24 615
28	Весенняя	2	75 000	80 000	77 500
29	Гайдамак	2	89 286	130 751	110 018
Итого	996	17 937	540 000	100 129

Больше половины (54,12 %) сделок/предложений пришлось на 4 микрорайона г. Владивосток: Центр (22,59 %), Вторая речка (12,15 %), Эгершельд (10,24 %), Чуркин (9,14 %).

На микрорайон Столетие (5,92 %), Первая речка (4,82 %), Баляева (3,92 %), Борисенко (3,61 %) пришлось от 3 % до 6 % в каждом.

В других микрорайонах зафиксировано менее 2 % сделок/предложений в каждом.

Максимальный уровень медианных значений цен пришелся на район Столетия
и составил 126 300 руб./кв. м.

Верхняя граница ценового диапазона сформирована сделками/предложениями помещений многопрофильного назначения расположенных на 1 этажах/цоколях зданий, находящихся вблизи федеральной трассы АН6 «Проспект 100-летия Владивостока, Азиатский маршрут», в хорошем/отличном состоянии. В основном это помещения, расположенные
в зданиях по улице Овчинникова, пр-т Столетия Владивостока, Ильичева и др.

Нижняя граница ценового диапазона по многопрофильным помещениям района Столетие в большей части сформирована сделками/предложениями помещений, расположенных в зданиях на удалении от федеральной трассы, внутриквартально, по улицам Гамарника, Днепровская, Ильичева, Нахимова, Корнилова и др.

Также высокий уровень медианных значений цен наблюдается в районе «Центр» (120 149 руб./кв. м).

Верхняя граница ценового диапазона сформирована сделками/предложениями многопрофильных помещений, расположенных в историческом центре Владивостока, в хорошем и отличном состоянии.

Нижняя граница ценового диапазона сформирована сделками/предложениями многопрофильных помещений, расположенных в отдалении от исторического центра Владивостока и приближенных к границам смежных районов: Луговой, Эгершельда, Некрасовской, Первой речки и др. Это так называемые «центры административных районов».

Минимальный уровень медианных значений цен пришелся на район острова Русский – 24 014 руб./кв. м. В данном районе наблюдалось незначительное количество сделок с многопрофильными помещениями (5 шт.). Низкий ценовой диапазон связан с тем, что район острова Русский не очень развит по сравнению с остальными районами Владивостока и удалены от центра.

Данные по многопрофильным помещениям, расположенным в зданиях на подвальных этажах в разрезе микрорайонов г. Владивостока приведены ниже.

Таблица 3.2.82 – Удельные показатели рыночных цен предложений/сделок по многопрофильным помещениям в разрезе микрорайонов Владивостокского ГО по помещениям, расположенным на подвальных этажах

№ п/п	Микрорайон Владивостокского ГО	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Центр	16	12 690	139 241	64 683
2	Вторая речка	7	32 120	155 388	60 000
Другие микрорайоны*	24	31 081	110 000	-
Итого	47	12 690	155 388	-

*Другие районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 3 в каждом, в рассмотрение не брались.

Наибольшее количество предложений о продаже многопрофильных помещений, расположенных на подвальных этажах, за анализируемый период выявлено в Центре (16 шт.)
и в районе Второй речки (7 шт.). По остальным районам продажи помещений, расположенных в подвальных этажах объемы сделок/предложений незначительные (менее 3 в каждом).

Медианное значение цен в районе Центра составило 64 683 руб./кв.м

Минимальное значение удельного показателя цен 12 690 руб./кв. м пришлось
на предложение многопрофильного помещения в подвале административного здания по адресу: г. Владивосток, ул. Лазо, 9. Площадь помещения – 197 кв. м. Отделка в удовлетворительном состоянии. Есть электричество. Отдельного входа нет.

В районе Центра максимальное значение удельного показателя цен 139 241 руб./кв. м пришлось на предложение многопрофильного помещения в подвале административного здания по адресу: г. Владивосток, ул. Нерчинская, 10. Площадь помещения 23,7 кв. м. В помещении есть электричество, вода. Отделка в удовлетворительном состоянии. Отдельный вход.

Здания многопрофильного назначения

В итоговую выборку для анализа рынка зданий многопрофильного назначения было включено 377 объектов, 371 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 6 – по результатам процедуры оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям многопрофильного назначения (с учетом стоимости земельных участков) в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.83 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи многопрофильных зданий в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	90	14 837	437 143	89 975
2	Уссурийский ГО	51	7 055	164 150	40 000
3	Находкинский ГО	40	3 231	91 371	16 789
4	Артемовский ГО	30	9 896	667 656	45 982
5	Спасск-Дальний ГО	14	3 556	133 136	13 936
6	Хасанский МО	14	5 314	55 556	30 225
7	Надеждинский МР	11	5 667	227 273	40 650
8	Арсеньевский ГО	10	15 771	97 222	32 877
9	Дальнегорский ГО	10	4 972	20 922	11 276
10	Партизанский ГО	8	1 717	38 182	7 049
11	Дальнереченский ГО	7	2 857	42 373	23 202
12	Большой Камень ГО	7	9 583	136 025	55 625
13	Октябрьский МО	6	7 759	42 261	14 083
14	Партизанский МО	5	3 238	60 606	23 775
15	Черниговский МО	5	11 139	66 667	18 267
16	Шкотовский МО	5	8 631	75 758	22 191
17	Михайловский МР	5	5 172	40 625	33 333
18	Чугуевский МО	5	6 353	39 103	21 527
19	Кавалеровский МО	5	5 192	48 544	25 000
20	Лесозаводский ГО	5	10 557	36 156	17 333
21	Другие районы*	38	1 554	56 758	-
Итого	371	1 554	667 656	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен по многопрофильным зданиям находятся в диапазоне от 7 049 руб./кв. м в Партизанском ГО до 89 975 руб./кв. м во Владивостокcком ГО91 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5 в каждом, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 1 554 руб./кв. м приходится на предложение по продаже капитального здания площадью 193 кв. м, расположенного в Тернейском районе, поселок городского типа Светлая, ул. Арсеньева, 7/1. Половина здания в удовлетворительном состоянии, половина в неудовлетворительном. О земельном участке в объявлении информации нет.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 667 656 руб./кв. м зафиксировано по предложению капитального многопрофильного здания площадью 134,8 кв. м, в отличном состоянии с хорошей отделкой внутри. Вокруг здания ограждение – забор из профнастила, часть участка вокруг здания выложена высококачественной плиткой. Рядом федеральная трасса.

Минимальные значения удельных показателей цены92 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на здания многопрофильного назначения в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии, часто советского периода постройки, расположенные на окраинах населенных пунктов, вблизи промзон, в спальных районах. Земельные участки под ними обычно не разграничены.

Наиболее дорогими зданиями многопрофильного назначения являются здания, расположенные в центре населенных пунктов, в административных районах городов, с хорошими подъездными путями, в хорошем/отличном состоянии, с организованной парковкой. С коммуникациями, соответствующими требованиям такой недвижимости. Такие здания обычно продаются вместе с земельным участком в собственности.

Комплексы недвижимости многопрофильного назначения

В итоговую выборку для анализа рынка комплексов многопрофильного назначения было включено 32 объекта, все объекты отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний зафиксировано не было).

Уровень удельных показателей цен по комплексам недвижимости многопрофильного назначения находится в достаточно широком диапазоне от 1 984 руб./кв. м (Спасский МР) до 298 028 руб./кв. м (Владивостокский ГО).

Половина всех сделок/предложений комплексов многопрофильного назначения приходится на Владивостокский ГО (28,13 % зафиксирована продажа 9 комплексов) и Уссурийский ГО (21,88 % зафиксирована продажа 7 комплексов). По другим муниципальным районам количество сделок/предложений составило:

в Находкинском ГО – 9,38 %;

в Партизанском МО, Дальнереченском ГО, Михайловском МР и Артемовском ГО- по 6,25 % каждый;

в Спасском МР, Дальнереченском МР, Яковлевском МО, Октябрьском МО и Партизанском ГО по 3,13 % каждый.

По остальным муниципальным районам сделок/предложений о продаже комплексов многопрофильного назначения зафиксировано не было.

Границы диапазона формируется комплексами, в которые входят здания с характеристиками присущими верхней и нижней границе диапазонов, описанными выше при анализе уровней цен по зданиям многопрофильного назначения.

Минимальные значения удельных показателей цен приходятся на комплексы многопрофильного назначения, расположенные в Спасском МР, Михайловском МР, Партизанском МО, Яковлевском МО. В данных муниципальных районах удельный показатель цены был ниже 3 000 руб./кв. м.

Минимальный удельный показатель цены – 1 984 руб./кв. м (2 300 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение комплекса зданий многофункциональной направленности, расположенного по адресу: Спасский район, село Летно-Хвалынское, ул. Первомайская, 21. Общая площадь зданий, входящих в комплекс, 963,7 кв. м, площадь земельного участка под зданиями комплекса 4 057 кв. м в собственности. Комплекс состоит из 2-х зданий: бывшая столовая и овощехранилище. Здания расположены на окраине села, с одной стороны, в 100 м от жилой застройки, с другой стороны, вблизи промзоны. Состояние зданий по данным объявления оценить невозможно.

Максимальные значения удельных показателей цен приходятся на комплексы многопрофильного назначения, расположенные во Владивостокском ГО. Далее рассмотрены предложения с удельным показателем цены более 100 000 руб./кв. м.

Удельный показатель цены 298 028 руб./кв. м (40 800 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение по продаже многофункционального комплекса, состоящего из одного главного многофункционального здания и двух торговых павильонов, расположенных по адресу: г. Владивосток, ул. Русская, 21Д, площадь основного здания 136,9 кв. м, площадь земельного участка, на котором расположены здания 1 007 кв. м в собственности. Все здания сданы в аренду: основное здание эксплуатируется, как кафе, павильоны эксплуатируются в качестве торговых павильонов. Коммуникации: вода, электричество, канализация централизованные. Комплекс находится на красной линии. Высокий автомобильный и пешеходный трафик.

Недвижимость под определенный вид бизнеса

В итоговую выборку для анализа рынка коммерческой недвижимости для определенного вид бизнеса было включено 247 объектов, которые подразделяются на следующие подсегменты:

общественное питание (75 объектов);

базы отдыха, санатории (19 объектов);

бани, сауны (20 объект);

гостиницы (51 объектов);

объекты автосервиса (82 объекта).

Все сегменты рынка недвижимости под определенный вид бизнеса являются слаборазвитыми.

Учитывая ограниченное количество сделок/предложений недвижимости под определенный вид бизнеса, при анализе далее рассматриваются уровни удельных показателей цен, а не медианные значения.

Общественное питание

В итоговую выборку для анализа рынка объектов общественного питания было включено 75 объектов, 66 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже,
5 – по сделкам и 4 – по результатам процедуры оспаривания/установления кадастровой стоимости в размере рыночной.

35 сделок/предложений/оспариваний объектов общественного питания приходится на здания и 40 – помещения.

Общественное питание (здания)

В итоговую выборку для анализа рынка зданий под общественное питание было включено 35 объектов, 31 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 4 – по результатам процедуры оспаривания/установления КС в размере рыночной.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям под общественное питание (с учетом стоимости земельных участков) в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.84 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи зданий под общественное питание в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м
1	Уссурийский ГО	8	16 719	125 000
2	Владивостокский ГО	4	49 131	257 732
3	Артемовский ГО	4	49 774	149 321
4	Шкотовский МО	2	10 726	15 152
5	Спасск-Дальний ГО	2	34 722	34 834
6	Большой Камень ГО	2	36 929	106 007
7	Арсеньевский ГО	2	22 571	54 348
8	Другие районы*	7	10 375	81 680
Итого	31	10 375	257 732

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 2 в каждом.

Диапазон удельных показателей цены по сделкам/предложениям зданий под общественное питание от 10 375 руб./кв. м (Партизанский МО) до 257 732 руб./кв. м (Владивостокский ГО).

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 10 375 руб./кв. м приходится на предложение по продаже здания, в котором было расположено кафе, площадью 400 кв. м. Адрес: Партизанский район, село Екатериновка, Партизанская, 21А. Требуется ремонт. Информации о земельном участке в объявлении нет.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 257 732 руб./кв. м зафиксировано по предложению здания кафе «Миндаль» площадью 97 кв. м, в отличном состоянии с хорошей отделкой внутри, расположенному в центре города по адресу: г. Владивосток, ул. Адмирала Фокина, 23Д. Площадь земельного участка 131 кв. м.

Общественное питание (помещения)

В итоговую выборку для анализа рынка помещений под общественное питание было включено 40 объектов, которые отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний зафиксировано не было).

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по помещениям под общественное питание в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.85 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи помещений под общественное питание в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	16	47 091	466 667
2	Находкинский ГО	9	9 394	71 514
3	Уссурийский ГО	6	9 507	150 000
4	Спасск-Дальний ГО	3	8 333	107 143
5	Артемовский ГО	2	53 533	108 025
6	Другие районы*	4	3 937	40 580
Итого	40	3 937	466 667

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 2 в каждом.

Диапазон удельных показателей цены по сделкам/предложениям помещений под общественное питание от 3 937 руб./кв. м (Октябрьский МО) до 466 667 руб./кв. м (Владивостокский ГО).

Минимальное значение удельного показателя цены – 3 937 руб./кв. м зафиксировано по предложению в Октябрьском районе за помещение в здании по адресу: Октябрьский район, поселок городского типа Липовцы, ул. Ленина, 4. Помещение площадью 381 кв. м, расположено на 2-м этаже здания, состояние – требуется косметический ремонт.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 466 667 руб./кв. м зафиксировано по предложению помещения, которое эксплуатировалось, как кафе, площадью 300 кв. м, расположенному в цоколе здания, в центре города, по адресу: г. Владивосток, ул. Пограничная, 12А. Здание – старый фонд, состояние удовлетворительное, состояние помещения хорошее.

Базы отдыха, санатории

В итоговую выборку для анализа рынка баз отдыха, санаториев было включено 19 объектов, 17 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 2 –
по сделкам (оспариваний зафиксировано не было).

Из 19 объектов данного подсегмента на здания приходится 12, на комплексы недвижимости 7. Купли/продажи помещений в данном сегменте не зафиксировано.

Базы отдыха, санатории (комплексы недвижимости)

В итоговую выборку для анализа рынка комплексов недвижимости в виде баз отдыха, санаториев было включено 7 объектов, все объекты отобраны по результатам сделок/предложений.

Из 7 баз отдыха, санаториев – 3 базы продавалось в Хасанском районе и по одной базе, Хорольском МО, Находкинском ГО, Артемовском ГО, Партизанском МО.

Диапазон удельных показателей цены по сделкам/предложениям по базам отдыха, санаториям от 1 596 руб./кв. м (Хорольский МО) до 39 583 руб./кв. м (Хасанский МО).

Минимальное значение удельного показателя цены зафиксировано в Хорольском районе. Удельный показатель цены – 1 596 руб./кв. м (2 500 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение санатория, расположенного по адресу: Хорольский район, поселок городского типа Ярославский, ул. Недорезова, 1, площадь зданий 1 566,8 кв. м, площадь земельного участка 4 269 кв. м в аренде. Данный комплекс включает здание профилактория, склад, банно-прачечное здание, гараж. Зданиям требуется ремонт.

Максимальное значение удельного показателя цены зафиксировано в Хасанском районе. Удельный показатель цены – 39 583 руб./кв. м (38 000 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение базы, расположенной по адресу: Хасанский район, село Андреевка, ул. Школьная, 22А, площадь зданий 960 кв. м, площадь земельного участка, на котором расположены здания- 8 135 кв. м, участок в собственности. Данный комплекс включает 2 корпуса, построенных из бруса сибирской сосны. Номерной фонд – 17 номеров. На территории находится 3 скважины, баня, кафе, ТЭП, имеется своя парковка и корпус незавершенного строительства.

Базы отдыха, санатории (здания)

В итоговую выборку для анализа рынка недвижимости в виде зданий баз отдыха, санаториев было включено 12 объектов, которые отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний зафиксировано не было).

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям баз отдыха, санаториев (с учетом стоимости земельных участков) в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.86 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи зданий баз отдыха, санаториев в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	3	27 056	36 571
2	Артемовский ГО	2	6 944	76 627
3	Находкинский ГО	2	2 281	62 500
4	Другие районы*	5	1 069	26 455
Итого	12	1 069	76 627

Диапазон удельных показателей цены по сделкам/предложениям по базам отдыха, санаториям от 1 069 руб./кв. м (Спасский МР) до 76 627 руб./кв. м (Артемовский ГО).

Минимальное значение удельного показателя цены зафиксировано в Спасском МР. Удельный показатель цены – 1 069 руб./кв. м приходится на предложение по продаже здания, в котором был расположен КГБУСО «Спасский социально-реабилитационный центр для несовершеннолетних», площадью здания 935,5 кв. м. Адрес: Спасский район, село Зеленодольское, Молодежная, 11. Требуется ремонт. По имущественному статусу земельного участка информации в объявлении нет. Здание состоит из спального корпуса, пищевого блока, прачечной, учебной части. Продавцом здание позиционируется, как многопрофильное, но более всего по составу помещений здание подходит под базу отдыха, санаторий, пансионат и т.д.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 76 627 руб./кв. м зафиксировано по предложению здания базы отдыха «Строитель» площадью 328 кв. м, в хорошем состоянии (близко к удовлетворительному), расположенному по адресу: г. Артем, бухта Муравьиная. Площадь земельного участка 328 кв. м. На участке имеется столовая
и территория мангалов, ТП и скважина. До пляжа 100 м.

Гостиницы

В итоговую выборку для анализа рынка гостиниц был включен 51 объект, 49 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 2 – по результатам процедуры оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

39 сделок/предложений/оспариваний объектов данного подсегмента приходится
на здания, 5 на комплексы недвижимости и 7 на помещения.

Гостиницы (здания)

В итоговую выборку для анализа рынка купли-продажи зданий гостиниц было включено 39 объектов, 37 из которых отобраны по результатам сделок/предложений, 2 – по результатам процедуры оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям гостиниц (с учетом стоимости земельных участков) в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.87 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи зданий гостиниц в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	14	12 263	179 541
2	Уссурийский ГО	8	3 448	67 211
3	Находкинский ГО	3	7 500	24 324
4	Хасанский МО	2	20 000	51 914
5	Шкотовский МО	2	12 846	16 376
6	Арсеньевский ГО	2	12 727	17 767
7	Другие районы*	6	5 188	100 000
Итого	37	3 448	179 541

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 2 в каждом.

Диапазон удельных показателей цены по сделкам/предложениям по зданиям гостиниц от 3 448 руб./кв. м (Уссурийский ГО) до 179 541 руб./кв. м (Владивостокский ГО).

Минимальное значение удельного показателя цены зафиксировано в Уссурийском ГО. Удельный показатель цены – 3 448 руб./кв. м приходится на предложение по продаже гостиницы, площадью здания 580 кв. м. Адрес: г. Уссурийск, ул. Зои Космодемьянской, 5. В удовлетворительном состоянии. Земельный участок 1 379 кв. м.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 179 541 руб./кв. м зафиксировано по предложению двухэтажного здания гостиницы, площадью 239,5 кв. м,
в хорошем состоянии, расположенной по адресу: г. Владивосток, ул. Енисейская, 21А. Площадь земельного участка 289 кв. м в собственности. Здание состоит из 9 номеров с санузлами, прачечная, подсобка, кухня-столовая.

Гостиницы (помещения)

В итоговую выборку для анализа рынка гостиниц в виде помещений было включено 7 объектов, которые отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний зафиксировано не было).

Из 7 сделок/предложений помещений- гостиниц, зафиксировано 6 во Владивостокском ГО и 1 – в Октябрьском МО.

Диапазон удельных показателей цены по сделкам/предложениям по помещениям гостиниц от 28 333 руб./кв. м в Октябрьском районе до 296 875 руб./кв. м- во Владивостокском ГО.

Во Владивостокском ГО минимальное значение удельного показателя цены зафиксировано на уровне 55 800 руб./кв. м. Помещения общей площадью 500 кв. м расположены в здании по адресу: г. Владивосток, ул. Надибаидзе, 6А. Данный комплекс включает 18 номеров с санузлами плюс комната отдыха, кухня, прачечная. Состояние номерного фонда хорошее.

Максимальное значение удельного показателя цены зафиксировано на уровне 296 875 руб./кв. м и приходится на предложение помещений под гостиничные номера общей площадью 320 кв. м, расположенных по адресу: г. Владивосток, ул. Станюковича, 3. Помещения с ремонтом «люкс» расположены в ЖК «Сердце Океана». 14 номеров.

Гостиницы (комплексы недвижимости)

В итоговую выборку для анализа рынка комплексов недвижимости в виде гостиниц было включено 5 объектов, все объекты отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний не зафиксировано).

Из 5 гостиничных комплексов – 2 продавалось во Владивостокском ГО и по одному гостиничному комплексу в Пожарском МО, в Ханкайском МО и Партизанском ГО.

Минимальное значение удельного показателя цены зафиксировано в Пожарском районе. Удельный показатель цены – 8 214 руб./кв. м (40 000 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение гостиничного комплекса, расположенной по адресу: Партизанский район, поселок Лозовый, площадь гостиничного комплекса 4 870 кв. м, площадь земельного участка 10 887,96 кв. м в долгосрочной аренде. Данный комплекс включает 2 трехэтажных корпуса, 1 – двухэтажный, 1 – административно-бытовой корпус и гараж. Централизованное электричество, водоснабжение. Данный комплекс продается под реконструкцию.

Максимальное значение удельного показателя цены зафиксировано во Владивостокском ГО. Удельный показатель цены – 111 253 руб./кв. м (349 000 000 руб. за весь комплекс) приходится на предложение гостиничного комплекса, расположенной по адресу: г. Владивосток, ул. Катерная, 16Б, площадь зданий 3 137 кв. м, площадь земельного участка 0,55 Га в собственности. Данный комплекс включает здание гостиницы, гаражный бокс, баню, котельную, сторожевой домик, спортивную площадку, водонапорную башню, бассейн. Вся площадь участка забетонирована.

Бани, сауны

В итоговую выборку для анализа рынка бань был включен 20 объект, которые отобраны по результатам анализа предложений о продаже.

11 предложений объектов данного подсегмента приходится на здания, 1– комплексы недвижимости и 8 – помещения.

Бани, сауны (здания)

В итоговую выборку для анализа рынка купли-продажи зданий бань/саун было включено 11 зданий, из них 4 здания продавалось в Уссурийском ГО, 2 здания продавалось во Владивостокском ГО, 2 в Артемовском ГО и по 1 зданию в Пожарском МО, Октябрьском МО и Находкинском ГО. В остальных районах Приморского края сделок/предложений со зданиями бань/саун зафиксировано не было.

Минимальное значение удельного показателя цены зафиксировано в Находкинском ГО. Удельный показатель цены – 8 734 руб./кв. м приходится на предложение по продаже здания, которое ранее эксплуатировалось в качестве общественной бани, площадь здания 137,4 кв. м. Адрес: г. Находка, поселок Приисковый, ул. Горняцкая, 19. Земельный участок 1 157 кв. м в долгосрочной аренде.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 161 408 руб./кв. м зафиксировано по предложению здания действующей бани, площадью 218,7 кв. м, в хорошем состоянии, расположенной по адресу: г. Артем, ул. Ангарская, 9. Площадь земельного участка 1 600 кв. м в собственности. Здание состоит из холла, парных, помывочных, душевых, раздевалок (1 этаж), 2 этаж на стадии отделки. Есть собственная кочегарка, беседки, парковка.

Бани, сауны (помещения)

В итоговую выборку для анализа рынка гостиниц в виде помещений было включено 8 помещений, из них 6 продавалось во Владивостокском ГО и 1 в Находкинском ГО, 1
в Лесозаводском ГО.

Диапазон удельных показателей цены по помещениям бань/саун от 5 207 руб./кв. м в Находкинском ГО до 75 455 руб./кв. м во Владивостокском ГО.

Во Владивостокском ГО минимальное значение удельного показателя цены зафиксировано на уровне 21 429 руб./кв. м. Помещения 20 лет использовались под сауну, общая площадь помещений 210 кв. м расположены в здании по адресу: г. Владивосток, ул. Громова, 6. В состав помещений входит бассейн, парная, массажный кабинет, раздевалка, администраторская, зона отдыха, зона бильярда. Фасад здания отреставрирован. Помещения требуют ремонта.

Максимальное значение удельного показателя цены зафиксировано на уровне 75 455 руб./кв. м и приходится на предложение помещений, которые на момент продажи эксплуатировались в качестве сауны, общей площадью 110 кв. м, расположенные по адресу: г. Владивосток, ул. Авроровская, 17. Помещения хорошим с ремонтом в новом доме в центре Владивостока.

Бани, сауны (комплексы недвижимости)

За исследуемый период было зафиксировано 1 предложение по продаже банного комплекса в г. Арсеньев (адрес: г. Арсеньев, ул. Новикова, 16/7). Удельный показатель цены 16 000 руб./кв. м (12 000 000 руб. за весь комплекс), площадь зданий 750 кв. м. земельный участок в собственности. Данный комплекс включает основное здание (6 залов с банями, купелями, бильярдами и банкетным залом), 2 склада, котельная.

Объекты автосервиса

В итоговую выборку для анализа рынка объектов автосервиса было включено 82 объекта, 76 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 2 –
по сделкам, 4 по результатам оспаривания/установления в размере рыночной кадастровой стоимости.

В итоговую выборку для анализа рынка объектов автосервиса было включено 82объекта, 62 из которых – здания, 11 – помещения и 9 – комплексы недвижимости.

Объекты автосервиса (здания)

В итоговую выборку для анализа рынка зданий объектов автосервиса было включено 62 объектов, 58 из которых отобраны по результатам сделок/предложений и 4 – по результатам процедуры оспаривания/устанволения в размере рыночной кадастровой стоимости.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по зданиям объектов автосервиса (с учетом стоимости земельных участков) в Приморском крае приведены далее.

Таблица 3.2.88 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи зданий объектов автосервиса в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Максимальная стоимость, руб./ кв.м
1	Владивостокский ГО	12	9 537	393 701
2	Уссурийский ГО	10	14 000	74 000
3	Находкинский ГО	8	28 422	88 921
4	Арсеньевский ГО	3	16 279	38 235
5	Артемовский ГО	3	21 705	85 000
6	Кавалеровский МО	3	4 250	27 729
7	Лесозаводский ГО	3	4 643	17 308
8	Хасанский МО	2	5 100	46 512
9	Надеждинский МР	2	49 444	79 167
10	Михайловский МР	2	13 025	35 156
11	Другие районы*	8	4 171	40 000
Итого	58	4 171	393 701

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 2 в каждом.

Диапазон удельных показателей цены по сделкам/предложениям по зданиям гостиниц от 4 171 руб./кв. м (Партизанский ГО) до 393 701 руб./кв. м (Владивостокский ГО).

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 4 171 руб./кв. м приходится на предложение по продаже здания, в котором была расположена точка шиномонтажа и офисных кабинетов на втором этаже (бывшее здание взвода с гаражом), площадью 959 кв. м. Адрес: г. Партизанск, ул. Садовая, 6. Информации о земельном участке в объявлении нет. Коммуникации вода, электричество, канализация.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 393 701 руб./кв. м зафиксировано по предложению здания автокомплекса, площадью 76,2 кв. м, в отличном состоянии, расположенному в центре города по адресу: г. Владивосток, ул. Металлургическая, 1. Площадь земельного участка 788 кв. м в собственности. Объект расположен на ул. Металлургическая и хорошо просматривается с ул. Постышева. Высокий автомобильный трафик.

Объекты автосервиса (помещения)

В итоговую выборку для анализа рынка купли- продажи помещений объектов автосервиса было включено 11 объектов, которые отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний не зафиксировано).

Из 11 помещений объектов автосервиса, 8 – это предложения по Владивостокскому ГО, по 1 предложению в Арсеньевском ГО, Уссурийском ГО, Находкинском ГО.

Минимальное значение удельного показателя цены – 16 500 руб./кв. м зафиксировано по предложению помещений в гаражном кооперативе по адресу: г. Владивосток,
ул. Нейбута, 41. Помещение площадью 200 кв. м, которое состоит из двух капитальных боксов на 2 машины каждый и пристроенного помещения (пристроенное помещение оформлено). Продавцом продающийся объект недвижимости позиционируется под автобизнес, хранение и др.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 129 747 руб./кв. м зафиксировано по предложению помещения, которое эксплуатируется, как шиномонтаж, площадью 31,6 кв. м, расположенному в подвале здания по адресу: г. Владивосток,
ул. 100-летия Владивостоку, 31. Хороший автомобильный трафик.

Объекты автосервиса (комплексы недвижимости)

В итоговую выборку для анализа рынка купли- продажи объектов автосервиса в виде комплексов недвижимости было включено 9 объектов, которые отобраны по результатам сделок/предложений (оспариваний не зафиксировано).

Из 9 комплексов: 3 – это предложения по Находкинскому ГО, 2 предложения в Уссурийском ГО и по 1 предложению во Владивостокском ГО, Артемовском ГО, Арсеньевском ГО и Пограничном МО.

Минимальное значение удельного показателя цены – 6 531 руб./кв. м зафиксировано по предложению комплекса объектов недвижимости под автосервис по адресу: Пограничный район, поселок городского типа Пограничный, пер. Новый, 19Б. Общая площадь зданий, входящих в комплекс 245 кв. м. Продавец позиционирует продаваемые объекты под СТОЮ. Комплекс включает гаражные боксы и здание под магазин.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 106 154 руб./кв. м зафиксировано по предложению автомоечного комплекса, общая площадь зданий, входящих в комплекс 650 кв. м. Комплекс расположен по адресу: г. Находка, проспект Мира, дом 69. В комплекс входят 3 здания современной постройки: автомойка, кафе и бытовое обслуживание. Большая парковка перед входом. Хороший автомобильный трафик (вдоль дороги по проспекту Мира, рядом объездная дорога.

Рынок объектов, предназначенных для хранения транспорта

Согласно Методическим указаниям объекты для хранения автотранспорта подразделяются на:

Открытые автостоянки автомобилей (покрытые площадки и проезды) (код: 0301);

Гаражи индивидуальные, отдельно стоящие (код: 0302);

Гаражные кооперативы (сблокированные индивидуальные гаражи) (код: 0303);

Паркинги (код: 0304);

Гаражи производственные, ведомственные для легковых автомобилей (код: 0305);

Гаражи производственные, ведомственные для грузовых автомобилей и автобусов (код: 0306);

Гаражи производственные, ведомственные для спецтехники, включая гаражи, депо пожарных машин (код: 0307);

Открытые стоянки водного транспорта (код: 0308);

Гаражи индивидуальные водного транспорта (эллинги) (код: 0309);

Гаражи производственные, ведомственные для водного транспорта (эллинги) (код: 0310);

Открытые стоянки воздушного транспорта (код: 0311).

Рынок гаражей и автостоянок представляет собой сложную взаимосвязанную систему, представленную несколькими типами объектов, среди которых можно выделить
4 основные группы93 Асаул А.Н., Иванов С.Н., Старовойтов М.К. Экономика недвижимости. Учебник для ВУЗОВ/3- е изд., исправл.-СПб: АНО «ИПЭВ», 2009, Раздел 1. Глава 3; :

Индивидуальные типовые гаражи – отдельно стоящие или сгруппированные
на единой территории крытые, небольшие, одноэтажные строения (боксы) для хранения автомашин.

Паркинги – отдельно стоящее одно- или многоуровневое крытое, замкнутое, охраняемое помещение, специализированное исключительно для парковки и хранения автомобилей, с компактно выделенными обозначенными разметкой местами, или боксами.

Паркинги находятся в основном в местах, удобно расположенных относительно жилой застройки, близко к потребителю и обладают целым рядом преимуществ перед обычными гаражами: экономия площади застройки, внешняя привлекательность и т. д.

Наличие по соседству альтернативных парковок не оказывает существенного влияния на цены мест в паркингах, поскольку последние ориентированы на других потребителей. Основная масса автолюбителей, желающих иметь гараж в конкретном районе и с заданными характеристиками, не может приобрести место в паркинге из-за высокой стоимости. Паркинги ориентированы в основном на будущих жильцов новых жилых домов, имеющих более высокий уровень дохода, чем основная масса автовладельцев.

Встроенно-пристроенные гаражи – помещения для парковки и хранения автомобилей с компактно выделенными местами, обозначенными разметкой (боксами). В отличие от паркингов встроенно-пристроенные гаражи – это часть здания с иным общим функциональным назначением. Все подобные сооружения устраиваются в цокольных (подвальных) этажах и имеют один уровень, реже встречаются гаражи на первом этаже.

Автостоянки – здание, сооружение или специальная открытая площадка, предназначенные для размещения и хранения автомототранспортных средств.

Один из основных элементов, определяющих развитие рынка гаражей и автостоянок, – это общее число автомобилей в городе. Однако темпы роста организованных парковочных мест значительно ниже, так как:

гараж покупают (арендуют) прежде всего для защиты транспортного средства
от угона, а также нежелательных природных воздействий. В то же время он не является насущно необходимым, поэтому несоответствие гаража предъявляемым требованиям лишает смысла его покупку или аренду;

явно ограничено предложение хорошо расположенных объектов, особенно вблизи жилых домов. Окружающая застройка далеко не всегда позволяет построить гараж.

Для анализа рынка данного сегмента была включена информация о 6 146 уникальных объектах, 3 187 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 2 959 – по сделкам94 По данным о предложениях/сделках объектов для хранения транспорта отсутствует информация о земельных участках, находящихся под объектами, зачастую не оформлены или находятся в аренде. Соответственно при анализе стоимости за кв.м, не учитывается информация о земельном участке. .

Таблица 3.2.89 – Распределение количества сделок/предложений рынка коммерческой недвижимости по кодам функциональных подгрупп

№ п/п	Функциональная подгруппа	Код функциональной подгруппы	Количество

шт. 95 По части объектов с кодом функциональной подгруппы 0301,0305,0306,0307,0308,0310,0311 отсутствуют предложения/сделки, либо объекты относятся к другому сегменту рынка.	%
1	Открытые автостоянки автомобилей (покрытые площадки и проезды)	0301	-	-
2	Гаражи индивидуальные, отдельно стоящие	0302	431	7 %
3	Гаражные кооперативы (сблокированные индивидуальные гаражи)	0303	4 605	75 %
4	Паркинги	0304	1 010	16 %
5	Гаражи производственные, ведомственные для легковых автомобилей	0305	-	-
6	Гаражи производственные, ведомственные для грузовых автомобилей и автобусов	0306	-	-
7	Гаражи производственные, ведомственные для спецтехники, включая гаражи, депо пожарных машин	0307	-	-
8	Открытые стоянки водного транспорта	0308	-	-
9	Гаражи индивидуальные водного транспорта (эллинги)	0309	100	2 %
10	Гаражи производственные, ведомственные для водного транспорта (эллинги)	0310	-	-
11	Открытые стоянки воздушного транспорта	0311	-	-
Итог	6 146	100 %

Таблица 3.2.90 – Структура объема предложений и сделок объектов для хранения транспорта в разрезе муниципальных образований Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Общее количество, %
1	Арсеньевский ГО	236	4,7 %
2	Артемовский ГО	246	4,5 %
3	Большой Камень ГО	118	2,1 %
4	Владивостокский ГО	3 111	42,9 %
5	Дальнегорский ГО	90	1,8 %
6	Дальнереченский ГО	57	1,1 %
7	ЗАТО Фокино ГО	66	1,3 %
8	Кавалеровский МО	48	1,0 %
9	Кировский МР	17	0,3 %
10	Лазовский МО	14	0,3 %
11	Лесозаводский ГО	61	1,2 %
12	Михайловский МР	89	1,7 %
13	Надеждинский МР	51	0,8 %
14	Находкинский ГО	337	5,6 %
15	Октябрьский МО	59	1,2 %
16	Партизанский ГО	85	1,7 %
17	Партизанский МО	20	0,3 %
18	Пограничный МО	24	0,5 %
19	Пожарский МО	38	0,8 %
20	Спасск-Дальний ГО	127	2,5 %
21	Спасский МР	13	0,3 %
22	Уссурийский ГО	1 017	19,2 %
23	Ханкайский МО	35	0,7 %
24	Хасанский МО	41	0,7 %
25	Хорольский МО	32	0,6 %
26	Черниговский МО	61	1,2 %
27	Чугуевский МО	11	0,2 %
28	Шкотовский МО	16	0,3 %
Другие районы*	236	0,5 %
Итог	6 146	100 %

*Другие районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 10 в каждом.

Рисунок 3.2.22 – Структура объема предложений и сделок объектов для хранение личного транспорта в разрезе муниципальных образований Приморского края

Данные анализа говорят о том, что наибольшее количество объектов недвижимости для хранение личного транспорта находится во Владивостокском ГО (42,9 %), далее с большим отрывом от других населенных пунктов идет Уссурийский ГО (19,2 %).

В таких районах как, Арсеньевский ГО, Артемовский ГО, Находкинский ГО
и Спасск-Дальний ГО количество объектов для хранения личного транспорта составляет диапазон от 2,15 % до 5,6 %. В других районах Приморского края продавалось менее 2 % от общего числа объектов для хранение личного транспорта в каждом.

Учитывая, что на данный момент рынок подразделяется на: гаражи в жилищных, гаражных и гаражно-строительных кооперативах (ГСК, ЖСК, ГК), гаражные боксы, лодочные гаражи, парковочные места, рассматриваемую выборку аналогов можно разделить на следующие рыночные сегменты в соответствии с кодировкой, проведенной в рамках Методических указаний:

гаражи в жилищных, гаражных и гаражно-строительных кооперативах (ГСК, ЖСК, ГК), гаражные боксы (коды: 0302, 0303);

машиноместа в жилых домах, в многоуровневых и подземных паркингах (код: 0304);

лодочные гаражи (код 0309).

Ниже приведено распределение имеющейся рыночной информации по рассматриваемому сегменту по функциональной подгруппе, а также распределение количества
по муниципальным образованиям.

Таблица 3.2.91 – Распределение количества предложений и сделок

№ п/п	Сегмент	Количество предложений, шт.	Количество сделок, шт.	Общее количество, %
1	Гаражи в жилищных, гаражных и гаражно-строительных кооперативах	2 931	2 103	7 %
2	Машиноместа в жилых домах, в многоуровневых и подземных паркингах	174	838	16 %
3	Лодочные гаражи	82	18	1,6 %
Итого	2 968	3 189	100 %

Большинство предложений и сделок по данному сегменту приходится на гаражи
в жилищных, гаражных и гаражно-строительных кооперативах – 75 %.

Помимо этого, в данном сегменте в заметной степени представлены парковочные места 16 %.

Доля лодочных гаражей составляет 2 %.

Таблица 3.2.92 – Удельные показатели рыночных цен предложений и сделок объектов гаражи капитальные, гаражи кооперативные, боксы гаражные

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв.м	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Арсеньевский ГО	236	1 000	44 521	12 023
2	Артемовский ГО	225	1 071	54 000	14 474
3	Большой Камень ГО	107	1 550	88 929	16 667
4	Владивостокский ГО	2 153	1 053	99 462	25 000
5	Дальнегорский ГО	90	1 007	19 355	7 033
6	Дальнереченский ГО	57	1 007	22 364	10 606
7	ЗАТО Фокино ГО	64	1 931	28 000	8 333
8	Кавалеровский МО	48	1 000	25 714	8 239
9	Кировский МР	17	2 000	15 873	8 219
10	Лазовский МО	14	1 163	7 886	2 440
11	Лесозаводский ГО	61	1 083	27 907	9 565
12	Михайловский МР	88	1 759	41 666	12 859
13	Надеждинский МР	40	1 200	64 516	6 708
14	Находкинский ГО	280	1 052	72 351	11 340
15	Октябрьский МО	59	1 250	19 444	6 200
16	Партизанский ГО	85	1 520	27 083	6 538
17	Партизанский МО	14	1 539	46 316	7 738
18	Пограничный МО	24	2 500	16 667	7 870
19	Пожарский МО	38	2 308	30 000	8 958
20	Спасск-Дальний ГО	127	2 381	35 714	6 579
21	Спасский МР	13	1 458	11 667	6 250
22	Уссурийский ГО	969	1 099	96 154	20 588
23	Ханкайский МО	35	1 417	15 203	7 451
24	Хасанский МО	36	1 500	20 000	7 648
25	Хорольский МО	32	1 738	21 875	10 699
26	Черниговский МО	61	1 190	18 966	6 591
27	Чугуевский МО	11	1 389	16 786	7 917
28	Шкотовский МО	16	1 663	20 000	4 492
Другие районы**	26	1 136	17 500	-
Итого	5 026	1 000	99 462	-

**Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 10 в каждом.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на гаражи находятся от 2 440 руб./кв. м в Арсеньевском МО до 25 000 руб./кв. м во Владивостокcком ГО96 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 10, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 1 000 руб./кв. м (50 000 руб.) приходятся на гараж, расположенный по адресу: г. Арсеньев, ул. Ломоносова, 5, площадью 50 кв.м.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 99 462 руб./кв. м (1 850 000 руб.) приходится на гараж, расположенный по адресу: г. Владивосток, ул. Хабаровская, 36, площадью 18,6 кв. м., материал стен кирпич.

Минимальные значения удельных показателей цены97 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на гаражи, находящиеся в плохом техническом состоянии, требующие капитального ремонта, находящиеся в удалении от центра города.

Наиболее дорогими являются гаражи, расположенные в центре города, имеющие оформленный земельный участок, находящиеся в хорошем техническом состоянии, с электроснабжением, имеющие подвал или смотровую яму.

Таблица 3.2.93 – Удельные показатели рыночных цен предложений и сделок объектов парковочные места

№ п/п	Город	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв.м	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Артем	20	4 630	112 782	7 519
2	Владивосток	919	7 246	265 193	63 534
3	Находка	22	5 587	78 947	15 038
4	Уссурийск	48	6 061	81 818	38 056
Итого	1 009	4 630	265 193

В связи с загруженностью и плотной застройкой в городе, уже давно появилась потребность в организованных паркингах, так как не всегда предоставляется возможным оставить свой автомобиль на стихийном паркинге. Исходя из увеличения спроса растет и предложение, причем не только в количественном плане, но и в ценовом.

Данная тенденция сложилась в таких крупных городах Приморского края, как Владивосток, Артем, Находка и Уссурийск.

В остальных муниципальных районах отсутствует рынок парковочных мест. Это связанно с незначительным строительством новых домов, в которых застройщиком предусматриваются организованные парковочные места.

Медианные значения удельных показателей цен на парковочное место находятся в широком диапазоне от 7 519 руб./кв. м в г. Артеме до 63 534 руб./кв. м во Владивостокcком ГО98 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 10, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 4 630 руб./кв.м (100 000 руб.) приходятся на парковочное место, расположенное по адресу: г. Артем,
ул. Дзержинского, дом 35/1, ЖК «Аристократ» площадь 21,6 кв.м, год постройки 2021.

Сделка была осуществлена сразу после сдачи жилого дома, соответственно стоимость данного парковочного места была минимальная.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 265 193 руб./кв. м (4 800 000 руб.) приходится на парковочное место, расположенное по адресу: г. Владивосток, ул. Некрасовская д. 90, ЖК «Армада», площадь 18,1 кв. м., год постройки 2011 г. Данный дом позиционирует себя как дом бизнес класса, расположен в центре города, соответственно стоимости парковочного места предлагаются по максимально высокой цене.

Минимальные значения удельных показателей цены99 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на парковочные места, находящиеся в новых домах бюджетного класса, местоположение которых находиться непосредственно в отдалении от центра города, часть домов не имеет прямого доступа из жилого помещения на парковочное место (проход до парковки осуществляется через двор).

Наиболее дорогими парковочными местами, считаются места, в домах бизнес-класса, в домах, расположенных в центре города, с оборудованной системой видеонаблюдения, пожарной сигнализацией.

Таблица 3.2.94 – Структура объема предложений и сделок объектов гаражи капитальные, гаражи кооперативные, боксы гаражные в разрезе микрорайонов г. Владивостока

Микрорайон	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв. м	Максимальная стоимость, руб./кв. м	Медиана, руб./кв. м
71-микрорайон	182	1 179	67 797	22 115
Баляева	107	2 778	72 500	23 333
БАМ	158	2 105	68 182	22 679
Борисенко	67	1 250	62 500	21 579
Вторая речка	280	1 143	90 278	34 649
Гайдамак	10	1 399	83 824	20 303
Луговая	62	1 699	59 392	25 152
Некрасовская	61	1 667	85 106	36 145
Первая речка	117	1 944	99 462	32 086
Снеговая	13	3 333	27 778	9 804
Столетие	118	2 256	80 838	29 035
Тихая	129	2 227	64 171	21 465
Толстого	79	1 596	80 323	17 766
Третья рабочая	185	1 538	83 333	27 179
Трудовая	57	1 351	75 000	19 474
Трудовое	27	1 927	24 000	15 278
Фадеева	15	2 415	33 793	7 895
Центр	119	1 653	85 417	28 333
Чуркин	178	2 222	66 038	23 148
Эгершельд	118	1 730	87 500	20 588
Другие микрорайоны***	17	2 778	21 567	-
Итого	2 099	1 179	99 462	-

***Другие микрорайоны, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 10 в каждом.

Рисунок 3.2.23 – Количество предложений/сделок по микрорайонам г. Владивостока

Наибольшее количество гаражей приходится на «Вторую речку», далее идет «Третья рабочая», «71 микрорайон», «Чуркин».

Самое маленькое количество предложений приходится на «Весеннюю», «Горностай», «Океанскую».

Особой активностью характеризуются гаражи в спальных районах города, где наблюдается большое количество предложений. Минимальное количество предложений можно проследить в Пригороде г. Владивостока.

Медианные значения удельных показателей цен на гаражи в г. Владивостоке находятся от 9 804 руб./кв. м в «71 микрорайоне» до 36 145 руб./кв. м в микрорайоне «Некрасовская»100 Медианные значения цен по микрорайонам, в которых количество сделок/предложений было менее 10, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 1 179 руб./кв.м
25 000 руб.) приходятся на гараж, расположенный в «71 микрорайоне».

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 99 462 руб./кв. м
(1 850 000 руб.) приходится на гараж, расположенный на «Первой речке».

Таблица 3.2.95 – Структура объема предложений и сделок на парковочные места г. Владивостока

Микрорайон	Количество предложений, шт.	Максимальная стоимость, руб./кв. м	Минимальная стоимость, руб./кв. м.	Медиана, руб./кв. м
71-микрорайон	41	90 160	30 075	60 150
Баляева	15	66 667	18 000	33 333
Борисенко	27	76 087	11 034	50 725
Вторая речка	115	150 376	17 188	37 594
Заря	39	82 143	22 581	58 219
Океанская	67	130 435	15 294	78 947
Патрокл	140	167 647	7 246	69 343
Садгород	17	120 000	16 000	30 075
Седанка	40	131 061	8 969	111 111
Снеговая падь	46	75 188	7 519	38 830
Столетие	10	212 230	57 325	199 359
Толстого	14	100 000	7 426	54 927
Третья рабочая	15	140 000	27 778	97 744
Центр	147	263 158	11 719	83 333
Чуркин	68	187 970	9 023	70 494
Эгершельд	64	150 000	12 406	69 846
Другие районы****	8	265 193	12 283	-
ИТОГО	873	265 193	7 246	-

****Другие микрорайоны, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 10 в каждом.

Рисунок 3.2.24 – Количество предложений/сделок парковочных мест по микрорайонам г. Владивостока

Наибольшее количество парковочных мест приходится на «Центр», далее идут микрорайоны «Патрокл» и «Вторая речка».

Наименьшее количество предложений приходится на «Весеннюю».

Особо можно выделить большое количество парковочных мест, расположенных
в центре города, в домах с точечной застройкой. А также парковочные места в новом развивающемся микрорайоне «Патрокл», где строится большое количество домов с парковочными местами.

Минимальное количество предложений можно проследить в Пригороде г. Владивостока.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на парковочные места находятся от 30 075 руб./кв. м в микрорайоне «Садгород»
до 199 359 руб./кв. м в микрорайоне «Столетие»101 Медианные значения цен по микрорайонам, в которых количество сделок/предложений было менее 10, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 7 246 руб./кв. м (100 000 руб.) приходится на машино-место, расположенное в микрорайоне «Патрокл».

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 265 193 руб./кв. м (4 800 000 руб.) приходится на парковочное место, расположенное в микрорайоне «Некрасовская».

Таблица 3.2.96 – Удельные показатели рыночных цен предложений и сделок объектов лодочные гаражи

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Минимальная стоимость, руб./ кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Большой Камень ГО	9	55 385	4 167	38 889
2	Владивостокский ГО	23	62 718	7 143	38 462
3	Надеждинский МР	8	44 118	1 736	15 104
4	Находкинский ГО	28	66 667	4 587	36 643
5	Партизанский МО	6	60 000	10 878	27 083
Другие районы*****	6	53 819	8 696	-
Итого	80	66 667	1 736	-

Учитывая особенности Приморского края, отдельным сегментом являются лодочные гаражи.

Наибольшее количество лодочных гаражей наблюдается в Находкинский ГО, затем следует Владивостокский ГО.

Самое маленькое количество предложений приходится на Партизанский МО.

Медианные значения удельных показателей цен на лодочные гаражи находятся
от 15 104 руб./кв. м в Надеждинский МР до 38 889 руб./кв. м в Большой Камень ГО102 Медианные значения цен по микрорайонам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 1 736 руб./кв.м (250 000 руб.) приходится на лодочный гараж, расположенный в Надеждинский МР,
в пос. Девятый Вал, площадь 144 кв.м

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 66 667 руб./кв. м (800 000 руб.) приходится на лодочный гараж, расположенный в Находкинский ГО,
мыс. Шефнера, одноэтажный гараж, оборудованный телегой на рельсах.

Рынок домов малоэтажной жилой застройки

Ценообразование и сегментация рынка малоэтажной жилой застройки напрямую зависит от того на каком земельном участке расположена данная недвижимость.

Обзоры и статьи относительно рынка103 https://realty.rbc.ru/news/5f4f42eb9a7947c58eb0d7b7 (сайт РБК); https://rosbank-dom.ru/blog/pro-ipoteku/izhs-opredelenie-osobennosti/ (сайт Росбанка). малоэтажного строительства говорят о том, что цена на земельные участки и дома малоэтажной застройки зависит от категории земель, на которых расположена данная недвижимость и от варианта разрешенного использования земли (далее – ВРИ) под объектами малоэтажной застройки.

ВРИ отвечает на вопрос, как именно можно использовать земельный участок, в частности, что на нем можно построить.

Согласно Классификатора104 Приказ Росреестра от 10.11.2020 №П/0412 «Об утверждении классификатора видов разрешенного использования земельных участков» видов разрешенного использования земельных участков малоэтажная жилая застройка осуществляется в рамках следующих ВРИ.

Таблица 3.2.97 – Разрешенные виды малоэтажной жилой застройки в рамках варианта разрешенного использования земельного участка согласно Классификатору ВРИ

Наименование ВРИ	Разрешенные виды застройки
Для индивидуального жилищного строительства	На таких участках разрешено строить жилые дома*, а также гаражи и вспомогательные постройки, выращивать сельскохозяйственные культуры
Для ведения личного подсобного хозяйства (приусадебный участок)	Здесь можно не только строить жилой или садовый дом*, но и производить сельхозпродукцию и разводить сельскохозяйственных животных
Блокированная жилая застройка	В границах таких участков разрешено размещение жилых домов, блокированных* с другими жилыми домами, разведение декоративных и плодовых деревьев, овощных и ягодных культур, размещение гаражей и иных вспомогательных сооружений, обустройство спортивных, детских площадок и площадок для отдыха.
Ведение садоводства	Такие участки предусмотрены для отдыха и (или) выращивания гражданами для собственных нужд сельскохозяйственных культур. Также здесь можно строить дома – жилые* и садовые*.

*Определения терминам даны ниже

Согласно Методических указаний под малоэтажной жилой застройкой понимается жилая застройка до 3 наземных этажей включительно.

В данном разделе Отчета рассматривается рынок домов малоэтажной жилой застройки кроме квартир в малоэтажных многоквартирных домах с количеством квартир более трех, которые в рамках настоящего Отчета присоединены к рынку квартир в многоквартирных жилых домах в силу схожести ценообразования (об этом подробнее см. раздел «Рынок квартир многоэтажной жилой застройки»)105 Квартиры в двухквартирных, трехквартирных домах рассмотрены в данном разделе. .

Под жилым домом понимается «отдельно стоящее здание количеством надземных этажей не более чем три, высотой не более двадцати метров, которое состоит из комнат и помещений вспомогательного использования, предназначенных для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их проживанием в таком здании, не предназначенного для раздела на самостоятельные объекты недвижимости»106 Классификатор видов разрешенного использования земельных участков (Приказ Росреестра от 10.11.2020 №П/0412 «Об утверждении классификатора видов разрешенного использования земельных участков») .

Согласно п. 40 ст. 1 Градостроительного кодекса Российской Федерации «дом блокированной застройки – жилой дом, блокированный с другим жилым домом (другими жилыми домами) в одном ряду общей боковой стеной (общими боковыми стенами) без проемов и имеющий отдельный выход на земельный участок»107 Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29.12.2004 №190-ФЗ .

Строительство домов на земельных участках с ВРИ «Ведение садоводства»

Строительство домов на земельных участках с ВРИ «Ведение садоводства» осуществляется в рамках Федерального закона № 217-ФЗ от 29.07.2017 «О ведении гражданами садоводства и огородничества для собственных нужд и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» (далее – Закон о ведении гражданами садоводства).

Согласно Закона о ведении гражданами садоводства на садовых земельных участках располагаются садовые и жилые дома, хозяйственные постройки и гаражи.

«Садовый дом – это здание сезонного использования, предназначенное для удовлетворения гражданами бытовых и иных нужд, связанных с их временным пребыванием
в таком здании»108 Федеральный закон № 217-ФЗ от 29.07.2017 «О ведении гражданами садоводства и огородничества для собственных нужд и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации .

Садовые дома относятся к нежилым зданиям. Садовые дома чаще всего располагаются на садовых участках, реже садовые дома располагаются на земельных участках под ИЖС.

В отношении жилых домов на садовых земельных участках сложилась следующая ситуация. До принятия Федерального закона № 217-ФЗ в соответствии со ст.1 закона
№ 66-ФЗ109 Федеральный закон № 66- ФЗ от 15.04.1998 «О садоводческих, огороднических и дачных некоммерческих объединениях граждан» гражданам было разрешено возводить жилые строения на садовых и дачных земельных участках без права регистрации проживания в них.

С 1 января 2019 года вступил в силу Закон о ведении гражданами садоводства. Согласно п.9 ст.54 данного закона расположенные на садовых земельных участках здания, сведения о которых внесены в ЕГРН до дня вступления в силу Федерального закона с назначением «жилое», «жилое строение», признаются «жилыми домами». Соответственно, для граждан была законодательно закреплена возможность оформить регистрацию по месту жительства на своей даче.

Согласно ст. 3 п.п.1 Закона о ведении гражданами садоводства объекты малоэтажной жилой застройки (садовые дома, жилые дома) располагаются на садовых земельных участках (ст. 3 п.п.1 Закона о ведении гражданами садоводства), которые входят в состав «территорий садоводства и огородничества».

Огородные земельные участки, которые также входят в состав «территорий садоводства и огородничества» в рамках настоящего Отчета не рассматриваются, т.к. данные участки согласно ст. 3 Закона о ведении гражданами садоводства «предназначены для отдыха граждан и (или) выращивания гражданами для собственных нужд сельскохозяйственных культур
с правом возведения хозяйственных построек, не являющимися объектами недвижимости, предназначенных для хранения инвентаря и урожая сельскохозяйственных культур». В рамках же настоящего Отчета анализируются ОКС и связанные с ними объекты.

«Территории садоводства и огородничества» могут быть созданы на землях населенных пунктов или на землях сельскохозяйственного назначения.

В рамках ст. 4 п.1 Закона о ведении гражданами садоводства «Собственники садовых земельных участков или огородных земельных участков, а также граждане, желающие приобрести такие участки в соответствии с земельным законодательством, могут создавать соответственно садоводческие некоммерческие товарищества и огороднические некоммерческие товарищества» (далее – СНТ и ОНТ, соответственно).

До 14.07.2022 г (до вступления в силу поправок в Закон о ведении гражданами садоводства) СНТ не могли входить в состав населенных пунктов, а относились к землям с категорией «Земли сельскохозяйственного назначения». Таким образом существовала общая позиция: земельный участок должен быть включен в состав населенного пункта либо в границы территории СНТ в соответствии с правилами землепользования и застройки муниципального образования.

При этом специалисты отмечают, что стоимость земельных участков и недвижимости в населенных пунктах всегда выше чем в СНТ (выше более чем на 25%110 Раздел 10 «Дачная реформа: регистрация домов, безналичные платежи, раздельный сбор мусора» (выпуск 7) (под ред. Н.Ю. Чаплина) («Редакция «Российской газеты», 2019 г.) ).

Основные различия между населенным пунктом, коттеджным поселком и СНТ

Основные различия между населенным пунктом, коттеджным поселком и СНТ заключаются в принадлежности земель общего пользования и инфраструктуры. В СНТ и коттеджных поселках за инфраструктуру платят владельцы участков112.

В отношении коттеджных поселков (далее – КП) отмечается, что такое понятие как коттеджный поселок является не более чем рекламным ни к чему не обязывающим наименованием.

«КП не является самостоятельным населенным пунктом, может быть: 1) садовым или дачным товариществом, 2) районом существующего населенного пункта. На территории КП могут быть расположены объекты инфраструктуры: магазины, детские центры, медицинские Учреждения, спортивные клубы, салоны красоты, развлекательные заведения, рестораны. Инфраструктура крупных коттеджных поселков включает: контрольно-пропускной пункт, службу круглосуточной охраны, эксплуатационную службу, контролирующую исправность инженерных сооружений и коммуникаций. Территория поселка обычно огорожена. Так как у «коттеджного посёлка» нет законодательного определения, то застройщики используют данное наименование даже для 2 домов или 1 таунхауса»111 https://www.cian.ru/blogs-regulirovanie-dlja-kottedzhnyh-poselkov-kak-budet-i-kak-nado-325369/ .

Рыночные сегменты малоэтажной жилой застройки

В рамках ВРИ земельных участков на рынке выделились следующие сегменты малоэтажной жилой застройки.

Таблица 3.2.98 – Рыночные сегменты малоэтажной жилой застройки в разрезе ВРИ земельных участков

Наименование ВРИ	Рыночный сегмент малоэтажной жилой застройки	Пояснения
Для индивидуального жилищного строительства	Индивидуальные жилые дома; Коттеджи;	Коттеджи112 На рынке существует множество определений понятия «коттедж». В рамках настоящего Отчета применяется определение согласно Методических указаний, конкретизированное в части площади и года постройки. – это современные дома с годом постройки после 2000 года, повышенной комфортности с применением качественных материалов, площадью более 200 кв. м, наличием систем (как локальных, так и централизованных) инженерного обеспечения, расположенные в однородной среде, в престижных местах. Под индивидуальными жилыми домами в рамках настоящего Отчета понимаются отдельно стоящие жилые дома, которые нельзя отнести к коттеджам, таунхаусам, садовым домам и жилым домам на садовых земельных участках.
Для ведения личного подсобного хозяйства (приусадебный участок)

Блокированная жилая застройка	Таунхаусы;	Таунхаусы – это «дома жилые блокированной застройки»113 Приложение 2 Методических указаний .
Ведение садоводства	Жилые дома на садовых земельных участках Садовые дома	О садовых домах и жилых домах на садовых земельных участках см. информацию выше

*Садовые дома в основном располагаются либо на земельных участках «Ведение садоводства», либо на участках «Для индивидуального жилищного строительства»

Вышеуказанная сегментация повторяется на сайтах по продаже недвижимости, в том числе на сайте https://www.farpost.ru/. В объявлениях продавцы указывают, что они продают- дом, дачу, коттедж, таунхаус, но при этом отмечается индивидуальный подход каждого продавца в части отнесения своей недвижимости к тому или иному сегменту. Часто наблюдается отнесение продаваемой недвижимости к несвойственному сегменту, например, люди присваивают своим домам статус «дача» по принципу, что они данную недвижимость эксплуатируют, как дачу, при том, что она может быть оформлена, как жилой дом и наоборот.

Эксперты по недвижимости в своих статьях и обзорах по разному сегментируют рынок малоэтажной жилой застройки, в зависимости от целей конкретной статьи/обзора,
но большинство из них обязательно отделяет недвижимость, расположенную на земельных участках с ВРИ «Ведение садоводства» от другой недвижимости, а также идет разделение рынка в зависимости от категории земель, на которых находится малоэтажная жилая недвижимость (ссылки на статьи см. выше).

Виды объектов малоэтажной жилой застройки

В рамках Федерального закона «О государственной регистрации недвижимости»114 Федеральный закон от 13.07.2015 №218-ФЗ «О государственной регистрации недвижимости» объекты малоэтажной жилой застройки подразделяются на следующие виды недвижимости: здания (целые здания) и помещения (части жилых домов, квартиры).

На рынке купли- продажи продавцы объектов малоэтажной жилой застройки не разделяют продаваемую недвижимость на вышеуказанные виды.

Части жилых домов и квартиры115 В данном разделе Отчета под словом квартиры подразумеваются квартиры в двухквартирных, трехквартирных домах. (которые по сути являются частью жилого дома) при продаже называются домами, т.к. квартиры и части жилых домов обладают сходными характеристиками с целыми домами. Части жилых домов и квартиры, также как целые здания домов, продаются совместо с хозяйственными постройками, гаражами и земельными участками, на которых они располагаются.

Учитывая вышесказанное, в рамках настоящего Отчета части жилых домов и квартиры не выделяются из общего пула недвижимости малоэтажной жилой застройки в отдельный сегмент.

Дачная амнистия

В целом по стране у части объектов малоэтажной жилой застройки не оформлены имущественные права и соответственно такие объекты не поставлены на кадастровый учет.

В рамках «дачной амнистии» «оформить не поставленный ранее на кадастровый учет дом на земельном участке для ИЖС, ЛПХ, садоводства или осуществления крестьянским (фермерским) хозяйством своей деятельности без уведомления о строительстве можно
до 01.03.2031»116 Электронный журнал «Азбука права», 2023/В чем суть дачной амнистии? .

«Дачная амнистия» регулируется в рамках Градостроительного кодекса Российской Федерации и в рамках Федерального закона №218- ФЗ от 13.07.2015 года117 Градостроительный кодекс Российской Федерации от 29.12.2004 №190-ФЗ (ред. От 28.04.2023) и Федеральный закон от 13.07.2015 (ред. От 14.04.2023) «О государственной регистрации недвижимости» .

Динамика движения цен рынка домов малоэтажной застройки за исследуемый период.

Данные анализа динамики медианных значений удельных показателей цен в целом по Приморскому краю по предложениям/сделкам по продаже домов малоэтажной жилой застройки за 2022 г говорят о том, что за указанный период на рынке наблюдалось разнонаправленное колебание месячных медианных значений: до середины июля медианные значения цен колебались в коридоре 30–40 тыс. руб./кв. м в месяц, затем в конце июля был всплеск до 50 тыс. руб./кв. м и затем достаточно резкое падение до уровня 20–30 тыс. руб./кв. м. В диапазоне 20–30 тыс. руб/кв. м цены держались с августа до декабря, в декабре наблюдался резкий рост цен до 50–60 тыс. руб./кв. м.

Рисунок 3.2.25 – Месячные медианные значения удельных показателей цен по сделкам/предложениям по продаже домов малоэтажной жилой застройки в Приморском крае

Корректировка выборки в связи с выявленными особенностями рынка объектов малоэтажной жилой застройки

В связи с выявленными особенностями рынка объектов малоэтажной жилой застройки при проведении предобработки данных были выполнены следующие действия:

Из выборки были исключены сделки/предложения по недвижимости из других сегментов.

Исключались здания, расположенные на земельных участках, на которых не должно быть жилой застройки, например, здания на земельных участках «под огородничество», здания на участках «ЛПХ на полевых участках» и др.

В рамках рынка малоэтажной жилой застройки были зафиксированы сделки, совершенные со зданиями, проданными в один день одновременно с земельными участками, на которых они расположены.

В случае если в один день были совершены сделки с одним зданием и одним земельным участком, на котором расположено анализируемое здание, то такие сделки были объединены в одну сделку с общей стоимостью, которая включает стоимость земельного участка и здания.

При анализе объявлений размещенных на сайтах https://www.farpost.ru/, https://cian.ru/, https://www.avito.ru/ были зафиксированы объявления, в которых продавцы при продаже объектов малоэтажной жилой застройки позиционируют данную недвижимость под разные виды бизнеса, например, под устройство баз отдыха. Такого рода объявления включались в рынок малоэтажной жилой застройки в связи с тем, что в сделках нет возможности определить то, как позиционировал продавец свою недвижимость при продаже.

В рамках настоящего Отчета в состав рынка включены сделки/предложения118 Оспариваний зафиксировано не было , при этом при анализе было выявлено, что часть сделок/предложений содержит недостаточно информации для проведения анализа цен.

Всего в рассматриваемую выборку было включено 8 018 сделок/предложений, из них:

1 192 сделки/объявления не имеют конкретного кадастрового номера земельного участка, на котором располагаются продаваемые объекты малоэтажной жилой застройки;

1 057 объявлений не имеют ни кадастрового номера земельного участка, ни кадастрового номера ОКС;

1 740 объявлений не имеют кадастрового номера ОКС.

Таким образом, общее количество объектов, по которым информация была неполной составило 3 989 шт., из них 610 объектов, которые продавались на сайтах cian и avito, на которых структура сайта не предусматривает отдельных полей для кадастровых номеров, продаваемой недвижимости. Незаполненные поля по кадастровым номерам земельных участков на сайте farpost могут означать, что продаваемые дома находятся на неразмежеванных участках или на земельных участках в аренде. Кадастровые номера ОКС могут быть не заполнены в связи с тем, что, например, дом не зарегистрирован и в рамках дачной амнистии покупатель сможет зарегистрировать такой дом, либо продавец просто не заполнил кадастровый номер в объявлении (поле кадастровый номер не является обязательным к заполнению). Таким образом, для дальнейшего анализа использовались оставшиеся 4 029 объектов.

Распределение рыночной информации по подгруппам в соответствии с Методическими указаниями

В таблице ниже представлено распределение количества единиц рыночной информации по подгруппам в соответствии с Методическими указаниями.

Таблица 3.2.99 – Распределение количества сделок/предложений/оспариваний рынка малоэтажной жилой застройки по кодам функциональных подгрупп

№ п/п	Функциональная подгруппа	Код функциональной подгруппы	Количество

шт.	%
1	Дома индивидуальные	0202	3 092	76,74 %
2	Коттеджи (дома индивидуальные повышенной комфортности с применением качественных материалов, большой площади, наличием систем (как локальных, так и централизованных) инженерного обеспечения, расположенные в однородной среде, в престижных местах)	0204	349	8,66 %
3	Квартиры в многоквартирных одноэтажных жилых домах	0212	265	6,58 %
4	Одноэтажные многоквартирные жилые дома	0211	160	3,97 %
5	Садовые дома	0206	95	2,36 %
6	Дома жилые блокированной застройки (таунхаусы)	0201	68	1,69 %
Итог	4 029	100 %

Учитывая, что дома малоэтажной жилой застройки подразделяется рынком на сегменты119 Подробнее о сегментации см. выше , рассматриваемую выборку аналогов можно разделить на следующие рыночные сегменты в соответствии с кодировкой, проведенной в рамках Методических указаний.

коттеджи (код: 0204);

таунхаусы (код: 0201);

индивидуальные жилые дома (код: 0202, 0211, 0212);

жилые дома на садовых земельных участках (коды: 0202);

садовые дома (код: 0206).

Общая структура рынка домов малоэтажной жилой застройки

Для целей настоящего Отчета была cформирована выборка рынка домов малоэтажной жилой застройки, в которую были включены 4 029 единиц информации об объектах недвижимости, продававшихся в период с 01.01.2022 по 31.12.2022 в Приморском крае, 2 469 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже и 1 560 –
по сделкам. За исследуемый период оспариваний/установления в размере рыночной кадастровой стоимости по объектам рынка малоэтажной жилой застройки не зафиксировано.

Анализ таблицы ниже говорит о том, что в целом количество предложений составило – 61,28 % и сделок 38,72 %.

Таблица 3.2.100 – Структура объема сделок/предложений объектов малоэтажной жилой застройки в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Предложений, шт.	Сделок, шт.	Всего предложений/сделок,

шт.	%
1	Владивостокский ГО	363	155	518	12,86 %
2	Артемовский ГО	378	122	500	12,41 %
3	Надеждинский МР	326	173	499	12,39 %
4	Уссурийский ГО	209	134	343	8,51 %
5	Находкинский ГО	168	92	260	6,45 %
6	Партизанский МО	122	83	205	5,09 %
7	Партизанский ГО	71	74	145	3,60 %
8	Михайловский МР	82	51	133	3,30 %
9	Арсеньевский ГО	99	34	133	3,30 %
10	Шкотовский МО	65	47	112	2,78 %
11	Спасский МР	35	60	95	2,36 %
12	Хорольский МО	47	37	84	2,08 %
13	Черниговский МО	40	44	84	2,08 %
14	Октябрьский МО	54	26	80	1,99 %
15	Анучинский МО	58	19	77	1,91 %
16	Ханкайский МО	37	35	72	1,79 %
17	Кавалеровский МО	28	44	72	1,79 %
18	Хасанский МО	31	36	67	1,66 %
19	Спасск-Дальний ГО	19	43	62	1,54 %
20	Дальнереченский ГО	13	39	52	1,29 %
21	Большой Камень ГО	33	18	51	1,27 %
22	Дальнегорский ГО	24	26	50	1,24 %
23	Лесозаводский ГО	26	23	49	1,22 %
24	Яковлевский МО	35	8	43	1,07 %
25	Чугуевский МО	25	13	38	0,94 %
26	ЗАТО Фокино ГО	10	26	36	0,89 %
27	Пограничный МО	14	18	32	0,79 %
28	Кировский МР	26	5	31	0,77 %
29	Красноармейский МР	5	21	26	0,65 %
30	Лазовский МО	9	15	24	0,60 %
31	Пожарский МО	4	15	19	0,47 %
32	Ольгинский МО	8	8	16	0,40 %
33	Тернейский МО	2	11	13	0,32 %
34	Дальнереченский МР	3	5	8	0,20 %
Общий итог	2 469	1 560	4 029	100 %

52,62 % от всех предложений/сделок объектов малоэтажной жилой застройки приходится на 5 муниципальных образования: Владивостокский ГО (12,86 %), Артемовский ГО (12,41 %), Надеждинский МР (12,39 %), Уссурийский ГО (8,51 %) и Находкинский ГО (6,45 %). Далее следуют Партизанский МО и ГО, Михайловский МР, Арсеньевский ГО
(от 3 % до 5 % в каждом).

От 2 % до 3 % приходится на Шкотовский МО, Хорольский МО, Черниговский МО, Спасский МР.

В остальных районах зарегистрировано менее 2 % сделок/предложений в каждом.

В разрезе рыночных сегментов структура рынка малоэтажной жилой застройки представлена в таблице ниже.

Данные анализа таблицы ниже говорят о том, что больше половины (76,72 %) объектов рынка малоэтажной жилой застройки Приморского края представлены сделками/предложениями индивидуальных жилых домов.

Сделки/предложения жилых домов на садовых участках составили 11,04 %.

Коттеджи, садовые дома, таунхаусы составили 8,24 %; 2,36 %; и 1,64 % соответственно.

Таблица 3.2.101 – Структура рынка малоэтажной жилой застройки в разрезе сегментов рынка недвижимости

№ п/п	Муниципальное образование	Предложения, шт.	Сделки, шт.	Общее количество

Шт.	%
1	Индивидуальные жилые дома	1 866	1 225	3 091	76,72 %
2	Жилые дома на садовых участках	249	196	445	11,04 %
3	Коттеджи	267	65	332	8,24 %
4	Садовые дома	40	55	95	2,36 %
5	Таунхаусы	47	19	66	1,64 %
Итог	2 469	1 560	4 029	100,00 %

Далее рынок коммерческой недвижимости рассматривается в разрезе рыночных сегментов.

Коттеджи

В итоговую выборку для анализа рынка коттеджей было включено 332 объекта, 267 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 65 – по сделкам.

Структура объемов сделок/предложений коттеджей в разрезе муниципальных образований Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.102 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли- продажи коттеджей

в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв.м	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Владивостокский ГО	125	29 259	256 410	87 018
2	Артемовский ГО	47	20 070	150 000	52 402
3	Надеждинский МР	37	18 292	176 991	54 929
4	Находкинский ГО	37	17 383	122 662	38 897
5	Уссурийский ГО	31	22 252	101 799	52 541
6	Партизанский МО	6	4 717	80 321	27 669
7	Хасанский МО	5	20 096	76 296	25 803
8	Михайловский МР	5	7 544	30 109	23 988
9	Большой Камень ГО	5	29 073	86 414	59 665
10	Другие районы*	34	7 728	72 402	-
Общий итог	332	4 717	256 410	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом.

Данные анализа говорят о том, что больше половины коттеджей продавалось
во Владивостокском ГО (37,65 %) и Артемовском ГО (14,16 %). В Надеждинском МР
и Находкинском ГО объем сделок/предложений составил 11,14 % в каждом. В Уссурийском ГО – 9,34 %.

В остальных населенных пунктах продавалось менее 2 % в каждом от общего количества сделок/предложений.

Медианные значения удельных показателей цен на коттеджи находятся в широком диапазоне от 23 988 руб./кв. м в Михайловском МР до 87 018 руб./кв. м во Владивостокcком ГО120 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 4 717 руб./кв. м приходится на коттедж в Партизанском МО, расположенный по адресу: Партизанский район, село Золотая Долина, ул. Центральная, 24А, площадью 230 кв.м. Здание 2013 года постройки, без отделки и без подключенных коммуникаций.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 256 410 руб./кв. м приходится на коттедж «Анютинские Дачи», расположенный в районе Садгорода по адресу: г. Владивосток, ул. Приветливая, 8, площадью 261,3 кв. м, здание современное, выполненное из европейских материалов (имеются сертификаты безопасности и экологичности материалов), все коммуникации. Также вместе с основным зданием коттеджа продавались гараж и баня, расположенные на том же участке, на котором расположен коттедж. Относительно имущественного статуса земельного участка, расположенного под коттеджем, информации в объявлении не предоставлено.

Минимальные значения удельных показателей цены121 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся коттеджи без отделки, с неподключенными/частично подключенными коммуникациями, расположенные
в районах с неразвитой инфраструктурой.

Наиболее дорогими коттеджами являются коттеджи, расположенные в престижном районе (это особенно касается Владивостока), с отделкой «люкс», со всеми коммуникациями (часто централизованными).

Таунхаусы

Таунхаусы – это достаточно новое явление на российском рынке недвижимости, пришедшее с Запада и представляет собой в первую очередь вид загородной недвижимости. Таунхаусы в основном расположены в городских округах.

В итоговую выборку для анализа рынка таунхаусов было включено 66 объектов,
47 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 19 – по сделкам.

Структура объемов сделок/предложений таунхаусов в разрезе муниципальных образований Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.103 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли- продажи таунхаусов в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв.м	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Владивостокский ГО	35	36 687	205 534	81 766
2	Надеждинский МР	26	92 736	173 645	112 368
Другие районы*	5	29 927	115 090	-
Общий итог	66	29 927	205 534	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 2 в каждом.

Данные анализа говорят о том, что таунхаусы расположены в основном во Владивостокском ГО и Надеждинском МР. В остальных муниципальных районах их практически нет (по 1-2 таунхауса в Уссурийске, Находке, Артеме, Лесозаводске).

В Надеждинском районе таунхаусы есть и их количество сопоставимо с Владивостоком несмотря на то, что Надеждинский район не имеет официального статуса городского округа. Это связано с тем, что территория Надеждинского района «одна из самых перспективных территорий развития Приморского края. Когда возникает вопрос, куда расти Владивостоку, в первую очередь рассматривают именно этот район. Здесь действует ТОР «Надеждинская», реализуются крупные девелоперские проекты, муниципалитет в лидерах края по жилищному строительству и пользуется большой популярностью у жителей дальневосточной столицы как место для строительства собственного дома»122 https://primamedia.ru/news/1255332/ . Кроме того, «Новый город, который будет построен в Приморском крае и станет спутником Владивостока, получит название Новый Владивосток»123 https://primamedia.ru/news/1326325/ и будет находиться рядом с территорией опережающего развития «Надеждинская» в Надеждинском районе края.

Таким образом, учитывая вышесказанное Надеждинский район с каждым годом все больше приобретает черты городского образования с соответствующими типами недвижимости.

Показатель медианных значений удельных показателей цен на таунхаусы во Владивостокском ГО ниже чем в Надеждинском МР.

Во Владивостоке нижнюю границу ценового диапазона формируют таунхаусы без отделки, расположенные на окраинах города. Предположительно часть недвижимости из нижнего ценового диапазона имеет особенности, связанные с оформлением права собственности на эту недвижимость (обзвон продавцов по объявлениям показал, что некоторые объекты продаются в долевой собственности и переоформление в индивидуальную собственность на момент сделки не предполагается (например, таунхаус в целом оформлен как единый объект недвижимости и отдельные блоки таунхауса продаются с оформлением долей в общей долевой собственности).

В Надеждинском районе значительная часть таунхаусов продавалось в поселке Зима Южная (п. «Новый Де-Фриз»), которые были построены компанией «DNS Девелопмент».

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 29 927 руб./кв. м приходится на таунхаус в Лесозаводском ГО, расположенный по адресу: г. Лесозаводск, микрорайон Лесавино, площадью 137 кв.м Здание без отделки, с подключенными коммуникациями. Земельный участок в аренде.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 205 534 руб./кв. м приходится на таунхаус в Центре Владивостока, расположенный по адресу: г. Владивосток, ул. Маньчжурская, 42 площадью 253 кв. м, здание современное, отделка «люкс», все коммуникации централизованные. Ухоженная придомовая территория с парковкой на 3 машины. На 1 этаже таунхауса гараж. Площадь земельного участка, на котором расположен таунхаус – 135 кв. м (про имущественные права на земельный участок в объявлении информации не предоставлено).

Минимальные значения удельных показателей цены124 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся таунхаусы без отделки, с неподключенными/частично подключенными коммуникациями, расположенные
в районах с неразвитой инфраструктурой.

Кроме этого, нижний ценовой диапазон формируют таунхаусы с «проблемными» документами. Опытные риелторы указывают в объявлениях на то, как оформлены документы (см. скрин ниже).

Рисунок 3.2.26 – Фрагмент объявления о продаже таунхауса с указанием перечня оформленных документов на продаваемую недвижимость

Наиболее дорогими таунхаусами являются таунхаусы, расположенные в престижном районе (особенно касается Владивостока), с отделкой «люкс», с оформленными документами и с подключёнными коммуникациями (часто централизованными).

Индивидуальные жилые дома

В итоговую выборку для анализа рынка коттеджей было включено 3 091 объекта, 1 866 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 1 225 по сделкам.

Структура объемов сделок/предложений коттеджей в разрезе муниципальных образований Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.104 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли- продажи индивидуальных жилых домов в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв.м	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Артемовский ГО	396	15 356	281 941	76 190
2	Уссурийский ГО	293	10 373	230 284	66 000
3	Владивостокский ГО	255	20 000	464 955	112 500
4	Надеждинский МР	241	11 403	412 500	87 505
5	Партизанский МО	154	5 566	142 157	44 590
6	Находкинский ГО	154	8 000	229 508	68 435
7	Партизанский ГО	142	2 387	135 965	23 269
8	Михайловский МР	125	3 226	116 390	34 632
9	Арсеньевский ГО	114	8 941	166 667	53 194
10	Шкотовский МО	110	8 000	96 515	39 670
11	Спасский МР	92	3 412	157 025	17 419
12	Хорольский МО	83	4 167	108 085	23 848
13	Черниговский МО	81	5 666	146 444	27 500
14	Октябрьский МО	78	6 031	93 750	34 285
15	Анучинский МО	75	5 112	81 667	24 169
16	Кавалеровский МО	70	5 147	151 862	29 014
17	Ханкайский МО	68	4 026	80 885	25 601
18	Хасанский МО	62	5 202	240 000	39 369
19	Спасск-Дальний ГО	62	5 195	91 111	30 210
20	Лесозаводский ГО	48	3 881	271 967	22 175
21	Дальнереченский ГО	47	6 515	82 256	20 455
22	Большой Камень ГО	46	8 251	140 000	57 112
23	Дальнегорский ГО	44	5 085	76 759	31 203
24	Яковлевский МО	41	4 306	63 636	21 195
25	Чугуевский МО	36	10 479	95 694	40 030
26	Кировский МР	31	11 136	116 279	31 897
27	Другие районы*	143	3 444	86 804	-
Общий итог	3 091	2 387	464 955	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 1% от общего количества сделок/предложений в каждом.

В Артемовском ГО, Уссурийском ГО, Владивостокском ГО и Надеждинском МР зафиксировано наибольшее количество сделок/предложений (12,81 %; 9,48 %; 8,25 %
и 7,80 % соответственно). В остальных районах Приморского края менее 5 % в каждом
(от 0,26 % в Дальнереченском МР до 4,98 % Партизанском МО).

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на индивидуальные жилые дома находятся в широком диапазоне от 17 419 руб./кв. м
в Спасском МР до 112 500 руб./кв. м во Владивостокcком ГО125 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 2 387 руб./кв. м приходится на предложение по продаже жилого дома в Партизанском ГО, расположенного
по адресу: г. Партизанск, село Авангард, ул. Уссурийская, 11, площадью 83,8 кв.м Здание 1959 г постройки, одноэтажное, деревянный. Состояние дома по фотографиям и тексту объявления оценить невозможно. Участок 571 кв. м.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 464 955 руб./кв. м приходится на предложение дома, расположенного в Центре по адресу: г. Владивосток, ул. Металлистов, 22, площадью 33,5 кв. м, здание построено из кирпича, все коммуникации. Состояние отделки – хорошее. Площадь земельного участка, на котором расположен дом площадью 269 кв. м. Относительно имущественного статуса земельного участка, расположенного под домом, информации в объявлении не предоставлено.

Минимальные значения удельных показателей цены126 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся жилые дома
с удовлетворительной/неудовлетворительной отделкой в домах в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии.

В районах дома обычно стоят значительно дешевле чем в городских округах.

Наиболее дорогими индивидуальными жилыми домами являются, дома, расположенные в престижном районе (это особенно касается Владивостока), с хорошей/ «люкс» отделкой со всеми коммуникациями (часто централизованными). Во Владивостоке встречаются продажи домов верхнего ценового диапазона послереволюционной постройки, расположенные в Центре в хорошем/удовлетворительном состоянии.

По ряду муниципальных образований, в том числе и по Владивостокскому ГО медианные значения цен на индивидуальные жилые дома выше медиан на таунхаусы и коттеджи. Это объясняется тем, что часть индивидуальных жилых домов расположена на «дорогих» земельных участках (например, в центральных районах города), которые формируют верхнюю границу ценового диапазона, смещая медианное значение цен к верхней границе.

Жилые дома на садовых участках

В итоговую выборку для анализа рынка жилых домов на садовых участках был включен 445 объект, 249 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 196 – по сделкам.

Как уже было отмечено ранее садовые участки располагаются на землях населенных пунктов и землях сельскохозяйственного назначения.

Структура объемов сделок/предложений, а также медианные значения цен по сделкам/предложениям жилых домов на садовых участках в разрезе категории земель по муниципальным образованиям Приморского края представлена ниже.

Таблица 3.2.105 – Медианные значения удельных показателей цен сделок/предложений купли- продажи жилых домов на садовых участках в разрезе категории земель по муниципальным районам Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Медианные значения удельных показателей цен, руб./кв. м	Количество сделок/предложений, шт.	Справочно: Медианные значения цен на жилые дома, расположенные на земельных участках для ИЖС

Земли населенных пунктов	Земли сельскохозяйственного назначения	Земли населенных пунктов	Земли сельскохозяйственного назначения

1	Надеждинский МР	54 030	38 793	32	127	87 505
2	Владивостокский ГО	74 632	89	112 500
3	Находкинский ГО	37 500	32 148	53	12	68 435
4	Артемовский ГО	73 010	47 170	12	35	76 190
5	Партизанский МО	76 023	21 733	11	26	44 590
6	Уссурийский ГО	28 239	14	66 000
7	Арсеньевский ГО	31 746	11	53 194
8	Другие районы*	-	-	18	5	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 10 сделок/предложений в каждом.

Данные анализа говорят о том, что жилые дома, расположенные на садовых участках на землях населенных пунктов, стоят дороже домов, расположенных на землях сельскохозяйственного назначения. Разница составляет 15 % и более.

Данные сравнительного анализа цен говорят о том, что цены на жилые дома на земельных участках с категорией земель «Земли населенных пунктов» с ВРИ «Для индивидуального жилищного строительства» в основном более чем на 50 % выше, чем цены
на жилые дома на садовых участках. При этом есть исключения.

В Артемовском ГО цены на дома на садовых участках практически сравнялись с ценами на дома, расположенными на землях ИЖС.

В Партизанском МО в среднем цены на жилые дома на садовых участках выше, чем на землях с ВРИ «Для индивидуального жилищного строительства». Это связано с тем, что в состав садовых участков, на которых выстроены жилые дома, вошли земли около моря, которые по сути являются курортными, со стоимостью значительно выше, чем стоимость земельных участков под ИЖС в Партизанском МО.

Интернет- портал РБК отмечает: «Одним из главных преимуществ покупки дома, расположенного в садовом некоммерческом товариществе (СНТ)127 Как уже было ранее отмечено: до 14.07.2022 г. (до вступления в силу поправок в Закон о ведении гражданами садоводства) СНТ не могли входить в состав населенных пунктов, а относились к землям с категорией «Земли сельскохозяйственного назначения». Таким образом, для рынка 2022 г. характерной чертой является то, что практически все СНТ были расположены на землях сельскохозяйственного назначения. , считается низкая цена. Случается, что дачи в СНТ обходятся вдвое дешевле, чем жилой дом, расположенный неподалеку, но возведенный на земле, предназначенной под индивидуальное жилое строительство (ИЖС). Однако у приобретения дома в СНТ есть немало подводных камней, которые зачастую пугают потенциальных покупателей. Среди них — неразвитая инфраструктура, высокие сборы на общее имущество, а также сложности с регистрацией и документами во время сделки»128 https://realty.rbc.ru/news/62b05aa09a79473a0b0ac736 .

Несмотря на то, что в основном жилые дома на территории СНТ стоят дешевле жилых домов других сегментов, часть жилых домов в СНТ имеет достаточно высокую цену, т.к. здания жилых домов- качественные и СНТ, в которых они расположены часто подключены к коммуникациям и выстроена соответствующая инфраструктура.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по жилым домам, расположенным на садовых участках на землях сельскохозяйственного назначения

Таблица 3.2.106 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи жилых домов, расположенных на садовых участках на землях сельскохозяйственного назначения, в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв.м	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Надеждинский МР	127	5 787	196 000	38 793
2	Артемовский ГО	35	13 750	185 556	47 170
3	Партизанский МО	26	6 667	73 559	21 733
4	Находкинский ГО	12	12 296	100 000	32 148
6	Другие районы*	5	8 333	29 412	-
Итого	205	5 787	196 000	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 сделок/предложений в каждом.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на жилые дома, расположенные на садовых участках на землях сельскохозяйственного назначения, находятся в широком диапазоне от 21 733 руб./кв. м в Партизанском МО
до 47 170 руб./кв. м в Артемовском ГО129 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 5 787 руб./кв. м приходится на предложение по продаже жилого дома в Надеждинском МР, расположенного по адресу: Надеждинский район, урочище Кипарисово, СНТ "Бригантина", площадью
43,2 кв.м Здание 1983 г постройки, двухэтажное, деревянный, требует ремонта. Коммуникации не подключены. Электричество в СНТ есть. Участок 791 кв. м. В объявлении указано- «хорошие подъезные пути».

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 196 000 руб./кв. м приходится на предложение дома, расположенного в Надеждинском МР по адресу: Надеждинский район, п. Соловей- ключ, СНТ Серебрянка, ул. Новосибирская, 18, площадью 75 кв. м, здание построено из газобетона, фасад отделан металлическими корейскими 3D панелями, коммуникации пока колодец, но на момент продажи в СНТ проводится прокладка централизованного водоснабжения (до конца 2022 г), канализация: пока очистное сооружение Топаз, но проводится прокладка централизованного водоотведения (до конца 2022 года), электричество централизованное, есть солнечные батареи для подстраховки, интернет, сигнализация. Состояние дома- отличное. Площадь земельного участка, на котором расположен дом 1 000 кв. м. Есть фундамент под баню. Проведены ландшафтные работы. Автоматические откатные ворота. Как преимущество- инициативный председатель СНТ.

Минимальные значения удельных показателей цены130 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на жилые дома
с удовлетворительной/неудовлетворительной отделкой в домах в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии. Без коммуникаций или с частично проведенными коммуникациями. С проблемными подъездными путями. Без инфраструктуры.

Наиболее дорогими жилыми домами, расположенными на садовых земельных участках на землях сельскохозяйственного назначения, являются, дома, расположенные
в активных СНТ, где уже проведены или будут проведены в ближайшее время коммуникации, с хорошей/«люкс» отделкой. С инфраструктурой и хорошими подъездными путями.

Данные по уровням цен в части сделок/предложений по жилым домам, расположенным на садовых участках в пределах земель населенных пунктов

Таблица 3.2.107 – Удельные показатели рыночной цены сделок/предложений купли-продажи жилых домов, расположенных на садовых участках в пределах земель населенных пунктов, в разрезе муниципальных районов Приморского края

№ п/п	Муниципальное образование	Количество сделок/предложений, шт.	Минимальная стоимость, руб./кв.м	Максимальная стоимость, руб./кв.м	Медиана, руб./кв.м
1	Владивостокский ГО	89	11 482	208 136	74 632
2	Находкинский ГО	53	12 179	112 011	37 500
3	Надеждинский МР	32	13 445	223 906	54 030
4	Уссурийский ГО	14	8 000	81 429	28 239
5	Артемовский ГО	12	23 097	197 415	73 010
6	Арсеньевский ГО	11	11 333	68 182	31 746
7	Партизанский МО	11	9 321	140 449	76 023
8	ЗАТО Фокино ГО	7	32 407	162 500	66 038
9	Другие районы*	11	6 250	66 667	-
Итого	240	6 250	223 906	-

*Другие районы – районы, в которых зафиксировано сделок/предложений менее 5 в каждом.

Данные анализа говорят о том, что медианные значения удельных показателей цен на жилые дома на садовых участках, расположенных на землях населенных пунктов, находятся в широком диапазоне от 28 239 руб./кв. м в Уссурийском ГО до 76 023 руб./кв. м
в Партизанском МО131 Медианные значения цен по районам, в которых количество сделок/предложений было менее 5, не берутся в рассмотрение из-за незначительного количества объектов для анализа. .

Минимальное значение удельного показателя цены в размере 6 250 руб./кв. м приходится на сделку по продаже жилого дома в Дальнегорском ГО, расположенного по адресу: Приморский край, г. Дальнегорск, с/т «Труженик», уч.19, площадью 48 кв.м. Здание одноэтажное, из «прочих материалов». Участок 800 кв. м.

Максимальное значение удельного показателя цены в размере 223 906 руб./кв. м приходится на предложение дома, расположенного в Надеждинском МР по адресу: Надеждинский район, ул. Дачная 4, коттеджный поселок «Новая Земля», площадью 192 кв. м, здание построено клееного бруса (премиальный класс), уникальный дизайн, отделка «люкс», есть забор, коммуникации городские. Земельный участок площадью 1 059 кв. м.

Минимальные значения удельных показателей цены132 При прочих равных условиях (местоположение, площадь и др.) приходятся на жилые дома
с удовлетворительной/неудовлетворительной отделкой в домах в удовлетворительном/неудовлетворительном состоянии. Без коммуникаций или с частично проведенными коммуникациями. С проблемными подъездными путями. Без инфраструктуры.

Наиболее дорогими жилыми домами, являются, дома, расположенные в коттеджных поселках, где уже проведены или будут проведены в ближайшее время коммуникации, с хорошей/«люкс» отделкой. С инфраструктурой и хорошими подъездными путями.

Садовые дома

В выборку для анализа рынка садовых домов было включено 95 объектов, 40 из которых отобраны по результатам анализа предложений о продаже, 55 – по сделкам.

Данные анализа говорят, что медианные значения цен на садовые дома вне зависимости от категории земель, на которых расположены данные дома сопоставимы с медианными значениями цен на жилые дома на садовых участках, расположенных на землях сельскохозяйственного назначения, и составляют:

в Надеждинском МР 30 870 руб./кв. м (36 сделок/предложений);

во Владивостокском ГО 48 196 руб./кв. м (14 сделок/предложений);

ЗАТО Фокино ГО 17 442 руб./кв. м (17 сделок/предложений).

В остальных районах Приморского края либо сделок/предложений зафиксировано не было, либо их количество было менее 10.

Рынок прочих объектов капитального строительства

Сооружения

Рынка сооружений практически нет в силу специфики данного вида недвижимости, так как сооружения часто входят в состав имущественных комплексов и редко продаются на открытом рынке отдельно133 Цена в основном формируется в целом на комплекс и зафиксированные сделки на части комплекса в основном являются условными ценами . Сооружения в основном являются специализированной недвижимостью и часто носят вспомогательный характер.

Нежилые помещения некоммерческого назначения в многоквартирных жилых домах

Нежилые помещения некоммерческого назначения в многоквартирных домах представлены местами общего пользования, кладовыми, машино-местами, расположенными
в многоквартирных домах.

Места общего пользования – это лифты, лифтовые холлы, пожарные лестницы, общие коридоры, мусоропровод и помещения для него, чердачное пространство и крыша, входные группы жилого комплекса: двери, тамбур, крыльцо, пандус, навес, колонны, лестницы и др.

Рынка помещений общего пользования нет в силу специфики данных помещений. Данные помещения достаточно сложно продать, т.к. уменьшение размера имущества общего пользования возможно только через реконструкцию помещений с согласия всех собственников в данном доме (согласно ст. 36 ч. 3 ЖК РФ). Для этого необходимо провести общее собрание собственников со стопроцентным кворумом.

Рынок машино-мест представлен в п. 3.2.9.

Рынок кладовых начал развиваться совсем недавно.

Раньше под кладовые приспосабливали подвалы, балконы, ниши. В 1960-х годах планировка некоторых домов стала предусматривать небольшие кладовые внутри квартир,
а в некоторых «элитных» сериях домов кладовые расположили на первых этажах дома.

В последние годы кладовые стали проектироваться в домах бизнес-класса, в домах повышенной комфортности и в некоторых домах экономичного класса.

На сегодняшний день наиболее востребованы кладовые площадью 3-5 кв. м (данная площадь позволяет разместить покрышки от автомашин, инструменты, сезонную одежду). Такой размер кладовых наблюдается на сегодняшний день в новостройках экономичного класса и класса повышенной комфортности. В домах бизнес-класса площадь кладовой может доходить до 70 кв. м.

Рынок кладовых взаимосвязан с рынком квартир и по аналогии с рынком квартир подразделяется на первичный (от застройщиков) и вторичный рынок (те помещения, которые уже не принадлежат застройщику).

Продажи кладовых на первичном рынке часто носят нерыночный характер. Застройщики для стимуляции продажи квартир зачастую предлагают кладовые в виде приятного бонуса при покупке квартиры (они либо «дарят» кладовую, либо продают по условной символической цене). Например, на таких условиях продавались квартиры в ЖК «Novatoria»134 https://www.newsvl.ru/vlad/2023/04/11/216375/ , ЖК «Пастораль»135 https://davinchigroup.ru/news/ и др.

Также существует вторичный рынок кладовых (не от застройщика).

В основном рынок кладовых состоит из кладовых в строящихся или недавно построенных домах. В более старых домах кладовые практически не предлагаются, т.к. с течением времени то, что можно было продать при продаже квартир, уже продано и более не перепродается.

Рынок кладовых неразвит. Предложения были зафиксированы во Владивостоке
и в Находке, в других муниципальных образованиях предложений кладовых не было зафиксировано. Часть продавцов при продаже кладовых выставляют цену в целом за кладовую вне зависимости от удельного показателя цены, часть ориентируется при продаже
на удельный показатель цены. В связи с этим удельные показатели цен в одном многоэтажном доме могут различаться между собой в несколько раз.

В Находке зафиксированы единичные предложения кладовых средняя цена которых составила 215 000 руб. за кладовую (средняя площадь кладовых 4,5 кв. м).

Во Владивостоке:

в районе Эгершельда кладовые продавались в среднем по 600 000 руб. за кладовую (средняя площадь – 9 кв. м);

в Центре средняя цена 950 000 руб. за кладовую (средняя площадь – 11 кв. м);

на Патрокле средняя цена 300 000 руб. за кладовую (площадь продаваемых кладовых до 2 кв. м);

в районе Второй речки предлагались кладовые в среднем по 800 000 руб. (средняя площадь 7,5 кв. м);

в районе Снеговой пади предлагались кладовые площадью около 4 кв. м, средняя цена которых составила 350 000 руб.

В остальных районах кладовые либо вообще не предлагались, либо было зафиксировано менее 2 предложений.

Объекты незавершенного строительства

Рынок объектов незавершенного строительства не развит и представлен предложениями недостроенных объектов малоэтажной застройки (недостроенные дома).

В настоящем Отчете рынок по данным объектам не рассматривался по следующим причинам:

по объектам незавершенного строительства, которые представлены на рынке, невозможно определить реальный процент готовности того или иного объекта и сделать адекватный анализ цен;

часть продающихся объектов незавершенного строительства не стоит на кадастровом учете;

стоимость некоторых недостроенных объектов настолько мала по сравнению
со стоимостью земельного участка, на котором они находятся, что продавцы ее игнорируют и продают земельные участки без учета стоимости объектов незавершенного строительства. Особенно это касается продажи земельных участков с фундаментами (фундаменты являются объектами незавершенного строительства).

Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты

Данная группа ОКС представлена объектами, выполняющими общественные и социальные функции, направленными на решение общественных интересов.

В данную группу входят: здания (школы, музеи, детские сады и прочее), сооружения (памятники, стадионы, трибуны, теннисные корты и прочее).

Как такового рынка продажи вышеуказанных объектов нет.

Если происходит продажа объектов общественного назначения, то это не носит массового характера, является единичными случаями, при этом продающиеся объекты при продаже присоединяются к тому или иному рынку в зависимости от позиционирования продавцом продаваемого объекта.

Чаще всего общественные здания продаются, как здания коммерческого назначения. Например, лечебно-оздоровительные объекты могут присоединяться к рынку объектов коммерческого назначения – «под определённый вид бизнеса» – «базы отдыха, санатории», корпуса ВУЗов часто позиционируются, как многопрофильные здания.

Прочие объекты

В данную группу включены объекты гражданской обороны, погреба и подвалы, сараи, санпропускники, гидрометеорологические станции, вспомогательные помещения
и блоки подсобных помещений.

Рынка продажи объектов гражданской обороны, санпропускников, гидрометеорологических станций не существует. При этом, если происходит продажа вышеперечисленных объектов, то это не носит массового характера и является единичными случаями. Данные объекты присоединяются к рынкам в зависимости от позиционирования объектов продажи продавцом.

Погреба, подвалы, сараи, вспомогательные помещения, блоки подсобных помещений тоже не имеют собственных рынков, при этом в рамках настоящего Отчета данные объекты рассмотрены в составе комплексов недвижимости и при продаже отдельных зданий вместе сараями, вспомогательными помещениями, погребами и т.д.

Оценочное зонирование

Общее описание процедуры оценочного зонирования

Глава 6 Методических указаний, которая определяет процедуру проведения оценочного зонирования, была использована для построения ценовых зон на территории Приморского края.

В процессе определения кадастровой стоимости Учреждением было проведено оценочное зонирование, предусматривающее разделение территории, на которой проводится ГКО, на ценовые зоны.

Целью оценочного зонирования является представление в графическом и семантическом виде информации о сложившейся на дату определения кадастровой стоимости ситуации в конкретных ценовых зонах.

По итогам оценочного зонирования устанавливаются ценовые зоны и удельные показатели средних рыночных цен в расчете на единицу площади, основные характеристики которых (в том числе физические) соответствуют спросу и предложению в соответствующих сегментах рынка, в ценовых зонах.

Процедура оценочного зонирования выполняется поэтапно.

Согласно пп.1 п.40 Методических указаний изначально проводится разделение территории на кластеры на основании их основных характеристик, то есть факторов, влияющих на использование территорий (социально-экономических, природно-климатических, производственных, демографических, социально-культурных), а также удаленности от основных административных и транспортных центров и уровня инженерно-транспортного обеспечения. При этом учитываются:

1) административно-территориальное устройство субъекта Российской Федерации;

2) социально-экономическое развитие субъекта Российской Федерации и входящих в его состав муниципальных образований;

3) стратегии, программы и прогнозы социально-экономического развития субъекта Российской Федерации и входящих в его состав муниципальных образований.

Для каждого кластера проводятся сбор и систематизация данных о ценах сделок (предложений), определяются характеристики типового объекта недвижимости и устанавливаются удельные показатели средних рыночных цен в расчете на единицу площади.

Цены сделок (предложений), которые не соответствуют уровню рыночных цен, в частности при вынужденной продаже, исключаются из дальнейшего анализа. При этом в отношении сделок (предложений), цены которых не соответствуют ценам аналогичных сделок (предложений), должен быть проведен анализ с установлением причин расхождения цен, например, таких, как особые условия совершения сделки или недостоверность информации.

Расчет удельных показателей средних рыночных цен предполагает проведение корректировки таких показателей каждого объекта-аналога на основании характеристик типового объекта недвижимости. Корректировка удельных показателей стоимости объектов-аналогов на территории Приморского края была проведена на основании информации справочников оценщика недвижимости под редакцией Л.А. Лейфера (2020–2021 гг).

При проведении анализа рынка недвижимости были определены объекты, имеющие схожие ценообразующие факторы, а затем распределены по соответствующим сегментам. При условии наличия достаточной рыночной информации об объектах недвижимости, сегменты принимались к дальнейшему рассмотрению. Таким образом, оценочное зонирование проводилось в отношении нескольких сегментов рынка недвижимости: «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая), «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская), «Квартиры в многоквартирных жилых домах», «Объекты, предназначенные для хранения транспорта», «Дома малоэтажной жилой застройки».

Массив рыночной информации, отнесенный к сегменту «Коммерческая недвижимость», включает в себя следующие виды недвижимости: многопрофильная, офисная, торговая, производственно-складская, определенный вид бизнеса, объекты автосервиса. Ввиду различия объектов и их ценообразующих факторов внутри сегмента «Коммерческая недвижимость» для построения зонирования сегмент был поделен на «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) и «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская).

Удельный показатель каждого объекта-аналога описывается координатами характерных точек и наносится на карту соответствующего кластера конкретного сегмента рынка недвижимости.

При построении оценочного зонирования массив рыночной информации был разделен на классы (ценовые зоны), в качестве метода классификации данных использовался геометрических интервал.

Схема классификации методом геометрических интервалов строит границы классов, основываясь на интервалах, имеющих геометрическую последовательность136 https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/10.7/map/working-with-layers/classifying-numerical-fields-for-graduated-symbols.htm . Алгоритм создает геометрические интервалы путем минимизации суммы квадратов числа элементов
в каждом классе. Это позволяет добиться того, чтобы в каждом диапазоне классов было примерно равное количество значений, и чтобы изменения между интервалами были согласующимися. Этот алгоритм был специально разработан для обработки непрерывных данных.

Границы ценовых зон были определены в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2 с использованием модуля «Инструменты Geostatistical Analyst» – «Интерполяция» по методу эмпирический байесовский кригинг (далее – ЭБК)137 https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/help/analysis/geostatistical-analyst/what-is-empirical-bayesian-kriging-.htm .

Данный метод позиционируется как наиболее точный в построении интерполяции, автоматизирующий наиболее трудоёмкие аспекты создания корректной модели. Преимуществом применения данного метода является возможность точной интерполяции умеренно нестационарных данных, что наиболее подходит под условия нестабильного (динамичного) рынка недвижимости.

Построенные карты интерполяции по оценочному зонированию территории используются для дальнейшей работы, в том числе для определения ценообразующих факторов
в процессе построения (уточнения) моделей оценки кадастровой стоимости, итоговой проверки результатов определения кадастровой стоимости. Описание границ каждой ценовой зоны по каждому типовому объекту должно позволять сделать заключение о включении или невключении конкретного объекта недвижимости в ту или иную ценовую зону.

Описание и обоснование подходов к выбору типового объекта недвижимости в целях проведения оценочного зонирования

При выборе типового объекта использовался метод типового (эталонного) объекта.

В качестве объектов-аналогов используются объекты недвижимости, которые относятся к одному с оцениваемым объектом сегменту рынка и сопоставимы с ним по ценообразующим факторам. При этом, степень сопоставимости (сходства) аналога и объекта оценки будет разная в зависимости от того, по какому количеству параметров сравнения они будут различаться. Наибольшее сходство имеет место для объектов-аналогов, ценообразующие параметры для которых полностью совпадают с соответствующими параметрами объекта оценки.

Согласно пп.2 п.45 Методических указаний метод типового объекта заключается
в определении стоимости типового объекта, в следующей последовательности:

определяются группы характеристики объектов-аналогов, на основании которых можно сгруппировать объекты по типам;

выбираются наиболее типичные характеристики объектов-аналогов по каждому типу;

проводится типологизация объектов оценки путем внесения корректировок на характеристики в стоимость объектов-аналогов для приведения к единому типу;

по результатам последовательного внесения корректировок на характеристики объектов-аналогов, формируется типовой объект оценки и определяется стоимость объекта-аналога с типовыми характеристиками эталонного объекта оценки.

В стоимость типового (эталонного) объекта могут вноситься корректировки, учитывающие отличие ценообразующих характеристик объекта оценки от типового (эталонного) объекта оценки.

Процедура оценочного зонирования не предполагает под собой расчет кадастровой стоимости объектов недвижимости. Результатом зонирования является модель карты ориентировочного ценового зонирования в отношении какой-либо территории.

В соответствии с общепринятыми методиками, работа проводится как с первичными данными, например, с ценами сделок (предложений) объектов-аналогов, так и с обобщенными (интегрированными) характеристиками рынка, например, корректирующими коэффициентами, обеспечивающими «приведение» данных по сопоставимым объектам к оцениваемому.

Корректирующие коэффициенты, рассчитанные на основе статистической обработки рыночной информации, прописываются в справочниках, основанных на изучении мнения участников рынка. К такому типу относится серия справочников, издаваемых под редакцией Л.А. Лейфера «Приволжским центром Методического и информационного обеспечения оценки» (2011–2021 гг).

Так как процедура оценочного зонирования имеет целью определение влияния особенностей местоположения на уровень цен, корректировки по местоположению не применялись.

Метод корректировок обеспечивает повышение точности результатов оценки за счет увеличения количества объектов-аналогов, которые могут быть использованы в процессе оценки. При этом количество объектов-аналогов зависит от рыночной ситуации и особенностей используемой информации. В связи с этим, количество корректных моделей карт оценочного зонирования по муниципальным образованиям (кластерам) меньше общего числа построенных карт интерполяции. Перечень территорий, в отношении которых было проведено зонирование, с учетом разделения по сегментам рынка недвижимости представлен ниже.

«Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая)

Массив рыночной информации, отнесенный к сегменту «Коммерческая недвижимость», включает в себя следующие виды недвижимости: многопрофильная, офисная, торговая, производственно-складская, определенный вид бизнеса, объекты автосервиса. Для построения оценочного зонирования были взяты данные, отнесенные к офисной и торговой недвижимости.

Ввиду отображения полноты информации и построения корректной модели оценочного зонирования в отношении территории Приморского края, рыночная информация была дополнена данными о единых недвижимых комплексах, которые не были включены в анализ рынка объектов недвижимости. Общее количество по Приморскому краю составило 2 727 объектов-аналогов.

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Ниже представлена информация о количестве входящих точек для построения оценочного зонирования сегмента «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая).

Таблица 3.3.1 – Количество точек с перечнем территорий для построения зонирования

Кластеры	Количество входящих точек для построения зонирования
Приморский край	2 727
Владивостокский ГО	816
Артёмовский ГО	203
Уссурийский ГО	293
ГО Большой Камень	53
Партизанский ГО и МР	229

Корректировка удельного показателя стоимости объектов-аналогов была проведена на основании информации справочника оценщика недвижимости под редакцией
Л.А. Лейфера «Офисно-торговая недвижимость и сходные типы объектов», 2021 год.

Площадь эталонного объекта вычисляется по моде величин площадей объектов-аналогов.

Так, на страницах 266, 300, 321, 340, 383, 392 справочника Л.А. Лейфера были определены корректирующие коэффициенты по каждому из характеристик объекта недвижимости: площадь, тип объекта недвижимости, материал стен, этаж размещения (для помещений), состояние внутренней отделки, наличие отдельного входа. Значение эталонного объекта (по площади) описывалось медианной соответствующего перечня данных, в отношении остальных значений ценообразующих факторов определялись средние значения.

Ввиду того, что численность населения Владивостокского ГО входит в диапазон
от 500 тыс. человек до 1 млн. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле («Справочник оценщика недвижимости-2021. Офисно-торговая недвижимость и сходные типы объектов», с. 266):

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 90,0 кв.м

В каждом кластере были выбраны характеристики объектов, на основании которых можно сгруппировать такие объекты по типам. Типовой объект обладает следующими характеристиками:

Таблица 3.3.2 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Владивостокский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	220	816
Помещение	596

Материал стен	Кирпичный	470	816
Панельный	201

Из прочих материалов	145

Этаж размещения	1 этаж	381	816
2 этаж и выше	85

Цоколь	93

Подвал	5

Нет данных	252

Состояние внутренней отделки	Отделка «стандарт»	219	816
Требует косметического ремонта	11

Без отделки	29

Нет данных	557

Наличие отдельного входа	Отдельный вход есть	504	816
Отдельного входа нет	82

Нет данных	230

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Владивостокский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – помещение;

площадь объекта – 90,0 кв.м;

материал стен – кирпичный;

этаж размещения – 1 этаж;

состояние внутренней отделки – отделка «стандарт»;

наличие отдельного входа – присутствует.

Таблица 3.3.3 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Артемовский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	109	203
Помещение	94

Материал стен	Кирпичный	95	203
Панельный	26

Из прочих материалов	59

Нет данных	23

Состояние внутренней отделки	Отделка «стандарт»	80	203
Требует косметического ремонта	15

Без отделки	7

Нет данных	101

По причине того, что эталонный объект имеет тип объекта – «Здание», корректировка на «этаж размещения» и «наличие отдельного входа» не применялись.

Ввиду того, что численность населения Артемовского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле («Справочник оценщика недвижимости-2021. Офисно-торговая недвижимость и сходные типы объектов», с. 266):

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 82,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Артемовский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – здание;

площадь объекта – 82,0 кв.м;

материал стен – кирпичный;

состояние внутренней отделки – отделка «стандарт».

Таблица 3.3.4 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Уссурийский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	102	293
Помещение	191

Материал стен	Кирпичный	240	293
Панельный	3

Из прочих материалов	4

Нет данных	46

Этаж размещения	1 этаж	113	293
2 этаж и выше	17

Цоколь	21

Подвал	2

Нет данных	140

Состояние внутренней отделки	Отделка «стандарт»	125	293
Требует косметического ремонта	49

Без отделки	15

Нет данных	104

Наличие отдельного входа	Отдельный вход есть	221	293
Отдельного входа нет	10

Нет данных	62

Ввиду того, что численность населения Уссурийского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 117,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Уссурийский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – помещение;

площадь объекта – 117,0 кв.м;

материал стен – кирпичный;

этаж размещения – 1 этаж;

состояние внутренней отделки – отделка «стандарт»;

наличие отдельного входа – присутствует.

Таблица 3.3.5 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «ГО Большой Камень»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	25	53
Помещение	28

Материал стен	Кирпичный	28	53
Панельный	0

Из прочих материалов	1

Нет данных	24

Этаж размещения	1 этаж	16	53
2 этаж и выше	2

Цоколь	1

Подвал	0

Нет данных	34

Состояние внутренней отделки	Отделка «стандарт»	20	53
Требует косметического ремонта	12

Без отделки	0

Нет данных	21

Наличие отдельного входа	Отдельный вход есть	50	53
Отдельного входа нет	3

Ввиду того, что численность населения ГО Большой Камень до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 80,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере ГО Большой Камень обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – помещение;

площадь объекта – 80,0 кв.м;

материал стен – кирпичный;

этаж размещения – 1 этаж;

состояние внутренней отделки – отделка «стандарт»;

наличие отдельного входа – присутствует.

Таблица 3.3.6 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Партизанский ГО и МР»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	180	229
Помещение	49

Материал стен	Кирпичный	93	229
Панельный	40

Из прочих материалов	96

Состояние внутренней отделки	Отделка «стандарт»	34	229
Требует косметического ремонта	36

Без отделки	3

Нет данных	156

По причине того, что эталонный объект имеет тип объекта – «Здание», корректировка на «этаж размещения» и «наличие отдельного входа» не применялись.

Ввиду того, что численность населения Партизанского ГО и МР до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 65,0 кв.м.

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Партизанский ГО и МР обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – здание;

площадь объекта – 65,0 кв.м;

материал стен – из прочих материалов;

состояние внутренней отделки – требует косметического ремонта.

«Коммерческая недвижимость» (производственно-складская)

Массив рыночной информации, отнесенный к сегменту «Коммерческая недвижимость», включает в себя следующие виды недвижимости: многопрофильная, офисная, торговая, производственно-складская, определенный вид бизнеса, объекты автосервиса. Для построения оценочного зонирования были взяты данные, отнесенные к производственно-складской недвижимости.

Для построения оценочного зонирования в отношении территории Приморского края была взята рыночная информация об объектах недвижимости в количестве 619 объектов-аналогов.

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Ниже представлена информация о количестве входящих точек для построения оценочного зонирования сегмента «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская).

Таблица 3.3.7 – Количество точек с перечнем территорий для построения зонирования

Кластеры	Количество входящих точек для построения зонирования
Приморский край	619
Владивостокский ГО	181
Артёмовский ГО	77
Уссурийский ГО	68
Находкинский ГО	43

Корректировка удельного показателя стоимости объектов-аналогов была проведена
на основании информации справочника оценщика недвижимости под редакцией Л.А. Лейфера «Производственно-складская недвижимость и сходные типы объектов», 2021 год.

Площадь эталонного объекта вычисляется по моде величин площадей объектов-аналогов.

Так, на страницах 141, 171, 177, 182, 189, 212, 222 справочника Л.А. Лейфера были определены корректирующие коэффициенты по каждому из характеристик объекта недвижимости: площадь, тип объекта недвижимости, материал стен, этаж размещения (для помещений), физическое состояние здания, состояние внутренней отделки, наличие отопления. Значение эталонного объекта (по площади) описывалось медианной соответствующего перечня данных, в отношении остальных значений ценообразующих факторов определялись средние значения.

Ввиду того, что численность населения Владивостокского ГО входит в диапазон
от 500 тыс. человек до 1 млн. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле («Справочник оценщика недвижимости-2021. Производственно-складская недвижимость
и сходные типы объектов», с. 141):

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 140,0 кв.м

Так как процедура оценочного зонирования имеет целью определение влияния особенностей местоположения на уровень цен, корректировки по местоположению не применялись.

В каждом кластере были выбраны характеристики объектов, на основании которых можно сгруппировать такие объекты по типам. Типовой объект обладает следующими характеристиками:

Таблица 3.3.8 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Владивостокский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	60	181
Помещение	121

Материал стен	Капитальный	113	181
Сэндвич-панели	19

Металлические	2

Нет данных	47

Этаж размещения	Наземная часть	125	181
Подземная часть	28

Нет данных	28

Физическое состояние объекта	Хорошее	75	181
Удовлетворительное	44

Неудовлетворительное	6

Нет данных	56

Состояние внутренней отделки	Хорошая	57	181
Удовлетворительная	46

Без отделки	26

Нет данных	52

Наличие отопления	Отопление есть	100	181
Отопление отсутствует	30

Нет данных	51

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Владивостокский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – помещение;

площадь объекта – 140,0 кв.м;

материал стен – капитальный;

этаж размещения – наземный;

физическое состояние объекта – хорошее;

состояние внутренней отделки – хорошая;

наличие отопления – присутствует.

Таблица 3.3.9 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Артемовский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	69	77
Помещение	8

Материал стен	Капитальный	58	77
Сэндвич-панели	15

Металлические	4

Физическое состояние объекта	Хорошее	33	77
Удовлетворительное	40

Неудовлетворительное	4

Состояние внутренней отделки	Хорошая	34	77
Удовлетворительная	26

Без отделки	5

Нет данных	12

Наличие отопления	Отопление есть	43	77
Отопление отсутствует	9

Нет данных	25

По причине того, что эталонный объект имеет тип объекта – «Здание», корректировка на «этаж размещения» не применялась.

Ввиду того, что численность населения Артемовского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле («Справочник оценщика недвижимости-2021. Производственно-складская недвижимость и сходные типы объектов», с. 141):

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 1 060,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Артемовский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – здание;

площадь объекта – 1 060,0 кв.м;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

состояние внутренней отделки – хорошая;

наличие отопления – присутствует.

Таблица 3.3.10 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Уссурийский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	64	68
Помещение	4

Материал стен	Капитальный	42	68
Сэндвич-панели	6

Нет данных	20

Физическое состояние объекта	Хорошее	6	68
Удовлетворительное	58

Неудовлетворительное	4

Состояние внутренней отделки	Хорошая	6	68
Удовлетворительная	25

Без отделки	17

Нет данных	20

Наличие отопления	Отопление есть	36	68
Нет данных	32

При анализе сегмента «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская) рынка недвижимости было выявлено, что часть объектов отапливается, по другой части информация отсутствует. Таким образом, в данном кластере корректировка объектов-аналогов по «наличию отопления» не проводилась.

Ввиду того, что численность населения Уссурийского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 770,0 кв.м

По причине того, что эталонный объект имеет тип объекта – «Здание», корректировка на «этаж размещения» не применялась.

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Уссурийский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – здание;

площадь объекта – 770,0 кв.м;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

состояние внутренней отделки – удовлетворительная.

Таблица 3.3.11 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Находкинский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Здание	40	43
Помещение	3

Материал стен	Капитальный	35	43
Сэндвич-панели	4

Металлические	4

Физическое состояние объекта	Хорошее	19	43
Удовлетворительное	22

Неудовлетворительное	2

Состояние внутренней отделки	Хорошая	10	43
Удовлетворительная	20

Без отделки	5

Нет данных	8

Наличие отопления	Отопление есть	20	43
Отопление отсутствует	4

Нет данных	19

Ввиду того, что численность населения Находкинского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 800,0 кв.м

По причине того, что эталонный объект имеет тип объекта – «Здание», корректировка на «этаж размещения» не применялась.

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Находкинский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объекта недвижимости – здание;

площадь объекта – 800,0 кв.м;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

состояние внутренней отделки – удовлетворительная;

наличие отопления – присутствует.

«Квартиры в многоквартирных жилых домах»

Массив рыночной информации, используемый для построения оценочного зонирования сегмента «Квартиры в многоквартирных жилых домах», включает в себя информацию только о ценах предложений в составе 5 392 объекта-аналога.

Ниже представлена информация о количестве входящих точек для построения ценового зонирования сегмента «Квартиры в многоквартирных жилых домах».

Таблица 3.3.12 – Количество точек с перечнем территорий для построения зонирования

Кластеры	Количество входящих точек для построения зонирования
Приморский край	5 392
Владивостокский ГО	2 052
Артёмовский ГО	422
Уссурийский ГО	624
Надеждинский МР	115
ГО Большой Камень	121
Партизанский ГО и МР	160
Арсеньевский ГО	208

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Корректировка удельного показателя стоимости объектов-аналогов была проведена на основании информации справочника оценщика недвижимости под редакцией
Л.А. Лейфера «Квартиры», 2020 год.

Площадь эталонного объекта вычисляется по моде величин площадей объектов-аналогов.

Так, на страницах 41, 152, 167, 190 справочника Л.А. Лейфера были определены корректирующие коэффициенты по каждому из характеристик объекта недвижимости: площадь объекта недвижимости, этаж размещения, материал стен, класс объекта.

Значение эталонного объекта (по площади) описывалось медианной соответствующего перечня данных, в отношении остальных значений ценообразующих факторов определялись средние значения.

Корректировка по площади проводилась в зависимости от класса объекта недвижимости: старый фонд, массовое жилье советской постройки/массовое современное жилье. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих класс «старый фонд» или «массовое жилье советской постройки» применялась формула («Справочник оценщика недвижимости-2020. Квартиры», с. 167):

,

для объектов-аналогов класса недвижимости «массовое современное жилье»:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 46,0 кв.м

Так как процедура оценочного зонирования имеет целью определение влияния особенностей местоположения на уровень цен, корректировки по местоположению не применялись.

В каждом кластере были выбраны характеристики объектов, на основании которых можно сгруппировать такие объекты по типам. Типовой объект обладает следующими характеристиками:

Таблица 3.3.13 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Владивостокский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Этаж размещения	Первый этаж	367	2 052
Средний этаж	1 339

Последний этаж	341

Цокольный этаж	5

Материал стен	Кирпичные стены	910	2 052
Монолитные стены	235

Панельные стены	860

Деревянные стены	47

Класс объекта	Старый фонд	52	2 052
Жилье советской постройки	1 480

Современное жилье	520

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Владивостокский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 46,0 кв.м;

этаж размещения – средний

материал стен – кирпичный;

класс объекта – массовое жилье советской постройки.

Таблица 3.3.14 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Артемовский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Этаж размещения	Первый этаж	115	422
Средний этаж	196

Последний этаж	110

Цокольный этаж	1

Материал стен	Кирпичные стены	162	422
Монолитные стены	15

Панельные стены	198

Нет данных	47

Класс объекта	Старый фонд	1	422
Жилье советской постройки	323

Современное жилье	98

Корректировка по площади проводилась в зависимости от класса объекта недвижимости: старый фонд, массовое жилье советской постройки/массовое современное жилье. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих класс «старый фонд» или «массовое жилье советской постройки» применялась формула:

,

для объектов-аналогов класса недвижимости «массовое современное жилье»:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 45,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Артемовский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 45,0 кв.м;

этаж размещения – средний

материал стен – панельный;

класс объекта – массовое жилье советской постройки.

Таблица 3.3.15 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Уссурийский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Этаж размещения	Первый этаж	141	624
Средний этаж	331

Последний этаж	152

Материал стен	Кирпичные стены	302	624
Монолитные стены	26

Панельные стены	290

Деревянные стены	6

Класс объекта	Старый фонд	11	624
Жилье советской постройки	442

Современное жилье	171

Корректировка по площади проводилась в зависимости от класса объекта недвижимости: старый фонд, массовое жилье советской постройки/массовое современное жилье. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих класс «старый фонд» или «массовое жилье советской постройки» применялась формула:

,

для объектов-аналогов класса недвижимости «массовое современное жилье»:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 46,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Уссурийский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 46,0 кв.м;

этаж размещения – средний;

материал стен – кирпичный;

класс объекта – массовое жилье советской постройки.

Таблица 3.3.16 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Надеждинский МР»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Этаж размещения	Первый этаж	38	115
Средний этаж	48

Последний этаж	29

Материал стен	Кирпичные стены	35	115
Монолитные стены	11

Панельные стены	66

Нет данных	3

Класс объекта	Жилье советской постройки	88	115
Современное жилье	27

Корректировка по площади проводилась в зависимости от класса объекта недвижимости: старый фонд, массовое жилье советской постройки/массовое современное жилье. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих класс «старый фонд» или «массовое жилье советской постройки» применялась формула:

,

для объектов-аналогов класса недвижимости «массовое современное жилье»:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 43,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Надеждинский МР обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 43,0 кв.м;

этаж размещения – средний;

материал стен – панельный;

класс объекта – массовое жилье советской постройки.

Таблица 3.3.17 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «ГО Большой Камень»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Этаж размещения	Первый этаж	22	121
Средний этаж	69

Последний этаж	30

Материал стен	Кирпичные стены	75	121
Монолитные стены	2

Панельные стены	44

Класс объекта	Жилье советской постройки	100	121
Современное жилье	21

Корректировка по площади для объектов-аналогов, имеющих класс «старый фонд» или «массовое жилье советской постройки» применялась по формуле:

,

для объектов-аналогов класса недвижимости «массовое современное жилье»:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 46,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере ГО Большой Камень обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 46,0 кв.м;

этаж размещения – средний;

материал стен – кирпичный;

класс объекта – массовое жилье советской постройки.

Таблица 3.3.18 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Партизанский ГО и МР»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Этаж размещения	Первый этаж	51	160
Средний этаж	65

Последний этаж	44

Материал стен	Кирпичные стены	86	160
Монолитные стены	3

Панельные стены	35

Деревянные стены	4

Нет данных	32

Класс объекта	Жилье советской постройки	138	160
Современное жилье	22

Корректировка по площади проводилась в зависимости от класса объекта недвижимости: старый фонд, массовое жилье советской постройки/массовое современное жилье. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих класс «старый фонд» или «массовое жилье советской постройки» применялась формула:

,

для объектов-аналогов класса недвижимости «массовое современное жилье»:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 45,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Партизанский ГО и МР обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 45,0 кв.м;

этаж размещения – средний;

материал стен – кирпичный;

класс объекта – массовое жилье советской постройки.

Таблица 3.3.19 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Арсеньевский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Этаж размещения	Первый этаж	38	208
Средний этаж	122

Последний этаж	48

Материал стен	Кирпичные стены	89	208
Монолитные стены	1

Панельные стены	115

Нет данных	3

Класс объекта	Жилье советской постройки	187	208
Современное жилье	21

Корректировка по площади для объектов-аналогов, имеющих класс «старый фонд» или «массовое жилье советской постройки» применялась по формуле:

,

для объектов-аналогов класса недвижимости «массовое современное жилье»:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 46,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Арсеньевский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 46,0 кв.м;

этаж размещения – средний;

материал стен – крупнопанельный;

класс объекта – массовое жилье советской постройки.

«Объекты, предназначенные для хранения транспорта»

Массив рыночной информации, используемый для построения оценочного зонирования сегмента «Объекты, предназначенные для хранения транспорта», включает в себя информацию только о ценах сделок в составе 1 946 объектов-аналогов (из выборки исключались «паркинги»).

Ниже представлена информация о количестве входящих точек для построения оценочного зонирования сегмента «Объекты, предназначенные для хранения транспорта».

Таблица 3.3.20 – Количество точек с перечнем территорий для построения зонирования

Кластеры	Количество входящих точек для построения зонирования
Приморский край	1 946
Владивостокский ГО	635
Артёмовский ГО	103
Уссурийский ГО	514
Находкинский ГО	133
ГО Большой Камень	50
Арсеньевский ГО	84

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Корректировка удельного показателя стоимости объектов-аналогов была проведена
на основании информации справочника оценщика недвижимости под редакцией Л.А. Лейфера «Производственно-складская недвижимость и сходные типы объектов», 2021 год.

Площадь эталонного объекта вычисляется по моде величин площадей объектов-аналогов.

Так, на страницах 141, 171, 182, 199, 212 справочника Л.А. Лейфера были определены корректирующие коэффициенты по каждому из характеристик объекта недвижимости: площадь, тип объекта недвижимости, материал стен, физическое состояние объекта, наличие погреба/подвала. Значение эталонного объекта (по площади) описывалось медианной соответствующего перечня данных, в отношении остальных значений ценообразующих факторов определялись средние значения.

Ввиду того, что численность населения Владивостокского ГО входит в диапазон
от 500 тыс. человек до 1 млн. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле («Справочник оценщика недвижимости-2021. Производственно-складская недвижимость
и сходные типы объектов», с. 141):

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 20,0 кв.м

Так как процедура оценочного зонирования имеет целью определение влияния особенностей местоположения на уровень цен, корректировки по местоположению не применялись.

В каждом кластере были выбраны характеристики объектов, на основании которых можно сгруппировать такие объекты по типам. Типовой объект обладает следующими характеристиками:

Таблица 3.3.21 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Владивостокский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Отдельно стоящее здание	8	635
Встроенное помещение	627

Материал стен	Капитальный	562	635
Сэндвич-панели	57

Металлические	1

Нет данных	15

Физическое состояние объекта	Хорошее	132	635
Удовлетворительное	248

Неудовлетворительное	5

Нет данных	250

Наличие погреба/подвала	Погреб/подвал есть	229	635
Погреб/подвал отсутствует	193

Нет данных	213

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Владивостокский ГО сегмента «Гаражи» обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 20,0 кв.м;

тип объекта – встроенное помещение;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

наличие погреба/подвала – присутствует.

Таблица 3.3.22 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Артемовский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Отдельно стоящее здание	17	103
Встроенное помещение	86

Материал стен	Капитальный	98	103
Сэндвич-панели	5

Физическое состояние объекта	Хорошее	19	103
Удовлетворительное	62

Неудовлетворительное	3

Нет данных	19

Наличие погреба/подвала	Погреб/подвал есть	80	103
Погреб/подвал отсутствует	23

Ввиду того, что численность населения Артемовского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле («Справочник оценщика недвижимости-2021. Производственно-складская недвижимость и сходные типы объектов», с. 141):

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 25,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Артемовский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 25,0 кв.м;

тип объекта – встроенное помещение;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

наличие погреба/подвала – присутствует.

Таблица 3.3.23 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Уссурийский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Отдельно стоящее здание	29	514
Встроенное помещение	485

Материал стен	Капитальный	506	514
Сэндвич-панели	8

Физическое состояние объекта	Хорошее	238	514
Удовлетворительное	166

Неудовлетворительное	2

Нет данных	108

Наличие погреба/подвала	Погреб/подвал есть	248	514
Погреб/подвал отсутствует	100

Нет данных	166

Ввиду того, что численность населения Уссурийского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 20,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Уссурийский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 20,0 кв.м;

тип объекта – встроенное помещение;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

наличие погреба/подвала – присутствует.

Таблица 3.3.24 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Находкинский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Отдельно стоящее здание	14	133
Встроенное помещение	119

Материал стен	Капитальный	124	133
Сэндвич-панели	9

Физическое состояние объекта	Хорошее	14	133
Удовлетворительное	77

Неудовлетворительное	2

Нет данных	40

Наличие погреба/подвала	Погреб/подвал есть	87	133
Погреб/подвал отсутствует	26

Нет данных	20

Ввиду того, что численность населения Находкинского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 28,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Находкинский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 28,0 кв.м;

тип объекта – встроенное помещение;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

наличие погреба/подвала – присутствует.

Таблица 3.3.25 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «ГО Большой Камень»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Отдельно стоящее здание	6	50
Встроенное помещение	44

Материал стен	Капитальный	47	50
Сэндвич-панели	3

Физическое состояние объекта	Хорошее	15	50
Удовлетворительное	26

Неудовлетворительное	0

Нет данных	9

Наличие погреба/подвала	Погреб/подвал есть	43	50
Погреб/подвал отсутствует	7

Ввиду того, что численность населения ГО Большой Камень до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 24,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере ГО Большой Камень обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 24,0 кв.м;

тип объекта – встроенное помещение;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

наличие погреба/подвала – присутствует.

Таблица 3.3.26 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Арсеньевский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Отдельно стоящее здание	7	84
Встроенное помещение	77

Материал стен	Капитальный	71	84
Сэндвич-панели	13

Физическое состояние объекта	Хорошее	17	84
Удовлетворительное	49

Неудовлетворительное	1

Нет данных	17

Наличие погреба/подвала	Погреб/подвал есть	64	84
Погреб/подвал отсутствует	8

Нет данных	12

Ввиду того, что численность населения Арсеньевского ГО до 500 тыс. человек, корректировка на площадь проводилась по формуле:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 28,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Арсеньевский ГО обладает следующими характеристиками:

площадь объекта – 28,0 кв.м;

тип объекта – встроенное помещение;

материал стен – капитальный;

физическое состояние объекта – удовлетворительное;

наличие погреба/подвала – присутствует.

«Дома малоэтажной жилой застройки»

Для построения зонирования, отображающего ценовое деление объектов недвижимости индивидуального жилищного строительства, была взята рыночная информация,
отнесенная к сегменту «Дома малоэтажной жилой застройки», которая в совокупности включает в себя 8 215 объектов-аналогов.

Ниже представлена информация о количестве входящих точек для построения ценового зонирования сегмента «Дома малоэтажной жилой застройки».

Таблица 3.3.27 – Количество точек с перечнем территорий для построения зонирования

Кластеры	Количество входящих точек для построения зонирования
Приморский край	8 215
Владивостокский ГО	977
Надеждинский МР	1 198
Артёмовский ГО	886
Уссурийский ГО	739
Находкинский ГО	543
Партизанский ГО и МР	690

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Корректировка удельного показателя стоимости объектов-аналогов была проведена на основании информации справочника оценщика недвижимости под редакцией
Л.А. Лейфера «Жилые дома», 2021 г.

Площадь эталонного объекта вычисляется по моде величин площадей объектов-аналогов.

Так, на страницах 137, 145, 179, 186, 191, 199 справочника Л.А. Лейфера были определены корректирующие коэффициенты по каждому из характеристик объекта недвижимости: площадь объекта недвижимости, тип, материал стен, наличие коммуникаций, отопления, водоснабжения. Значение эталонного объекта (по площади) описывалось медианной соответствующего перечня данных, в отношении остальных значений ценообразующих факторов определялись средние значения.

Корректировка по площади проводилась в зависимости от типа объекта недвижимости: жилой дом/коттедж. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих тип «жилой дом» применялась формула («Справочник оценщика недвижимости-2021. Жилые дома», с. 137):

,

для объектов-аналогов типа недвижимости «коттедж» формула:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 120,0 кв.м

Так как процедура оценочного зонирования имеет целью определение влияния особенностей местоположения на уровень цен, корректировки по местоположению не применялись.

В каждом кластере были выбраны характеристики объектов, на основании которых можно сгруппировать такие объекты по типам. Типовой объект обладает следующими характеристиками:

Таблица 3.3.28 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Владивостокский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Жилой дом	902	977
Коттеджи	75

Материал стен	Кирпичные	90	977
Шлакоблочные	95

Каркасно-деревянные	277

Нет данных	515

Наличие коммуникаций	Коммуникации есть	731	977
Коммуникации отсутствуют	19

Нет данных	227

Наличие отопления	Без отопления	51	977
Печное	85

Электрическое	434

Центральное	21

Нет данных	386

Наличие водоснабжения	Без водоснабжения	81	977
Автономное	323

Центральное	352

Нет данных	221

Поэтому, типовой объект в кластере Владивостокский ГО сегмента обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объектов недвижимости – жилой дом;

площадь объекта – 120,0 кв.м;

материал стен – каркасно-деревянный;

наличие коммуникаций – присутствуют;

отопление – электрическое;

водоснабжение – центральное.

Таблица 3.3.29 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Надеждинский МР»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Жилой дом	1 146	1 198
Коттеджи	52

Материал стен	Кирпичные	219	1 198
Шлакоблочные	131

Каркасно-деревянные	479

Нет данных	369

Наличие коммуникаций	Коммуникации есть	976	1 198
Коммуникации отсутствуют	170

Нет данных	52

Наличие отопления	Без отопления	247	1 198
Печное	291

Электрическое	274

Центральное	3

Нет данных	383

Наличие водоснабжения	Без водоснабжения	325	1 198
Автономное	537

Центральное	258

Нет данных	78

Корректировка по площади проводилась в зависимости от типа объекта недвижимости: жилой дом/коттедж. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих тип «жилой дом» применялась формула:

,

для объектов-аналогов типа недвижимости «коттедж» формула:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 50,0 кв.м

Поэтому, типовой объект в кластере Надеждинский МР обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объектов недвижимости – жилой дом;

площадь объекта – 50,0 кв.м;

материал стен – каркасно-деревянный;

наличие коммуникаций – присутствуют;

отопление – печное;

водоснабжение – автономное.

Таблица 3.3.30 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Артемовский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Жилой дом	846	886
Коттеджи	40

Материал стен	Кирпичные	217	886
Шлакоблочные	232

Каркасно-деревянные	245

Нет данных	192

Наличие коммуникаций	Коммуникации есть	697	886
Коммуникации отсутствуют	39

Нет данных	150

Наличие отопления	Без отопления	69	886
Печное	122

Электрическое	194

Центральное	10

Нет данных	491

Наличие водоснабжения	Без водоснабжения	116	886
Автономное	383

Центральное	240

Нет данных	147

Корректировка по площади проводилась в зависимости от типа объекта недвижимости: жилой дом/коттедж. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих тип «жилой дом» применялась формула:

,

для объектов-аналогов типа недвижимости «коттедж» формула:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 72,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Артемовский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объектов недвижимости – жилой дом;

площадь объекта – 72,0 кв.м;

материал стен – каркасно-деревянный;

наличие коммуникаций – присутствуют;

отопление – электрическое;

водоснабжение – автономное.

Таблица 3.3.31 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Уссурийский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Жилой дом	708	739
Коттеджи	31

Материал стен	Кирпичные	132	739
Шлакоблочные	136

Каркасно-деревянные	205

Нет данных	266

Наличие коммуникаций	Коммуникации есть	454	739
Коммуникации отсутствуют	54

Нет данных	231

Наличие отопления	Без отопления	183	739
Печное	195

Электрическое	208

Центральное	106

Нет данных	47

Наличие водоснабжения	Без водоснабжения	117	739
Автономное	261

Центральное	143

Нет данных	218

Корректировка по площади проводилась в зависимости от типа объекта недвижимости: жилой дом/коттедж. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих тип «жилой дом» применялась формула:

,

для объектов-аналогов типа недвижимости «коттедж» формула:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 60,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Уссурийский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объектов недвижимости – жилой дом;

площадь объекта – 60,0 кв.м;

материал стен – каркасно-деревянный;

наличие коммуникаций – присутствуют;

отопление – электрическое;

водоснабжение – автономное.

Таблица 3.3.32 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Находкинский ГО»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Жилой дом	531	543
Коттеджи	12

Материал стен	Кирпичные	115	543
Шлакоблочные	143

Каркасно-деревянные	125

Нет данных	160

Наличие коммуникаций	Коммуникации есть	393	543
Коммуникации отсутствуют	41

Нет данных	109

Наличие отопления	Без отопления	61	543
Печное	110

Электрическое	87

Центральное	3

Нет данных	282

Наличие водоснабжения	Без водоснабжения	62	543
Автономное	255

Центральное	116

Нет данных	110

Корректировка по площади проводилась в зависимости от типа объекта недвижимости: жилой дом/коттедж. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих тип «жилой дом» применялась формула:

,

для объектов-аналогов типа недвижимости «коттедж» формула:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 67,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Находкинский ГО обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объектов недвижимости – жилой дом;

площадь объекта – 67,0 кв.м;

материал стен – шлакоблочный;

наличие коммуникаций – присутствуют;

отопление – печное;

водоснабжение – автономное.

Таблица 3.3.33 – Характеристики типового (эталонного) объекта кластера «Партизанский ГО и МР»

Характеристики	Классификация	Количество	Итог
Тип (вид) объекта	Жилой дом	683	690
Коттеджи	7

Материал стен	Кирпичные	119	690
Шлакоблочные	172

Каркасно-деревянные	182

Нет данных	217

Наличие коммуникаций	Коммуникации есть	405	690
Коммуникации отсутствуют	60

Нет данных	225

Наличие отопления	Без отопления	149	690
Печное	260

Электрическое	162

Центральное	106

Нет данных	13

Наличие водоснабжения	Без водоснабжения	69	690
Автономное	307

Центральное	106

Нет данных	208

Корректировка по площади проводилась в зависимости от типа объекта недвижимости: жилой дом/коттедж. Поэтому, для объектов-аналогов, имеющих тип «жилой дом» применялась формула:

,

для объектов-аналогов типа недвижимости «коттедж» формула:

,

где x – площадь типового (эталонного) объекта равная 50,0 кв.м

Таким образом, типовой (эталонный) объект в кластере Партизанский ГО и МР обладает следующими характеристиками:

тип (вид) объектов недвижимости – жилой дом;

площадь объекта – 50,0 кв.м;

материал стен – каркасно-деревянный;

наличие коммуникаций – присутствуют;

отопление – печное;

водоснабжение – автономное.

«Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая)

Оценочное зонирование проводилось в отношении объектов, относящихся к сегменту рынка недвижимости – «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая).

По итогам оценочного зонирования установлены ценовые зоны и удельные показатели средних значений рыночных цен типового объекта недвижимости в указанном сегменте в расчете на единицу площади и составлены карты интерполяции ценовых зон. Основной единицей сравнения объектов для построение ценового зонирования был принят удельный показатель стоимости объекта недвижимости (цена за кв.м).

Для построения оценочного зонирования были отобраны следующие кластеры (муниципальные образования): Владивостокский ГО, Артёмовский ГО, Уссурийский ГО, ГО Большой Камень, Партизанский ГО и МР.

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

При построении оценочного зонирования Приморского края массив рыночной информации был разделен на 14 классов (где 0 класс отражает минимальные значения,
13 класс – максимальные), ввиду того, что карта интерполяции с разбивкой данных
на 10 классов отображает недвижимость города Владивостока и городов: Артем, Уссурийск, с. Вольно-Надеждинское, в одной ценовой зоне, что не соответствует действительности. Поэтому, для детализации данных было принято решение увеличить количество классов до 14.

Таблица 3.3.34 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Приморский край)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	1 627	2 700
1	2 700	3 715
2	3 715	6 396
3	6 396	9 838
4	9 838	14 258
5	14 258	19 931
6	19 931	27 214
7	27 214	36 565
8	36 565	48 570
9	48 570	63 983
10	63 983	83 770
11	83 770	109 173
12	109 173	141 787
13	141 787	654 789

Рисунок 3.3.1 – Схема оценочного зонирования Приморского края

При анализе карты оценочного зонирования сегмента рынка недвижимости «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) в отношении Приморского края в целом, были получены следующие данные: самая дорогая недвижимость находится в г. Владивостоке (район центра города), самая дешевая недвижимость зафиксирована в центральной
и северной частях края. Ввиду того, что в городе Владивостоке расположена недвижимость с наивысшими ценами за кв.м, а также наибольшее скопление точек приходится на юг края, предложения на севере принимают минимальные значения, отнесенные к 0 классу. В местах отсутствия на карте ценовых предложений принято относить такие территории к зоне, принимающей наименьшие значения.

Рисунок 3.3.2 – Схема оценочного зонирования Приморского края (увеличенный масштаб)

Значения предлагаемых цен за квадратный метр объекта недвижимости, относящихся к сегменту «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) для каждой ценовой зоны приведены в таблицах ниже (индивидуально для каждого кластера).

Таблица 3.3.35 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Владивостокский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	2 037	20 289
1	20 289	48 408
2	48 408	64 765
3	64 765	75 924
4	75 924	88 255
5	88 255	101 394
6	101 394	113 787
7	113 787	130 587
8	130 587	158 747
9	158 747	654 785

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) Владивостокский ГО: самая дорогая недвижимость приходится на центр города – начало «Эгершельда», а также высокие цены за кв.м зафиксированы в районах: «Первая речка», «Луговая», «Некрасовская», «Столетие»; самая дешевая недвижимость расположена в районе «Пригород», о. Русский, о. Береговое.

Рисунок 3.3.3 – Схема оценочного зонирования Владивостокского ГО

Таблица 3.3.36 – Минимальные, максимальные и средние значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Артемовский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	4 399	24 374
1	24 374	38 591
2	38 591	46 925
3	46 925	64 855
4	64 855	77 430
5	77 430	89 350
6	89 350	100 503
7	100 503	282 337

При построении оценочного зонирования территории Артемовского ГО массив рыночной информации был разделен на 8 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 7 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 8 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) Артемовский ГО: самая дорогая недвижимость приходится на центр города, р-н «17-й км», дешевая недвижимость: в р-не «Мебельная фабрика», станции «п.п. 13 км».

Рисунок 3.3.4 – Схема оценочного зонирования Артемовского ГО

Таблица 3.3.37 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Уссурийский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	5 031	43 103
1	43 103	53 221
2	53 221	64 714
3	64 714	72 671
4	72 671	79 890
5	79 890	90 436
6	90 436	101 280
7	101 280	108 276
8	108 276	193 766

Рисунок 3.3.5 – Схема оценочного зонирования Уссурийского ГО

При построении оценочного зонирования территории Уссурийского ГО массив рыночной информации был разделен на 9 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 8 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 9 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) Уссурийский ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в центре города, в р-не ул. Александра Францева (новостройки), в р-не «МЧС», самая дешевая недвижимость в районе с. Новоникольск, с. Раковка, п. Тимирязевский, с. Воздвиженка.

Таблица 3.3.38 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (ГО Большой Камень)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	6 156	17 516
1	17 516	24 298
2	24 298	36 145
3	36 145	46 940
4	46 940	59 688
5	59 688	74 656
6	74 656	91 164
7	91 164	143 926

При построении оценочного зонирования территории ГО Большой Камень массив рыночной информации был разделен на 8 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 7 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 8 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) ГО Большой Камень: самая дорогая недвижимость зафиксирована в центре города: в р-не ул. Академика Курчатова, р-н «Школа искусств», «Собор», самая дешевая недвижимость располагается в юго-восточной части округа, а также в районе сёл Суходол и Петровка.

Рисунок 3.3.6 – Схема оценочного зонирования ГО Большой Камень

Таблица 3.3.39 – Минимальные, максимальные и средние значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Партизанский ГО и МР)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	1 021	10 162
1	10 162	13 502
2	13 502	16 425
3	16 425	19 960
4	19 960	23 581
5	23 581	34 815
6	34 815	81 578

При построении оценочного зонирования территорий Партизанского ГО и МР массив рыночной информации был разделен на 7 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 6 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 7 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (офисная, торговая) территорий Партизанского ГО и МР: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районе городского парка г. Партизанск, с. Владимиро-Александровское, с. Екатериновка, с. Голубовка, с. Хмыловка, п. Волчанец, с. Новолитовск, самая дешевая недвижимость располагается в северной части района, в том числе: с. Авангард, с. Сергеевка, с. Казанка,
с. Фроловка.

Рисунок 3.3.7 – Схема оценочного зонирования Партизанский ГО и МР

«Коммерческая недвижимость» (производственно-складская)

Оценочное зонирование проводилось в отношении объектов, относящихся к сегменту рынка – «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская).

По итогам оценочного зонирования установлены ценовые зоны и удельные показатели средних значений рыночных цен типового объекта недвижимости в указанном сегменте в расчете на единицу площади и составлены карты интерполяции ценовых зон. Основной единицей сравнения объектов для построение ценового зонирования был принят удельный показатель стоимости объекта недвижимости (цена за кв.м).

Для построения оценочного зонирования были отобраны следующие муниципальные образования: Владивостокский ГО, Артёмовский ГО, Уссурийский ГО, Находкинский ГО.

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Таблица 3.3.40 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Приморский край)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	394	3 522
1	3 522	6 169
2	6 169	11 060
3	11 060	16 991
4	16 991	22 537
5	22 537	32 371
6	32 371	44 139
7	44 139	60 772
8	60 772	82 044
9	82 044	274 638

При построении оценочного зонирования Приморского края массив рыночной информации был разделен на 10 классов, где 0 класс отражает минимальные значения, 9 класс – максимальные.

При анализе карты оценочного зонирования сегмента рынка недвижимости «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская) в отношении Приморского края
в целом, были получены следующие данные: самая дорогая недвижимость находится
в г. Владивостоке, самая дешевая недвижимость в большей мере распределена по северу края. Ввиду того, что в г. Владивостоке зафиксированы наивысшие цены за кв.м недвижимости, а также наибольшее скопление точек приходится на юг края, предложения на севере принимают минимальные значения, отнесенные к 0 классу.

Кроме того, стоит принять во внимание, что при применении метода интерполяции определение приближенных значений стоимостей в том числе распространяется на межселенные территории, где не предусмотрено размещение объектов оценки. Таким образом, графическая схема на таких территориях носит исключительно визуальный характер и не может рассматриваться как потенциальная стоимость объектов на таких землях.

Значения предлагаемых цен за квадратный метр объекта недвижимости, относящихся к сегменту «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская) для каждой ценовой зоны приведены в таблицах ниже (индивидуально для каждого кластера).

Рисунок 3.3.8 – Схема оценочного зонирования Приморский край

Таблица 3.3.41 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Владивостокский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	4 117	36 729
1	36 729	47 036
2	47 036	56 764
3	56 764	67 636
4	67 636	76 920
5	76 920	87 674
6	87 674	108 820
7	108 820	297 248

При построении оценочного зонирования территории Владивостокского ГО массив рыночной информации был разделен на 8 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 7 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 8 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Рисунок 3.3.9 – Схема оценочного зонирования Владивостокский ГО

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская) Владивостокский ГО: самая дорогая недвижимость расположена в центре города, а также высокие цены за кв.м зафиксированы в районах: «Толстого», «Некрасовская», «Первая речка», «Гайдамак», «71-й микрорайон», «Вторая речка», самая дешевая недвижимость в районе «Пригород», о. Русский, о. Береговое.

Таблица 3.3.42 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Артемовский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	3 994	16 508
1	16 508	20 437
2	20 437	28 323
3	28 323	34 026
4	34026	42 458
5	42 458	77 240

При построении оценочного зонирования территории Артемовского ГО массив рыночной информации был разделен на 6 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 5 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 6 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Рисунок 3.3.10 – Схема оценочного зонирования Артемовский ГО

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская) Артемовский ГО: самая дорогая недвижимость расположена в р-не станций: «п.п. 13 км», «Угловое», а также в р-не «Красные Казармы», самая дешевая недвижимость в южной части ГО, а также в р-не «Мебельная фабрика».

Таблица 3.3.43 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Уссурийский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	3 152	9 394
1	9 394	12 416
2	12 416	16 518
3	16 518	18 589
4	18 589	28 602
5	28 602	34 880
6	34 880	40 306
7	40 306	100 790

При построении оценочного зонирования Уссурийский ГО массив рыночной информации был разделен на 8 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 7 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 8 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская) Уссурийский ГО: самая дорогая недвижимость приходится
по большей части на центр города, самая дешевая недвижимость в районе п. Тимирязевский,
с. Раковка, с. Заречное, с. Борисовка, с. Воздвиженка.

Рисунок 3.3.11 – Схема оценочного зонирования Уссурийский ГО

Таблица 3.3.44 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Находкинский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	2 484	6 580
1	6 580	9 103
2	9 103	10 127
3	10 127	12 976
4	12 976	19 490
5	19 490	24 970
6	24 970	55 032

Рисунок 3.3.12 – Схема оценочного зонирования Находкинский ГО

При построении оценочного зонирования территории Находкинского ГО массив рыночной информации был разделен на 7 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 6 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 7 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Коммерческая недвижимость» (производственно-складская) Находкинский ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районе бизнес-центра «Орлиное гнездо», самая дешевая недвижимость в районе п. Врангель, п. Ливадия, п. Южно-Морской.

«Квартиры в многоквартирных жилых домах»

Оценочное зонирование проводилось в отношении объектов, относящихся к сегменту рынка недвижимости – «Квартиры в многоквартирных жилых домах».

По итогам оценочного зонирования установлены ценовые зоны и удельные показатели средних значений рыночных цен типового объекта недвижимости в указанном сегменте в расчете на единицу площади и составлены карты интерполяции ценовых зон. Основной единицей сравнения объектов для построение ценового зонирования был принят удельный показатель стоимости объекта недвижимости (цена за кв.м).

Для построения оценочного зонирования были отобраны следующие муниципальные образования: Владивостокский ГО, Артёмовский ГО, Уссурийский ГО, Надеждинский МР, ГО Большой Камень, Партизанский МР, Арсеньевский ГО.

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Таблица 3.3.45 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Приморский край)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	4 878	39 784
1	39 784	60 892
2	60 892	80 400
3	80 400	96 791
4	96 791	110 584
5	110 584	123 521
6	123 521	135 879
7	135 879	149 595
8	149 595	163 334
9	163 334	375 822

При построении оценочного зонирования Приморского края массив рыночной информации был разделен на 10 классов, где 0 класс отражает минимальные значения, 9 класс – максимальные.

Рисунок 3.3.13 – Схема оценочного зонирования Приморский край

Рисунок 3.3.14 – Схема оценочного зонирования Приморский край

При анализе карты оценочного зонирования сегмента рынка недвижимости «Квартиры в многоквартирных жилых домах» в отношении Приморского края в целом, были получены следующие данные: самая дорогая недвижимость находится в г. Владивостоке, самая дешевая недвижимость в большей мере распределена по северу края. Ввиду того, что в г. Владивостоке зафиксированы наивысшие цены за кв.м недвижимости, а также наибольшее скопление точек приходится на юг края, предложения на севере принимают минимальные значения, отнесенные к 0 классу. В местах отсутствия на карте ценовых предложений принято относить такие территории к зоне, принимающей наименьшие значения.

Однако, стоит принять во внимание, что при применении метода интерполяции определение приближенных значений стоимостей в том числе распространяется на межселенные территории, где не размещены объекты. Таким образом, графическая схема на таких территориях носит исключительно визуальный характер и не может рассматриваться как потенциальная стоимость объектов на таких землях.

Кроме того, специфической чертой метода интерполяции является то, что он с достаточной степенью точности работает только при высокой плотности точек наблюдений. В результате чего наблюдательной сетью фиксируются далеко не все особенности поля интерполирования, а значит результаты не всегда могут быть корректны при низкой концентрации точек.

Значения предлагаемых цен за квадратный метр объекта недвижимости, относящихся к сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» для каждой ценовой зоны приведены в таблицах ниже (индивидуально для каждого кластера).

Таблица 3.3.46 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Владивостокский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	64 144	126 890
1	126 890	138 047
2	138 047	145 705
3	145 705	152 007
4	152 007	158 221
5	158 221	163 637
6	163 637	170 792
7	170 792	180 225
8	180 225	192 363
9	192 363	375 823

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» территории Владивостокского ГО: самая дорогая недвижимость по большей части приходится на центр города, р-н «Первая речка», р-н «Некрасовская», р-н «Толстого», а также высокие цены за кв.м зафиксированы в районах: «Седанка», «Патрокл», «Эгершельд», «Вторая речка», «Садгород», самая дешевая недвижимость в районе «Пригород», «Весенняя». «Горностай», «Снеговая», о. Русский, с. Береговое.

Рисунок 3.3.15 – Схема оценочного зонирования Владивостокский ГО

Таблица 3.3.47 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Артемовский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	51 014	77 362
1	77 362	87 354
2	87 354	93 782
3	93 782	101 534
4	101 534	105 834
5	105 834	113 035
6	113 035	118 465
7	118 465	125 459
8	125 459	131 276
9	131 276	164 003

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» Артемовского ГО: самая дорогая недвижимость по большей части приходится на центр города, район «Школа № 19», а также высокие цены за кв.м зафиксированы в районах: клубный комплекс «Светлогорье», «Детский сад №2», самая дешевая недвижимость в районе «Приморский строительный колледж», ст. «п.п. 13 км».

Рисунок 3.3.16 – Схема оценочного зонирования Артемовский ГО

Таблица 3.3.48 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Уссурийский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	31 332	84 088
1	84 088	96 260
2	96 260	103 043
3	103 043	108 444
4	108 444	113 161
5	113 161	117 473
6	117 473	122 131
7	122 131	126 234
8	126 234	131 662
9	131 662	177 327

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» территории Уссурийского ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована
в центре города, в р-не ул. Александра Францева (новостройки), а также высокие цены в р-не остановки «Радужный», «5-й км», с Воздвиженка, самая дешевая недвижимость в районе остановки «Цех холодильников», с. Раковка, с. Заречное, с. Борисовка.

Рисунок 3.3.17 – Схема оценочного зонирования Уссурийский ГО

Таблица 3.3.49 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Надеждинский МР)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	27 501	40 000
1	40 000	53 493
2	53 493	64 746
3	64 746	74 789
4	74 789	86 996
5	86 996	104 969
6	104 969	125 694
7	125 694	135 524
8	135 524	143 538
9	143 538	195 290

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» территории Надеждинского МР: самая дорогая недвижимость зафиксирована
в п. Зима Южная, с. Вольно-Надеждинское, а также высокие цены за кв.м зафиксированы
в п. Новый, п. Прохладное, самая дешевая недвижимость в районе п. Девятый Вал, с. Сиреневка, с. Тереховка.

Рисунок 3.3.18 – Схема оценочного зонирования Надеждинский МР

Таблица 3.3.50 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (ГО Большой Камень)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	41 757	50 000
1	50 000	79 308
2	79 308	94 022
3	94 022	103 718
4	103 718	111 036
5	111 036	115 235
6	115 235	119 429
7	119 429	126 271
8	126 271	137 878
9	137 878	164 150

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» территории ГО Большой Камень: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районе центра по ул. Гагарина (Школа № 1, Детский сад «Снежинка»), самая дешевая недвижимость располагается в восточной части округа, а также в районе сёл Суходол и Петровка, ст. «Заря».

Рисунок 3.3.19 – Схема оценочного зонирования ГО Большой Камень

Таблица 3.3.51 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Партизанский ГО и МР)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	12 166	19 168
1	19 168	26 143
2	26 143	32 384
3	32 384	39 462
4	39 462	45 729
5	45 729	50 881
6	50 881	57 820
7	57 820	63 467
8	63 467	70 516
9	70 516	121 778

Рисунок 3.3.20 – Схема оценочного зонирования Партизанский ГО и МР

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» территорий Партизанского ГО и МР: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районе автовокзала г. Партизанск, с. Владимиро-Александровское, с. Екатериновка, п. Волчанец, самая дешевая недвижимость располагается в северной части района, в том числе: с. Новоалександровка, с. Сергеевка.

Таблица 3.3.52 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Арсеньевский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	24 316	50 000
1	50 000	63 193
2	63 193	72 626
3	72 626	77 856
4	77 856	81 478
5	81 478	85 338
6	85 338	90 171
7	90 171	94 340
8	94 340	100 582
9	100 582	124 134

Рисунок 3.3.21 – Схема оценочного зонирования Арсеньевский ГО

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Квартиры в многоквартирных жилых домах» территории Арсеньевского ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована
в районе «Гимназия № 7», детского сада № 27 «Дюймовочка», в районе ул. Балабина, самая дешевая недвижимость располагается в южной части округа, в том числе ст «50 Лет Октября», ст «Ягодка-1», в р-не «Городское кладбище».

«Объекты, предназначенные для хранения транспорта»

Оценочное зонирование проводилось в отношении объектов, относящихся к сегменту рынка недвижимости – «Объекты, предназначенные для хранения транспорта».

По итогам оценочного зонирования установлены ценовые зоны и удельные показатели средних значений рыночных цен типового объекта недвижимости в указанном сегменте в расчете на единицу площади и составлены карты интерполяции ценовых зон. Основной единицей сравнения объектов для построение ценового зонирования был принят удельный показатель стоимости объекта недвижимости (цена за кв.м).

Построение оценочного зонирования проводилось в отношении кластеров: Владивостокский ГО, Артёмовский ГО, Уссурийский ГО, Находкинский ГО, ГО Большой Камень, Арсеньевский ГО.

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Таблица 3.3.53 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Приморский край)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	1 163	6 152
1	6 152	8 795
2	8 795	11 536
3	11 536	14 549
4	14 549	18 441
5	18 441	22 306
6	22 306	26 784
7	26 784	31 721
8	31 721	38 412
9	38 412	182 899

При построении ценового зонирования Приморского края массив рыночной информации был разделен на 10 классов, где 0 класс отражает минимальные значения, 9 класс – максимальные.

При анализе карты оценочного зонирования сегмента рынка недвижимости «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» в отношении Приморского края в целом, были получены следующие данные: самая дорогая недвижимость находится в г. Владивостоке, самая дешевая недвижимость в большей мере распределена по юго-востоку и северу края. Ввиду того, что в г. Владивостоке зафиксированы наивысшие цены за кв.м недвижимости, а также наибольшее скопление точек приходится на юг края, предложения на севере принимают минимальные значения, отнесенные к 0 классу. В местах отсутствия на карте ценовых предложений принято относить такие территории к зоне, принимающей наименьшие значения.

Однако, стоит принять во внимание, что при применении метода интерполяции определение приближенных значений стоимостей в том числе распространяется на межселенные территории, где не размещены объекты. Таким образом, графическая схема на таких территориях носит исключительно визуальный характер и не может рассматриваться как потенциальная стоимость объектов на таких землях.

Кроме того, специфической чертой метода интерполяции является то, что он с достаточной степенью точности работает только при высокой плотности точек наблюдений. В результате чего наблюдательной сетью фиксируются далеко не все особенности поля интерполирования, а значит результаты не всегда могут быть корректны при низкой концентрации точек.

Рисунок 3.3.22 – Схема оценочного зонирования Приморский край

Значения предлагаемых цен за квадратный метр объекта недвижимости, относящихся к сегменту «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» для каждой ценовой зоны приведены в таблицах ниже (индивидуально для каждого кластера).

Таблица 3.3.54 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Владивостокский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	11 562	22 564
1	22 564	26 119
2	26 119	28 701
3	28 701	32 830
4	32 830	36 661
5	36 661	41 004
6	41 004	44 917
7	44 917	52 994
8	52 994	182 899

Рисунок 3.3.23 – Схема оценочного зонирования Владивостокский ГО

При построении оценочного зонирования Владивостокский ГО массив рыночной информации был разделен на 9 классов (где 0 класс отражает минимальные значения,
8 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 9 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» территории Владивостокского ГО: самая дорогая недвижимость по большей части приходится на центр города, р-н «Седанка», р-н «Некрасовская», а также высокие цены за кв.м зафиксированы в районах: «Чуркин», «Патрокл», начало района «Эгершельд», «Океанская», «Садгород», самая дешевая недвижимость в районе «Пригород», «Трудовое». «Горностай», «Снеговая», о. Русский, о. Береговое.

Таблица 3.3.55 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Артемовский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	2 985	5 000
1	5 000	5 790
2	5 790	8 967
3	8 967	11 198
4	11 198	13 514
5	13 514	16 277
6	16 277	18 527
7	18 527	21 272
8	21 272	61 998

При построении оценочного зонирования территории Артемовского ГО массив рыночной информации был разделен на 9 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 8 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 9 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» Артемовский ГО: самая дорогая недвижимость приходится на центр города, а также высокие цены за кв.м зафиксированы в районе «Хлебозавод», самая дешевая недвижимость в районе аэропорта «Кневичи», прилегающих территориях садовых товариществ.

Рисунок 3.3.24 – Схема оценочного зонирования Артемовский ГО

Таблица 3.3.56 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Уссурийский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	4 348	8 026
1	8 026	11 812
2	11 812	14 423
3	14 423	17 792
4	17 792	20 160
5	20 160	23 628
6	23 628	27 044
7	27 044	30 958
8	30 958	35 260
9	35 260	77 702

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» Уссурийский ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в центре города, в р-нах ул. Александра Францева (новостройки), «Вагоноремонтное депо», самая дешевая недвижимость в районе остановки «Пушкинский мост», парка «Зеленый остров», с. Новоникольск, с. Раковка, с. Заречное, с. Борисовка, с. Воздвиженка.

Рисунок 3.3.25 – Схема оценочного зонирования Уссурийский ГО

Таблица 3.3.57 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Находкинский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	3 067	5 000
1	5 000	5 925
2	5 925	7 631
3	7 631	9 291
4	9 291	11 047
5	11 047	12 816
6	12 816	14 475
7	14 475	17 345
8	17 345	22 169
9	22 169	52 393

Рисунок 3.3.26 – Схема оценочного зонирования Находкинский ГО

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» территории Находкинского ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в мкр. «МЖК», мкр. «Южный», п. Приисковый, самая дешевая недвижимость в районах: п. Ливадия, п. Южно-Морской, п. Авангард, с. Козьмино, ст «Строитель», ст «Зеленый сад».

Таблица 3.3.58 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (ГО Большой Камень)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	5 560	10 962
1	10 962	14 500
2	14 500	16 876
3	16 876	20 680
4	20 680	23 152
5	23 152	29 354
6	29 354	52 004

При построении оценочного зонирования ГО Большой Камень массив рыночной информации был разделен на 7 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 6 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 7 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» ГО Большой Камень: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районах детского сада «Солнышко», «Большекаменский хлебокомбинат», ул. Пограничной (здание ГИБДД), самая дешевая недвижимость в юго-восточной части округа, а также в районе сёл Суходол и Петровка.

Рисунок 3.3.27 – Схема оценочного зонирования ГО Большой Камень

Таблица 3.3.59 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Арсеньевский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	3 050	5 429
1	5 429	7 095
2	7 095	8 832
3	8 832	10 038
4	10 038	11 298
5	11 298	12 781
6	12 781	23 548

При построении оценочного зонирования Арсеньевский ГО массив рыночной информации был разделен на 7 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 6 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 7 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Объекты, предназначенные для хранения транспорта» Арсеньевский ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районе центра города, а именно: р-н ул. Новикова, д. 35, р-н сквера им. Манойленко, р-н «Пожарная часть № 22», самая дешевая недвижимость располагается в южной части округа, в том числе
ст «50 Лет Октября», ст «Ягодка-1».

Рисунок 3.3.28 – Схема оценочного зонирования Арсеньевский ГО

«Дома малоэтажной жилой застройки»

Оценочное зонирование проводилось в отношении объектов, относящихся к сегменту рынка недвижимости – «Дома малоэтажной жилой застройки».

По итогам оценочного зонирования установлены ценовые зоны и удельные показатели средних значений рыночных цен типового объекта недвижимости в указанном сегменте в расчете на единицу площади и составлены карты интерполяции ценовых зон. Основной единицей сравнения объектов для построение ценового зонирования был принят удельный показатель стоимости объекта недвижимости (цена за кв.м).

Для построения оценочного зонирования были отобраны следующие муниципальные образования: Владивостокский ГО, Артёмовский ГО, Уссурийский ГО, Находкинский ГО, Надеждинский МР, Партизанский МР.

Таблица 3.3.60 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Приморский край)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	1 359	11 678
1	11 678	18 906
2	18 906	23 380
3	23 380	30 609
4	30 609	42 287
5	42 287	61 154
6	61 154	91 636
7	91 636	348 986

При построении оценочного зонирования территории Приморского края массив рыночной информации был разделен на 8 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 7 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 8 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Муниципальные районы и городские округа, в отношении которых не было проведено зонирование территорий ввиду нехватки достаточной рыночной информации (малого числа входящих точек, не позволяющих построить корректную карту ценовых зон), применялись для построения оценочного зонирования края в целом.

Рисунок 3.3.29 – Схема оценочного зонирования Приморский край

При анализе карты оценочного зонирования сегмента рынка недвижимости «Дома малоэтажной жилой застройки» в отношении Приморского края в целом, были получены следующие данные: самая дорогая недвижимость находится в г. Владивостоке (район «Седанка»), самая дешевая недвижимость в большей мере распределена по северу края. Ввиду того, что в г. Владивостоке зафиксированы наивысшие цены за кв.м недвижимости, а также наибольшее скопление точек приходится на юг края, предложения на севере принимают минимальные значения, отнесенные к 0 классу. В местах отсутствия на карте ценовых предложений принято относить такие территории к зоне, принимающей наименьшие значения.

Кроме того, стоит принять во внимание, что при применении метода интерполяции определение приближенных значений стоимостей в том числе распространяется на межселенные территории, где не размещены объекты. Таким образом, графическая схема на таких территориях носит исключительно визуальный характер и не может рассматриваться как потенциальная стоимость объектов на таких землях.

Значения предлагаемых цен за квадратный метр объекта недвижимости, относящихся к сегменту «Дома малоэтажной жилой застройки», для каждой ценовой зоны приведены в таблицах ниже (индивидуально для каждого кластера).

Таблица 3.3.61 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Владивостокский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	1 767	11 633
1	11 633	37 050
2	37 050	54 982
3	54 982	68 050
4	68 050	81 257
5	81 257	94 460
6	94 460	348 987

Рисунок 3.3.30 – Схема оценочного зонирования Владивостокский ГО

При построении оценочного зонирования территории Владивостокского ГО массив рыночной информации был разделен на 7 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 6 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 7 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Ввиду того что на карте интерполяции ценовые зоны отобразились обобщенно, принято решение построить дополнительную карту крупного масштаба в районе «Седанка» города Владивостока.

Рисунок 3.3.31 – Схема оценочного зонирования Владивостокский ГО (увеличенный масштаб)

Таблица 3.3.62 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Надеждинский МР)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	4 224	10 786
1	10 786	17 875
2	17 875	22 535
3	22 535	29 623
4	29 623	40 410
5	40 410	56 822
6	56 822	81 795
7	81 795	119 793
8	119 793	265 580

При построении оценочного зонирования территории Надеждинского МР массив рыночной информации был разделен на 9 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 8 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 9 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Дома малоэтажной жилой застройки» Надеждинский МР: самая дорогая недвижимость зафиксирована в п. Новый Де-Фриз, днт «Комитет», а также высокие цены за кв.м зафиксированы в п. Де-Фриз, п. Кипарисов-2, п. Соловей-Ключ, с. Вольно-Надеждинское, п. Западный, п. Новый, п. Прохладное, самая дешевая недвижимость в западной и северо-восточной частях Надеждинского района, а также в районе ст. «Мечта-1», ст. «Изыскатель-1», ст. «Родник-2», ст. «Южный», ст. «Сокол», ст. «Жасмин».

Рисунок 3.3.32 – Схема оценочного зонирования Надеждинский МР

Таблица 3.3.63 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Артемовский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	4 029	19 503
1	19 503	33 954
2	33 954	44 662
3	44 662	63 303
4	63 303	77 754
5	77 754	207 047

Рисунок 3.3.33 – Схема оценочного зонирования Артемовский ГО

При построении оценочного зонирования территории Артемовского ГО массив рыночной информации был разделен на 6 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 5 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 6 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегментам «Дома малоэтажной жилой застройки» Артемовский ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районе станций «п.п. 13 км», «о.п. Артем», а также в районах «Медколледж», «Хлебозавод», самая дешевая недвижимость в районе плотины п. Заводской, ст. «Угольщик».

Таблица 3.3.64 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Уссурийский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	3 219	31 535
1	31 535	40 465
2	40 465	47 080
3	47 080	56 010
4	56 010	68 061
5	68 061	175 884

Рисунок 3.3.34 – Схема оценочного зонирования Уссурийский ГО

При построении оценочного зонирования территории Уссурийского ГО массив рыночной информации был разделен на 6 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 5 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 6 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегментам «Дома малоэтажной жилой застройки» Уссурийский ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в мкр. «Пригородный», р-нах «Дом культуры», «Северный военный городок», п. Тимирязевский, самая дешевая недвижимость в районе с. Корсаковка, с. Кроуновка, с. Пуциловка.

Таблица 3.3.65 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Находкинский ГО)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	3 226	6 620
1	6 620	14 868
2	14 868	25 144
3	25 144	37 946
4	37 946	53 898
5	53 898	73 771
6	73 771	215 707

При построении оценочного зонирования территории Находкинского ГО массив рыночной информации был разделен на 7 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 6 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 7 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам ценового зонирования по сегменту «Дома малоэтажной жилой застройки» Находкинский ГО: самая дорогая недвижимость зафиксирована в районе коттеджного поселка «Кедр», в районе улиц Попова и Рубиновой, п. Южно-Морской, п. Ливадия, п. Береговой, самая дешевая недвижимость в районе п. Врангель, с. Душкино.

Рисунок 3.3.35 – Схема оценочного зонирования Находкинский ГО

Таблица 3.3.66 – Минимальные и максимальные значения предлагаемых цен за кв.м объекта недвижимости (Партизанский ГО и МР)

№ ценовой зоны	Цвет зоны	Минимальное значение	Максимальное значение
0	2 717	5 104
1	5 104	8 526
2	8 526	13 631
3	13 631	21 244
4	21 244	32 599
5	32 599	49 534
6	49 534	74 792
7	74 792	252 446

При построении оценочного зонирования территорий Партизанского ГО и МР массив рыночной информации был разделен на 8 классов (где 0 класс отражает минимальные значения, 7 класс – максимальные), ввиду того, что распределение ценовых зон с разбивкой данных на 8 классов позволяет построить корректную модель карты интерполяции.

Вывод по итогам оценочного зонирования по сегменту «Дома малоэтажной жилой застройки» территорий Партизанского ГО и МР: самая дорогая недвижимость зафиксирована
в районе пляжа «Шепалово», п. Волчанец, с. Владимиро-Александровское, с. Николаевка,
п. Лозовый, с. Новицкое, с. Перетино, восточная часть с. Екатериновка, самая дешевая недвижимость в районе с. Новоалександровка, с. Сергеевка.

Рисунок 3.3.36 – Схема оценочного зонирования Партизанский ГО и МР

Обоснование подходов к сегментации объектов недвижимости, подлежащих ГКО, в целях их группировки

В соответствии с п. 55 Методических указания для целей определения кадастровой стоимости объекты недвижимости, подлежащие оценке, объединяются в группы (подгруппы) на основе сегментации объектов недвижимости.

В соответствии с п. 56 Методических указаний исполнителем проведено разбиение объектов, подлежащих ГКО на оценочные (расчетные) группы по их функциональному использованию и анализу рынка ОКС, его сложившихся сегментов, а также единства ценообразующих факторов, одинаково влияющих на кадастровую стоимость объектов недвижимости, а также на подгруппы на основе деления объектов по территориальной принадлежности.

В соответствии с п. 56.1 Методических указаний при проведении группировки зданий, сооружений, ОНС, помещений и машино-мест следует разделять в отдельные подгруппы объекты недвижимости, строительство которых завершено, и ОНС, а также объекты, точное место нахождения которых установлено, и объекты, точное место нахождения которых невозможно установить.

При этом для сельских населенных пунктов, а также для населенных пунктов численностью населения менее 1000 человек допускается установление местоположения объекта недвижимости с точностью до населенного пункта. В остальных случаях местоположение объекта должно быть установлено до кадастрового квартала, элемента улично-дорожной сети либо номера дома.

Таким образом, можно считать, что местоположение установлено в отношении всех объектов, относительно которых имеются сведения о кадастровом квартале, а также объекты, расположенные в нулевом кадастровом квартале в пределах населенных пунктов
с населением менее 1000 человек.

Исходя из этого, ставя перед собой цель установления местоположения как можно большего числа объектов, Учреждение руководствовалось следующей информацией:

графическая часть перечня. Если в графической части присутствуют сведения
об объекте, его местоположение считается установленным с точностью до координат;

адресные характеристики объекта. В случае, если в адресных характеристиках присутствуют населенный пункт, улица, номер дома объекта недвижимости, его местоположение считается установленным до последней имеющейся адресной характеристики;

неформализованное описание адреса. Если данное поле содержит сведения
о населенном пункте, улице, номере дома объекта недвижимости, его местоположение считается установленным до последней имеющейся адресной характеристики;

кадастровый номер объекта. В случае, если в кадастровом номере содержатся сведения о кадастровом квартале (объект находится не в нулевом квартале), местоположение объекта недвижимости считается установленным с точностью до кадастрового квартала;

для сооружений, таких как автодороги, линии электропередач, железные дороги, линии связи местоположение считалось установленным в случае наличия информации
о номере дороги и/или названии дороги федерального или регионального значения и/или наименовании начального и конечного пункта дороги, а также указание километров расположения объекта;

наименование объекта недвижимости, в случае если оно содержит сведения, позволяющие уточнить местоположение.

В результате анализа информации перечня, а также информации из открытых источников местоположение всех объектов недвижимостью было установлено с требуемой указаниями точностью.

Таким образом, группировка объектов происходила следующим образом:

сегментация объектов недвижимости в соответствии с Приложениями 1, 2 к Методическим указаниям.

определение группы на основании сегмента в соответствии с Приложением 2
к Методическим указаниям, а также единства ценообразующих факторов, одинаково влияющих на кадастровую стоимость объектов недвижимости, а также на подгруппы на основе деления объектов по территориальной принадлежности.

в каждой группе выделение в отдельную подгруппу помещений и объектов незавершенного строительства.

при необходимости территориальная группировка объектов недвижимости.

Ниже приведены порядок сегментации и группировки объектов недвижимости.

Сегментация объектов недвижимости

В соответствии с п. 56.1 Методических указаний код объекта для зданий, сооружений, ОНС, помещений, машино-мест присваивается согласно следующему правилу:

XX:YYY:ZZZZ...TT,

где XX:YYY – сегмент (первый уровень) и группа (второй уровень) – обязательный к указанию код расчета вида использования для целей Методических указаний, который определяется на основе вида разрешенного использования земельного участка, на котором расположены сооружения, ОНС, здания или расположенные в них помещения, машино-места, в соответствии с Приложением 1 к Методическим указаниям;

ZZZZ - обязательный номер подгруппы, назначаемый для целей Указаний в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям;

TT - номер подгруппы по порядку наибольшего уровня.

Таким образом, первым этапом сегментации является установление кода вида XX:YYY для земельных участков, прилегающих к оцениваемым объектам недвижимости. В 2022 году Учреждение проводило ГКО земельных участков на территории Приморского края. В рамках данной процедуры каждому земельному участку был присвоен код вида XX:YYY. Также в соответствии с п. 5 ст. 16 Закона о кадастровой оценке была произведена оценка вновь учтенных, ранее учтенных в Едином государственном реестре недвижимости объектов недвижимости, в сведения Единого государственного реестра недвижимости о которых внесены изменения в период с 1 января года проведения ГКО до даты начала применения кадастровой стоимости, полученной по результатам проведения ГКО. В рамках проведения данной оценки Учреждение провело в том числе определение кода вида использования в отношении каждого земельного участка. Следовательно, в распоряжении Учреждения имеются коды вида XX:YYY всех земельных участков, подлежащих ГКО, по состоянию на 01.01.2023.

Для объектов недвижимости, в отношении которых имеется информация о земельном участке, на котором они находятся, код земельного участка присваивался согласно ранее присвоенному коду расчета вида использования земельного участка в порядке процедуры ГКО земельных участков.

Для объектов недвижимости, в отношении которых невозможно установить кадастровый номер прилегающего земельного участка, кодировка проводилась по принципам кодировки земельных участков на основании информации о назначении/наименовании объекта недвижимости.

Объектам недвижимости, в отношении которых на основании информации о назначении/наименовании отсутствовала возможность определить сегмент вида разрешенного использования, присваивался код расчета вида использования 14:000.

На втором этапе сегментации определялся код функциональной подгруппы вида ZZZZ в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям. Данный код устанавливался на основании следующих характеристик объекта недвижимости:

наименование объекта недвижимости. Основная характеристика, использовавшаяся для определения кода функциональной подгруппы.

установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY для земельного участка.

назначение объекта недвижимости.

вид объекта недвижимости.

для помещений здание, в котором оно расположено.

площадь, этажность для зданий, этаж расположения для помещений, основная характеристика для сооружений.

прочие физические характеристики, такие как год постройки, материал стен и т. д.

Для присвоения кодов зданиям, сооружениям и объектам незавершенного строительства использовалось несколько методов, включающих машинное обучение на основании имеющихся у Учреждения данных, а также логические (присвоение кода на основании некоего набора правил). Методы машинного обучения основывались на анализе наименования объекта недвижимости, тогда как логические методы включали в себя анализ всех перечисленных сведений об объектах. Ниже приведено описание методов, применявшихся для кодирования объектов.

Сегментация методами машинного обучения

В качестве входных данных для обучения были взяты файлы, отработанные в рамках ст. 16 Федерального закона № 237-ФЗ за 2 года работы – с 2020 года по 01.01.2023. Данные были проработаны вручную, изучена корректность распределения объектов, спорные моменты были рассмотрены со специалистами отдельно, и выбрано наиболее оптимальное решение по отнесению объектов к тем или иным группам и подгруппам138 Под группой в данном разделе понимаются первые две цифры кода вида ZZZZ в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям, под подгруппой соответственно последние две цифры. Так, объект
с кодом 0402 (Магазины 250 и более кв. м) имеет код группы 04 (либо 4) и код подгруппы 02 (либо 0402). .

Если рассматривать результаты тестирования на обучающей выборке со всеми выполненными шагами по предварительной обработке текста, то видно, что наибольшая доля объектов классифицируется с вероятностью более 90 % отнесения к какой-либо группе (Рисунок 3.4.1).

Рисунок 3.4.1– Распределение вероятности отнесения объектов к одной из групп (на обучающей выборке)

При этом соотношение верно определенных объектов к неверно определенным растет пропорционально уменьшению вероятности отнесения объекта к какой-либо группе (Рисунок 3.4.2).

Рисунок 3.4.2 – Соотношение верно и ошибочно определенных объектов (на обучающей выборке)

Важным шагом в анализе данных является предварительная обработка, которая помогает улучшить качество обучения модели. На этом этапе были выполнены следующие шаги139 Здесь и далее идет речь о графе «Наименование объекта недвижимости». :

Удаление специальных символов и цифр;

Исправление орфографических ошибок;

Лемматизация;

Удаление стоп-слов;

Удаление подряд идущих дублирующих слов;

Удаление одиночных символов (предлоги, союзы и т.д., не вошедшие в стоп-слова).

Все вышеперечисленные этапы упрощают процесс обучения и прогнозирования. Вариативность слов понижается, следовательно, увеличивается точность прогноза.

Рассмотрим каждый этап подготовки более подробно.

Удаление специальных символов и цифр

Специальные символы и цифры не несут никакой общей информации, которая бы помогла различить один объект от другого, скорее в них заключается уточняющий характер, отличающий объекты одной группы между собой. Поэтому, в записях были удалены специальные символы и цифры.

Исправление орфографических ошибок

Процесс нахождения ошибок состоял из двух этапов:

Поиск слов, в которых с большой долей вероятности есть орфографическая ошибка;

Исправление орфографических ошибок.

Первый этап осуществлялся методом SpellChecker()140 https://pyenchant.github.io/pyenchant/tutorial.html (библиотека enchant). Исправление самой ошибки данным методом не проводилось, так как при тестировании алгоритм предлагал не самые точные варианты замены. Например, для наименований объектов, в которых были сокращения слов, метод предлагал варианты исправления, искажающие изначально заложенный смысл (Рисунок 3.4.3).

Рисунок 3.4.3 - Результат отработки алгоритма SpellChecker() библиотеки enchant

В связи с чем за основу было взято следующее предположение. Если метод SpellChecker() не считает запись в наименовании аномальной, то скорее всего это слово является орфографически верно написанным. Все записи, которые SpellChecker() посчитал с орфографической ошибкой, были переданы на второй этап обработки – метод YandexSpeller()141 https://yandex.ru/dev/speller/doc/dg/concepts/About.html (библиотека pyaspeller). Именно этот метод исправлял орфографические ошибки в словах, если таковые имелись. YandexSpeller() не был применен ко всему перечню изначально, так как является достаточно затратным по времени методом. Поэтому, все слова, в которых с большой долей вероятности ошибки нет, в YandexSpeller() не передавались. Рисунок ниже иллюстрирует результат отработки метода YandexSpeller() к слову-сокращению, которое было неверно отработано методом SpellChecker(). Как видно из рисунка ниже, YandexSpeller() сохранил особенности слова и не стал его преобразовывать.

Рисунок 3.4.4 - Результат отработки алгоритма YandexSpeller() библиотека pyaspeller

По умолчанию SpellChecker() не поддерживает русский язык, для возможности его использовать были скачены словари из LibreOffice – «ru_RU.aff» и «ru_RU.dic», позволяющие работать с русскоязычными словами.

YandexSpeller() выявляет и исправляет только орфографические ошибки, такие как142 https://yandex.ru/dev/speller/doc/dg/concepts/About.html :

неправильные, пропущенные или лишние буквы;

неправильное употребление прописных и строчных букв;

повторы слов;

неправильное написание слов в зависимости от контекста (пример: «скучать музыку» вместо «скачать музыку»).

Пунктуационные, грамматические (ошибки согласования слов) и стилистические ошибки не исправляются.

YandexSpeller(), аналогично SpellChecker(), предлагает варианты исправлений слов, но его точность значительно выше. Оценить точность моделей по перечню не представляется возможным в силу того, что нет верно написанных наименований объекта, поэтому оценка качества работы алгоритмов была произведена исходя из частных случаев (Таблица 3.4.1).

Таблица 3.4.1 – Сравнение результатов отработки YandexSpeller() и SpellChecker() на частных случаях

Наименование объекта без множественных пробелов и специальных символов	Исправленный вариант через YandexSpeller()	Исправленный вариант через SpellChecker()
лодочные гаражи альботрос бокс	лодочные гаражи альбатрос бокс	лодочные гаражи альбатрос бокс
лобочные гаражи бокс	лодочные гаражи бокс	лоб очные гаражи бокс
фельдшеро акушерский пункт	фельдшерско акушерский пункт	фельдшер о акушерский пункт
жилой дом государтсвенного общественного жилищного фонда	жилой дом государственного общественного жилищного фонда	жилой дом государственного общественного жилищного фонда
автосервис с кофетерием на территории азс ооо система	автосервис с кафетерием на территории азс ооо система	автосервис с кафетерием на территории аз с оно система
склад готовой прдукции	склад готовой продукции	склад готовой продукции
бытовка монтадного участка	бытовка монтажного участка	бытовка монтажного участка

После исправления орфографических ошибок проводилась лемматизация. Это процесс приведения словоформы к лемме, т.е. её нормальной (словарной) форме. Для этой цели был использован метод MyStem (стеммер) из библиотеки pymystem3. Наличие в словах склонений и спряжений также ведет к увеличению вариативности данных, так как для компьютера это будут несколько разных слов. Именно поэтому данный этап является обязательным в предобработке текста.

Удаление стоп-слов. Удаление подряд идущих дублирующих слов. Удаление одиночных символов.

Все эти процедуры также необходимы для увеличения предсказательной способности алгоритма. Подобные моменты не несут никакой существенной информации для классификации объектов и являются скорее ошибкой, или они необходимы для построения грамматически верного словосочетания или предложения.

Следующим важным подготовительным этапом является векторизация текста. Алгоритмы машинного обучения обычно работают с числами, а не с естественным языком – текстом. Поэтому необходимо преобразовать текст в числа. Подобный процесс называется векторизацией текста. Чтобы придать ценность словам для предложений и текста, нужно назначить им вес, который и будет способствовать определению принадлежности объекта к какой-либо группе.

Существует несколько основных способов векторизации текста:

Прямое кодирование

«Мешок слов» («Bag of words»)

Методы, учитывающие семантику предложения и порядок слов

Первые два метода являются наиболее простыми. Идея прямого кодирования состоит в том, что каждое слово представляется в виде бинарного вектора, единица ставится тому элементу, который соответствует номеру слова в словаре. В отличие от прямого кодирования, «мешок слов» («Bag of words») выделяет вектору весь документ (предложение),
и каждый элемент кодируется единицей по порядку следования слов в словаре. Недостатками обоих методов является то, что они не учитывают важность слова в предложении и документе в целом. Эту проблему решает следующий метод векторизации , который и был использован для решения поставленной задачи.

– это показатель, который рассчитывает ценность слова для документа
и текста в целом по частоте появления этого слова. Для того, чтобы лучше понять идею показателя, введем следующие понятия:

Токен равносильно слову;

Документ – совокупность токенов (в нашем случае это строки файла, то есть наименование объекта);

Корпус – генеральная совокупность всех документов.

Для нахождения показателя используется формула:

где , – сколько раз встречается токен в -ом документе; – общее количество токенов в документе. – частота слова в документе. , – количество документов; – количество документов, в которых встречается токен. – обратная частота слова в документе.

Таким образом, придает больший вес слову, которое редко встречается
в корпусе. И при этом придает большее значение слову, которое чаще встречается в документе. Метод работает лучше, чем модель «мешок слов» и прямое кодирование, поскольку учитывает важность слова в документе. Основное ограничение заключается в том, что он не фиксирует семантическое значение слов, что для нашей задачи является неактуальным, поэтому не были использованы более продвинутые методы.

Процесс кодировки жилых и нежилых зданий и сооружений осуществлялся по-разному. К нежилым зданиям и сооружениям были применены методы машинного обучения для определения группы и подгруппы, для жилых – определение группы и подгруппы осуществлялось на основе логических правил, так как из наименования подобных объектов чаще всего нельзя сделать вывод об их принадлежности к какой-либо группе.

Для определения группы по нежилым зданиям и сооружениям были использованы два алгоритма: метод LinearSVC (метод опорных векторов) и метод RandomForestClassifier (случайный лес для классификации). Итоговый результат прогнозной группы определялся согласно следующему допущению: если прогноз по группе по обоим методам совпадает
и при этом вероятность определения составляет 80 % и более для каждого из методов,
то считаем спрогнозированную группу верно определенной; иначе объекты требовали дополнительной ручной проверки.

Для решения задачи классификации текста могут применены любые методы классификации, в нашем случае были использованы сразу два метода для увеличения вероятности корректного отнесения объекта к той или иной группе. Также при обучении использовалась кросс-валидация – процедура эмпирического оценивания обобщающей способности алгоритмов. С помощью кросс-валидации эмулируется наличие тестовой выборки, которая не участвует в обучении, но для которой известны правильные ответы. Таким образом метод позволяет получить более адекватные оценки модели. Кросс-валидация выполнялась с использованием функции CalibratedClassifierCV(), которая позволяет не только предсказать метку класса, но и получить вероятность соответствующей метки.

Для определения подгруппы использовался только метод RandomForestClassifier(). Итоговый результат прогнозной подгруппы определялся следующим образом: если прогноз определения подгруппы составляет 80 % и более, то считаем спрогнозированную подгруппу верно определенной; иначе объекты требовали дополнительной ручной проверки. В определении подгруппы использовался только один метод, так как отнесение объекта внутри группы в большей степени основано на уточняющих логических правилах.

В случае, если оба алгоритма не смогли точно определить группу/подгруппу, применялись уточняющие правила, позволяющие отнести объект недвижимости к конкретной группе. При этом правила основываются на ранее определенных вариантах отнесения
к группам в результате применения предыдущих алгоритмах. В связи с этим правила составляются следующим образом: каждое правило действует при определенных результатах предыдущей кодировки.

Сегментация нежилых зданий и сооружений. Уточняющие правила для объектов, отнесенных в результате применения алгоритмов машинного обучения более, чем к одной группе

Группа: 2/5 Подгруппа: 0206/0505/0509 наименование содержит «гостевой дом».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:010', '02:011', '02:013', '02:021', '02:031', '02:022', '13:011', '13:021'],
то группа 2, подгруппа 0206.

Иначе группа 5, при этом если площадь объекта более 100 кв.м, то 0505, иначе 0509

Группа: 2/5 Подгруппа: 0206/0509 наименование содержит «домик», «дачный домик», «домик для отдыха», «садовый домик», «летний домик».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['05:000', '05:022', '05:030', '05:014', '02:040', '09:021'], то группа 5, подгруппа 0509.

Иначе группа 2, подгруппа 0206.

Группа 2/10 Подгруппа 0210/1004 наименование содержит «беседка».

Если «Вид объекта недвижимости» равно «здание», то группа 2, подгруппа 0210.

Иначе группа 10, подгруппа 1004.

Группа 2/4 Подгруппа 0210/0410/0411 наименование содержит «кухня».

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом площадь объекта менее 100 кв.м, то группа 2, подгруппа 0210.

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом площадь объекта 100 кв.м и более, то группа 4. При этом если площадь менее 750 кв.м, то подгруппа 0411, если 750 кв.м и более – подгруппа 0410.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:010', '02:011', '02:013', '02:021', '02:031', '02:022', '13:011', '13:021'],
то группа 2, подгруппа 0210.

Иначе группа 4, при этом если площадь менее 750 кв.м, то подгруппа 0411, 750 кв.м и более – 0410.

Группа 2/4 Подгруппа 0210/0412 наименование содержит «летняя кухня».

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом площадь объекта 100 кв.м и менее, то группа 2, подгруппа 0210.

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом площадь объекта более 100 кв.м, то группа 4, подгруппа 0412.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:010', '02:011', '02:013', '02:021', '02:031', '02:022', '13:011', '13:021'],
то группа 2, подгруппа 0210.

Иначе группа 4, подгруппа 0412.

Группа 2/8 Подгруппа 0207/0830 наименование содержит «душ», «душевая» и схожие.

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом площадь 10 кв.м и менее, группа 2, подгруппа 0207.

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом более 10 кв.м, группа 8, подгруппа 0830.

Если код ЗУ попадает в список ['02:010', '02:011', '02:013', '02:021', '02:031', '02:022', '13:011', '13:021'], то группа 2, подгруппа 0207.

Иначе группа 8, подгруппа 0830.

Группа 2/8 Подгруппа 0207/0831 наименование содержит «туалет», «уборная» и схожие.

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом площадь 10 кв.м и менее, группа 2, подгруппа 0207.

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом более 10 кв.м, группа 8, подгруппа 0831.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:010', '02:011', '02:013', '02:021', '02:031', '02:022', '13:011', '13:021'],
то группа 2, подгруппа 0207.

Иначе группа 8, подгруппа 0831.

Группа 2/8 Подгруппа 0209/0830 наименование содержит «баня».

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом площадь 50 кв.м и менее, группа 2, подгруппа 0209.

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, при этом более 50 кв.м, группа 8, подгруппа 0830.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:010', '02:011', '02:013', '02:021', '02:031', '02:022', '13:011', '13:021'],
то группа 2, подгруппа 0209.

Иначе группа 8, подгруппа 0830.

Группа 4/7 Подгруппа 0410/0411/0701/0704 наименование содержит «пекарня», «хлебопекарня», «минипекарня».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['04:020', '04:030', '04:040', '04:060', '04:096'], то группа 4, при этом если площадь больше или равна 750 кв.м, то подгруппа 0410, иначе 0411.

Иначе группа 7, при это если площадь менее 100 кв.м, то 0701, иначе 0704.

Группа 5/8 Подгруппа 0511/0825 наименование содержит «лечебный корпус».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['09:021', '09:023'], то группа 5, подгруппа 0511

Иначе группа 8, подгруппа 0825

Группа 6/7 Подгруппа 0607/0703/0609 наименование содержит «проходная», «пост», «домик сторожа», «кпп», «контрольно-пропускной пункт», «проходная».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['08:021'], то группа 6, подгруппа 0609.

Иначе, если площадь объекта 100 кв.м и более, то 6 группа, 607 подгруппа, иначе – 7 группа, 703 подгруппа.

Группа 7/9 Подгруппа 0722/0907 наименование содержит «хозяйственная постройка», «хозяйственный блок», «хозяйственный корпус».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:010', '02:011', '02:013', '02:021', '02:031', '02:022', '13:011', '13:021'],
то группа 9, подгруппа 0907

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY любой другой и площадь 20 кв.м и менее, то группа 9, подгруппа 0907_1, иначе – группа 7, подгруппа 0722.

Группа 5/8 Подгруппа 0511/0806/0811/0825 наименование содержит «физкультурно-оздоровительный комплекс», «спортивно-оздоровительный комплекс», «оздоровительный центр».

Если в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке, то группа 8, подгруппа 0806.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['05:031', '05:030', '05:022', '09:021', '05:051', '05:000', '05:020', '02:040', '05:021', '05:014', '09:022', '04:070.1', '09:023', '09:020'], то группа 5, подгруппа 0511.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['03:040', '03:041', '03:042', '05:011', '05:012', '05:014'], то группа 8, при этом если код ЗУ попадает в список ['03:040', '03:041', '03:042'], то 0825, а если в список ['05:011', '05:012', '05:014'], то 0806.

Иначе группа 8, подгруппа 0806.

Группа 8/10 Подгруппа 0827/1001 наименование содержит «аттракцион».

Если «Вид объекта недвижимости» равен «здание», то группа 8, подгруппа 0827.

Иначе группа 10, подгруппа 1001.

Группа 3/7 Подгруппа 0307/0732 наименование содержит «депо».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['08:030', '08:031'], то группа 3, подгруппа 0307.

Иначе группа 7, подгруппа 0732.

Группа 7/10 Подгруппа 0713/1012 наименование содержит «газовый участок».

Если «Вид объекта недвижимости» равен «здание», то группа 7, подгруппа 0713.

Иначе группа 10, подгруппа 1012.

Группа 7/10 Подгруппа 0716/1033 наименование содержит «водокачка».

Если «Вид объекта недвижимости» равен «здание», то группа 7, подгруппа 0716.

Иначе группа 10, подгруппа 1033.

Группа 7/10 Подгруппа 0717/1033 наименование содержит «скважина», «водозаборная скважина», «буровая скважина».

Если «Вид объекта недвижимости» равен «здание», то группа 7, подгруппа 0717.

Иначе группа 10, подгруппа 1033.

Группа 5/6 Подгруппа 0501/0502/0503/0513/0515/0604 наименование содержит «главный корпус».

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['05:022', '09:021', '09:023', '04:070'], то группа 5, при этом если ЗУ попадает в список ['05:022'], то подгруппа 0513, если в список ['09:021', '09:023'], то подгруппа 0515, если в список ['04:070'], то подгруппа 0501.

Иначе группа 6, подгруппа 0604.

Сегментация нежилых зданий и сооружений. Уточняющие правила для объектов, отнесенных в результате применения алгоритмов машинного обучения к одной группе и более, чем к одной подгруппе

Группа 3:

Подгруппы 0301/0304, наименование содержит «стоянка», «автостоянка» при этом нельзя определить тип – крытая или открытая. В случае отсутствия дополнительной информации объектам присваивался код 0301.

Подгруппы 0308/0309, наименование содержит «стоянка плавсредства» (схожее наименование) при этом нельзя определить тип – крытая или открытая. В случае отсутствия дополнительной информации объектам присваивался код 0308.

Подгруппы 0302/0303/0305, наименование содержит «гараж». При этом, если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:011', '02:021', '02:031','13:011', '13:021'], то подгруппа 0302. Если код ЗУ попадает в список ['04:092', '04:093', '04:094'], то подгруппа 0303. Если наименование содержит слова "ГСК", "бокс", то 303. Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:071', '02:070'] и наименование содержит «гараж число» или «гараж № число», то подгруппа 0303. Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает
в список ['02:071', '02:070'] и наименование не содержит «гараж № число», «гараж число», «капитальные гаражи», то присваиваем подгруппу 0302. Если код ЗУ попадает в список ['05:031', '06:090','04:040','05:030','05:022','06:000','04:010','04:030','04:095','09:021','03:012','07:031','06:091','04:098','04:090','03:093','06:010','10:011','06:060','07:051','01:122','05:051','01:101','01:110','04:095.1','03:051','02:051','04:060','05:000','07:040','01:180','03:100','07:041','04:099.1','06:093','05:020','08:031','03:062','03:041','03:023','03:081','03:050','03:022','03:052','04:020','11:030','03:042','03:040','01:150','03:070','01:102','03:000','03:060','03:101','03:021','02:014','05:010','03:032','04:099','04:096','04:000','08:030','04:080','04:096.1','03:030','03:013','01:087','06:092','01:183','08:022','06:011','06:020','06:040','06:072','02:040','01:111','05:012','05:013','01:100','03:080','02:061','04:070.2','03:090','06:050','06:012','05:021','04:050','04:082','05:011','03:061','03:092','04:100','05:014','03:082','03:091','03:071','06:071','03:020','02:053','06:030','08:012','01:182','01:132','08:010','03:063','03:010','03:033','09:022','06:110','05:050','06:111','06:013','01:181','04:070.1','01:090','07:022','07:024','09:023','07:012','07:013','07:021','03:031','03:035','04:097','09:030','03:064','03:102','03:103','08:021','04:098.1','06:014','03:034','04:097.1','09:020','08:041','01:088','06:031','01:172','07:032','06:021','01:143','02:063','04:091.1','07:011','06:070','07:042','04:081','02:017','03:065','04:084','03:083','03:104','03:073','06:073','08:013'], то подгруппа 0305.
Во всех остальных случаях объектам присваивался код 0303.

Группа 4:

Подгруппы 0401/0402/0403 наименование равно «торговый». Если кол-во этажей больше или равно 3, то подгруппа 0403. Если кол-во этажей менее 3 и площадь меньше 250 кв.м, то подгруппа 0401, иначе 0402.

Подгруппы 0401/0402. Если площадь менее 250 кв.м, то подгруппа 0401, иначе 0402.

Подгруппы 0410/0411. Если площадь менее 750 кв.м, то 0411, иначе 0410.

Группа 5:

Подгруппы 0510/0514/0516 наименование содержит «спальный корпус». Если код ЗУ попадает в список ['09:021', '09:023'], то подгруппа 0516, если в список ['05:022'],
то 0514, иначе – подгруппа 0510.

Подгруппы 0501/0502/0503/0513/0515 наименование содержит «главный корпус». Если код ЗУ попадает в список ['09:021', '09:023'], то подгруппа 0515. Если в список ['05:022'], то подгруппа 0513. Если в список ['04:070'], то подгруппа 0501.

Группа 6:

Подгруппы 0607/0609 наименование содержит «контрольно-пропускные пункты», «кпп», «проходная» и схожие. Если код ЗУ попадает в список ['08:021'], то 0609, иначе 0607.

Подгруппы 0603/0604 наименование содержит «абк», «административно-бытовой корпус». Если код ЗУ попадает в список ['06:000','06:010','06:011','06:012','06:013','06:014','06:020','06:021','06:030','06:031','06:040','06:050','06:060','06:070','06:071','06:072','06:073','06:074','06:080','06:090','06:091','06:092','06:093','06:100','06:101','06:110','06:111'], то подгруппа 0604, иначе – 0603.

Группа 7:

Подгруппы 0701/0704. Если площадь меньше 100 кв.м, то подгруппа 0701, иначе – 0704.

Подгруппа 0722/0730 наименование содержит «мастерская». Если код ЗУ попадает в список ['04:090', '04:092', '04:093', '04:094', '04:099'], то подгруппа 0730, иначе – 0722.

Группа 8:

Подгруппы 0823/0824 наименование содержит «учебный корпус», относим к подгруппе 0823.

Подгруппы 0842/0843 наименование содержит «дом-интернат для престарелых граждан и инвалидов» (и схожие), то относим к подгруппе 0842.

Подгруппа 0844/0845/0846/0847/0850 наименование «вокзал», из наименования нельзя определить тип вокзала, относим к подгруппе 0844_1.

Подгруппа 0806/0825 наименование содержит "физкультурно-оздоровительный комплекс", "спортивно-оздоровительный комплекс", "оздоровительный центр". Если код ЗУ попадает в список ['03:040', '03:041', '03:042'], то подгруппа 0825, если в список ['05:011', '05:012', '05:014'], то подгруппа 0806. Если другие коды ЗУ, то подгруппа 0806.

Подгруппа 0820. Если «Назначение здания» равно «жилое» или «Назначение здания» равно «многоквартирный дом» или «Назначение здания» равно «жилое строение»
и наименование содержит «офицер», определяем 2 группу подгруппа 0208.

Группа 10:

Подгруппы 1010/1011 наименование содержит «сеть электроснабжение» и из наименования непонятно воздушные линии или кабельные, то определяем подгруппу 1011.

Сегментация жилых зданий

Кодировка жилых зданий осуществлялась исключительно на основании логических правил. Для более корректной отработки к зданиям была подтянута информация по количеству квартир. Также была проведена лемматизация столбца «материал стен».

Определение группы выполнялось в соответствии со следующими правилами.

Для первой группы:

Если наименование содержит «многоквартир» и код ЗУ попадает в список ['02:051', '02:061'], то прогнозная группа 1.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:051', '02:061'] и кол-во этажей больше или равно 4 и площадь объекта больше или равна 1000 кв.м, то прогнозная группа 1.

Если кол-во этажей больше или равно 4, в отношении объекта недвижимости отсутствует информация о прилегающем земельном участке и площадь объекта больше или равна 1000 кв.м, то прогнозная группа 1.

Для второй группы:

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:031', '02:011', '02:021', '02:014', '13:021', '02:010', '02:013', '02:030', '13:011'] и наименование объекта содержи «индивид», то прогнозная группа 2.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:031', '02:011', '02:021', '02:014', '13:021', '02:010', '02:013', '02:030', '13:011'] и наименование объекта содержи «домовладен», то прогнозная группа 2.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:031', '02:011', '02:021', '02:014', '13:021', '02:010', '02:013', '02:030', '13:011'] и наименование объекта содержи «жилой дом», то прогнозная группа 2.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:031', '02:011', '02:021', '02:014', '13:021', '02:010', '02:013', '02:030', '13:011'],
и кол-во этажей от 1 до 3, и «Назначение здания» равно «жилое», то прогнозная группа 2.

Если наименование содержит «индивид», и площадь объекта меньше или равна 150 кв.м, и кол-во этажей от 1 до 3, и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Если наименование содержит «домовлад», и площадь объекта меньше или равна 150 кв.м, и кол-во этажей от 1 до 3, и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Если наименование содержит «таунхаус» и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Если наименование содержит «усад» и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Если наименование содержит «дача» и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Если наименование содержит «дачн» и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Если наименование содержит «дом офицер» и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Если установленный в отношении объекта недвижимости код вида XX:YYY попадает в список ['02:031', '02:011', '02:021', '02:014', '13:021', '02:010', '02:013', '02:030', '13:011'], и наименование объекта содержит «часть», и «Назначение здания» равно «жилое» или «жилое строение», то прогнозная группа 2.

Определение подгруппы для группы 2 выполнялось в соответствии с правилами:

Если наименование содержит «отдельно стоящий односемейный дом с земельным участком», то подгруппа 0203.

Если наименование содержит «встроен», то подгруппа 0203.

Если наименование содержит «блокир», то подгруппа 0201.

Если наименование содержит «таунхаус», то подгруппа 0201.

Если наименование содержит «часть», то подгруппа 0212.

Если наименование содержит «индивид» и площадь объекта меньше или равна 200 кв.м, то подгруппа 0202. Если площадь более 200 кв.м – 0204.

Если наименование содержит «резиден» и материал стен не деревянный, то подгруппа 0204.

Если наименование содержит «дачн», то подгруппа 0206.

Если наименование содержит «дача», то подгруппа 0206.

Если наименование содержит «дом офицер», то подгруппа 0208.

Если наименование содержит «жилой дом», код ЗУ попадает в список ['02:014'], кол-во квартир 2 и более, кол-во этажей от 1 до 3, площадь объекта меньше или равна 200 кв.м, то подгруппа 0202/0208. Далее на индивидуальное рассмотрение.

Если наименование содержит «жилой дом», кол-во квартир 2 и более, кол-во этажей от 1 до 3, площадь объекта больше 200 кв.м, то подгруппа 0204/0208. Далее на индивидуальное рассмотрение.

Если наименование содержит «жилой дом», площадь объекта больше 200 кв.м и материал стен не деревянный, то подгруппа 0204.

Если наименование содержит «жилой дом», площадь объекта меньше или равна 200 кв.м, то подгруппа 0202.

Если код ЗУ попадает в список ['02:014'], кол-во квартир 2 и более и кол-ва этажей от 1 до 3, то подгруппа 0208.

Если код ЗУ попадает в список ['02:031'], то подгруппа 0201.

Если код ЗУ попадает в список ['13:021'], то подгруппа 0206.

Данный набор правил не обладает свойством полноты, но позволяет прокодировать практически все здания, сооружения и объекты незавершенного строительства, подлежащие ГКО. Далее специалистами Учреждения была проведена кодировка объектов, которым в автоматическом режиме код группы/подгруппы присвоен не был в соответствии с требованиями Методических указаний. Объектам, для которых установление кода группы / подгруппы невозможно, присваивался код 0907.

Кодировка помещений производилась на основании кода функциональной подгруппы зданий, в которых они расположены.

Сегментация помещений

Присвоение кода функциональной подгруппы для помещений осуществлялось по тем же принципам, что и для зданий, при этом учитывалось сначала наименование и назначение помещения, после этого учитывался код функциональной подгруппы здания, в котором находится помещение. Объектам, для которых установление кода группы/подгруппы невозможно, присваивался код 0907.

Коды функциональных подгрупп, не предусмотренные Методическими указаниями

Учитывая специфику рынка недвижимости в регионе Учреждением было принято решение ввести дополнительные коды функциональных подгрупп для некоторых объектов недвижимости.

0110 – нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных жилых домах (дома средне- и многоэтажной жилой застройки). В данную подгруппу выделялись помещения преимущественно офисного и торгового назначения, расположенные на нижних этажах многоквартирных жилых домов. Данные помещения по характеру ценообразования отличаются как от жилых помещений в подобных домах, так и от прочих (помещения общего пользования, кладовые, прочее).

0111 – жилые помещения, расположенные в нежилых зданиях.

0211 – одноэтажные многоквартирные жилые дома. На территории преимущественно сельских поселений края присутствуют такие объекты как двухквартирные (реже четырехквартирные) жилые дома. В таком случае оформляются части дома как отдельные помещения и эти части принадлежат разным собственникам. При этом к каждой части может быть отнесен земельный участок. Так как ни конструктивно, ни по характеру ценообразования подобные объекты не имеют ничего общего с многоквартирными малоэтажными домами, они были выделены в отдельную группу.

0212 – квартиры в одноэтажных многоквартирных домах.

0213 – нежилые помещения в многоквартирных одноэтажных жилых домах.

0908 – блоки подсобных помещений.

0909 – вспомогательные помещения.

Результаты проведенной сегментации

В ходе подготовки данных перечня к проведению ГКО всем объектам были присвоены коды, согласно которым они распределились по группам. Кодировка проводилась на основе Приложения 2 Методических указаний. Результаты представлены ниже.

К группе 1 были отнесены 633 766 объектов, из них:

Здания – 7 099 объектов;

Машино-места – 2 374 объекта;

ОНС – 136 объектов;

Помещения – 624 157 объектов.

Таблица 3.4.2 – Распределение объектов оценки в рамках группы 1

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 1. Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)	0100	0
Многоквартирные дома экономичного класса (с преобладанием малогабаритных квартир)	0101	608 615
Многоквартирные дома со встроенными нежилыми помещениями	0102	0
Многоквартирные дома повышенной комфортности (дома с небольшим количеством малогабаритных квартир, дома класса комфорт)	0103	0
Многоквартирные дома повышенной комфортности со встроенными нежилыми помещениями	0104	0
Дома бизнес-класса и выше (дома с повышенными габаритами квартир, уровнем отделки и обслуживания, как правило, расположены в престижных районах застройки)	0105	0
Дома бизнес-класса и выше со встроенными нежилыми помещениями	0106	0
Нежилые помещения в многоквартирных жилых домах (дома средне- и многоэтажной жилой застройки), за исключением помещений с кодом 0110	0107	13 648
Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных жилых домах (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)	0110	11 338
Жилые помещения в нежилых зданиях	0111	165
Всего объектов	633 766

К группе 2 отнесено 483 488 объектов недвижимости, из них:

Здания – 253 374 объектов;

ОНС – 3 017 объектов;

Помещения – 226 775 объектов;

Сооружения – 322 объекта.

Таблица 3.4.3 – Распределение объектов оценки в рамках группы 2

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 2. Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы)	0200	106 742
Дома жилые блокированной застройки (таунхаусы)	0201	691
Дома индивидуальные	0202	164 565
Дома индивидуальные с бытовыми пристройками	0203	26
Коттеджи (дома индивидуальные повышенной комфортности с применением качественных материалов, большой площади, наличием систем (как локальных, так и централизованных) инженерного обеспечения, расположенные в однородной среде, в престижных местах)	0204	9 988
Нежилые помещения в многоквартирных жилых домах (дома малоэтажной жилой застройки)	0205	4 203
Садовые дома	0206	18 686
Туалеты, летние душевые	0207	246
Многоквартирные дома малоэтажной жилой застройки до 3 этажей	0208	7 915
Элементы приусадебного благоустройства: бани	0209	1 941
Элементы приусадебного благоустройства: летние кухни, нежилые садовые строения	0210	529
Одноэтажные многоквартирные жилые дома	0211	52 235
Квартиры в одноэтажных многоквартирных жилых домах	0212	115 075
Нежилые помещения в многоквартирных одноэтажных жилых домах	0213	646
Всего объектов	483 488

К группе 3 отнесено 141 328 объектов недвижимости, из них:

Здания – 25 270 объектов;

Машино-места – 2 287 объектов;

ОНС – 91 объект;

Помещения – 113 507 объектов;

Сооружения – 173 объекта.

Таблица 3.4.4 – Распределение объектов оценки в рамках группы 3

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 3. Объекты, предназначенные для хранения транспорта	0300	0
Открытые автостоянки автомобилей (покрытые площадки и проезды)	0301	163
Гаражи индивидуальные, отдельно стоящие	0302	1 854
Гаражные кооперативы (сблокированные индивидуальные гаражи)	0303	122 155
Паркинги	0304	4 421
Гаражи производственные, ведомственные для легковых автомобилей	0305	10 618
Гаражи производственные, ведомственные для грузовых автомобилей и автобусов	0306	49
Гаражи производственные, ведомственные для спецтехники, включая гаражи, депо пожарных машин	0307	619
Открытые стоянки водного транспорта	0308	11
Гаражи индивидуальные водного транспорта (эллинги)	0309	1 416
Гаражи производственные, ведомственные для водного транспорта (эллинги)	0310	12
Открытые стоянки воздушного транспорта	0311	10
Всего объектов	141 328

В группу 4 вошло 12 718 объектов недвижимости, из них:

Здания – 8 470 объектов;

ОНС – 209 объектов;

Помещения – 3 798 объектов;

Сооружения – 241 объект.

Таблица 3.4.5 – Распределение объектов оценки в рамках группы 4

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 4. Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения	0400	0
Магазины до 250 кв. м, за исключением киосков, павильонов, ларьков	0401	4 576
Магазины 250 и более кв. м	0402	2 463
Прочие многофункциональные торгово-сервисные комплексы, торгово-административные объекты, торгово-развлекательные объекты, за исключением отдельно стоящих зданий концертных залов, спортивно-концертных комплексов, кинотеатров, комплексов аттракционов, торгово-складские объекты, торговые базы	0403	2 557
Рынки	0404	83
Торговые киоски, павильоны, ларьки	0405	518
Автозаправочные станции (АЗС), газонаполнительные станции, автогазозаправочные станции (АГЗС)	0406	605
Автомойки	0407	202
Автосалоны	0408	15
Рестораны	0409	35
Кафе 750 кв. м (75 человек) и более, производственные столовые, столовые, кухни, кухни-столовые 750 кв. м (75 человек) и более	0410	299
Кафе до 750 кв. м (75 человек), кафетерии, столовые, кухни, кухни-столовые до 750 кв. м (75 человек)	0411	1 343
Летние кафе	0412	22
Всего объектов	12 718

В группу 5 были включены 22 885 объектов недвижимости, из них:

Здания – 3 762 объекта;

Машино-места – 71 объект;

ОНС – 141 объект;

Помещения – 18 893 объекта;

Сооружения – 19 объектов.

Таблица 3.4.6 – Распределение объектов оценки в рамках группы 5

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 5. Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	0500	2
Гостиницы: класс 2* и ниже, ведомственные гостиницы, хостелы	0501	1 764
Гостиницы: класс 3*	0502	496
Гостиницы: класс 4* и выше	0503	316
Апарт-отели	0504	0
Гостиницы, объекты коттеджного типа	0505	47
Мотели	0506	0
Общежития	0507	15 701
Пансионаты	0508	364
Базы отдыха	0509	1 882
Пионерские лагеря	0510	689
Санатории	0511	688
Здания барачного типа, летние домики пансионатов и санаториев	0512	384
Главные корпуса пансионатов	0513	38
Спальные корпуса пансионатов	0514	281
Главные корпуса санаториев	0515	1
Спальные корпуса санаториев	0516	226
Кемпинги	0517	6
Всего объектов	22 885

К группе 6 были отнесены 13 375 объектов недвижимости, из них:

Здания – 7 041 объект;

ОНС – 110 объектов;

Помещения – 6 192 объектов;

Сооружения – 32 объекта.

Таблица 3.4.7 – Распределение объектов оценки в рамках группы 6

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 6. Административные и бытовые объекты	0600	37
Банки	0601	229
Бизнес-центры	0602	398
Бытовые, административно-бытовые здания	0603	10 104
Административные корпуса заводов	0604	965
Лабораторные корпуса	0605	641
Отделения полиции	0606	89
Контрольно-пропускные пункты, проходные 100 кв. м и более	0607	439
Отделения связи, почта	0608	446
Таможни	0609	27
Всего объектов	13 375

В группу 7 вошло 42 588 объектов недвижимости, из них:

Здания – 36 067 объектов;

ОНС – 408 объектов;

Помещения – 3901 объект;

Сооружения – 2 212 объектов.

Таблица 3.4.8 – Распределение объектов оценки в рамках группы 7

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 7. Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений	0700	1
Производственные, производственно-складские и административно-производственные здания площадью до 100 кв. м	0701	1 214
Диспетчерские, аппаратные (кроме диспетчерских на транспорте)	0702	458
Контрольно-пропускные пункты, проходные менее 100 кв. м	0703	2 229
Производственные, производственно-складские и производственно-административные здания площадью 100 и более кв. м	0704	5 993
Объекты сельскохозяйственного производства. Животноводческие комплексы, птичники, тепличные и оранжерейные хозяйства	0705	1 805
Трансформаторные подстанции	0706	4 238
Электроподстанции	0707	520
Энергоблоки	0708	25
Центральная тепловая станция (ЦТП), теплоэлектроцентраль (ТЭЦ)	0709	253
Котельные	0710	2 907
Здания тепловых пунктов	0711	160
Сушилки, мельницы, вспомогательные объекты	0712	203
Станции газораспределительные и газорегуляторные	0713	10
Пункты газораспределительные и газорегуляторные	0714	46
Насосные станции	0715	2 464
Водопроводные станции	0716	35
Водозаборные узлы и сооружения	0717	38
Водомерные узлы	0718	15
Павильоны над скважинами	0719	59
Вентиляционные киоски, вентиляционные камеры	0720	56
Автоматические телефонные станции (АТС)	0721	325
Мастерские	0722	2 622
Складские здания, кроме ангаров	0723	13 892
Здания очистных сооружений	0724	517
Весовые автомобильные	0725	189
Весовые железнодорожные	0726	12
Здания ангарного типа	0727	207
Холодильники	0728	341
Здания гидросооружений	0729	1
Станции технического обслуживания автомобилей, автосервисы	0730	1 494
Ангары для самолетов, вертолетов и других летательных аппаратов	0731	116
Депо железнодорожные, локомотивные, метрополитена, электродепо, трамвайные, троллейбусные	0732	143
Всего объектов	42 588

В группу 8 были включены 13 733 объекта недвижимости, из них:

Здания – 8 143 объекта;

ОНС – 112 объектов;

Помещения – 4 016 объектов;

Сооружения – 1 462 объекта.

Таблица 3.4.9 – Распределение объектов оценки в рамках группы 8

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 8. Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты	0800	2
Ветеринарные объекты	0801	129
Питомники, гостиницы для животных	0802	122
Зоопарк (вольеры, строения для содержания животных)	0803	126
Музеи	0804	78
Памятники архитектурные, монументы	0805	1 132
Спортивные комплексы	0806	281
Спортивные залы и корпуса, спортивные клубы	0807	351
Стадионы, трибуны	0808	231
Теннисные корты	0809	31
Тиры	0810	33
Фитнес-центры	0811	0
Крытые катки	0812	4
Бассейны для плавания	0813	60
Яхт-клубы	0814	20
Архивы, книгохранилища и фондохранилища, библиотеки	0815	88
Костелы, лавры, мечети, молебные дома, монастыри, синагоги, соборы, храмы, церкви, часовни	0816	194
Оранжереи (не относящиеся к сельскохозяйственному производству)	0817	19
Кинотеатры	0818	76
Киностудии	0819	1
Выставочные залы, дворцы культуры, дома культуры, консерватории, концертные залы, культурно-досуговые центры, мюзик-холлы, планетарии, театры, художественные галереи, цирки	0820	960
Детские сады, ясли, ясли-сады	0821	1 441
Гимназии, дома и дворцы пионеров, дома юного творчества, изостудии, клубы, лицеи, музыкальные школы, церковные школы, школы, спальные корпуса школ-интернатов	0822	1 668
Колледжи, училища профессионально-технические и ремесленные, техникумы, училища	0823	999
Академии, институты образовательные, подготовительные отделения высших учебных заведений, университеты	0824	219
Больницы, поликлиники, станции медицинской скорой помощи, фельдшерские медицинские пункты	0825	1 653
Крематории	0826	1
Комплексы аттракционов отдельно стоящие	0827	0
Аквапарки	0828	0
Объекты бытового обслуживания населения, ателье, парикмахерские, прачечные, пункты проката, молочные кухни	0829	726
Бани общественные от 150 кв. м, до 1000 кв. м (до 100 человек), душевые и раздевалки, банные комплексы 1000 кв. м (на 100 человек) и более	0830	336
Туалеты общественные	0831	176
Морги	0832	47
Интернаты	0833	89
Изоляторы	0834	65
Исправительные заведения	0835	5
Казармы	0836	790
Государственные научные центры	0837	1
Проектные институты, конструкторские бюро	0838	0
Научно-исследовательские институты	0839	3
Обсерватории	0840	0
Административные здания государственных Учреждений управления, включая здания администраций, министерств, судов, прокуратуры	0841	1 126
Дома престарелых	0842	17
Дома инвалидов	0843	0
Автовокзалы	0844	26
Аэропорты (аэровокзалы), аэродромы	0845	57
Порты (вокзалы)	0846	6
Вокзалы железнодорожные	0847	37
Станции железнодорожные	0848	244
Станции метрополитена	0849	0
Вокзалы речные	0850	0
Станции автобусные, троллейбусные, трамвайные, лодочные	0851	53
Прочие объекты, предназначенные для перевозки и обслуживания пассажиров, обработки их багажа	0852	10
Всего объектов	13 733

К группе 9 были отнесены 11 006 объектов недвижимости, из них:

Здания – 5 643 объекта;

ОНС – 1 708 объектов;

Помещения – 2969 объектов;

Сооружения – 686 объектов.

Таблица 3.4.10 – Распределение объектов оценки в рамках группы 9

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 9. Прочие объекты	0900	0
Объекты гражданской обороны	0901	479
Погреба	0902	47
Подвалы	0903	34
Сараи	0904	917
Санитарные пропускники	0905	50
Гидрометеорологические станции, фотометрические будки, мареографы	0906	32
Прочие объекты и объекты вспомогательного назначения, отнесение которых к другим группам невозможно	0907	9 431
Подсобные помещения	0908	9
Вспомогательные помещения	0909	7
Всего объектов	11 006

В группу 10 вошли 41 225 объектов недвижимости, из них:

Здания – 567 объектов;

ОНС – 219 объектов;

Помещения – 1 объект;

Сооружения – 40 438 объектов.

Таблица 3.4.11 – Распределение объектов оценки в рамках группы 10

Наименование	Код	Количество объектов, шт.
Группа 10. Сооружения	1000	0
Аттракционные сооружения	1001	16
Башни	1002	555
Мачтовые сооружения, опоры, вышки	1003	1 069
Беседки	1004	43
Гидротехнические сооружения: набережные	1005	763
Эстакады	1006	204
Емкостные сооружения, резервуары, баки, цистерны	1007	1 855
Бункеры	1008	31
Навесы	1009	287
Линии электропередач кабельные	1010	4 467
Линии электропередач воздушные	1011	3 957
Сети газораспределительные	1012	109
Гидротехнические сооружения, за исключением мостов, пирсов, причалов, набережных	1013	380
Сети канализационные, тоннельные коллекторы	1014	305
Сети тепловые	1015	3 411
Сети водопроводные	1016	4 281
Сети канализационные без коллекторов	1017	4 215
Фонтаны	1018	9
Градирни	1019	39
Сети инженерные технологические	1020	467
Сети тепловые: камеры теплосети подземные	1021	-
Железнодорожные пути	1022	1 459
Подкрановые пути	1023	112
Тоннели	1024	19
Мосты	1025	331
Сооружения связи линейно-кабельные	1026	656
Сети трубопроводов магистральные	1027	28
Переходы надземные	1028	133
Переходы подземные	1029	15
Прочие сооружения и сооружения вспомогательного назначения, отнесение которых к другим подгруппам невозможно	1030	1 258
Автомобильные дороги, дорожки, площадки, покрытия	1031	7 498
Силосная траншея, яма	1032	40
Скважина артезианская	1033	1 082
Колодец	1034	414
Водоемы и пруды	1035	104
Ограждение	1036	1 073
Отстойник канализационный	1037	540
Всего объектов	41 225

Группировка объектов оценки по оценочным группам

Ниже приведена группировка объектов для проведения ГКО.

Полное обоснование разделения приведено в Отчете, в описании расчетов каждой оценочной группы.

Группа 1. Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)

Согласно Приложению 2 к Методическим указаниям в данную группу включаются многоквартирные жилые дома среднеэтажной и высотной застройки. При этом в Приморском крае имеется достаточно большое количество многоквартирных домов высотой в 2-3 этажа. При проведении анализа рынка не было выявлено существенных различий в ценообразовании помещений в подобных домах, исходя из этого было принято решение включить данные объекты в расчетную группу вместе со средне- и многоэтажными домами.

Подгруппа 1.1. Жилые помещения в многоквартирных домах. Данная подгруппа включает в себя квартиры. В соответствии с п. 56.1 Методических указаний к данной подгруппе было применено деление по территориальному признаку

Подгруппа 1.1.1. Жилые помещения в многоквартирных домах, расположенные
в г. Владивостоке.

Подгруппа 1.1.2. Жилые помещения в многоквартирных домах, расположенные
в г. Артеме.

Подгруппа 1.1.3. Жилые помещения в многоквартирных домах, расположенные
в г. Уссурийске.

Подгруппа 1.1.4. Жилые помещения в многоквартирных домах, расположенные
в г. Находке.

Подгруппа 1.1.5. Жилые помещения в многоквартирных домах, расположенные
в прочих населенных пунктах Приморского края.

В данном случае по территориальному признаку был выделен г. Владивосток (столица Приморского края, город с населением более 500 тыс. человек), а также крупные города Приморского края, насчитывающие 100 000 и более жителей. Для данных населенных пунктов информации достаточно для построения моделей по каждому из них и учету локальных особенностей. Дальнейшее территориальное разделение было сочтено нецелесообразным, так как рыночных данных недостаточно для построения качественных моделей.

Подгруппа 1.2. Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах. Данный сегмент включает в себя нежилые помещения на первых, цокольных
и подвальных этажах многоквартирных домов, использующихся в коммерческих целях (офисы, торговля, общественное питание, предоставление услуг). Выделение данных помещений в отдельную группу связано с тем, что их ценообразование существенно отличается от ценообразования жилых и вспомогательных помещений в тех же домах.

Подгруппа 1.2.1. Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах, расположенные в г. Владивостоке.

Подгруппа 1.2.2. Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах, расположенные в прочих населенных пунктах Приморского края.

В данном случае по территориальному признаку был выделен г. Владивосток (столица Приморского края, город с населением более 500 тыс. человек). Дальнейшее территориальное разделение было сочтено нецелесообразным, так как рыночных данных недостаточно для построения качественных моделей.

Подгруппа 1.3. Прочие помещения в многоквартирных жилых домах. В данную подгруппу вошли нежилые помещения, не использующиеся в коммерческих целях (помещения вспомогательного назначения, технические помещения, кладовые и т. д.), а также машино-места, расположенные в многоквартирных жилых домах. Выделение данной группы было обусловлено отличием ценообразующих факторов от прочих помещений, расположенных в тех же зданиях.

Подгруппа 1.4. Многоквартирные жилые дома (здания).

Подгруппа 1.5. Жилые помещения в нежилых зданиях.

Подгруппа 1.6. Многоквартирные жилые дома (объекты незавершенного строительства).

Группа 2. Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы)

Согласно Приложению 2 к Методическим указаниям в данную группу включаются дома индивидуальной, блокированной застройки, а также малоэтажной жилой застройки. По результатам анализа рынка из данной группы были исключены многоквартирные жилые дома 2 и более этажей, так как их ценообразование сходно с объектами Группы 1.

Помимо жилых в данную группы включены нежилые объекты (садовые дома, туалеты, летние душевые, а также выделенные в отдельные коды бани и нежилые садовые постройки).

Подгруппа 2.1. Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы) – здания
и сооружения. В данную подгруппу вошли здания и сооружения с кодами функциональной подгруппы 0201 – 0207, 0209, 0210.

Подгруппа 2.2. Помещения с кодами функциональной подгруппы 0201 – 0207, 0209, 0210.

Подгруппа 2.3. Объекты незавершенного строительства с кодами функциональной подгруппы 0201 – 0207, 0209 – 0213.

Группа 3. Объекты, предназначенные для хранения транспорта

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям вошли объекты с кодом функциональной подгруппы 0300 – 0312, а именно гаражи для легковых, грузовых автомобилей, гаражи для спецтехники, автобусов, паркинги, открытые стоянки, а также гаражи и стоянки для иных видов транспорта (водного, воздушного).

Подгруппа 3.1. Здания и сооружения, предназначенные для хранения транспорта.

Подгруппа 3.2. Помещения и машино-места с кодом функциональной подгруппы 0300 – 0312.

Подгруппа 3.3. Объекты незавершенного строительства, предназначенные для хранения транспорта.

Группа 4. Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям были включены объекты, предназначенные для оказания услуг населению, в том числе объекты торговли (коды функциональных подгрупп 0401 – 0405), АЗС, автомойки и автосалоны (коды 0406 – 0408), объекты общественного питания (коды 0410 – 0412), ломбарды (код 0413).

Подгруппа 4.1. Здания и сооружения, предназначенные для оказания услуг населению.

Подгруппа 4.2. Помещения с кодом функциональной подгруппы 0400 – 0413.

Подгруппа 4.3. Объекты незавершенного строительства, для оказания услуг населению.

Группа 5. Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям были включены объекты, предназначенные для временного проживания, в том числе гостиницы (коды функциональных подгрупп 0501 – 0505), мотели (0506), общежития (0507), пансионаты (0508), базы отдыха (0509), пионерские лагеря (0510), санатории (0511 – 0516) и кемпинги (0517).

Подгруппа 5.1. Здания и сооружения, предназначенные для временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения.

Подгруппа 5.2. Помещения и машино-места с кодом функциональной подгруппы 0500 – 0517.

Подгруппа 5.3. Объекты незавершенного строительства, предназначенные для временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения.

Группа 6. Административные и бытовые объекты

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям были включены объекты административного и бытового назначения, включая банки (код функциональной подгруппы 0601), бизнес-центры, административные и административно-бытовые здания (0602 – 0604), административные здания, имеющие специализированное назначение (коды 0605 – 0609).

Зданиям, предназначенным для размещения бизнес-центра, административным зданиям, административно-деловым центрам, многофункциональным комплексам, расположенным в г. Владивостоке, имеющих год постройки после 2006 г, с площадью более 2500 кв.м, имеющих собственное название (определено на основе сведений из открытых источников информации таких как, 2gis.ru, vl.ru, farpost.ru), присваивался код 0602.

Подгруппа 6.1. Здания и сооружения административного и бытового назначения.

Подгруппа 6.2. Помещения с кодом функциональной подгруппы 0600 – 0609.

Подгруппа 6.3. Объекты незавершенного строительства административного и бытового назначения.

Группа 7. Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям вошли объекты недвижимости, так или иначе имеющие отношение к производственной деятельности, в том числе склады, ангары, мастерские, административно-производственные здания, ангары, депо. Коды функциональных подгрупп с 0701 по 0732.

Подгруппа 7.1. Здания производственного назначения.

Подгруппа 7.2. Помещения с кодом функциональной подгруппы 0700 – 0732.

Подгруппа 7.3. Объекты незавершенного строительства производственного назначения.

Группа 8. Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям вошли различные объекты, выполняющие общественные и социальные функции. В данную группу могут входить как здания (школы, музеи, детские сады и прочее), так и сооружения (памятники, стадионы, трибуны, теннисные корты и прочее). В группу включались объекты с кодом функциональной подгруппы 0801 – 0852.

Подгруппа 8.1. Здания и сооружения с кодом функциональной подгруппы 0801 – 0852.

Подгруппа 8.2. Помещения с кодом функциональной подгруппы 0801 – 0852.

Подгруппа 8.3. Объекты незавершенного строительства с кодом функциональной подгруппы 0801 – 0852.

Группа 9. Прочие объекты

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям были включены объекты гражданской обороны (код функциональной подгруппы 0901), погреба и подвалы (0902 – 0903), сараи (0904), санпропускники (0905), гидрометеорологические станции (0906), а также объекты, отнесение которых к иным группам невозможно (0907). Также дополнительно в данную группу отнесены вспомогательные помещения (присвоен код 0909) и блоки подсобных помещений (с кодом 0908).

Подгруппа 9.1. Прочие здания и сооружения.

Подгруппа 9.2. Помещения с кодом функциональной подгруппы 0901 – 0908.

Подгруппа 9.3. Прочие объекты незавершенного строительства.

Группа 10. Сооружения

В данную группу в соответствии с Приложением 2 к Методическим указаниям были включены сооружения, за исключением сооружений, вошедших в группы 2 – 6, 8. В данной группе представлены сооружения различного назначения, в том числе сложные сооружения, в составе которых может быть большое число различных объектов недвижимости. Так как в данной группе отсутствуют иные виды объектов, за исключением сооружений, деление на подгруппы не производилось.

Информация об определении ценообразующих факторов и источниках сведений о них

В рамках проведения кадастровой оценки Учреждение взаимодействовало с органами местного самоуправления в части сбора значений ценообразующих факторов.

Сбор сведений о значениях ценообразующих факторов, определяющих стоимость зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест, расположенных на территории Приморского края

В разделе приводятся результаты сбора сведений о значениях ценообразующих факторов, определяющих стоимость объектов недвижимости, подлежащих оценке, с описанием способов определения состава ценообразующих факторов с обоснованием суждения работников бюджетного учреждения о существенности влияния ценообразующих факторов на кадастровую стоимость объектов недвижимости, подлежащих оценке, процесса определения ценообразующих факторов с указанием на источники информации
об их значениях.

Сбор значений ценообразующих факторов осуществляется из источников информации, содержащих сведения доказательственного значения в границах оцениваемых территорий. При этом ценообразующие факторы должны быть представлены в унифицированном виде, например, расстояния указываются в километрах, площадь – в квадратных метрах.

Источниками информации о значениях ценообразующих факторов могут служить
в том числе:

данные, имеющиеся в распоряжении организаций, подведомственных органам исполнительной власти субъекта Российской Федерации или органам муниципальных образований;

данные Управления Росреестра, в том числе из фонда данных ГКО, автоматизированной информационной системы «Мониторинг рынка недвижимости», дежурных кадастровых карт государственного фонда данных, сформированного в результате проведения землеустройства;

адресные цифровые планы и цифровые тематические карты;

иные источники информации, представленные в информационных системах, примерный перечень которых приведен в Приложении 5 к Методическим указаниям.

В соответствии с Методическими указаниями при кадастровой оценке необходимо учитывать максимально полные сведения: о местоположении, физических, технических
и эксплуатационных характеристиках, степени благоустройства объектов оценки, ограничениях в их использовании, иных характеристиках, необходимых для определения кадастровой стоимости.

В целях возможности учета сведений об объектах оценки Учреждением были направлены соответствующие запросы.

В рамках подготовки к проведению ГКО в рабочем порядке Министерство имущественных и земельных отношений Приморского края направило письмо от 06.07.2022 Исх. № 20/9505 в адрес Учреждения о предоставлении предварительного перечня зданий, помещений, сооружений, объектов незавершенного строительства, машино-мест на территории Приморского края, подлежащих ГКО.

После анализа перечня письмом от 02.12.2022 Исх. № 03-08/1498 в адрес Филиала ФГБУ «Федеральная кадастровая палата федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю» отправлен уточняющий запрос в отношении 58 024 зданий, по которым представлена неполная информация о материале стен
и (или) годе их постройки.

Письмом от 12.12.2022 Исх. № 02-13-09/ЭП/22-11538 ФГБУ «Федеральная кадастровая палата федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю» предоставил запрашиваемую информацию в неполном объеме, которая была учтена при расчете кадастровой стоимости.

Получение информации в отношении сведений о возмездных сделках с объектами недвижимости

В соответствии с приказом Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю от 06.08.2020 № П/0282 в адрес Учреждения письмом от 18.02.2022 Исх. № 22-12045 был направлен перечень возмездных сделок за 2020 и 2021 годы.

Получение информации от органов местного самоуправления о ветхих и аварийных объектах капитального строительства

Для корректного расчёта кадастровой стоимости Учреждением запрошена актуальная и достоверная информация ветхих и аварийных объектах капитального строительства.

Ниже приводится сводная таблица о направленных запросах и предоставленных ответах.

Таблица 3.5.1 – Письма главам городских округов, муниципальных районов и муниципальных образований (в том числе повторных) о ветхих и аварийных объектах капитального строительства и ответы на них

№ п/п	Наименование	Реквизиты запроса информации	Реквизиты документа о предоставлении информации	Статус
1	Анучинский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 06-А-237 от 05.10.2021, Исх. № 06-24 от 07.03.2023	Ответ предоставлен
2	Арсеньевский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № ЕБ-24/569 от 17.02.2023 Исх. № ЕБ-23/836 от 09.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
3	Артемовский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 14/269 от 10.02.2023	Ответ предоставлен
4	Владивостокский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 417д/29 от 14.02.2023 Исх. № 417д/28 от 22.03.2023	Ответ предоставлен
5	ГО Большой Камень	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 04/1282 от 02.02.2023 Исх. № 01/5562 от 26.04.2023	Ответ предоставлен
6	ГО ЗАТО Фокино	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 707 от 09.02.2023 Исх. № 1479 от 14.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
7	ГО Спасск-Дальний	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 233 от 23.01.2023	Ответ предоставлен
8	Дальнегорский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 287/у от 31.01.2023 Исх. № 09-00333 от 20.03.2023	Ответ предоставлен
9	Дальнереченский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 1-10/553 от 01.02.2023 Исх. № 09-00333 от 20.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
10	Дальнереченский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 413/05 от 30.01.2023	Ответ предоставлен, информации нет
11	Кавалеровский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/187 от 03.03.2023	Ответ не предоставлен
12	Кировский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 801 от 20.02.2023	Ответ предоставлен
13	Красноармейский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 11-663 от 15.02.2023 Исх. № 11-1831 от 18.04.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
14	Лазовский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/187 от 03.03.2023	Исх. № 1-12/526 от 06.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
15	Лесозаводский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 07-0909 от 07.02.2023 Исх. № 1975 от 21.02.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
16	Михайловский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 99 от 31.01.2023 Исх. № 750/20/21-7 от 08.02.2023 Исх. № 1172/20/21-7 от 07.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
17	Надеждинский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/187 от 03.03.2023	Ответ не предоставлен
18	Находкинский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/187 от 03.03.2023	Исх. № 14-5-07-0586 от 22.03.2023 Исх. № 13.2-9-1550 от 28.03.2023	Ответ предоставлен
19	Октябрьский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 2023-511и от 02.02.2023 Исх. № 2023-10914 от 10.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
20	Ольгинский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 543-1/6 от 15.02.2023	Ответ предоставлен, информации нет
21	Партизанский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 1.2-08-16/1218 от 28.02.2023 Исх. № 1.2-01-8/1710 от 21.03.2023	Ответ предоставлен
22	Партизанский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 557 от 10.02.2023 Исх. № 1124/8 от 31.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
23	Пограничный МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 899 от 10.02.2023	Ответ предоставлен
24	Пожарский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 1141/01-04-11 от 10.02.2023	Ответ предоставлен
25	Спасский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/187 от 03.03.2023	Ответ не предоставлен
26	Тернейский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 147 от 23.01.2023	Ответ предоставлен, информации нет
27	Уссурийский ГО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/187 от 03.03.2023	Ответ не предоставлен
28	Ханкайский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 607 от 31.01.2023 Исх. № 1260 от 07.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
29	Хасанский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/187 от 03.03.2023	Ответ не предоставлен
30	Хорольский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 06/647 от 09.02.2023	Ответ предоставлен
31	Черниговский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023 Исх. № 03-06/188 от 03.03.2023	Исх. № 155 от 14.02.2023 Исх. № 888 от 09.03.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
32	Чугуевский МО	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 156/08 от 22.02.2023	Ответ предоставлен
33	Шкотовский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 8-388 от 10.02.2023	Ответ предоставлен
34	Яковлевский МР	Исх. № 03-06/24 от 16.01.2023	Исх. № 350 от 31.01.2023	Ответ предоставлен

В связи с не предоставлением запрошенной информации Министерством имущественных и земельных отношений Приморского края был направлен ряд запросов в адрес глав городских округов и муниципальных районов.

Таблица 3.5.2 – Письма главам городских округов и муниципальных районов о ветхих и аварийных объектах капитального строительства и ответы на них

№ п/п	Наименование	Реквизиты запроса информации	Реквизиты документа о предоставлении информации	Статус
1	Хасанский МР	Исх. № 20/4312 от 24.04.2023	Исх. № 3763 от 23.05.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
2	Кавалеровский МР	Исх. № 20/4313 от 24.04.2023	Исх. № 20-4313 от 24.04.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
3	Уссурийский ГО	Исх. № 20/4316 от 24.04.2023	Исх. № 1814 от 24.04.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
4	Спасский МР	Исх. № 20/4317 от 24.04.2023	Исх. № 2093 от 25.04.2023	Ответ предоставлен, информация не полная
5	Надеждинский МР	Исх. № 20/4319 от 24.04.2023	Исх. № 3935 от 29.05.2023	Ответ предоставлен, информация не полная

Получение уточняющей информации по перечням, поступившим в соответствии со ст. 14 и 16 № 237-ФЗ от 03.07.2016 «О ГКО»

В целях получения расшифровки параметров сооружений, поступивших в составе перечней, в соответствии со ст. 16 и 24 237-ФЗ «О ГКО» был направлен ряд завросов в адрес Управления Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю.

Сведения о количестве запросов (в том числе повторных) и поступивших ответов представлены в таблице.

Таблица 3.5.3 – Письма в Управление Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии по Приморскому краю и предоставленные ответы

№ п/п	Реквизиты запроса информации	Реквизиты документа о предоставлении информации	Статус
1	Исх. № 03-06/72 от 04.02.2020	Исх. № 10-515 от 12.03.2020	Ответ предоставлен
2	Исх. № 03-06/93 от 11.02.2020	Исх. № 10-312 от 12.02.2020	Ответ предоставлен
3	Исх. № 03-06/109 от 17.02.2020	Исх. № 10-370 от 18.02.2020	Ответ предоставлен
4	Исх. № 03-06/125 от 20.02.2020	Исх. № 10-447 от 02.03.2020	Ответ предоставлен
5	Исх. № 03-06/136 от 26.02.2020	Исх. № 10-415 от 26.02.2020	Ответ предоставлен
6	Исх. № 03-06/154 от 28.02.2020	Исх. № 10-451 от 03.03.2020	Ответ предоставлен
7	Исх. № 03-06/148 от 28.02.2020	Исх. № 10-435 от 02.03.2020	Ответ предоставлен
8	Исх. № 03-06/298 от 24.03.2020	Исх. № 10-614 от 25.03.2020	Ответ предоставлен
9	Исх. № 03-06/307 от 25.03.2020	Ответ не предоставлен
10	Исх. № 03-06/442 от 29.04.2020	Исх. № 10-862 от 30.04.2020	Ответ предоставлен
11	Исх. № 03-06/447 от 30.04.2020	Исх. № 10-874 от 06.05.2020	Ответ предоставлен
12	Исх. № 03-06/466 от 12.05.2020	Исх. № 10-925 от 13.05.2020	Ответ предоставлен
13	Исх. № 03-06/480 от 15.05.2020	Ответ не предоставлен
14	Исх. № 03-06/484 от 15.05.2020	Исх. № 10-975 от 19.05.2020	Ответ предоставлен
15	Исх. № 03-06/493 от 18.05.2020	Исх. № 10-976 от 19.05.2020	Ответ предоставлен
16	Исх. № 03-06/499 от 20.05.2020	Исх. № 10-1000 от 21.05.2020	Ответ предоставлен
17	Исх. № 03-09/526 от 27.05.2020	Исх. № 10-1059 от 28.05.2020	Ответ предоставлен
18	Исх. № 03-09/528 от 27.05.2020	Ответ не предоставлен
19	Исх. № 03-09/546 от 01.06.2020	Ответ не предоставлен
20	Исх. № 01-05/571 от 08.06.2020	Ответ не предоставлен
21	Исх. № 03-09/568 от 08.06.2020	Исх. № 10-1180 от 09.06.2020	Ответ предоставлен
22	Исх. № 03-09/588 от 10.06.2020	Исх. № 10-1205 от 11.06.2020	Ответ предоставлен
23	Исх. № 03-06/625 от 26.06.2020	Ответ не предоставлен
24	Исх. № 01-05/674 от 07.07.2020	Ответ не предоставлен
25	Исх. № 03-16/677 от 08.07.2020	Ответ не предоставлен
26	Исх. № 03-06/715 от 17.07.2020	Ответ не предоставлен
27	Исх. № 03-06/766 от 06.08.2020	Исх. № 10-1614 от 10.08.2020	Ответ предоставлен
28	Исх. № 03-06/774 от 10.08.2020	Исх. № 10-1625 от 11.08.2020	Ответ предоставлен
29	Исх. № 03-06/783 от 11.08.2020	Ответ не предоставлен
30	Исх. № 03-06/823 от 21.08.2020	Ответ не предоставлен
31	Исх. № 03-06/883 от 31.08.2020	Ответ не предоставлен
32	Исх. № 03-09/1042 от 21.10.2020	Исх. № 10-2071 от 26.10.2020	Ответ предоставлен
33	Исх. № 03-06/1059 от 29.10.2020	Исх. № 10-2168 от 12.11.2020	Ответ предоставлен
34	Исх. № 03-06/1087 от 10.11.2020	Ответ не предоставлен
35	Исх. № 03-06/1090 от 10.11.2020	Исх. № 10-2192 от 16.11.2020	Ответ предоставлен
36	Исх. № 03-05/477 от 12.05.2021	Исх. № 10-932 от 17.05.2021	Ответ предоставлен
37	Исх. № 03-06/513 от 19.05.2021	Ответ не предоставлен
38	Исх. № 03-06/525 от 21.05.2021	Ответ не предоставлен
39	Исх. № 03-06/547 от 27.05.2021	Исх. № 10-1059 от 28.05.2021	Ответ предоставлен
40	Исх. № 03-06/588 от 07.06.2021	Исх. № 10-1151 от 10.06.2021	Ответ предоставлен
41	Исх. № 03-06/604 от 11.06.2021	Исх. № 10-1176 от 15.06.2021	Ответ предоставлен
42	Исх. № 03-06/784 от 23.07.2021	Исх. № 10-1498 от 29.07.2021	Ответ предоставлен
43	Исх. № 03-06/799 от 28.07.2021	Исх. № 10-1499 от 29.07.2021	Ответ предоставлен
44	Исх. № 03-09/815 от 02.08.2021	Ответ не предоставлен
45	Исх. № 03-06/827 от 04.08.2021	Исх. № 10-1448 от 05.08.2021	Ответ предоставлен
46	Исх. № 03-06/835 от 06.08.2021	Исх. № 10-1589 от 12.08.2021	Ответ предоставлен
47	Исх. № 03-06/844 от 10.08.2021	Исх. № 10-1603 от 16.08.2021	Ответ предоставлен
48	Исх. № 03-06/897 от 23.08.2021	Исх. № 10-1721 от 06.09.2021	Ответ предоставлен
49	Исх. № 03-05/905 от 24.08.2021	Исх. № 10-1722 от 06.09.2021	Ответ предоставлен
50	Исх. № 03-06/951 от 03.09.2021	Исх. № 10-1725.от 07.09.2021	Ответ предоставлен
51	Исх. № 03-06/952 от 03.09.2021	Исх. № 10-1726 от 07.09.2021	Ответ предоставлен
52	Исх. № 03-06/979 от 09.09.2021	Исх. № 10-1775 от 15.09.2021	Ответ предоставлен
53	Исх. № 03-06/1010 от 17.09.2021	Исх. № 10-1864 от 28.09.2021	Ответ предоставлен
54	Исх. № 03-06/1029 от 23.09.2021	Исх. № 10-1875 от 29.09.2021	Ответ предоставлен
55	Исх. № 03-06/1040 от 27.09.2021	Ответ не предоставлен
56	Исх. № 03-06/1059 от 01.10.2021	Исх. № 10-1929 от 07.10.2021	Ответ предоставлен
57	Исх. № 03-06/1146 от 20.10.2021	Исх. № 10-2053 от 22.10.2021	Ответ предоставлен
58	Исх. № 03-06/1174 от 26.10.2021	Исх. № 10-2166 от 09.11.2021	Ответ предоставлен
59	Исх. № 03-05/1202 от 03.11.2021	Исх. № 10-2186 от 11.11.2021	Ответ предоставлен
60	Исх. № 03-06/1233 от 10.11.2021	Исх. № 10-2310 от 26.11.2021	Ответ предоставлен
61	Исх. № 03-05/1267 от 17.11.2021	Ответ не предоставлен
62	Исх. № 03-05/11 от 12.01.2022	Исх. № 10-317/22 от 14.01.2022	Ответ предоставлен
63	Исх. № 03-06/126 от 02.02.2022	Исх. № 10-1602/22 от 08.02.2022	Ответ предоставлен
64	Исх. № 03-08/202 от 03.03.2022	Исх. № 10-2713/22 от 03.03.2022	Ответ предоставлен
65	Исх. № 03-06/266 от 17.03.2022	Исх. № 10-3552/22 от 22.03.2022	Ответ предоставлен
66	Исх. № 03-08/396 от 07.04.2022	Исх. № 10-4531/22 от 12.04.2022	Ответ предоставлен
67	Исх. № 03-08/559 от 19.05.2022	Ответ не предоставлен
68	Исх. № 03-08/605 от 25.05.2022	Исх. № 10-6761/22 от 31.05.2022	Ответ предоставлен
69	Исх. № 03-08/639 от 02.06.2022	Исх. № 10-7168/22 от 08.06.2022	Ответ предоставлен
70	Исх. № 03-08/703 от 21.06.2022	Исх. № 10-7832/22 от 23.06.2022	Ответ предоставлен
71	Исх. № 03-08/727 от 21.06.2022	Исх. № 10-7876/22 от 24.06.2022	Ответ предоставлен
72	Исх. № 03-08/798 от 04.07.2022	Исх. № 10-8603/22 от 11.07.2022	Ответ предоставлен
73	Исх. № 03-08/835 от 11.07.2022	Исх. № 10-8757/22 от 13.07.2022	Ответ предоставлен
74	Исх. № 03-08/871 от 18.07.2022	Исх. № 10-9152/22 от 21.07.2022	Ответ предоставлен
75	Исх. № 03-06/986 от 09.08.2022	Исх. № 10-9978/22 от 10.08.2022	Ответ предоставлен
76	Исх. № 03-08/1011 от 15.08.2022	Исх. № 10-10190/22 от 16.08.2022	Ответ предоставлен
77	Исх. № 03-08/1433 от 21.11.2022	Исх. № 22-11613/22 от 15.12.2022	Ответ предоставлен
78	Исх. № 03-08/1445 от 23.11.2022	Исх. № 10-14684/22 от 28.11.2022	Ответ предоставлен
79	Исх. № 03-08/1507 от 05.12.2022	Исх. № 10-15191/22 от 08.12.2022	Ответ предоставлен
80	Исх. № 03-08/1568 от 19.12.2022	Ответ не предоставлен

В целях уточнения вида 430 объектов недвижимости «здание», расположенных на территории Приморского края, в филиал ППК «Роскадастр» по Приморскому краю направлен запрос от 25.05.2023 Исх. № 03-06/529 по причине расхождения сведений с наименованием объектов недвижимости «сооружение».

Письмом от 15.06.2023 Исх. № 23-2846 филиал ППК «Роскадастр» по Приморскому краю сообщил о предоставлении и соответствии имеющейся информации.

Получение информации в отношении объектов транспортной инфраструктуры

Для получения данных о размещении автомобильных дорог на территории Приморского края письмом от 30.08.2021 Исх. № 03-06/931, направленным в адрес Министерства транспорта и дорожного хозяйства ПК, запрошены необходимые графические материалы.

Письмом от 05.10.2021 Исх. № 16/10439/8 Министерство транспорта и дорожного хозяйства ПК предоставило всю имеющуюся информацию. Поскольку в ответе сведения представлены не полностью, расчет был произведен на основании цифровых тематических карт.

Получение информации в отношении объектов капитального строительства
в составе Учреждений, предприятий и организаций здравоохранения

Письмом от 26.01.2023 Исх. № 03-06/64 был отправлен запрос в адрес Министерства здравоохранения ПК о предоставлении перечня объектов капитального строительства в составе Учреждений, предприятий и организаций здравоохранения.

Министерством здравоохранения ПК письмом от 03.02.2023 Исх. № 18-1134 были представлены имеющаяся сведения не в полном объеме.

Получение информации в отношении объектов капитального строительства
в составе Учреждений, предприятий и организаций науки и образования

Письмом от 27.01.2023 Исх. № 03-06/67 был отправлен запрос в адрес Министерства образования Приморского края о предоставлении перечня объектов капитального строительства в составе Учреждений, предприятий и организаций науки и образования.

Министерством образования Приморского края письмом от 27.01.2023
Исх. № 23/6837 были представлены имеющиеся сведения не в полном объеме. Письмом
от 21.04.2023 Исх. № 23/6993 информация была незначительно дополнена. Полученные сведения представлены не в полном объеме и носят информативный характер.

Получение информации об объектах культурного наследия (памятников истории и культуры) регионального и федерального значения

В целях получения сведений об объектах культурного наследия (памятников истории и культуры) регионального и федерального значения письмом от 25.01.2023
Исх. № 03-06/61 был направлен запрос в адрес инспекции по охране объектов культурного наследия Приморского края.

Необходимая информация отправлена в ответ Учреждению письмом от 16.02.2023 Исх. № 656-02-18/420 и использована в работе.

Получение перечней объектов недвижимости (гаражных боксов) входящих
в состав гаражно-строительных кооперативов

Ввиду большого количества поступивших обращений от юридических и физических лиц в рамках статьи 22 Федерального закона № 237-ФЗ «О государственной кадастровой оценке» в отношении гаражных боксов входящих в состав гаражно-строительных кооперативов, в адрес председателей ГСК, членами которых были направлены данные обращения, Учреждением направлено 183 запроса.

Письмом б/н от 17.02.2023 председатель ГСК «Путеец-2 (Карьер)» предоставил информацию о характеристиках гаражных боксов.

Письмом б/н от 25.05.2023 председатель ГСК «Локомотив-8» и письмом б/н от 19.04.2023 председатель ГСК «Тюльпан» предоставили необходимые сведения.

Письмом от 28.02.2023 Исх. № 1 председатель ГСК № 85 предоставил сведения
о земельном участке, на котором расположен кооператив и сопутствующую информацию, письмом от 12.04.2023 Исх. № 2 проинформировал о невозможности предоставления полных сведений, приложив копии плана ГСК.

Полученные сведения были использованы для расчета кадастровой стоимости объектов капитального строительства (помещения - гаражные боксы).

Сбор сведений о подключении объектов недвижимости к инженерным сетям электроснабжения, теплоснабжения, водоснабжения и водоотведения

В целях получения информации от ресурсоснабжающих организаций, обеспечивающих предоставление коммунальных услуг, а также о зонах, в пределах которых имеется подключение к сетям электроснабжения, водоснабжения, канализации, теплоснабжения
и газоснабжения ГБУ направлены соответствующие запросы.

Сведения о количестве запросов (в том числе повторных) и поступивших ответов представлены в таблице ниже.

Таблица 3.5.4 – Письма в ресурсоснабжающие организации о наличии централизованного подключения объектов недвижимости к коммуникациям

№ п/п	Наименование	Реквизиты запроса информации	Реквизиты документа о предоставлении информации	Статус
1	КГУП "Примтеплоэнерго"	Исх. № 03-06/957 от 03.08.2022	ИСХ. № 3188/0041 от 11.08.2022 ИСХ. № 343/0041 от 13.10.2022	Ответ предоставлен
2	ПАО "ДЭК"	Исх. № 03-06/929 от 29.07.2022 Исх. № 03-06/959 от 03.08.2022 Исх. № 03-06/1392 от 10.11.2022	ИСХ № 3-63/4879 от 15.11.2022	Ответ предоставлен, информации нет
3	МУП "ВПЭС"	Исх. № 03-06/969 от 05.08.2022	Ответ не предоставлен
4	АО "ДРСК"	Исх. № 03-06/948 от 02.08.2022 Исх. № 03-06/980 от 02.08.2022	ИСХ № 02-213-33/2089 от 16.08.2022 ИСХ № 04-413/3-05-1877 от 25.08.2022	Ответ предоставлен, информация не полная
5	Филиал "Приморская генерация" АО "ДГК"	Исх. № 03-06/947 от 02.08.2022 Исх. № 03-06/954 от 02.08.2022	ИСХ № 110-01/1808 от 31.08.2022	Ответ предоставлен
6	Филиал АО "СО ЕЭС" Приморское РДУ	Исх. № 03-06/952 от 02.08.2022	Исх. № Р45-а-II-19-1225 от 12.08.2022	Ответ получен, информации нет
7	Октябрьское районное МУПС	Исх. № 03-06/1003 от 11.08.2022	Ответ не предоставлен
8	МУП Хорольского муниципального округа Приморского края электрических сетей	Исх. № 03-06/1005 от 11.08.2022	Ответ не предоставлен
9	МУП «Уссурийск-Электросеть"	Исх. № 03-06/1008 от 11.08.2022	ИСХ № 3457 от 26.08.2022	Ответ предоставлен
10	Администрация Красноармейского р-на	Исх. № 03-06/1110 от 05.09.2022	ИСХ № 11-3951 от 20.09.2022	Ответ предоставлен
11	АО "Арсеньевэлектросервис"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 867 от 14.09.2022	Ответ предоставлен
12	АО "Оборонэнерго"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 4843 от 19.08.2022	Ответ предоставлен, информации нет
13	ООО "Дальневосточная энергосетевая компания"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
14	ООО "Коммунальные сети"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
15	АО "СпасскЭлектросеть"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 528 от 09.09.2022	Ответ предоставлен, информации нет
16	ООО "Спасскэлектроконтроль"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
17	АО "Кавалеровская электросеть"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 423 от 11.10.2022	Ответ предоставлен
18	ООО "Кировские электросети"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
19	ООО «Мобисет»	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 25/08-39 от 25.08.2022	Ответ предоставлен, информации нет
20	ООО «Хасанкоммунэнерго»	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
21	ООО "Приморская ГРЭС"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 22-10/754 от 14.10.2022	Ответ предоставлен
22	ООО "Территориальная Энергосетесвая Компания"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
23	ООО "Распределительные энергетические сети"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
24	ОАО «Михайловскагропромэнерго»	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 216 от 18.08.2022	Ответ предоставлен
25	ООО «Мик Восток»	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
26	ООО "ДВ Энергетика"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 25 от 12.09.2022	Ответ предоставлен, информации нет
27	ООО "Артемовская электросетевая компания"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
28	ООО "Электросеть Восточная"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
29	АО "Коммунэлектросервис"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 1125 от 07.09.2022	Ответ предоставлен, информация не полная
30	ООО "Инфраструктура"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
31	ООО "УК ПВЭСиК"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
32	ООО "Энергетические сети Преображения"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
33	ООО "Энергия"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 35 от 30.08.2022	Ответ предоставлен, информации нет
34	ООО "ЖКХ"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
35	АО "Электросервис"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
36	ООО "Дальневосточная энергетическая компания"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
37	Филиал ОАО "РЖД" центральная дирекция инфраструктуры дальневосточная дирекция инфраструктуры Уссурийская дистанция пути	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 1466/ДВ ЭЧЗ от 30.09.2022	Ответ предоставлен, информации нет
38	АО «Дальневосточная энергетическая управляющая компания - Генерация Сети»	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № ДВЭУК-ГС-01-28.2-1240 от 13.09.2022	Ответ предоставлен
39	АО "ДГК" Партизанская ГРЭС	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 112-01/1128 от 23.08.2022	Ответ предоставлен, информации нет, перенаправление запроса
40	ООО "Траст"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
41	ООО ФСК "Никита"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
42	МБУ "Специализированная коммунальная служба"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 146 от 18.10.2022	Ответ предоставлен
43	ООО "Дальневосточные электрические сети"	ИСХ № 03-06/1012 от 15.08.2022	ИСХ № 421 от 13.09.2022	Ответ предоставлен, информация не полная
44	КГУП "Примводоканал"	ИСХ № 03-06/968 от 05.08.2022	ИСХ № 11-17/9958 от 18.08.2022	Ответ получен, информацию дать не могут
45	Муниципальное унитарное предприятие «Жилищно – коммунальное хозяйство»	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 89/09/2022-п от 21.09.2022	Ответ предоставлен
46	МУП «Коммунальный Комплекс Пластун»	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 440 от 19.08.2022	Ответ предоставлен
47	МУП Пожарского муниципального района "Лидер"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 290 от 06.12.2022	Ответ предоставлен
48	МУП "Уссурийск-Водоканал"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 1-07/3397 от 22.08.2022 ИСХ Б/Н от 24.08.2022	Ответ предоставлен
49	МКП Районное хозяйственное управление Партизанского муниципального района	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 565/1 от 14.08.2022	Ответ предоставлен
50	Муниципальное унитарное предприятие «Водоканал»	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 43 от 14.11.2022	Ответ предоставлен
51	Муниципальное предприятие «Гидросеть» Кировского городского поселения Приморского края	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
52	МУП "Покровское"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
53	МУП "Липовецкое"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 267 от 16.08.2022	Ответ предоставлен, информация не полная
54	МУП ЖКХ "Ольга"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
55	Управляющая компания «МУП Коммунсервис»	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 1055 от 08.09.2022	Ответ предоставлен
56	МУП "Славянка Водоканал"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 357 от 16.08.2022	Ответ предоставлен
57	МУП "Зарубино ДВ"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 32 от 02.09.2022	Ответ предоставлен
58	МУП «Анучинское ЖКХ»	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 66 от 14.11.2022	Ответ предоставлен
59	МУП "Кирос"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
60	МУП "Водоканал"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
61	МУП "Водопроводные сети"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
62	МУП «Лазо-Комплекс»	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
63	МУП "Находка-Водоканал"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	ИСХ № 2311 от 29.28.2022	Ответ предоставлен
64	МУА "Сучанский Водоканал"	ИСХ № 03-06/1013 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
65	ООО «СпасскКоммуналСервис»	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	б/н от 15.11.2022	Ответ предоставлен
66	ООО УК "СпасскЖилСервис"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	б/н от 15.11.2022	Ответ предоставлен
67	ООО «Коммунальщик Профи»	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
68	ООО "Кристалл"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
69	ООО "Феникс"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
70	ООО "Водоканал Арсеньев"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № 745 от 24.11.2022	Ответ предоставлен
71	ООО "Лучегорский Водоканал"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № 214 от 22.08.2022	Ответ предоставлен, информация не полная
72	ООО "УК ПВЭСиК"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № 383 от 17.10.2022	Ответ предоставлен
73	ООО "Варфоломеевская управляющая компания"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
74	ООО "Водоканал - Сервис"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
75	ООО "Восток"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № 578 от 24.11.2022	Ответ предоставлен
76	ООО "Водоресурс"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
77	ООО "Водосток"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
78	ООО "Водосток"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
79	ИП Клемба Дмитрий Иванович	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № 42 от 12.09.2022	Ответ предоставлен
80	АО «ГРК АИР»	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № б/н от 13.09.2022, ИСХ № 6/2133 от 06.12.2022	Ответ предоставлен
81	ООО "Цефей"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
82	ОАО "РЖД"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
83	ООО «Форд-Ност»	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ 694 от 22.09.2022	Ответ предоставлен
84	ООО "Чистая вода плюс"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № 294 от 09.09.2022	Ответ предоставлен
85	ООО «Дельта»	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	ИСХ № 744 от 27.09.2022	Ответ предоставлен
86	ЖКС №10/2 с. Галенки ЖКО № 10 г. Комсомольск на Амуре филиала ФГБУ "ЦЖКУ" МО РФ по ВКС	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
87	АО "Жилищно-коммунальное управление"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
88	ООО "Тритера"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
89	ООО УК "Партнеры"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
90	УК "Комфорт"	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
91	ИП Коротков	ИСХ № 03-06/1021 от 15.08.2022	Ответ не предоставлен
92	ООО "Горный ключ"	Исх. № 03-06/1070 от 25.08.2022	ИСХ № 79 от 09.09.2022	Ответ предоставлен
93	ООО "Дельта"	Исх. № 03-06/1068 от 25.08.2022	Ответ не предоставлен
94	ООО "Коммунальная компания"	Исх. № 03-06/1073 от 25.08.2022	ИСХ № 54 от 05.09.2022	Ответ предоставлен, информации нет
95	ООО "Стройка плюс"	Исх. № 03-06/1072 от 25.08.2022	Ответ не предоставлен
96	МУП "ЖКХ"	Исх. № 03-06/1076 от 26.08.2022	ИСХ 89/09/2022-п от 21.09.2022	Ответ предоставлен
97	ООО "Чистая вода"	Исх. № 03-06/1079 от 26.08.2022	Ответ не предоставлен
98	Администрация Красноармейского муниципального	Исх. № 03-06/1110 от 05.09.2022	ИСХ № 11-3957 от 20.09.2022	Ответ предоставлен
99	МУП "Коммунальный комплекс п. Терней"	Исх. № 03-06/1296 от 17.10.2022	Ответ не предоставлен
100	КГУП "Примтеплоэнерго"	Исх. № 03-06/960 от 03.08.2022 Исх. № 03-06/957 от 03.08.2022	ИСХ № 3188/0041 от 11.08.2022 ИСХ № 343/0041 от 13.10.2022	Ответ предоставлен
101	АО "ДГК" филиал "Приморские тепловые сети"	Исх. № 03-06/1077 от 26.08.2022	ИСХ. № 114-03/3225 от 05.09.2022	Ответ предоставлен
102	ООО "ИКС-Фокино"	Исх. № 03-06/955 от 02.08.2022	ИСХ. № 02-806 от 15.09.2022	Ответ предоставлен
103	АО "Уссурийское предприятие тепловых сетей"	Исх. № 03-06/946 от 02.08.2022	ИСХ. № 6288 от 25.08.2022	Ответ предоставлен
104	АО "Теплоэнергетическая компания"	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
105	ООО "ЖЭУ Волчанец"	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
106	ООО "БМК"	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
107	ООО "Интеллектуальные коммунальные системы поселок Новый"	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
108	Дальневосточная дирекция по тепловодоснабжению и водоотведению Уссурийский территориальный участок - 3	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
109	АО "ДГК" Приморские тепловые сети	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
110	ЖКС № 5 ФИЛИАЛА ФГБУ "ЦЖКУ" МО РФ ПО ВВО (по воде и теплу)	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	ИСХ № 370/У/4/5/1676 от 13.09.2022	Ответ получен
111	ЗАО "Востокбункер"	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
112	ОАО "Импульс"	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	Ответ не предоставлен
113	ООО "А-ЛИСА"	ИСХ № 03-06/1078 от 06.08.2022	ИСХ № 15/А от 14.09.2022	Ответ предоставлен, информации нет

Сбор информации, поступающей на рассмотрение с декларациями о характеристиках объектов недвижимости

В целях учета сведений об объектах капитального строительства, ГБУ «Центр кадастровой оценки Приморского края» осуществляет прием деклараций от граждан на этапе сбора и обработки информации до определения кадастровой стоимости объектов недвижимости.

За 2019 – 2023 годы принято и учтено 88 деклараций о характеристиках объектов капитального строительства.

Получение прочей информации в целях определения кадастровой стоимости

Письмом от 19.12.2022 № Исх. 01-07/1569, направленным в адрес АО «Оператор информационной системы» ГИС «ЖКХ», запрошена вся имеющаяся информация по жилищному фонду.

Письмом от 11.01.2023 № ОИС/АЕ/4 ГИС «ЖКХ» представил информацию о перенаправлении запроса в адрес Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации. В дополнение письмом от 26.01.2023 Исх. № ОИС/БЗ/15 проинформировал об отказе в предоставлении сведений.

Запросы, направленные с целью согласования видов использования объектов недвижимости, подлежащих ГКО

В соответствии с пунктом 23 Методических указаний Учреждение вправе направить в органы местного самоуправления сведения о фактическом использовании объектов недвижимости для согласования. Сведения о фактическом использовании объектов недвижимости для согласования с органами местного самоуправления приведены в Приложении 1.5.

В адрес глав Городских округов, Муниципальных районов и Муниципальных образований Учреждением отправлены письма о согласовании фактического использования объектов недвижимости на территории Приморского края, подлежащих ГКО на территории Приморского края.

Сводная информация о направленных письмах представлена в таблице ниже.

Таблица 3.5.5 – Реквизиты запросов на согласование фактического использования объектов недвижимости на территории Приморского края

№ п/п	Наименование	Реквизиты запроса информации по земельным участкам
1	Анучинский МО	Исх. № 03-06/424 от 02.05.2023
2	Арсеньевский ГО	Исх. № 03-06/435 от 03.05.2023
3	Артемовский ГО	Исх. № 03-06/441 от 03.05.2023
4	Большой камень ГО	Исх. № 03-06/437 от 03.05.2023
5	Владивостокский ГО	Исх. № 03-06/438 от 03.05.2023
6	ГО ЗАТО Фокино	Исх. № 03-06/475 от 05.05.2023
7	ГО Спасск-Дальний	Исх. № 03-06/479 от 05.05.2023
8	Дальнегорский ГО	Исх. № 03-06/476 от 05.05.2023
9	Дальнереченский ГО	Исх. № 03-06/442 от 04.05.2023
10	Дальнереченский МР	Исх. № 03-06/460 от 05.05.2023
11	Кавалеровский МО	Исх. № 03-06/478 от 05.05.2023
12	Кировский МР	Исх. № 03-06/458 от 05.05.2023
13	Красноармейский МР	Исх. № 03-06/480 от 05.05.2023
14	Лазовский МО	Исх. № 03-06/477 от 05.05.2023
15	Лесозаводский ГО	Исх. № 03-06/474 от 05.05.2023
16	Михайловский МР	Исх. № 03-06/457 от 05.05.2023
17	Надеждинский МР	Исх. № 03-06/473 от 05.05.2023
18	Находкинский ГО	Исх. № 03-06/472 от 05.05.2023
19	Октябрьский МО	Исх. № 03-06/471 от 05.05.2023
20	Ольгинский МР	Исх. № 03-06/470 от 05.05.2023
21	Партизанский ГО	Исх. № 03-06/469 от 05.05.2023
22	Партизанский МР	Исх. № 03-06/468 от 05.05.2023
23	Пограничный МО	Исх. № 03-06/467 от 05.05.2023
24	Пожарский МО	Исх. № 03-06/466 от 05.05.2023
25	Спасский МР	Исх. № 03-06/465 от 05.05.2023
26	Тернейский МО	Исх. № 03-06/464 от 05.05.2023
27	Уссурийский ГО	Исх. № 03-06/456 от 05.05.2023
28	Ханкайский МО	Исх. № 03-06/455 от 05.05.2023
29	Хасанский МО	Исх. № 03-06/454 от 05.05.2023
30	Хорольский МО	Исх. № 03-06/453 от 05.05.2023
31	Черниговский МР	Исх. № 03-06/452 от 05.05.2023
32	Чугуевский МО	Исх. № 03-06/448 от 05.05.2023
33	Шкотовский МР	Исх. № 03-06/450 от 05.05.2023
34	Яковлевский МР	Исх. № 03-06/449 от 05.05.2023

Сводная информация о предоставленных ответах представлена в таблице ниже.

Таблица 3.5.6 – Письма о предоставлении информации

№ п/п	Наименование	Реквизиты документа о предоставлении информации	Статус
1	Анучинский МО
2	Арсеньевский ГО	Исх. № СЧ-27/1920 от 17.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
3	Артемовский ГО	Исх. № Р-01-4466 от 05.06.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
4	Большой камень ГО
5	Владивостокский ГО	Исх. № 6520д/30 от 25.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
6	ГО ЗАТО Фокино	Исх. № 3026 от 23.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
7	ГО Спасск-Дальний	б/н от 06.06.2023	Ответ предоставлен
8	Дальнегорский ГО	Исх. № 2228/у от 13.06.2023	Ответ предоставлен, информации нет
9	Дальнереченский ГО	Исх. № 1-11/2648 от 15.05.2023	Ответ предоставлен, информации нет
10	Дальнереченский МР
11	Кавалеровский МО
12	Кировский МР
13	Красноармейский МР	Исх. № 11-2406 от 20.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
14	Лазовский МО
15	Лесозаводский ГО	Исх. № 4051 от 31.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
16	Михайловский МР	Исх. № 2554/П/З-7 от 22.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
17	Надеждинский МР
18	Находкинский ГО	Исх. № 13.2-9-2934 от 06.06.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
19	Октябрьский МО	Исх. № 2023-2682и от 06.06.2023	Ответ предоставлен, информации нет
20	Ольгинский МР	Исх. № 2111-1/6 от 07.06.2023	Ответ предоставлен
21	Партизанский ГО
22	Партизанский МР
23	Пограничный МО	Исх. № 3443 от 06.06.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
24	Пожарский МО
25	Спасский МР
26	Тернейский МО	Исх. № 2974 от 25.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
27	Уссурийский ГО	Исх. № 11-01/14/2439 от 15.05.2023	Ответ предоставлен, информации нет
28	Ханкайский МО	Исх. № 2784 от 22.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
29	Хасанский МО
30	Хорольский МО	Исх. 06/4423 от 08.06.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
31	Черниговский МР	Исх. № 2117 от 22.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
32	Чугуевский МО
33	Шкотовский МР	Исх. № 8-1516 от 29.05.2023	Ответ предоставлен, информация неполная
34	Яковлевский МР

Расчет значений ценообразующих факторов

Расчет значений графических ценообразующих факторов для объектов оценки капитального строительства подлежащих ГКО был выполнен в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2.

Расчет значений графических ценообразующих факторов выполнен с использованием методов расчета со следующими параметрами расчета:

Расстояние от границы до центра ближайшего. Данный метод расчета может использоваться для любого типа ценообразующих факторов: площадных, линейных, точечных. Во временную таблицу записываются координаты центроидов графических объектов из слоя ценообразующего фактора. Для всех объектов рассчитывается минимальное расстояние от центроида объекта до центроида каждого объекта ценообразующего фактора. Выбирается минимальное из расстояний, что и будет значением фактора (Рисунок 3.5.1). Значением ценообразующего фактора для представленного объекта оценки будет значение «C».

Рисунок 3.5.1 – Расчет в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2 по методу «Расстояние от центра до центра ближайшего»

Расстояние от границы до границы ближайшего. Данный метод расчета может использоваться для любого типа ценообразующих факторов: площадных, точечных, линейных. (Примечание: данный метод расчета рекомендуется использовать для типа ценообразующих факторов линейных и площадных объектов). Для слоя ценообразующего фактора создается дополнительный слой. Слой представляет собой сетку, состоящую из площадных объектов – квадратов, покрывающую всю проекцию исходного слоя ценообразующего фактора. Введем обозначение такого дополнительного слоя – Т1. Создается второй временный слой, в который помещаются графические объекты из слоя ценообразующего фактора. Обозначим этот слой Т2. Далее находим на слое Т1 квадраты-пересечения с границами объектов слоя Т2. Невошедшие в пересечение объекты слоя Т1 – удаляются. Слой Т1 становится слоем ценообразующего фактора. Расчет сводится к предыдущему методу – расстояние до центра ближайшего, то есть рассчитывается расстояние от центроида каждого квадрата слоя Т1 до границы объекта: объекта оценки.

Рисунок 3.5.2 – Расчет в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2 по методу «Расстояние от центра до границы ближайшего»

Объекты 1,2 на рисунке – это объекты слоя ценообразующего фактора. Заштрихованные квадраты – это объекты нового слоя ценообразующего фактора T1. Значением фактора для представленного объекта оценки будет значение «а».

Принадлежность к зоне. Данный метод используется для расчета значений ценообразующего фактора по площадным объектам. В настройке типа расчета предусмотрена возможность выбрать поле со значением из слоя (Настройка «Атрибут»). Для всех объектов расчета ищется пересечение с зонами – графическими объектами на слое ценообразующего фактора. Если есть пересечение с зоной хотя бы в одной точке, то значением фактора будет значение выбранного атрибута. Если объект расчета попадает в несколько зон, то выбирается та, площадь покрытия которой максимальна.

Особенностью вышеописанных методов является то, что расчет расстояний от объекта оценки до расчетных объектов производится по прямой. Полученное значение, в целом, отражает общую картину удаленности объектов между собой, однако, зачастую, может искажать его реальное значение, например, как в случае расстояния от ЗАТО Фокино до администрации г. Владивостока. Расстояние между населенными пунктами по прямой составляет около 45 км, однако, реальное значение расстояния около 130 км. Поэтому, с использованием высокоуровневого языка программирования Python были рассчитаны значения расстояний от объектов оценки до расчетных объектов по дорогам. Из открытого источника OpenStreetMap с применением библиотек osmnx143 OSMnx. Tutorial. Электронный доступ: https://osmnx.readthedocs.io/en/stable/index.html (библиотека, позволяющая загружать, обрабатывать, визуализировать и анализировать уличные сети OpenStreetMap) и networkx144 Networkx. Tutorial. Электронный доступ: https://networkx.org/documentation/stable/tutorial.html (библиотека, предназначенная для создания, манипуляции и изучения структуры, динамики и функционирования сложных сетевых структур) были выгружены графы дорожной сети по основным населенным пунктам – Владивосток, Артем, Уссурийск, Находка и по Приморскому краю в целом. При этом граф дорожной сети Владивостока включал в себя Владивостокский городской округ, за исключением о.Попова и п-ов Песчаный. Граф дорожной сети Артема включал территорию Артемовского городского округа.

Рисунок 3.5.3 - Граф дорожной сети для модели Владивостока

Рисунок 3.5.4 - Граф дорожной сети для модели Артема

Рисунок 3.5.5 - Граф дорожной сети для модели Находки

Рисунок 3.5.6 - Граф дорожной сети для модели Уссурийска

Рисунок 3.5.7 - Граф дорожной сети для модели Приморского края

Для формирования графов крупных населенных пунктов и края использовалась разная методика. Для края выгружался упрощенный граф, где вершинами являлись перекрестки дорог или концевые точки дорог, в то время как для Владивостока, Артема, Уссурийска, Находки выгружался более детальный граф, где вершинами считалось любое искажение дороги.

Рисунок 3.5.8 - Сравнение методик построения упрощенного графа для Приморского края (левый рисунок) и детального графа для Владивостока (правый рисунок)145 OSMnx: Python for Street Networks. Электронный доступ: https://geoffboeing.com/2016/11/osmnx-Python-street-networks/

Использование детального графа для крупных населенных пунктов обусловлено тем, что в рамках города необходимо максимально точно рассчитать расстояние между объектами. Расчет расстояний производился с использованием функции nearest_nodes библиотеки osmnx, которая на вход получает координаты объекта, ищет ближайшую к заданной точке вершину графа (тоже самое делает с конечной точкой) и рассчитывает расстояние между двумя полученными вершинами. Если использовать упрощенный граф, то ближайшие вершины будут либо перекрестки, либо концевые точки, что может давать большую погрешность в расчетах.

Помимо расстояний между объектами рассчитывалось количество социально значимых объектов, расположенных на некотором расстоянии от объектов оценки. К социально значимым объектам относятся: объекты образования (детские сады, школы), остановки общественного транспорта, объекты здравоохранения (поликлиники, больницы), объекты торгового и развлекательного характера (торговые центры, супермаркеты, кафе, рестораны). Информация о расположении социально значимых объектов была получена из OpenStreetMap. Технически расчет был выполнен с использованием Python. Для каждого объекта оценки рассчитывалось геодезическое расстояние кратчайшего пути до каждой точки социально значимого объекта (функция geodesic библиотеки geopy.distance146 GeoPy. Tutorial. Электронный доступ: https://geopy.readthedocs.io/en/stable/ ). Далее определялся радиус, в пределах которого необходимо посчитать количество объектов,
и выбирались только те объекты, расстояние до которых меньше либо равно заданного радиуса.

Обоснование использования ценообразующих факторов, предусмотренных Методическими указаниями

В целях дальнейшего определения значений графических ценообразующих факторов для объектов оценки были сформированы цифровые тематические карты (далее – ЦТК) на все населенные пункты Приморского края.

Для того, чтобы описать объекты оценки в разрезе ценообразующих факторов, для каждого населенного пункта в формах сбора и для каждого объекта оценки указан код КЛАДР населенного пункта в соответствии с классификатором адресов России (КЛАДР) ФНС. Если код КЛАДР из перечня населенных пунктов соответствует коду КЛАДР, указанному в Перечне объектов оценки, то проверка или уточнение принадлежности данного объекта оценки к населенному пункту не производилась. Код КЛАДР уточнялся в следующих случаях:

Когда для объекта оценки указан код КЛАДР городского населенного пункта,
а по координатам, полученным из графической части перечня, данный объект оценки находится за границами соответствующего городского населенного пункта.

Когда для объекта оценки указан код КЛАДР, которого нет в перечне населенных пунктов или выявлены иные противоречия, к примеру, у объекта оценки указан код КЛАДР Городского округа Большой Камень, а кадастровый квартал данного объекта оценки расположен в Шкотовском муниципальном районе и т.п., то для данных объектов оценки производилось уточнение их местоположения по следующим допущениям:

если у объекта оценки есть координаты (в графической части перечня объектов оценки), то данному объекту оценки присваивался код КЛАДР населенного пункта, в который вошёл данный объект оценки;

если код КЛАДР, указанный в Перечне объектов оценки соответствует коду КЛАДР из перечня населенных пунктов и соответствует «Неформализованному описанию» и/или структурированному адресу, то данному объекту оценки код КЛАДР не менялся;

если у объекта оценки указан (не нулевой) кадастровый квартал, который полностью входит в границы городского населенного пункта, то данным объектам присваивался код КЛАДР соответствующего городского населенного пункта;

если у объекта оценки указан (не нулевой) кадастровый квартал, который полностью входит в границы городского населенного пункта, то данным объектам присваивался код КЛАДР соответствующего городского населенного пункта.

После получения заверенной информации по населенным пунктам специалисты Учреждения приступили к формированию/актуализации цифровых тематических карт.

Ниже приведен порядок формирования слоев ЦТК для каждого ценообразующего фактора, а также порядок расчёта значений ценообразующих факторов для объектов оценки.

Фактор «Расстояние до административных центров районов»

В соответствии с краевым законом от 14 ноября 2001 года № 161-КЗ «Об административно-территориальном устройстве Приморского края» территория Приморского края включает в себя 12 городских (административных) округов и 22 административных (муниципальных) районов.

По данным Перечня на 01.01.2023 в ЕГРН содержится информация о границах 14 муниципальных образований Приморского края. Для установления границ 5 городских округов и 15 муниципальных районов работниками Учреждения использовались данные из открытого источника OpenStreetMap, а именно геоинформационный слой «boundary-polygon». Результатом стал слой «25_2Z_Муниципальные_районы_ПК».

Рисунок 3.6.1 – Границы муниципальных районов Приморского края

Городские и сельские населенные пункты Приморского края

К городским населенным пунктам относятся города и городские поселки (поселки городского типа).

Сельскими являются все населенные пункты, не отнесенные к городским населенным пунктам.

Всего на территории Приморского края количество населенных пунктов составляет 683, из них 38 городских и 645 сельских населенных пунктов.

По данным Перечня на 01.01.2023 в ЕГРН содержится информация о границах 353 населенных пунктов (52 % от общего количества пунктов). Определение местоположения 330 границ населенных пунктов осуществлялось специалистами Учреждения по результатам ответов на письма-запросы в муниципальные образования Приморского края о предоставлении генеральных планов поселений. Запрашиваемая информация была предоставлена частично. Дополнительно были использованы данные из открытого источника OpenStreetMap,
а именно геоинформационный слой «settlement-polygon» (содержит в себе сведения о границах населенных пунктов), в результате обработки удалось установить границы 330 оставшихся населенных пунктов.

Таким образом, специалистами Учреждения были созданы вспомогательные слои «25_2Z_Границы_НП» на каждый муниципальный район, содержащий в себе сведения
о всех имеющихся границах населенных пунктов на территории Приморского края.

Для расчета значений фактора «Расстояние до административных центров районов», был создан слой «25_2Z_Административный_центр_МР (ГО)» по данным, собранным
с официальных сайтов администраций муниципальных районов. Сводная информация об административных центрах муниципальных районов приведена в таблице ниже.

Для идентификации слоев ЦТК и наименований, собираемых ценообразующих факторов, составлен перечень соответствий наименований и приведен в таблице ниже. Созданный слой представлен на рисунке ниже.

Таблица 3.6.1 – Административные центры муниципальных районов

№ п/п	Муниципальное образование	Административный центр
1	Арсеньевский ГО	г. Арсеньев
2	Артемовский ГО	г. Артем
3	Большой Камень ГО	г. Большой Камень
4	Владивостокский ГО	г. Владивосток
5	Дальнегорский ГО	г. Дальнегорск
6	Дальнереченский ГО	г. Дальнереченск
7	Лесозаводский ГО	г. Лесозаводск
8	Находкинкий ГО	г. Находка
9	Партизанский ГО	г. Партизанск
10	ГО Спасск-Дальний	г. Спасск-Дальний
11	Уссурийский ГО	г. Уссурийск
12	ЗАТО Фокино ГО	г. Фокино
13	Анучинский МО	с. Анучино
14	Дальнереченский МР	г. Дальнереченск
15	Кавалеровский МР	пгт. Кавалерово
16	Кировский МР	п. Кировский
17	Красноармейский МР	с. Новопокровка
18	Лазовский МО	с. Лазо
19	Михайловский МР	с. Михайловка
20	Надеждинский МР	с. Вольно-Надеждинское
21	Октябрьский МО	с. Покровка
22	Ольгинский МР	пгт. Ольга
23	Партизанский МР	с. Владимиро-Александровское
24	Пограничный МО	пгт. Пограничный
25	Пожарский МР	пгт. Лучегорск
26	Спасский МР	г. Спасск-Дальний
27	Тернейский МО	пгт. Терней
28	Ханкайский МО	с. Камень-Рыболов
29	Хасанский МР	с. Славянка
30	Хорольский МО	с. Хороль
31	Черниговский МР	с. Черниговка
32	Чугуевский МО	с. Чугуевка
33	Шкотовский МР	г. Большой Камень
34	Яковлевский МР	с. Яковлевка

Рисунок 3.6.2 – Общий вид слоя «Административные центры муниципальных районов»

Итогом стало определение значений фактора «Расстояние до административных центров районов» в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2 посредством расчета расстояний от центра объектов, подлежащих ГКО, до административного центра каждого муниципального района методом, описанным в разделе «Расчет значений ценообразующих факторов».

Фактор «Расстояние до дорожной сети»

Транспорт считается ключевым фактором формирования экономического и социального пространства. Транспортная инфраструктура поддерживает и упрощает коммерческую деятельность, обеспечивая географическую доступность региона и физический доступ ко всем составляющим экономической системы.

На стоимость земельных участков оказывает влияние их расположение относительно дорог, а также качество данных дорог. Для каждого населенного пункта Приморского края была оцифрована вся дорожная сеть, по которой можно было определить подъездные пути к земельным участкам. В качестве основных дорог в населенном пункте были отмечены дороги, связывающие населенный пункт с федеральной трассой, а также центральные улицы.

Специалисты Учреждения использовали данные сайта QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers), а именно геоинформационный слой «highway_line», содержащий сведения о дорогах федерального, регионального и местного значения расположенных на территории г. Владивостока и Приморского края. А также были использованы спутниковые карты сервиса Яндекс-Карты (https://www.n.maps.yandex.ru).

Проверка, привязка, обработка и дополнение имеющейся графической информации о дорогах Приморского края «highway_line» семантической информацией осуществлялись в результате обработки ответа Департамента транспорта и дорожного хозяйства Приморского края (исх. № 16/10439/8 от 05.10.2021) на запрос о предоставлении информации
в отношении автомобильных дорог края.

Предоставленные данные учтены в качестве атрибутивной информации для созданных слоев.

Результатом обработки и оптимизации слоя «highway_line» стали несколько слоев:

«25_2Z_Дорожная сеть»;

«25_2Z_Основные дороги»;

«25_2Z_Федеральные дороги»;

«25_2Z_Региональные дороги»;

созданные в геоинформационной системе Учреждения.

Рисунок 3.6.3 – Фрагмент слоя «Дорожная сеть» и «Основные дороги» Артемовского ГО

Рисунок 3.6.4 – Фрагмент слоя «Дороги федерального и регионального значения» Артемовского ГО

Определение значений фактора осуществлялось для каждого слоя при помощи расчета расстояний по прямой от центра Объектов оценки до ближайшей точки дороги слоя. Расчет произведен в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2.

Фактор «Расстояние до железнодорожных станций»

В качестве исходной информации для определения местонахождения железнодорожных станций были использованы сведения из открытого источника данных OpenStreetMap, слоя «railway-station-point». В результате анализа атрибутивной информации из столбца «RAILWAY» (тип станции) были отобраны следующие значения:

«station» центр станции (с точки зрения пассажира, т.е. обычно рядом с посадочными платформами, между ними);

«halt» для остановочных пунктов и платформ, на которых производится только высадка/посадка пассажиров, и отсутствуют дополнительные (боковые) пути.

Таким образом, был создан слой «25_2Z_Пассажирские_ЖД_станции» на всю территорию Приморского края. Фрагмент слоя представлен на рисунке ниже.

Рисунок 3.6.5 – Фрагмент слоя «Пассажирские_ЖД_станции» Черниговского МР

Определение значений фактора «Расстояние до железнодорожных станций» осуществлялся по прямой от Объектов оценки до ближайшей железнодорожной станции слоя «25_2Z_Пассажирские_ЖД_станции».

Фактор «Расстояние до железнодорожных линий»

На основе информации, содержащейся в слое «railway-line» открытого источника данных OpenStreetMap были получены сведения о местах прохождения железных дорог
на территории Приморского края. В результате был создан слой «25_2Z_ЖД_линии».

Определение значений фактора «Расстояние до железнодорожных линий» в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2 посредством расчета расстояний от центра Объектов оценки, подлежащих ГКО, до ближайшей железнодорожной линии методом, описанным
в разделе «Расчет значений ценообразующих факторов».

Фактор «Расстояние до водных объектов»

Объекты оценки капитального строительства, расположенные возле водных объектов, для части видов использования имеют неоспоримые преимущества, такие как эстетический аспект, разнообразие отдыха во все сезоны, благоприятный микроклимат, высокий уровень увлажнения почвы на участке (хороший показатель влажности является одним из оптимальных условий для выращивания множества растений), возможность организации водопользования и т.д.

В качестве исходной информации для определения местоположения объектов водного хозяйства использовались слои «water-line» и «water-polygon» открытого источника данных OpenStreetMap.

В результате обработки и актуализации предоставленных данных был создан слой «25_2Z_Водные_объекты». Фрагмент слоя представлен на рисунке ниже.

Рисунок 3.6.6 – Фрагмент слоя «Водные объекты» с. Новомихайловка Чугуевского МР

Определение значений фактора «Расстояние до водных объектов» осуществлялось путем расчета расстояний по прямой от центра Объектов оценки, подлежащих ГКО, до ближайшей границы водного объекта слоя «25_2Z_Водные_объекты».

Фактор «Расстояние до границы морского побережья»

Город Владивосток, южная и восточная части Приморского края омываются Японским морем. Наличие морского побережья благоприятствует развитию туризма. Расположение земельного участка у побережья, как правило, увеличивает его стоимость, поэтому близость к морю является одним из важных ценообразующих факторов.

В качестве исходной информации для определения местонахождения границы морского побережья Приморского края были использованы сведения из открытого источника данных сайта QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers), а именно геоинформационный слой «water». В результате обработки и актуализации предоставленных данных был создан слой «25_2Z_Граница_морского_побережья».

Рисунок 3.6.7 – Общий вид слоя «Граница морского побережья» Приморского края

Фактор «Расстояние до границы озера Ханка»

В качестве исходной информации для определения местонахождения границы озера Ханка Приморского края были использованы сведения из открытого источника данных сайта QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers), а именно геоинформационный слой «water». В результате обработки и актуализации предоставленных данных был создан слой «25_2Z_Граница_озера_Ханка».

Фактор «Расстояние до зоны рекреации»

Рекреационная зона представляет из себя территорию, предназначенную для организации мест отдыха населения и включающую в себя парки, сады, лесопарки, пляжи
и иные объекты.

Сбор информации для создания слоя рекреации Приморского края осуществлялся
в несколько этапов, за основу были взяты слои ЦТК из предыдущего тура ГКО. Затем выполнено сопоставление их с генеральными планами, что позволило добиться более высокого качества исходной информации. Также была использована информация из открытого источника данных ‒ сайта QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers), а именно геоинформационный слой «nature_reserve-polygon».

В результате преобразования информации, полученной и обработанной из описанных выше источников данных, был создан слой «25_2Z_Зоны_рекреации» (Рисунок 3.6.8).

Рисунок 3.6.8 – Фрагмент слоя «Зоны рекреации» Кировского МР

Расчет значений фактора «Расстояние до зоны рекреации» осуществлялся путем определения расстояния по прямой от центра Объектов оценки до ближайшей границы полигона объекта рекреации слоя «25_2Z_Зона рекреации».

Фактор «Расстояние до объектов, отрицательно влияющих на стоимость ОН»

Проблема загрязнения окружающей среды при эксплуатации объектов размещения твердых бытовых отходов является острой для всех регионов страны. Данный фактор рассматривается как отрицательно влияющий на стоимость объектов недвижимости. Также
в этот фактор вошли территории, специально предназначенные для погребения умерших или их праха после кремации (кладбища).

Исходная информация для определения местонахождения крупных мест накопления ТБО (свалки ТБО) была взята из ответа Департамента природных ресурсов и охраны окружающей среды Приморского края (исх. № 37-05-10/8514 от 22.11.2019 года) на запрос о предоставлении информации в отношении расположения полигонов ТБО, организаций, осуществляющих сбор, транспортировку, размещение отходов на территории Приморского края.

Для определения расположения территорий захоронений использовались генеральные планы населенных пунктов Приморского края.

В результате обработки данных был создан слой «25_2Z_Факторы, отрицательно влияющие на стоимость ЗУ».

Расчет значений фактора «Расстояние до объектов, отрицательно влияющих на стоимость ЗУ» осуществлялся путем определения расстояния по прямой от Объектов оценки до ближайшей границы объекта в слое «25_2Z_Факторы, отрицательно влияющие на стоимость ЗУ».

Фактор «Расстояние до объектов экологической опасности»

Объекты экологической опасности ‒ это объекты хозяйственной и иной деятельности, оказывающие вредное воздействие на окружающую среду и здоровье населения, значительное по масштабности и продолжительности. В этот фактор вошли такие данные как наличие автозаправочных станций, котельных, склады ГСМ, очистные сооруженя и другие. Вокруг этих объектов были построены санитарно защитные зоны согласно СанПин.

За основу были взяты слои ЦТК «Объекты экологической опасности» из предыдущего тура ГКО. Далее слои были дополнены информацией, содержащейся в генеральных планах населенных пунктов. Также был использован дополнительний источник ‒ спутниковые карты сервиса Яндекс-Карты (https://www.n.maps.yandex.ru).

В результате обработки данных были созданы слои для каждого муниципального района «25_2Z_Объекты экологической опасности». Фрагмент слоя представлен на рисунке ниже.

Рисунок 3.6.9 – Фрагмент слоя «Объекты экологической опасности»

Расчет значений фактора «Расстояние до объектов экологической опасности» осуществлялся путем определения расстояния по прямой от Объектов оценки до ближайшей границы объекта в слое «Объекты экологической опасности».

Фактор «Расстояние до зоны затопления»

Еще одним фактором, отрицательно влияющим на стоимость объектов оценки, являются зоны затопления, подтопления.

Исходной информацией для определения местонахождения зон затопления и подтопления послужила информация, размещённая на официальных сайтах администраций муниципальных районов Приморского края (документы территориального планирования: Правила землепользования и застройки). А также зоны с особыми условиями территории предоставленные Управлением Росреестра по Приморскому краю.

В результате преобразования информации, полученной и обработанной из описанных выше источников данных, был создан слой «25_2Z_Зоны_затопления».

Расчет значений фактора «Расстояние до зоны затопления» осуществлялся путем определения расстояния по прямой от Объектов оценки до ближайшей границы объекта
в слое «Зоны затопления».

Фактор «Класс социальной обеспеченности»

Для определения значений данного фактора были использованы семь категорий объектов социальной инфраструктуры, классифицированных по видам деятельности. Расчет значений определялся для каждой категории отдельно.

Исходным материалом для объектов данных категорий стала информация из открытых источников OpenStreetMap, для категорий 5 и 6 материалы были дополнены информацией официального портала Администрации Приморского края (http:// www.edupk.ru). Для 7 категории была использована информация, содержащаяся в ответе на запрос Министерства здравоохранения (исх. № 18-13477 от 26.12.2018 года). Также для сбора информации были использован сервис Яндекс-Карты (https://www.n.maps.yandex.ru).

Категория 1 – «Объекты торговли» (слой «25_2Z_Торгово_развлекательные _центры») ‒ включает в себя крупные торговые центры, магазины хозяйственного назначения, бытовой техники, канцелярии, строительных товаров, мебельные, ювелирные, аптеки, зоомагазины, магазины одежды и др.

Категория 2 – «Объекты культурного назначения» (слой «25_2Z_Культурно-развлекательные_центры») ‒ включает кинотеатры, театры, музеи, спортивные комплексы, цирки, клубы, дома культуры и др.

Категория 3 – «Объекты делового назначения» (слой «25_2Z_Зоны _деловой_активности») ‒ включает в себя банки, почты, многофункциональные центры, администрации, налоговые инспекции, прокуратура, суды и др.

Категория 4 – «Историко-культурные центры» (слой 25_2Z_Историко-культурный_центр) ‒ включает в себя исторические места, центральные площади, памятники и др.

Категория 5 – «Образовательные Учреждения» (слой «25_2Z_Школы») – включает в себя школы.

Категория 6 – «Дошкольные образовательные Учреждения» (слой «25_2Z_Детские _сады») – включает в себя детские сады.

Категория 7 – «Лечебно-оздоровительные объекты» (слой «22_2Z_Поликлиники_больницы») - включает в себя больницы, поликлиники, ФАП.

Таблица 3.6.2 – Соответствие наименований ценообразующих факторов и сформированных слоев ЦТК

№ п/п	Наименование собираемых ценообразующих факторов в формах сбора	Структура наименование сформированных слоев цифровых тематических карт	Вид информации	Примечание	Источник
1	Граница населенного пункта	25_2Z_Границы_НП	графический	Не является ценообразующим фактором, а является фактором для определения и/или проверки местоположения объектов оценки и объектов-аналогов	Запрос в МО по схемам ТП, генплан МО, НП
2	Кадастровые кварталы	25_2Z_Кадастровые_кварталы	графический	Не является ценообразующим фактором, а является фактором для определения и/или проверки местоположения объектов оценки и объектов-аналогов	Предоставлены Управлением Росреестра по Приморскому краю
3	Объекты оценки	25_2Z_Объекты_оценки	графический	Не является ценообразующим фактором, а является фактором для определения и/или проверки местоположения объектов оценки	Предоставлены Управлением Росреестра по Приморскому краю
4	Земельные участки	25_2Z_Земельные_участки	графический	Не является ценообразующим фактором, а является фактором для определения и/или проверки местоположения объектов оценки	Предоставлены Управлением Росреестра по Приморскому краю
5	Расстояние до Администрации МР (ГО)	25_2Z_Администрация_МР(ГО)	графический	Сайты МО
6	Расстояние до Администрация г. Владивостока	25_2Z_Администрация_г_Владивостока	графический	Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
7	Расстояние до детского сада	25_2Z_Детские_сады	графический	Запрос в Министерство образования, www.edupk.ru
8	Расстояние до поликлиники, больницы	25_2Z_Поликлиники_больницы	графический	Запрос в Министерство здравоохранения
9	Расстояние до школы	25_2Z_Школы	графический	Запрос в Министерство образования, www.edupk.ru
10	Расстояние до водных объектов	25_2Z_Водные_объекты	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers/) Карты OpenStreetMap (www.openstreetmap.org) Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
11	Расстояние до рекреационной зоны (лесной массив, парковая зона, заповедная зона и прочее)	25_2Z_Зоны_рекреации	графический	Предоставлены Управлением Росреестра по Приморскому краю, Запрос в МО по схемам ТП
12	Расстояние до границы морского побережья	25_2Z_Граница_морского_побережья	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers/)
13	Расстояние до границы озера Ханка	25_2Z_Граница_озера_Ханка	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers/)
14	Локальные центры, положительно влияющие на стоимость объектов недвижимости	25_2Z_Культурно-развлекательные_центры	графический	Карты OpenStreetMap (www.openstreetmap.org) Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
15	Расстояние до историко-культурного центра населенного пункта	25_2Z_Историко-культурный_центр	графический	Данные предыдущего тура кадастровой оценки, Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
16	Расстояние до общественно-делового центра населенного пункта	25_2Z_Зоны_деловой_активности	графический	Предоставлены Управлением Росреестра по Приморскому краю, Запрос в МО по схемам ТП
17	Расстояние до дорожной сети	25_2Z_Дорожная_сеть	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers/)Карты OpenStreetMap (www.openstreetmap.org), Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
18	Расстояние до основной дороги	25_2Z_Основные_дороги	графический	Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
19	Расстояние до региональной дороги	25_2Z _Региональные_дороги	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers)Карты OpenStreetMap (www.openstreetmap.org) Яндекс карты www.n.maps.yandex.ru
20	Расстояние до федеральной дороги	25_2Z_Федеральные дороги	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers)Карты OpenStreetMap (www.openstreetmap.org) Яндекс карты www.n.maps.yandex.ru
21	Расстояние до железнодорожной линии	25_2Z_ЖД_линии	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers/) Карты OpenStreetMap (www.openstreetmap.org) Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
22	Расстояние до железнодорожной вокзалы, станции, платформы	25_2Z_Пассажирские_ЖД_станции	графический	Слои QGIS (https://data.nextgis.com/ru/layers/)Карты OpenStreetMap (www.openstreetmap.org), Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
23	Расстояние до зоны затопления	25_2Z_Зоны_затопления	графический	Запрос в МО по схемам ТП, генплан МО, НП
24	Локальные центры, отрицательно влияющие на стоимость объектов недвижимости	25_2Z_Объекты_экологической опасности	графический	Запрос в МО по схемам ТП, генплан МО, НП Запрос в Министерство природных ресурсов и охраны окружающей среды Приморского края, Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)
25	Локальные центры, отрицательно влияющие на стоимость объектов недвижимости	25_2Z_Факторы, отрицательно влияющие на стоимость ЗУ	графический	Запрос в МО по схемам ТП, генплан МО, НП Запрос в Министерство природных ресурсов и охраны окружающей среды Приморского края, Яндекс карты (www.n.maps.yandex.ru)

Работа по расчету значений графических ценообразующих факторов для объектов оценки капитального строительства подлежащих ГКО производилась в геоинформационной системе ArcGis 10.8.2., а привязка ОКС в программе для ЭВМ «Автоматизированная система оценки недвижимости».

Первым шагом является загрузка слоев ЦТК в программу «Автоматизированная система оценки недвижимости».

Для привязки объектов оценки был определен список слоев ЦТК:

слои границ населенных пунктов;

слои зданий населенных пунктов;

слои улиц населенных пунктов;

слои с координатами земельных участков;

слои с координатами объектов капитального строительства;

слои кадастровых кварталов по Приморскому краю.

Для расчета объектов оценки:

слои ценообразующих факторов.

В таблице ниже представлены сведения о методах расчета значений ценообразующих факторов.

Таблица 3.6.3 – Методы расчета ценообразующих факторов

Наименование слоя	Ценообразующий фактор	Метод расчета
25_2Z_Административный_ центр_МР(ГО)	Расстояние от объекта до административного центра	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Административный_ центр_г_Владивостока	Расстояние от объекта до административного центра	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Детские_сады	Расстояние до детского сада	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Поликлиники_больницы	Расстояние до поликлиники, больницы	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Школы	Расстояние до школы	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Водные_объекты	Расстояние от объекта до ближайшего водного объекта	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Зоны_рекреации	Расстояние от объекта до ближайшей зоны рекреации	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Граница_морского_побережья	Расстояние от объекта до ближайшей границы морского побережья	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Граница_озера_Ханка	Расстояние от объекта до ближайшей границы озера Ханка	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Культурно-развлекательные _центры	Расстояние от объекта до ближайшего культурно-развлекательного центра	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Историко-культурный_центр	Расстояние от объекта до историко-культурного центра	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Зоны_деловой_активности	Расстояние от объекта до ближайшей зоны деловой активности	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Дорожная_сеть	Расстояние от объекта до ближайшей дороги	Минимальное расстояние до границы объекта
25_2Z_Основные_дороги	Расстояние от объекта до ближайшей основной дороги	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Региональные_дороги	Расстояние от объекта до ближайшей региональной дороги	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Федеральные_дороги	Расстояние от объекта до ближайшей федеральной дороги	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_ЖД_линии	Расстояние от объекта до ближайшей жд линии	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Пассажирские_ЖД_станции	Расстояние от объекта до ближайшей пассажирской жд станции	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Зоны_затопления	Расстояние от объекта до ближайшей зоны затопления	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Объекты_экологической опасности	Расстояние от объекта до локального(-ых) центра(-ов), отрицательно влияющего(-их) на стоимость	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Факторы, отрицательно влияющие на стоимость ЗУ	Расстояние от объекта до локального(-ых) центра(-ов), отрицательно влияющего(-их) на стоимость	Минимальное расстояние до объекта
25_2Z_Остановки_общественного_ транспорта	Расстояние до остановок общественного транспорта (в т.ч. автовокзалы, автостанции и т.д.)	Расстояние от объекта до ближайшей остановки по графу дорог

Слои ЦТК, на основании которых были рассчитаны значения ценообразующих факторов, приведены в Приложении 1 и 2 к Отчёту.

Для расчета кадастровой стоимости объектов оценки капитального строительства подлежащих ГКО учитывались следующие факторы.

Фактор «Площадь»

Обычно площадь имеет отрицательное влияние на удельный показатель стоимости объекта (с увеличением площади цена за единицу площади падает). Однако, для объектов, определенных сегментов, например, сегмент «Коммерческого назначения», может наблюдаться положительная зависимость от масштаба (с увеличением площади цена за единицу площади растет).

Фактор «Материал наружных стен»

Информация о материале наружных стен содержится в Едином государственном реестре недвижимости. Информация была унифицирована, по результатам сформировано восемь групп: «деревянные», «из мелких бетонных блоков», «кирпичные», «крупнопанельные», «монолитные», «не определено», «хуже деревянных», «металлические». Детальная информация о группировки материалов представлена в таблице ниже. В случае отсутствия у объекта информации о материале, объекту присваивалось значение равное «не определено».

Таблица 3.6.4 - Унификация материала стен

Материал стен, который мог быть присвоен объекту (в Перечне)	Унифицированная группа
деревянные	деревянные
рубленые

деревянный каркас без обшивки

шлакобетонные	из мелких бетонных блоков
из мелких бетонных блоков

легкие из местных материалов

шлакоблок

шлакоблочные

кирпичные	кирпичные
каменные

кирпичные облегченные

из природного камня

каменные и бетонные

каменные и деревянные

кирпично-монолитные

кипично-монолитные

железобетонные	крупнопанельные
крупнопанельные

из унифицированных железобетонных элементов

из железобетонных сегментов

из легкобетонных панелей

крупноблочные

панельные

блочные

каркасно-панельные

панельный с кирпичными вставками

панельный

бетонные	монолитные
монолитные

смешанные	не определено
из прочих материалов

не указан материал стен

каркасно-засыпные	хуже деревянных
дощатые

сборно-щитовые

каркасно-обшивные

металлические	металлические

Также была сформирована приоритезация материала стен на случай, если у объекта оценки в Перечне указано несколько вариантов. Если, например, у объекта встречает материал стен и «кирпичный», и «деревянный», то назначаем объекту материал стен равный «кирпичный».

Таблица 3.6.5 - Приоритетность по выбору материала стен

Приоритетность	Материал стен
1	крупнопанельные
2	из мелких бетонных блоков
3	кирпичные
4	деревянные
5	монолитные
6	хуже деревянных
7	металлические
8	не определено

Данный фактор напрямую влияет на стоимость объектов недвижимости, определяемуж методами затратного подхода, так как от него напрямую зависит стоимость их строительства. Также от материала стен часто зависит цена объектов недвижимости на вторичном рынке.

Фактор «Этаж расположения объекта»

Информация об этаже расположения объекта содержится в Едином государственном реестре недвижимости. При этом влияние на ценообразование скорее всего оказывает
ни каждый конкретный этаж, а общепринятое понимание об уровне расположения объекта – «объект расположен на нижнем этаже», «объект расположен на последнем этаже», «объект расположен на среднем этаже». Также стоит отметить, что для разных сегментов эта группировка может быть разная. Допустим, для квартир важно, расположен объект на первом, среднем или последнем этаже; а для объектов коммерческого назначения – расположен в подвальном этаже, на первом или выше первого.

Для некоторых объектов оценки информация по данному фактору могла отсутствовать. Заполнение пропусков в зависимости от сегмента выполнялось по-разному. Для квартир пропущенные значения заполнялись значением «средний этаж расположения», для коммерции – «объект расположен не на подвальном этаже».

Фактор «Год завершения строительства»

Информация о годе завершения строительства содержится в Едином государственном реестре недвижимости. В случае, если значение по году завершения строительства отсутствует, то оно было заполнено годом ввода в эксплуатацию. В случае отсутствия у объекта информации о годе строительства и годе ввода в эксплуатацию объекту присваивалось среднее значение по населенному пункту, в котором он расположен; если в населенном пункте рассматриваемый объект один или же для всех объектов не указана информация о годе завершения строительства, то объекту присваивалось значение равное среднему году по району. Данный фактор оказывает влияние на стоимость недвижимости: чем позднее год постройки, тем в лучшем состоянии находится недвижимость, соответственно, увеличивается ее стоимость.

Фактор «Этажность»

Информация об этажности здания содержится в Едином государственном реестре недвижимости. В случае, если значение этажности отсутствует, то объекту присваивалось среднее значение этажности по зданиям населенного пункта, в котором он расположен; если в населенном пункте рассматриваемый объект один или же для всех объектов не указана информация об этажности, то объекту присваивалось значение равное среднему значению этажности по району. Фактор этажности может оказывать влияние на стоимость недвижимости, например, квартиры в домах высокой этажности чаще всего стоят дороже, чем квартиры в среднеэтажных домах.

Обоснование использования ценообразующих факторов, не предусмотренных Методическими указаниями

Фактор «Состояние отделки помещения»

На стоимость объекта недвижимости может влиять его состояние. Чем лучше состояние, тем выше стоимость. Однако, унифицированной информации о состоянии помещений и зданий нет, поэтому специалистами по сбору рыночной информации была проведена работа по оценке состояния объекта исходя из приложенных к предложению фотографий.
С целью унификации специалистами было сформировано пять групп, описывающих состояние объекта:

Таблица 3.7.1 – Состояние отделки помещений

Состояние	Критерии отнесения	Класс отделки	Состояние отделки	Оборудование
Отличное	помещение пригодно к использованию по функциональному назначению, не имеет дефектов, не более одного года после ремонта по отечественной технологии с использованием отечественных и/или импортных отделочных материалов.	простая или улучшенная	новая или не требует ремонта	новое или не требует замены
Хорошее	помещение пригодно к использованию по функциональному назначению без проведения ремонта, имеет незначительные дефекты отделки (волосные трещины и сколы штукатурки, единичные повреждения окрасочного слоя, царапины, отдельные мелкие повреждения покрытия стен и полов).	простая или улучшенная	не требует ремонта	не требует замены
Удовлетворительное	помещение пригодно к использованию по функциональному назначению, имеет дефекты, устранимые с помощью косметического ремонта (мелкие трещины, местные нарушения штукатурного слоя, цоколя и стен, трещины в местах сопряжения перегородок с плитами перекрытия и заполнениями дверных проемов; отслоение штукатурки; трещины в швах между плитами перекрытий; следы протечек и ржавые пятна на площади до 20% поверхности потолка и стен; окрасочный слой растрескался, потемнел и загрязнился, имеет отслоения и вздутия; трещины, загрязнения и обрывы покрытий стен в углах, местах установки электрических приборов и у дверных проемов; значительные повреждения покрытий полов).	простая	требует косметического ремонта	требует частичной замены
Неудовлетворительное	помещение в текущем состоянии не пригодно к использованию по функциональному назначению, имеет дефекты, устранимые только с помощью значительного ремонта) не включающего восстановление элементов несущих конструкций): отдельные трещины в цоколе и капитальных стенах; поперечные трещины в плитах перекрытий; отпадение штукатурки; увлажнение поверхности стен, следы постоянных протечек на площади более 20 % потолка и стен, промерзание и продувание через стыки панелей; материал пола истерт, пробит, порван, основание пола просело; требуется ремонт заполнений оконных и дверных проемов с их частичной заменой. Требуется восстановление отделки.	-	требует ремонта	требует ремонта
Аварийное	помещение не пригодно к использованию по функциональному назначению, необходимо принятии неотложных мер для его капитального ремонта: нарушена гидроизоляция; постоянные протечки через междуэтажные перекрытия; требуется замена дверных (оконных) проемов и полов, а также замена инженерных сетей. Требуется полное восстановление отделки и ремонт элементов несущих конструкций.	-	требуется капитальный ремонт	требуется полная замена

Фактор «Количество социально значимых объектов в некотором радиусе»

Стоимость объекта зависит от его месторасположения, чем более развита инфраструктура вокруг объекта, тем больше будет его стоимость. О развитости инфраструктуры свидетельствует количество социально значимых объектов. К ним относятся объекты образования (детские сады, школы), остановки общественного транспорта, объекты здравоохранения (поликлиники, больницы) и объекты торгового и развлекательного характера (торговые центры, супермаркеты, кафе, рестораны). Данный фактор можно оценить для разных расстояний от объекта. Для факторного анализа были рассмотрены социальные объекты, расположенные на расстоянии 300 м, 500 м и 1000 м. Расчет производился с построением зоны выбранного радиуса и подсчетом количества объектов соответствующего типа. В ходе анализа часть объектов могла быть объединена – например, школы и детские сады могли быть объединены в группу объектов общего образования; рестораны и кафе – в группу объектов общественного питания.

Фактор «Расстояние до социально значимых объектов (по дорогам)»

На основе графа дорожной сети, полученного из открытого источника данных OpenStreetMap, были рассчитаны значения расстояний по дорогам между объектами оценки и социально значимыми объектами: объекты образования (детские сады, школы), остановки общественного транспорта, объекты здравоохранения (поликлиники, больницы)
и объекты торгового и развлекательного характера (торговые центры, супермаркеты, кафе, рестораны). Значение расстояний по дорогам является более точным показателем транспортной доступности объекта по сравнению со значением расстояния между точками по прямой.

Фактор «Расстояние до администрации г. Владивостока (по дорогам)»

На основе графа дорожной сети, полученного из открытого источника данных OpenStreetMap, были рассчитаны значения расстояний между объектами оценки и администрацией города Владивостока по дорогам. Значение расстояний по дорогам является более точным показателем транспортной доступности населенного пункта по сравнению со значением расстояния между точками по прямой.

Так как объекты оценки могут находится на островах (о.Попова, о.Путятин), дорожное сообщение с которыми отсутствует, то таким объектам было присвоено значение экспертным путем, учитывая время и удобство их досягаемости. Хотя о.Попова и расположен в 20 км к югу от Владивостока и в 0,5 км к юго-западу от о.Русского, значение фактора «Расстояние до администрации Владивостока по дорогам» было присвоено равное 200 км, исходя их того, что на текущий момент на остров организовано только 3 паромных рейса
в день (с постоянными перебоями), что говорит скорее о труднодоступности острова в рамках Приморского края. Для о.Путятин значение показателя было присвоено равное 400 км, исходя из значимости острова на текущий момент147 Величины расстояний в 200 и 400 км были установлены экспертно с учетом расположения островных территорий и их экономического потенциала. Для островов Попова и Рейнеке расстояние 200 км было принято, так как данные острова являются популярными местами летнего отдыха жителей г. Владивостока и сравнимы с иными популярными направлениями, находящимися в среднем на расстоянии 150-250 км от города. Для о. Путятин было принято значение 400 км как для отдаленных районов края. . Ранее на острове был рыбообрабатывающий комбинат, который на сегодняшний день не функционирует, сейчас остров посещается преимущественно с туристическими намерениями. Что касается динамики численности населения, то с конца 70-х годов наблюдается отрицательная тенденция, что свидетельствует о снижении социально-экономических показателей острова. Транспортная доступность о.Путятина постоянно сокращается, фиксируются регулярные перебои с паромным сообщением.

Фактор «Развитость дорожной сети»

Хорошее месторасположение объекта с точки зрения его транспортной доступности может повышать стоимость объекта. Чем больше вблизи объекта транспортных развязок
и дорог, тем более привлекательным кажется объект (касается крупных городов – Владивосток, Артем, Уссурийск, Находка). С целью построения фактора, отражающего развитости дорожной сети, был использован граф дорожной сети и метод, рассчитывающий показатель центральности. Показатель центральности или близости к центру в теории графов и анализе сетей определяет наиболее важные вершины графа. Важные вершины – это вершины, через которых проходит наибольшее количество кратчайших путей. В терминах развитости дорожной сети рассматривались перекрестки и концевые точки дорог как вершины графа, соединяющие их дороги рассматривались как ребра графа. Поэтому важность вершины свидетельствует о том, насколько та или иная вершина может быть использована при определении кратчайшего пути из одной вершины графа в другую. Также при расчете необходимо учитывать веса ребер, то есть длину дорог, для поиска наикратчайшего пути. Для расчета центральности использовался Python, библиотека networkx. Библиотека предоставляет разные способы расчета центральности в зависимости от задачи, для фактора «Развитость дорожной сети» была выбрана гармоническая центральность в силу простоты интерпретации и понимания. Гармоническая центральность представляет собой сумму обратных величин кратчайших расстояний от всех других узлов (вершин) до рассматриваемого. Математически расчет центральности будет иметь вид148 Harmonic_centrality. Documentation. Электронный доступ: https://networkx.org/documentation/stable/reference/algorithms/generated/networkx.algorithms.centrality.harmonic_centrality.html

где – вершина, для которой производится расчет значения центральности; – каждая вершина графа; – наикратчайшее расстояние между вершинами и . Кратчайший путь – это поиск самого короткого пути (цепи) между двумя точками (вершинами)
на графе, в котором минимизируется сумма весов ребер, составляющих путь.

Ниже представлен пример расчета центральности для некоторых вершин ненаправленного взвешенного графа. Из рисунка ниже интуитивно кажется, что вершины являются наиболее центральными, и строгий численный расчет подтверждает этот вывод, а также позволяет выстроить вершины графа в порядке значимости.

Вершина :

Вершина :

Вершина :

Вершина :

Вершина :

Вершина :

Вершина :

Вершина :

Рисунок 3.7.1 – Пример графа для расчета центральности

Графы дорожных сетей по городам являются направленными, то есть ребрам присвоено направление – дороги могут быть с односторонним движением и двухсторонним. При расчете центральности вершин этот фактор учитывался. Ниже представлена визуализация расчетов центральности вершин для графов дорожной сети г. Владивостока, г. Артема, г. Находки, г. Уссурийска.

Рисунок 3.7.2 – Визуализация расчетных значений центральности для дорожной сети г. Владивостока

Рисунок 3.7.3 – Визуализация расчетных значений центральности для дорожной сети г.Артема

Рисунок 3.7.4 – Визуализация расчетных значений центральности для дорожной сети г.Находка

Рисунок 3.7.5 – Визуализация расчетных значений центральности для дорожной сети

г. Уссурийска

В результате работы алгоритма каждому перекрестку и концевой точке графа дорожной сети было присвоено значение центральности.

Фактор «Численность»

Чем больше численность населенного пункта, тем больше развит рынок недвижимости, следовательно, тем больше спрос и стоимость объектов недвижимости. Численность была собрана по 656 населенным пунктам Приморского края149 Правительство Приморского края. Электронный доступ: https://primorsky.ru/upload/%D0%9F%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%80%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9%20%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%B9%20%D0%A7%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C%20%D0%BD%D0%B0%D1%81%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F.pdf . Данный фактор применялся только для построения моделей: Модель 1.1.5, Модель 1.2.2.

Фактор «Активность рынка»

Можно предположить, что чем больше предложений и сделок представлено по населенному пункту, тем активнее там рынок недвижимости, следовательно, тем выше стоимость объектов. Поэтому был рассмотрен фактор «Активность рынка» как сумма количества предложений и сделок по населенному пункту. Это может быть полезно для моделей, описывающих закономерность рынка в рамках Края, чтобы сравнивать населенные пункты между собой.

Фактор «Среднесписочная численность работников»

Из статистического бюллетеня150 Федеральная служба государственной статистики. Численность и заработная плата работающих по территориям Приморского края в декабре 2022 года. Статистический бюллетень. «Численность и заработная плата работающих
по территориям Приморского края в декабре 2022 года», подготовленного Федеральной службой государственной статистики, были использованы данные по среднесписочной численности работников в разрезе муниципальный районов и округов. Данный фактора свидетельствует о развитости территории и ее экономической значимости, что может увеличивать стоимость объектов оценки.

Фактор «Заработная плата»

Из статистического бюллетеня151 Федеральная служба государственной статистики. Численность и заработная плата работающих по территориям Приморского края в декабре 2022 года. Статистический бюллетень. «Численность и заработная плата работающих по территориям Приморского края в декабре 2022 года», подготовленного Федеральной службой государственной статистики, были использованы данные по заработной плане в разрезе муниципальных районов и округов. Данный фактора свидетельствует о развитости территории и ее экономической значимости, что может увеличивать стоимость объектов оценки.

Фактор «Доля новых домов в населенном пункте»

Также для модели Края с целью возможности сравнения населенных пунктов между собой был введен фактор, описывающий наличие или отсутствие динамики строительства многоквартирных домов. Для формирования показателя из Перечня были выбраны все многоквартирные дома по населенным пунктам и выделены новые дома – год строительства от 2015 и позже. В результате расчетов получалось два показателя – количество многоквартирных домов в населенном пункте и количество новых домов. Далее бралось отношение этих двух величин – отношение новых домов к общему количеству. Данный показатель дает возможность различать населенные пункты, имеющие положительную динамику развития и населенные пункты с отрицательной динамикой.

Фактор «Агрегирующий показатель рыночной стоимости квартир»

В качестве ценообразующего фактора может быть рассмотрена агрегированная информация по рынку и уровню цен объектов других сегментов. Так, например, в моделях, описывающих ценообразование объектов коммерческого характера была рассмотрена информация по рынку квартир. Чем более развит населенный пункт, тем больше по нему предложений и сделок, что свидетельствует об активности рынка. Если в населенном пункте нет рынка, то скорее он имеет отрицательную динамику развития, и рынок коммерции там также будет развит слабо. Поэтому для объектов коммерческого назначения была собрана агрегирующая информация – среднее значение удельного показателя стоимость по рынку квартир для соответствующего населенного пункта.

Фактор «Ценовая зона»

Также в качестве ценообразующего фактора рассматривалась ценовая зона. Ценовая зона – часть территории, в границах которой определены близкие по значению удельные показатели средних рыночных цен типовых объектов недвижимости. Ценовое зонирование проводится с использованием специальных геостатистических методов, в результате которых получается карта ценовых уровней. Подробнее о способах построения данного фактора описано в главе 3.3.

Фактор «Географическая долгота, широта»

Географические координаты определяют положение объекта на земной поверхности. В данном факторе спользовались как общепринятая система координат – WGS-84, так и специализированная – МСК-25.

Система координат WGS-84 является всемирной системой геодезических параметров Земли, поэтому была использована в расчетах ценообразующих факторов, вычисляемых на основании данных, взятых из открытых информационных ресурсов. В свою очередь, система координат МСК-25 была использована при работе с данными, предоставленными государственными ведомствами.

Ниже приведена сводная таблица по ценообразующим факторам, предусмотренным Методическими указаниями и не предусмотренным Методическими указаниями, с указанием источников их получения, а также обоснованием использования в тех или иных расчетных моделях. Для факторов, предусмотренных Методическими указаниями приведены обоснования их неиспользования в расчетных моделях.

Таблица 3.7.2 – Перечень ценообразующих факторов с обоснованием отказа в учете

№ п/п	Наименование ценообразующего фактора	Единицы измерения, идентификатор	Сведения об использовании фактора	Обоснование использования/ отказа от использования ценообразующего фактора	Особенности использования	Источник получения
Земельные участки
Общие сведения
1-6	Ценообразующие факторы для земельных участков	-	Не использовались	Факторы с 1 по 6 не использовались	-	-
Дополнительные характеристики сегмента "Сельскохозяйственное использование"
7-19	Дополнительные характеристики сегмента "Сельскохозяйственное использование"	-	Не использовались	Факторы с 7 по 19 не использовались	-	-
Здания, сооружения, объекты незавершенного строительства, помещения, машино-места
Общие сведения
20	Назначение	-	Использован в ряде моделей	Фактор использовался при разбиении Объектов, подлежащих ГКО, на оценочные (расчетные) группы.	-	Единый государственный реестр недвижимости
21	Наименование	-	Использован в ряде моделей	Фактор использовался при разбиении Объектов, подлежащих ГКО, на оценочные (расчетные) группы.	-	Единый государственный реестр недвижимости
22	Вид использования	-	Использован в ряде моделей	Фактор использовался при разбиении Объектов, подлежащих ГКО, на оценочные (расчетные) группы.	-	Единый государственный реестр недвижимости
23	Площадь, основная характеристика (протяженность, глубина, глубина залегания, площадь, объем, высота)	кв.м	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» В ходе исследовательского анализа была выявлена отрицательная корреляционная связь с удельным показателем стоимости по крупным городам. Фактор использовался в расчетных моделях «Модель 1.1.1», «Модель 1.1.2», «Модель 1.1.3», «Модель 1.1.4», «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» В модели «Модель 1.1.5» фактор не был включен в силу отсутствия зависимости с удельным показателем стоимости, обосновывается тем, что модель охватывает небольшие населенные пункты, имеющие скорее отрицательный характер развития. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован как основной ценообразующий фактор при определении объекта-аналога для расчета затрат на замещение в рамках затратного подхода	В ряде моделей название фактора было сокращено и использовалось название «Площадь»	Единый государственный реестр недвижимости
24	Плотность застройки земельного участка	-	Не использован	Для рассматриваемых сегментов данный фактор не являлся статистически значимым, поэтому не был включен в модели.	-	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap + расчетные преобразования
25	Плотность застроенности земельного участка	-	Не использован	Для рассматриваемых сегментов данный фактор не являлся статистически значимым, поэтому не был включен в модели.	-	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap + расчетные преобразования
26	Количество надземных этажей	ед.	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Данный фактор является производным от фактора «Этажность». Во избежание двойного учета одного фактора и возникновения мультиколлинеарности указанный фактор не учитывался. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован при разбиении Объектов, подлежащих ГКО, относящихся к жилым зданиям, на оценочные (расчетные) группы. Использован для целей расчета строительного объема объекта недвижимости в случае, если такому объекту подобран объект-аналог с единицей измерения «объем».	-	Единый государственный реестр недвижимости
27	Количество подземных этажей	ед.	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений данной расчетной группы фактор не рассматривался в силу его нерепрезентативности (многоквартирные дома, с предложениями продажи квартир, расположенные на подземных этажах, не были включены в рынок) Для нежилых помещений фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован для целей расчета строительного объема объекта недвижимости в случае, если такому объекту подобран объект-аналог с единицей измерения «объем».	-	Единый государственный реестр недвижимости
28	Этажность	ед.	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» В ходе исследовательского анализа для жилых помещений была выявлена положительная корреляционная связь с удельным показателем стоимости по крупным городам. Фактор использовался в расчетных моделях «Модель 1.1.2», «Модель 1.1.3». Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Фактор не использовался в силу отсутствия корреляционной связи.	-	Единый государственный реестр недвижимости
29	Этаж расположения	-	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Напрямую фактор не использовался в моделях. Однако, в ряде моделей использовались производные факторы от данного признака. Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Напрямую фактор не использовался в моделях. Однако, в ряде моделей использовались производные факторы от данного признака.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Этаж расположения объекта: первый» – принимает значение 1, если помещение расположено на 1 этаже и 0 во всех остальных случаях; «Этаж расположения объекта: последний» – принимает значение 1, если помещение расположено на последнем этаже и 0 во всех остальных случаях; «Этаж расположения: Цоколь/Подвал» – принимает значение 1, если помещение расположено в цоколе или подвале и 0 во всех остальных случаях.	Единый государственный реестр недвижимости
30	Материал основных несущих конструкций	Категориальный признак	Использован в ряде моделей	Для реализации сравнительного подхода информация по виду материала стен была унифицирована и сформировано 8 групп: «деревянные» «из мелких бетонных блоков» «кирпичные» «крупнопанельные» «монолитные» «не определено» «хуже деревянных» «металлические» Каждый объект имел однозначное определение материала основных несущих конструкций. В случае, если объект согласно сведениям ЕГРН содержал информацию о нескольких видах материала несущих стен, то финальное значение признака определялось согласно следующему приоритету: 1 приоритет: крупнопанельные 2 приоритет: из мелких бетонных блоков 3 приоритет: кирпичные 4 приоритет: деревянные 5 приоритет: монолитные 6 приоритет: хуже деревянных 7 приоритет: металлические 8 приоритет: не определено Фактор использовался в расчетных моделях жилых помещений как категориальный признак, преобразованный в фиктивные переменные, при этом определение включения тех или иных фиктивных переменных в модель было основано на статистических тестах, подтверждающих статистически значимое отличие в средних значениях удельного показателя групп объектов, обладающих соответствующими характеристиками. Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован для определения класса конструктивной системы объекта недвижимости в соответствии с Приложением 4 Методических указаний.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Материал наружных стен: кирпичные» – принимает значение 1, если материал наружных стен «кирпичные» и 0 во всех остальных случаях; «Материал наружных стен: монолитные» – принимает значение 1, если материал наружных стен «монолитные» и 0 во всех остальных случаях; «Материал наружных стен: деревянные» – принимает значение 1, если материал наружных стен «деревянные» и 0 во всех остальных случаях; «Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков» – принимает значение 1, если материал наружных стен «из мелких бетонных блоков» и 0 во всех остальных случаях. Подробное описание фактора приведено в п. 3.6 Отчета.	Единый государственный реестр недвижимости, информация из деклараций
31	Год ввода объекта в эксплуатацию или завершения строительства (для ОНС - год получения разрешения на строительство)	-	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» В ходе исследовательского анализа для жилых помещений была выявлена положительная корреляционная связь с удельным показателем стоимости по крупным городам. В небольших населенных пунктах данная зависимость является не такой явной. Фактор рассматривался в нескольких вариациях: как самостоятельная непрерывная величина, как входной признак для формирования нового методом главных компонент (PCA_наименованин, где наименование характеризует включенные признаки); как категориальный фактор (деление по периодам). Фактор использовался в каждой из пяти моделей, построенных для жилых помещений. Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован для определения физического износа объекта недвижимости на дату оценки согласно Приложению 9 Методических указаний.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Год завершения строительства» – соответствует исходному фактору, наименование сокращено для удобства чтения; «Год завершения строительства: 1998-н.в.» – принимает значение 1 в случае, если Год ввода объекта в эксплуатацию или завершения строительства (для ОНС - год получения разрешения на строительство) 1998 или больше, 0 во всех остальных случаях.	Единый государственный реестр недвижимости
32	Дата проведения капитального ремонта (реконструкции)	-	Не использован	В Перечне отсутствует информация о дате проведения капитального ремонта.	-	-
33	Дата проведения осмотра	-	Не использован	В Перечне отсутствует информация о дате проведения осмотра.	-	-
34	Капитальность объекта	Не использован	Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Фактор использовался при выборе объектов-аналогов для затратного подхода.	-	Единый государственный реестр недвижимости
35	Планировка	-	Не использован	Отсутствует возможность в сборе данного фактора	-	-
36	Наличие обременений (ограничений) зданий, сооружений, ОНС, помещений, машино-мест	В распоряжении Учреждения отсутствует информация о наличии обременений	-	-
Сведения о местоположении
37	Расположение земельного участка относительно автомобильных дорог, их тип (федеральная, региональная и межмуниципальная, местного значения, частная автомобильная дорога), их наименование, тип покрытия (в том числе асфальт, бетон, улучшенное грунтовое покрытие, грунтовое покрытие, без покрытия)	м	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» В ходе корреляционного анализа для жилых помещений не было выявлено значимой связи с удельным показателем стоимости. В следствии чего признак рассматривался наряду с прочими ЦОФ, однако не был включен в итоговые модели. Для модели «Модель 1.1.3» был выделен как значимый фактор «Расстояние до дорожной сети (по прямой)». Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Учреждению не было предоставлено информации о типе дорожного покрытия на дорогах и их участках. Таким образом, учет типа дорожного покрытия не представляется возможным. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. В рамках затратного подхода при расчете затрат на замещение объекта недвижимости факторы местоположения относительно объектов не учитываются.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Расстояние до дорожной сети (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшего объекта дорожной сети; «Расстояние до основной дороги (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшей основной дороги; «Расстояние до региональной дороги (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшей дороги, имеющей статус региональной; «Расстояние до федеральной дороги (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшей дороги, имеющей статус федеральной. Подробное описание фактора приведено в п. 3.6 Отчета.	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap (слой «highway_line») Спутниковые карты сервиса Яндекс-Карты (https://www.n.maps.yandex.ru) для установления границ объектов, ответ Департамента транспорта и дорожного хозяйства Приморского края (исх. № 16/10439/8 от 05.10.2021)
38	Линия застройки зданий, сооружений	первая (не первая)	Не использован	Данный фактор не был использован по причине невозможности корректного сбора данных для большей части объектов-аналогов. Косвенно данный фактор учтен при учете расположения объектов относительно автомобильных дорог (стр. 37 таблицы).	-	-
39	Расположение земельного участка относительно ближайшего водного объекта, его наименование, тип (в том числе море, река, озеро, пруд, затопленный карьер)	м	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Фактор «Расстояние до водных объектов» (включает все водные объекты, за исключением морского побережья) рассматривался наряду с прочими ЦОФ, однако значимость признака была выявлена только в модели «Модель 1.1.1». Признак «Расстояние до морского побережья» рассматривался как самостоятельный фактор. В «Модель 1.1.1» и «Модель 1.1.5» фактор является значимым, в остальных – нет. Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. В рамках затратного подхода при расчете затрат на замещение объекта недвижимости факторы местоположения относительно объектов не учитываются.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Расстояние до водных объектов (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшего водного объекта, рассчитываемое по прямой. Соответствует исходному фактору, наименование сокращено для удобства чтения. «Расстояние до морского побережья (по прямой)» – расстояние в метрах до побережья Японского моря, рассчитываемое по прямой.	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap (слой «water») для установления границ объектов
40	Расположение земельного участка относительно ближайшей рекреационной зоны, ее наименование и тип (в том числе лесной массив, парковая зона, заповедная зона)	м	Не использован	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Фактор рассматривался наряду с прочими ЦОФ, однако, значимость признака не была выявлена ни для одной из моделей. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. В рамках затратного подхода при расчете затрат на замещение объекта недвижимости факторы местоположения относительно объектов не учитываются.	-	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap (слой «nature_reserve-polygon») для установления границ объектов
41	Расположение земельного участка относительно железных дорог, их тип (в том числе грузовая, пассажирская, смешанного назначения; пригородная, транзитная; промышленная, временная, тупиковая)	м	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Фактор рассматривался наряду с прочими ЦОФ, однако, значимость признака была выявлена только для модели «Модель 1.1.1». Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. В рамках затратного подхода при расчете затрат на замещение объекта недвижимости факторы местоположения относительно объектов не учитываются.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Расстояние до ж/д линии (по прямой)» – расстояние в метрах по прямой до ближайшей железнодорожной линии вне зависимости от ее типа; «Расстояние до ж/д станции (по прямой)» – расстояние в метрах по прямой до ближайшей железнодорожной станции.	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap, слои «railway-station-point», «railway-line» для установления границ объектов
Сведения об инженерной инфраструктуре
42	Категория, проектная мощность линейного объекта	-	Не использован	Для группы 10, рассчитанной затратным подходом. При выборе аналога для линейных объектов учитывалась их категория	-	Единый государственный реестр недвижимости (наименование объекта недвижимости)
43	Класс линейного объекта	-	Не использован	Для группы 10, рассчитанной затратным подходом. При выборе аналога для линейных объектов учитывался класс линейного объекта	-	Единый государственный реестр недвижимости (наименование объекта недвижимости)
44	Расположение земельного участка относительно линий электропередач	км	Не использован	Ресурсоснабжающими организациями не было предоставлено векторной либо растровой информации по расположению линий электропередач. Учет данного фактора не представляется возможным.	-	-
45	Протяженность земельных участков под линейными объектами	км	Не использован	Влияние данного фактора на стоимость объектов недвижимости выявлено не было.	-	Единый государственный реестр недвижимости
46	Расположение земельных участков относительно магистральных газопроводов	км	Не использован	Ресурсоснабжающими организациями не было предоставлено векторной либо растровой информации по расположению магистральных газопроводов. Учет данного фактора не представляется возможным.	-	-
47	Описание коммуникаций (электроснабжение, газоснабжение, водоснабжение, теплоснабжение, канализация), в том числе их удаленность от земельного участка	-	Не использован	Фактор не рассматривался в силу нерепрезентативности (практически все многоквартирные дома имеют коммуникации) и в силу неполноты предоставленных сведений по наличию коммуникаций по адресам.	-	Информация, предоставленная ресурсоснабжающими организациями
Прочие сведения
48	Уровень цен потребительской корзины по муниципальным районам (городским округам)	руб. / чел.	Не использован	Отсутствует возможность сбора данного фактора в разрезе муниципальных районов	-	-
49	Товарооборот на 1 человека по муниципальным районам (городским округам)	руб. / чел.	Не использован	Отсутствует возможность сбора данного фактора в разрезе муниципальных районов	-	-
50	Наличие в сельском населенном пункте магазина	-	Не использован	Фактор не учитывался, так как коррелирует с расстоянием до объектов торговли (стр. 55.3 таблицы, один из вариантов).	-	-
51	Наличие в сельском населенном пункте общеобразовательной школы	-	Не использован	Фактор не учитывался, так как коррелирует с расстоянием до ближайшей школы (стр. 55.3 таблицы, один из вариантов).	-	-
52	Расстояние до земельных участков зоны разработки полезных ископаемых	км	Не использован	Влияние данного фактора на стоимость объектов недвижимости выявлено не было.	-	-
53	Зоны особого режима использования в границах земельных участков	-	Не использован	Влияние данного фактора на стоимость объектов недвижимости выявлено не было.	-	-
54	Принадлежность земельного участка к организованной промышленной зоне	км	Не использован	Влияние данного фактора на стоимость объектов недвижимости выявлено не было.	-	-
55	Наименование и расстояние от объекта до локального (локальных) центра (центров), положительно влияющего (влияющих) на стоимость объекта недвижимости, в том числе:
55.1	Расстояние до администрации г. Владивосток	м	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений данный фактор является производным от фактора «Расстояние до администрации г. Владивосток (по дорогам)». Во избежание двойного учета одного фактора и возникновения мультиколлинеарности указанный фактор не учитывался. Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Расстояние до Владивостока (по прямой)» – расстояние в метрах до администрации г. Владивостока, рассчитываемое по прямой; «Расстояние до Владивостока (по дорогам)» – расстояние в метрах до администрации г. Владивостока, рассчитываемое по графу дорожной сети. Подробное описание расчета расстояний по графу дорожной сети приведено в п. 3.6 Отчета.	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap, слои «boundary-polygon» для установления границ объектов
55.2	Расстояние от объекта до административного центра муниципального образования	м	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений данный фактор является статистически значимым для расчетной модели «Модель 1.1.5». В остальных моделях фактор рассматривался наряду с прочими ЦОФ, однако значимость не была подтверждена. Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» В ходе исследовательского анализа для нежилых помещений была выявлена отрицательная корреляционная связь с удельным показателем стоимости. Чем ближе объект расположен к администрации городского округа, тем больше его стоимость. Фактор использовался в расчетной модели «Модель 1.2.2».	Фактор использовался в следующих вариациях: «Расстояние до администрации (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшей администрации муниципального района / округа или городского округа, рассчитываемое по прямой; «Расстояние до администрации (по дорогам)» – расстояние в метрах до ближайшей администрации муниципального района / округа или городского округа, рассчитываемое по графу дорожной сети.	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap, слои «boundary-polygon» для установления границ объектов
55.3	Расстояние до объектов социальной обеспеченности	м	Не использован	К классам социальной обеспеченности относятся «объекты торговли», «объекты культурного назначения», «объекты делового назначения», «историко-культурные центры», «образовательные Учреждения», «дошкольные образовательные Учреждения», «лечебно-оздоровительные объекты». Чем ближе объект расположен к социально значимы объектам, тем больше его стоимость. Фактор рассматривался наряду с прочими ЦОФ, однако значимость не была подтверждена.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Расстояние до детского сада (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшего детского сада, рассчитываемое по прямой; «Расстояние до поликлиники/больницы (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшей поликлиники или больницы, рассчитываемое по прямой; «Расстояние до КРЦ (по прямой)» – расстояние в метрах до ближайшего культурно-развлекательного центра, рассчитываемое по прямой; «Расстояние до ИКЦ (по прямой)» – расстояние в метрах до историко-культурного центра города, рассчитываемое по прямой; «Расстояние до зоны ДА (по прямой)» – расстояние в метрах до зоны деловой активности, рассчитываемое по прямой; «Расстояние до детского сада (по дорогам)» – расстояние в метрах до ближайшего детского сада, рассчитываемое по графу дорожной сети; «Расстояние до школы (по дорогам)» – расстояние в метрах до ближайшей школы, рассчитываемое по графу дорожной сети.	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap, слои «boundary-polygon» для установления границ объектов + информацией официального портала Администрации Приморского края
56	Наименование и расстояние от объекта до локального(-ых) центра(-ов), отрицательно влияющего(-их) на стоимость объектов недвижимости	м	Не использован	Фактор был разделен на два признака: «Расстояние до объектов, отрицательно влияющих на стоимость ЗУ» (определяет местонахождения крупных мест накопления ТБО и места захоронения) и «Расстояние до объектов экологической опасности» (определяет автозаправочных станций, котельных, склады ГСМ, очистные сооружения). Для рассматриваемых сегментов данный фактор не являлся статистически значимым, поэтому не был включен в модели.	-	Запрос в Департамент природных ресурсов и охраны окружающей среды Приморского края исх. № 37-05-10/8514 от 22.11.2019 года + генеральные планы населенных пунктов Приморского края + спутниковые карты сервиса Яндекс-Карты
Ценообразующие факторы, не предусмотренные Методическими указаниями
57	Состояние отделки помещения	Категориальный признак	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений данный фактор является важным в ценообразовании, однако, получить унифицированную информацию для всех объектов не представляется возможным. Фактор доступен для объектов аналогов, однако, для построения модели также использовались данные по сделкам, для которых данный фактор получить невозможно. Исходя из этого фактор является нерепрезентативным, так как сделки составляют около 50% данных. Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для нежилых помещений информация по фактору собиралась из текста объявлений по продаже объектов и сгруппирована по пяти группам на основе выделенных критериев: «состояние отличное» «состояние хорошее» «состояние удовлетворительное» «состояние неудовлетворительное» «состояние аварийное» Фактор использовался в расчетной модели «Модель 1.2.2».	Фактор использовался в следующих вариациях: «Состоянию отделки помещения: Отличное» – принимает значение 1 для помещений в отличном состоянии и 0 во всех остальных случаях	Собранные данные из открытых источников www.farpost.ru, www.avito.ru, www.cian.ru
58	Численность населения	человек	Использован в ряде моделей	Численность населения населенного пункта является одним из основных показателей, характеризующих уровень деловой активности в населенном пункте и, следовательно, уровень цен на недвижимость. Как правило, чем больше численность населения, тем больше развит рынок недвижимости, следовательно, тем больше спрос и стоимость объектов недвижимости. Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» В ходе исследовательского анализа для жилых помещений была выявлена положительная корреляционная связь с удельным показателем стоимости. Признак использовался в расчетной модели «Модель 1.1.5», но не напрямую, а как часть агрегирующего фактора, учитывающего значимость населенного пункта (по расстоянию от Владивостока и по численности населенного пункта). Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован в разрезе населенных пунктов для определения экономического устаревания объектов недвижимости.	В ряде моделей название фактора было сокращено и использовалось название «Численность НП». Рассчитывался для населенных пунктов.	Данные с сайта Федеральной службы государственной статистики
59	Количество социально значимых объектов в некотором радиусе
59.1	Кол-во детских садов (r=x), где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов	ед, прочее	Использован в ряде моделей	Чем более развита инфраструктура вокруг объекта, тем больше будет его стоимость. О развитости инфраструктуры свидетельствует количество социально значимых объектов. К ним относятся объекты образования (детские сады, школы), остановки общественного транспорта, объекты здравоохранения (поликлиники, больницы) и объекты торгового и развлекательного характера (торговые центры, супермаркеты, кафе, рестораны). Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений фактор рассчитывался для радиусов 300м, 500м и 1000м. В ходе исследовательского анализа была выявлена положительная корреляционная связь с удельным показателем стоимости. Фактор (а именно количество кафе и ресторанов в радиусе 1000м) использовался в расчетной модели «Модель 1.1.1». Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. В рамках затратного подхода при расчете затрат на замещение объекта недвижимости факторы местоположения относительно объектов не учитываются	Фактор использовался в следующих вариациях: «Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)» – количество кафе и ресторанов в радиусе 1000 метров от объекта.	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap
59.2	Кол-во автобусных остановок (r=x) , где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов

59.3	Кол-во больниц (r=x), где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов

59.4	Кол-во школ (r=x), где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов

59.5	Кол-во супермаркетов (r=x), где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов

59.6	Кол-во кафе (r=x), где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов

59.7	Кол-во ресторанов (r=x), где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов

59.8	Кол-во кафе/ресторанов (r=x), где x – радиус, в пределах которого рассчитывается количество соответствующих объектов

60	Развитость дорожной сети	прочее	Использован в ряде моделей	Хорошее месторасположение объекта с точки зрения его транспортной доступности может повышать стоимость объекта. Чем больше вблизи объекта транспортных развязок и дорог, тем более привлекательным кажется объект. С целью построения фактора, отражающего развитость дорожной сети, был использован граф дорожной сети и метод, рассчитывающий показатель центральности. Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений фактор является значимым для многих моделей, однако, имеет высокий показатель корреляции с многими другими значимыми признаками, поэтому для многих моделей был исключен из рассмотрения. Фактор использовался в расчетной модели «Модель 1.1.4». Для расчетной группы «Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах» Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» данный фактор для сегмента не рассчитывался. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. В рамках затратного подхода при расчете затрат на замещение объекта недвижимости факторы местоположения относительно объектов не учитываются.	Фактор мог рассматриваться в разных вариациях и рассчитываться для разных радиусов. Подробнее о принципе расчета фактора описано в п.3.7 Также наименование фактора могло иметь вид «Развитость дорожной сети (r=1000)»	Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap + расчетные преобразования
61	Ценовая зона	-	Использован в ряде моделей	В соответствии с разделом VI Методических указаний, в процессе определения кадастровой стоимости бюджетным учреждением проводится оценочное зонирование, предусматривающее разделение территории, на которой проводится ГКО, на ценовые зоны. Оценочное зонирование проводится только в отношении тех сегментов рынка недвижимости, по которым существует достаточная рыночная информация. Для моделей, охватывающих определенную территорию и определенный сегмент недвижимости, в качестве фактора принимались результаты ценового зонирования данной территории по данному сегменту. Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Фактор использовался в расчетной моделях «Модель 1.1.2», «Модель 1.1.3», «Модель 1.1.4», «Модель 1.1.5», «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2»	Фактор использовался в следующих вариациях: «Ценовая зона: 5» – принимает значение 1 если ценовая зона = 5 и 0 во всех остальных случаях; «Ценовая зона: 6» – принимает значение 1 если ценовая зона = 6 и 0 во всех остальных случаях; «Ценовая зона: 7» – принимает значение 1 если ценовая зона = 7 и 0 во всех остальных случаях; «Ценовая зона: 8» – принимает значение 1 если ценовая зона = 8 и 0 во всех остальных случаях; «Ценовая зона: 9» – принимает значение 1 если ценовая зона = 9 и 0 во всех остальных случаях.	-
62	Агрегирующий показатель рыночной стоимости квартир	-	Использован в ряде моделей	Чем более развит населенный пункт, тем больше по нему предложений и сделок, что свидетельствует об активности рынка. Если в населенном пункте нет рынка, то скорее он имеет отрицательную динамику развития, и рынок коммерции там также будет развит слабо. Поэтому для объектов коммерческого назначения была собрана агрегирующая информация – среднее значение удельного показателя стоимость по рынку квартир для соответствующего населенного пункта. Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений данный фактор для сегмента не рассчитывался. В ходе исследовательского анализа для нежилых помещений была выявлена положительная корреляционная связь с удельным показателем стоимости. Фактор использовался в расчетной модели «Модель 1.2.2». Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован в разрезе населенных пунктов для определения экономического устаревания объектов недвижимости.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Средний показатель рыночной стоимости квартиры больше 70 тысяч рублей» – рассчитывается для населенного пункта. В случае, если средняя стоимость квадратного метра жилых помещений в многоквартирных жилых домах в данном населенном пункте больше 70 000 рублей, принимает значение 1, в остальных случаях принимает значение 0. «Средний показатель рыночной стоимости квартиры больше 90 тысяч рублей и Ценовая зона: 9» – рассчитывается для населенного пункта. В случае, если средняя стоимость квадратного метра жилых помещений в многоквартирных жилых домах в данном населенном пункте больше 90 000 рублей, а также значение фактора «Ценовая зона» (стр. 61 таблицы) равно 9, принимает значение 1, в остальных случаях принимает значение 0.	Собранные данные из открытых источников farpost, avito, cian, информация Росреестра о сделках
63	Заработная плата	руб.	Использован в ряде моделей	Данный фактора свидетельствует о развитости территории и ее экономической значимости, что может увеличивать стоимость объектов недвижимости. Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений фактор рассматривался наряду с прочими ЦОФ, однако значимость не была подтверждена из-за наличия мультиколлинеарности. Для моделей «Модель 1.2.1», «Модель 1.2.2» фактор не был учтен, в силу отсутствия корреляционной связи. Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом. Использован в разрезе населенных пунктов для определения экономического устаревания объектов недвижимости.	-	Данные с сайта Федеральной службы государственной статистики
64	Населенный пункт	-	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Для жилых помещений данный фактор для сегмента не рассчитывался. В ходе исследовательского анализа для нежилых помещений была выявлена положительная корреляционная связь с удельным показателем стоимости. Фактор использовался в расчетной модели «Модель 1.2.2». Для групп 2-10, рассчитанных затратным подходом На основе населенного пункта Приморского края, к которому отнесен тот или иной объект недвижимости определялась его величина экономического устаревания.	Фактор использовался в следующих вариациях: «Место расположения: Находка» – принимает значение 1, если объект расположен в пределах г. Находки и 0 во всех остальных случаях.	Единый государственный реестр недвижимости
65	PCA_дом	-	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» В ходе исследовательского анализа для жилых помещений была выявлена положительная корреляционная связь признаков «Этажность» и «Год завершения строительства» с удельным показателем стоимости по крупным городам. Фактор использовался в расчетной модели «Модель 1.1.1». При этом фактор является агрегирующем показателем признаков «Этажность» и «Год завершения строительства» и был получен методом главных компонент.	Фактор рассчитывался как производный от факторов «Этажность» (стр. 28 таблицы) и «Год завершения строительства» (стр. 31 таблицы, один из вариантов наименования) по формуле: 0,10599046*«Этажность»+0,03166082*«Год завершения строительства»-64,04841273. Описание и обоснование полученных коэффициентов приведено в п. 3.11.4.4 Отчета.	Единый государственный реестр недвижимости + преобразование фактора
66	(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)	-	Использован в ряде моделей	Для расчетной группы «Многоквартирные дома, включая многоквартирные дома малоэтажной застройки (2 этажа и более)» Является производным признаком от факторов «Численность населения» и «Расстояние до Администрации г. Владивосток (по дорогам)». Признак учитывает как информацию о близости населенного пункта к столице края, так и важность населенного пункта, выраженного его численность. Используется в модели «Модель 1.1.5».	Фактор рассчитывался как производный от факторов «Расстояние до Владивостока (по дорогам)» (стр. 55.1 таблицы, один из вариантов наименования) и «Численность населения» (стр. 58 Таблицы) по формуле: (Численность населения / Расстояние до Владивостока (по дорогам))1/3	Данные с сайта Федеральной службы государственной статистики + Сведения из открытого источника данных OpenStreetMap

Обоснование выбора подходов, методов и моделей оценки, использованных для определения кадастровой стоимости объектов недвижимости методами массовой оценки

Для оценки кадастровой стоимости земельных участков Учреждением были использованы затратный, доходный и сравнительный подходы. Таблица ниже содержит информацию о примененных Исполнителем подходах и методах оценки.

Таблица 3.8.1 – Применяемые подходы и методы оценки земельных участков в рамках проведения ГКО на территории Приморского края

Подгруппа	Наименование вида использования	Код расчета вида использования	Наименование метода	Обоснование выбора подходов и методов, использованных для определения кадастровой стоимости	Описание расчетов
1.1. Жилые помещения в многоквартирных домах	Группа 1. Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)	0100	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод статистического (регрессионного) моделирования, пп. 45.1 Методических указаний.	Метод статистического (регрессионного) моделирования основан на построении статистической модели оценки. В качестве статистической модели оценки для целей Указаний принимается математическая формула, отображающая связь между зависимой переменной (кадастровая стоимость) и значениями независимых переменных (ценообразующие факторы).	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10, расчеты приведены в Приложении 2.5

Многоквартирные дома экономичного класса (с преобладанием малогабаритных квартир)	0101

Группа 2. Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы)	0200

1.2. Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах	Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах (код 0101)	0110

Нежилые помещения коммерческого назначения в многоквартирных домах (код 0208)	0205

1.3. Прочие помещения в многоквартирных жилых домах	Прочие помещения в многоквартирных жилых домах	0107	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5
1.4. Многоквартирные жилые дома (здания)	Многоквартирные дома экономичного класса (с преобладанием малогабаритных квартир)	0101

Малоэтажные многоквартирные жилые дома (2-3 этажа)	0208

1.5. Жилые помещения в нежилых зданиях	Жилые помещения в нежилых зданиях	0111

1.6 Многоквартирные жилые дома (объекты незавершенного строительства)	Многоквартирные дома экономичного класса (с преобладанием малогабаритных квартир)	0101

Малоэтажные многоквартирные жилые дома (2-3 этажа)	0208

2.1. Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы) – здания и сооружения	Дома жилые блокированной застройки (таунхаусы)	0201	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Дома индивидуальные	0202

Дома индивидуальные с бытовыми пристройками	0203

Коттеджи (дома индивидуальные повышенной комфортности с применением качественных материалов, большой площади, наличием систем (как локальных, так и централизованных) инженерного обеспечения, расположенные в однородной среде, в престижных местах)	0204

Садовые дома	0206

Туалеты, летние душевые	0207

Баня	0209

Летние кухни и беседки	0210

Малоэтажные многоквартирные жилые дома (1 этаж)	0211

Малоэтажные многоквартирные жилые дома (1 этаж) (квартиры)	0212

2.2. Помещения малоэтажной жилой застройки	Дома жилые блокированной застройки (таунхаусы)	0201	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Дома индивидуальные	0202

Садовые дома	0206

Туалеты, летние душевые	0207

Баня	0209

Летние кухни и беседки	0210

Малоэтажные многоквартирные жилые дома (1 этаж) (квартиры)	0212

Нежилые помещения в малоэтажных многоквартирных жилых домх (1 этаж) (код 0211)	0213

2.3. Объекты незавершенного строительства с кодами функциональной подгруппы 0201 – 0207, 0209, 0210	Дома жилые блокированной застройки (таунхаусы)	0201

Дома индивидуальные	0202

Дома индивидуальные с бытовыми пристройками	0203

Коттеджи (дома индивидуальные повышенной комфортности с применением качественных материалов, большой площади, наличием систем (как локальных, так и централизованных) инженерного обеспечения, расположенные в однородной среде, в престижных местах)	0204

Садовые дома	0206

Летние кухни и беседки	0210

Малоэтажные многоквартирные жилые дома (1 этаж)	0211

Малоэтажные многоквартирные жилые дома (1 этаж) (квартиры)	0212

3.1. Здания и сооружения, предназначенные для хранения транспорта	Группа 3. Объекты, предназначенные для хранения транспорта	0300	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Открытые автостоянки автомобилей (покрытые площадки и проезды)	0301

Гаражи индивидуальные, отдельно стоящие	0302

Гаражные кооперативы (сблокированные индивидуальные гаражи)	0303

Паркинги	0304

Гаражи производственные, ведомственные для легковых автомобилей	0305

Гаражи производственные, ведомственные для грузовых автомобилей и автобусов	0306

Гаражи производственные, ведомственные для спецтехники, включая гаражи, депо пожарных машин	0307

Открытые стоянки водного транспорта	0308

Гаражи индивидуальные водного транспорта (эллинги)	0309

Гаражи производственные, ведомственные для водного транспорта (эллинги)	0310

Открытые стоянки воздушного транспорта	0311

3.2. Помещения и машино-места, предназначенные для хранения транспорта	Группа 3. Объекты, предназначенные для хранения транспорта	0300	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Открытые автостоянки автомобилей (покрытые площадки и проезды)	0301

Гаражи индивидуальные, отдельно стоящие	0302

Гаражные кооперативы (сблокированные индивидуальные гаражи)	0303

Паркинги	0304

Гаражи производственные, ведомственные для легковых автомобилей	0305

Гаражи производственные, ведомственные для грузовых автомобилей и автобусов	0306

Гаражи производственные, ведомственные для спецтехники, включая гаражи, депо пожарных машин	0307

Открытые стоянки водного транспорта	0308

Гаражи индивидуальные водного транспорта (эллинги)	0309

Гаражи производственные, ведомственные для водного транспорта (эллинги)	0310

Открытые стоянки воздушного транспорта	0311

3.3. Объекты незавершенного строительства, предназначенные для хранения транспорта	Группа 3. Объекты, предназначенные для хранения транспорта	0300

Открытые автостоянки автомобилей (покрытые площадки и проезды)	0301

Гаражи индивидуальные, отдельно стоящие	0302

Гаражные кооперативы (сблокированные индивидуальные гаражи)	0303

Паркинги	0304

Гаражи производственные, ведомственные для легковых автомобилей	0305

Гаражи производственные, ведомственные для грузовых автомобилей и автобусов	0306

Гаражи производственные, ведомственные для спецтехники, включая гаражи, депо пожарных машин	0307

Открытые стоянки водного транспорта	0308

Гаражи индивидуальные водного транспорта (эллинги)	0309

Гаражи производственные, ведомственные для водного транспорта (эллинги)	0310

Открытые стоянки воздушного транспорта	0311

4.1. Здания и сооружения, предназначенные для оказания услуг населению	Группа 4. Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения	0400	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Магазины до 250 кв. м, за исключением киосков, павильонов, ларьков	0401

Магазины 250 и более кв. м	0402

Прочие многофункциональные торгово-сервисные комплексы, торгово-административные объекты, торгово-развлекательные объекты, за исключением отдельно стоящих зданий концертных залов, спортивно-концертных комплексов, кинотеатров, комплексов аттракционов, торгово-складские объекты, торговые базы	0403

Рынки	0404

Торговые киоски, павильоны, ларьки	0405

Автозаправочные станции (АЗС), газонаполнительные станции, автогазозаправочные станции (АГЗС)	0406

Автомойки	0407

Автосалоны	0408

Рестораны	0409

Кафе 750 кв. м (75 человек) и более, производственные столовые, столовые, кухни, кухни-столовые 750 кв. м (75 человек) и более	0410

Кафе до 750 кв. м (75 человек), кафетерии, столовые, кухни, кухни-столовые до 750 кв. м (75 человек)	0411

Летние кафе	0412

Ломбарды	0413

4.2. Помещения, предначенные для оказания услуг населению	Группа 4. Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения	0400	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Магазины до 250 кв. м, за исключением киосков, павильонов, ларьков	0401

Магазины 250 и более кв. м	0402

Прочие многофункциональные торгово-сервисные комплексы, торгово-административные объекты, торгово-развлекательные объекты, за исключением отдельно стоящих зданий концертных залов, спортивно-концертных комплексов, кинотеатров, комплексов аттракционов, торгово-складские объекты, торговые базы	0403

Рынки	0404

Торговые киоски, павильоны, ларьки	0405

Автозаправочные станции (АЗС), газонаполнительные станции, автогазозаправочные станции (АГЗС)	0406

Автомойки	0407

Автосалоны	0408

Рестораны	0409

Кафе 750 кв. м (75 человек) и более, производственные столовые, столовые, кухни, кухни-столовые 750 кв. м (75 человек) и более	0410

Кафе до 750 кв. м (75 человек), кафетерии, столовые, кухни, кухни-столовые до 750 кв. м (75 человек)	0411

Летние кафе	0412

Ломбарды	0413

4.3. Объекты незавершенного строительства, для оказания услуг населению	Группа 4. Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения	0400

Магазины до 250 кв. м, за исключением киосков, павильонов, ларьков	0401

Магазины 250 и более кв. м	0402

Прочие многофункциональные торгово-сервисные комплексы, торгово-административные объекты, торгово-развлекательные объекты, за исключением отдельно стоящих зданий концертных залов, спортивно-концертных комплексов, кинотеатров, комплексов аттракционов, торгово-складские объекты, торговые базы	0403

Рынки	0404

Торговые киоски, павильоны, ларьки	0405

Автозаправочные станции (АЗС), газонаполнительные станции, автогазозаправочные станции (АГЗС)	0406

Автомойки	0407

Автосалоны	0408

Рестораны	0409

Кафе 750 кв. м (75 человек) и более, производственные столовые, столовые, кухни, кухни-столовые 750 кв. м (75 человек) и более	0410

Кафе до 750 кв. м (75 человек), кафетерии, столовые, кухни, кухни-столовые до 750 кв. м (75 человек)	0411

Летние кафе	0412

Ломбарды	0413

5.1. Здания и сооружения, предназначенные для временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	Группа 5. Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	0500	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Гостиницы: класс 2* и ниже, ведомственные гостиницы, хостелы	0501

Гостиницы: класс 3*	0502

Гостиницы: класс 4* и выше	0503

Апарт-отели	0504

Гостиницы, объекты коттеджного типа	0505

Мотели	0506

Общежития	0507

Пансионаты	0508

Базы отдыха	0509

Пионерские лагеря	0510

Санатории	0511

Здания барачного типа, летние домики пансионатов и санаториев	0512

Главные корпуса пансионатов	0513

Спальные корпуса пансионатов	0514

Главные корпуса санаториев	0515

Спальные корпуса санаториев	0516

Кемпинги	0517

5.2. Помещения и машино-места, предначенные для временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	Группа 5. Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	0500	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Гостиницы: класс 2* и ниже, ведомственные гостиницы, хостелы	0501

Гостиницы: класс 3*	0502

Гостиницы: класс 4* и выше	0503

Апарт-отели	0504

Гостиницы, объекты коттеджного типа	0505

Мотели	0506

Общежития	0507

Пансионаты	0508

Базы отдыха	0509

Пионерские лагеря	0510

Санатории	0511

Здания барачного типа, летние домики пансионатов и санаториев	0512

Главные корпуса пансионатов	0513

Спальные корпуса пансионатов	0514

Главные корпуса санаториев	0515

Спальные корпуса санаториев	0516

Кемпинги	0517

5.3. Объекты незавершенного строительства, предназначенные для временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	Группа 5. Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения	0500

Гостиницы: класс 2* и ниже, ведомственные гостиницы, хостелы	0501

Гостиницы: класс 3*	0502

Гостиницы: класс 4* и выше	0503

Апарт-отели	0504

Гостиницы, объекты коттеджного типа	0505

Мотели	0506

Общежития	0507

Пансионаты	0508

Базы отдыха	0509

Пионерские лагеря	0510

Санатории	0511

Здания барачного типа, летние домики пансионатов и санаториев	0512

Главные корпуса пансионатов	0513

Спальные корпуса пансионатов	0514

Главные корпуса санаториев	0515

Спальные корпуса санаториев	0516

Кемпинги	0517

6.1. Здания и сооружения административного и бытового назначения	Группа 6. Административные и бытовые объекты	0600	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Банки	0601

Бизнес-центры	0602

Бытовые, административно-бытовые здания	0603

Административные корпуса заводов	0604

Лабораторные корпуса	0605

Отделения полиции	0606

Контрольно-пропускные пункты, проходные 100 кв. м и более	0607

Отделения связи, почта	0608

Таможни	0609

6.2. Помещения административного и бытового назначения	Группа 6. Административные и бытовые объекты	0600	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Банки	0601

Бизнес-центры	0602

Бытовые, административно-бытовые здания	0603

Административные корпуса заводов	0604

Лабораторные корпуса	0605

Отделения полиции	0606

Контрольно-пропускные пункты, проходные 100 кв. м и более	0607

Отделения связи, почта	0608

Таможни	0609

6.3. Объекты незавершенного строительства административного и бытового назначения	Группа 6. Административные и бытовые объекты	0600

Банки	0601

Бизнес-центры	0602

Бытовые, административно-бытовые здания	0603

Административные корпуса заводов	0604

Лабораторные корпуса	0605

Отделения полиции	0606

Контрольно-пропускные пункты, проходные 100 кв. м и более	0607

Отделения связи, почта	0608

Таможни	0609

7.1. Здания производственного назначения	Группа 7. Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений	0700	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Производственные, производственно-складские и административно-производственные здания площадью до 100 кв. м	0701

Диспетчерские, аппаратные (кроме диспетчерских на транспорте)	0702

Контрольно-пропускные пункты, проходные менее 100 кв. м	0703

Производственные, производственно-складские и производственно-административные здания площадью 100 и более кв. м	0704

Объекты сельскохозяйственного производства. Животноводческие комплексы, птичники, тепличные и оранжерейные хозяйства	0705

Трансформаторные подстанции	0706

Электроподстанции	0707

Энергоблоки	0708

Центральная тепловая станция (ЦТП), теплоэлектроцентраль (ТЭЦ)	0709

Котельные	0710

Здания тепловых пунктов	0711

Сушилки, мельницы, вспомогательные объекты	0712

Станции газораспределительные и газорегуляторные	0713

Пункты газораспределительные и газорегуляторные	0714

Насосные станции	0715

Водопроводные станции	0716

Водозаборные узлы и сооружения	0717

Водомерные узлы	0718

Павильоны над скважинами	0719

Вентиляционные киоски, вентиляционные камеры	0720

Автоматические телефонные станции (АТС)	0721

Мастерские	0722

Складские здания, кроме ангаров	0723

Здания очистных сооружений	0724

Весовые автомобильные	0725

Весовые железнодорожные	0726

Здания ангарного типа	0727

Холодильники	0728

Здания гидросооружений	0729

Станции технического обслуживания автомобилей (СТО), автосервисы	0730

Ангары для самолетов, вертолетов и других летательных аппаратов	0731

Депо железнодорожные, локомотивные, метрополитена, электродепо, трамвайные, троллейбусные	0732

7.2. Помещения производственного назначения	Группа 7. Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений	0700	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Производственные, производственно-складские и административно-производственные здания площадью до 100 кв. м	0701

Диспетчерские, аппаратные (кроме диспетчерских на транспорте)	0702

Контрольно-пропускные пункты, проходные менее 100 кв. м	0703

Производственные, производственно-складские и производственно-административные здания площадью 100 и более кв. м	0704

Объекты сельскохозяйственного производства. Животноводческие комплексы, птичники, тепличные и оранжерейные хозяйства	0705

Трансформаторные подстанции	0706

Электроподстанции	0707

Энергоблоки	0708

Центральная тепловая станция (ЦТП), теплоэлектроцентраль (ТЭЦ)	0709

Котельные	0710

Здания тепловых пунктов	0711

Сушилки, мельницы, вспомогательные объекты	0712

Станции газораспределительные и газорегуляторные	0713

Пункты газораспределительные и газорегуляторные	0714

Насосные станции	0715

Водопроводные станции	0716

Водозаборные узлы и сооружения	0717

Водомерные узлы	0718

Павильоны над скважинами	0719

Вентиляционные киоски, вентиляционные камеры	0720

Автоматические телефонные станции (АТС)	0721

Мастерские	0722

Складские здания, кроме ангаров	0723

Здания очистных сооружений	0724

Весовые автомобильные	0725

Весовые железнодорожные	0726

Здания ангарного типа	0727

Холодильники	0728

Здания гидросооружений	0729

Станции технического обслуживания автомобилей (СТО), автосервисы	0730

Ангары для самолетов, вертолетов и других летательных аппаратов	0731

Депо железнодорожные, локомотивные, метрополитена, электродепо, трамвайные, троллейбусные	0732

7.3. Объекты незавершенного строительства производственного назначения	Группа 7. Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений	0700

Производственные, производственно-складские и административно-производственные здания площадью до 100 кв. м	0701

Диспетчерские, аппаратные (кроме диспетчерских на транспорте)	0702

Контрольно-пропускные пункты, проходные менее 100 кв. м	0703

Производственные, производственно-складские и производственно-административные здания площадью 100 и более кв. м	0704

Объекты сельскохозяйственного производства. Животноводческие комплексы, птичники, тепличные и оранжерейные хозяйства	0705

Трансформаторные подстанции	0706

Электроподстанции	0707

Энергоблоки	0708

Центральная тепловая станция (ЦТП), теплоэлектроцентраль (ТЭЦ)	0709

Котельные	0710

Здания тепловых пунктов	0711

Сушилки, мельницы, вспомогательные объекты	0712

Станции газораспределительные и газорегуляторные	0713

Пункты газораспределительные и газорегуляторные	0714

Насосные станции	0715

Водопроводные станции	0716

Водозаборные узлы и сооружения	0717

Водомерные узлы	0718

Павильоны над скважинами	0719

Вентиляционные киоски, вентиляционные камеры	0720

Автоматические телефонные станции (АТС)	0721

Мастерские	0722

Складские здания, кроме ангаров	0723

Здания очистных сооружений	0724

Весовые автомобильные	0725

Весовые железнодорожные	0726

Здания ангарного типа	0727

Холодильники	0728

Здания гидросооружений	0729

Станции технического обслуживания автомобилей (СТО), автосервисы	0730

Ангары для самолетов, вертолетов и других летательных аппаратов	0731

Депо железнодорожные, локомотивные, метрополитена, электродепо, трамвайные, троллейбусные	0732

8.1. Здания и сооружения с кодом функциональной подгруппы 0801 – 0852	Группа 8. Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты	0800	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Ветеринарные объекты	0801

Питомники, гостиницы для животных	0802

Зоопарк (вольеры, строения для содержания животных)	0803

Музеи	0804

Памятники архитектурные, монументы	0805

Спортивные комплексы	0806

Спортивные залы и корпуса, спортивные клубы	0807

Стадионы, трибуны	0808

Теннисные корты	0809

Тиры	0810

Фитнес-центры	0811

Крытые катки	0812

Бассейны для плавания	0813

Яхт-клубы	0814

Архивы, книгохранилища и фондохранилища, библиотеки	0815

Костелы, лавры, мечети, молебные дома, монастыри, синагоги, соборы, храмы, церкви, часовни	0816

Оранжереи (не относящиеся к сельскохозяйственному производству)	0817

Кинотеатры	0818

Киностудии	0819

Выставочные залы, дворцы культуры, дома культуры, консерватории, концертные залы, культурно-досуговые центры, мюзик-холлы, планетарии, театры, художественные галереи, цирки	0820

Детские сады, ясли, ясли-сады	0821

Гимназии, дома и дворцы пионеров, дома юного творчества, изостудии, клубы, лицеи, музыкальные школы, церковные школы, школы, спальные корпуса школ-интернатов	0822

Колледжи, училища профессионально-технические и ремесленные, техникумы, училища	0823

Академии, институты образовательные, подготовительные отделения высших учебных заведений, университеты	0824

Больницы, поликлиники, станции медицинской скорой помощи, фельдшерские медицинские пункты	0825

Крематории	0826

Комплексы аттракционов отдельно стоящие	0827

Аквапарки	0828

Объекты бытового обслуживания населения, ателье, парикмахерские, прачечные, пункты проката, молочные кухни	0829

Бани общественные от 150 кв. м, до 1000 кв. м (до 100 человек), душевые и раздевалки, банные комплексы 1000 кв. м (на 100 человек) и более	0830

Туалеты общественные	0831

Морги	0832

Интернаты	0833

Изоляторы	0834

Исправительные заведения	0835

Казармы	0836

Государственные научные центры	0837

Проектные институты, конструкторские бюро	0838

Научно-исследовательские институты	0839

Обсерватории	0840

Административные здания государственных Учреждений управления, включая здания администраций, министерств, судов, прокуратуры	0841

Дома престарелых	0842

Дома инвалидов	0843

Автовокзалы	0844

Аэропорты (аэровокзалы), аэродромы	0845

Порты (вокзалы)	0846

Вокзалы железнодорожные	0847

Станции железнодорожные	0848

Станции метрополитена	0849

Вокзалы речные	0850

Станции автобусные, троллейбусные, трамвайные, лодочные	0851

Прочие объекты, предназначенные для перевозки и обслуживания пассажиров, обработки их багажа	0852

8.2. Учебные, спортивные помещения, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения помещения	Группа 8. Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты	0800	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Ветеринарные объекты	0801

Питомники, гостиницы для животных	0802

Зоопарк (вольеры, строения для содержания животных)	0803

Музеи	0804

Памятники архитектурные, монументы	0805

Спортивные комплексы	0806

Спортивные залы и корпуса, спортивные клубы	0807

Стадионы, трибуны	0808

Теннисные корты	0809

Тиры	0810

Фитнес-центры	0811

Крытые катки	0812

Бассейны для плавания	0813

Яхт-клубы	0814

Архивы, книгохранилища и фондохранилища, библиотеки	0815

Костелы, лавры, мечети, молебные дома, монастыри, синагоги, соборы, храмы, церкви, часовни	0816

Оранжереи (не относящиеся к сельскохозяйственному производству)	0817

Кинотеатры	0818

Киностудии	0819

Выставочные залы, дворцы культуры, дома культуры, консерватории, концертные залы, культурно-досуговые центры, мюзик-холлы, планетарии, театры, художественные галереи, цирки	0820

Детские сады, ясли, ясли-сады	0821

Гимназии, дома и дворцы пионеров, дома юного творчества, изостудии, клубы, лицеи, музыкальные школы, церковные школы, школы, спальные корпуса школ-интернатов	0822

Колледжи, училища профессионально-технические и ремесленные, техникумы, училища	0823

Академии, институты образовательные, подготовительные отделения высших учебных заведений, университеты	0824

Больницы, поликлиники, станции медицинской скорой помощи, фельдшерские медицинские пункты	0825

Крематории	0826

Комплексы аттракционов отдельно стоящие	0827

Аквапарки	0828

Объекты бытового обслуживания населения, ателье, парикмахерские, прачечные, пункты проката, молочные кухни	0829

Бани общественные от 150 кв. м, до 1000 кв. м (до 100 человек), душевые и раздевалки, банные комплексы 1000 кв. м (на 100 человек) и более	0830

Туалеты общественные	0831

Морги	0832

Интернаты	0833

Изоляторы	0834

Исправительные заведения	0835

Казармы	0836

Государственные научные центры	0837

Проектные институты, конструкторские бюро	0838

Научно-исследовательские институты	0839

Обсерватории	0840

Административные здания государственных Учреждений управления, включая здания администраций, министерств, судов, прокуратуры	0841

Дома престарелых	0842

Дома инвалидов	0843

Автовокзалы	0844

Аэропорты (аэровокзалы), аэродромы	0845

Порты (вокзалы)	0846

Вокзалы железнодорожные	0847

Станции железнодорожные	0848

Станции метрополитена	0849

Вокзалы речные	0850

Станции автобусные, троллейбусные, трамвайные, лодочные	0851

Прочие объекты, предназначенные для перевозки и обслуживания пассажиров, обработки их багажа	0852

8.3. Объекты незавершенного строительства с кодом функциональной подгруппы 0801 – 0852	Группа 8. Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты	0800

Ветеринарные объекты	0801

Питомники, гостиницы для животных	0802

Зоопарк (вольеры, строения для содержания животных)	0803

Музеи	0804

Памятники архитектурные, монументы	0805

Спортивные комплексы	0806

Спортивные залы и корпуса, спортивные клубы	0807

Стадионы, трибуны	0808

Теннисные корты	0809

Тиры	0810

Фитнес-центры	0811

Крытые катки	0812

Бассейны для плавания	0813

Яхт-клубы	0814

Архивы, книгохранилища и фондохранилища, библиотеки	0815

Костелы, лавры, мечети, молебные дома, монастыри, синагоги, соборы, храмы, церкви, часовни	0816

Оранжереи (не относящиеся к сельскохозяйственному производству)	0817

Кинотеатры	0818

Киностудии	0819

Выставочные залы, дворцы культуры, дома культуры, консерватории, концертные залы, культурно-досуговые центры, мюзик-холлы, планетарии, театры, художественные галереи, цирки	0820

Детские сады, ясли, ясли-сады	0821

Гимназии, дома и дворцы пионеров, дома юного творчества, изостудии, клубы, лицеи, музыкальные школы, церковные школы, школы, спальные корпуса школ-интернатов	0822

Колледжи, училища профессионально-технические и ремесленные, техникумы, училища	0823

Академии, институты образовательные, подготовительные отделения высших учебных заведений, университеты	0824

Больницы, поликлиники, станции медицинской скорой помощи, фельдшерские медицинские пункты	0825

Крематории	0826

Комплексы аттракционов отдельно стоящие	0827

Аквапарки	0828

Объекты бытового обслуживания населения, ателье, парикмахерские, прачечные, пункты проката, молочные кухни	0829

Бани общественные от 150 кв. м, до 1000 кв. м (до 100 человек), душевые и раздевалки, банные комплексы 1000 кв. м (на 100 человек) и более	0830

Туалеты общественные	0831

Морги	0832

Интернаты	0833

Изоляторы	0834

Исправительные заведения	0835

Казармы	0836

Государственные научные центры	0837

Проектные институты, конструкторские бюро	0838

Научно-исследовательские институты	0839

Обсерватории	0840

Административные здания государственных Учреждений управления, включая здания администраций, министерств, судов, прокуратуры	0841

Дома престарелых	0842

Дома инвалидов	0843

Автовокзалы	0844

Аэропорты (аэровокзалы), аэродромы	0845

Порты (вокзалы)	0846

Вокзалы железнодорожные	0847

Станции железнодорожные	0848

Станции метрополитена	0849

Вокзалы речные	0850

Станции автобусные, троллейбусные, трамвайные, лодочные	0851

Прочие объекты, предназначенные для перевозки и обслуживания пассажиров, обработки их багажа	0852

9.1. Прочие здания и сооружения.	Группа 9. Прочие объекты	0900	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Объекты гражданской обороны	0901

Погреба	0902

Подвалы	0903

Сараи	0904

Санитарные пропускники	0905

Гидрометеорологические станции, фотометрические будки, мареографы	0906

Прочие объекты и объекты вспомогательного назначения, отнесение которых к другим группам невозможно	0907

Подсобные помещения	0908

Вспомогательные помещения	0909

9.2. Прочие помещения	Группа 9. Прочие объекты	0900	Массовая оценка. Сравнительный подход. Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости, пп. 45.3 Методических указаний.	Метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуального расчета вследствие недостатка информации о точном месте нахождения (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования или применения метода типового (эталонного) объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости ОНС или объектов неопределенного вида использования.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.10.6, расчеты приведены в Приложении 2.5

Объекты гражданской обороны	0901

Погреба	0902

Подвалы	0903

Сараи	0904

Санитарные пропускники	0905

Гидрометеорологические станции, фотометрические будки, мареографы	0906

Прочие объекты и объекты вспомогательного назначения, отнесение которых к другим группам невозможно	0907

Подсобные помещения	0908

Вспомогательные помещения	0909

9.3. Прочие объекты незавершенного строительства	Группа 9. Прочие объекты	0900

Объекты гражданской обороны	0901

Погреба	0902

Подвалы	0903

Сараи	0904

Санитарные пропускники	0905

Гидрометеорологические станции, фотометрические будки, мареографы	0906

Прочие объекты и объекты вспомогательного назначения, отнесение которых к другим группам невозможно	0907

Подсобные помещения	0908

Вспомогательные помещения	0909

10. Сооружения	Группа 10. Сооружения	1000	Массовая оценка. Затратный подход. Определение затрат на замещение методом сравнительной единицы, пп. 44.2 Методических указаний.	Затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах. Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС.	Описание расчетов произведено в Отчете в пп. 3.9, расчеты приведены в Приложении 2.5

Аттракционные сооружения	1001

Башни	1002

Мачтовые сооружения, опоры, вышки	1003

Беседки	1004

Гидротехнические сооружения: набережные	1005

Эстакады	1006

Емкостные сооружения, резервуары, баки, цистерны	1007

Бункеры	1008

Навесы	1009

Линии электропередач кабельные	1010

Линии электропередач воздушные	1011

Сети газораспределительные	1012

Гидротехнические сооружения, за исключением мостов, пирсов, причалов, набережных	1013

Сети канализационные, тоннельные коллекторы	1014

Сети тепловые	1015

Сети водопроводные	1016

Сети канализационные без коллекторов	1017

Фонтаны	1018

Градирни	1019

Сети инженерные технологические	1020

Сети тепловые: камеры теплосети подземные	1021

Железнодорожные пути	1022

Подкрановые пути	1023

Тоннели	1024

Мосты	1025

Сооружения связи линейно-кабельные	1026

Сети трубопроводов магистральные	1027

Переходы надземные	1028

Переходы подземные	1029

Прочие сооружения и сооружения вспомогательного назначения, отнесение которых к другим подгруппам невозможно	1030

Автомобильные дороги, дорожки, площадки, покрытия	1031

Силосная траншея, яма	1032

Скважина артезианская	1033

Колодец	1034

Водоемы и пруды	1035

Ограждение	1036

Отстойник канализационный	1037

Расчет стоимости объектов оценки доходным подходом

Доходный подход к оценке объектов недвижимости включает методы, позволяющие произвести оценку стоимости объекта исходя из ожидаемых потенциальным покупателем доходов. Данный подход применим только к приносящим доход объектам недвижимости. В основе доходного подхода лежат четыре принципа: принцип наиболее эффективного использования, принцип ожидания, принцип спроса и предложения, а также принцип замещения.

В соответствии с п. 47.1 Методических указаний в рамках доходного подхода кадастровая стоимость объекта недвижимости может определяться:

методом прямой капитализации;

методом дисконтирования денежных потоков.

Объекты недвижимости оцениваются исходя из характерных для соответствующего сегмента рынка показателей доходности их использования, без учета фактического обременения арендными отношениями и индивидуальных показателей эффективности их использования.

Согласно Приложению 6 Методических указаний применение доходного подхода не является предпочтительным для расчета кадастровой стоимости объектов капитального строительства. Поэтому, в рамках данного Отчёта определение кадастровой стоимости объектов оценки доходным подходом не проводилось.

Расчет стоимости объектов оценки затратным подходом

В соответствии с п. 44.2 Методических указаний затратный подход основан на определении затрат, необходимых для приобретения, воспроизводства или замещения объекта недвижимости. Для использования этого подхода необходимы актуальные и достоверные данные о соответствующих затратах.

Затратный подход используется при определении кадастровой стоимости зданий, сооружений, ОНС. Согласно п. 46.1 Методических указаний, группы (подгруппы) зданий
и сооружений, кадастровая стоимость которых определяется затратным подходом, разделяются исходя из видов использования объектов недвижимости с разбивкой объектов
по классу конструктивной системы (КС), классу качества объекта (уровню отделочных покрытий и качеству инженерных коммуникаций), классу их капитальности, условиям строительства, количеству этажей.

При определении кадастровой стоимости в качестве базы расчета используются затраты на замещение. При индивидуальном расчете кадастровой стоимости допускается использовать затраты на воспроизводство.

Затраты на замещение представляют собой расчетную оценку затрат на сооружение или приобретение нового современного эквивалентного объекта недвижимости по состоянию на дату определения кадастровой стоимости. Затраты на воспроизводство представляют собой расчетную оценку затрат на сооружение или приобретение аналогичного объекта недвижимости по состоянию на дату определения кадастровой стоимости152 п. 46.2 Методических указаний .

Расчет затрат на замещение объекта недвижимости в рамках ГКО осуществляется методом сравнительной единицы на основе сметных нормативов строительства153 п. 46.10 Методических указаний .

Метод сравнительной единицы основан на сравнении стоимости единицы потребительских свойств (1 кв.м площади, 1 куб.м. строительного объема, 1 п.м., 1 км и т.п.) оцениваемого объекта со стоимостью аналогичной единицы сравнения подобного типового объекта. В рамках данного метода вносятся поправки на различие между оцениваемым
и аналогичным объектом. Затраты на замещение оцениваемого объекта определяются путем умножения скорректированной стоимости единицы сравнения на количество единиц сравнения. При выборе объекта-аналога необходимо учитывать единое функциональное назначение, близость физических характеристик и т.п.

Определение кадастровой стоимости объектов недвижимости осуществляется путем суммирования затрат на создание этих объектов и прибыли предпринимателя и вычитания их физического износа и устареваний.

В рамках настоящего Отчета, на основании Приложения 6 Методических указаний при проведении ГКО затратный подход был использован для оценки зданий и сооружений, вошедших в группу 2-10, а также объектов незавершенного строительства, вошедших
в группу 10.

Определение кадастровой стоимости зданий и сооружений

Кадастровая стоимость зданий, сооружений на основе затратного подхода при использовании СПО определяется по формуле:

где КСОКС – стоимость объекта капитального строительства (ОКС), руб.;

ЗЗ – затраты на замещение ОКС, руб.;

ПП – прибыль предпринимателя, в долях от затрат на замещение ОКС;

ИФ – физический износ, в долях от затрат на замещение ОКС;

УФ – функциональное устаревание, в долях от затрат на замещение ОКС;

УЭ – экономическое устаревание, в долях от затрат на замещение ОКС.

Расчет затрат на замещение зданий, сооружений осуществляется по формуле:

или

где ЗЗ – затраты на замещение ОКС;

УПСС – базовый удельный показатель стоимости строительства в расчете на единицу измерения (1 кв.м, 1 куб.м. и т.п.) ОКС;

N – количество единиц измерения (площадь, объем ОКС и т.п.);

KПО – поправка на различие в объеме, площади;

KД – коэффициент пересчета стоимости строительства по характерным конструктивным системам ОКС на дату оценки по сравнению с датой справочника УПСС;

Ксейсм – поправка на различие в сейсмичности.

- затраты на замещение объекта в расчете
на единицу измерения (1 кв.м, 1 куб.м. и т.п.) с учетом поправок и корректирующих коэффициентов.

Справочники УПСС

Согласно п. 46.10 Методических указаний, затраты на строительство (воспроизводство, замещение) объектов недвижимости рассчитываются на основе сметных нормативов строительства, то есть на основе государственных, отраслевых, территориальных, фирменных или индивидуальных сметных нормативов, образующих систему ценообразования
и сметного нормирования в строительстве, с применением утвержденных индексов цен
в строительстве на строительно-монтажные работы, применяемых в сметных расчетах стоимости производственного и жилищно-гражданского строительства, и коэффициентов перехода от цен базового района к уровню цен субъектов Российской Федерации. В случае наличия нескольких сметных нормативов применяются в первую очередь территориальные (региональные) сметные нормативы. В случае их отсутствия, или если они не утверждены, осуществляется выбор справочников по затратам на строительство и обоснование такого выбора.

В рамках настоящего Отчета затраты на замещение объектов недвижимости рассчитывались с использованием серии справочников, изданных ООО «КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН» (Укрупненные показатели стоимости строительства. Серия «Справочник оценщика». – М.: ООО «КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН» 2023). Непосредственно при расчете затрат на строительство использовались следующие справочники серии:

Благоустройство территорий.

Жилые дома.

Здания и сооружения агропромышленного комплекса.

Магистральные сети и транспорт.

Общественные здания.

Промышленные здания.

Промышленные сооружения

Складские здания и сооружения.

Сооружения городской инфраструктуры.

Расчет строительного объема ОКС

Для ОКС, у которых в качестве объекта-аналога из справочника УПСС выбран объект с единицей измерения «Объем», вычисляется строительный объем.

Строительный объем здания определяется как сумма строительного объема выше отметки 0.00 (надземная часть) и ниже этой отметки (подземная часть), измеряемого
до уровня пола последнего подземного этажа.

Строительный объем определяется в пределах ограничивающих наружных поверхностей с включением ограждающих конструкций, световых фонарей и других надстроек, начиная с отметки чистого пола надземной и подземной частей здания, без учета выступающих архитектурных деталей и конструктивных элементов, козырьков, портиков, балконов, террас, объема проездов и пространства под зданием на опорах (в чистоте), проветриваемых подполий и подпольных каналов.

Строительный объем подземной части жилого здания определяется до отметки чистого пола нижнего подземного этажа, подвала или технического подполья.

Общий строительный объем рассчитывается по формуле:

,

где – строительный объем надземной части;

– строительный объем подземной части (подвала).

Предварительно нужно определить объем надземной и подземной частей по следующим формулам:

, где – общая площадь здания; – общее количество этажей; – количество подземных этажей; – коэффициент толщины стен здания; – высота надземного этажа с учетом перекрытия.
,

где – количество подземных этажей;

– общая площадь здания;

– общее количество этажей;

– коэффициент толщины стен здания;

– высота подземного этажа (в т.ч. подвала) с учетом надподвального перекрытия.

Расчет сделан из допущения, что площадь части здания ниже отметки поверхности земли равна площади застройки надземной части.

Для перехода от общей площади, приведенной в исходной информации, к площади по наружным обмерам необходимо применить коэффициент, учитывающий толщину ограждающих конструкций. Достаточно подробно выведение вышеуказанного коэффициента приведено в статье «Непродажная площадь» на сайте http://www.avg.ru/pressa/press/2009/5/227. В соответствии с материалами статьи было проведено исследование около 1 500 проектов строительства. Результаты исследования приведены в следующей таблице:

Таблица 3.10.1 – Результаты исследования о величине коэффициента толщины стен

Функция	Офис	Торговля	Промышленность	Жилье
Количество объектов, шт.	93	598	207	643
Коэффициент толщины стен (SЭТ/SЗАСТР)	0,90	0,87	0,93	0,78

Значения коэффициента толщины стен, высоты надземного этажа и высоты подземного этажа для разных групп ОКС определяются в зависимости от кода подгруппы ОКС
по справочнику высоты этажей ОКС, содержащемся в СПО. Минимальная высота этажа
по внутреннему обмеру определялась в рамках оцениваемой группы объектов в соответствии с действующими нормативными актами, регулирующими проектирование, строительство и эксплуатацию объектов соответствующего назначения.

Таблица 3.10.2 – Значения высот помещений по функциональным подгруппам

Код функциональной подгруппы	Высота этажа без перекрытия, м	Высота этажа подвала без перекрытия, м	Коэффициент толщины стен	Расчетный коэффициент (1/Коэффициент толщины стен)	Толщина перекрытия, м	Источник информации
0100	2,70	2,10	0,78	1,28	0,30	Среднее значение по 1 группе
0101	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 54.13330-2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0102	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 54.13330-2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0103	2,70	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 54.13330-2016 "Здания жилые многоквартирные"; СП 42.13330.2011 "Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений"; "Единая методика классифицирования жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)" (http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu.html)
0104	2,70	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 54.13330-2016 "Здания жилые многоквартирные"; СП 42.13330.2011 "Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений"; "Единая методика классифицирования жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)" (http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu.html)
0105	3,00	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 54.13330-2016 "Здания жилые многоквартирные"; СП 42.13330.2011 "Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений"; "Единая методика классифицирования жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)" (http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu.html)
0106	3,00	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 54.13330-2016 "Здания жилые многоквартирные"; СП 42.13330.2011 "Градостроительство. Планировка и застройка городских и сельских поселений"; "Единая методика классифицирования жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)" (http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu.html)
0200	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	Среднее значение по 0201, 0202, 0203, 0204, 0206
0201	2,70	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 55.13330.2016 "Дома жилые одноквартирные". "Единая методика классифицирования жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)" (http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu.html)
0202	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 55.13330.2016 "Дома жилые одноквартирные", п. 6.2
0203	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 55.13330.2016 "Дома жилые одноквартирные", п. 6.2
0204	2,70	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 55.13330.2016 "Дома жилые одноквартирные". "Единая методика классифицирования жилых новостроек по потребительскому качеству (классу)" (http://realtymarket.ru/metodi-eskie-materiali/edinaya-metodika-klassifikacii-jilix-obektov-po-potrebitelskomu-ka-estvu-klassu.html)
0206	2,20	2,00	1,00	1,00	0,30	СП 53.13330.2019 "Планировка и застройка территории ведения гражданами садоводства. Здания и сооружения", п. 7.3
0207	2,00	2,00	1,00	1,00	0,30	СП 53.13330.2019 "Планировка и застройка территории ведения гражданами садоводства. Здания и сооружения", п. 7.3
0208	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 54.13330-2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0209	2,10	2,10	1,00	1,00	0,30	по 0207, высота этажа без перекрытия принята по минимальной высоте подвала
0210	2,10	2,10	1,00	1,00	0,30	по 0207, высота этажа без перекрытия принята по минимальной высоте подвала
0211	2,50	2,10	0,78	1.28	0,30	по 0208
0300	2,20	2,10	0,93	1,08	0,30	по 0301, 0304
0301	2,20	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 113.13330.2016 "Стоянки автомобилей", п.5.1.20; Пособие для проектирования "Гаражи-стоянки для легковых автомобилей, принадлежащих гражданам" М: АО "ЦНИИПРОМЗДАНИЙ" 1998 г
0302	2,40	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 113.13330.2016 "Стоянки автомобилей", п.5.1.20; Пособие для проектирования "Гаражи-стоянки для легковых автомобилей, принадлежащих гражданам" М: АО "ЦНИИПРОМЗДАНИЙ" 1998 г
0303	2,40	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 113.13330.2016 "Стоянки автомобилей", п.5.1.20; Пособие для проектирования "Гаражи-стоянки для легковых автомобилей, принадлежащих гражданам" М: АО "ЦНИИПРОМЗДАНИЙ" 1998 г
0304	2,20	2,20	0,93	1,08	0,30	СП 113.13330.2016 "Стоянки автомобилей"; Пособие для проектирования "Гаражи-стоянки для легковых автомобилей, принадлежащих гражданам" М: АО "ЦНИИПРОМЗДАНИЙ" 1998 г
0305	2,40	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 113.13330.2016 "Стоянки автомобилей", п.5.1.20; Пособие для проектирования "Гаражи-стоянки для легковых автомобилей, принадлежащих гражданам" М: АО "ЦНИИПРОМЗДАНИЙ" 1998 г
0306	4,20	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания", п.5.4
0307	4,50	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания", п.5.4
0308	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00	-
0309	4,20	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания", п.5.4
0310	4,20	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания", п.5.4
0400	2,70	2,10	0,87	1,15	0,30	по 0401
0401	2,70	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0402	3,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0403	4,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.6. Общественные здания. Укрупненные показатели стоимости строительства. Серия «Справочник оценщика». – М.: ООО «КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН»
0404	3,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0405	2,70	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0406	3,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0407	3,60	2,10	0,87	1,15	0,30	ОНТП 01-91, РД 3107938-0176-91 Общесоюзные нормы технологического проектирования предприятий автомобильного транспорта, Приложение 2 Таб.8
0408	3,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0409	3,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0410	3,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 44.1330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0411	3,00	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0412	2,70	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0413	2,70	2,10	0,87	1,15	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0500	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	по 0501-0506, 0508
0501	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0502	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0503	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0504	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0505	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0506	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0507	2,70	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0508	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0509	3,00	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0510	3,00	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0511	3,00	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0512	2,70	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0513	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0514	3,00	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0515	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0516	3,00	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0517	2,50	2,10	0,78	1,28	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5; СП 54.13330.2016 "Здания жилые многоквартирные", п.5.8
0600	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	по 0603-0609
0601	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0602	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0603	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0604	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0605	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0606	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0607	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0608	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0609	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0700	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СНиП 31-03-2001 "Производственные здания"
0701	2,20	2,10	0,93	1,08	0,30	СНиП 31-03-2001 "Производственные здания", п.5.1
0702	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0703	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0704	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СНиП 31-03-2001 "Производственные здания"
0705	2,40	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 106.13330.2012 "Животноводческие, птицеводческие и звероводческие здания и сооружения", п.5.3
0706	4,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0707	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0708	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0709	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0710	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0711	4,20	3,60	0,93	1,08	0,30	СП 41-101-95 "Проектирование тепловых пунктов", п.2.21; стандарт ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27060003-2008 "Тепловые пункты и тепловые сети", п.5.24
0712	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0713	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0714	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0715	3,00	3,00	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"; СП 58.13330.2012 "Гидротехнические сооружения"
0716	3,00	3,00	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0717	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 31.13330.2012 "Водоснабжение. Наружные сети и сооружения", п.15.7; СП 56.13330.2011 "Производственные здания"; СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0718	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 31.13330.2012 "Водоснабжение. Наружные сети и сооружения", п.15.7; СП 56.13330.2011 "Производственные здания"; СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0719	2,10	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 31.13330.2012 "Водоснабжение. Наружные сети и сооружения", п.8.8
0720	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0721	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0722	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0723	4,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"; Классификация складских зданий
0724	3,00	3,00	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0725	4,20	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания", п.5.4
0726	5,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 120.13330.2012 "Метрополитены", п.5.15.1.8, п.5.15.1.11, табл.5.28
0727	3,00	2,10	0,93	1,08	0,30	Классификация складских зданий, интернет-источники
0728	4,20	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 109.13330.2012 "Холодильники", п.5.4
0729	4,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 56.13330.2011 "Производственные здания"
0730	3,60	2,10	0,93	1,08	0,30	ОНТП 01-91, РД 3107938-0176-91 Общесоюзные нормы технологического проектирования предприятий автомобильного транспорта, Приложение 2 Таб.8
0731	4,20	2,10	0,93	1,08	0,30	ВНТП 11-85 "Ведомственные нормы технологического проектирования авиационно-технических баз в аэропортах", Прил.3
0732	5,50	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 120.13330.2012 "Метрополитены", СП 98.13330.2012 "Трамвайные и троллейбусные линии"
0800	2,40	2,10	0,90	1,11	0,30	Минимум по группе 8
0801	2,40	2,10	0,90	1,11	0,30	РД-АПК 1.10.07.01 Методич.рекомендации по технологическому проектированию ветеринарных объектов для животноводческих, звероводческих, птицеводческих предприятий и крестьянских объектов", п.5.5.6
0802	2,40	2,10	0,90	1,11	0,30	РД-АПК 1.10.07.01 Методич.рекомендации по технологическому проектированию ветеринарных объектов для животноводческих, звероводческих, птицеводческих предприятий и крестьянских объектов", п.5.5.6
0803	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	РД-АПК 1.10.07.01 Методич.рекомендации по технологическому проектированию ветеринарных объектов для животноводческих, звероводческих, птицеводческих предприятий и крестьянских объектов", п.5.5.6
0804	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0805	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0806	6,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 31-112-2004 "Физкультурно-спортивные залы", ч.1, п.3.2, Табл.3.1
0807	4,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 31-112-2004 "Физкультурно-спортивные залы", ч.1, п.3.2, Табл.3.1
0808	5,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 31-112-2004 "Физкультурно-спортивные залы", ч.1, п.3.2, Табл.3.1
0809	8,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 31-112-2004 "Физкультурно-спортивные залы", ч.1, п.3.2, Табл.3.1
0810	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0811	4,20	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 158.13330.2014 "Здания и помещения медицинских организаций. Правила проектирования", таб.6.3
0812	6,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 31-112-2004 "Физкультурно-спортивные залы", ч.3, п.3.1.2
0813	4,20	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 31-113-2004 "Бассейны для плавания", п.4.1.2; СП 158.13330.2014, "Здания и помещения медицинских организаций. Правила проектирования", таб.6.3
0814	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0815	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0816	4,00	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 31-9.2003 "Православные храмы и комплексы. Пособие по проектированию и строительству (к СП 31-103-99 ""Здания, сооружения и комплексы православных храмов")
0817	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0818	3,30	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0819	3,30	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0820	3,30	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0821	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0822	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0823	3,30	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0824	3,30	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0825	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 158.13330.2014 "Здания и помещения медицинских организаций. Правила проектирования", таб.6.3
0826	2,50	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 31-10.2004
0827	2,50	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания"
0828	5,40	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 31-113-2004 "Бассейны для плавания", п.4.1.2
0829	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0830	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	Методические рекомендации по проектированию бань и банно-оздоровительных комплексов, утв. Приказом Комитета РФ по муниц.хоз-ву от 30.12.1993 г, №88
0831	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0832	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0833	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0834	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0835	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0836	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0837	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0838	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0839	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0840	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0841	3,00	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0842	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0843	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.5
0844	3,60	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 32-1.2000 "Проектирование вокзалов", п.5.6.3
0845	3,60	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 32-1.2000 "Проектирование вокзалов", п.5.6.3
0846	3,60	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 32-1.2000 "Проектирование вокзалов", п.5.6.3
0847	3,60	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 32-1.2000 "Проектирование вокзалов", п.5.6.3
0848	3,60	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 32-1.2000 "Проектирование вокзалов", п.5.6.3
0849	3,50	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 120.13330.2012 "Метрополитены"
0850	3,60	2,10	0,90	1,11	0,30	МДС 32-1.2000 "Проектирование вокзалов", п.5.6.3
0851	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0852	2,70	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0900	2,10	2,10	0,93	1,08	0,30	Среднее по 0901-0905
0901	2,15	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 88.13330.2014 "Защитные сооружения гражданской обороны", п.5.2.2
0902	1,60	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 53.13330.2019 "Планировка и застройка территории ведения гражданами садоводства. Здания и сооружения", п. 7.3
0903	2,10	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания", п.4.6; СП 43.13330.2012 "Сооружения промышленных предприятий", п.5.2
0904	2,00	2,10	0,93	1,08	0,30	СНиП 31-04-2001 "Складские здания", п.5.7; СП 53.13330.2019 "Планировка и застройка территории ведения гражданами садоводства. Здания и сооружения", п.7.3
0905	2,40	2,10	0,93	1,08	0,30	РД-АПК 1.10.07.01 Методич.рекомендации по технологическому проектированию ветеринарных объектов для животноводческих, звероводческих, птицеводческих предприятий и крестьянских объектов, п.5.5.6
0906	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0907	2,70	2,10	0,93	1,08	0,30	СП 44.13330.2011 "Административные и бытовые здания", п.4.3
0908	2,50	2,10	0,90	1,11	0,30	СП 118.13330.2012 "Общественные здания"

Поиск объекта-аналога в справочниках УПСС

В рамках ГКО при расчете затрат на замещение для каждого объекта оценки подбирается объект-аналог или группа объектов-аналогов, сходных с объектом оценки по функциональному назначению, значению единицы измерения (объем, площадь) и классу конструктивной системы.

Выбор объектов-аналогов для объектов оценки осуществляется с учетом их функциональной подгруппы согласно Приложению 2 Методических указаний по следующему алгоритму:

в справочнике УПСС выбираются объекты-аналоги по своему наименованию либо функциональному назначению соответствующие объекту оценки;

из этих аналогов выбираются ближайшие по пространственным характеристикам (объем, площадь) объекты-аналоги.

у отобранных объектов-аналогов выбираются значения затрат на замещение, соответствующие классу конструктивной системы объекта оценки. В случае выбора нескольких объектов-аналогов используется их среднее значение затрат на замещение.

Определение класса конструктивной системы объекта оценки

В перечне объектов оценки приведена информация об их материале стен. На основании этой информации, в соответствии с Приложением 4 Методических указаний, каждому оцениваемому объекту был назначен класс конструктивной системы. В связи с тем, что в используемом Учреждением справочнике УПСС предлагает к использованию аналоги с нормализованными классами конструктивных систем (КС-1, КС-2 и т.д.) классы конструктивных систем КС-7_2, КС-7_3 и КС-7_4 были нормализованы до КС-7, а материалам стен без определенного класса КС был присвоен класс КС, аналогичный материалу стен «из прочих материалов» – КС-3. Итоговая таблица соответствия материалов стен и классов КС приведена ниже.

Таблица 3.10.3 – Соответствие материла стен и класса конструктивной системы в соответствии с Приложением 4 к Методическим указаниям с учетом применения данных сведений в целях расчета затрат на замещение объектов недвижимости справочником УПСС

№ п/п	Материал стен	Класс конструктивной системы
1	Стены	КС-3
2	Каменные	КС-1
3	Кирпичные	КС-1
4	Кирпичные облегченные	КС-1
5	Из природного камня	КС-1
6	Деревянные	КС-7
7	Рубленые	КС-7
8	Каркасно-засыпные	КС-7
9	Каркасно-обшивные	КС-7
10	Сборно-щитовые	КС-7
11	Дощатые	КС-7
12	Деревянный каркас без обшивки	КС-7
13	Смешанные	КС-3
14	Каменные и деревянные	КС-1
15	Каменные и бетонные	КС-1
16	Легкие из местных материалов	КС-3
17	Из прочих материалов	КС-3
18	Бетонные	КС-3
19	Монолитные	КС-3
20	Из мелких бетонных блоков	КС-3
21	Из легкобетонных панелей	КС-3
22	Железобетонные	КС-3
23	Крупнопанельные	КС-3
24	Каркасно-панельные	КС-3
26	Крупноблочные	КС-3
27	Из унифицированных железобетонных элементов	КС-3
28	Из железобетонных сегментов	КС-3
29	Шлакобетонные	КС-3
30	Металлические	КС-6
31	Иное	КС-3

Часть объектов оценки согласно сведениям ЕГРН имеет информацию о нескольких видах материала несущих стен, в таком случае итоговое значение данного ценообразующего фактора определялось согласно следующему приоритету:

Материалы стен, относящиеся к КС-1 – кирпичные, каменные, кирпичные облегченные и т.д.

Материалы стен, относящиеся к КС-3, кроме материалов стен «смешанные» и «из прочих материалов» – легкие из местных материалов, бетонные, монолитные, из мелких бетонных блоков, железобетонные и т.д.,

Материалы стен, относящиеся к КС-7 – деревянные, рубленые, дощатые и т.д.

Материалы стен, относящиеся к КС-6 – металлические

Прочие материалы стен, не указывающие на конкретный материал стен – их прочих материалов, смешанные, стены, иное.

Корректировки на класс конструктивной системы

Если техническое решение конструктивного элемента оцениваемого здания существенно отличается от технического решения этого же элемента объекта-аналога, то стоимость оцениваемого элемента (Со) рассчитывается по формуле:

,

где Со и СС – стоимость конструктивного элемента соответственно для объекта оценки и для объекта-аналога;

Ф0 и ФС – стоимостные коэффициенты для рассматриваемого конструктивного элемента соответственно для объекта оценки и для объекта-аналога.

Корректировки стоимости наружных стен и перекрытий рассчитываются на основании справочника «Стоимостные коэффициенты по элементам зданий», содержащемся
в СПО.

Указанный справочник был заполняется на основании стоимостных коэффициентов, публикуемых в отдельном унифицированном Приложении «Стоимостные коэффициенты по элементам зданий» (Приложение к изданиям КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН серии «Справочник оценщика»).

Расчет корректировок производится на основе стоимостных коэффициентов
по основным элементам зданий154 Разделы «Стены наружные», «Перекрытия» Приложения к изданиям КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН серии «Справочник Оценщика» «Стоимостные коэффициенты по основным элементам зданий». 2023, с. 7-13. :

Таблица 3.10.4 – Стоимостные коэффициенты для корректировки стоимости наружных стен

№ п/п	Характеристика конструкции стен	КС	Стоимостной коэффициент
1	Кирпичные	КС-1	1,59
2	Кирпичные	КС-2	1,59
3	Железобетон	КС-3	1,42
4	Железобетон	КС-4	1,42
5	Железобетон	КС-5	1,42
6	Металлические	КС-6	0,46
7	Деревянные	КС-7	1,29

Таблица 3.10.5 – Стоимостные коэффициенты для корректировки стоимости перекрытий

№ п/п	Характеристика конструкции перекрытий	КС	Стоимостной коэффициент
1	Железобетонные	КС-1	1,97
2	Деревянные	КС-2	1,45
3	Железобетонные	КС-3	1,97
4	Железобетонные	КС-4	1,97
5	Сталь	КС-5	1,97
6	Железобетонные	КС-6	1,97
7	Деревянные	КС-7	1,45

Таблица 3.10.6 – Матрица с коэффициентами корректировки стоимости наружных стен

К КС От КС	КС-1	КС-2	КС-3	КС-4	КС-5	КС-6	КС-7
КС-1	1,00	1,00	0,89	0,89	0,89	0,29	0,81
КС-2	1,00	1,00	0,89	0,89	0,89	0,29	0,81
КС-3	1,12	1,12	1,00	1,00	1,00	0,32	0,91
КС-4	1,12	1,12	1,00	1,00	1,00	0,32	0,91
КС-5	1,12	1,12	1,00	1,00	1,00	0,32	0,91
КС-6	3,46	3,46	3,09	3,09	3,09	1,00	2,80
КС-7	1,23	1,23	1,10	1,10	1,10	0,36	1,00

Таблица 3.10.7 – Матрица с коэффициентами корректировки стоимости перекрытий

К КС От КС	КС-1	КС-2	КС-3	КС-4	КС-5	КС-6	КС-7
КС-1	1,00	0,74	1,00	1,00	1,00	1,00	0,74
КС-2	1,36	1,00	1,36	1,36	1,36	1,36	1,00
КС-3	1,00	0,74	1,00	1,00	1,00	1,00	0,74
КС-4	1,00	0,74	1,00	1,00	1,00	1,00	0,74
КС-5	1,00	0,74	1,00	1,00	1,00	1,00	0,74
КС-6	1,00	0,74	1,00	1,00	1,00	1,00	0,74
КС-7	1,36	1,26	1,26	1,26	1,26	1,26	1,00

Корректировки на различия в площади/объеме

Поправка на разницу в объеме (V, м3) или площади (S, м2) между объектом оценки (Vо и Sо, соответственно) и ближайшим по параметрам объектом-аналогом из справочника (Vспр, Sспр) определяется с помощью коэффициентов следующей таблицы.

Таблица 3.10.8 – Поправка на разницу в объеме (V, м3) или площади (S, м2)155 Общая техническая часть справочников серии «Справочник оценщика», разработанные ООО «КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН». 2023, с. 59

На разницу в объеме	На разницу в площади
Vo/Vспр	Kпо	So/Sспр	Kпо
0,00 - 0,29	1,22	0,00 - 0,49	1,20
0,30 - 0,49	1,20	0,50 - 0,85	1,10
0,50 - 0,70	1,16	0,86 - 1,15	1,00
0,71 - 1,30	1,00	1,16 - 1,50	0,95
более 1,31	0,87	более 1,51	0,93

Для некоторых объектов недвижимости площадь/объем которых значительно превосходит параметры выбранных для расчета объектов-аналогов была сделана дополнительная поправка. Расчет дополнительной поправки осуществлялся в два этапа:

определение величины поправочного коэффициента для объектов методом экстраполяции на основе имеющейся зависимости (Таблица 3.10.8);

расчет дополнительной поправки путем отношения рассчитанного для объекта недвижимости коэффициента и коэффициента 0,93 (Кэкстр/0,93).

Расчет коэффициента пересчета стоимости строительства по характерным конструктивным системам ОКС на дату оценки по сравнению с датой справочника УПСС

Расчет коэффициента пересчета стоимости строительства по характерным конструктивным системам ОКС на дату оценки по сравнению с датой справочника УПСС осуществляется в СПО автоматически после заполнения пользователем необходимых для расчета полей справочника «Корректирующие коэффициенты для актуализации справочников КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН», содержащемся в СПО. В рамках текущего тура ГКО в качестве справочников УПСС использовались справочники УПСС серии «Справочник Оценщика» КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН, составленные по состоянию на январь 2023 с уровнем приведенных цен соответствующим ценам Приморского края. Таким образом, рассматриваемый коэффициент пересчета стоимости строительства был принят в размере 1,00.

Расчет коэффициента на различие в сейсмичности

Корректирующий коэффициент на различие в сейсмичности () вводится
в случае, когда оцениваемое здание располагается в районе с сейсмичностью, отличающейся от сейсмичности, для которой рассчитаны стоимостные показатели в справочнике КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН:

,

где и – коэффициенты уровня стоимости здания соответственно при сейсмичности, учтенной в справочнике (6 баллов), и при сейсмичности в j-ом районе расположения оцениваемого объекта.

Таблица 3.10.9 – Коэффициенты сейсмичности156 Общая техническая часть справочников серии «Справочник оценщика», разработанные ООО «КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН». 2023, с. 59

Сейсмичность в баллах	Коэффициент
6	1,00
7	1,04
8	1,05
9	1,08
10	1,09

Расчет прибыли предпринимателя

Прибыль предпринимателя как доля от затрат на замещение (ПП) определяется
по формуле:

- величина авансового платежа, связанного с созданием объекта, в том числе стоимость прав на земельный участок,

- доля инвестиций в i-тый период в объект недвижимости (%);

i - порядковый номер периода;

n - количество периодов инвестирования (продолжительность строительства);

Y - норма доходности для инвестиций в строительство (процент в рассматриваемый период (месяц, квартал, год)).

Объектами оценки являются ОКС (без земельных участков). Таким образом, предприниматель – это субъект, который имеет права только на ОКС и претендует на получение части ПП, которая относится к его части единого объекта недвижимости (ЕОН). На вторую часть ПП имеет все основания претендовать владелец земли157 https://cpa-russia.org/upload/file/Kozin_Kuznetsov_statya.pdf . С целью недопущения необоснованного увеличения стоимости ОКС за счет ПП, приходящейся на землю, при расчете ПП в рамках определения кадастровой стоимости ОКС не учитывается часть ПП, приходящаяся на земельные участки.

Расчет продолжительности строительно-монтажных и проектно-изыскательских работ

Для жилых зданий согласно Приложению 10 к Методическим указаниям продолжительность строительно-монтажных работ определяется по формуле:

,

где Тн - продолжительность строительно-монтажных работ (СМР), мес.

S - площадь объекта, кв.м

Для нежилых зданий расчетный метод определения общей продолжительности строительства основан на функциональной зависимости продолжительности строительства от стоимости СМР в ценах 1984 года.

Такая зависимость выражается в виде функций:

где С - объем строительно-монтажных работ в ценах 1984 года, млн. руб. (в данном случае СМР включают ПИР. Далее под рассматриваемой величиной будут пониматься затраты на строительство);

A1, А2 - параметры регрессионной кривой, определяемые методом наименьших квадратов (значения коэффициентов приведены в таблице в Приложении 10 к Методическим указаниям).

Выбор формулы и значений коэффициентов производится по наиболее подходящему виду использования объектов капитального строительства.

Для объектов капитального строительства группы 3 (объекты, предназначенные для хранения транспорта) и группы 7 (объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений) А1 = 17,4, А2 = -3,8, и расчетная формула принимает следующий вид:

Точка С = 5,242 является точкой максимума функции (Сmax). Таким образом, при С больше или равно 5,242 Тн определяется следующим образом:

Для объектов капитального строительства из групп 4 (объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения), 6 (административные и бытовые объекты), 8 (учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты) А1 = 26,4, А2 = -7,6, и расчетная формула принимает следующий вид:

Точка С = 3,017 является точкой максимума функции (Сmax). Таким образом, при С больше или равно 3,017 Тн определяется следующим образом:

Для объектов капитального строительства из группы 9 (Прочие объекты) и группы 10 (Сооружения) А1 = 13,8, А2 = -1,4, и расчетная формула принимает следующий вид:

Точка С = 24,291 является точкой максимума функции (Сmax). Таким образом, при С больше или равно 24,291 Тн определяется следующим образом:

Пересчет объема строительно-монтажных работ (С) в цены 1984 года производится по индексам цен, приведенным в бюллетене КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН «Индексы цен в строительстве».

Коэффициент перехода от цен 1984 г к ценам 01.01.2000 г рассчитывается следующим образом:

К1984-2000 = 1/К2000-1984

где К2000-1984 – индекс цен на 1984 г, рассчитанный по отношению к фактическим ценам на 01.01.2000 г (декабрь 1999 г); приведен в Бюллетене «Индексы цен в строительстве», раздел 2.1.

Коэффициенты перехода от цен 01.01.2000 г к ценам 01.01.2023 (К2000-2023) в зависимости от класса конструктивной системы приведены в разделе 2.2.1. Бюллетеня «Индексы цен в строительстве».

Коэффициент перехода от цен 1984 г к ценам 01.01.2023 рассчитывается следующим образом:

К1984-2023 = К1984-2000 × К2000-2023

Окончательная формула для расчета объема строительно-монтажных работ в ценах 1984 года может быть представлена следующим образом:

где З – затраты на замещение ОКС, руб.;

К1984- 2023 – коэффициент перехода от цен 1984 г к ценам 01.01.2023.

Расчет коэффициента перехода от цен 1984 г к ценам даты оценки в СПО

Расчет коэффициента перехода от цен 1984 г к ценам даты оценки по характерным конструктивным системам ОКС осуществляется в СПО автоматически после заполнения необходимых для расчета полей справочника «Корректирующие коэффициенты для актуализации справочников КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН», содержащемся в СПО.

Таблица 3.10.10 – Расчет коэффициента перехода от цен 1984 г к ценам даты оценки

Класс конструктивных систем	Коэффициент перехода от цен 01.01.2000 г к ценам 01.01.2023 (Приморский край)	Индекс цен на 1984 г, рассчитанный по отношению к фактическим ценам на 01.01.2000 г (декабрь 1999 г)	Коэффициент перехода от цен 1984 г к ценам на 01.01.2023 г

Бюллетень «Индексы цен в строительстве», январь даты оценки, раздел 2.2.1.	Бюллетень «Индексы цен в строительстве», январь даты оценки, раздел 2.1.	= Коэффициент перехода от цен 01.01.2000 г к ценам 01.01.2023 (Приморский край)*(1/ Индекс цен на 1984 г, рассчитанный по отношению к фактическим ценам на 01.01.2000 г (декабрь 1999 г))
КС-1	10,5555	0,07055	149,617
КС-2	16,0192	0,07055	227,062
КС-3	8,5479	0,07055	121,161
КС-4	12,2487	0,07055	173,617
КС-5	12,7784	0,07055	181,125
КС-6	12,5301	0,07055	177,606
КС-7	10,8516	0,07055	153,814
КС-8	10,6827	0,07055	151,42
КС-9	9,6991	0,07055	137,478
КС-10	10,4809	0,07055	148,56
КС-11	11,9514	0,07055	169,403
КС-12	10,8173	0,07055	153,328
КС-13	11,9514	0,07055	169,403
КС-14	12,5178	0,07055	177,432
КС-15	14,3064	0,07055	202,784
КС-17	27,365	0,07055	387,881

Продолжительность непосредственно проектно-изыскательских работ (ПИР) составляет в среднем 15-25 % от срока строительно-монтажных работ (СНиП 1.04.03-85).
В расчетах продолжительность ПИР принята равной 20 % от срока СМР.

Полученные значения продолжительности СМР и ПИР исчисляются в месяцах.
В связи с тем, что в строительной отрасли бухгалтерскую и иную документацию принято вести по кварталам, для удобства восприятия общая продолжительность строительства была разделена поквартально с округлением до целого количества кварталов.

Выбор ставки наращения

Инвестор, при вкладывании средств в строительство объектов недвижимости, ожидает получить доходность не ниже уровня доходности краткосрочных инвестиций
в надежные ценные бумаги (облигации федерального займа) или депозиты (вклады). В качестве номинальной ставки наращения можно использовать средневзвешенную процентную ставку по привлеченным кредитными организациями вкладам физических лиц на срок свыше 1 года (что соответствует сроку реализации девелоперских проектов по объектам недвижимости рассматриваемых групп).

Значения данного показателя публикуются ежемесячно в бюллетене банковской статистики на сайте Банка России.

Значение процентной ставки на дату оценки составляло 7,12 % годовых158 Статистический бюллетень Банка России – https://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/43890/Bbs2303r.pdf .

Доходность на вложенные инвестиции корректнее считать в реальных деньгах, поэтому значение ставки наращения было очищено от инфляции по формуле Фишера:

,

где Yreal – реальная ставка наращения;

Ynom – номинальная ставка наращения;

λ - темп инфляции.

Как правило, общий срок реализации девелоперского проекта (срок проектирования, согласования и непосредственного строительства) не превышает 3 лет. В противном случае объекты недвижимости стараются строить в несколько очередей (исключение составляет возведение уникальных или особо сложных объектов). Для определения темпа инфляции был построен его прогноз на период равный 3 годам. Источником информации по прогнозируемым темпам инфляции является Среднесрочный прогноз Банка России159 http://cbr.ru/Collection/Collection/File/43931/forecast_230428.pdf . Прогноз темпов инфляции приведен в табличной форме:

Таблица 3.10.11 – Прогноз темпов инфляции

Год	Прогнозируемый темп инфляции
2023	4,4 %
2024	4,7 %
2025	4,0 %
Среднее значение	4,37 %

Средний темп инфляции за период с 2023 по 2025 гг. составляет 4,37 %.

Таким образом,

Реальная ставка наращения, используемая в расчетах прибыли предпринимателя, принята в результате проведенных расчетов на уровне 2,64 %.

Итоговый расчет прибыли предпринимателя

При построении графика инвестирования средств в строительство учитывалось равномерное (аннуитетное) распределение затрат для каждого из периодов ПИР и СМР.

В соответствии со справочником базовых цен на проектные работы для строительства «Объекты жилищно-гражданского строительства», принятым и введенным в действие с 30 июня 2003 г постановлением Госстроя России от 10 июня 2003 г № 60, базовая цена на проектные работы по разработке базового (типового) объекта (блок-секции) определяется с коэффициентом 0,8.

При отсутствии необходимости создания эскизного проекта в соответствии с пунктом 1,7 данного справочника базовая цена рабочего проекта (РП) может быть уменьшена не более чем на 15 % от общей базовой цены.

Анализировались как однотипные здания и сооружения, возведенные по типовым проектам, так и индивидуальные здания, и сооружения. Учреждение посчитало возможным применить понижающие коэффициенты 0,8 и 0,85 к среднему значению диапазона затрат на проектные работы равному 6,5 % (Источник информации: http://architect-project.ru/tseny.html, согласно которому в 12 гл. сводных сметных расчетов (ССР) расходы на ПИР составляют от 4 % до 9 % от СМР). Таким образом, затраты на проектные работы приняты равными 6,5 % × 0,8 = 5,2% и 6,5 % × 0,85 = 5,5 %, соответственно.

Учитывая, что работы выполнялись на основании предоставленной информации, которая не содержала упоминаний об отнесении объектов к типовым (массовым) или индивидуальным (уникальным) проектам Учреждение посчитало возможным принять округленное до целого процента среднее значение величин (5,2 % и 5,5 %) равное 5 %.

Таким образом, величина затрат на ПИР принята на уровне 5 % от общих затрат на строительство и распределена по графику инвестиций аннуитетными платежами, затраты на СМР также учтены равномерными и составляют 95 %. Проиллюстрировать график инвестирования можно на примере возведения типового здания:

Рисунок 3.10.1 – График инвестирования в строительство типового здания

Для каждого периода ПИР и СМР рассчитывается фактор стоимости инвестиций, равный будущей стоимости вложенной единицы средств по реальной ставке наращения на середину периода.

Общий фактор стоимости инвестиций в проект рассчитывается как средневзвешенная величина по периодическим факторам стоимости в зависимости от доли инвестиций
в конкретном квартале:

- доля инвестиций в i-тый период в объект недвижимости (%);

i - порядковый номер периода;

n - количество периодов инвестирования (продолжительность строительства);

Y - норма доходности для инвестиций в строительство (процент в рассматриваемый период (месяц, квартал, год)).

Для выделения непосредственно самой величины прибыли предпринимателя
из полученного результата необходимо отнять суммарные первоначальные инвестиции (поскольку речь идет о долях, то в данном случае эта величина составит 1 или 100 %), тогда вышеприведенная формула трансформируется в следующую, которая соответствует методике компенсации вмененных издержек:

Итоговые значения прибыли предпринимателя, выраженные в процентах от затрат на строительство объектов, рассчитанные для любых вариантов продолжительности инвестирования в ПИР и СМР с использованием СПО, приведены в табличной форме:

Таблица 3.10.12 – Итоговые значения прибыли предпринимателя

Продолжительность проектно- изыскательских работ, квартал	Продолжительность строительно-монтажных работ, квартал	Величина прибыли предпринимателя, %
1	1	0,36
1	2	0,7
1	3	1,05
1	4	1,4
1	5	1,75
2	6	2,11
2	7	2,46
2	8	2,82
2	9	3,17
2	10	3,53
3	11	3,91
3	12	4,27

Определение накопленного износа и устаревания

Износ и устаревания определяются снижением стоимости объекта недвижимости из-за воздействия различных факторов. Накопленный износ принято делить на три группы:

физический износ;

функциональное устаревание;

экономическое устаревание.

Физический износ строения (здания, сооружения) – это потеря стоимости за счет естественных процессов старения во время эксплуатации, разложения (ветхости), сухого гниения, коррозии или конструктивных дефектов, а также механических повреждений элементов строения, то есть снижение физико-механических характеристик объекта – ухудшение, способное отразиться на долговечности, надежности, удобстве и затратах эксплуатации, а также на эстетических характеристиках объекта.

Физический износ для целей Методических указаний – утрата полезности объекта недвижимости или его компонентов, связанная с временным фактором (естественное старение) или условиями эксплуатации, которая приводит к потере стоимости.

Физический износ в СПО рассчитывается на основании метода эффективного возраста по формуле:

,

где ФизИз - величина физического износа объекта;

ЭфВ – эффективный возраст объекта – хронологический возраст объекта недвижимости, откорректированный в соответствии с условиями эксплуатации этого объекта недвижимости;

ЭкЖ – срок экономической жизни объекта – срок экономически целесообразной эксплуатации от создания объекта недвижимости до достижения физического состояния, при котором затраты на капитальный ремонт (реконструкцию) будут сопоставимы
с затратами на новое строительство подобного объекта недвижимости. Срок экономической жизни объектов, учитываемый при определении физического износа при массовой оценке ОКС, приведен в Приложении 9 к Методическим указаниям;

Кm – коэффициент типа объекта недвижимости.

Коэффициент типа объекта недвижимости характеризует для целей Методических указаний предельное состояние объекта недвижимости, при котором его дальнейшая эксплуатация без проведения работ капитального характера запрещена, и принимается равным:

для жилых объектов недвижимости – 0,7;

для прочих объектов недвижимости – 0,6.

Следует учитывать, что максимальная расчетная величина физического износа
не может превышать предельных значений износа при эксплуатации объектов недвижимости, за исключением случаев, подтверждающих необходимость их сноса, факт их аварийного и (или) ветхого состояния.

При расчете физического износа принимается допущение, что в случае, если хронологический возраст объекта недвижимости составляет 60 и более процентов нормативного срока его службы, предполагается, что объект поддерживался в рабочем состоянии за счет периодического ремонта, при котором объект не восстанавливался до нового состояния, а устранялись лишь видимые дефекты и существующие недостатки, способные повлиять на эксплуатационные характеристики. При этом если хронологический возраст составляет от 60 до 100 процентов от нормативного срока его службы, величина накопленного износа принимается равной 60 %, а если хронологический возраст превышает нормативный срок службы объекта недвижимости, то величина накопленного износа принимается равной 70 %.

В случае проведения капитального ремонта или реконструкции объекта в качестве срока ввода объекта в эксплуатацию (даты начала нормативного срока его службы) принимается дата завершения капитального ремонта в целом (капитальный ремонт отдельных систем и (или) конструктивных элементов не относится к капитальному ремонту в целом) или реконструкции.

Действительный возраст может быть рассчитан с использованием информации
о дате завершения строительства.

Источником информации о нормативном сроке службы объектов оценки является Приложение 9 к Методическим указаниям.

При отсутствии информации о годе завершения строительства/ввода в эксплуатацию или капитальном ремонте оценка производится на уровне качественного анализа. Принято допущение об удовлетворительном/ограниченно работоспособном состоянии объекта, что соответствует величине накопленного физического износа равной 40 % (см. следующую таблицу). Таким образом, значение физического износа, при отсутствии информации о годе завершения строительства / ввода в эксплуатацию или капитальном ремонте, по умолчанию равно 40 %.

Таблица 3.10.13 – Шкала экспертных оценок для определения величины физического износа для объектов недвижимости

Для взаимосвязи качественного и количественного состояний объектов может быть применена «Методика определения физического износа гражданских зданий» № 404, утвержденная приказом по Министерству коммунального хозяйства РСФСР от 27 октября 1970 г	СП 13-102-2003. Свод правил по проектированию и строительству. Правила обследования несущих строительных конструкций зданий и сооружений.
Состояние	Описание	Состояние	Описание
I – хорошее (< 20%)	Отсутствуют видимые повреждения и трещины, свидетельствующие о снижении несущей способности конструкций. Выполняются условия эксплуатации согласно требованиям норм и проектной документации. Необходимость в ремонтно-восстановительных работах отсутствует	Исправное	Категория технического состояния строительной конструкции или здания и сооружения в целом, характеризующаяся отсутствием дефектов и повреждений, влияющих на снижение несущей способности и эксплуатационной пригодности
II - удовлетворительное (21% - 40%)	Незначительные повреждения, на отдельных участках имеются отдельные раковины, выбоины, волосяные трещины. Антикоррозионная защита имеет частичные повреждения. Обеспечиваются нормальные условия эксплуатации. Требуется текущий ремонт, с устранением локальных повреждений без усиления конструкций	Работоспособное	Категория технического состояния, при которой некоторые из численно оцениваемых контролируемых параметров не отвечают требованиям проекта, норм и стандартов, но имеющиеся нарушения требований, например, по деформативности, а в железобетоне и по трещиностойкости, в данных конкретных условиях эксплуатации не приводят к нарушению работоспособности, и несущая способность конструкций, с учетом влияния имеющихся дефектов и повреждений, обеспечивается
III - неудовлетворительное (41% - 60%)	Имеются повреждения, дефекты и трещины, свидетельствующие об ограничении работоспособности и снижении несущей способности конструкций. Нарушены требования действующих норм, но отсутствует опасность обрушения и угроза безопасности работающих. Требуется усиление и восстановление несущей способности конструкций	Ограниченно работоспособное	Категория технического состояния конструкций, при которой имеются дефекты и повреждения, приведшие к некоторому снижению несущей способности, но отсутствует опасность внезапного разрушения и функционирование конструкции возможно при контроле ее состояния, продолжительности и условий эксплуатации
IV – ветхое (61% - 80%)	Существующие повреждения свидетельствуют о непригодности конструкции к эксплуатации и об опасности ее обрушения, об опасности пребывания людей в зоне обследуемых конструкций. Требуются неотложные мероприятия по предотвращению аварий (устройство временной крепи, разгрузка конструкций и т.п.). Требуется капитальный ремонт с усилением или заменой поврежденных конструкций в целом или отдельных элементов	Недопустимое	Категория технического состояния строительной конструкции или здания и сооружения в целом, характеризующаяся снижением несущей способности и эксплуатационных характеристик, при котором существует опасность для пребывания людей и сохранности оборудования (необходимо проведение страховочных мероприятий и усиление конструкций)
V - негодное (81% - 100%)	Конструктивные элементы находятся в разрушенном состоянии. При износе 100% остатки конструктивного элемента полностью ликвидированы	Аварийное	Категория технического состояния строительной конструкции или здания и сооружения в целом, характеризующаяся повреждениями и деформациями, свидетельствующими об исчерпании несущей способности и опасности обрушения (необходимо проведение срочных противоаварийных мероприятий)

Функциональное устаревание представляет собой утрату полезности вследствие недостатков, которыми характеризуется оцениваемый объект недвижимости по сравнению с его заменителем, при условии, что такая утрата приводит к потере стоимости у оцениваемого объекта недвижимости. Функциональное устаревание учитывается при использовании в расчетах затрат на замещение объекта недвижимости. В соответствие с Методическими указаниями при расчете кадастровой стоимости объектов с использованием затрат на замещение расчет величины функционального устаревания допускается не производить.

Объекты культурного наследия могут обладать признаками функционального устаревания, но по таким объектам расчет величины функционального устаревания также допускается не производить.

На дату оценки не выявлено какое-либо функциональное устаревание, несоответствие объекта оценки требованиям, предъявляемым к нему потенциальными пользователями. Таким образом, величина функционального устаревания для оцениваемых объектов недвижимости принимается равной нулю.

Внешнее (экономическое) устаревание для целей Методических указаний представляет собой утрату полезности объекта недвижимости, вызванную экономическими факторами или факторами местоположения, внешними по отношению к рассматриваемому объекту недвижимости, и приводящую к потере объектом недвижимости своей стоимости.

В отличие от других рынков, изменение спроса и предложения на рынке недвижимости в значительной степени зависит от состояния региональной экономики. Другими словами, состояние, тенденции, степень развития рынка недвижимости напрямую зависят от степени социально-экономического развития населенных пунктов региона. Рынок недвижимости в городских населенных пунктах отличается от рынка недвижимости
в сельских населенных пунктах существенным образом. В соответствии с различиями в уровне социально-экономического развития населенных пунктов региона может различаться и степень развитости локальных рынков недвижимости.

В СПО в качестве показателей, которые отражают уровень социально-экономического развития населенных пунктов Приморского края, использованы:

численность населения в населенном пункте. Данный показатель является важным параметром социального развития населенных пунктов.

среднемесячная заработная плата в муниципальном образовании по данным Приморскстата160 Численность и заработная плата работающих по территориям Приморского края в декабре 2022 года. Статистический бюллетень. . Данный показатель выбран по причине того, что развитие рынка недвижимости зависит от финансовых возможностей населения для приобретения недвижимости, от степени концентрации финансовых средств.

Кроме того, для расчета экономического устаревания используются средние значения стоимости жилой недвижимости по населенным пунктам Приморского края. Уровень цен на жилую недвижимость является одним из важнейших макроэкономических индикаторов. Средние значения стоимости жилой недвижимости в каждом населенном пункте были получены на основе полученной в период с 2018 по 2022 год рыночной информации. В случае, если объем рыночной информации в населенном пункте был недостаточен и не позволял корректно определить рассматриваемую величину, такие населенные пункты группировались по социально-экономическому развитию – численности населения, административному статусу, месторасположению относительно крупных городов и т.д.

С целью одновременного учета этих трех показателей при определении экономического устаревания рассчитывается интегральный показатель, комплексно характеризующий социально-экономическое развитие населенных пунктов. Интегральный показатель определяется как среднее геометрическое таких показателей, как: «Численность населения
в населенном пункте», «Среднемесячная заработная плата в муниципальном районе, городском округе» и «Среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения». В связи с тем, что показатель «Численность населения в населенном пункте» выражается в количестве жителей в населенном пункте, показатель «Среднемесячная заработная плата в муниципальном районе, городском округе» выражается в «руб./мес.», а показатель «Среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения» выражается в «руб./кв.м», то для сравнения и интегрирования имеющих разные размерности показателей они были переведены в относительные единицы в интервале 0,0 – 1,0. Каждый уровень ряда сравнивается с одним базовым уровнем. В качестве базового уровня (коэффициент 1) принято значение численности населения, среднемесячной заработной платы и среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения в г. Владивостоке. Относительные единицы для показателей «Среднемесячная заработная плата в муниципальном районе, городском округе» и «Среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения» определялись соотношением значения соответствующего показателя в населенном пункте
к базовому показателю г. Владивостока:

где , – относительная единица для показателей «Среднемесячная заработная плата в муниципальном районе, городском округе» и «Среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения», соответственно,

– уровень среднемесячной заработной платы в муниципальном образовании,
в котором расположен рассматриваемый населенный пункт,

- уровень среднемесячной заработной платы в г. Владивостоке,

- среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения в рассматриваемом населенном пункте,

- среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения в г. Владивостоке.

Относительная единица для показателя «Численность населения в населенном пункте» в силу значительно большего диапазона значений по населенным пунктам Приморского края рассчитывалась по следующей формуле:

где ОУЦ – относительная удельная цена жилого помещения в рассматриваемом населенном пункте. Данный показатель, в свою очередь, определялся по формуле:

где – численность населения в населенном пункте.

Использование относительной удельной цены в качестве основы для расчета относительной единицы для показателя «Численность населения в населенном пункте» обусловлено необходимостью его экономической интерпретации, с целью возможности сопоставления данного показателя с показателями «Среднемесячная заработная плата в муниципальном районе, городском округе» и «Среднее значение стоимости 1 кв.м жилого помещения». Кроме того, источник вышеприведенной формулы в наибольшей степени из имеющихся в распоряжении Учреждения источников информации отвечает требованиям обоснованности и открытости получения данных, на основе которых была получена формула.

Итоговая формула определения экономического устаревания для населенного пункта выглядит следующим образом:

Экономическое устаревание = () × 100 %

где - интегральный показатель населенного пункта, для которого рассчитывается экономическое устаревание.

Результаты определения экономического устаревания по каждому населенному пункту приведены в Приложении 2.5 Отчета.

Определение кадастровой стоимости объектов незавершенного строительства

Согласно подпункту 3.10 Отчета, кадастровая стоимость объектов незавершенного строительства определяется методом моделирования на основе среднего значения УПКС зданий, расположенных в той же функциональной группе (подгруппе) и существующих в пределах территориальной единицы (кадастровый квартал, населенный пункт, муниципальное образование, субъект Российской Федерации), в которой расположен объект недвижимости. Расчет среднего УПКС предполагает наличие у объектов незавершённого строительства основной характеристики, присущей зданиям – «площадь» либо «объем». В рамках функциональной группы 10 «Сооружения» имеются 193 объекта незавершенного строительства, основной характеристикой которых не является «площадь» или «объем». В связи с этим, было принято решение производить расчет кадастровой стоимости таких объектов затратным подходом методом сравнительной единицы при использовании СПО.

Определение кадастровой стоимости сложных сооружений

К сложным сооружениям относятся комплексы объектов недвижимости, которые могут включать в себя здания, сооружения, объекты незавершенного строительства, поставленные на кадастровый учет как единый объект недвижимости, неразрывно связанные физически или технологически. Расчет кадастровой стоимости таких объектов затратным подходом требует наличия подробных сведений о составе таких сооружений, включая назначение, основные характеристики, год строительства, материал стен (при наличии). По состоянию на дату оценки, на основе предоставленной Учреждением информации, имеются сведения о составе и основных характеристиках 365 сложных сооружениях. Расчет кадастровой стоимости этих объектов недвижимости был произведен по следующему алгоритму:

Разложение сложного сооружения на элементы (здания, сооружения, объекты незавершенного строительства),

Определение кадастровой стоимости элементов сложного сооружения с учетом прибыли предпринимателя и устареваний,

Определение кадастровой стоимости сложного сооружения в целом путем суммирования определенных на предыдущем этапе стоимостей.

Результаты определения кадастровой стоимости сложных сооружений поэлементно приведено в Приложении 2.5 Отчета.

Использование дополнительных сведений об объектах недвижимости, полученных в период между турами государственной кадастровой оценки объектов капитального строительства.

По результатам проведения работы, связанной с уточнением сведений об объектах недвижимости, предусмотренной статьями 12 («Подготовка к проведению ГКО»), 21 («Рассмотрение заявлений об исправлении ошибок, допущенных при определении кадастровой стоимости»), 22 («Рассмотрение споров о результатах определения кадастровой стоимости»), 22.1 («Установление кадастровой стоимости в размере рыночной стоимости») Федерального закона №237, была осуществлена обработка информации, накопленной Учреждением в период, следующим за туром государственной кадастровой оценки объектов капитального строительства 2019 года. Обработка сведений проводилась в разрезе отдельных характеристик, способных оказать влияние на кадастровую стоимость объектов недвижимости, таких как:

фактический вид использования объекта недвижимости,

его физический износ,

год завершения строительства либо год реконструкции,

строительный объем,

материал несущих стен,

неполная сохранность либо аварийность в случае их наличия.

По результатам обработки рассмотрено:

сведений, полученных в рамках работы по 21 ст. 237-ФЗ – 575 объектов;

сведений, полученных в рамках работы по ст. 22 и 22.1 237-ФЗ – 235 объектов;

сведений, полученных в рамках работы с декларациями декларации о характеристиках объектов недвижимости – 17 объектов;

сведений, полученных в рамках работы с органами и организациями, в распоряжении которых имеются такие сведения – 63 125 объектов.

В ходе обработки отбирались только сведения, подтвержденные документально. Часть сведений, подвергалась актуализации на дату проведения государственной кадастровой оценки, в частности величина физического износа. Актуализация физического износа объекта недвижимости проводилась кумулятивно: к величине физического износа, определенного на дату обследования и указанного в подтверждающем документе, прибавлялось расчетное значение дополнительно накопленного износа, определенное методом эффективного возраста:

где – величина физического износа объекта на дату проведения ГКО;

– величина физического износа объекта на дату обследования;

ЭфВ – эффективный возраст объекта на дату проведения ГКО;

– эффективный возраст объекта на дату обследования;

ЭкЖ – срок экономической жизни объекта, согласно Приложению № 9 к Методическим указаниям о государственной кадастровой оценке;

Кm – коэффициент типа объекта недвижимости.

В рамках объема обработанных объектов недвижимости при выявлении несоответствий значений вышеуказанных характеристик в Перечне объектов недвижимости отобранные сведения учитывались непосредственно в расчете кадастровой стоимости объектов оценки.

Введение дополнительных поправок

Для части объектов недвижимости, затраты на строительство которых были определены в рамках затратного подхода, требуется введение дополнительных поправок, помимо корректировок на величину прибыли предпринимателя и устареваний. В рамках настоящего Отчета были введена дополнительные поправки на аварийность и сохранность объектов недвижимости. Кроме того, в соответствии с требованием разработчиков, используемых в рамках настоящей оценки справочников УПСС, была введена дополнительная поправка на дату постановки на кадастровый учет.

Поправка на аварийность

В рамках проведения ГКО оценка объектов недвижимости проводится исходя из допущения, что состояние объектов оценки соответствует состоянию объектов-аналогов с учетом накопленной величины устареваний (физического, функционального износа и экономического устаревания). Расчет физического устаревания проводится на основе года завершения строительства объекта оценки с учетом его класса конструктивной системы. При этом, некоторые объекты недвижимости могут содержать информацию о своем физическом состоянии в своем наименовании либо назначении, а именно содержать слова и словосочетания «аварийное», «разрушенное», «сохранившееся в результате физического износа», «жилой дом, непригодный для проживания» и т.п. Данная информация указывает на аварийность таких объектов, при этом не выражая степень их аварийности. Таким образом, в случае, если наименование или назначение объекта недвижимости содержит информацию о его аварийности без указания уточняющих показателей (степени сохранности, величины физического износа и т.п.), к таким объектам недвижимости Учреждение применило поправку на аварийность.

Для объектов оценки, имеющих характеристику состояния «Аварийное», значение физического износа принимается равным 81 %, в соответствии с Таблицей 3.10.13.

Указанное значение обусловлено следующим. Аварийное состояние, согласно Методическому пособию по содержанию и ремонту жилищного фонда МКД 2-04.2004 (утверждено Госстроем Российской Федерации), это состояние здания, при котором более половины жилых помещений и основных несущих конструкций здания (стен, фундаментов) отнесены к категории аварийных и представляют опасность для жизни проживающих. При этом, аварийное состояние несущих конструкций здания - состояние несущих конструкций здания, при котором конструкции или их часть вследствие естественного износа и внешних воздействий имеют сверхнормативные деформации и повреждения, потеряли расчетную прочность и без принятых мер по укреплению могут вызвать аварийное состояние жилого помещения или всего жилого здания и представляют опасность для проживающих. Отдельная несущая конструкция здания, находящаяся в состоянии, описанном выше, если ее обрушение не затрагивает другие конструкции или не влечет за собой изменения условий проживания или эксплуатации жилого здания в целом, считается предаварийной. Необходимо заметить, что аварийное жилье имеет деформации и повреждения несущих конструкций, и проживание в данном жилом помещении опасно для жизни ввиду реальной возможности обрушения. Таким образом, степень физического износа принимается на уровне 81 %, как минимальное значение для отнесения объектов недвижимости к аварийному состоянию.

Величина поправки на аварийное состояние объекта недвижимости есть ничто иное как коэффициент между физическим состоянием аварийных объектов и наиболее типичным физическим состоянием объектов недвижимости. В соответствии с принятым ранее допущением (подпункт 2.5.2 Отчета) значение физического износа, при отсутствии информации о годе завершения строительства/ввода в эксплуатацию или капитальном ремонте, по умолчанию равно 40 %. Таким образом, величина физического износа 40 % принята как наиболее типичной для объектов недвижимости Приморского края.

Итого, значение поправки на аварийность объектов недвижимости определяется по формуле:

Поправка на сохранность

Объекты недвижимости, которые содержат информацию о своем аварийном физическом состоянии в наименовании либо назначении, а также имеют уточнения о величине обуславливающих их физическое состояние показателей (степени сохранности, величины физического износа162 По результатам анализа Перечня объектов недвижимости было выявлено что указание на величину физического износа в наименовании объектов недвижимости характеризует величину сохранности, а не указывает на степень физического износа данных объектов. ), дополнительно корректировались на сохранность.

Сохранность объекта недвижимости характеризует степень полноты наличия конструктивных элементов объекта и выражается в процентах. Подавляющее число объектов оценки имеют полную сохранность – 100 % (по сведениям, имеющимся в распоряжении Учреждения на дату оценки), т.е. располагают полным набором конструктивных элементов, предусмотренных проектом при строительстве. Наличие неполной сохранности (менее 100 %) говорит об отсутствии у объекта недвижимости части конструктивных элементов вследствие их демонтажа, гибели или 100 % физического износа. При этом, отсутствие у объекта с неполной сохранностью отдельного конструктивного элемента не может относиться к его физическому износу в силу того, что не способно повлиять на величину физического износа прочих конструктивных элементов (к примеру, отсутствующая у здания крыша не способна увеличить либо снизить физический износ прочих элементов этого здания только самим фактом своего отсутствия). Таким образом, проведение дополнительной поправки на сохранность необходимо
в размере сохранности объекта недвижимости.

Поправка на дату постановки на кадастровый учет

Введение поправки на дату постановки на кадастровый учет обусловлено Информационным письмом ООО «КО-ИНВЕСТ ОПЦИОН» от 18.04.2023 г. В соответствии с данным документом, в связи с изменением правил расчета площадей зданий, помещений и сооружений в соответствии с Приказом Росреестра от 23.10.2020 № П/0393 к стоимости затрат на замещение объектов недвижимости, поставленных на кадастровый учет после 01.01.2021 года, удельные стоимости затрат на строительство которых указаны в справочниках УПСС
в расчете на 1 кв. м, применяется поправка 0,9. В рамках настоящего Отчета данная поправка была применена в соответствии с вышеуказанными критериями.

Расчет стоимости объектов оценки сравнительным подходом

Сравнительный подход – совокупность методов оценки стоимости объекта оценки, основанных на сравнении объекта оценки с объектами-аналогами объекта оценки, в отношении которых имеется информация о ценах. Объектом-аналогом объекта оценки для целей оценки признается объект, сходный объекту оценки по основным экономическим, материальным, техническим и другим характеристикам, определяющим его стоимость.

Процедура оценки в рамках данного подхода основывается на сравнении оцениваемого объекта с сопоставимыми объектами недвижимости, которые были недавно проданы или включены в листинг на продажу, с внесением корректировок по тем параметрам, в отношении которых объекты отличаются друг от друга.

Данные параметры носят название элементов сравнения и выступают ценообразующими факторами (факторами стоимости) объектов-аналогов и объекта оценки.

Расчёт стоимости объекта оценки с использованием информации о цене i-го аналога имеет следующий вид:

где:	Pi – цена i-го аналога;

ki – количество ценообразующих факторов, по которым подвергается корректировкам i-й аналог;

∆pij – значение корректировки цены i-го аналога по j-му ценообразующему фактору.

Скорректированная цена объектов-аналогов служит базой для определения наиболее вероятной его стоимости.

Сравнительный подход основан на принципе спроса и предложения, согласно которому цена за объект недвижимости определяется в результате взаимодействия сил спроса и предложения на объект в данном месте, в данное время и на данном рынке. Сравнительный подход является методом прямого моделирования факторов спроса и предложения.

В рамках сравнительного подхода выделяют следующие количественные методы (техники) оценки:

анализ пар данных;

статистическое (регрессионное) моделирование;

графический анализ;

анализ тенденций;

анализ издержек;

метод квалиметрического моделирования.

В рамках сравнительного подхода выделяют следующие качественные методы (техники) оценки:

относительный сравнительный анализ;

распределительный анализ;

метод экспертных оценок.

Метод статистического (регрессионного) моделирования

Метод статистического (регрессионного) моделирования основан на построении статистической модели оценки.

Под статистической моделью оценки понимается математическая формула, отображающая связь между зависимой переменной (КС) и значениями независимых переменных (ценообразующие факторы объекта недвижимости).

Порядок подготовки и построения модели оценки КС включает:

определение перечня ЦОФ, описывающих влияние местоположения объектов недвижимости как составного фактора;

определение состава ЦОФ, включаемых в статистическую модель, с учетом местоположения объектов недвижимости;

определение общего вида функций, связывающих зависимую переменную с каждым из ЦОФ;

определение конкретного вида зависимостей переменной от ЦОФ (с построением графиков) и расчет коэффициентов статистической модели;

анализ показателей качества статистической модели.

Для определения КС для каждой сформированной группы (подгруппы) объектов недвижимости осуществляется построение статистической модели, отражающей сложившиеся на рассматриваемом рынке закономерности ценообразования. Учитывая нелинейный характер большинства зависимостей на больших пространственных рынках, необходимо строить статистические модели с индивидуально определенным для каждого ЦОФ видом функции влияния. Полученные функции влияния каждого ЦОФ подвергаются анализу их общего вида на соответствие выявленным закономерностям ценообразования.

Определение КС осуществляется с применением статистических моделей, в том числе:

линейной:

;

мультипликативной степенной (без выделения двоичных факторов):

;

экспоненциальной:

,

где Y – модельное значение зависимой переменной;

X1, ..., Xn – ценообразующий фактор объекта недвижимости;

, , ..., – коэффициенты модели.

Анализ качества статистической модели включает в себя комплекс процедур, предусматривающий проверку, в том числе:

учета всех потенциально влияющих ЦОФ, по которым объекты сравнения различаются, и изменения которых способны влиять на изменение стоимости;

обоснованности знаков при коэффициентах статистического уравнения, то есть их соответствия характеру влияния ЦОФ;

соответствия вида функции влияния каждого ЦОФ (графическое отображение) характеру такого влияния, имеющемуся на рынке недвижимости;

по t-критерию Стьюдента;

по средней ошибке аппроксимации;

по коэффициенту детерминации R2;

по расчетному значению F-критерия Фишера.

Показатели R2, F-критерий Фишера являются второстепенными, не имеющими самостоятельно значения, так как требования к ним выполняются автоматически при выполнении остальных требований.

Выбранная для определения КС статистическая модель должна быть объяснимой
с точки зрения рыночных данных и закономерностей ценообразования, а также обладать свойством статистической устойчивости (сбалансированности), то есть не изменять существенно своих результатов при удалении из обрабатываемой выборки отдельных объектов недвижимости.

Порядок определения кадастровой стоимости методом статистического моделирования

В Отчете приведена информация с указанием этапов работ по определению кадастровой стоимости методами статистического моделирования:

I Этап. Сбор и анализ информации о рынке объектов оценки;

II Этап. Определение ценообразующих факторов объектов оценки;

III Этап. Сбор сведений о значениях ценообразующих факторов объектов оценки;

IV Этап. Группировка объектов оценки;

V Этап. Сбор рыночной информации;

VI Этап. Построение модели оценки;

VII Этап. Применение корректировок, не учтенных в модели. Обоснование внесения корректировок и их значения.

Построение статистических моделей расчета кадастровой стоимости объектов недвижимости, осуществлялось в следующей последовательности:

Выбор ценообразующих факторов для построения моделей;

Построение моделей расчета кадастровой стоимости объектов недвижимости каждой сформированной группы;

Анализ качества статистических моделей расчета кадастровой стоимости объектов недвижимости.

Сбор и анализ информации о рынке объектов оценки

Согласно п. 26.2 Методических указаний к информации о рынке объектов недвижимости относится информация, характеризующая функционирование рынка объектов недвижимости, в том числе его специфические особенности.

В рамках процедур ГКО специалистами Учреждения собиралась, уточнялась и верифицировалась информация из различных источников.

Учреждением осуществлен сбор рыночной информации из источников, а именно:

доски онлайн объявлений;

региональная информационная система в сфере закупок Приморского края;

печатные издания;

агентства недвижимости Приморского края;

Отчеты об определении рыночной стоимости земельных участков в целях оспаривания/установления кадастровой стоимости в размере рыночной;

Отчеты по сделкам Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии Приморского края.

Подробный анализ источников приведен в разделе 3.5.1 Отчета.

Выбор ценообразующих факторов для построения экономико-математических моделей определения кадастровой стоимости

Выбор ценообразующих факторов объектов оценки для дальнейшего построения статистической модели осуществляется двумя методами: экспертным и (или) корреляционно-регрессионным. Экспертный метод предполагает выбор ценообразующих факторов объектов недвижимости на основе экспертного мнения. Корреляционно-регрессионный метод предполагает выбор в качестве ценообразующих факторов для построения статистической модели тех факторов, которые в основном формируют стоимость объектов недвижимости.

Для построения статистической модели, выбор ценообразующих факторов осуществляется исходя из следующих критериев:

корректность направления влияния ценообразующего фактора. Например, для факторов, учитывающих расстояние до объекта, как, например, удаленность объекта от административного центра населенного пункта, существует обратная взаимосвязь между расстоянием до центра и стоимостью объекта оценки (т.е. чем больше величина данного фактора, тем ниже стоимость);

в статистическую модель включаются ценообразующие факторы с высоким влиянием. Влияние ценообразующего фактора на объекты оценки основано на анализе актуального рынка недвижимости и математическом анализе. Как правило, показателем высокого влияния является высокое значение коэффициента значимости. При этом низкий показатель коэффициента значимости может свидетельствовать о наличии нелинейной зависимости;

проводится анализ рыночной информации на предмет репрезентативности. Экспертный выбор в ряде случаев ценообразующих факторов, являющихся нерепрезентативными, обосновывается важностью учета данных факторов наряду с объективной невозможностью проведения дополнительного сбора рыночной информации или перегруппировки.
В случае, когда диапазон значений ценообразующего фактора, являющегося нерепрезентативным, в рыночной выборке объектов-аналогов уже диапазона значений фактора в исходной выборке объектов оценки, а также распределение значений ценообразующего фактора
в рыночной и исходной выборках (в диапазоне их пересечения) различается незначительно, данный фактор, безусловно, принимается для расчетов. Это обосновывается тем, что, чем более широко представлены значения какого-либо ценообразующего фактора в рыночной выборке, тем более точно определяется функциональная зависимость стоимости объекта оценки от данного фактора;

выбранный состав ценообразующих факторов приводит к максимальному значению коэффициента детерминации с соблюдением пороговых значений остальных статистических показателей, таких как среднеквадратичная ошибка, средняя относительная погрешность, критерий Дарбина-Уотсона (или DW-критерий), критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Также рассчитываются иные коэффициенты, необходимые для построения статистической модели.

Перечень ценообразующих факторов с обоснованием отказа использования факторов, предусмотренных Методическими указаниями, а также использования факторов, не предусмотренных Методическими указаниями, используемых при построении моделей, представлен в таблице 3.7.2 подраздела 3.7.

Описание экономико-математических моделей определения кадастровой стоимости

Группировка объектов для объектов сегмента «Квартиры»

Согласно п.55 Методических указаний для определения кадастровой стоимости объекты недвижимости, подлежащие оценке, могут быть объединены в группы (подгруппы)
на основе сегментации объектов недвижимости. Наиболее естественным является образование кластеров в зависимости от субъекта Российской Федерации. Согласно п.56.1 Методических указаний в зависимости от субъекта Российской Федерации (муниципального образования) разделение на группы (подгруппы) производится по принципу:

Объекты, расположенные в административном центре (столице) субъекта Российской Федерации (крупном торгово-промышленном городе);

Объекты, расположенные в крупных и крупнейших городских населенных пунктах, численностью от 100 тыс. человек;

Объекты, расположенные в средних городских населенных пунктах, численностью от 50 до 100 тыс. человек;

Объекты, расположенные в прочих городских населенных пунктах;

Объекты, расположенные в сельских населенных пунктах, численностью от 1 тысячи человек;

Объекты, расположенные в средних сельских населенных пунктах, численностью от 200 до 1 тысячи человек;

Объекты, расположенные в прочих сельских населенных пунктах и на межселенной территории.

С целью реализации сравнительного подхода для сегмента «Квартиры» описанная выше методика была скорректирована с учетом особенностей Приморского края. Для моделирования выделялись следующие группы:

Объекты, расположенные в административном центре (столице) Приморского края («Модель 1.1.1») – территория Владивостокского городского округа за исключением отдаленных и малоразвитых территорий (полуостров Песчаный и большинства небольших островов залива Петра Великого). Также к данной группе были отнесены объекты, расположенные на о.Русском и в основных и наиболее крупных населенных пунктах Надеждинского района. Остров Русский с 2012 года является центром науки и образования г.Владивостока
и Приморского края в целом. К саммиту АТЭС 2012 года в бухте Аякс был построен кампус Дальневосточного федерального университета. Сейчас остров продолжает развиваться и застраиваться – 6 сентября 2016 года на острове был открыт Приморский океанариум, а в 2022 году завершилось строительство уникального культурно-образовательного центра. Что касается территории Надеждинского района, то согласно анализу рынка (п. 3.2.10.2) п.Новый, с.Вольно-Надеждинское, п.Зима Южная и п.Де-фриз являются наиболее перспективными
и застраиваемыми населенными пунктами Надеждинского района. Они наиболее близко расположены к границам Владивостокского городского округа, а их транспортная доступность и, следовательно, привлекательность возросла после постройки низководного моста через Амурский залив, соединяющего полуостров Де-Фриз и полуостров Муравьева-Амурского.

Объекты, расположенные в крупных городских населенных пунктах, численностью от 100 тыс. человек («Модель 1.1.2», «Модель 1.1.3», «Модель 1.1.4») – города Артем, Уссурийск, Находка. В модели «Модель 1.1.2» была рассмотрена территория Артемовского городского округа. Поселки и села, расположенные в рамках городского округа (с.Кневичи, п.Артемовский, п.Олений. с.Суражевка и п.Заводской), находятся достаточно близко друг
к другу и к самому городу Артем. Уровень цен на рассматриваемой территории имеет однородный характер, принципы ценообразования в Артеме и прилегающих к нему поселков одинаковые. В модели «Модель 1.1.3» был включен только город Уссурийск, а не весь городской округ в силу того, что Уссурийский городской округ включает в себя достаточно обширную территорию и многие сёла и поселки, входящие в него, имеют депрессивный характер развития, следовательно, принцип ценообразования в них и в столице городского округа разный. Также для большинства поселков и сел отсутствует рыночная информация по уровню цен рассматриваемого сегмента, и включение их в модель, описывающую ценообразование Уссурийска, означало бы скорее завышение кадастровой стоимости. В модель «Модель 1.1.4» был включен только город Находка, а не весь городской округ в силу того, что Находкинский городской округ имеет вытянутую вдоль побережья форму, включающую достаточно отдаленные территории, например, п.Ливадия расположена в 40 км от г.Находка. Следовательно, ценообразование в столице округа и входящих в него сел и поселком разное.

Объекты, расположенные в городских и сельских населенных пунктах, численностью менее 100 тыс. человек («Модель 1.1.5») – все остальные населенные пункты Приморского края.

Первые два пункта соответствуют Методическим указаниям, разделение, согласно остальным пунктам, не было применено в силу недостаточности информации по рынку для построения моделей в рамках отдельных населенных пунктов. Было принято решение придерживаться методики, описанной выше, а не применять дополнительные методы кластерного анализа, по причине того, что объекты сегмента «Квартиры» находятся в пределах населенного пункта и дополнительной кластеризации не требуют.

Группировка объектов для объектов сегмента «Коммерческое назначение»

Объектами оценки данных моделей являются помещения для коммерческого использования, расположенные в многоквартирных жилых домах, находящихся на территории Приморского края.

Согласно с п. 44.1 Методических указаний, сравнительному подходу отдается предпочтение перед другими подходками к оценке при развитости рынка объектов недвижимости и при достаточности и репрезентативности информации о сделках (предложениях) с объектами недвижимости.

Количество сделок (предложений) с необходимыми объектами недвижимости недостаточно для использования сравнительного подхода. Однако оценка, вычисленная затратным подходом, будет ошибочной. Так как рассматриваются помещения для коммерческого использования, расположенные в многоквартирных жилых зданиях, то их стоимость обуславливается другими факторами, нежели у жилых помещений. Именно из-за этого было решено собрать репрезентативную выборку из схожих объектов и применить сравнительный подход.

Оцениваемая подгруппа представляет собой нежилые помещения коммерческого назначения, расположенные в многоквартирных домах. Чаще всего такие объекты представляют собой помещения, расположенные на 1 и цокольном этажах многоквартирного жилого дома (реже – в подвалах и на этажах выше первого). Чаще всего подобные помещения используются для размещения магазинов, небольших офисов, оказание услуг различного профиля (парикмахерская, кафе, салон красоты и т. п).

В связи с этим с целью применения сравнительного подхода к оценке Учреждением был рассмотрен сегмент рынка коммерческой недвижимости, а именно следующие его подсегменты:

торговые помещения;

офисные помещения;

многопрофильные помещения.

В составе рынка были сделки, предложения и оспаривания/установления кадастровой стоимости в размере рыночной с объектами недвижимости. Для построения моделей были использованы только предложения так как:

Сделки. Составляют около 16 % всей выборки. Данные объекты были отброшены
в силу того, что по ним не удалось получить значимый фактор «Состояние отделки помещения».

Оспаривание/установление кадастровой стоимости в размере рыночной. Составляют около 0,3 % всей выборки. Так как в составе объектов, кадастровая стоимость которых была установлена в размере рыночной, отсутствуют нежилые помещения в многоквартирных жилых домах, сведения об оспаривании/установлении кадастровой стоимости в размере рыночной были исключены из выборки.

Оценка репрезентативности выборки для объектов сегмента «Квартиры»

Для того, чтобы обобщить результаты исследования на определенной выборке
на всю генеральную совокупность, из которой она была выделена, необходимо, чтобы выборка обладала свойством репрезентативности. То есть характеристики выборки соответствовали характеристикам генеральной совокупности. Генеральная совокупность – это совокупность всех объектов, относительно которых предполагается делать выводы при изучении конкретной задачи. Выборка – это часть элементов из генеральной совокупности, которая охватывается экспериментом. В нашем случае, генеральная совокупность – это все объекты оценки сегмента «Квартиры», выборка – это собранный рынок предложений и сделок сегмента «Квартиры» за определенный период. Рынок по сегменту квартир был собран за 2022 год с информационных платформ, таких как farpost, avito, cian. За рассматриваемый период было собрано 12061 объявление по предложениям продажи (без учета предложений по несданным домам) и 14371 сделка «купли-продажи». Информация по сделкам была предоставлена в соответствии с Федеральным законом № 237-ФЗ и Приказом Росреестра № П/0283 Федеральной службой государственной регистрации, кадастра и картографии Приморского края. Таким образом, для моделирования была сформирована выборка размером 26432 объекта. Также перед применением моделей из общих данных (сделки и аналоги) были удалены дублирующие объекты: если аналог и сделка совпадали по адресу, этажу расположения
и площади, то из такой пары объектов оставлялась только сделка; если информация о сделке дублировалась несколько раз, то была оставлена только одна запись о подобной паре сделок. Стоит отметить, что размер выборки достаточно большой, следовательно, выводы, полученные в ходе аналитического исследования, проведения статистических тестов и моделирования можно считать достоверными. Также с целью подтверждения репрезентативности выборки были рассмотрены плотности вероятности распределений части признаков, включенных для рассмотрения в качестве ценообразующих факторов, описывающих как общее состояние дома, так и учитывающих местоположение объекта.

Рисунок 3.11.1 - Сравнение функций плотности вероятности распределений для выборки и генеральной совокупности для признаков, характеризующих общее состояние дома

Рисунок 3.11.2 - Сравнение функций плотности вероятности распределений для выборки и генеральной совокупности для признаков, характеризующих местоположение объекта

Общим способом задания случайной величины является определение ее функция распределения163 Математика и информатика. Пособие для студентов / Э.В. Егорова, Д.И. Панюков, А.П. Тонких. – Тольятти: Издательство Тольяттинского государственного университета, 2008. :

где – плотность вероятности, которая является производной от функции распределения:

Фактически график плотности вероятности можно рассматривать как непрерывный сглаженный аналог гистограммы.

Из рисунков выше видно, что форма распределения случайных величин по выборке
и по генеральной совокупности имеют схожий вид, что говорит о том, что выборка обладает свойством репрезентативности.

Построение модели расчета кадастровой стоимости объектов капитального строительства сегмента «Квартиры» и «Коммерческое назначение»

Согласно п.45.1.1 Методических указаний определение кадастровой стоимости сравнительным подходом осуществляется с применением статистических моделей, в том числе:

линейной (аддитивной):

степенной (мультипликативной):

экспоненциальной:

где – зависимая (объясняемая) переменная; – факторы (объясняющие переменные);

– параметры (коэффициенты) регрессии.

Основным преимуществом линейной регрессии является ее простота и интерпретируемость. Задача регрессионного анализа сводится к поиску коэффициентов . Для решения подобной задачи используется метод наименьших квадратов, которых подбирает такую гиперплоскость, чтобы общая сумма квадратов отклонений значений зависимой переменной была наименьшей, то есть решается оптимизационная задача:

где – реальные значения зависимой переменной, – прогнозные значения зависимой переменной, полученные моделью, – ошибка модели.

Для того, чтобы гарантировать оптимальность полученных оценок методом наименьших квадратов, должны быть выполнены условия теоремы Гаусса-Маркова, а именно164 Эконометрика: начальный курс / Я. Магнус, П. Катышев, А. Пересецкий – М.: ДЕЛО, 2004. :

объясняющие переменные являются детерминированными величинами.

математическое ожидание случайной составляющей должно быть равно нулю:

дисперсия случайной составляющей постоянна. Такое свойство дисперсии ошибок называется гомоскедастичностью (однородностью):

случайные составляющие модели для различных наблюдений некоррелированы:

Часто добавляют дополнительные условия:

ошибки имеют совместное нормальное распределение:

объясняемая переменная должна иметь распределение близкое к нормальному

отсутствие мультиколлинеарности для объясняющих переменных

После оценки распределения объясняемой переменной следует этап корреляционного анализа данных, то есть выявление оценки силы связи между случайными величинами (признаками). Математической мерой зависимости двух случайных величин служит коэффициент корреляции. Линейную силу связи отражает коэффициент корреляции Пирсона, который в свою очередь, рассчитывается по следующей формуле:

где – ковариация двух случайных величин, определяемая как математическое ожидание произведения отклонений случайных величин:

,

где – математическое ожидание случайной величины;

– среднее значение выборок, вычисляемое как , , , – среднеквадратическое отклонение соответствующих факторных признак.

Наличие линейной зависимости между объясняющими переменными (факторами)
в регрессионной модели называется мультиколлинерностью. Различают полную и частичную мультиколлинеарность. Полная мультиколлинеарность означает наличие тождественной линейной зависимости. В этом случае оценок по методу наименьших квадратов не существует из-за вырожденности матрицы , где – матрица, столбцы которой являются рядами данных, соответствующих независимым переменным регрессии, включая единичный вектор165 Изучаем эконометрику. Начальный курс / А. Величко. - Владивосток: Издательство Дальневосточного университета, 2007. .

Явление частичной мультиколлинеарности на практике встречается гораздо чаще, чем случай полной мультиколлинеарности, и заключается в том, что регрессоры, включаемые
в регрессионное уравнение, «почти» линейно зависимы. В этом случае оценки метода наименьших квадратов становятся неустойчивыми к начальным данным. Что в свою очередь означает увеличение дисперсии ошибок, то есть результаты оценки могут сильно различаться для разных выборок несмотря на то, что выборки однородны.

Проблема мультиколлинеарности факторов решается на стадии отбора переменных при моделировании, путем изучения матрицы корреляции. По мере уровня силы связи различают:

– слабая связь;

– умеренная связь;

– сильная связь.

Обычно исключается сильная корреляционная связь либо путем исключения одной из коррелирующих переменных, либо применяется метод главных компонент. Применение метода главных компонент к факторам модели позволяет преобразовать исходные факторы
и получить совокупность ортогональных (некоррелированных) факторов. Суть метода заключается в том, чтобы уменьшить размерность данных, потеряв при этом наименьшее количество информации. Математически это означает поиск таких плоскостей или гиперплоскостей, которые бы проходили через центр облака точек в -мерном пространстве таким образом, чтобы обеспечивалась минимальная сумма квадратов расстояний всех точек от этих плоскостей (или, что тоже самое, построить такие гиперплоскости, которые бы учитывали максимально возможную дисперсию в наборе данных). Процедура построения главных компонент сводится к следующим шагам166 A Step-by-Step Explanation of Principal Component Analysis (PCA). Электронный доступ: https://builtin.com/data-science/step-step-explanation-principal-component-analysis :

Стандартизация исходных сильно скоррелированных признаков. Данный шаг необходим для того, чтобы избавится от большого разброса значений, так как метод главных компонент очень чувствителен к значениям исходных переменных. То есть, если есть большие различия между значениями переменных, то переменные с большими диапазонами будут преобладать. Это приведет к необъективным результатам. Математически стандартизация проводится путем вычитания из каждого наблюдения среднего значения по переменной и деления полученной разности на стандартное отклонение:

,

где – исходное значение признака, – среднее значение признака, – стандартное отклонение признака.

Расчет ковариационной матрицы. Вычисление собственных векторов и собственных значений. Матрица ковариации представляет собой матрицу, составленную из попарных ковариаций элементов двух случайных векторов. Ковариация, в свою очередь, это мера зависимости двух случайных величин. Тогда ковариационная матрица будет иметь вид:

где – ковариация и переменной; при этом , где – дисперсия переменной .

Ковариационная матрица, так же, как и корреляционная, отражает силу связи двух случайный величин, различие состоит в том, что значения связи не нормируются на стандартные отклонения. Собственный вектор – это ненулевой вектор, умножение матрицы
на который, дает тот же вектор, умноженный на некоторое скалярное значение (собственное значение). Количество собственных векторов равно количеству строк (столбцов) в матрице. В поставленной задаче собственные вектора матрицы задают направления осей, вдоль которых наблюдается наибольшая дисперсия. Эти собственные вектора и называются главными компонентами. А собственные значения – это коэффициенты, которые отражают величину дисперсии.

Выбор главных компонент. Так как суть метода состоит в том, чтобы от сильно коррелированных переменных перейти к меньшему числу новых, не коррелированных переменных, то на практике ограничиваются одной-тремя главными компонентами – в основном их достаточно для сохранения информации об изменчивости данных.

Преобразование исходных данных в новые, учитывающие главные компоненты. Последним шагом в алгоритме является переход от исходных данных к новым. Это делается путем умножения сформированной транспонированной матрицы главных компонент
на транспонированную матрицу исходных признаков:

где – транспонированная матрица выбранных главных компонент (в случае, если остается одна главная компонента, то это вектор-строка); – транспонированная матрица исходных сильно коррелируемых признаков; – матрица новых значений, полученная с использованием метода главных компонент (в случае, если остается одна главная компонента, то это вектор-строка).

Однако, анализ парных коэффициентов корреляции недостаточен. Необходимо проанализировать коэффициенты детерминации регрессий факторов на остальные факторы. Рекомендуется также рассчитывать показатель инфляции дисперсии:

,

где – коэффициент детерминации регрессии фактора на оставшиеся объясняющие переменные. Слишком высокие значения показателя означают наличие мультиколлинеарности (VIF>10 – есть вероятность наличия мультиколлинеарности; VIF>100 свидетельствует о наличии мультиколлинеарности)167 Материалы по курсу эконометрика-1 / П. Выдумкин – М.: ВШЭ .

Завершающим подготовительным этапом к применению модели линейной регрессии является стандартизация данных. Линейные модели обучения эффективны только на признаках, которые имеют одинаковый масштаб. Поэтому масштабирование признаков – это неотъемлемая часть подготовки данных перед применением методов машинного обучения. Стандартизация данных происходит аналогично описанному в методе главных компонент способу – путем вычитания из каждого наблюдения среднего значения по переменной и деления полученной разности на стандартное отклонение:

,

где – исходное значение признака, – среднее значение признака, – стандартное отклонение признака.

Оценка качества построенной модели происходит путем проверки соблюдения описанных выше предпосылок теоремы Гаусса-Маркова, также проверяется статистическая значимость каждого введенного фактора и уравнения в целом. Ниже приведены основные показатели, которые использовались для оценки качества модели:

Значимость введенных факторов. Для оценки значимости факторов вводится нулевая гипотеза о равенстве нулю некоторого коэффициента регрессионного уравнения (, где – коэффициент при введенном предикторе), то есть гипотеза предполагает, что введенный коэффициент не значим. Для принятия или не принятия гипотезы сравнивается рассчитанное в результате построения модели значение t-статистики с критическим значением t-статистики Стьюдента для выбранного уровня значимости . Величина характеризует допустимый уровень вероятности ошибиться, отвергнув нулевую гипотезу, когда она верна. Если фактическое значение t-статистики Стьюдента больше критического значения статистики, то нулевая гипотеза отвергается для данного уровня значимости , иначе нулевая гипотеза не может быть отвергнута. В случае отвержения нулевой гипотезы для уровня значимости , коэффициент регрессионного уравнения значим на уровне значимости . Второй способ проверки гипотезы – сравнить p-значение (фактическую вероятность принятия нулевой гипотезы данного коэффициента регрессии) с выбранным уровнем значимости . Если выполняется условие , то нулевая гипотеза отвергается на уровне значимости , иначе нулевая гипотеза не может быть отвергнута168 Изучаем эконометрику. Начальный курс / А. Величко. - Владивосток: Издательство Дальневосточного университета, 2007. .

Значимость уравнения в целом. Для проверки гипотезы о значимости уравнения
в целом используется статистика Фишера (-статистика). В этом случае нулевая гипотеза имеет вид , то есть тестируется одновременное равенство нулю всех коэффициентов регрессионного уравнения кроме константы регрессии . Необходимо сравнить фактически рассчитанное значение статистики Фишера с критическим значением статистики Фишера для выбранного уровня значимости . Если фактическое значение статистики Фишера больше критического значения, то нулевая гипотеза отвергается для данного уровня значимости , иначе нулевая гипотеза не может быть отвергнута. В случае отвержения нулевой гипотезы для уровня значимости говорят, что регрессионное уравнение значимо в целом на уровне значимости и вариация независимых переменных объясняет вариацию зависимой переменной в регрессионном уравнении. Второй способ проверки гипотезы – сравнить p-значение (фактическую вероятность принятия нулевой гипотезы данного коэффициента регрессии) с выбранным уровнем значимости . Если выполняется условие , то нулевая гипотеза отвергается на уровне значимости , иначе нулевая гипотеза не может быть отвергнута6.

Коэффициент детерминации. Коэффициент детерминации () – это доля вариации зависимой переменной, объясненная вариацией независимых переменных (факторов) регрессионного уравнения. Коэффициент детерминации для модели с константой принимает значения от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента к 1, тем большая доля вариации объяснена. Значение коэффициента детерминации равное 1 означает функциональную зависимость между переменными. Математически коэффициент детерминации записывается следующим образом:

где – дисперсия случайной ошибки модели; – дисперсия случайной величины ; – сумма квадратов регрессионных остатков; – общая дисперсия; – фактическое и расчетное значение объясняемой переменной; – среднее значение. В случае линейной регрессии с константой , где – объясненная сумма квадратов.

Основная проблема выборочного коэффициента детерминации заключается в том, что его значение увеличивается от добавления в модель новых переменных, даже если эти переменные на самом деле никак не объясняют зависимую переменную. Поэтому, используется альтернативный показатель – скорректированный коэффициент детерминации (). Данный показатель включает штраф за дополнительно включенные факторы, которые не несут никакой информации.

Критерий Дарбина-Уотсона. Согласно предпосылкам линейной регрессии, остатки модели должны иметь случайное распределение. Если остатки содержат тенденцию или циклические колебания, это означает, что каждое текущее значение остатков зависит от предыдущих. В подобном случае имеется автокорреляция остатков. К последствиям наличия автокорреляции в остатках относят:

оценки параметров перестают быть эффективными;

дисперсия оценок смещается – занижается, что влечет увеличение -статистики
и, как результат, объясняющие переменные признаются значимыми, в то время как на самом деле таковыми не являются;

выводы по t-статистике и статистике Фишера оказываются неверными, из-за чего ухудшаются прогнозные качества модели.

Для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции в остатках модели рассчитывается значение критерия Дарбина-Уотсона. В случае, если рассчитанное значение лежит в интервале от 1,5 до 2,5, то считается, что в остатках нет автокорреляции.

Статистика Жака-Бера. Статистический тест, проверяющий ошибки наблюдений на нормальность. Если ошибки распределены нормально, то в соответствии с теоремой Гаусса-Маркова оценки метода наименьших квадратов будут являться оптимальными,
то есть иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещённых оценок. Для проверки выдвигается следующая статистическая гипотеза случайные ошибки имеют совместное нормальное распределение. Для принятия или не принятия нулевой гипотезы сравнивается расчетное p-значение статистики Жака-Бера с выбранным уровнем значимости . Если рассчитанное p-значение больше выбранного уровня значимости , то нулевая гипотеза не отвергается.

Статистика числа обусловленности (Condition Number), значение показателя инфляции дисперсии (VIF), расчет ранга матрицы признаков. Все эти статистики оцениваются после построения линейной модели, и все они проверяют наличие мультиколлинеарности в данных. При наличии мультиколлинеарности в данных, наблюдаются следующие последствия:

увеличение дисперсий оценок параметров;

уменьшение значений t-статистик для параметров, что приводит к неправильному выводу об их статистической значимости;

получение неустойчивых оценок параметров модели и их дисперсий;

возможность получения неверного с точки зрения теории знака у оценки параметра.

Проверка предпосылок теоремы Гаусса-Маркова относительно математического ожидания случайной величины и проверка остатков модели на гомоскедастичность. При наличии гетероскедастичности коэффициенты регрессии, найденные по методу наименьших квадратов, будут неэффективны.

Однако, в некоторых случаях, в данных может присутствовать нелинейная зависимость, тогда линейная регрессия будет плохо описывать данные. В подобных случаях рассматриваются другие интерпретируемые алгоритмы, которые учитывают нелинейность данных. Наиболее популярным методом в таких случаях является «Дерево решений». «Дерево решений» представляет собой иерархическую древовидную структуру, состоящую из правила вида «Если …, то ...». За счет обучающего множества правила генерируются автоматически в процессе обучения. Преимуществом модели является то, что правила генерируются на естественном языке и достаточно просты в интерпретации. Основным недостатком метода является его склонность к переобучению, это означает, что дерево будет «подогнано» под обучающий набор данных, однако плохо будет работать на других данных. Расширением «Дерева решений» является модель, известная как «Случайный лес» («Random Forest»), которая по сути представляет собой набор деревьев решений. Алгоритм построения задается
с помощью следующих шагов:

Выбирается деревьев для построения леса;

Каждое из деревьев строится на некоторой подвыборке исходного множества тренировочных точек, при этом дерево строится не на всех признаках , а только с использованием некоторого его подпространства (по умолчанию для задач регрессии это число равно ).

Итоговый классификатор получается путем агрегирования ответов деревьев (для регрессии это среднее значение прогнозов всех деревьев).

Достоинством алгоритма является высокая точность предсказания, как правило, метод работает лучше линейных алгоритмов169 Decision Trees and Random Forest. Электронный доступ: https://www.kaggle.com/code/emstrakhov/decision-trees-and-random-forest/notebook . Алгоритм не требует тщательной настройки гиперпараметров и зачастую неплохо работает с настройками «из коробки». В сравнении с деревом решений, алгоритм редко переобучается. К минусам такого алгоритма можно отнести усложнение в интерпретации результатов по сравнению с предыдущим алгоритмом, так как количество построенных деревьев должно быть достаточно большим.

Еще одним методом, обладающим высокой точностью прогнозирования, однако, выигрывающим в интерпретируемости по сравнению с Random Forest, является «RuleFit». Основная идея метода состоит в том, что он комбинирует работу линейной регрессии и моделей прогнозирования, основанных на деревьях решений. Модель была разработана в 2005 году170 Interpretable Machine Learning. A Guide for Making Black Box Models Explainable. Электронный доступ: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ и позиционируется, как разряженная линейная модель (класс линейных моделей, в результате обучения которых часть компонент может иметь нулевой вес), которая включает обнаруженные взаимодействия между переменными, записанные в форме правил. RuleFit автоматически генерирует эти функции (правила) из деревьев решений. Каждый путь через дерево может быть преобразован в правило принятия решения. Для RuleFit можно использовать любой алгоритм, который генерирует множество деревьев решений, например, случайный лес171 Объяснимый искусственный интеллект. Электронный доступ: https://rdc.grfc.ru/2020/12/explainable-ai/ или градиентный бустинг. Сформированные правила принятия решений рассматриваются в модели как отдельные признаки. В качестве основной модели работы алгоритма выступает Лассо-регрессия (LASSO)172 Регуляризация, частные наименьшие квадраты и kNN-регрессия. Электронный доступ: https://ranalytics.github.io/data-mining/042-Regularization.html , так как она позволяет из множества признаков (правил) отобрать наиболее значимые для включения в финальную модель. Лассо-регрессия похожа на обычную линейную регрессию, однако, в функционал оптимизации модели вводится дополнительное слагаемое регуляризации, имеющее смысл штрафа за сложность модели. Математически это может быть записано следующим образом:

где – сумма квадратов регрессионных остатков; – параметр регуляризации; – значение коэффициентов модели.

В таком поиске достигается некоторый компромисс между ошибкой регрессии и размерностью используемого признакового пространства. Таким образом, RuleFit является Лассо-регрессией, которой на вход подаются как самостоятельные признаки, так и правила, описывающие взаимодействие этих признаков, полученные с использованием алгоритмов,
в основе которых лежат деревья решений. Отличительной особенностью Лассо-регрессии является то, что в ходе минимизации некоторые коэффициенты становятся равными нулю, что и определяет отбор наиболее информативных признаков. Склонность к занулению части признаков определяется значением параметра регуляризации , который подбирается с помощью кросс-валидации (процедура эмпирического оценивания обобщающей способности алгоритмов). Это значит, что для нескольких значений параметра решается задача минимизации функции потерь, а затем наиболее подходящим значением параметра принимается то, при котором функция ошибки была наименьшей173 Модель линейной регрессии (LASSO). Электронный доступ: https://economics.hse.ru/cmf/models_LASSO . Именно по причине того, что алгоритм сам на основе кросс-валидации определяет наиболее значимые признаки, какой-то дополнительной проверки, с точки зрения значимости включенных в модель признаков, не требуется. Применение метода не налагает каких-то ограничений или предпосылок, как в случае линейной регрессии. Оценка эффективности работы алгоритма может быть оценена через использование общепринятых метрик оценки качества модели, таких как (Mean Squared Error), (Mean Absolute Error), средняя ошибка аппроксимации () и .

Идентификация аномальных значений

Для реализации сравнительного подхода (сегменты «Коммерческое назначение», «Квартиры») использовались данные по предложениям и сделкам. Данные могут содержать аномальные значения (выбросы), которые влияют на качество построенной модели. В статистике аномальными значениями или выбросами принято считать значения, которые сильно отличаются от других. Появление подобных значений может быть вызвано как некорректным вводом, так и являться результатом сильной изменчивости данных. Многие модели не обладают свойством робастности. Это означает, что различного рода выбросы будут оказывать негативное влияние на результат исследования, что влечет некорректную работу алгоритмов и может привести к искажению результатов анализа данных. Выбросы могут быть обнаружены, как статистическими методами, например, используя значения стандартизованной оценки Z-Score, межквартильный размах или с использованием различных графиков распределения, так и алгоритмическими, например, isolation forest или RANSAC regression,
а также исходя из общего понимания исследуемой области, например, регистрация фиктивных сделок; компенсирующие выплаты, связанные со сносом объекта; льготные условия по покупке объекта и прочее. Все подобные моменты являются нетипичными для рассматриваемых рынков, поэтому важным подготовительным этапом в процессе моделирования является очищение данных от выбросов. Данный процесс является индивидуальным процессом и общего, регламентирующего подхода не существует, поэтому для каждой модели обоих сегментов проводились индивидуальные исследования с целью идентификации аномальных значений. В описании каждой модели приведен подробный алгоритм поиска нетипичных объектов.

Корректировки

Так как для моделирования использовались и аналоги (предложения), и сделки,
то с целью приведения значений к одному порядку, к объектам-аналогам из рыночных предложений была применена корректировка на торг. Согласно Приложению 12 Методических указаний среднее значение корректировки на условия рынка для сегмента «Квартиры» для активного рынка (административный центр Приморского край и крупные населенные пункты, численностью от 100 тыс. человек) составляет 4 %, для неактивного (остальные населенные пункты) – 8 %; для сегмента «Коммерческое назначение»: активный рынок 10 %, неактивный – 17 %.

Построение модели «Модель 1.1.1»

Все расчеты были выполнены с использованием высокоуровневого языка программирования Python и профильных подключаемых библиотек, в которых реализованы необходимые методы.

Модель «Модель 1.1.1» включает в себя следующие территории: г.Владивосток, п.Новый, с.Вольно-Надеждинское, о.Русский, п.Трудовое, п.Зима Южная и п.Де-фриз.

Рисунок 3.11.3 - Визуализация зоны применения модели

Для построения модели было рассмотрено 10 225 объектов174 Исходное количество объектов 11 448 (сделки и предложения), далее исключались дублирующие объекты – если предложение и сделка совпадали по адресу, этажу расположения и площади, то из такой пары объектов оставлялась только сделка; если информация о сделке дублировалась несколько раз, то была оставлена только одна запись о подобной паре сделок : 4 837 объектов предложений и 5 388 объектов сделок.

Так как рынок квартир на обозначенной территории является достаточно активным, то необходимо удостовериться, что данные за год являются однородными и за рассматриваемый период не произошло каких-то серьезных изменений в ценообразовании. С целью проверки были рассмотрены распределения удельного показателя стоимости по полугодиям
в зависимости от типа объекта (предложение или сделка).

Рисунок 3.11.4 - Распределение удельного показателя стоимости по предложениям в зависимости от полугодий

Рисунок 3.11.5 - Распределение удельного показателя стоимости по сделкам в зависимости от полугодий

Визуально, распределение данных, показанное на рисунках выше, выглядит одинаковым, что по сделкам, что по предложениям. С целью математического подтверждения были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок по полугодиям. Рассматривалась нулевая гипотеза о том, что средние значения выборок по полугодиям для предложений (сделок) равны. Соответственно, альтернативная гипотеза предполагает обратное. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . Если полученное расчетное значение больше обозначенного уровня , то нулевая гипотеза не может быть отвергнута, что говорит о том, что средние значения рассматриваемых выборок равны.

Для предложений расчетное p-value равно 0,672, для сделок – 0,02. Оба значения больше 0,01, что говорит о равенстве средних выборок по полугодиям для предложений
и сделок равны в пределах выбранного уровня значимости.

Изначальное построение модели было выполнено согласно п.45.1.1 Методических указаний, а именно использована линейная модель. Согласно предпосылкам теоремы Гаусса-Маркова, объясняемая переменная должна иметь распределение близкое к нормальному. На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости, которое приближенно похоже на нормальное.

Рисунок 3.11.6 - Распределение удельного показателя стоимости (предложения и сделки)

Из рисунка выше видно, что в данных присутствует достаточно значительный разброс значений – имеется большой правый хвост, включающий удельный показатель стоимости от 300 000 руб. и выше, а также присутствуют достаточно низкие значения – 70 000 руб. и ниже, что тоже вызывает вопросы к данным по рассматриваемому сегменту (территории Владивостокского городского округа и территории граничащих с ним). Исходя из этого можно сказать, что в данных присутствуют аномальные значения. Поиск нетипичных значений еще может усложнять тот факт, что для моделирования объединяются разные типы объектов – сделки и предложения. Из рисунка ниже видно, что уровень цен по предложениям и сделкам существенно различается.

Рисунок 3.11.7 - Сравнение исходных значений удельного показателя стоимости в разрезе типа объекта

Поэтому исключение выбросов проходило в несколько этапов. Первый и второй этапы касаются только сделок и основываются на нетипичности распределения сделок относительно предложений, поэтому реализация данных этапов проводилась с использованием значения стоимости удельного показателя, не скорректированного на торг по предложениям. Во всех дальнейших этапах идентификации выбросов удельный показатель стоимости по объектам предложениям был скорректирован на торг.

Первый этап исключения выбросов

В ходе анализа было отмечено, что в данных имеются фиктивные завышенные сделки по старым домам, подлежащим сносу и расселению жильцов. Подобное было замечено для домов, расположенных на улице Аксаковской, где на сегодняшний день идет строительство музейно-театрального комплекса, в связи с чем несколько домов были признаны аварийными. Жильцам была выплачена компенсация, однако ее значение было значительно выше среднего по аналогичным домам. Поэтому сделки по таким домам были исключены из рассмотрения (24 объекта).

Второй этап исключения выбросов

На рисунке ниже, отражающим распределение удельного показателя стоимости в предложениях и сделках, можно заметить, что по сделкам имеется выделяющееся скопление значений в пределах от 0 до 90 000 руб., в предложениях такой тенденции в данных нет.

Рисунок 3.11.8 – Исходное распределение удельного показателя стоимости по видам объекта

Это означает, что подобные сделки могут быть сомнительными. Это подтверждается при рассмотрении частных случаев квартир в рамках одного дома:

Таблица 3.11.1 - Поиск заниженных сделок

Тип объекта	Идентификатор дома	Этаж квартиры	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2152514.801656156_362021.0180638307	5	3 850 000	17,1	225 146
предложение	2152514.801656156_362021.0180638307	2	4 500 000	23,1	194 805
предложение	2152514.801656156_362021.0180638307	8	6 150 000	34,5	178 261
предложение	2152514.801656156_362021.0180638307	9	4 350 000	17,0	255 882
предложение	2152514.801656156_362021.0180638307	3	4 200 000	17,0	247 059
предложение	2152514.801656156_362021.0180638307	4	3 800 000	16,7	227 545
предложение	2152514.801656156_362021.0180638307	5	3 800 000	17,0	223 529
сделка	2152514.801656156_362021.0180638308	5	4 300 000	16,7	257 485
сделка	2152514.801656156_362021.0180638308	2	4 100 000	23,0	178 261
сделка	2152514.801656156_362021.0180638308	4	4 050 000	16,9	239 645
сделка	2152514.801656156_362021.0180638308	4	900 000	16,8	53 571
сделка	2152514.801656156_362021.0180638308	4	4 900 000	23,3	210 300
сделка	2152514.801656156_362021.0180638308	4	3 800 000	16,7	227 545

Также, например, если рассматривать объекты сделки и предложения площадью от 20 до 30 кв.м, то можно заменить, что сделки имеют значения значительно ниже (таблицы ниже).

Таблица 3.11.2 – Примеры заниженных значений удельного показателя стоимости для сделок, площадь объектов от 20 до 30 кв.м

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости	Этаж квартиры	Год постройки дома
сделка	2162134.176670567_373587.3755259097	1 350 000	29,9	45 151	5	1979
сделка	2155334.207857942_360369.7142833335	1 460 000	29,7	49 158	3	1977
сделка	2152017.304281848_356969.3574272611	1 350 000	29,5	45 763	2	1957
сделка	2153789.588780541_361749.2141175435	524 528	29,3	17 902	4	1976
сделка	2153036.880893767_359015.5915309672	1 500 000	29,0	51 724	5	1964

Таблица 3.11.3 - Примеры значений удельного показателя стоимости для предложений, площадь объектов от 20 до 30 кв.м

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости	Этаж квартиры	Год постройки дома
предложение	2151852.573332097_357081.9685832086	2 600 000	29,1	89 347	1	1957
предложение	2151833.833797448_359410.143595741	2 500 000	29,0	86 207	2	1958
предложение	2153570.588233074_358664.5989500365	1 900 000	24,0	79 167	1	1975
предложение	2151666.94869765_358418.9290566776	1 790 000	22,0	81 364	1	1975

После обнаружения данной тенденции в данных, путем анализа было установлено, что наибольшее число заниженных сделок приходится на квартиры площадью менее 70 кв. м
и значением удельного показателя стоимости меньше 90 000 руб., поэтому данные объекты были исключены из рассмотрения. После удаления подобных объектов (697 объектов) распределение удельного показателя стоимости по сделкам и предложениям стало однообразным.

Рисунок 3.11.9 - Распределение удельного показателя стоимости по видам объекта после удаления

сомнительных сделок

Третий этап исключения выбросов

Согласно подпункту 2.5.5 Сведений о допущениях, использованных при определении кадастровой стоимости, массовая оценка производится без учета состояния внутренней отделки объекта. Однако, при анализе данных было отмечено, что в рамках одного дома могут находится объекты одинаковой площади с разными значениями удельного показателя стоимости, при этом разброс значений достаточно большой.

Таблица 3.11.4 - Пример разброса цен по объектам одинаковой площади в рамках одного дома

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	8 779 672	49,7	176 653
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	13 700 000	49,7	275 654
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	9 560 000	49,7	192 354
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	14 243 337	49,7	286 586
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	5 251 000	49,7	105 654
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	5 200 000	49,7	104 628
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	10 300 000	49,7	207 243
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	13 862 640	49,7	278 926
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	17 272 400	57,6	299 868
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	14 692 000	67,7	217 016
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	7 000 000	67,7	103 397
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	11 614 026	67,7	171 551
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	12 561 660	67,7	185 549
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	15 793 900	67,7	233 292
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	13 530 000	72	187 917
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	16 000 000	80,4	199 005
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	19 000 000	100,6	188 867
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	19 656 000	101	194 614
сделка	2152495.700983752_362156.3521890194	10 400 000	101	102 970

С целью нивелировать такое явление было принято решение оставить только те объекты, которые отклоняются не более чем на 10 % от среднего значения по группе. Под группой понимаются объекты, находящиеся в одном доме на средних этажах с одинаковой площадью. Остальные объекты были исключены из рассмотрения (1 046 объектов).

Четвертый этап исключения выбросов

Последний этап исключения аномальных значений предполагает поиск квартир с нетипичными значениями удельного показателя стоимости для схожих домов, расположенных
в одном районе. Сначала методом кластеризации K-Means рассматриваемая территория была разделена на районы (кластера). Метод K-Means является наиболее простым и популярным
из класса алгоритмов кластеризации, суть его заключается в том, что он стремится минимизировать суммарное квадратичное отклонение точек кластеров от центров этих кластеров. Отличительной особенностью и скорее недостатком метода является то, что на вход алгоритм требует заранее определенное число кластеров. В данном случае число кластеров было получено путем экспертной оценки и было проведено разделение на 24 кластера.

Рисунок 3.11.10 - Результат применения алгоритма K-Means для формирования кластеров

Далее внутри кластеров на основе общих характеристик дома (использовались для алгоритма как входные признаки), таких как «Материал наружных стен», «Этажность»
и «Год завершения строительства» методом кластеризации DBSCAN, были сгруппированы схожие дома. Алгоритм DBSCAN основан на понятии близости точек в пространстве признаков, то есть алгоритм группирует вместе точки, которые тесно расположены, помечая как выбросы те точки, которые находятся одиноко в областях с малой плотностью, то есть ближайшие соседи которых лежат далеко (таких точек было обнаружено алгоритмом 394). При этом регулируемыми параметрами алгоритма является минимальное число объектов, из которых может состоять группа и максимальное расстояние, в пределах которого будут искаться соседи для образования кластеров. В результате внутри каждого выделенного кластера были определены еще и группы схожих домов. Например, в территориальном кластере 21, включающем улицы Карьерную и Снеговую г.Владивостока, алгоритм DBSCAN выделил две группы схожих домов: дома крупнопанельные, года постройки 80-е и 90-е и дома кирпичные 70-х годов постройки. В ходе анализа типичных домов было отмечено, что в данных присутствуют отрицательная зависимость от площади, при этом зависимость скорее не линейная, а экспоненциальная. Поэтому внутри каждой сформированной алгоритмом DBSCAN группы типичных домов был применен метод RANSAC regressor для обнаружения выбросов и выделения тренда. В качестве объясняющей переменной алгоритму было передано значение логарифма удельного показателя стоимости, скорректированного на торг, в качестве объясняющей переменной – площадь. Логика поиска выбросов заключается в том, чтобы среди большой дисперсии цен, приходящейся на примерно одинаковую площадь, выделить тренд, а остальные значения отбросить, так как нет возможности определить, какие из них являются более достоверными.

Рисунок 3.11.11 - Результат работы RANSAC regressor - определение аномальных значений

Особенностью RANSAC regressor является то, что алгоритм способен построить модель, даже если в исходном наборе данных присутствует значительное количество выбросов. Работа алгоритма может быть описана следующими шагами:

1 шаг: выбирается случайное подмножество точек;

2 шаг: строится на выбранном подмножестве модель;

3 шаг: оценивается, сколько точек из всех имеющихся удовлетворяют критерию отсева (то есть, если ошибка между реальным и прогнозным значениями меньше медианного абсолютного отклонения, то точка не считается выбросом);

4 шаг: модель переобучается на всех точках, определенных как не выбросы.

Шаги 1-4 повторяются и сравниваются текущая модель с предыдущей. Если число точек, определенных как не выбросы в текущей модели больше, чем в предыдущей, то считается, что текущая модель предпочтительнее. Если количество точек, определенных как
не выбросы, равно, то оценивается ошибка MSE и выбирается та модель, где она меньше. Процедура повторяется итеративно заданное количество раз.

После устранения аномальных значений распределения предложений и сделок имеют схожий вид и характеристики.

Рисунок 3.11.12 – Сравнение значений удельного показателя стоимости после удаления выбросов в разрезе типа объекта

Следующим шагом моделирования был выбор ценообразующих факторов (признаков). Отбор признаков – это методы и процедуры, которые позволяют автоматически или вручную выбрать подмножество конкретных признаков, полезных для построения модели. Большое число признаков не обязательно приводят к более качественным моделям. Нерелевантные признаки могут влиять на процесс обучения и приводить к переобучению, также включение в модель большого количества признаков может вести к усложнению ее интерпретации. Анализ на основе корреляционных исследований является наиболее популярным. Он позволяет выявить как достаточно значительные взаимосвязи между факторами, так и те факторы, которые вообще не коррелируют с другими и не несут полезной информации или отражают неверный экономический смысл. Для расчета корреляции между двумя непрерывными величинами используют коэффициент Пирсона. Он измеряет величину, с которой два признака линейно коррелируют друг с другом. Коэффициент измеряется от -1 до 1, при этом -1 означает полную линейную отрицательную связь, 1 – полную линейную положительную связь, 0 означает отсутствие линейной связи между переменными.

В качестве признаков были рассмотрены как качественные, так и количественные переменные. К качественным ценообразующим факторам в рамках рассматриваемой модели относился материал наружных стен здания и преобразованный количественный фактор «Этаж расположения объекта».

Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от материала наружных стен здания показано на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.13 - Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от материала наружных стен здания

Также в таблице указано количество объектов с указанным материалом стен и среднее значение распределения.

Таблица 3.11.5 - Общая информация по выборкам в зависимости от материала наружных стен

Материал наружных стен	Количество объектов для моделирования	Среднее значение по выборке
монолитные	626	165 828
кирпичные	1658	159 236
из мелких бетонных блоков	156	156 108
крупнопанельные	2161	146 297
не определено	264	147 805
деревянные	3	113 229

Из рисунка 3.11.13 видно, что объекты с материалом наружных стен «деревянные» имеют значение удельного показателя стоимости ниже, чем остальные группы, однако,
из таблицы 3.11.5 видно, что подобных объектов в выборке слишком мало (3 объекта), чтобы включить этот фактор в модель. Также из таблицы 3.11.5 следует, что наибольшее значение удельного показателя стоимости имеют объекты с материалом наружных стен «монолитные» и «кирпичные». Количество таких объектов достаточно для включения признаков в модель.

Фактор «Этаж расположения объекта» был преобразован в качественную переменную. Было выделено три основных уровня расположения квартиры – «расположение на первом этаже», «расположение на среднем этаже», «расположение на последнем этаже». Данная градация соответствует общепринятому пониманию в рамках ценообразования сегмента «Квартиры». На рисунке ниже показано распределение удельного показателя стоимости
в зависимости от группы по этажу расположения объекта.

Рисунок 3.11.14 - Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от группы по этажу расположения объекта

Из рисунка выше видно, что среднее значение удельного показателя стоимости
по объектам, расположенным на первом этаже, ниже, чем на среднем или последнем. Определить разное ли среднее значение для последнего этажа и среднего из рисунка затруднительно. Поэтому были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей по взятым
из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . При сравнении групп «последний этаж» и «средний этаж» расчетное значение p-value равно 0,000813, при сравнении групп «первый этаж» и «средний этаж» расчетное значение p-value равно 9,394e-10. Оба расчетных значения меньше выбранного уровня значимости , следовательно, нулевая гипотеза о равенстве средних значений выборок не принимается. Из проведенного тестирование можно сделать вывод о том, что разница в среднем значении удельного показателя стоимости в зависимости от этажа расположения значима и данный фактор необходимо включать в модель.

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) был рассчитан показатель «Количество социально значимых объектов в некотором радиусе». Для каждого объекта выборки было рассчитано количество социально значимых объектов в радиусе
300 м, 500 м и 1000 м. К социально значимым объектам были отнесены: детские сады, школы, больницы, автобусные остановки, торговые центры, супермаркеты, кафе и рестораны. Таким образом, был получен 21 фактор (кафе и рестораны были объединены). Далее, исходя из матрицы корреляции этих факторов и объясняемой переменной (Удельный показатель стоимости), были отобраны те радиусы для объектов, где наблюдается наибольшее значение корреляции.

Рисунок 3.11.15 - Матрица корреляции по показателю "Количество социально значимых объектов, рассчитанных в некотором радиусе" и удельного показателя стоимости

Из матрицы корреляции видно, что наибольшую связь с объясняемой переменной имеют признаки «Кол-во детских садов (r = 300)», «Кол-во автобусных остановок (r = 500)», «Кол-во больниц (r = 1000)», «Кол-во школ (r = 1000)», «Кол-во ТЦ (r = 1000)», «Кол-во супермаркетов (r = 500)», «Кол-во кафе/ресторанов (r = 1000)».

Также в качестве ценообразующих факторов рассматривалось расстояние до социально экономических объектов (детских садов, школ и объектов здравоохранения (поликлиники, больницы)) и администрации г.Владивостока, при этом расчет расстояний был рассмотрен как значение, рассчитанное по прямой, так и значение, рассчитанное по дорогам.
В связи с чем необходимо было выбрать только то расстояние, которое имеет наибольшее значение корреляции с объясняемой переменной. Из рисунка ниже можно сделать вывод о том, что для дальнейшего рассмотрения необходимо оставить признаки «Расстояние до администрации (по дорогам)», «Расстояние до детского сада (по дорогам)», «Расстояние до поликлиники/больницы (по прямой)», «Расстояние до школы (по прямой)».

Рисунок 3.11.16 - Матрица корреляции по показателям, рассчитанным по прямой и по дорогам и удельного показателя стоимости

В соответствии с описанием ценообразующих факторов для рассматриваемой модели был рассчитан признак «Развитость дорожной сети», выражающийся через математическое понятие центральности. Применение признака к модельным данным можно реализовать несколькими методами.

Вокруг каждого объекта оценки построить буферную зону определенного радиуса, понять какие точки из графа попадают в построенную зону, взять среднее значение центральности точек графа и присвоить его объекту оценки;

Для каждого объекта оценки найти ближайший узел графа дорожной сети и присвоить значение центральности этой вершины объекту оценки;

Провести дополнительно интерполяцию по вершинам дорожного графа, в результате которой, полученные значения центральности для объектов оценки будут сглаженными, без резких скачков. Интерполяция – это метод нахождения неизвестных промежуточных значений некоторой функции, по имеющемуся дискретному набору её известных значений. Для построения интерполятора использовался метод базисных функций. Оценка методом базисных функций строится как линейная комбинация из базисных функций175 Геостатистика: теория и практика / В. Демьянов, Е. Савельева. – М.: Наука, 2010 :

где – оцениваемое значение в точки ; – расстояние от точки до точки ; – базисная функция, определяемая от расстояния; – весовые коэффициенты. Коэффициент определяет алгебраический знак вхождения соответствующего члена и степень его влияния.

В качестве базисной функции была использована функция линейного сплайна176 RBFInterpolator. Documentation. Электронный доступ: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.interpolate.RBFInterpolator.html , задающаяся следующим образом:

Весовые коэффициенты определяются из условия точности оценки в известных точках, то есть во всех заданных точках модель интерполяции должна давать оценку, равную заданным значениям . Таким образом, чтобы найти коэффициенты необходимо решить систему из линейных уравнений с неизвестными.

Построение интерполятора было выполнено с использованием языка программирования Python через встроенную функцию RBFInterpolator пакета scipy.interpolate. Результаты отработки алгоритма для рассматриваемой территории представлены на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.17 - Карта развитости дорожной сети г.Владивостока (результат RBFInterpolator)

В ходе анализа результатов расчета центральности для рассматриваемой территории было отмечено, что два рядом стоящих объекта могут иметь значительно отличающиеся показатели центральности. Это происходит из-за того, что при расчете первыми двумя методами отбираются ближайшие узлы, и если у двух рассматриваемых точек будут разные ближайшие узлы, то итоговое значения центральности для них могут быть достаточно разные. Для решения данной проблемы был использован метод интерполяции. Ниже представлен результат расчета по второму и третьему методу на примере города Владивостока, пересечение улиц Семеновской и Пограничной.

Рисунок 3.11.18 - Сравнение расчета центральности для объекта через присвоение значения ближайшего узла графа (левый рисунок) и через интерполяцию методом RBF (правый рисунок)

Интуитивно, объекты, отображенные на рисунке, должны иметь примерно одинаковое значение транспортной доступности, так как находятся достаточно близко друг у другу. Однако, на рисунке слева видно, что обведенная точка имеет выбивающееся значение по показателю центральности – 0,485 в то время, как ее соседи – от 0,39 до 0,42. Чтобы избежать подобных скачков и применялась интерполяция, то есть сглаживание значений. Согласно описанной теории выше, интерполяция проводилась на основе опорных точек, в качестве которых были взяты узлы графа дорожной сети. Так на правом рисунке видно, что та же обведенная точка имеет схожее значение со своими соседями – около 0,4.

В итоге для рассмотрения осталось 36 признаков, включающих индивидуальный признак объекта – площадь, общие характеристики дома – год постройки дома, этажность дома и признаки, связанные с территориальными особенностями определения объекта, учитывающие преимущественные стороны его месторасположения.

Рисунок 3.11.19 - Матрица корреляции исходных признаков177 С целью сохранения визуального восприятия рисунка, факторы на нем приведены с сокращениями: «КРЦ» – культурно-развлекательный центр; «ИКЦ» – историко-культурный центр; «ДА» – деловая активность; «ж/д» – железнодорожная; «эколог. опасности» – экологической опасности; «отриц факторов» - отрицательно влияющие факторы, «ТЦ» - торговые центры.

Из матрицы корреляции видно, что в данных имеется мультиколлинеарность между переменными, например, «Расстояние до ИКЦ (по прямой)» и «Расстояние до КРЦ (по прямой)» или «Географическая долгота (проекция МСК-25)» и «Географическая широта (проекция МСК-25)». Также часть признаков может иметь незначительную связь с объясняющей переменной и поэтому, могут быть исключены из рассмотрения (например, «Расстояние до дорожной сети (по прямой)»).

С целью сохранения информации по переменным, описывающим общее состояние дома – «Год постройки дома» и «Этажность дома» (при этом переменные имеют сильную корреляционную связь), было принято решение использовать их как входные факторы для формирования нового признака методом главных компонент. Метод главных компонент – это технология многомерного статистического анализа, используемая для сокращения размерности пространства признаков с минимальной потерей полезной информации. Метод используется для исключения мультиколлинеарности. Переменные, тесно коррелирующие между собой, заменяются без потери информативности главными компонентами. Математическая модель метода главных компонент может быть записана178 Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования / Е.Е. Фомина. – Тверь: Гуманитарный вестник №10, 2017 :

где – главная компонента (); – коэффициент, отражающий вклад переменной в главную компоненту ; – стандартизированная исходная переменная
, ; – среднее значение переменной , – стандартное отклонение переменной .

После формирования главной компоненты, исключения мультиколлинеарности, исключения незначимых признаков и признаков, противоречащих экономическому смыслу, было оставлено для рассмотрения 15 непрерывных переменных и 6 категориальных переменных. Итоговая корреляционная матрица представлена ниже.

Рисунок 3.11.20 - Итоговая матрица корреляции179 С целью сохранения визуального восприятия рисунка, факторы на нем приведены с сокращениями: «КРЦ» – культурно-развлекательный центр; «ИКЦ» – историко-культурный центр; «ДА» – деловая активность; «ж/д» – железнодорожная; «эколог. опасности» – экологической опасности; «отриц факторов» - отрицательно влияющие факторы, «ТЦ» - торговые центры.

Согласно подпункту 45.1.1 Методических указаний определение кадастровой стоимости сравнительным подходом осуществляется с применением статистических моделей, наиболее популярная из них – линейная регрессия. Прежде чем переходить непосредственно к построению модели и оценки ее качества необходимо выполнить предобработку данных – определить признаки, участвующие в построении и провести их стандартизацию. Стандартизация переменных осуществлялась с использованием функции StandardScaler библиотеки sklearn. Отбор признаков может быть осуществлен по-разному, как исходя из теоретических предпосылок, так и с учетом предпосылок исследуемой области. В рассматриваемом случае отбор признаков происходил с использованием метода SelectKBest библиотеки sklearn. Метод оценивает взаимосвязь предикторов с целевой переменной используя статистические тесты, позволяя отобрать соответственно заданное количество и долю наилучших по данному критерию признаков. В качестве статистического теста используется F-тест, который оценивает степень линейной зависимости между предикторами и целевой переменной.

В рамках рассматриваемой задачи было выбрано 8 наиболее значимых факторов методом SelectKBest: 'крупнопанельные', 'Площадь', 'Расстояние до водных объектов (по прямой)', 'Расстояние до морского побережья (по прямой)', 'Расстояние до ж/д станции (по прямой)', 'Расстояние до отриц факторов (по прямой)', 'Кол-во кафе/ресторанов (r = 1000)', 'Расстояние до администрации (по дорогам)'.

Рисунок 3.11.21 - Отбор признаков методом SelectKBest

На отобранных факторах была построена модель линейной регрессии, в качестве объясняемой переменной рассматривался удельный показатель стоимости без каких-либо дополнительных преобразований. Результаты представлены на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.22 - Результаты построение линейной регрессии

Из рисунка видно, что все переменные являются значимыми при стандартном уровне значимости (p-value статистика меньше 0,05). Факторы имеют экономически правильные знаки, совпадающие с матрицей корреляции. Построенное уравнение в целом также является значимым, о чем свидетельствует значение Prob(F-statistic) (значение около 0). Статистика Durbin-Watson находится в пределах от 1,5 до 2,5 (расчетное значение равно 1,952), что говорит об отсутствии автокорреляции в остатках модели. Расчетное значение статистики Condition Number равно 2,96, что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности переменных.

Также основными предпосылками использования линейной регрессии являются нулевое математическое ожидание остатков (в нашем случае расчетное значение равно
-3,61e-10) и постоянность дисперсии случайной составляющей, это можно увидеть визуально из графика ниже. Остатки модели распределены равномерно, без возможности выделения какой-либо тенденции.

Рисунок 3.11.23 - Проверка остатков регрессии на гомоскедастичность

Однако, значение p-value по статистике Жака-Бера меньше 0,05, то есть остатки модели ненормально распределены, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок. Также модель показывает достаточно низкий показатель коэффициента детерминации – 0,318, что говорит о достаточно слабой объясняющей способности модели.

На рисунке ниже показано сравнение прогнозного и фактического значений удельного показателя стоимости. В идеальном случае, скопление точек должно иметь вид эллипса, вытянутого вдоль диагональной линии, это бы означало, что предсказания совпадает
с фактическими значениями с наименьшей дисперсией в прогнозе. Однако из полученного рисунка видно, что в большинстве случаев прогноз завышает низкие фактические значения стоимости и занижает высокие фактические значения.

Рисунок 3.11.24 - Сравнение фактических значений и прогнозных (линейная регрессия)

В таблице ниже приведены основные показатели линейной регрессии, которые могут быть использованы для сравнения ее с другими моделями.

Таблица 3.11.6 - Основные показатели линейной модели

R-squared train dataset	R-squared test dataset	MAE train dataset	MAE test dataset	Средняя ошибка аппроксимации train dataset	Средняя ошибка аппроксимации test dataset
0,319	0,339	17 890,32	17 947,46	11,7 %	11,9 %

С целью улучшения результатов прогнозирования была рассмотрена модель RuleFit, учитывающая нелинейную связь между переменными. Для построения модели использовались как бинарные признаки, так и непрерывные. Из непрерывных рассматривались признаки согласно матрице корреляций, показанной на рисунке 3.11.20, при этом были выбраны только признаки, корреляция которых с целевой переменной равна 0,15 или более:

'Площадь';

'Расстояние до поликлиники/больницы (по прямой)';

'Расстояние до водных объектов (по прямой)';

'Расстояние до морского побережья (по прямой)';

'Расстояние до зоны ДА (по прямой)';

'Расстояние до ж/д станции (по прямой)';

'Расстояние до отриц факторов (по прямой)';

'Кол-во ТЦ (r=1000)';

'Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)';

'Расстояние до администрации (по дорогам)';

'PCA_дом'.

Из бинарных переменных были включены для рассмотрения переменные, описывающие этаж расположения ('первый', 'последний') и материал стен ('из мелких бетонных блоков', 'кирпичные', 'крупнопанельные', 'монолитные'; при этом материал стен 'не определено' был исключен из рассмотрения в силу того, что не несет никакой смысловой нагрузки, материал стен 'деревянные' также был исключен, так как имеется всего 3 подобных объекта, что считается недостаточным для того, чтобы фактор был значимым). Таким образом, для рассмотрения было оставлено 17 переменных. Далее на отобранных переменных строились модели RuleFit методом перебора всевозможных комбинаций (рассматривались модели от 8 переменных до 12) было построено 86 632 моделей ().

Для отбора наилучшей модели использовались стандартные характеристики – значение коэффициента детерминации и ошибки MAE, также проверялось соответствие знаков, включенных в модель признаков, экономическому смыслу. Так как модель должна быть интерпретируемая, то в качестве гиперпараметра RuleFit было установлено ограничение
на количество формируемых правил – 50 правил. Также в качестве модели для формирования правил был выбран алгоритм «Случайного леса». Так как в основе работы RuleFit лежит Лассо-регрессия, то часть правил алгоритмом была занулена и оставлены только те, которые являются значимыми. В итоге результирующая модель была сформирована из 22 правил
и 12 переменных. В таблице ниже показаны сформированные правила и полученные для них коэффициенты.

Таблица 3.11.7 - Cформированные правила и полученные коэффициенты модели RuleFit

rule	type	coef
1	PCA_дом	linear	6 713,23
2	Площадь	linear	-438,15
3	Расстояние до морского побережья (по прямой)	linear	-3,14
4	Материал наружных стен: кирпичные	linear	6 482,54
5	Расстояние до ж/д станции (по прямой)	linear	-2,83
6	Материал наружных стен: монолитные	linear	7 435,15
7	Расстояние до водных объектов (по прямой)	linear	2,02
8	Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)	linear	176,72
9	Расстояние до администрации (по дорогам)	linear	-0,24
10	Этаж расположения объекта: первый	linear	-2 771,67
11	Этаж расположения объекта: последний	linear	-387,96
12	Расстояние до зоны ДА (по прямой)	linear	-0,08
13	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.75 & Расстояние до зоны ДА (по прямой) > 203.57382202148438 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	-26 328,13
14	PCA_дом > 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125	rule	29 815,42
15	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3699.7135009765625 & Площадь > 40.85000038146973	rule	-6 277,76
16	Площадь <= 39.80000114440918 & PCA_дом <= 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125 & Расстояние до морского побережья (по прямой) <= 641.8888854980469	rule	17 615,75
17	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3706.486572265625 & Кол-во кафе/ресторанов (r=1000) > 40.5	rule	13 697,61
18	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125	rule	-6 846,80
19	Площадь <= 41.75 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & PCA_дом <= 1.1101950407028198	rule	8 955,08
20	Площадь <= 41.75 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 18.84999942779541 & PCA_дом <= 1.1101950407028198	rule	-4 897,04
21	PCA_дом <= 0.5926138460636139 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3741.6395263671875 & Площадь > 42.14999961853027	rule	-4 758,11
22	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.64999961853027 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	-7 064,57
23	Площадь > 41.75 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & PCA_дом <= 1.4391744136810303	rule	-3 785,21
24	PCA_дом > 0.5926138460636139 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3741.6395263671875 & Площадь > 42.14999961853027	rule	4 401,15
25	Площадь > 40.95000076293945 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 6492.7900390625 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3706.486572265625 & PCA_дом > 0.5926138460636139	rule	6 457,31
26	Кол-во кафе/ресторанов (r=1000) <= 32.5 & PCA_дом <= 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125 & Площадь > 39.80000114440918	rule	-3 693,24
27	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3644.45556640625 & Расстояние до водных объектов (по прямой) <= 2305.708740234375	rule	2 686,18
28	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 6492.7900390625 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.64999961853027 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	5 532,75
29	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 6492.7900390625 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.75 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	4 444,61
30	Площадь > 40.95000076293945 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3706.486572265625 & PCA_дом <= 0.5926138460636139	rule	-898,74
31	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3637.047607421875	rule	718,14
32	Площадь > 40.95000076293945 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3637.047607421875	rule	-387,44
33	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125	rule	399,47
34	PCA_дом > 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3637.047607421875	rule	16,40

В сформированной модели есть как переменные, характеризующие общее состояние дома – «PCA_дом» (признак агрегирующий год постройки дома и этажность дома), «Материал наружных стен: монолитные», «Материал наружных стен: кирпичные», то есть имеется возможность отличать два рядом стоящих дома друг от друга; так и признаки, характеризующие месторасположение дома – «Расстояние до морского побережья (по прямой)», «Расстояние до ж/д станции (по прямой)», «Расстояние до водных объектов (по прямой)», «Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)», «Расстояние до администрации (по дорогам)». Так же модель учитывает индивидуальные особенности квартир внутри одного дома – «Площадь», «Этаж расположения объекта: первый», «Этаж расположения объекта: последний». Можно отметить, что в большинстве правил фигурируют признаки «Расстояние до администрации (по дорогам)», «PCA_дом» и «Площадь», это связано с тем, что на рассматриваемой территории, конкретно во Владивостоке, присутствует как культурно-историческая застройка, так и современные дома, и алгоритм пытается разделить подобные объекты. В подобных случаях линейная модель может недостаточно хорошо работать и требуется введение нелинейных зависимостей. Например, правило «PCA_дом > 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125» описывает, что в центральной части города среди домов исторической и советской застройки имеются новые дома, стоимость которых должна быть выше, поэтому данное правило добавляет к удельному показателю стоимости 29 815,42 руб. На примере аналогов, включенных в модель это новые ЖК, такие, например, как ЖК «Каскад» (ул. Прапорщика Комарова, д. 58), ЖК «Ольга» (ул. Партизанский проспект, 45в), ЖК «Адмирал» (ул. Набережная улица, 5в). Так как «PCA_дом» является агрегирующим показателем, то интерпретировать его достаточно сложно, однако, фактически он позволяет сохранить оба признака «Год постройки дома» и «Этажность дома» в модели, а не выбирать какой-то один (так как между переменными присутствует значительная корреляция). В силу стандартизации, данный признак может принимать как отрицательные значения, так и положительные, точные диапазоны вычислить не представляется возможным, так как новые дома могут иметь достаточно большую этажность и данный признак будет принимать нетипичные для него значения, но условно можно сказать, что признак варьируется от -3,5 до 3 (могут быть и нетипичные значения, например, 4,6 это единственный небоскреб во Владивостоке, имеющий этажность 44 этажа – ЖК «Аквамарин», или -4,6 – это двухэтажный дом 1869 года строительства), при этом чем больше это значение, тем дом является более новым, при этом количество этажей среднее или выше среднего.

Если рассматривать модель с точки зрения статистической значимости, то на рисунке ниже представлено сравнение фактических и прогнозных значений. Если сравнивать
с результатами линейной регрессии, то облако имеет более эллипсоидную форму, вытянутую вдоль диагонали (следовательно, дисперсия ошибок меньше по сравнению с линейной моделью), по-прежнему модель занижает высокие значения, однако, низкие значения предсказывает более точно.

Рисунок 3.11.25 - Сравнение фактических значений и прогнозных (RuleFit)

Так как RuleFit является слабо воспроизводимой моделью, то оценивать конечные результаты модели можно только на всех данных, без разделения на обучающую и тестовую выборки. Но в ходе исследования подобное разделение было выполнено для получения примерной оценки стабильности работы модели. В таблице ниже приведены основные характеристики, полученные при расчете RuleFit на всем наборе данных.

Таблица 3.11.8 – Основные показатели RuleFit

R-squared	MAE	Средняя ошибка аппроксимации
0,6	13 518,28	8,8 %

Из таблицы выше видно, что коэффициент детерминации находится в пределах допустимых значений (0,6 и более), ошибка MAE и средняя ошибка аппроксимации ниже, чем для линейной регрессии, что говорит об улучшении качества прогноза.

Таким образом, финальная модель для определения удельного показателя кадастровой стоимости имеет вид:

где – PCA_дом;

– Площадь;

– Расстояние до морского побережья (по прямой);

– Материал наружных стен: кирпичные;

– Расстояние до ж/д станции (по прямой);

– Материал наружных стен: монолитные;

– Расстояние до водных объектов (по прямой);

– Кол-во кафе/ресторанов (r=1000);

– Расстояние до администрации (по дорогам);

– Этаж расположения объекта: первый;

– Этаж расположения объекта: последний;

– Расстояние до зоны ДА (по прямой);

– коэффициенты правил из таблицы 3.11.7 (строки 13 – 34).

– бинарные переменные, принимающие значение 1 или 0 в зависимости
от того, выполняется ли соответствующее правило из таблицы 3.11.7 (строки 13 – 34).

Также к прогнозному значению удельного показателя стоимости применялись понижающие корректировки:

корректировка на долю стоимости земельного участка в кадастровой стоимости жилых помещений (17,5 %);

корректировка на долю площади общих помещений в площади здания (22,6 %).

Построение модели «Модель 1.1.2»

Все расчеты были выполнены с использованием высокоуровневого языка программирования Python и профильных подключаемых библиотек, в которых реализованы необходимые методы.

Модель «Модель 1.1.2» включает в себя следующие территории: г. Артём, с. Кневичи, п. Артемовский, п. Олений. с. Суражевка, п. Заводской.

Рисунок 3.11.26 – Расположение объектов на карте

Для построения модели было рассмотрено 1 494 объекта: 866 объектов предложений и 628 объектов сделок180 Исходное количество объектов 1749 (сделки и предложения), далее исключались дублирующие объекты – если предложение и сделка совпадали по адресу, этажу расположения и площади, то из такой пары объектов оставлялась только сделка; если информация о сделке дублировалась несколько раз, то была оставлена только одна запись о подобной паре сделок. .

Так как рынок квартир на обозначенной территории является достаточно активным, то необходимо подтвердить, что данные за год являются однородными и за рассматриваемый период не произошло каких-то серьезных изменений в ценообразовании. С целью проверки были рассмотрены распределение удельного показателя стоимости по полугодиям
в зависимости от типа объекта (предложение или сделка). Распределения представлены
на рисунках ниже, где 1 – первое полугодие, 2 – полугодие.

Рисунок 3.11.27 - Распределение удельного показателя стоимости по аналогам в зависимости от полугодий

Рисунок 3.11.28 - Распределение удельного показателя стоимости по сделкам в зависимости от полугодий

Визуально, распределение данных, показанное на рисунках выше, кажется очень похожим, почти одинаковым, что по сделкам, что по аналогам. С целью подтверждения были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок по полугодиям. Рассматривалась нулевая гипотеза о том, что средние значения выборок по полугодиям для предложений (сделок) равны. Соответственно, альтернативная гипотеза предполагает обратное. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей
по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . Если полученное расчетное значение больше обозначенного уровня , то нулевая гипотеза отвергнута быть не может, что говорит о том, что средние значения рассматриваемых выборок равны.

Для предложений расчетное p-value равно 0.88, для сделок – 0.9. Оба значения больше 0.05, что говорит о равенстве средних выборок по полугодиям для предложений и сделок.

Изначальное построение модели было выполнено согласно п. 45.1.1 Методических указаний, а именно использована линейная модель. Согласно предпосылкам теоремы Гаусса-Маркова, объясняемая переменная должна иметь распределение близкое к нормальному. На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости, которое приближено похоже на нормальное.

Рисунок 3.11.29 – Распределение удельного показателя стоимости до логарифмирования

В соответствии с пунктом 45.1.1 Методических указаний рассматривались три вида моделей: линейная, мультипликативная (степенная) и экспоненциальная. К недостаткам линейной модели можно отнести риск возникновения отрицательных значений в результате предсказаний. В связи с этим, предпочтение отдается экспоненциальной модели, которая
не имеет такого недостатка. Объясняемая переменная была прологарифмирована. Далее модель строилась для объясняющей переменной «Логарифм удельного показателя стоимости». По завершению моделирования величина приводилась к стандартному виду.

Рисунок 3.11.30 – Распределение удельного показателя стоимости после логарифмирования

Из рисунка выше видно, что в данных присутствует значительный разброс значений – левый «хвост» указывает на скос значений в меньшую сторону. Исходя из этого можно предположить, что в данных присутствуют аномальные значения. Поиск нетипичных значений еще может усложнять то факт, что для моделирования объединяются разные типы объектов – сделки и аналоги.

На рисунке ниже видно, что уровень цен по предложениям и сделкам существенно различается.

Рисунок 3.11.31 - Сравнение исходных значений удельного показателя стоимости в разрезе типа объекта до исключения аномальных значений

Из рисунка выше видно, что данные могут содержать фиктивные сделки и нетипичные значения по предложениям, что в дальнейшем может повлиять на результаты моделирования. Так как одной из рекомендуемых Методическими указаниями моделей является экспоненциальная, которая в свою очередь не обладает свойством робастности181 Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния = Robust statistics: the approach based on influence functions. — М.: Мир, 1989 (неустойчивость к исходным данным, содержащим нетипичные значения), то было принято решение проводить идентификацию и удаление аномальных значений в несколько этапов, каждый из которых предполагает постепенное увеличение коэффициента корреляции Пирсона между целевой объясняемой переменной и ценообразующими факторами.

Коэффициент корреляции Пирсона – коэффициент, характеризующий существование линейной зависимости между двумя величинами, а также ее направление182 Гмурман В. Е.ruuk. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. — 10-е издание, стереотипное. — Москва: Высшая школа, 2004. — 479 с. — ISBN 5-06-004214-6. . Коэффициент корреляции изменяется в пределах от минус единицы до плюс единицы, где 1 – полная положительная взаимосвязь, а -1 – полная отрицательная. Рассчитывается по формуле

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) был рассчитан показатель «Количество социально значимых объектов в некотором радиусе». Для каждого объекта выборки было рассчитано количество социально значимых объектов в радиусе
300 м, 500 м и 1000 м. К социально значимым объектам были отнесены: детские сады, школы, больницы, автобусные остановки, торговые центры, супермаркеты, кафе и рестораны. Также в качестве ценообразующих факторов рассматривалось расстояние до социально экономических объектов (детских садов, школ и объектов здравоохранения (поликлиники, больницы)), при этом расчет расстояний был рассмотрен как значение, рассчитанное
по прямой, так и значение, рассчитанное по дорогам.

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (п. 3.7) для рассматриваемой модели был рассчитан признак «Развитость дорожной сети», выражающийся через математическое понятие центральности. Применение признака к модельным данным можно реализовать несколькими методами.

Вокруг каждого объекта оценки построить буферную зону определенного радиуса, понять какие точки из графа попадают в построенную зону, взять среднее значение центральности точек графа и присвоить его объекту оценки;

Для каждого объекта оценки найти ближайший узел графа дорожной сети и присвоить значение центральности этой вершины объекту оценки;

В ходе исследовательского анализа были рассмотрены оба предложенных метода, однако было установлено, что второй метод обладает одним существенным недостатком – привязкой к одной точке, игнорируя при этом общее состояние транспортной инфраструктуры в целом, что в итоге может привести к необъективным выводам. Поэтому, было решено выбрать первый описанный метод, так как вычисление средней центральности для некоторой области, в которой и расположен сам объект, более полно характеризует общую картину развитости транспортной инфраструктуры на этой территории.

Также в соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) был рассмотрен фактор «Ценовая зона». Ценовая зона – часть территории, в границах которой определены близкие по значению удельные показатели средних рыночных цен типовых объектов недвижимости. Ценовое зонирование проводилось с использованием специальных геостатистических методов, в результате которых формировалась карта ценовых уровней (о формировании фактора подробно описано в пункте 3.3). Для рассматриваемой территории была создана карта ценовых зон, диапазон значений которых определялся следующим образом.

Рисунок 3.11.32 – Ценовое зонирование по Артемовскому городскому округу

На рисунке ниже представлены значения коэффициентов корреляции между объясняемой переменной и ценообразующими факторами для исходных, не прошедших очистку, данных. Как видно, значения, в массе своей, не превышают 0.1-0.2, что говорит о достаточно слабой корреляционной связи с объясняемой переменной. Максимальные же значения не превышают 0.4. Наиболее слабые значения наблюдаются в третьем столбце, где отражены показатели количества социально значимых объектов в определенном радиусе и расстояния до них по дорогам.

Рисунок 3.11.33 – Корреляция логарифма удельного показателя стоимости (до очистки данных)

Количество социально значимых объектов, такие как здравоохранение, детский сад, школа были преобразованы в одну переменную «Кол-во соц.объектов (r = 1000)». Количество кафе и ресторанов также были преобразованы в переменную «Кол-во кафе/ресторанов (r = 1000)». Радиус 1000 метров был выбран в связи с наибольшим значением корреляции среди прочих радиусов.

Первый этап исключения выбросов

Согласно п. 2.5.5 Сведений о допущениях, использованных при определении кадастровой стоимости, массовая оценка производится без учета индивидуальных особенностей объекта (например, состояния внутренней отделки). Однако, при анализе данных было отмечено, что в рамках одного дома могут находится объекты одинаковой площади с разными значениями удельного показателя стоимости, при этом разброс их значений достаточно большой. Данный этап предполагал поиск нетипичных значений по объектам, расположенных в одном знании. Это означает, что объекты, имеющие одинаковую площадь, находящиеся в одном и том же доме, должны иметь схожие значения удельных показателей стоимости. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов на данном этапе было установлено соответствие между удельным показателем стоимости объекта (жилого помещения) и средним значением этого же показателя для помещений с такой же площадью в рамках одного дома. Далее, если значение стоимости объекта превышало 10% в любую сторону, то объект помечается как выброс.

Таблица 3.11.9 – Пример разброса цен по объектам одинаковой площади в рамках одного дома

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
сделка	2180116.40196364_389080.971829209	1 550 000	16,5	93 939
сделка	2180116.40196364_389080.971829210	1 000 000	16,7	59 880
сделка	2180116.40196364_389080.971829211	1 100 000	16,7	65 868
сделка	2180116.40196364_389080.971829212	1 600 000	16,7	95 808
сделка	2180116.40196364_389080.971829213	2 100 000	16,7	125 749
сделка	2180116.40196364_389080.971829214	1 670 000	16,8	99 405
предложение	2180116.40196364_389080.971829215	2 450 000	17	144 118
предложение	2180116.40196364_389080.971829216	2 350 000	17	138 235
предложение	2180116.40196364_389080.971829217	1 850 000	17	108 824
предложение	2180116.40196364_389080.971829218	2 300 000	17	135 294
предложение	2180116.40196364_389080.971829219	2 100 000	17,3	121 387
предложение	2180116.40196364_389080.971829220	2 250 000	18	125 000
предложение	2180116.40196364_389080.971829221	1 800 000	18	100 000
сделка	2180116.40196364_389080.971829222	1 000 000	22	45 455
сделка	2180116.40196364_389080.971829223	1 940 000	22,4	86 607
сделка	2180116.40196364_389080.971829224	2 550 000	22,4	113 839
сделка	2180116.40196364_389080.971829225	1 450 000	22,6	64 159
сделка	2180116.40196364_389080.971829226	1 850 000	22,6	81 858
предложение	2180116.40196364_389080.971829227	2 250 000	22,7	99 119
сделка	2180116.40196364_389080.971829228	2 800 000	22,7	123 348
сделка	2180116.40196364_389080.971829229	1 900 000	22,8	83 333
сделка	2180116.40196364_389080.971829230	1 000 000	22,8	43 860
предложение	2180116.40196364_389080.971829231	2 900 000	22,9	126 638
предложение	2180116.40196364_389080.971829232	2 400 000	23	104 348
предложение	2180116.40196364_389080.971829233	3 220 000	23	140 000
предложение	2180116.40196364_389080.971829234	2 700 000	23	117 391
предложение	2180116.40196364_389080.971829235	2 750 000	23	119 565
сделка	2180116.40196364_389080.971829236	2 100 000	23,5	89 362
предложение	2180116.40196364_389080.971829237	2 450 000	24	102 083
предложение	2180116.40196364_389080.971829238	3 100 000	33	93 939
предложение	2180116.40196364_389080.971829239	3 150 000	33,6	93 750

Второй этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск нетипичных значений по зданиям, расположенных рядом. Это означает, что объекты, имеющие схожие характеристики дома (материал наружных стен, год постройки дома, этажность здания), находящиеся территориально примерно в одном районе, должны иметь схожие значений удельных показателей стоимости. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов
ко всем объектам был присвоен соответствующий тип дома (рассчитан на основании таких индивидуальных характеристик как: год постройки, материал наружных стен и этажность здания), далее, если в доме находились одновременно и объекты-предложения и сделки,
то был произведен расчет среднего значения удельного показателя стоимости предложений (объектов-аналогов) в домах одного типа в радиусе 300 метров, а затем, те помещения, чей удельный показатель стоимости превышал рассчитанное среднее значение этой группы домов более чем на 50 % в обе стороны, помечается как выброс; в то же время, если в доме был лишь один тип объектов (либо аналоги, либо сделки), то расчет среднего происходил
в рамках соответствующего типа, в остальном – аналогично.

Таблица 3.11.10 – Пример нахождения выброса по схожим домам в радиусе

Тип объекта	Идентификатор дома	Тип дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
сделка	2174810,90482346_386140,116136258	Панельный позднесоветский (до 9 этажей)	4 600 000	32,8	140 244
предложение	2174810,90482346_386140,116136259	Панельный простой позднесоветский	6 100 000	54	108 444
предложение	2174810,90482346_386140,116136260	Панельный простой позднесоветский	6 900 000	55,3	119 783
сделка	2174810,90482346_386140,116136261	Панельный простой позднесоветский	2 000 000	55,8	35 842
предложение	2174810,90482346_386140,116136262	Панельный простой позднесоветский	7 100 000	80,4	84 776
предложение	2174810,90482346_386140,116136263	Панельный простой позднесоветский	12 250 000	100	117 600

Третий этап исключения выбросов

Данный этап поиска аномальных значений предполагал рассмотрение квартир внутри дома и сравнение их между собой. В ходе исследовательского анализа было выявлено, что в рамках одного дома квартиры с большей площадью могут продаваться по стоимости меньшей, чем квартиры с более маленькой площадью в этом же доме. С целью исключения подобного явления был реализован алгоритм, позволяющий идентифицировать подобные объекты в рамках одного дома и исключать те, которые не соответствуют описанной выше логике.

Таблица 3.11.11 – Пример нахождения выбросов по несоответствия площади стоимости

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости	Метка
предложение	2167404,48214489_384157,954959658	6 800 000	45,5	143 473	Выброс
предложение	2167404,48214489_384157,954959659	7 000 000	46,9	143 284	Выброс
предложение	2167404,48214489_384157,954959660	6 000 000	41,9	137 470	Выброс
предложение	2167404,48214489_384157,954959661	4 500 000	38,9	111 054
предложение	2167404,48214489_384157,954959662	5 300 000	48,5	104 907
предложение	2167404,48214489_384157,954959663	5 005 000	46,7	102 887
предложение	2167404,48214489_384157,954959664	5 518 000	51,6	102 660	Выброс
предложение	2167404,48214489_384157,954959665	5 200 000	51,7	96 557	Выброс

В таблице выше выделены те объекты, чья стоимость выше допустимой в рамках сформулированного правила.

Четвертый этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск таких объектов, которые по своей стоимости не характерны для большинства объектов в зданиях того же типа для всей рассматриваемой территории. Иначе говоря, среди объектов не желательно наличие таких, чья стоимость будет существенно отличаться от стоимости аналогичных объектов в здании с такими же характеристиками. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов по данному правилу ко всем объектам был присвоен соответствующий тип дома (рассчитан на основании таких индивидуальных характеристик как: год постройки, материал наружных стен и этажность здания), далее для объектов, принадлежащих к одному типу, вычисляется значение квантилей (5 и 95), те объекты, значение стоимости которых не укладывается в межквантильный диапазон, помечаются как выбросы. При этом, важно отметить, что подобный принцип очистки не изменяет структуру данных, сохраняя все населенные пункты.

На рисунке ниже отмечены оставшиеся после очистки объекты. На карте представлены объекты из всех рассматриваемых ранее населенных пунктов.

Рисунок 3.11.34 – Расположение объектов на карте после очистки

В итоге, произведя поэтапную очистку от аномальных значений, удалось значительно увеличить значения коэффициента корреляции (на 0,1-0,3) для таких показателей как: «Год завершения строительства объекта: 1946-1997», «Географическая долгота (проекция МКС25)», «Географическая широта (проекция МКС25)», «Расстояние до администрации (по прямой)», «Расстояние до Владивостока (по прямой)», «Расстояние до морского побережья (по прямой)», «Расстояние до озера Ханка (по прямой)», «Расстояние до КРЦ
(по прямой)», «Расстояние до ИКЦ (по прямой)», «Расстояние до зоны ДА (по прямой)», «Расстояние до дорожной сети (по прямой)», «Расстояние до основной дороги (по прямой)», «Расстояние до региональной дороги (по прямой)», «Расстояние до федеральной дороги (по прямой)», «Расстояние до ж/д станции (по прямой)», «Расстояние до зоны затопления (по прямой)», «Географическая долгота», «Географическая широта», «Кол-во детских садов (r=500)», «Кол-во детских садов (r=1000)», «Кол-во автобусных остановок (r=300)», «Кол-во автобусных остановок (r=500)», «Кол-во автобусных остановок (r=1000)», «Кол-во супермаркетов (r=300)», «Кол-во супермаркетов (r=500)», «Кол-во кафе(r=300)», «Кол-во кафе(r=500)», «Кол-во кафе(r=1000)», «Кол-во ресторанов (r=500)», «Кол-во соц.объектов (r=1000)», «Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)», «Развитость дорожной сети в радиусе (r=300)», «Развитость дорожной сети (r=500)», «Развитость дорожной сети (r=1000)», «Развитость дорожной сети (r=2000)», «Расстояние до детского сада (по дорогам)», «Расстояние до ближайшего ТЦ (по дорогам)», «Расстояние до ближайшего супермаркета (по дорогам)».

Рисунок 3.11.35 – Корреляция логарифма удельного показателя стоимости (после очистки данных)

Ниже представлено сравнение разброса значений сделок и аналогов после прохождения всех этапов очистки. Как видно, каких-либо серьезных различий в значениях
не наблюдается, а также сделки и аналоги, в целом, стали похожи по своей структуре.

Рисунок 3.11.36 – Сравнение значений удельного показателя стоимости после удаления выбросов в разрезе типа объекта

После прохождения всех этапов фильтрации данных была построена корреляционная матрица, в которой видно, что в признаках имеется мультиколлинеарность – коэффициент корреляции по многим переменным превышает 0,65. В целях сохранения читаемости матрица была разбита на 3 части по смыслу содержания и приведена ниже.

1 часть – параметры объекта, предусмотренные Методическими указаниями, и характеризующие непосредственно состояние дома.

2 часть – параметры объекта, предусмотренные Методическими указаниями, и характеризующие расположение дома.

3 часть – параметры объекта, также характеризующие расположение дома, но непредусмотренные напрямую Методическими указаниями, и полученные при помощи высокоуровневого языка программирования Python.

Рисунок 3.11.37 – Матрица корреляции 1 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.38 – Матрица корреляции 2 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.39 – Матрица корреляции 3 (до устранения мультиколлинеарности)

Далее из матрицы были уделены признаки, имеющие мультиколлинеарность (имели между собой высокий коэффициент корреляции). Если значение коэффициента корреляции двух факторов друг с другом превышало 0,65, то один из них исключался. Оставался же тот фактор, чье значение корреляции с объясняемой переменной было наибольшим. Стоит обратить внимание и на то, что очистка матрицы производилась не только с учетом коэффициентов корреляции, но и согласно логике построения модели. Даже если отдельно взятые два фактора показывали статистически значимые значения коэффициента корреляции,
но не были согласованы с логикой построения модели, то эти факторы отбрасывались. Например, необоснованно полагать, что стоимость объекта, расположенного в городе Артеме может зависеть от расстояния до озера Ханка, даже если между этими величинами обнаружена корреляционная зависимость (скорее всего, обе величины коррелируют с третьей, более значимой, величиной).

Далее, исходя из матрицы корреляции этих факторов и объясняемой переменной (Удельный показатель стоимости (логарифм)), были отобраны те радиусы для объектов, где наблюдается наибольшее значение корреляции.

Рисунок 3.11.40 – Корреляционная матрица (после устранения мультиколлинеарности)

Следующим шагом после устранения мультиколлинеарности выполнялся непосредственно отбор значимых признаков для построения экспоненциальной модели регрессии, описывающей основной тренд данных. Отбор признаков – это методы и процедуры, которые позволяют автоматически или вручную выбрать подмножество конкретных признаков, полезных для построения модели. Большое число признаков не обязательно приводят к более качественным моделям. Нерелевантные признаки могут влиять на процесс обучения и приводить к переобучению, также включение в модель большого количества признаков может вести к усложнению ее интерпретации. Регрессионная модель строилась через функцию OLS пакета statsmodels. Отбор признаков, включенных в модель, был выполнен с использованием метода ручного перебора, сохраняющего максимальный показатель коэффициента детерминации при одновременной минимизации p-значений каждого включенного в модель признака. То есть
в модель были включены те факторы, комбинация которых давала максимальное значение , и чьи p-значения не превышали допустимый порог .

В качестве признаков были рассмотрены как качественные, так и количественные переменные. К качественным ценообразующим факторам в рамках рассматриваемой модели относился материал наружных стен здания, преобразованный количественный фактор «Этаж расположения объекта» и преобразованный количественный фактор «Год завершения строительства».

Фактор «Этаж расположения объекта» был преобразован в качественную переменную. Было выделено два уровня расположения квартиры – «расположение на первом этаже», «расположение на этажах выше первого». Данная градация соответствует общепринятому пониманию в рамках ценообразования сегмента «Квартиры». На рисунке ниже показано распределение удельного показателя стоимости в зависимости от группы по этажу расположения объекта, где 1 – маркер «первый этаж», а 0 – маркер «остальные этажи, кроме первого».

Рисунок 3.11.41 – Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от группы по этажу расположения объекта

Из рисунка выше видно, что среднее значение удельного показателя стоимости
по объектам, расположенным на первом этаже, ниже, чем на остальных этажах. Были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . При сравнении групп «первый этаж» и «не первый этаж» расчетное значение p-value равно 0.000712. Расчетные значения меньше выбранного уровня значимости , следовательно, нулевая гипотеза о равенстве средних значений выборок не принимается. Из проведенного тестирование можно сделать вывод о том, что разница в среднем значении удельного показателя стоимости в зависимости от этажа расположения значима и данный фактор необходимо включать в модель.

Фактор «Год завершения строительства» был преобразован в качественную переменную в соответствии с разделением по группам, означающим отдельные исторические периоды, в которые и было завершено строительство объекта. Исторически можно выделить четыре периода строительства: «Доиндустриальный» (1929 и ранее), «Довоенный» (1930 – 1945), «Типичный советский» (1946 – 1998), «Новый» (1998 и позже). Такое разделение обусловлено объективными событиями в истории России, сопровождающимися в т.ч. изменением градостроительной политики и внедрением новых технологических приемов. Подробнее о периодах. Доиндустриальный – дома, характерные для периода, предшествующего массовой индустриализации, следовательно, и урбанизации в СССР 30-ых годов XX века. Туда входят как постройки дореволюционных лет (как правило, составляющих т.н. историческую застройку с особой архитектурной ценностью), так и здания раннего периода советской власти (которые, тем не менее, за редким исключением, строились все еще
по старым технологиям дореволюционного периода, ввиду отсутствия в стране необходимой материально-технической базы, и по тем же причинам не стали по-настоящему массовым типом жилья). Довоенные – дома, характерные для периода индустриализации и Великой Отечественной войны (в военное время, очевидно, ни о каком массовом строительстве жилья не может идти и речи). Этот период характеризуется обретением государством собственной материально-технической базы, ускоренной урбанизацией в короткие сроки, вызванной расширением производств и массовым оттоком рабочей силы из сел в города. Типичный советский – все те дома послевоенного периода, что в массовом сознании народа ассоциируются с советскими временами. В те годы было спроектировано и построено множество различных типов домов под разные цели, однако, с точки зрения стоимости, нет какой-то заметной разницы между «хрущевками» и «брежневками», и тем более нет разницы между отдельными (и зачастую крайне похожими) сериями дома. Кроме того, также стоит отметить, что многие серии домов «пересекаются» друг с другом своими временем массовой застройки, и не всегда могут быть отнесены к какому-то отдельному правителю или этапу кампании по массовой застройке. Поэтому и было решено объединить все послевоенные дома СССР в одну категорию. Туда же были добавлены дома, возведенные уже в 90-ых годах, после прекращения существования СССР, т.к. строились они ещё по советским технологиям. Внедрению новых типов домов в то время мешала тяжелая экономическая ситуация в стране. Новый – все дома, построенные после дефолта 1998-ого года и в настоящее время. Этот период начинается именно в 1998-ом году, т.к. дефолт, объявленный в тот год, ознаменовал собой новый этап в экономике и истории РФ – последующее постепенное восстановление экономики, скорая отставка президента Б.Н. Ельцина и возвращение к относительному порядку после периода крайней нестабильности. Как следствие – более благоприятный инвестиционный климат и возрастающий спрос на жилье. Новые дома в корне отличаются от советских как внешним видом, так и технологиями строительства.

Наиболее значимой категорией, которая в итоге и была включена в модель, является категория «Год завершения строительства: 1998-н.в.». На рисунке ниже показана разница
в распределении удельного показателя стоимости между объектами категории «Год завершения строительства: 1998-н.в.» и всеми остальными, где 1 – «новый», 0 – остальные дома.

Рисунок 3.11.42 – Сравнение распределений значений по категории «Новый» и прочим категориям

На отобранных факторах была построена регрессионная модель. С целью получения валидных результатов оценки модели данные были разделены на две подвыборки – обучающую и тестовую. Обучающая выборка используется непосредственно для обучения модели, тестовая выборка – для получения оценки прогнозных свойств модели на новых данных, т.е. данных, которые не были использованы для обучения модели. Размер обучающей выборки был принят равным 50 % от исходного количества данных. Результаты обучения модели показаны на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.43 – Результаты построения линейной регрессии на train dataset

Как видно из рисунка выше коэффициенты при переменных значимы
(-значения<0,05), уравнение регрессии в целом значимо (-статистика)<0,01), коэффициенты имеют логически верный с точки зрения теории знак, в остатках нет автокорреляции (значение коэффициента больше 1,5 и меньше 2,5), скорректированный коэффициент детерминации имеет достаточно высокое значение (и не сильно отличается от выборочного коэффициента детерминации).

Если рассчитать значение показателя для переменных модели, то видно, что
в данных нет мультиколлинеарности (все значения меньше 10):

Таблица 3.11.12 – Значения показателя для переменных, включенных в модель

№	variable	VIF
0	Площадь	4.625373
1	Этаж расположения объекта: первый	1.327807
2	Этажность	4.689622
3	Год завершения строительства: 1998-н.в.	1.143859
4	Материал наружных стен: монолитные	1.482434
5	Ценовая зона	4.905769

Ниже для сравнения были приведены результаты регрессии для всего набора данных.

Рисунок 3.11.44 – Результаты построения регрессии на всем наборе данных

Как видно из рисунка выше, результаты модели почти не изменились.

Рисунок 3.11.45 – Распределение остатков модели

На рисунке выше видно, что остатки модели близки к нормальному распределению, однако статистическое тестирование этого не подтверждает, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться максимально оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок. Однако, так как условие нормальности распределения остатков является дополнительным,
а не обязательным, то, в целом, результат можно считать удовлетворительным.

На рисунке ниже построен график зависимости значения ошибки от ее номера. Из графика видно, что какая-либо зависимость в данных отсутствует.

Рисунок 3.11.46 – Проверка остатков регрессии на гомоскедастичность

На рисунке ниже показано сравнение прогнозного и фактического значений удельного показателя стоимости на тестовой выборке. В идеальном случае, скопление точек должно иметь вид эллипса, вытянутого вдоль диагональной линии, это бы означало, что предсказания совпадает с фактическими значениями с наименьшей дисперсией в прогнозе. Из рисунка можно сделать вывод, что дисперсия прогнозных значений не сильно высокая
и целом модель неплохо справляется с задачей прогнозирования.

Рисунок 3.11.47 - Сравнение фактических значений и прогнозных на тестовой выборке

В таблице ниже приведены основные показатели экспоненциальной регрессии. Видно, что в целом полученные показатели оценки качества модели для обучающего и тестового набора данных сравнимы между собой. Нет существенных изменений каких-либо показателей.

Таблица 3.11.13 - Основные показатели экспоненциальной модели

R-squared train dataset	R-squared all dataset	MAE train dataset	MAE all dataset	Средняя ошибка аппроксимации train dataset	Средняя ошибка аппроксимации all dataset
0,630	0,629	9870.031	9915.274	0.096	0.097

Исходя из описанных выше результатов, можно сделать вывод о том, что построенная модель является эффективной.

Таким образом, модель, описывающая логарифм показателя цены предложения, имеет вид:

,

где – прогнозное значение показателя цены предложения;

– Площадь;

– Этаж расположения объекта: первый;

– Этажность;

– Год завершения строительства: 1998-н.в.;

– Материал наружных стен: монолитные

– Ценовая зона.

Также к прогнозному значению удельного показателя стоимости применялись понижающие корректировки:

Корректировка на долю стоимости земельного участка в кадастровой стоимости жилых помещений (17,5 %);

Корректировка на долю площади общих помещений в площади здания (22,6 %).

Построение модели «Модель 1.1.3»

Все расчеты были выполнены с использованием высокоуровневого языка программирования Python и профильных подключаемых библиотек, в которых реализованы необходимые методы.

Модель «Модель 1.1.3» включает в себя г. Уссурийск.

Рисунок 3.11.48 – Расположение объектов на карте

Для построения модели было рассмотрено 2 067 объектов: 1 131 объект предложения и 936 объектов сделок183 Исходное количество объектов 2686 (сделки и предложения), далее исключались дублирующие объекты – если предложение и сделка совпадали по адресу, этажу расположения и площади, то из такой пары объектов оставлялась только сделка; если информация о сделке дублировалась несколько раз, то была оставлена только одна запись о подобной паре сделок. .

Так как рынок квартир на обозначенной территории является достаточно активным, то необходимо подтвердить, что данные за год являются однородными и за рассматриваемый период не произошло каких-то серьезных изменений в ценообразовании. С целью проверки были рассмотрены распределение удельного показателя стоимости по полугодиям
в зависимости от типа объекта (предложение или сделка). Распределения представлены
на рисунках ниже, где 1 – первое полугодие, 2 – полугодие.

Рисунок 3.11.49 - Распределение УПКС по аналогам в зависимости от полугодий

Рисунок 3.11.50 - Распределение УПКС по сделкам в зависимости от полугодий

Визуально, распределение данных, показанное на рисунках выше, кажется очень похожим, почти одинаковым, что по сделкам, что по аналогам. С целью подтверждения были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок по полугодиям. Рассматривалась нулевая гипотеза о том, что средние значения выборок по полугодиям для предложений (сделок) равны. Соответственно, альтернативная гипотеза предполагает обратное. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей
по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . Если полученное расчетное значение больше обозначенного уровня , то нулевая гипотеза отвергнута быть не может, что говорит о том, что средние значения рассматриваемых выборок равны.

Для предложений расчетное p-value равно 0.37, для сделок – 0.97. Оба значения больше 0.05, что говорит о равенстве средних выборок по полугодиям для предложений
и сделок.

Изначальное построение модели было выполнено согласно п.45.1.1 Методических указаний, а именно использована линейная модель. Согласно предпосылкам теоремы Гаусса-Маркова, объясняемая переменная должна иметь распределение близкое к нормальному. На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости, которое приближено к похожему на нормальное.

Рисунок 3.11.51 – Распределение удельного показателя стоимости до логарифмирования

В соответствии с пунктом 45.1.1 Методических указаний рассматривалось три вида моделей: линейная, мультипликативная (степенная) и экспоненциальная. К недостаткам линейной модели можно отнести риск возникновения отрицательных значений в результате предсказаний. В связи с этим, предпочтение отдается экспоненциальной модели, которая
не имеет такого недостатка. Объясняемая переменная была прологарифмирована. Далее модель строилась для объясняющей переменной «Логарифм удельного показателя стоимости». По завершению моделирования величина приводилась к стандартному виду.

Рисунок 3.11.52 – Распределение удельного показателя стоимости после логарифмирования

Из рисунка выше видно, что в данных присутствует достаточно значительный разброс значений – например, имеется весьма длинный левый «хвост». Исходя из этого можно сказать, что в данных присутствуют аномальные значений. Поиск нетипичных значений еще может усложнять то факт, что для моделирования объединяются разные типы объектов – сделки и предложения.

Из рисунка ниже видно, что уровень цен по предложениям и сделкам существенно различается, при этом средние значения по обоим типам данных в основном находятся
в пределах от 80 тыс.руб. до 120 тыс. руб. Однако дисперсия по сделкам значительно больше, чем по предложениям, при этом смещение в основном наблюдается в сторону более низких значений удельного показателя стоимости.

Рисунок 3.11.53 - Сравнение исходных значений удельного показателя стоимости в разрезе типа объекта до исключения аномальных значений

Из рисунка выше видно, что в данные могут содержать фиктивные сделки и нетипичные значения по предложениям, что в дальнейшем может повлиять на результаты моделирования. Так как основной рекомендуемой Методическими указаниями, моделью является линейная, которая в свою очередь не обладает свойством робастности (неустойчивость
к исходным данным, содержащим нетипичные значения), то было принято решение проводить идентификацию и удаление аномальных значений в несколько этапов, каждый из которых предполагает постепенное увеличение коэффициента корреляции Пирсона между целевой объясняемой переменной и ценообразующими факторами.

Коэффициент корреляции Пирсона – коэффициент, характеризующий существование линейной зависимости между двумя величинами, а также ее направление. Коэффициент корреляции изменяется в пределах от минус единицы до плюс единицы, где 1 – полная положительная взаимосвязь, а -1 – полная отрицательная. Рассчитывается по формуле

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) был рассчитан показатель «Количество социально значимых объектов в некотором радиусе». Для каждого объекта выборки было рассчитано количество социально значимых объектов в радиусе
300 м, 500 м и 1000 м. К социально значимым объектам были отнесены: детские сады, школы, больницы, автобусные остановки, торговые центры, супермаркеты, кафе и рестораны.

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (п. 3.7) для рассматриваемой модели был рассчитан признак «Развитость дорожной сети», выражающийся через математическое понятие центральности. Применение признака к модельным данным можно реализовать несколькими методами.

Вокруг каждого объекта оценки построить буферную зону определенного радиуса, понять какие точки из графа попадают в построенную зону, взять среднее значение центральности точек графа и присвоить его объекту оценки;

Для каждого объекта оценки найти ближайший узел графа дорожной сети и присвоить значение центральности этой вершины объекту оценки;

В ходе исследовательского анализа были рассмотрены оба предложенных метода, однако было установлено, что второй метод обладает одним существенным недостатком – привязкой к одной точке, игнорируя при этом общее состояние транспортной инфраструктуры в целом, что в итоге может привести к необъективным выводам. Поэтому, было решено выбрать первый описанный метод, так как вычисление средней центральности для некоторой области, в которой и расположен сам объект, более полно характеризует общую картину развитости транспортной инфраструктуры на этой территории.

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) были рассмотрен фактор «Ценовая зона». Ценовая зона – часть территории, в границах которой определены близкие по значению удельные показатели средних рыночных цен типовых объектов недвижимости. Ценовое зонирование проводилось с использованием специальных геостатистических методов, в результате которых формировалась карта ценовых уровней (о формировании фактора подробно описано в пункте 3.3). Для рассматриваемой территории была создана карта ценовых зон, диапазон значений которых определялся следующим образом.

Рисунок 3.11.54 – Ценовое зонирование по Уссурийскому городскому округу

На рисунке ниже представлены значения коэффициентов корреляции между объясняемой переменной и ценообразующими факторами для исходных, не прошедших очистку, данных. Как видно, значения, в массе своей, не превышают 0.1, что говорит о слабой корреляционной связи с объясняемой переменной. Максимальные же значения не превышают 0.3.

Рисунок 3.11.55 – Корреляция логарифма удельного показателя стоимости (до очистки данных)

Количество социально значимых объектов, такие как здравоохранение, детский сад, школа были преобразованы в одну переменную «Кол-во соц.объектов (r = 1000)». Количество кафе и ресторанов также были преобразованы в переменную «Кол-во кафе/ресторанов (r = 1000)». Радиус 1000 метров был выбран в связи с наибольшим значением корреляции среди прочих радиусов.

Первый этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск нетипичных значений по зданиям, расположенных рядом. Это означает, что объекты, имеющие схожие характеристики дома (материал наружных стен, год постройки дома, этажность здания), находящиеся территориально примерно в одном районе, должны иметь схожие значений удельных показателей стоимости. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов
ко всем объектам был присвоен соответствующий тип дома (рассчитан на основании таких индивидуальных характеристик как: год постройки, материал наружных стен и этажность здания), далее, если в доме находились одновременно и объекты-предложения и сделки, был произведен расчет среднего значения удельного показателя стоимости предложений (объектов-предложения) в домах одного типа в радиусе 300 метров, а затем, те помещения, чей удельный показатель стоимости превышал установленное ранее среднее значение более чем на 50 % в обе стороны, помечается как выброс, в то же время, если в доме был лишь один тип объектов (либо предложения, либо сделки), то расчет среднего происходил в рамках этого же типа, в остальном – аналогично.

Таблица 3.11.14 – Пример нахождения выброса по схожим домам в радиусе

Тип объекта	Идентификатор дома	Тип дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2157080,28968706_438047,648655019	Панельная высотная брежневка	3 750 000	41,5	90 361
предложение	2157080,28968706_438047,648655020	Панельная высотная брежневка	2 000 000	17	117 647
предложение	2157080,28968706_438047,648655021	Панельная высотная брежневка	2 200 000	22,8	96 491
предложение	2157080,28968706_438047,648655022	Панельная высотная брежневка	1 750 000	16,6	105 422
предложение	2157080,28968706_438047,648655023	Панельная высотная брежневка	2 100 000	23,8	88 235
предложение	2157080,28968706_438047,648655024	Панельная высотная брежневка	1 950 000	16,3	119 632
предложение	2157080,28968706_438047,648655025	Панельная высотная брежневка	2 400 000	23	104 348
предложение	2157080,28968706_438047,648655026	Панельная высотная брежневка	3 700 000	37	100 000
предложение	2157080,28968706_438047,648655027	Панельная высотная брежневка	2 250 000	23	97 826
сделка	2157080,28968706_438047,648655028	Панельная высотная брежневка	1 000 000	16,9	59 172
сделка	2157080,28968706_438047,648655029	Панельная высотная брежневка	500 000	16,9	29 586
сделка	2157080,28968706_438047,648655030	Панельная высотная брежневка	720 000	22,8	31 579
сделка	2157080,28968706_438047,648655031	Панельная высотная брежневка	990 000	22,7	43 612
сделка	2157080,28968706_438047,648655032	Панельная высотная брежневка	1 000 000	22,6	44 248
сделка	2157080,28968706_438047,648655033	Панельная высотная брежневка	1 000 000	22,5	44 444
сделка	2157080,28968706_438047,648655034	Панельная высотная брежневка	1 000 000	22,4	44 643
сделка	2157080,28968706_438047,648655035	Панельная высотная брежневка	1 000 000	16,6	60 241
сделка	2157080,28968706_438047,648655036	Панельная высотная брежневка	1 100 000	16,5	66 667
сделка	2157080,28968706_438047,648655037	Панельная высотная брежневка	1 100 000	16,4	67 073
сделка	2157080,28968706_438047,648655038	Панельная высотная брежневка	2 000 000	22,6	88 496
сделка	2157080,28968706_438047,648655039	Панельная высотная брежневка	1 500 000	16,9	88 757
сделка	2157080,28968706_438047,648655040	Панельная высотная брежневка	2 000 000	22,5	88 889
сделка	2157080,28968706_438047,648655041	Панельная высотная брежневка	2 000 000	22,3	89 686
сделка	2157080,28968706_438047,648655042	Панельная высотная брежневка	2 050 000	22,7	90 308
сделка	2157080,28968706_438047,648655043	Панельная высотная брежневка	2 150 000	22,8	94 298
сделка	2157080,28968706_438047,648655044	Панельная высотная брежневка	1 700 000	17	100 000
сделка	2157080,28968706_438047,648655045	Панельная высотная брежневка	1 700 000	16,6	102 410
сделка	2157080,28968706_438047,648655046	Панельная высотная брежневка	2 338 488	22,7	103 017
сделка	2157080,28968706_438047,648655047	Панельная высотная брежневка	2 340 000	22,7	103 084
сделка	2157080,28968706_438047,648655048	Панельная высотная брежневка	2 325 000	22,4	103 795
сделка	2157080,28968706_438047,648655049	Панельная высотная брежневка	1 800 000	16,9	106 509
сделка	2157080,28968706_438047,648655050	Панельная высотная брежневка	2 400 000	22,3	107 623
сделка	2157080,28968706_438047,648655051	Панельная высотная брежневка	1 900 000	16,3	116 564
сделка	2157080,28968706_438047,648655052	Панельная высотная брежневка	1 950 000	16,6	117 470
сделка	2157080,28968706_438047,648655053	Панельная высотная брежневка	1 985 000	16,7	118 862
сделка	2157080,28968706_438047,648655054	Панельная высотная брежневка	1 950 000	16,4	118 902
сделка	2157080,28968706_438047,648655055	Панельная высотная брежневка	2 707 740	22,5	120 344
сделка	2157080,28968706_438047,648655056	Панельная высотная брежневка	2 050 000	16,7	122 754
сделка	2157080,28968706_438047,648655057	Панельная высотная брежневка	2 050 000	16,6	123 494
сделка	2157080,28968706_438047,648655058	Панельная высотная брежневка	2 100 000	16,6	126 506

Удалено на первом этапе 194 элемента.

Второй этап исключения выбросов

Согласно п. 2.5.5 Сведений о допущениях, использованных при определении кадастровой стоимости, массовая оценка производится без учета индивидуальных особенностей объекта (например, состояния внутренней отделки). Однако, при анализе данных было отмечено, что в рамках одного дома могут находится объекты одинаковой площади с разными значениями удельного показателя стоимости, при этом разброс их значений достаточно большой. Данный этап предполагал поиск нетипичных значений по объектам, расположенных в одном знании. Это означает, что объекты, имеющие одинаковую площадь, находящиеся в одном и том же доме, должны иметь схожие значения удельных показателей стоимости. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов на данном этапе было установлено соответствие между удельным показателем стоимости объекта (жилого помещения) и средним значением этого же показателя для помещений с такой же площадью в рамках одного дома. Далее, если значение стоимости объекта превышало 10% в любую сторону, то объект помечается как выброс.

Таблица 3.11.15 – Пример разброса цен по объектам одинаковой площади в рамках одного дома

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2157080,28968706_438047,648655057	3 750 000	41,5	86 747
предложение	2157080,28968706_438047,648655058	2 000 000	17	112 941
предложение	2157080,28968706_438047,648655059	2 200 000	22,8	92 632
предложение	2157080,28968706_438047,648655060	1 750 000	16,6	101 205
предложение	2157080,28968706_438047,648655061	2 100 000	23,8	84 706
предложение	2157080,28968706_438047,648655062	1 950 000	16,3	114 847
предложение	2157080,28968706_438047,648655063	2 400 000	23	100 174
предложение	2157080,28968706_438047,648655064	3 700 000	37	96 000
предложение	2157080,28968706_438047,648655065	2 250 000	23	93 913
сделка	2157080,28968706_438047,648655066	1 000 000	16,9	59 172
сделка	2157080,28968706_438047,648655067	1 000 000	16,6	60 241
сделка	2157080,28968706_438047,648655068	1 100 000	16,5	66 667
сделка	2157080,28968706_438047,648655069	1 100 000	16,4	67 073
сделка	2157080,28968706_438047,648655070	2 000 000	22,6	88 496
сделка	2157080,28968706_438047,648655071	1 500 000	16,9	88 757
сделка	2157080,28968706_438047,648655072	2 000 000	22,5	88 889
сделка	2157080,28968706_438047,648655073	2 000 000	22,3	89 686
сделка	2157080,28968706_438047,648655074	2 050 000	22,7	90 308
сделка	2157080,28968706_438047,648655075	2 150 000	22,8	94 298
сделка	2157080,28968706_438047,648655076	1 700 000	17	100 000
сделка	2157080,28968706_438047,648655077	1 700 000	16,6	102 410
сделка	2157080,28968706_438047,648655078	2 338 488	22,7	103 017
сделка	2157080,28968706_438047,648655079	2 340 000	22,7	103 084
сделка	2157080,28968706_438047,648655080	2 325 000	22,4	103 795
сделка	2157080,28968706_438047,648655081	1 800 000	16,9	106 509
сделка	2157080,28968706_438047,648655082	2 400 000	22,3	107 623
сделка	2157080,28968706_438047,648655083	1 900 000	16,3	116 564
сделка	2157080,28968706_438047,648655084	1 950 000	16,6	117 470
сделка	2157080,28968706_438047,648655085	1 985 000	16,7	118 862
сделка	2157080,28968706_438047,648655086	1 950 000	16,4	118 902
сделка	2157080,28968706_438047,648655087	2 707 740	22,5	120 344
сделка	2157080,28968706_438047,648655088	2 050 000	16,7	122 754
сделка	2157080,28968706_438047,648655089	2 050 000	16,6	123 494
сделка	2157080,28968706_438047,648655090	2 100 000	16,6	126 506

Удалено на втором этапе 18 элементов.

Третий этап исключения выбросов

Данный этап поиска аномальных значений предполагал рассмотрение квартир внутри дома и сравнение их между собой. В ходе исследовательского анализа было выявлено, что в рамках одного дома квартиры с большей площадью могут продаваться по стоимости меньшей, чем квартиры с более маленькой площадью в этом же доме. С целью исключения подобного явления был реализован алгоритм, позволяющий идентифицировать подобные объекты в рамках одного дома и исключать те, которые не соответствуют описанной выше логике.

Таблица 3.11.16 – Пример нахождения выброса по несоответствия площади стоимости

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
аналог	2157373,15239127_436548,183641519	11 500 000	82	134 634
аналог	2157373,15239127_436548,183641520	11 390 000	100	109 344
аналог	2157373,15239127_436548,183641521	12 000 000	71,8	160 446
аналог	2157373,15239127_436548,183641522	13 100 000	100	125 760
сделка	2157373,15239127_436548,183641523	12 100 000	99	122 222
сделка	2157373,15239127_436548,183641524	6 000 000	46	130 435
сделка	2157373,15239127_436548,183641525	6 100 000	46,4	131 466
сделка	2157373,15239127_436548,183641526	12 500 000	94,6	132 135

Удалено на третьем этапе 321 элемент.

Четвертый этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск таких объектов, которые по своей стоимости не характерны для большинства объектов в зданиях того же типа для всей рассматриваемой территории. Иначе говоря, среди объектов не желательно наличие таких, чья стоимость будет существенно отличаться от стоимости аналогичных объектов в здании с такими же характеристиками. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов по данному правилу ко всем объектам был присвоен соответствующий тип дома (рассчитан на основании таких индивидуальных характеристик как: год постройки, материал наружных стен и этажность здания), далее для объектов, принадлежащих к одному типу, вычисляется значение квантилей (5 и 95), те объекты, значение стоимости которых не укладывается в межквантильный диапазон, помечаются как выбросы.

Таблица 3.11.17 – Пример нахождения выброса по несоответствия площади стоимости

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2159944,9522378_435660,212636623	6 500 000	51,6	120 930
предложение	2159944,9522378_435660,212636624	7 000 000	52,5	128 000
сделка	2159944,9522378_435660,212636625	5 600 000	51,3	109 162
сделка	2159944,9522378_435660,212636626	7 450 000	59,4	125 421
сделка	2159944,9522378_435660,212636627	5 200 000	51,2	101 563

Удалено на четвертом этапе 353 элемента.

Пятый этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск таких объектов, которые по своей стоимости не характерны для большинства других объектов, входящих в ту же ценовую зону. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов внутри каждой ценовой зоны был определён допустимый ценовой разброс (20% в обе стороны от существующих рамок зонирования), и, если стоимость объекта находится за пределами этого разброса, объект помечается как выброс. Удалено на пятом этапе 287 элементов.

В итоге, произведя поэтапную очистку от аномальных значений, удалось значительно увеличить значения коэффициента корреляции (на 0,1-0,3) для таких показателей как: «Этаж расположения объекта: первый», «Этаж расположения объекта: не первый», «Этажность дома», «Год завершения строительства объекта», «Материал наружных стен: крупнопанельные», «Материал наружных стен: монолитные», «Географическая долгота (проекция МКС-25)», «Расстояние до администрации (по прямой)», «Расстояние до Владивостока (по прямой)», «Расстояние до поликлиники/больницы (по прямой)», «Расстояние до школы (по прямой)», «Расстояние до зоны рекреации (по прямой)», «Расстояние до КРЦ (по прямой)», «Расстояние до ИКЦ (по прямой)», «Расстояние до зоны ДА (по прямой)», «Расстояние до дорожной сети (по прямой)», «Расстояние до региональной дороги (по прямой)», «Расстояние до ж/д станции (по прямой)», «Географическая долгота», «Кол-во детских садов (r = 500)», «Кол-во детских садов (r = 1000)», «Кол-во автобусных остановок (r = 300)», «Кол-во автобусных остановок (r = 500)», «Кол-во автобусных остановок (r = 1000)», «Кол-во больниц (r = 500)», «Кол-во больниц (r = 1000)», «Кол-во школ
(r = 1000)», «Кол-во ТЦ (r = 300)», «Кол-во ТЦ (r = 500)», «Кол-во ТЦ (r = 1000)», «Кол-во кафе
(r = 300)», «Кол-во кафе(r = 500)», «Кол-во кафе(r = 1000)», «Кол-во ресторанов(r = 500)», «Кол-во ресторанов (r = 1000)», «Развитость дорожной сети (r=300)», «Развитость дорожной сети (r=500)», «Развитость до-рожной сети (r=1000)», «Развитость дорожной сети (r=2000)», «Кол-во соц.объектов (r = 1000)», «Кол-во кафе/ресторанов (r = 1000)».

Рисунок 3.11.56 – Корреляция логарифма удельного показателя стоимости (после очистки данных)

Ниже представлено сравнение разброса значений сделок и аналогов после прохождения всех этапов очистки. Как видно, каких-либо серьезных различий в значениях
не наблюдается, а также сделки и предложения, в целом, стали похожи по своей структуре.

Рисунок 3.11.57 – Сравнение значений удельного показателя стоимости после удаления выбросов в разрезе типа объекта

После прохождения всех этапов фильтрации данных была построена корреляционная матрица, в которой видно, что в признаках имеется мультиколлинеарность – коэффициент корреляции по многим переменным превышает 0,65. В целях сохранения читаемости матрица была разбита на 3 части по смыслу содержания и приведена ниже.

1 часть – параметры объекта, предусмотренные Методическими указаниями, и характеризующие непосредственно состояние дома.

2 часть – параметры объекта, предусмотренные Методическими указаниями, и характеризующие расположение дома.

3 часть – параметры объекта, также характеризующие расположение дома, но не предусмотренные напрямую Методическими указаниями, и полученные при помощи высокоуровневого языка программирования Python.

Рисунок 3.11.58 – Матрица корреляции 1 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.59 – Матрица корреляции 2 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.60 – Матрица корреляции 3 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.61 – Корреляционная матрица (после устранения мультиколлинеарности)

На отобранных факторах была построена регрессионная модель, в качестве объясняемой переменной рассматривался логарифм удельного показателя стоимости. С целью получения валидных результатов оценки модели данные были разделены на две подвыборки – обучающую и тестовую. Обучающая выборка используется непосредственно для обучения модели, тестовая выборка – для получения оценки прогнозных свойств модели на новых данных, т.е. данных, которые не были использованы для обучения модели. Размер обучающей выборки был принят равным 50% от исходного количества данных. Результаты обучения модели показаны на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.62 – Результаты построения линейной регрессии на обучающем наборе

Как видно из рисунка 18 построенная модель не является оптимальной. Хоть и коэффициенты при переменных значимы (-значения<0,05), само же уравнение регрессии – нет (-статистика)>0,01), однако, коэффициенты имеют логически верный с точки зрения теории знак, в остатках нет автокорреляции (значение коэффициента больше 1,5 и меньше 2,5). В это же время, скорректированный коэффициент детерминации имеет низкое значение (значительно ниже минимально допустимого минимального значения). Исходя из этого, данную модель нельзя рассматривать как эффективную.

Ниже приведены основные показатели и результаты предсказания экспонециальной регрессии.

Таблица 3.11.18 - Основные показатели экспоненциальной регрессии

R-squared	MAE	Средняя ошибка аппроксимации
0.525	6241.16	0.058

Рисунок 3.11.63 - Сравнение фактических значений и прогнозных на тренировочной выборке

С целью улучшения результатов прогнозирования была рассмотрена модель RuleFit, учитывающая нелинейную связь между переменными. Для построения модели использовались как бинарные признаки, так и непрерывные. Из непрерывных рассматривались признаки согласно матрице корреляций, показанной на рисунке 3.11.61:

'Площадь';

'Год завершения строительства объекта';

'Материал наружных стен: деревянные';

'Расстояние до зоны ДА (по прямой)';

'Расстояние до дорожной сети (по прямой)'

'Ценовая зона';

'Этажность'.

Для отбора наилучшей модели использовались стандартные характеристики – значение коэффициента детерминации и ошибки MAE, также проверялось соответствие знаков, включенных в модель признаков, экономическому смыслу. Так как модель должна быть интерпретируемая, то в качестве гиперпараметра RuleFit было установлено ограничение на количество формируемых правил – 50 правил. Также в качестве модели для формирования правил был выбран алгоритм «Случайного леса». Так как в основе работы RuleFit лежит Лассо-регрессия,
то часть правил алгоритмом была занулена и оставлены только те, которые являются значимыми. В итоге результирующая модель была сформирована из 14 правил и 6 переменных.
В таблице ниже показаны сформированные правила и полученные для них коэффициенты.

Таблица 3.11.19 - Cформированные правила и полученные коэффициенты модели RuleFit

rule	type	coef
1	Площадь	linear	-0,0007676
2	Год завершения строительства	linear	0,0002642
3	Расстояние до зоны ДА (по прямой)	linear	-1,13E-05
4	Расстояние до дорожной сети (по прямой)	linear	-0,0011385
5	Ценовая зона	linear	0,0065033
6	Этажность	linear	0,0077342
7	Год завершения строительства <= 2002.5 & Ценовая зона <= 5.5	rule	-0,0426721
8	Год завершения строительства <= 1997.5 & Ценовая зона <= 5.5	rule	-0,0213116
9	Площадь > 42.95000076293945 & Этажность <= 9.5 & Ценовая зона > 5.5	rule	-0,0177775
10	Площадь > 41.650001525878906 & Ценовая зона <= 5.5 & Площадь > 41.95000076293945	rule	-0,0094512
11	Ценовая зона <= 4.5 & Площадь > 35.95000076293945 & Год завершения строительства <= 2003.5	rule	-0,0078527
12	Этажность > 9.5 & Материал наружных стен: деревянные <= 0.5 & Ценовая зона > 5.5	rule	0,0076779
13	Этажность > 9.5 & Ценовая зона > 5.5	rule	0,0178355
14	Год завершения строительства <= 2021.5 & Год завершения строительства > 2010.5 & Ценовая зона > 5.5	rule	0,0342987
15	Год завершения строительства <= 2010.5 & Площадь > 29.550000190734863 & Площадь <= 38.10000038146973 & Ценовая зона > 5.5	rule	0,0161059
16	Площадь <= 36.80000114440918 & Расстояние до дорожной сети (по прямой) <= 16.57825469970703 & Ценовая зона <= 5.5 & Расстояние до зоны ДА (по прямой) <= 3622.2230224609375	rule	0,0328881
17	Этажность > 9.5 & Ценовая зона <= 5.5 & Площадь <= 41.650001525878906	rule	0,0133237
18	Площадь <= 41.95000076293945 & Ценовая зона <= 5.5 & Площадь > 41.650001525878906	rule	-0,0027157
19	Этажность <= 1.5	rule	-0,0309532
20	Материал наружных стен: деревянные > 0.5	rule	-0,8898407

Если рассматривать модель с точки зрения статистической значимости, то на рисунке ниже представлено сравнение фактических и прогнозных значений. Если сравнивать
с результатами экспоненциальной регрессии, то облако имеет более эллипсоидную форму, вытянутую вдоль диагонали (следовательно, дисперсия ошибок меньше по сравнению
с экспоненциальной моделью), по-прежнему модель занижает высокие значения.

Рисунок 3.11.64 - Сравнение фактических значений и прогнозных (RuleFit)

Так как RuleFit является слабо воспроизводимой моделью, то оценивать конечные результаты модели можно только на всех данных, без разделения на обучающую и тестовую выборки. Но в ходе исследования подобное разделение было выполнено для получения примерной оценки стабильности работы модели. В таблице ниже приведены основные характеристики, полученные при расчете RuleFit на всем наборе данных.

Таблица 3.11.20 - Основные показатели RuleFit

R-squared	MAE	Средняя ошибка аппроксимации
0,63	5783.30	0.054

Из таблицы выше видно, что коэффициент детерминации находится в пределах допустимых значений (0,6 и более), ошибка MAE и средняя ошибка аппроксимации ниже, чем для экспоненциальной регрессии, что говорит об улучшении качества прогноза.

Таким образом, финальная модель для определения удельного показателя кадастровой стоимости имеет вид:

где – Площадь;

– Год завершения строительства;

– Расстояние до зоны ДА (по прямой);

– Расстояние до дорожной сети (по прямой);

– Ценовая зона;

– Этажность;

– коэффициенты правил из таблицы 3.11.19.

– бинарные переменные, принимающие значение 1 или 0 в зависимости
от того, выполняется ли соответствующее правило из таблицы 3.11.19.

Также к прогнозному значению удельного показателя стоимости применялись понижающие корректировки:

Корректировка на долю стоимости земельного участка в кадастровой стоимости жилых помещений (17,5 %);

Корректировка на долю площади общих помещений в площади здания (22,6 %).

Построение модели «Модель 1.1.4»

Все расчеты были выполнены с использованием высокоуровневого языка программирования Python и профильных подключаемых библиотек, в которых реализованы необходимые методы.

Модель «Модель 1.1.4» включает в себя г. Находка.

Рисунок 3.11.65 – Расположение объектов на карте

Для построения модели было рассмотрено 2 033 объекта: 951 объект предложение
и 1 082 объекта сделки184 Исходное количество объектов 2342 (сделки и предложения), далее исключались дублирующие объекты – если предложение и сделка совпадали по адресу, этажу расположения и площади, то из такой пары объектов оставлялась только сделка; если информация о сделке дублировалась несколько раз, то была оставлена только одна запись о подобной паре сделок. .

Так как рынок квартир на обозначенной территории является достаточно активным, то необходимо подтвердить, что данные за год являются однородными и за рассматриваемый период не произошло каких-то серьезных изменений в ценообразовании. С целью проверки были рассмотрены распределение удельного показателя стоимости по полугодиям
в зависимости от типа объекта (предложение или сделка). Распределения представлены
на рисунках ниже, где 1 – первое полугодие, 2 – полугодие.

Рисунок 3.11.66 - Распределение УПКС по аналогам в зависимости от полугодий

Рисунок 3.11.67 - Распределение УПКС по сделкам в зависимости от полугодий

Визуально, распределение данных, показанное на рисунке 3.11.66, кажется очень похожим, почти одинаковым, что по сделкам, что по аналогам. С целью подтверждения были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок по полугодиям. Рассматривалась нулевая гипотеза о том, что средние значения выборок по полугодиям для предложения (сделок) равны. Соответственно, альтернативная гипотеза предполагает обратное. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . Если полученное расчетное значение больше обозначенного уровня , то нулевая гипотеза отвергнута быть не может, что говорит о том, что средние значения рассматриваемых выборок равны.

Для предложений расчетное p-value равно 0.06, для сделок – 0.000006. Значение больше 0.05 наблюдается лишь у аналогов, что говорит о равенстве средних выборок по полугодиям у данного типа объектов. У сделок же ситуация совершенно иная: наблюдается серьезная разница в распределении значений по полугодиям. Видно, что в то время как значения второго полугодия почти совпадают со значениями аналогов, значения первого полугодия существенно занижены, что может свидетельствовать о наличии крупного массива фиктивных сделок.

Изначальное построение модели было выполнено согласно п.45.1.1 Методических указаний, а именно использована линейная модель. Согласно предпосылкам теоремы Гаусса-Маркова, объясняемая переменная должна иметь распределение близкое к нормальному. На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости. Видно, что имеет место большое скопление значений в диапазоне 30 000 – 75 000 руб.

Рисунок 3.11.68 – Распределение удельного показателя стоимости до логарифмирования

В соответствии с пунктом 45.1.1 Методических указаний рассматривалось три вида моделей: линейная, мультипликативная (степенная) и экспоненциальная. К недостаткам линейной модели можно отнести риск возникновения отрицательных значений в результате предсказаний. В связи с этим, предпочтение отдается экспоненциальной модели, которая
не имеет такого недостатка. Объясняемая переменная была прологарифмирована. Далее модель строилась для объясняющей переменной «Логарифм удельного показателя стоимости». По завершению моделирования величина приводилась к стандартному виду.

Рисунок 3.11.69 – Распределение удельного показателя стоимости после логарифмирования

Из рисунка выше видно, что в данных присутствует значительный разброс значений – слева наблюдается неестественная концентрация значений, перетекающая в «хвост». Исходя из этого можно предположить, что в данных присутствуют аномальные значения. Поиск нетипичных значений еще может усложнять то факт, что для моделирования объединяются разные типы объектов – сделки и аналоги.

На рисунке ниже видно, что уровень цен по предложениям и сделкам существенно не различается, однако, в случае сделок, видно некоторое смешение графика вниз относительно сделок.

Рисунок 3.11.70 - Сравнение исходных значений удельного показателя стоимости в разрезе типа объекта до исключения аномальных значений

Из рисунка выше видно, что данные могут содержать фиктивные сделки и нетипичные значения по предложениям, что в дальнейшем может повлиять на результаты моделирования. Так как основной рекомендуемой Методическими указаниями, моделью является линейная, которая в свою очередь не обладает свойством робастности (неустойчивость к исходным данным, содержащим нетипичные значения), то было принято решение проводить идентификацию и удаление аномальных значений в несколько этапов, каждый из которых предполагает постепенное увеличение коэффициента корреляции Пирсона между целевой объясняемой переменной и ценообразующими факторами.

Коэффициент корреляции Пирсона – коэффициент, характеризующий существование линейной зависимости между двумя величинами, а также ее направление185 Гмурман В. Е.ruuk. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. — 10-е издание, стереотипное. — Москва: Высшая школа, 2004. — 479 с. — ISBN 5-06-004214-6. . Коэффициент корреляции изменяется в пределах от минус единицы до плюс единицы, где 1 – полная положительная взаимосвязь, а -1 – полная отрицательная. Рассчитывается по формуле:

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (п. 3.7) был рассчитан показатель «Количество социально значимых объектов в некотором радиусе». Для каждого объекта выборки было рассчитано количество социально значимых объектов в радиусе 300 м, 500 м и 1000 м. К социально значимым объектам были отнесены: детские сады, школы, больницы, автобусные остановки, торговые центры, супермаркеты, кафе и рестораны.

В соответствии с описанием ценообразующих факторов для рассматриваемой модели был рассчитан признак «Развитость дорожной сети», выражающийся через математическое понятие центральности. Применение признака к модельным данным можно реализовать несколькими методами.

Вокруг каждого объекта оценки построить буферную зону определенного радиуса, понять какие точки из графа попадают в построенную зону, взять среднее значение центральности точек графа и присвоить его объекту оценки;

Для каждого объекта оценки найти ближайший узел графа дорожной сети и присвоить значение центральности этой вершины объекту оценки;

В ходе исследовательского анализа были рассмотрены оба предложенных метода, однако было установлено, что второй метод обладает одним существенным недостатком – привязкой к одной точке, игнорируя при этом общее состояние транспортной инфраструктуры в целом, что в итоге может привести к необъективным выводам. Поэтому, было решено выбрать первый описанный метод, так как вычисление средней центральности для некоторой области, в которой и расположен сам объект, более полно характеризует общую картину развитости транспортной инфраструктуры на этой территории.

Также в соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) были рассмотрен фактор «Ценовая зона». Ценовая зона – часть территории, в границах которой определены близкие по значению удельные показатели средних рыночных цен типовых объектов недвижимости. Ценовое зонирование проводилось с использованием специальных геостатистических методов, в результате которых формировалась карта ценовых уровней
(о формировании фактора подробно описано в пункте 3.3). Для рассматриваемой территории была создана карта ценовых зон, диапазон значений которых определялся следующим образом:

Рисунок 3.11.71 – Ценовое зонирование по Находкинскому городскому округу

На рисунке ниже представлены значения коэффициентов корреляции между объясняемой переменной и ценообразующими факторами для исходных, не прошедших очистку, данных. Как видно, значения, в массе своей, не превышают 0.1, что говорит о слабой корреляционной связи с объясняемой переменной. Максимальные же значения не превышают 0.3. Наиболее слабые значения наблюдаются во втором столбце, где отражены расстояния до ключевых географических объектов по прямой.

Рисунок 3.11.72 – Корреляция логарифма удельного показателя стоимости (до очистки данных)

Количество социально значимых объектов, такие как здравоохранение, детский сад, школа были преобразованы в одну переменную «Кол-во соц.объектов (r = 1000)». Количество кафе и ресторанов также были преобразованы в переменную «Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)». Радиус 1000 метров был выбран в связи с наибольшим значением корреляции среди прочих радиусов.

Первый этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск нетипичных значений по зданиям, расположенных рядом. Это означает, что объекты, имеющие схожие характеристики дома (материал наружных стен, год постройки дома, этажность здания), находящиеся территориально примерно в одном районе, должны иметь схожие значений удельных показателей стоимости. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов
ко всем объектам был присвоен соответствующий тип дома (рассчитан на основании таких индивидуальных характеристик как: год постройки, материал наружных стен и этажность здания), далее, если в доме находились одновременно и объекты-аналоги и сделки, был произведен расчет среднего значения удельного показателя стоимости предложений (объектов-аналогов) в домах одного типа в радиусе 300 метров, а затем, те помещения, чей удельный показатель стоимости превышал установленное ранее среднее значение более чем на 50 % в обе стороны, помечается как выброс, в то же время, если в доме был лишь один тип объектов (либо аналоги, либо сделки), то расчет среднего происходил в рамках этого же типа, в остальном – аналогично.

Таблица 3.11.21 – Пример нахождения выброса по схожим домам в радиусе

Тип объекта	Идентификатор дома	Тип дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2230428,06951744_324633,926345653	Кирпичная простая хрущёвка	650 000	10,9	59 633
предложение	2230428,06951744_324633,926345654	Кирпичная простая хрущёвка	650 000	11	59 091
предложение	2230428,06951744_324633,926345655	Кирпичная простая хрущёвка	750 000	17	44 118
сделка	2230428,06951744_324633,926345656	Кирпичная простая хрущёвка	300 000	17,5	17 143
сделка	2230428,06951744_324633,926345657	Кирпичная простая хрущёвка	350 000	11,1	31 532
сделка	2230428,06951744_324633,926345658	Кирпичная простая хрущёвка	680 000	15,7	43 312
сделка	2230428,06951744_324633,926345659	Кирпичная простая хрущёвка	425 000	9,2	46 196

Второй этап исключения выбросов

Согласно п. 2.5.5 Сведений о допущениях, использованных при определении кадастровой стоимости, массовая оценка производится без учета индивидуальных особенностей объекта (например, состояния внутренней отделки). Однако, при анализе данных было отмечено, что в рамках одного дома могут находится объекты одинаковой площади с разными значениями удельного показателя стоимости, при этом разброс их значений достаточно большой. Данный этап предполагал поиск нетипичных значений по объектам, расположенных в одном знании. Это означает, что объекты, имеющие одинаковую площадь, находящиеся в одном и том же доме, должны иметь схожие значения удельных показателей стоимости. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов на данном этапе было установлено соответствие между удельным показателем стоимости объекта (жилого помещения) и средним значением этого же показателя для помещений с такой же площадью в рамках одного дома. Далее, если значение стоимости объекта превышало 10 % в любую сторону, то объект помечается как выброс.

Таблица 3.11.22 – Пример разброса цен по объектам одинаковой площади в рамках одного дома

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2231180,59720567_326768,875394109	3 200 000	26	118 154
предложение	2231180,59720567_326768,875394110	3 400 000	29	112 552
предложение	2231180,59720567_326768,875394111	3 150 000	30	100 800
предложение	2231180,59720567_326768,875394112	2 400 000	22	104 727
сделка	2231180,59720567_326768,875394113	1 000 000	20,4	49 020
сделка	2231180,59720567_326768,875394114	2 150 000	28,5	75 439
сделка	2231180,59720567_326768,875394115	2 580 000	29,6	87 162

Третий этап исключения выбросов

Данный этап поиска аномальных значений предполагал рассмотрение квартир внутри дома и сравнение их между собой. В ходе исследовательского анализа было выявлено, что в рамках одного дома квартиры с большей площадью могут продаваться по стоимости меньшей, чем квартиры с более маленькой площадью в этом же доме. С целью исключения подобного явления был реализован алгоритм, позволяющий идентифицировать подобные объекты в рамках одного дома и исключать те, которые не соответствуют описанной выше логике.

Таблица 3.11.23 – Пример нахождения выбросов по несоответствия площади стоимости

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2230958,01228504_322112,450105263	590 000	14,6	38 795
предложение	2230958,01228504_322112,450105264	680 000	14,4	45 333
предложение	2230958,01228504_322112,450105265	650 000	12	52 000
предложение	2230958,01228504_322112,450105266	750 000	16	45 000
сделка	2230958,01228504_322112,450105267	300 000	10,1	29 703
сделка	2230958,01228504_322112,450105268	490 000	14,5	33 793
сделка	2230958,01228504_322112,450105269	630 000	14,8	42 568

Четвертый этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск таких объектов, которые по своей стоимости не характерны для большинства объектов в зданиях того же типа. Иначе говоря, среди объектов не желательно наличие таких, чья стоимость будет существенно отличаться от стоимости аналогичных объектов в здании с такими же характеристиками. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов по данному правилу ко всем объектам был присвоен соответствующий тип дома (рассчитан на основании таких индивидуальных характеристик как: год постройки, материал наружных стен и этажность здания), далее для объектов, принадлежащих к одному типу, вычисляется значение квантилей
(5 и 95), те объекты, значение стоимости которых не укладывается в межквантильный диапазон, помечаются как выбросы.

Таблица 3.11.24 – Пример нахождения выбросов по типу дома

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2231261,32310005_326722,723471585	2 800 000	27,5	97 745
предложение	2231261,32310005_326722,723471586	2 800 000	28	96 000
сделка	2231261,32310005_326722,723471587	2 887 000	28	103 107
сделка	2231261,32310005_326722,723471588	3 270 000	27,8	117 626
сделка	2231261,32310005_326722,723471589	2 600 000	19,6	132 653
сделка	2231261,32310005_326722,723471590	1 500 000	19,4	77 320
сделка	2231261,32310005_326722,723471591	2 630 000	19,5	134 872

Пятый этап исключения выбросов

Данный этап предполагал поиск таких объектов, которые по своей стоимости не характерны для большинства, определенных ценовым зонированием в одну и ту же зону. То есть, среди объектов не желательно наличие таких, чья стоимость будет существенно отличаться от стоимости аналогичных объектов в своей ценовой зоне. Технически это было реализовано следующим образом. Для идентификации выбросов внутри каждой ценовой зоны был определён допустимый ценовой разброс (20 % в обе стороны от существующих рамок зонирования), и, если стоимость объекта находится за пределами этого разброса, объект помечается как выброс.

В итоге, произведя поэтапную очистку от аномальных значений, удалось значительно увеличить значения коэффициента корреляции (на 0,1-0,2) для таких показателей как: «Этаж расположения объекта», «Этаж расположения объекта: первый», «Этаж расположения объекта: не первый», «Этажность дома», «Год завершения строительства объекта», «Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков», «Материал наружных стен: кирпичные», «Материал наружных стен: крупнопанельные», «Материал наружных стен: монолитные», «Географическая широта (проекция МКС-25)», «Расстояние до администрации (по прямой)», «Расстояние до детского сада (по прямой)», «Расстояние до водных объектов (по прямой)», «Расстояние до морского побережья (по прямой)», «Расстояние до озера Ханка (по прямой)», «Расстояние до КРЦ (по прямой)», «Расстояние до ИКЦ (по прямой)», «Расстояние до зоны ДА (по прямой)», «Расстояние до дорожной сети (по прямой)», «Расстояние до основной_дороги (по прямой)», «Расстояние до региональной дороги (по прямой)», «Расстояние до федеральной дороги (по прямой)», «Расстояние до ж/д линии (по прямой)», «Расстояние до ж/д станции (по прямой)», «Расстояние до зоны затопления (по прямой)», «Расстояние до отриц факторов (по прямой)», «Географическая широта», «Кол-во детских садов (r = 300)», «Кол-во детских садов (r = 1000)», «Кол-во автобусных остановок (r = 1000)», «Кол-во больниц (r = 300)», «Кол-во больниц (r = 500)», «Кол-во больниц (r = 1000)», «Кол-во школ (r = 1000)», «Кол-во ТЦ (r = 300)», «Кол-во ТЦ (r = 500)», «Кол-во ТЦ (r = 1000)», «Кол-во супермаркетов (r = 1000)», «Кол-во кафе (r = 300)», «Кол-во кафе(r = 500)», «Кол-во ресторанов(r = 300)», «Кол-во ресторанов (r = 500)», «Кол-во ресторанов(r = 1000)», «Развитость дорожной сети (r=300).», «Развитость дорожной (r=500)», «Развитость дорожной сети (r=1000)», «Развитость дорожной сети (r=2000)», «Кол-во соц.объектов (r = 1000)».

Рисунок 3.11.73 – Корреляция логарифма удельного показателя стоимости (после очистки данных)

Ниже представлено сравнение разброса значений сделок и аналогов после прохождения всех этапов очистки. Как видно, каких-либо серьезных различий в значениях
не наблюдается, а также сделки и аналоги, в целом, стали похожи по своей структуре.

Рисунок 3.11.74 – Сравнение значений удельного показателя стоимости после удаления выбросов в разрезе типа объекта

После прохождения всех этапов фильтрации данных была построена корреляционная матрица, в которой видно, что в признаках имеется мультиколлинеарность – коэффициент корреляции по многим переменным превышает 0,65. В целях сохранения читаемости матрица была разбита на 3 части по смыслу содержания и приведена ниже.

1 часть – параметры объекта, предусмотренные Методическими указаниями, и характеризующие непосредственно состояние дома.

2 часть – параметры объекта, предусмотренные Методическими указаниями, и характеризующие расположение дома.

3 часть – параметры объекта, также характеризующие расположение дома, но не предусмотренные напрямую Методическими указаниями, и полученные при помощи высокоуровневого языка программирования Python.

Рисунок 3.11.75 – Матрица корреляции 1 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.76 – Матрица корреляции 2 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.77 – Матрица корреляции 3 (до устранения мультиколлинеарности)

Рисунок 3.11.78 – Корреляционная матрица (после устранения мультиколлинеарности)

Следующим шагом после устранения мультиколлинеарности выполнялся непосредственно отбор значимых признаков для построения модели линейной регрессии, описывающей основной тренд данных. Отбор признаков – это методы и процедуры, которые позволяют автоматически или вручную выбрать подмножество конкретных признаков, полезных для построения модели. Большое число признаков не обязательно приводят к более качественным моделям. Нерелевантные признаки могут влиять на процесс обучения и приводить к переобучению, также включение в модель большого количества признаков может вести к усложнению ее интерпретации. Линейная регрессия строилась через функцию OLS пакета statsmodels. Отбор признаков, включенных в модель, был выполнен с использованием метода ручного перебора, сохраняющего максимальный показатель коэффициента детерминации при одновременной минимизации p-значений каждого включенного в модель признака. То есть в модель были включены те факторы, комбинация которых давала максимальное значение , и чьи p-значения не превышали допустимый порог alpha = 0,05.

В качестве признаков были рассмотрены как качественные, так и количественные переменные. К качественным ценообразующим факторам в рамках рассматриваемой модели относился материал наружных стен здания, преобразованный количественный фактор «Этаж расположения объекта».

Фактор «Этаж расположения объекта» был преобразован в качественную переменную. Было выделено два уровня расположения квартиры – «расположение на первом этаже», «расположение на этажах выше первого». Данная градация соответствует общепринятому пониманию в рамках ценообразования сегмента «Квартиры». На рисунке ниже показано распределение удельного показателя стоимости в зависимости от группы по этажу расположения объекта, где 1 – маркер «первый этаж», а 0 – маркер «остальные этажи, кроме первого».

Рисунок 3.11.79 – Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от группы по этажу расположения объекта

Из рисунка выше видно, что определить разное ли среднее значение для последнего этажа и среднего из рисунка затруднительно. Поэтому были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . При сравнении групп «первый этаж» и «не первый этаж» расчетное значение p-value равно 0.000712. Расчетные значения меньше выбранного уровня значимости , следовательно, нулевая гипотеза о равенстве средних значений выборок не принимается. Из проведенного тестирование можно сделать вывод о том, что разница в среднем значении удельного показателя стоимости в зависимости от этажа расположения значима и данный фактор необходимо включать в модель.

На отобранных факторах была построена регрессионная модель, в качестве объясняемой переменной рассматривался удельный показатель стоимости без каких-либо дополнительных преобразований. С целью получения валидных результатов оценки модели данные были разделены на две подвыборки – обучающую и тестовую. Обучающая выборка используется непосредственно для обучения модели, тестовая выборка – для получения оценки прогнозных свойств модели на новых данных, т.е. данных, которые не были использованы для обучения модели. Размер обучающей выборки был принят равным 50 % от исходного количества данных. Результаты обучения модели показаны на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.80 – Результаты построения регрессии на обучающем наборе

Как видно из рисунка 3.11.80 построенная модель не является оптимальной. Хоть
и коэффициенты при переменных значимы (-значения<0,05), само же уравнение регрессии – нет (-статистика)>0,01), однако, коэффициенты имеют логически верный с точки зрения теории знак, в остатках нет автокорреляции (значение коэффициента больше 1,5 и меньше 2,5). В это же время, скорректированный коэффициент детерминации имеет низкое значение (ниже минимального статистически значимого). Исходя из этого, данную модель нельзя рассматривать как эффективную.

Ниже приведены основные показатели и результаты предсказания экспоненциальной регрессии.

Таблица 3.11.25 - Основные показатели экспоненциальной регрессии

R-squared	MAE	Средняя ошибка аппроксимации
0.483	8354.567	0.094

Рисунок 3.11.81 - Сравнение фактических значений и прогнозных на тренировочной выборке

С целью улучшения результатов прогнозирования была рассмотрена модель RuleFit, учитывающая нелинейную связь между переменными. Для построения модели использовались как бинарные признаки, так и непрерывные. Из непрерывных рассматривались признаки согласно матрице корреляций, показанной на рисунке 3.11.78:

'Площадь';

'Год завершения строительства';

'Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков';

'Развитость дорожной сети (r=1000)';

'Ценовая зона';

'Этаж расположения объекта: первый'.

Из бинарных переменных были включены для рассмотрения переменные, описывающие этаж расположения ('Этаж расположения объекта: первый'), материал стен ('Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков'). Для отбора наилучшей модели использовались стандартные характеристики – значение коэффициента детерминации и ошибки MAE, также проверялось соответствие знаков, включенных в модель признаков, экономическому смыслу. Так как модель должна быть интерпретируемая, то в качестве гиперпараметра RuleFit было установлено ограничение на количество формируемых правил – 50 правил. Также в качестве модели для формирования правил был выбран алгоритм «Случайного леса». Так как в основе работы RuleFit лежит Лассо-регрессия, то часть правил алгоритмом была занулена и оставлены только те, которые являются значимыми. В итоге результирующая модель была сформирована из 17 правил и 6 переменных. В таблице ниже показаны сформированные правила и полученные для них коэффициенты.

Таблица 3.11.26 - Cформированные правила и полученные коэффициенты модели RuleFit

rule	type	coef
1	Площадь	linear	-0,0010588
2	Этаж расположения объекта: первый	linear	-0,0490861
3	Год завершения строительства	linear	0,0019618
4	Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков	linear	-0,0490361
5	Развитость дорожной сети (r=1000)	linear	0,0931756
6	Ценовая зона	linear	0,0135167
7	Ценовая зона <= 5.5	rule	-0,0003379
8	Ценовая зона <= 6.5 & Год завершения строительства > 1966.5	rule	-0,0007843
9	Год завершения строительства > 1967.5 & Ценовая зона <= 5.5	rule	-0,0027272
10	Ценовая зона > 5.5	rule	0,0048554
11	Площадь <= 37.54999923706055 & Ценовая зона > 2.5 & Год завершения строительства <= 2001.0 & Год завершения строительства > 1972.5	rule	0,0405964
12	Год завершения строительства <= 1966.5	rule	-0,0312962
13	Ценовая зона <= 5.5 & Ценовая зона <= 3.5	rule	-0,0425662
14	Ценовая зона > 3.5 & Год завершения строительства > 1960.0 & Год завершения строительства <= 1972.5 & Развитость дорожной сети (r=1000) > 0.5337215960025787	rule	0,0139566
15	Год завершения строительства <= 2004.0 & Ценовая зона > 6.5 & Год завершения строительства > 1966.5	rule	0,0190093
16	Год завершения строительства > 1972.5 & Развитость дорожной сети (r=1000) <= 0.5930172801017761 & Год завершения строительства <= 2001.0 & Ценовая зона > 2.5 & Площадь > 37.54999923706055	rule	0,0122397
17	Год завершения строительства > 1972.5 & Развитость дорожной сети (r=1000) > 0.5930172801017761 & Ценовая зона > 2.5 & Год завершения строительства <= 2001.0 & Площадь > 37.54999923706055	rule	0,0261235
18	Год завершения строительства <= 1960.0 & Год завершения строительства <= 1972.5	rule	-0,008052
19	Ценовая зона > 2.5 & Год завершения строительства > 1972.5 & Ценовая зона > 5.5 & Год завершения строительства > 2001.0	rule	0,0951312
20	Год завершения строительства > 1960.0 & Ценовая зона <= 3.5 & Год завершения строительства <= 1972.5	rule	-0,0107919
21	Год завершения строительства > 2004.0 & Ценовая зона > 6.5 & Год завершения строительства > 1966.5	rule	0,0373943
22	Ценовая зона > 3.5 & Год завершения строительства > 1960.0 & Развитость дорожной сети (r=1000) <= 0.5337215960025787 & Год завершения строительства <= 1972.5	rule	-0,0573465
23	Год завершения строительства > 1972.5 & Ценовая зона <= 2.5	rule	-0,1177191

Если рассматривать модель с точки зрения статистической значимости, то на рисунке ниже представлено сравнение фактических и прогнозных значений. Если сравнивать
с результатами экспоненциальной регрессии, то облако имеет более эллипсоидную форму, вытянутую вдоль диагонали (следовательно, дисперсия ошибок меньше по сравнению
с экспоненциальной моделью), по-прежнему модель занижает высокие значения, однако, низкие значения предсказывает более точно.

Рисунок 3.11.82 - Сравнение фактических значений и прогнозных (RuleFit)

Так как RuleFit является слабо воспроизводимой моделью, то оценивать конечные результаты модели можно только на всех данных, без разделения на обучающую и тестовую выборки. Но в ходе исследования подобное разделение было выполнено для получения примерной оценки стабильности работы модели. В таблице ниже приведены основные характеристики, полученные при расчете RuleFit на всем наборе данных.

Таблица 3.11.27 - Основные показатели RuleFit

R-squared	MAE	Средняя ошибка аппроксимации
0,6	6350.401	0.072

Из таблицы выше видно, что коэффициент детерминации находится в пределах допустимых значений (0,6 и более), ошибка MAE и средняя ошибка аппроксимации ниже, чем для экспоненциальной регрессии, что говорит об улучшении качества прогноза.

Таким образом, финальная модель для определения удельного показателя кадастровой стоимости имеет вид:

где – Площадь;

– Этаж расположения объекта: первый;

– Год завершения строительства;

– Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков;

– Развитость дорожной сети (r=1000);

– Ценовая зона;

– коэффициенты правил из таблицы 3.11.26.

– бинарные переменные, принимающие значение 1 или 0 в зависимости
от того, выполняется ли соответствующее правило из таблицы 3.11.26.

Также к прогнозному значению удельного показателя стоимости применялись понижающие корректировки:

Корректировка на долю стоимости земельного участка в кадастровой стоимости жилых помещений (17,5 %);

Корректировка на долю площади общих помещений в площади здания (22,6 %).

Построение модели «Модель 1.1.5»

Все расчеты были выполнены с использованием высокоуровневого языка программирования Python и профильных подключаемых библиотек, в которых реализованы необходимые методы.

Модель «Модель 1.1.5» объединяет территории, не включенные в выше описанные модели, а именно населенные пункты Пожарского, Красноармейского, Тернейского, Дальнереченского, Кировского, Чугуевского, Кавалеровского, Ольгинского, Яковлевского, Спасского, Ханкайского, Хорольского, Черниговского, Анучинского, Партизанского, Лазовского, Пограничного, Октябрьского, Михайловского, Хасанского, Шкотовского, Надеждинского районов, а также города краевого подчинения Арсеньев, Дальнегорск, Дальнереченск, Лесозаводск, Партизанск, Спасск-Дальний, Большой Камень, Фокино.

Рисунок 3.11.83 - Визуализация зоны применения модели

Для построения модели было рассмотрено 7 532 объектов186 Исходное количество объектов 8207 (сделки и предложениия), далее исключались дублирующие объекты – если предложение и сделка совпадали по адресу, этажу расположения и площади, то из такой пары объектов оставлялась только сделка; если информация о сделке дублировалась несколько раз, то была оставлена только одна запись о подобной паре сделок : 2 737 объектов предложений и 4 795 объектов сделок. Согласно допущениям, описанным в подпункте 3.11.4.4, для объектов предложений была введена корректировка на торг, равная 8 %.

Также, как и в предыдущих моделях данные были рассмотрены в разрезе полугодий, чтобы проверить их однородность.

Рисунок 3.11.84 - Распределение удельного показателя стоимости по предложениям в зависимости
от полугодий

Рисунок 3.11.85 - Распределение удельного показателя стоимости по сделкам в зависимости от полугодий

Визуально, распределение данных, показанное на рисунках выше, выглядит схожим, что по сделкам, что по предложениям. С целью математического подтверждения были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок по полугодиям. Рассматривалась нулевая гипотеза о том, что средние значения выборок по полугодиям для предложений (сделок) равны. Соответственно, альтернативная гипотеза предполагает обратное. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . Если полученное расчетное значение больше обозначенного уровня , то нулевая гипотеза не может быть отвергнута, что говорит о том, что средние значения рассматриваемых выборок равны.

Для предложений расчетное p-value равно 0,002, для сделок – 3,92e-06. Оба значения меньше 0,01, что говорит о том, что нулевая гипотеза не может быть принята, следовательно, нельзя подтвердить равенстве средних значений выборок по полугодиям для предложений и сделок.

Однако, отказ от данных за первое полугодие и оставление данных только за второе, приведет к потере 33 % информации по рынку (количество данных за первое полугодие 2 476, за второе – 5 056), что является достаточно весомой его частью. По-видимому, разнородность связана с охватом достаточно большой территории, где могут присутствовать как более-менее активные рынки, например, Надеждинский район, территория вблизи г.Находка или г.Уссурийска, так и совсем неактивные, депрессивные – небольшие деревни, в которых наблюдается значительный отток населения. Поэтому было принято решение оставить все имеющиеся данные.

Поиск аномальных значений также проходил в несколько этапов.

Первый этап исключения выбросов

В ходе анализа было выявлено, что в рамках одного дома могут быть сделки, имеющие одинаковое значение удельного показателя стоимости, при этом площадь по ним также будет совпадать. Подобные сделки являются подозрительными, и чтобы нивелировать эффект массовой продажи одинаковых объектов, было принято решение исключить подобные случаи из рассмотрения (72 объекта), оставить только одну сделку из представленных групп.

Таблица 3.11.28 - Пример массовых сделок одинаковой площади в рамках одного дома

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости	Год постройки дома
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	1 937 600	32,6	59 436	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	1 937 600	32,6	59 436	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	1 937 600	32,6	59 436	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	1 937 600	32,6	59 436	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	1 937 600	32,6	59 436	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	2 285 613	32,6	70 111	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 114 000	32,6	95 521	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 356 200	32,6	102 951	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 356 200	32,6	102 951	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 356 200	32,6	102 951	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 356 200	32,6	102 951	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 356 200	32,6	102 951	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 356 200	32,6	102 951	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 356 200	32,6	102 951	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 112 000	32,6	126 135	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 152 000	32,6	127 362	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 336 200	48,6	89 222	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 102 200	48,6	104 984	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 025 500	48,9	102 771	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 131 300	48,9	104 935	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	2 009 000	49	41 000	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	2 968 000	49	60 571	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 035 000	49	102 755	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 141 000	49	104 918	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 141 000	49	104 918	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 141 000	49	104 918	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 621 000	49,1	114 481	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 966 400	49,2	100 943	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 966 400	49,2	100 943	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 966 400	49,2	100 943	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	4 966 400	49,2	100 943	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 376 000	49,2	109 268	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 140 000	49,4	104 049	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	5 868 500	56,5	103 867	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	3 390 700	76,7	44 207	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	7 856 500	76,7	102 432	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	8 270 000	76,7	107 823	2021
сделка	2189387.156231692_358948.8238977039	8 270 000	76,7	107 823	2021

Второй этап исключения выбросов

Согласно подпункту 2.5.5 Сведений о допущениях, использованных при определении кадастровой стоимости, массовая оценка производится без учета состояния внутренней отделки объекта. Однако, при анализе данных было отмечено, что в рамках одного дома могут находится объекты одинаковой площади с разными значениями удельного показателя стоимости, при этом разброс значений достаточно большой.

Таблица 3.11.29 - Пример разброса цен по объектам одинаковой площади в рамках одного дома

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	900 000	16	54 545
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	800 000	17	47 904
предложение	2263869.047143913_475284.8724495065	850 000	17	50 898
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	950 000	17	56 886
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	960 000	17	57 485
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	990 000	17	58 929
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 100 000	17	65 868
предложение	2263869.047143913_475284.8724495065	1 100 000	17	66 265
предложение	2263869.047143913_475284.8724495065	1 130 000	17	66 471
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	500 000	22	22 222
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 300 000	22	57 778
предложение	2263869.047143913_475284.8724495065	1 350 000	22	61 364
предложение	2263869.047143913_475284.8724495065	1 400 000	22	62 222
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 000 000	23	43 860
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 000 000	23	44 053
предложение	2263869.047143913_475284.8724495065	1 100 000	23	47 826
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 180 000	23	51 982
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 200 000	23	52 632
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 215 000	23	53 524
предложение	2263869.047143913_475284.8724495065	1 450 000	23	63 043
сделка	2263869.047143913_475284.8724495065	1 200 000	24	50 000

С целью нивелировать такое явление было принято решение оставить только те объекты, которые отклоняются не более чем на 10 % от среднего значения по группе. Под группой понимаются объекты, находящиеся в одном доме на средних этажах с одинаковой площадью. Остальные объекты были исключены из рассмотрения (1 136 объектов).

Третий этап исключения выбросов

Также в ходе отдельного рассмотрения небольших населенных пунктов, где рынок является неразвитым, было отмечено, что могут встречаться объекты, удельный показатель которых значительно отличается от общего среднего значения показателя по населенному пункту. Ниже представлен пример подобного явления на примере села Галенки.

Таблица 3.11.30 - Пример нетипичных значений в рамках населенного пункта

Тип объекта	Наименование населенного пункта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
сделка	галенки	2144570.54026709_467279.6488499919	300 000	41,5	7 229
сделка	галенки	2143063.146582219_463833.5301901007	1 200 000	53,4	22 472
сделка	галенки	2143063.146582219_463833.5301901007	1 350 000	53,4	25 281
сделка	галенки	2143090.650629735_463894.1899768076	800 000	31,6	25 316
предложение	галенки	2143090.650629735_463894.1899768076	1 300 000	47	26 553
сделка	галенки	2143470.108530791_463630.3551020157	1 443 392	47,2	30 580
сделка	галенки	2142989.380352833_463225.064683778	2 300 000	68,7	33 479
предложение	галенки	2142989.380352833_463225.0646837781	2 500 000	68,7	34 934
сделка	галенки	2143295.443832376_463815.3367294939	4 398 372	48,1	91 442

Из таблицы выше видно, что первая и последняя сделки являются аномальными для рассматриваемого населенного пункта. Первая сделка является заниженной, вторая – завышенной. С целью исключения подобных случаев в рамках каждого населенного пункта было построено распределение удельного показателя стоимости через график boxplot. Boxplot – это график, который используют в описательной статистике для компактного изображения распределение вероятностей. Подобный график удобен тем, что показывает основные характеристики случайной величины – медиану, нижний и верхний квартили, минимальное и максимальное значение и выбросы.

Рисунок 3.11.86 - Boxblot для удельного показателя стоимости на примере села Галенки

Из рисунка видно, что две обозначенные выше сделки определились boxplot как выбросы. Такой процесс был проделан для каждого населенного пункта (исключено 146 объектов).

Четвертый этап исключения выбросов

Последний этап исключения аномальных значений предполагал рассмотрение квартир внутри дома и сравнение их между собой. В ходе исследовательского анализа было выявлено, что в рамках одного дома квартиры с большей площадью могут продаваться
по стоимости меньшей, чем квартиры с более маленькой площадью в этом же доме.

Таблица 3.11.31 – Пример противоречия в данных: квартира с большей площадью по меньшей стоимости

Тип объекта	Идентификатор дома	Стоимость	Площадь	Удельный показатель стоимости
предложение	2451799.335614712_521567.0834006781	1 280 000	58,5	20 130
сделка	2451799.335614712_521567.0834006781	1 300 000	44,8	29 018
предложение	2451799.335614712_521567.0834006781	1 450 000	44,9	29 710

Из таблицы выше видно, что квартира площадью 58,5 кв.м имеет более низкое значение стоимости, чем квартиры площадью 44,8 и 44,9 кв.м, что является не совсем логичным. Единственным рациональным объяснением данного парадокса может быть разное состояние внутренней отделки квартир. Но так как данный фактор не учитывался при моделировании, такие ситуации нужно исключить. Вполне объяснима отрицательная зависимость удельного показателя стоимости от площади – с ростом площадь значение удельного показателя падает, однако, стоимость объекта в целом не должна падать с увеличением площади. С целью исключения подобного явления был реализован алгоритм, позволяющий идентифицировать подобные объекты в рамках одного дома и исключать те, которые
не соответствуют описанной выше логике (исключено 1 057).

После устранения аномальных значений распределения предложений и сделок имеют схожий вид и характеристики.

Рисунок 3.11.87 - Сравнение значений удельного показателя стоимости после удаления выбросов в разрезе типа объекта

В ходе исследовательского анализа не было выявлено какой-то определенной зависимости значения удельного показателя стоимости от площади. На рисунке ниже это подтверждается частными примерами нескольких населенных пунктов.

Рисунок 3.11.88 - Сравнение функций плотности вероятности распределений для выборки и генеральной совокупности для признаков, характеризующих стоимость от площади

Отсутствие подобной зависимости дает право упростить моделирование и перейти от прогнозирования значения удельного показателя стоимости квартиры к прогнозированию значения удельного показателя стоимости здания (многоквартирного дома). Единственно, необходимо исследовать зависимость удельного показателя стоимости от этажа расположения объекта. Если имеется статистически значимое различие в средних значениях выборок, то необходимо вводить корректировку на этаж расположения прежде, чем проводить усреднение значений по дому. На рисунке ниже представлено сравнение плотностей вероятности в зависимости от этажа расположения объекта.

Рисунок 3.11.89 - Распределение удельного показателя стоимости по аналогам в зависимости от этажа расположения объекта

Визуально можно заметить, что стоимость объектов, расположенных на первом этаже в значительной степени ниже среднего или последнего этажей. Что касается различий
в стоимости объектов, расположенных на средних этажах и последнем, то из рисунка сделать вывод о различиях средних значений не представляется возможным. Поэтому, с целью математического подтверждения были проверены статистические гипотезы о равенстве средних значений выборок по этажу расположения. Рассматривалась нулевая гипотеза
о том, что средние значения по выборкам объектов, расположенных на средних этажах
и по объектам, расположенных на первом этаже, равны (аналогичная гипотеза выдвигалась для сравнение средних по объектам, расположенным на средних этажах и объектам, расположенных на последнем этаже). Соответственно, альтернативная гипотеза предполагает обратное. Для проверки гипотезы о равенстве среднего двух генеральных совокупностей
по взятым из них выборкам, был применен тест Стьюдента. В качестве уровня значимости было выбрано значение . Если полученное расчетное значение больше обозначенного уровня , то нулевая гипотеза не может быть отвергнута, что говорит о том, что средние значения рассматриваемых выборок равны.

Для сравнения групп «первый-средний» расчетное p-value равно 3,893e-15, для групп «последний-средний» – 0,158. Из полученных результатов можно сделать вывод
о том, что имеется статистически значимая разница между средним значением по объектам, расположенным на первом этаже и объектам, расположенным на средних этажах, а статистически значимой разницы по объектам, расположенным на последнем этаже и средних – нет. Поэтому, прежде чем проводить усреднение удельного показателя стоимости по зданию вводилась корректировка на этаж расположения для объектов, расположенных на первом этаже. Корректировка рассчитывалась как соотношение удельного показателя стоимости объектов, расположенных на средних этажах к удельному показателю стоимости объектов, расположенных на первом этаже (расчетное значение корректировки равно 1,153). Таким образом, объекты, расположенные на первом этаже домножались на введенную корректировку, тем самым увеличивалось значение удельного показателя стоимости. После приведения значений к сравнимым величинам, был выполнен переход к средним значениям зданий (многоквартирного дома). Из 5 121 объектов квартир было сформировано 3 037 уникальных объектов зданий.

Дополнительно была рассмотрена зависимость усредненного удельного показателя стоимости от года постройки дома. Какой-то определенной зависимости обнаружено
не было. Частные случаи отдельных населенных пунктов, представленные ниже, это подтверждают.

Рисунок 3.11.90 - Сравнение функций плотности вероятности распределений для выборки и генеральной совокупности для признаков, характеризующих стоимость от года постройки

Исходя из того, что явной положительной зависимости от года постройки дома в рамках отдельных населенных пунктов выявлено не было, при этом из примеров, приведенных выше видно, что дисперсия усредненного удельного показателя по домам одного года постройки достаточно большая, то было принято решение провести дополнительный этап определения выбросов, который бы сохранял среднее значение уровня цен в населенном пункте, при этом отбрасывал бы нетипичные значения. Например, на рисунке ниже представлены примеры усредненных значений удельного показателя стоимости панельных домов, 70-х, 80-х годов постройки по г.Арсеньеву. Дома являются типичными, территориально расположены в одном месте, однако, видно, что дисперсия усредненного удельного показателя стоимости домов достаточно большая от 51 886 руб. до 103 539 руб.

Рисунок 3.11.91 - Пример разброса усредненного удельного показателя стоимости типичных домов
по г.Арсеньев

С целью нивелировать подобное явление, модельные данные были разделены по укрупненным возрастным категориям дома – «возраст дома более 73 лет» (то есть дома, построенные до 1950 года), «возраст дома от 23 до 73 лет» (то есть дома, построенные в период с 1950 до 2000 годов) и «возраст дома менее 23 лет» (то есть дома, построенные после 2000 года) и исключены внутри группы объекты, значение стоимости которых отклоняется от среднего значения по группе более чем на 15 % (исключено 1 751 объект). Подобное разделение по возрастной группе дома было выполнено с целью сохранения как старого фонда, так и выделения современных домов, свидетельствующих о возможном развитии территории.

Следующим шагом моделирования был выбор ценообразующих факторов (признаков). Отбор признаков – это методы и процедуры, которые позволяют автоматически или вручную выбрать подмножество конкретных признаков, полезных для построения модели. Большое число признаков не обязательно приводят к более качественным моделям. Нерелевантные признаки могут влиять на процесс обучения и приводить к переобучению, также включение в модель большого количества признаков может вести к усложнению ее интерпретации. Анализ на основе корреляционных исследований является наиболее популярным. Он позволяет выявить как достаточно значительные взаимосвязи между факторами, так и те факторы, которые вообще не коррелируют с другими и не несут полезной информации или отражают неверный экономический смысл. Для расчета корреляции между двумя непрерывными величинами используют коэффициент Пирсона. Он измеряет величину, с которой два признака линейно коррелируют друг с другом. Коэффициент измеряется от -1 до 1, при этом -1 означает полную линейную отрицательную связь, 1 – полную линейную положительную связь, 0 означает отсутствие линейной связи между переменными.

В качестве признаков были рассмотрены как качественные, так и количественные переменные. К качественным ценообразующим факторам в рамках рассматриваемой модели относился материал наружных стен здания.

Распределение усредненного по домам удельного показателя стоимости в зависимости от материала наружных стен здания показано на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.92 - Распределение усредненного по домам значения удельного показателя стоимости
в зависимости от материала наружных стен здания

Из «Рисунок 3.11.92» видно, что объекты с материалом наружных стен «деревянные», «из мелких бетонных блоков» имеют усредненное значение удельного показателя стоимости ниже, чем остальные группы, что свидетельствует о том, что данные признаки являются значимыми и должны быть включены в модель.

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) был рассчитан показатель «Количество социально значимых объектов в некотором радиусе». Для каждого объекта выборки было рассчитано количество социально значимых объектов в радиусе
300 м, 500 м и 1000 м. К социально значимым объектам были отнесены: детские сады, школы, больницы, автобусные остановки, торговые центры, супермаркеты, кафе и рестораны. Таким образом, был получен 21 фактор (кафе и рестораны были объединены). Далее, исходя из матрицы корреляции этих факторов и объясняемой переменной (Усредненный по домам удельный показатель стоимости), были отобраны те радиусы для объектов, где наблюдается наибольшее значение корреляции.

Рисунок 3.11.93 - Матрица корреляции по показателю "Количество социально значимых объектов, рассчитанных в некотором радиусе" и усредненного по дому показателя стоимости

Из матрицы корреляции видно, что наибольшую связь с объясняемой переменной имеют признаки «Кол-во детских садов (r = 1000)», «Кол-во автобусных остановок
(r = 1000)», «Кол-во больниц (r = 1000)», «Кол-во школ (r = 1000)», «Кол-во ТЦ (r = 1000)», «Кол-во супермаркетов (r = 1000)», «Кол-во кафе/ресторанов (r = 1000)».

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) были рассмотрен фактор «Среднесписочная численность работников» для формирования нового признака, отражающего долю рабочего населения. Фактор был получен как результат деления среднесписочной численности работников на численность населенного пункта. При факторном анализе была выявлена достаточно сильная корреляционная связь (около 0,66) между переменными «Доля рабочего населения» и «Среднемесячная заработная плата». С целью сохранения информации по обоим признакам было принято решение использовать их как входные факторы для формирования нового признака методом главных компонент («PCA_рабочая активность»). Метод главных компонент — это технология многомерного статистического анализа, используемая для сокращения размерности пространства признаков с минимальной потерей полезной информации. Метод используется для исключения мультиколлинеарности. Переменные, тесно коррелирующие между собой, заменяются без потери информативности главными компонентами. Математическая модель метода главных компонент может быть записана как187 Факторный анализ и категориальный метод главных компонент: сравнительный анализ и практическое применение для обработки результатов анкетирования / Е.Е. Фомина. – Тверь: Гуманитарный вестник №10, 2017 :

где – главная компонента (); – коэффициент, отражающий вклад переменной в главную компоненту ; – стандартизированная исходная переменная , ; – среднее значение переменной , – стандартное отклонение переменной .

Также в качестве дополнительного признака был рассмотрен фактор «Численность населенного пункта, деленная на расстояние до Владивостока по дорогам». С одной стороны, чем ближе населенный пункт расположен к административному центру Приморского края, тем больше должна быть стоимость объекта; с другой – необходимо учитывать численность населенного пункта: чем больше численность населенного пункта, тем больше стоимость объекта. Поэтому был рассмотрен фактор, агрегирующий два признака – отношение численности населенного пункта к расстоянию до Владивостока по дороге. Эконометрически данный фактор должен иметь положительную корреляцию с удельным показателем стоимости – чем больше численность населенного пункта и меньше расстояние до Владивостока, тем больше удельный показатель стоимости. Рисунок ниже показывает связь между введенным фактором и средним значением удельного показателя стоимости по дому.

Рисунок 3.11.94 - Зависимость усредненного по дому удельного показателя стоимости от признака «Численность деленное на расстояние до Владивостока по дорогам»

Видно, что в данных присутствует положительная линейная зависимость, однако, имеется достаточно большое скопление точек (большая дисперсия удельного показателя стоимости) при небольших значениях показателя «Численность/Расстояние». Поэтому, были рассмотрены варианты возведения в различные степени данного показателя. На рисунке ниже показана зависимость признака «Численность/Расстояние», возведенного в степень 1/3, и удельного показателя стоимости. Данный показатель степени обеспечивает наибольшее значение корреляции признака с целевой переменной.

Рисунок 3.11.95 - Зависимость усредненного по дому удельного показателя стоимости от признака «(Численность деленное на расстояние до Владивостока по дорогам), возведенное в степень (1/3)»

В соответствии с описанием ценообразующих факторов (пункт 3.7) были рассмотрен фактор «Ценовая зона». Ценовая зона – часть территории, в границах которой определены близкие по значению удельные показатели средних рыночных цен типовых объектов недвижимости. Ценовое зонирование проводилось с использованием специальных геостатистических методов, в результате которых формировалась карта ценовых уровней (о формировании фактора подробно описано в пункте 3.3). Для рассматриваемой территории была создана карта ценовых зон, диапазон значений которых определялся следующим образом:

0 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 0 до 17 269,4;

1 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 17 269,4 до 28 619,2;

2 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 28 619,2 до 36 078,5;

3 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 36 078,5 до 40 980,8;

4 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 40 980,8 до 48 440,1;

5 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 48 440,1 до 59 789,8;

6 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 59 789,8 до 77 059,3;

7 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 77 059,3 до 103 336,0;

8 ценовая зона: диапазон удельного показателя стоимости от 103 336,0 до 143 317,8.

В итоге для рассмотрения осталось 35 признаков, включающих признаки, описывающие территориальные особенности расположения объекта, так и признаки, позволяющие различать здания (многоквартирные дома) между собой – материал стен, год постройки дома, этажность дома

Рисунок 3.11.96 - Карта ценовых зон

Рисунок 3.11.97 - Матрица корреляции исходных признаков188 С целью сохранения визуального восприятия рисунка, факторы на нем приведены с сокращениями: «КРЦ» – культурно-развлекательный центр; «ИКЦ» – историко-культурный центр; «ДА» – деловая активность; «ж/д» – железнодорожная; «эколог. опасности» – экологической опасности; «отриц факторов» - отрицательно влияющие факторы, «ТЦ» - торговые центры.

Из матрицы корреляции выше видно, что в данных присутствует мультиколлинеарность. Например, признаки «Расстояние до детского сада (по прямой)», «Расстояние до поликлиники, больницы (по прямой)», «Расстояние до школы (по прямой)» обладают мультиколлинеарностью; в том числе и признаки, описывающие количество социально значимых объектов. Поэтому аналогично признаку «PCA_рабочая активность» были сформированы главные компоненты для переменных «Расстояние до детского сада (по прямой)», «Расстояние до поликлиники (по прямой)», «Расстояние до школы (по прямой) – «PCA_расстоние до соц знач объектов»
и переменные «Кол-во детских садов (r = 1000)», «Кол-во автобусных остановок (r = 1000)», «Кол-во ТЦ (r = 1000)», «Кол-во кафе/ресторанов (r = 1000)» были объединены в фактор «PCA_количество соц знач объектов».

После формирования главных компонент, исключения мультиколлинеарности, исключения незначимых признаков и признаков, противоречащих экономическому смыслу, было оставлено для рассмотрения 20 непрерывных переменных и 2 категориальные переменные (материал стен «деревянный» и «из мелких бетонных блоков»). Итоговая корреляционная матрица представлена ниже.

Рисунок 3.11.98 - Итоговая матрица корреляции189 С целью сохранения визуального восприятия рисунка, факторы на нем приведены с сокращениями: «КРЦ» – культурно-развлекательный центр; «ИКЦ» – историко-культурный центр; «ДА» – деловая активность; «ж/д» – железнодорожная; «эколог. опасности» – экологической опасности; «отриц факторов» - отрицательно влияющие факторы, «ТЦ» - торговые центры.

Согласно п.45.1.1 Методических указаний определение кадастровой стоимости сравнительным подходом осуществляется с применением статистических моделей, в том числе:

линейной (аддитивной):

степенной (мультипликативной):

экспоненциальной:

где – зависимая (объясняемая) переменная;

– факторы (объясняющие переменные);

– параметры (коэффициенты) регрессии.

Были рассмотрены все представленные выше модели и проведен их сравнительный анализ. Прежде чем переходить непосредственно к построению моделей и оценки их качества необходимо выполнить предобработку данных – определить признаки, участвующие в построении и провести их стандартизацию. Стандартизация переменных осуществлялась с использованием функции StandardScaler библиотеки sklearn. Отбор признаков может быть осуществлен по-разному, как исходя из теоретических предпосылок, так и с учетом предпосылок исследуемой области. Изначально, отбор признаков был выполнен с использованием метода SelectKBest библиотеки sklearn. Метод оценивает взаимосвязь предикторов с целевой переменной используя статистические тесты, позволяя отобрать соответственно заданное количество и долю наилучших по данному критерию признаков. В качестве статистического теста используется F-тест, который оценивает степень линейной зависимости между предикторами и целевой переменной. Однако, при построении модели на рассматриваемой территории важно учитывать два основных момента – необходимо выбирать факторы, описывающие местоположение самого населенного пункта в Крае и факторы, которые бы разделяли здания (многоквартирные дома) внутри каждого населенного пункта. При применении алгоритмических подходов учет подобной особенности является невозможным, для любого алгоритма признаки равны между собой и не несут какой-то смысловой нагрузки, потому что отбор происходит только с учетом их влияния на целевую переменную. Для исключения подобного явления было принято решение выбирать факторы, которые будут участвовать в моделировании исходя из экспертной оценки и итоговой матрицы корреляции. Ниже представлено описание построения всех трех моделей, рекомендуемых Методическими указаниями.

Линейная модель

Для построения модели были выбраны следующие факторы, характеризующие населенный пункт в целом:

«Расстояние до администрации ГО (по прямой)»;

«Расстояние до администрации Владивостока (по дорогам)»;

«Расстояние до ж/д станции (по прямой)»;

«Расстояние до морского побережья (по прямой)»;

«(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)»;

«Ценовая зона»;

«Доля новых домов в населенном пункте»;

и факторы, характеризующие индивидуальные особенности дома внутри населенного пункта:

«Год завершения строительства»;

«PCA_кол-во соц знач объектов».

Так как модель линейная, то существует вероятность получения отрицательных прогнозных значений для отдаленных территорий Края. Для минимизации подобных рисков признаки, связанные с расстоянием, были прологарифмированны, тем самым было выполнено сжатие диапазона значений признаков (сформированы новые признаки «Расстояние до администрации ГО_log», «Расстояние до администрации Владивостока (по дорогам)_log», «Расстояние до ж/д станции (по прямой)_log», «Расстояние до морского побережья (по прямой)_log»). Также фактор «Год завершения строительства» был преобразован в категориальную переменную:

Год завершения строительства дома до 1929 года – 0 группа;

Год завершения строительства дома от 1930 до 1939 года – 1 группа;

Год завершения строительства дома от 1940 до 1949 года – 2 группа;

Год завершения строительства дома от 1950 до 1959 года – 3 группа;

Год завершения строительства дома от 1960 до 1964 года – 4 группа;

Год завершения строительства дома от 1965 до 1969 года – 5 группа;

Год завершения строительства дома от 1970 до 1974 года – 6 группа;

Год завершения строительства дома от 1975 до 1979 года – 7 группа;

Год завершения строительства дома от 1980 до 1984 года – 8 группа;

Год завершения строительства дома от 1985 до 1989 года – 9 группа;

Год завершения строительства дома от 1990 до 1994 года – 10 группа;

Год завершения строительства дома от 1995 до 1999 года – 11 группа;

Год завершения строительства дома от 2000 до 2004 года – 12 группа;

Год завершения строительства дома от 2005 до 2009 года – 13 группа;

Год завершения строительства дома от 2010 до 2014 года – 14 группа;

Год завершения строительства дома от 2015 до 2019 года – 15 группа;

Год завершения строительства дома после 2020 года – 16 группа.

Подобное деление было выполнено из предположения, что скорость изменения значения удельного показателя стоимости может быть несопоставима с каждым годом строительства, а иметь характер изменения более ступенчатый – здания (многоквартирные дома) примерно одних годов постройки при прочих равных характеристиках имеют одинаковый удельный показатель стоимости.

Перед применением модели данные были стандартизированы, с использованием расчетных значений среднего и стандартного отклонения для обучающей выборки.

Таблица 3.11.32 - Характеристики признаков, используемые для стандартизации данных

Признак	Среднее значение	Стандартное отклонение
Расстояние до администрации (по прямой)_log	7,7520	1,6028
Расстояние до администрации Владивостока (по дорогам)_log	12,1967	0,5487
Год завершения строительства дома (группа)	7,3281	2,5817
Расстояние до ж/д станции (по прямой)_log	8,9115	1,6264
Расстояние до морского побережья (по прямой)_log	10,2216	2,1056
(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)	0,4448	0,1685
Ценовая зона	3,9533	1,8763
Доля новых домов в населенном пункте	0,0186	0,0348

С целью получения валидных результатов оценки модели данные были разделены
на две подвыборки – обучающую и тестовую. Обучающая выборка используется непосредственно для обучения модели, тестовая выборка – для получения оценки прогнозных свойств модели на новых данных, т.е. данных, которые не были использованы для обучения модели. Как правило, обучающая выборка составляет 75-80 % от объема исходных данных, хотя каких-то строгих правил в этом отношении не существует. В данном случае размер обучающей выборки был принят равным 80 % от исходного количества данных. Результаты обучения модели показаны на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.99 - Результаты линейной регрессионной модели на обучающих данных

Из рисунка выше видно, что коэффициенты при переменных, включенных в модель, являются статистически значимыми (p-value меньше выбранного уровня статистической значимости ). Факторы имеют экономически правильные знаки, совпадающие с матрицей корреляции. Построенное уравнение в целом также является значимым (Prob(F-statistic) около 0). Коэффициент детерминации равен 0,846, что говорит о высокой объясняющей способности модели, при этом скорректированный коэффициент детерминации незначительно отличается от не скорректированного, что говорит о том, что в модель не были включены мало информативные, лишние факторы. Статистика Durbin-Watson находится в пределах от 1,5 до 2,5 (расчетное значение равно 2,033), что говорит об отсутствии автокорреляции в остатках модели. Расчетное значение статистики Condition Number равно 4,08, что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности переменных.

Также основными предпосылками использования линейной регрессии являются нулевое математическое ожидание остатков (в нашем случае расчетное значение равно
-3,16e-11) и постоянность дисперсии случайной составляющей, это можно увидеть визуально из графика ниже. Остатки модели распределены равномерно, без возможности выделения какой-либо тенденции.

Рисунок 3.11.100 - Проверка остатков регрессии на гомоскедастичность

Однако, значение p-value по статистике Жака-Бера меньше 0,05, то есть остатки модели ненормально распределены, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок.

Для проверки достоверности полученных результатов модель были применена к тестовому набору данных. Сводная сравнительная информация по модели для тестовой
и обучающей выборок представлена в таблице ниже.

Таблица 3.11.33 - Основные показатели модели (сравнение результатов на обучающей и тестовой выборках)

R-squared train dataset	R-squared test dataset	MAE train dataset	MAE test dataset	Средняя ошибка аппроксимации train dataset	Средняя ошибка аппроксимации test dataset
0,846	0,843	7 284,93	7 427,06	15,59 %	17,15 %

Из таблицы видно, что в целом полученные показатели оценки качества модели для обучающего и тестового набора данных сравнимы между собой. Нет особых скачков в изменении каких-либо показателей.

На рисунке ниже показано сравнение прогнозного и фактического значений удельного показателя стоимости на тестовой выборке. В идеальном случае, скопление точек должно иметь вид эллипса, вытянутого вдоль диагональной линии, это бы означало, что предсказания совпадает с фактическими значениями с наименьшей дисперсией в прогнозе. Из рисунка можно сделать вывод, что дисперсия прогнозных значений достаточно низкая
и целом модель неплохо справляется с задачей прогнозирования.

Рисунок 3.11.101 - Сравнение фактических значений и прогнозных на тестовой выборке

Стоит отметить, что из факторов, различающих здания (многоквартирные дома) между собой, был включен в модель только фактор «Год завершения строительства», при этом материал стен учтен не был, хотя исследовательский анализ выше подтверждает необходимость включения материала стен «деревянный» и «из мелких бетонных блоков». При попытке включить данные факторы в модель терялась ее статистическая значимость.

Также, в ходе применения модели к объектам оценки были получены отрицательные значения в прогнозе для отдаленных населенных пунктов Приморского края – пгт.Восток, с.Молодежное (возможность появления такого события было рассмотрено выше; были предприняты меры для снижения риска возникновения подобной ситуации, однако обеспечить полное устранение не удалось). Это является недостатком данной модели и поэтому она не может быть использована для дальнейшего проведения оценки.

Степенная (мультипликативная) модель

К модели, имеющей исходный вид:

Было применено логарифмическое преобразование обеих частей уравнения. Тогда модель будет иметь вид:

Построенная модель фактически повторяет вышеописанную линейную модель, за исключением левой части уравнения.

Для построения модели были выбраны следующие факторы, характеризующие населенный пункт в целом:

«Расстояние до администрации ГО (по прямой)»;

«Расстояние до ж/д станции (по прямой)»;

«Расстояние до морского побережья (по прямой)»;

«(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)»;

«Ценовая зона»;

и факторы, характеризующие индивидуальные особенности дома внутри населенного пункта:

«Год завершения строительства»;

«Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков»;

«Материал наружных стен: деревянные».

Согласно описанной выше модели к целевой переменной и непрерывным объясняющим переменным было применено логарифмическое преобразование. Стоит отметить, что в отличии от линейной модели в текущую модель были добавлены факторы, отличающие старый фонд – материал стен «деревянные», «из мелких бетонных блоков». Но добавление их как самостоятельных факторов приводит к потери статистической значимости модели, поэтому было принято решение объединить признаки в один, фактически фактор означал что рассматриваемое здание (многоквартирный дом) является построенным либо из дерева, либо из мелких бетонных блоков. В целом это не нарушает правил эконометрического построения моделей, так как допускается любое преобразование исходных факторов в рамках математических законов. Однако подобное преобразование не дает четкого различия между объектами, построенными из дерева и объектами, построенными из мелкого бетонного блока, а только свидетельствует о том, что фактор должен снижать результат прогноза. Бинарные (материал стен) и категориальные («Ценовая зона», «Год завершения строительства») переменные не были подвержены процедуре логарифмирования, в силу особой специфики типов и потери интерпретируемости. Также признак «(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)» не был прологарифмирован в силу того, что фактор является расчетным, некоторые населенные пункты находятся на грани исчезновения, и найти точный показатель численности не представляется возможным, поэтому расчетное значение численности по таким населенным пунктам было взято равное нулю (например, с.Маячное Хасанского района). Исходя из этого фактор «(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)» равен нулю. Логарифм нуля не определен. Построение модели с неопределенными значениями невозможно, также теряется интерпретируемость значений.

Перед применением модели данные были стандартизированы, с использованием расчетных значений среднего и дисперсии для обучающей выборки.

Таблица 3.11.34 - Характеристики признаков, используемые для стандартизации данных

Признак	Среднее значение	Стандартное отклонение
Расстояние до администрации (по прямой)_log	7,7520	1,6028
Год завершения строительства (группа)	7,3281	2,5817
Расстояние до ж/д станции (по прямой)_log	8,9115	1,6264
Расстояние до морского побережья (по прямой)_log	10,2216	2,1056
(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)	0,4448	0,1685
Ценовая зона	3,9533	1,8763

С целью получения валидных результатов оценки модели данные были разделены на две подвыборки – обучающую и тестовую. Обучающая выборка используется непосредственно для обучения модели, тестовая выборка – для получения оценки прогнозных свойств модели на новых данных, т.е. данных, которые не были использованы для обучения модели. Как правило, обучающая выборка составляет 75-80 % от объема исходных данных, хотя каких-то строгих правил в этом отношении не существует. В данном случае размер обучающей выборки был принят равным 80 % от исходного количества данных. Результаты обучения модели показаны на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.102 - Результаты степенной модели на обучающих данных

Из рисунка выше видно, что коэффициенты при переменных, включенных в модель, являются статистически значимыми (p-value меньше выбранного уровня статистической значимости ). Факторы имеют экономически правильные знаки, совпадающие с матрицей корреляции. Построенное уравнение в целом также является значимым (Prob(F-statistic) около 0). Коэффициент детерминации равен 0,866, что говорит о высокой объясняющей способности модели, при этом скорректированный коэффициент детерминации незначительно отличается от не скорректированного, что говорит о том, что в модель не были включены мало информативные, лишние факторы. Статистика Durbin-Watson находится в пределах от 1,5 до 2,5 (расчетное значение равно 2,041), что говорит об отсутствии автокорреляции в остатках модели. Расчетное значение статистики Condition Number равно 7,65, что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности переменных.

Также основными предпосылками использования линейной регрессии являются нулевое математическое ожидание остатков (в нашем случае расчетное значение равно 6,044e-15) и постоянность дисперсии случайной составляющей, это можно увидеть визуально из графика ниже. Остатки модели распределены равномерно, без возможности выделения какой-либо тенденции.

Рисунок 3.11.103 - Проверка остатков регрессии на гомоскедастичность

Однако, значение p-value по статистике Жака-Бера меньше 0,05, то есть остатки модели ненормально распределены, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок.

Для проверки достоверности полученных результатов модель были применена к тестовому набору данных. Сводная сравнительная информация по модели для тестовой и обучающей выборок представлена в таблице ниже.

Таблица 3.11.35 - Основные показатели модели (сравнение результатов на обучающей и тестовой выборках)

R-squared train dataset	R-squared test dataset	MAE train dataset	MAE test dataset	Средняя ошибка аппроксимации train dataset	Средняя ошибка аппроксимации test dataset
0,866	0,85	6 862,61	7 467,65	14,51 %	16,17 %

Из таблицы видно, что в целом полученные показатели оценки качества модели для обучающего и тестового набора данных сравнимы между собой. Нет особых скачков в изменении каких-либо показателей.

На рисунке ниже показано сравнение прогнозного и фактического значений удельного показателя стоимости на тестовой выборке. В идеальном случае, скопление точек должно иметь вид эллипса, вытянутого вдоль диагональной линии, это бы означало, что предсказания совпадает с фактическими значениями с наименьшей дисперсией в прогнозе. Из рисунка можно сделать вывод, что дисперсия прогнозных значений достаточно низкая
и целом модель неплохо справляется с задачей прогнозирования.

Рисунок 3.11.104 - Сравнение фактических значений и прогнозных на тестовой выборке

Экспоненциальная модель

К модели, имеющей исходный вид:

Было применено логарифмическое преобразование обеих частей уравнения. Тогда модель будет иметь вид:

Для построения модели были выбраны следующие факторы, характеризующие населенный пункт в целом:

«Расстояние до администрации ГО (по прямой)»;

«Расстояние до морского побережья (по прямой)»;

«(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)»;

«Ценовая зона»;

и факторы, характеризующие индивидуальные особенности дома внутри населенного пункта:

«Год завершения строительства»;

«Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков»;

«Материал наружных стен: деревянные».

Перед применением модели данные были стандартизированы, с использованием расчетных значений среднего и дисперсии для обучающей выборки.

Таблица 3.11.36 - Характеристики признаков, используемые для стандартизации данных

Признак	Среднее значение	Стандартное отклонение
Расстояние до администрации (по прямой)	7 380,98	11 582,84
Год завершения строительства	1 978,41	13,37
Расстояние до морского побережья (по прямой)	83 011,53	75 312,69
(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)	0,4448	0,1685
Ценовая зона	3,9533	1,8763

С целью получения валидных результатов оценки модели данные были разделены на две подвыборки – обучающую и тестовую. Обучающая выборка используется непосредственно для обучения модели, тестовая выборка – для получения оценки прогнозных свойств модели на новых данных, т.е. данных, которые не были использованы для обучения модели. Как правило, обучающая выборка составляет 75-80 % от объема исходных данных, хотя каких-то строгих правил в этом отношении не существует. В данном случае размер обучающей выборки был принят равным 80 % от исходного количества данных. Результаты обучения модели показаны на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.105 - Результаты экспоненциальной модели на обучающих данных

Из рисунка выше видно, что коэффициенты при переменных, включенных в модель, являются статистически значимыми (p-value меньше выбранного уровня статистической значимости ). Факторы имеют экономически правильные знаки, совпадающие с матрицей корреляции. Построенное уравнение в целом также является значимым (Prob(F-statistic) около 0). Коэффициент детерминации равен 0,854, что говорит о высокой объясняющей способности модели, при этом скорректированный коэффициент детерминации незначительно отличается от не скорректированного, что говорит о том, что в модель не были включены мало информативные, лишние факторы. Статистика Durbin-Watson находится в пределах от 1,5 до 2,5 (расчетное значение равно 2,072), что говорит об отсутствии автокорреляции в остатках модели. Расчетное значение статистики Condition Number равно 16,3, что свидетельствует о возможности наличия мультиколлинеарности переменных. Однако, при расчете показателя инфляции дисперсии VIF, мультиколлинеарность переменных не была подтверждена (показатель VIF для всех признаков меньше 10):

Таблица 3.11.37 - Расчет значений VIF для переменных, включенных в модель

Переменная	VIF
Расстояние до администрации (по прямой)	1,597708
Год завершения строительства	1,054532
Расстояние до морского побережья (по прямой)	1,132823
(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)	1,852495
Ценовая зона	1,597033
Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков	1,061001
Материал наружных стен: деревянные	1,025806

Также основными предпосылками использования линейной регрессии являются нулевое математическое ожидание остатков (в нашем случае расчетное значение равно
-3,35e-15) и постоянность дисперсии случайной составляющей, это можно увидеть визуально из графика ниже. Остатки модели распределены равномерно, без возможности выделения какой-либо тенденции.

Рисунок 3.11.106 - Проверка остатков регрессии на гомоскедастичность

Однако, значение p-value по статистике Жака-Бера меньше 0,05, то есть остатки модели ненормально распределены, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок.

Для проверки достоверности полученных результатов модель были применена к тестовому набору данных. Сводная сравнительная информация по модели для тестовой и обучающей выборок представлена в таблице ниже.

Таблица 3.11.38 - Основные показатели модели (сравнение результатов на обучающей и тестовой выборках)

R-squared train dataset	R-squared test dataset	MAE train dataset	MAE test dataset	Средняя ошибка аппроксимации train dataset	Средняя ошибка аппроксимации test dataset
0,854	0,841	7 094,30	7 370,12	15,05 %	14,86 %

Из таблицы видно, что в целом полученные показатели оценки качества модели для обучающего и тестового набора данных сравнимы между собой. Нет особых скачков в изменении каких-либо показателей.

На рисунке ниже показано сравнение прогнозного и фактического значений удельного показателя стоимости на тестовой выборке. В идеальном случае, скопление точек должно иметь вид эллипса, вытянутого вдоль диагональной линии, это бы означало, что предсказания совпадает с фактическими значениями с наименьшей дисперсией в прогнозе. Из рисунка можно сделать вывод, что дисперсия прогнозных значений достаточно низкая
и целом модель неплохо справляется с задачей прогнозирования.

Рисунок 3.11.107 - Сравнение фактических значений и прогнозных на тестовой выборке

По рассмотренным выше моделям можно сформировать общую сравнительную таблицу эффективности.

Таблица 3.11.39 - Сравнительная таблица результативности моделей

Модель	R-squared train dataset	R-squared test dataset	MAE train dataset	MAE test dataset	Средняя ошибка аппроксимации train dataset	Средняя ошибка аппроксимации test dataset
Линейная модель	0,846	0,843	7 284,93	7 427,06	15,59 %	17,15 %
Степенная (мультипликативная) модель	0,866	0,85	6 862,61	7 467,65	14,51 %	16,17 %
Экспоненциальная модель	0,854	0,841	7 094,30	7 370,12	15,05 %	14,86 %

Из таблицы выше видно, что все три построенных модели обладают сравнимыми друг с другом характеристиками. Линейная модель не может быть использован по причине прогнозирования для отдаленных населенных пунктов отрицательных значений. Степенная модель учитывает материал внешней отделки стен по агрегированному признаку, что также может быть рассмотрено как недостаток модели, так как из исследовательского анализа, проведенного выше, видно, что хотя средний удельный показатель стоимости для признаков «Материал наружных стен: деревянные» и «Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков» значительно ниже прочих материалов, тем не менее они различаются между собой, поэтому предпочтительнее должны быть включены в модель как два самостоятельных признака. Также стоит отметить, что экспоненциальная модель имеет меньшее различие между средними ошибками аппроксимации на обучающем и тестовом наборе данных, что говорит о стабильности работы модели. Ещё одним фактором в пользу выбора экспоненциальной модели было более точное предсказание удельного показателя стоимости для отдаленных населенных пунктов. Если линейная модель не может учесть разброс расстояний и может предсказывать отрицательные значения стоимости, то степенная модель, наоборот, имеет тенденцию прогнозировать завышенные значения. В данном случае, выбор экспоненциальной модели видится оптимальным решением. Таким образом, в качестве итоговой модели была выбрана экспоненциальная. Итоговые характеристики модели, обученной на всем наборе данных, показаны на рисунке ниже.

Рисунок 3.11.108 - Результаты экспоненциальной модели на всем наборе данных

Из рисунка выше видно, что коэффициенты при переменных, включенных в модель, являются статистически значимыми (p-value меньше выбранного уровня статистической значимости ). Факторы имеют экономически правильные знаки, совпадающие с матрицей корреляции. Построенное уравнение в целом также является значимым (Prob(F-statistic) около 0). Коэффициент детерминации равен 0,854, что говорит о высокой объясняющей способности модели, при этом скорректированный коэффициент детерминации незначительно отличается от не скорректированного, что говорит о том, что в модель не были включены мало информативные, лишние факторы. Статистика Durbin-Watson находится в пределах от 1,5 до 2,5 (расчетное значение равно 2,033), что говорит об отсутствии автокорреляции в остатках модели. Расчетное значение статистики Condition Number равно 16,5, что свидетельствует о возможности наличия мультиколлинеарности переменных. Однако, при расчете показателя инфляции дисперсии VIF, мультиколлинеарность переменных не была подтверждена (показатель VIF для всех признаков меньше 10):

Таблица 3.11.40 - Расчет значений VIF для переменных, включенных в модель

Переменная	VIF
Расстояние до администрации (по прямой)	1,585561
Год завершения строительства	1,05838
Расстояние до морского побережья (по прямой)	1,129072
(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)	1,839162
Ценовая зона	1,626213
Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков	1,067006
Материал наружных стен: деревянные	1,03023

Также основными предпосылками использования линейной регрессии являются нулевое математическое ожидание остатков (в нашем случае расчетное значение равно
1,01e-14) и постоянность дисперсии случайной составляющей, это можно увидеть визуально из графика ниже. Остатки модели распределены равномерно, без возможности выделения какой-либо тенденции.

Рисунок 3.11.109 - Проверка остатков регрессии на гомоскедастичность

Однако, значение p-value по статистике Жака-Бера меньше 0,05, то есть остатки модели ненормально распределены, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок.

Таким образом, финальная модель для определения удельного показателя кадастровой стоимости имеет вид:

где – «Расстояние до администрации (по прямой)»,

– «Год завершения строительства»,

– «Расстояние до морского побережья (по прямой)»,

– «(Численность НП/Расстояние до Владивостока (по дорогам))^(1/3)»,

– «Ценовая зона»,

– «Материал наружных стен: из мелких бетонных блоков»,

– «Материал наружных стен: деревянные».

Все признаки участвуют в модели в стандартизированном виде.

Также к прогнозному значению удельного показателя стоимости применялись понижающие корректировки:

корректировка на долю стоимости земельного участка в кадастровой стоимости жилых помещений (17,5 %);

корректировка на долю площади общих помещений в площади здания (22,6 %).

Построение модели «Модель 1.2.1» для расчета кадастровой стоимости помещений для коммерческого назначения

Все расчеты были выполнены с использованием высокоуровневого языка программирования Python и профильных подключаемых библиотек, в которых реализованы необходимые методы.

Модель 1.2.1 включает в себя г. Владивосток.

Рисунок 3.11.110 – Визуализация зоны применения модели 1.2.1

Для построения модели было использовано 1389 объектов.

Изначальное построение модели было выполнено согласно п.45.1.1 Методических указаний, а именно использована линейная модель. Согласно предпосылкам теоремы Гаусса-Маркова, объясняемая переменная должна иметь распределение близкое к нормальному. На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости, используемого в линейной модели и распределение логарифма удельного показателя стоимости, используемого для степенной и экспоненциальной моделей.

Рисунок 3.11.111 – Распределение удельного показателя цены предложения по 1.2.1

Рисунок 3.11.112 – Распределение логарифма удельного показателя цены предложения по 1.2.1

Анализ выборки

В ходе подготовки данных было выявлено 307 объектов-аналогов без точного описания их местоположения (информации по адресу в тексте объявления недостаточно для точного установления местоположения объекта). Следовательно, выполнить географическую привязку подобных объектов не представляется возможным.

Для увеличения репрезентативности в изначальную выборку были добавлены помещения коммерческого назначения и в нежилых зданиях, при этом, среди них встречаются помещения с нетипичной площадью.

Объекты площадью менее 10 кв. м. чаще всего являются помещениями хозяйственного назначения или назначение которых не определено. В связи с тем, что подобные помещения нетипичны для рассматриваемого сегмента, отличаются иными факторами ценообразования, было принято решение исключить их. Всего было исключено 19 объектов.

Объектами оценки для данной модели являются нежилые помещения в жилых многоквартирных домах. Как правило, такие помещения имеют небольшую площадь (400 кв. м и менее). Так как данные объекты несопоставимы с объектами оценки, было принято решение их исключить. Всего было исключено 125 объектов.

Идентификация и удаление выбросов

Важным этапом предобработки данных является удаление аномальных значений, так как их наличие в данных может влиять на качество построенной модели. В статистике аномальными значениями или выбросами принято считать значения, которые сильно отличаются от других. Появление подобных значений может быть вызвано как некорректным вводом, так и являться результатом сильной изменчивости данных. Удаление аномальных значений происходило в несколько этапов.

Первый этап удаления выбросов

Следующим этапом удаления выбросов был анализ распределения по удельному показателю цены. На рисунке 3.11.111 виден выраженный хвост вправо, означающий наличие объектов с удельной ценой, существенно превышающей уровень удельной цены остальных объектов в выборке. Это может объясняться несколькими причинами. Одна из возможных причин – это объективная характеристика рынка, и данные объекты стоят дороже в силу действия определенного набора факторов.

Ниже представлено изображение, на котором на карту г. Владивостока нанесены все объекты выборки, при этом оранжевым цветом выделены те объекты, удельная стоимость которых превышает 200 000 рублей за квадратный метр. Как видим, большая часть таких объектов расположена в центральной части города, в пределах исторического центра (улицы Светланская до остановки Луговой, Алеутская, Океанский проспект до кольца Первой речки, начало Эгершельда). В остальных районах подобные объекты представлены единичными выбросами.

Рисунок 3.11.113 – Объекты с удельным показателем стоимости более 200 тысяч

В указанных выше районах преобладает нежилая застройка: это либо здания старого фонда в историческом центре города, административные здания советской постройки, либо современные здания бизнес-центров, возникшие в центральной части города в результате точечной застройки. Таким образом, можно сделать вывод, что большая часть подобных объектов расположена именно в нежилых зданиях и в меньшей степени сопоставима с оцениваемыми объектами. Более того, оставление данных наблюдений в выборке может сместить итоговую оценку вверх. В связи с этим было принято решение удалить данные объекты из выборки.

Второй этап удаления выбросов

Выбросами называются наблюдения, которые значительно отклоняются от среднего значения выборки. Свойство статистических методов, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, называется робастность. Модель линейной регрессии не обладает данным свойством, поэтому перед моделированием необходимо определить нетипичные значения по объясняемой переменной, то есть какие значения стоимости аналогов не являются типичными.

Так как класс зонирования по территории распределяется в соответствии с ценой, стоимость помещений, принадлежащих одному классу, должны иметь примерно одинаковые значения. В каждом полученном классе определялся 25й и 75й квантиль, исходя из которых можно было бы сделать вывод о том, является ли рассматриваемое значение аналога выбросом. Математически это может быть записано следующим образом:

где – значение объекта, – нижняя граница IQR коридора, – верхняя граница IQR коридора, при это границы рассчитываются следующим образом:

где – 25й и 75й квантили значение по признаку ;

Объекты, принадлежащие одной Ценовой зоне, были сгруппированы и при помощи IQR-коридора были удалены записи с нетипичным удельным показателем стоимости. После удаления подобных объектов (230 элементов) распределение целевой переменной стало более похожим на нормальное.

Рисунок 3.11.114 – Распределение удельного показателя цены предложения по 1.2.1 после удаления выбросов

После прохождения всех этапов удаления выбросов, распределение удельного показателя стоимости и логарифма удельного показателя стоимости, стали ближе к нормальному. Расчётные значения p-value, стали ближе к пороговому значению (0,05).

Анализ ценообразующих факторов их преобразование.

В соответствии с главами 3.5, 3.6, для построения статистических моделей были выбраны факторы, связанные с местоположением и собственными характеристиками помещения.

Отбор признаков – это методы и процедуры, которые позволяют автоматически или вручную выбрать подмножество конкретных признаков, полезных для построения модели. Большое число признаков не обязательно приводят к более качественным моделям. Нерелевантные признаки могут влиять на процесс обучения и приводить к переобучению, также включение в модель большого количества признаков может вести к усложнению ее интерпретации. Анализ на основе корреляционных исследований является наиболее популярным. Он позволяет выявить как достаточно значительные взаимосвязи между факторами, так и те факторы, которые вообще не коррелируют с другими и не несут полезной информации или отражают неверный экономический смысл. Для расчета корреляции между двумя непрерывными величинами используют коэффициент Пирсона. Он измеряет величину, с которой два признака линейно коррелируют друг с другом. Коэффициент измеряется от -1 до 1, при этом -1 означает полную линейную отрицательную связь, 1 – полную линейную положительную связь, 0 означает отсутствие линейной связи между переменными.

Для предварительного отбора ценообразующих факторов была построена матрица корреляции, в результате анализа которой были отобраны факторы, оказывающие наибольшее влияние на объясняемую переменную. После этого факторы были проанализированы, для части факторов проведена.

Ценовая зона

На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости в зависимости от значения ценовой зоны.

Рисунок 3.11.115 - Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от ценовой зоны объекта

Таблица 3.11.41 - Количество наблюдений и среднее значение распределения по выборкам в зависимости от ценовой зоны

Материал наружных стен	Количество объектов для моделирования	Среднее значение по выборке
Ценовая зона: 3	24	80 121
Ценовая зона: 4	113	76 291
Ценовая зона: 5	143	87 291
Ценовая зона: 6	49	92 127
Ценовая зона: 7	71	100 123
Ценовая зона: 8	102	105 371
Ценовая зона: 9	76	107 612

В ходе статистического исследования данных, выяснилось, что количество данных для «ценовой зоны 3» недостаточно, для того чтобы включить фактор в модель. Объекты
из ценовой зоны 3 было решено включить в ценовую зону 4. На рисунке ниже представлено распределение удельных показателей стоимости после преобразования.

Рисунок 3.11.116 – Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от ценовой зоны объекта после преобразования

Так же можно отметить, что средние значения удельного показателя стоимости
по выделенным ценовым зонам различаются достаточно, чтобы включить данные факторы в предварительный список факторов модели.

Состояние отделки помещения

На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости в зависимости от состояния отделки помещения.

Рисунок 3.11.117 - Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от состояния отделки помещения

Таблица 3.11.42 - Общая информация по выборкам в зависимости от состояния отделки помещения

Состояние отделки помещения	Количество объектов для моделирования	Среднее значение по выборке
Аварийное / Без отделки	93	84 569
Неудовлетворительное	28	88 449
Удовлетворительное	32	78 453
Хорошее	145	87 867
Отличное	277	98 322

Из таблицы 3.11.42 видно, что среднее значение удельного показателя стоимости объектов с состоянием отделки от «Неудовлетворительное» до «Хорошее» значительно отличается от среднего значения удельного показателя стоимости объектов с состоянием отделки помещения «Отличное», поэтому было решено преобразовать категориальный фактор «Состояние отделки помещения» в бинарный фактор «Состояние отделки помещения: Отличное».

После фильтрации данных производилось исследование факторов на наличие мультиколлинеарности. Ниже представлена матрица корреляции, для всех количественных факторов, анализируемых в ходе построения модели. Важно отметить, что все «Расстояния» посчитаны по прямой. Так же в матрице присутствуют прологарифмированные факторы, они необходимы для использования в степенной модели.

Рисунок 3.11.118 – Корреляционная матрица для количественных факторов

Построение регрессионных моделей

Регрессионные модели будут строиться при помощи класса OLS, модуля statsmodels. В рассматриваемом случае отбор признаков происходил с использованием метода SelectKBest библиотеки sklearn. Метод оценивает взаимосвязь предикторов с целевой переменной используя статистические тесты, позволяя отобрать соответственно заданное количество и долю наилучших по данному критерию признаков. В качестве статистического теста используется F-тест, который оценивает степень линейной зависимости между предикторами и целевой переменной.

В рамках рассматриваемой задачи было выбрано 7 наиболее значимых факторов методом SelectKBest:

Этаж расположения: Цоколь подвал

Площадь

Ценовая зона: 5

Ценовая зона: 6

Ценовая зона: 7

Ценовая зона: 8

Ценовая зона: 9

После отбора факторов, были построены статистические модели и было решено остановиться на экспоненциальной модели, так как она показывает наилучший результат.

Таблица 3.11.43 - Общая информация по различным статистическим моделям

Линейная модель	Степенная модель	Экспоненциальная модель
R-squared	0.559	0.576	0.598
F-statistic prob	2e-101	1e-106	1.7e-113

Рисунок 3.11.119 - Ошибки в оценке объектов, в зависимости от модели

Рисунок 3.11.120 – Результаты построения линейной регрессии

Из рисунка видно, что все переменные являются значимыми при стандартном уровне значимости (p-value статистика меньше 0,05). Факторы имеют экономически правильные знаки, совпадающие с матрицей корреляции. Построенное уравнение в целом также является значимым, о чем свидетельствует значение Prob(F-statistic) (значение около 0). Статистика Durbin-Watson находится в пределах от 1,5 до 2,5 (расчетное значение равно 1,791), что говорит об отсутствии автокорреляции в остатках модели.

Также основными предпосылками использования линейной регрессии являются нулевое математическое ожидание остатков (в нашем случае расчетное значение равно 1182) и постоянность дисперсии случайной составляющей, это можно увидеть визуально из графика ниже. Остатки модели распределены равномерно, без возможности выделения какой-либо тенденции.

Рисунок 3.11.121 – Распределение остатков модели

Значение p-value по статистике Жака-Бера меньше 0,05, то есть остатки модели ненормально распределены, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок.

Исходя из описанных выше результатов, можно сделать вывод о том, что построенная модель является эффективной.

Таким образом, модель, описывающая удельный показатель цены предложения, имеет вид:

,

где y – прогнозируемое значение удельного показателя цены предложения;

– Этаж расположения: Цоколь/Подвал;

– Площадь;

– Ценовая зона: 5;

– Ценовая зона: 6;

– Ценовая зона: 7;

– Ценовая зона: 8;

– Ценовая зона: 9.

Оценка качества модели производилась путем расчета ошибки аппроксимации с использованием кросс-валидации. Средняя ошибка аппроксимации для линейной регрессии составила 14.306 %.

Построение модели 1.2.2 для расчета кадастровой стоимости

Все расчеты были выполнены с использованием высокоуровневого языка программирования Python и профильных подключаемых библиотек, в которых реализованы необходимые методы.

Модель 1.2.2 включает в себя все населенные пункты Приморского края исключая
г. Владивосток.

Рисунок 3.11.122 – Визуализация зоны применения модели 1.2.2

Для построения модели было использовано 1165 объектов.

Одной из предпосылок линейной регрессии является то, что объясняемая переменная должна иметь распределение близкое к нормальному, однако для группы 1.2.2 распределение удельного показателя цены не является нормальным. Экспоненциальную модель можно привести к линейной, если прологарифмировать обе части уравнения. При этом, объясняемая переменная будет иметь распределение, более близкое к нормальному. Для оценки нормальности, была использована функция normaltest из пакета scipy.stats.

Таблица 3.11.44 - Оценка на нормальность целевой переменной

P-value
Удельный показатель стоимости	8,70e-184
Логарифм удельного показателя стоимости	3,92e-44

Несмотря на то, что оба p значения меньше уровня значимости α (0.05), мы не можем сказать, что целевая переменная распределена нормально, однако после логарифмирования распределение становится более похожим на нормальное.

Рисунок 3.11.123 – Распределение удельного показателя цены предложения по 1.2.2

Рисунок 3.11.124 – Распределение логарифма удельного показателя цены предложения по 1.2.2

Анализ выборки

В ходе подготовки данных было выявлено 202 объекта-аналогов без точного описания их местоположения (указан непонятный адрес). Следовательно, выполнить географическую привязку подобных объектов не представляется возможным.

Для увеличения репрезентативности в изначальную выборку были добавлены помещения коммерческого назначения и в нежилых зданиях, при этом, среди них встречаются помещения с нетипичной площадью.

Объекты площадью менее 10 кв. м. чаще всего являются помещениями хозяйственного назначения или назначение которых не определено. В связи с тем, что подобные помещения нетипичны для рассматриваемого сегмента, отличаются иными факторами ценообразования, было принято решение исключить их. Всего был исключен 1 объект.

Объектами оценки для данной модели являются нежилые помещения в жилых многоквартирных домах. Как правило, такие помещения имеют небольшую площадь (400 кв. м и менее). Так как данные объекты несопоставимы с объектами оценки, было принято решение их исключить. Всего было исключено 177 объектов.

Идентификация и удаление выбросов

Важным этапом предобработки данных является удаление аномальных значений, так как их наличие в данных может влиять на качество построенной модели. В статистике аномальными значениями или выбросами принято считать значения, которые сильно отличаются от других. Появление подобных значений может быть вызвано как некорректным вводом, так и являться результатом сильной изменчивости данных.

Выбросами называются наблюдения, которые значительно отклоняются от среднего значения выборки. Свойство статистических методов, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, называется робастность. Модель линейной регрессии не обладает данным свойством, поэтому перед моделированием необходимо определить нетипичные значения по объясняемой переменной, то есть какие значения стоимости аналогов не являются типичными.

Так как класс зонирования по территории распределяется в соответствии с ценой, стоимость помещений, принадлежащих одному классу, должны иметь примерно одинаковые значения. В каждом полученном классе определялся 25й и 75й квантиль, исходя из которых можно было бы сделать вывод о том, является ли рассматриваемое значение аналога выбросом. Математически это может быть записано следующим образом:

где – значение объекта, – нижняя граница IQR коридора, – верхняя граница IQR коридора, при это границы рассчитываются следующим образом:

где – 25й и 75й квантили значение по признаку .

Объекты, принадлежащие одной Ценовой зоне, были сгруппированы и при помощи IQR-коридора были удалены записи с нетипичным удельным показателем стоимости. После удаления подобных объектов (204 элементов) распределение целевой переменной стало более похожим на нормальное.

Таблица 3.11.45 - Оценка на нормальность целевой переменной

P-value
Удельный показатель стоимости	4,55e-9
Логарифм удельного показателя стоимости	8,87e-5

Рисунок 3.11.125 – Распределение логарифма удельного показателя цены предложения по 1.2.2 после удаления выбросов

После прохождения всех этапов удаления выбросов, распределение удельного показателя стоимости и логарифма удельного показателя стоимости, стали ближе к нормальному. Расчётные значения p-value, стали ближе к пороговому значению (0,05).

Анализ ценообразующих факторов их преобразование.

В соответствии с главами 3.5, 3.6, для построения статистических моделей были выбраны факторы, связанные с местоположением и собственными характеристиками помещения.

Отбор признаков – это методы и процедуры, которые позволяют автоматически или вручную выбрать подмножество конкретных признаков, полезных для построения модели. Большое число признаков не обязательно приводят к более качественным моделям. Нерелевантные признаки могут влиять на процесс обучения и приводить к переобучению, также включение в модель большого количества признаков может вести к усложнению ее интерпретации. Анализ на основе корреляционных исследований является наиболее популярным. Он позволяет выявить как достаточно значительные взаимосвязи между факторами, так
и те факторы, которые вообще не коррелируют с другими и не несут полезной информации или отражают неверный экономический смысл. Для расчета корреляции между двумя непрерывными величинами используют коэффициент Пирсона. Он измеряет величину, с которой два признака линейно коррелируют друг с другом. Коэффициент измеряется от -1
до 1, при этом -1 означает полную линейную отрицательную связь, 1 – полную линейную положительную связь, 0 означает отсутствие линейной связи между переменными.

После корреляционного анализа были выбраны три фактора, которые, которые необходимо пред обработать, для того чтобы повысить качество модели. Эти факторы – «Ценовая зона» и «Состояние отделки помещения», «Средний показатель рыночной стоимости квартир».

Ценовые зоны

На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости в зависимости от значения ценовой зоны.

Рисунок 3.11.126 - Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от ценовой зоны объекта

Таблица 3.11.46 - Общая информация по выборкам в зависимости от ценовой зоны

Материал наружных стен	Количество объектов для моделирования	Среднее значение по выборке
Ценовая зона: 4	12	23 930
Ценовая зона: 5	33	32 922
Ценовая зона: 6	33	31 664
Ценовая зона: 7	24	31 052
Ценовая зона: 8	116	45 233
Ценовая зона: 9	292	69 423
Ценовая зона: 10	29	70 918
Ценовая зона: 11	1	60 000

В ходе статистического исследования данных, выяснилось, что количество данных для 4, 5, 6, 7, 10 и 11 целевых зон недостаточно, для того чтобы включить фактор в модель. Объекты из ценовых зон 4,5,6 было решено включить в ценовую зону 7. Так же объекты из целевых зон 10, 11 было решено включить в ценовую зону 9. На рисунке ниже представлено распределение удельных показателей стоимости после преобразования.

Рисунок 3.11.127 – Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от ценовой зоны
объекта после объединения

Состояние отделки помещения

На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости в зависимости от состояния отделки помещения.

Рисунок 3.11.128 - Распределение удельного показателя стоимости в зависимости от состояния отделки помещения

Таблица 3.11.47 - Общая информация по выборкам в зависимости от состояния отделки помещения

Материал наружных стен	Количество объектов для моделирования	Среднее значение по выборке
Неудовлетворительное	97	48 679
Удовлетворительное	87	50 830
Хорошее	253	50 464
Отличное	99	71 332

Из таблицы № видно, среднее значение удельного показателя стоимости объектов с состоянием отделки от «Неудовлетворительное» до «Хорошее» значительно отличается от среднего значения удельного показателя стоимости объектов с состоянием отделки помещения «Отличное», поэтому было решено преобразовать категориальный фактор «Состояние отделки помещения» в бинарный фактор «Состояние отделки помещения: Отличное».

Средний показатель рыночной стоимости квартир

На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости в зависимости от среднего показателя рыночной стоимости квартир.

Рисунок 3.11.129 - Распределение среднего показателя рыночной стоимости квартир в населенном пункте

В результате статистического анализа, было определенно, что средний показатель рыночной стоимости можно представить, как бинарный фактор: «Средний показатель рыночной стоимости> 70 000». Однако, сравнив средние показатели удельной стоимости
по населенным пунктам было выявлено что, средний удельный показатель стоимости в городе Находка (43 259, рассчитано на 165 объектах) значительно меньше среднего удельного показателя стоимости во всех остальных городах, где средний показатель рыночно стоимости больше 70 т. р. (71 995, рассчитано на 229 объектах). На рисунке ниже представлено распределение удельного показателя стоимости для объектов в населенных пунктах где средний показатель рыночной стоимости более 70 т. р.

Рисунок 3.11.130 - Распределение удельного показателя стоимости для объектов в населенных пунктах со средней рыночной стоимостью квартир более 70 т. р. в зависимости от места расположения

Так как средние значения сильно отличаются, предварительный перечень факторов модели был включен фактор «Место расположения: Находка».

Так же немаловажно заметить, что у объектов, расположенных в ценовой зоне 9, наблюдается существенная разница, в зависимости от того, находятся ли они в населенном пункте, в котором средняя удельная рыночная стоимость квартир больше 90 000 руб./кв. м или нет. Ниже приведен рисунок, распределения объектов из ценовой зоны 9, в зависимости от того находятся ли они в населенном пункте, где средняя удельная рыночная стоимость квартир больше 90 000 руб./кв. м или нет.

Рисунок 3.11.131 - Распределение удельного показателя стоимости для объектов из ценовой зоны 9
в зависимости от средней рыночной стоимости квартир

Данный фактор так же оказался статистически значимым и был добавлен в предварительный перечень факторов модели 1.2.2.

После фильтрации данных производилось исследование факторов на наличие мультиколлинеарности. Ниже представлена матрица корреляции, для всех количественных факторов, анализируемых в ходе построения модели. Важно отметить, что все «Расстояния» посчитаны по прямой. Так же в матрице присутствуют прологарифмированные факторы, они необходимы для использования в степенной модели.

Рисунок 3.11.132 – Корреляционная матрица для количественных факторов

Построение регрессионных моделей

Регрессионные модели будут строиться при помощи класса OLS, модуля statsmodels. В рассматриваемом случае отбор признаков происходил с использованием метода SelectKBest библиотеки sklearn. Метод оценивает взаимосвязь предикторов с целевой переменной используя статистические тесты, позволяя отобрать соответственно заданное количество и долю наилучших по данному критерию признаков. В качестве статистического теста используется F-тест, который оценивает степень линейной зависимости между предикторами и целевой переменной.

В рамках рассматриваемой задачи было выбрано 7 наиболее значимых факторов методом SelectKBest:

Этаж расположения: Цоколь/Подвал;

Площадь;

Ценовая зона: 8;

Ценовая зона: 9;

Расстояние до администрации (по прямой);

Средний показатель рыночной стоимости квартир> 70000;

Средний показатель рыночной стоимости квартир> 90000 и Ценовая зона: 9;

Состояние отделки: Отличное;

Место расположения: Находка.

После отбора факторов, были построены статистические модели и было решено остановиться на экспоненциальной модели, так как она показывает наилучший результат.

Таблица 3.11.48 - Общая информация по различным статистическим моделям

Линейная модель	Степенная модель	Экспоненциальная модель
R-squared	0.654	0.687	0.714
F-statistic prob	7e-128	2e-149	1.7e-151

Рисунок 3.11.133 - Ошибки в оценке объектов, в зависимости от модели

Рисунок 3.11.134 – Результаты построения линейной регрессии

Из рисунка видно, что все переменные являются значимыми при стандартном уровне значимости (p-value статистика меньше 0,05). Факторы имеют экономически правильные знаки, совпадающие с матрицей корреляции. Построенное уравнение в целом также является значимым, о чем свидетельствует значение Prob(F-statistic) (значение около 0). Статистика Durbin-Watson находится в пределах от 1,5 до 2,5 (расчетное значение равно 1,721), что говорит об отсутствии автокорреляции в остатках модели.

Также основными предпосылками использования линейной регрессии являются нулевое математическое ожидание остатков (в нашем случае расчетное значение равно 0.025) и постоянность дисперсии случайной составляющей, это можно увидеть визуально из графика ниже. Остатки модели распределены равномерно, без возможности выделения какой-либо тенденции.

Рисунок 3.11.135 – Распределение остатков модели

Значение p-value по статистике Жака-Бера меньше 0,05, то есть остатки модели ненормально распределены, это означает, что оценки, полученные методом наименьших квадратов, не будут являться оптимальными, то есть не будут иметь наименьшую дисперсию в классе линейных несмещенных оценок.

Исходя из описанных выше результатов, можно сделать вывод о том, что построенная модель является эффективной.

Таким образом, модель, описывающая удельный показатель цены предложения, имеет вид:

,

где – прогнозируемое значение удельного показателя цены предложения;

– Этаж расположения: Цоколь/Подвал;

– Площадь;

– Расстояние до администрации (по прямой);

– Средний показатель рыночной стоимости квартиры больше 70 тысяч рублей;

– Ценовая зона: 8;

– Ценовая зона: 9;

– Состоянию отделки помещения: Отличное;

Средний показатель рыночной стоимости квартиры больше 90 тысяч рублей
и Ценовая зона: 9;

Место расположения: Находка.

Оценка качества модели производилась путем расчета ошибки аппроксимации с использованием кросс-валидации. Средняя ошибка аппроксимации для линейной регрессии составила 11,402 %.

Определение кадастровой стоимости моделированием на основе УПКС

В соответствии с п. 45.3 Методических указаний метод моделирования на основе УПКС применяется в случаях, когда отсутствует возможность применения метода статистического (регрессионного) моделирования, метода типового (эталонного) объекта недвижимости, а также методов индивидуальной оценки, вследствие недостатка информации
о точном местоположении (адресе) объекта недвижимости, о других точных его характеристиках, то есть когда, в частности, отсутствуют значения ценообразующих факторов, которые необходимо было бы подставить в статистическую модель, полученную в результате применения метода статистического (регрессионного) моделирования, или для применения метода (эталонного) типового объекта недвижимости. Метод может применяться для определения кадастровой стоимости объектов незавершенного строительства или объектов неопределенного вида использования.

Метод заключается в следующем:

1) определяется уровень детализации расположения объекта недвижимости (кадастровый квартал, населенный пункт, муниципальное образование, субъект Российской Федерации);

2) определяется среднее значение УПКС объектов недвижимости, имеющих сходство по виду использования групп (подгрупп) объектов недвижимости, существующих
в пределах территориальной единицы (кадастровый квартал, населенный пункт, муниципальное образование, субъект Российской Федерации), в которой расположен объект недвижимости;

3) кадастровая стоимость объекта недвижимости определяется путем умножения среднего значения УПКС объектов недвижимости, схожих по виду использования групп (подгрупп) объектов недвижимости по кадастровому кварталу (в случае отсутствия в кадастровом квартале - в населенном пункте, муниципальном образовании, субъекте Российской Федерации), в котором расположен объект недвижимости, на его площадь, объем, иные характеристики.

В рамках данного метода средние значения УПКС могут определяться с учетом известных характеристик объекта недвижимости (материал стен, этаж (этажность), вид разрешенного использования, местоположение и прочее).

Метод моделирования на основе УПКС для целей определения кадастровой стоимости объектов капитального строительства применяется для следующих подгрупп:

Группа 1 «Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)»:

подгруппа 1.3 «Прочие помещения в многоквартирных жилых домах»;

подгруппа 1.4 «Многоквартирные жилые дома (здания)»;

подгруппа 1.5 «Жилые помещения в нежилых зданиях»;

подгруппа 1.6 «Многоквартирные жилые дома (объекты незавершенного строительства)»;

Группа 2 «Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки – индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы), дачных объединений, садоводческих товариществ»:

подгруппа 2.2 «Помещения малоэтажной жилой застройки»

подгруппа 2.3 «Объекты незавершенного строительства с кодами функциональной подгруппы 0201 – 0207, 0209, 0210 нежилые помещения в малоэтажных жилых домах»;

Группа 3 «Объекты, предназначенные для хранения транспорта»:

подгруппа 3.2 «Помещения и машино-места, предназначенные для хранения транспорта»

подгруппа 3.3 «Объекты незавершенного строительства, предназначенные для хранения транспорта»;

Группа 4 «Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения»:

подгруппа 4.2 «Помещения, предназначенные для оказания услуг населению»;

подгруппа 4.3 «Объекты незавершенного строительства, для оказания услуг населению»;

Группа 5 «Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения»:

подгруппа 5.2 «Помещения и машино-места, предназначенные для временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения»;

подгруппа 5.3 «Объекты незавершенного строительства, предназначенные для временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения»;

Группа 6 «Административные и бытовые объекты»:

подгруппа 6.2 «Помещения административного и бытового назначения»

подгруппа 6.3 «Объекты незавершенного строительства административного и бытового назначения»;

Группа 7 «Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений»:

подгруппа 7.2 «Помещения производственного назначения»

подгруппа 7.3 «Объекты незавершенного строительства производственного назначения»;

Группы 8 «Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты»:

подгруппа 8.2 «Учебные, спортивные помещения, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения помещения»;

подгруппа 8.3 «Объекты незавершенного строительства с кодом функциональной подгруппы 0801 – 0852»;

Группы 9 «Прочие объекты»:

подгруппа 9.2 «Прочие помещения»;

подгруппа 9.3 «Прочие объекты незавершенного строительства».

При расчете кадастровой стоимости данных подгрупп учитывалась информация
о классе конструктивной системы и местоположении объекта оценки (здание, кадастровый квартал, населенный пункт, муниципальное образование (городской округ), субъект РФ).

В зависимости от вида объекта недвижимости и имеющейся информации о местоположении объектов оценки были применены разные алгоритмы определения УПКС.

Подробное описание использования метода моделирования на основе УПКС представлено в таблицах ниже.

Таблица 3.11.49 – Алгоритм применения метода моделирования на основе УПКС для зданий и помещений

Учет местоположения	Вид объекта оценки	Алгоритм определения УПКС
Есть помещения в здании или здание	Здание	Определяется в размере минимальной* удельной стоимости объекта (помещения), находящегося в здании без учета класса КС в соответствующей группе

Помещения	Определяется в размере средней удельной стоимости объекта (помещения), находящегося в здании с учетом класса КС в соответствующей группе
Нет помещений в здании	Есть объекты в кадастровом квартале	Здание	Определяется в размере минимальной* удельной стоимости объекта, находящегося в данном кадастровом квартале с учетом класса КС в соответствующей группе

Помещения	Определяется в размере средней удельной стоимости объекта, находящегося в данном кадастровом квартале с учетом класса КС в соответствующей группе

Нет объектов в кадастровом квартале	Есть объекты в населенном пункте	Здание	Определяется в размере минимальной* удельной стоимости объекта, находящегося в данном населенном пункте с учетом класса КС в соответствующей группе

Помещения	Определяется в размере средней удельной стоимости объекта, находящегося в данном населенном пункте с учетом класса КС в соответствующей группе

Нет объектов в населенном пункте	Есть в субъекте РФ	Здание	Определяется в размере минимальной* удельной стоимости объекта (помещения), находящегося в субъекте РФ с учетом класса КС в соответствующей группе

Помещения	Определяется в размере средней удельной стоимости объекта (помещения), находящегося в субъекте РФ с учетом класса КС в соответствующей группе

Таблица 3.11.50 – Алгоритм применения метода моделирования на основе УПКС для объектов незавершенного строительства

Учет местоположения	Алгоритм определения стоимости
Есть объекты в кадастровом квартале	Определяется в размере средней удельной стоимости объекта, находящегося в данном кадастровом квартале с учетом класса КС в соответствующей группе	Определение степени готовности объекта 1) по фактическим данным (если информация была предоставлена) 2) в размере 50 %, в случае, если данные отсутствовали	Умножение удельной стоимости объекта на степень готовности объекта
Нет объектов в кадастровом квартале	Есть объекты в населенном пункте	Определяется в размере средней удельной стоимости объекта, находящегося в данном населенном пункте с учетом класса КС в соответствующей группе

Нет объектов в населенном пункте	Есть в субъекте РФ	Определяется в размере средней удельной стоимости объекта, находящегося в в субъекте РФ с учетом класса КС в соответствующей группе

* - для определения стоимости зданий на основе информации о помещениях применяется минимальное значение УПКС в связи с большей площадью, чем у помещений, а также наличием вспомогательных помещений, помещений общего пользования, стоимость которых ниже стоимости основных помещений

Кадастровая стоимость объектов недвижимости определяется путем умножения рассчитанных удельных показателей кадастровой стоимости объектов недвижимости на их площадь.

Результаты определения кадастровой стоимости методом моделирования на основе УПКС представлены в Приложении 2.5.

Дополнительные корректировки, примененные к результатам моделирования сравнительным подходом

После получения прогнозных значений сравнительным подходом к объектам применяются следующие корректировки:

Корректировка на этаж расположения. Данная корректировка применялась только для объектов оценки сегмента «Квартиры», рассчитанных по модели 1.1.5. Корректировка рассчитывалась как соотношение удельного показателя стоимости объектов, расположенных на средних этажах к удельному показателю стоимости объектов, расположенных на первом этаже (расчетное значение корректировки равно 1,153). Обоснование данной корректировки приведено в описательной части моделирования 1.1.5.

Корректировка на долю стоимости земельного участка. В соответствии с жилищным кодексом РФ каждый собственник помещения имеет право на долю земельного участка, находящегося под постройкой здания (многоквартирного дома). Согласно сведениям, приведенным
в Приложении 7 к Методическим указаниям, доля земельного участка может быть определена
в пределах от 10 % до 25 %. Для жилых помещений (модели 1.1.1 – 1.1.5) расчетная корректировка была принята равной среднему значению указанных порогов – 17,5 %. Для нежилых помещений (модели 1.2.1 и 1.2.2) корректировка на долю земельного участка составила 20% как среднее значение для офисных и торговых объектов.

Корректировка на долю площади общих помещений в площади здания. В соответствии с жилищным кодексом РФ каждый собственник помещения имеет право на долю общих помещений здания (многоквартирного дома). Данная корректировка рассчитывалась для жилых помещения (модели 1.1.1 – 1.1.5) из сведений, полученных с сайта «Реформы ЖКХ» как отношение суммарной площади общих помещений к общей площади здания (многоквартирного дома). Расчетное значение равно 22,6 %.

Корректировка на расположение объектов недвижимости в подвальном и цокольном этажах применялась для помещений, рассчитанных методом моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости. Данная корректировка применялась как соотношение удельного показателя стоимости объектов, расположенных в подвальном и цокольном этажах к удельному показателю стоимости объектов, расположенных в надземной части здания. Для объектов, расположенных в подвальном этаже значение принято – 35%, для объектов, расположенных на цокольном этаже значение принято – 26%. (источник - Справочник оценщика недвижимости – 2022. Объекты капитального строительства. Полная версия/Л.А. Лейфер. – Н.Новгород: Приволжский центр методического и информационного обеспечения оценки, 2022; - 132 стр.). В случае, если объект расположен на нескольких этажах, значение корректировки применялось к части объекта пропорционально количеству этажей расположения объекта в здании.

Информация об определении кадастровой стоимости объектов недвижимости в рамках индивидуального расчета

В соответствии с Приказом Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии от 04.08.2021 № П/0336 «Об утверждении Методических указаний о ГКО» индивидуальный расчет может применяться при определении кадастровой стоимости в следующих случаях:

1) необходимости определения стоимости типового (эталонного) объекта недвижимости
с заданными характеристиками, относительно которого будет моделироваться стоимость объектов недвижимости;

2) необходимости определения стоимости конкретных объектов недвижимости с целью обеспечения достаточной информации о рынке (сегменте рынка) объектов недвижимости;

3) невозможности расчета с применением моделирования стоимости, в том числе статистической обработки сведений об объектах недвижимости, в силу недостаточности информации о рынке (сегменте рынка) объектов недвижимости;

4) необходимости определения кадастровой стоимости нетиповых объектов недвижимости.

В рамках данного Отчёта определение кадастровой стоимости объектов оценки индивидуально не проводилось.

Согласование результатов оценки объектов оценки

В соответствии с п. 4 Методических указаний в случае использования более одного подхода к оценке результаты, полученные с применением различных подходов, должны быть согласованы между собой с целью определения итоговой величины кадастровой стоимости.

Целью согласования результатов всех используемых подходов является определение преимуществ и недостатков каждого из них, и тем самым, выработка единой стоимостной оценки.

Возможность получения обобщающих характеристик достоверности полученных с использованием различных подходов результатов основана на анализе различных обстоятельств, сложившихся к моменту вынесения решения о величине итоговой стоимости.

Кадастровая стоимость каждого объекта оценки определена одним методом в рамках одного подхода в связи с чем, итоговая кадастровая стоимость принимается равной результатам, полученным при применении соответствующего метода в рамках подхода.

Итоговая величина кадастровой стоимости каждого из объектов оценки представлена
в Приложении 3 к настоящему Отчёту.

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНАЯ ГЛАВА

Контроль качества результатов определения кадастровой стоимости

В соответствии с п. 63 Методических указаний на каждом этапе определения кадастровой стоимости осуществлялся контроль качества результатов определения кадастровой стоимости, который включает в себя:

1) проверку исходных данных об объектах недвижимости, организацию их сверки и уточнения;

2) анализ рынка, сбор и верификацию данных о сделках и предложениях.

По итогам обработки исходных данных, содержащихся в Перечне, проведена сегментация объектов оценки с указанием кода группы и подгруппы в соответствии с п. 56.1 и 56.2 Методических указаний.

Кроме того, была проведена проверка сформированной базы данных рыночной информации по сделкам и предложениям, а также проведен анализ объектов капитального строительства, кадастровая стоимость которых была оспорена.

Проверка была направлена на:

установление соответствия рыночной информации для каждой группы;

выявление наличия дублированной информации;

определение достаточности, актуальности и достоверности рыночной информации.

Все использованные в процессе оценки данные приведены в соответствующих приложениях к Отчёту с указанием источников информация для подтверждения их достоверности, а также в целях обеспечения проверки не только полученных результатов, но и исходной информации.

Дополнительное описание анализа рынка, сбора и верификации данных о сделках и предложениях приведено в п. 3.2 настоящего Отчёта.

Также для групп (подгрупп) объектов оценки с достаточной рыночной информацией построены статистические модели, отражающие сложившиеся на рынке закономерности ценообразования. В соответствии с п. 45.1.2. Методических указаний для каждой статистической модели проводился анализ качества.

Оценка качества модели линейной регрессии происходит путем проверки соблюдения условий теоремы Гаусса-Маркова, описанных в пункте 3.11.4 «Описание экономико-математических моделей определения кадастровой стоимости». Кроме того, проверяется статистическая значимость каждого введенного фактора и уравнения в целом. Далее приведены основные показатели, которые использовались для оценки качества модели:

значимость введенных факторов (p-value);

обоснованность знаков при коэффициентах статистического уравнения, то есть их соответствия характеру влияния ценообразующих факторов;

значимость уравнения в целом (F-statistic);

коэффициент детерминации (R-squared);

критерий Дарбина-Уотсона;

статистика Жака-Бера;

средняя ошибка аппроксимации.

Оценка качества модели RulefIt происходит путем сравнения с регрессионными моделями следующих показателей:

Метрика ;

средняя ошибка аппроксимации;

коэффициент детерминации (R-squared).

Анализа соотношений минимальных, средних и максимальных УПКС объектов капитального строительства

Согласно п. 65 Методических указаний проверка корректности результатов определения кадастровой стоимости осуществлялась путем анализа соотношений минимальных, средних
и максимальных УПКС:

в разрезе групп (подгрупп) объектов недвижимости в каждом из муниципальных образований субъекта Российской Федерации сравниваются УПКС каждой группы (подгруппы) объектов недвижимости, расположенных в разных муниципальных образованиях субъекта Российской Федерации;

в разрезе муниципальных образований для разных групп (подгрупп) сравниваются УПКС разных видов использования объектов недвижимости, расположенных в границах одного муниципального образования.

Результаты контроля качества представлены ниже в виде табличных значений.

Таблица 4.1.1 – УПКС в разрезе групп и муниципальных образований объектов оценки

№ п/п	Наименование муниципального района/городского округа	Тип показателя	УПКС по группам (подгруппам) объектов недвижимости (руб./кв. м)

Группа 1	Группа 2	Группа 3	Группа 4	Группа 5	Группа 6	Группа 7	Группа 8	Группа 9
1	Анучинский МР	Минимальное	16 920,29	16 920,29	805,01	135,17	3 016,98	2 686,38	6 631,21	489,84	2 555,42
2	Анучинский МР	Среднее	21 498,89	21 498,89	10 804,08	8 750,48	11 452,74	9 279,90	14 550,58	7 070,61	14 088,79
3	Анучинский МР	Максимальное	23 666,79	23 666,79	44 390,25	13 284,61	29 732,16	12 396,53	27 294,21	29 104,44	44 418,07
4	Арсеньевский ГО	Минимальное	786,77	786,77	169,50	264,93	2 050,84	5 590,31	2 053,89	134,42	1 074,34
5	Арсеньевский ГО	Среднее	44 888,72	44 888,72	23 187,12	12 525,03	22 800,08	18 077,96	22 916,86	10 451,88	23 707,63
6	Арсеньевский ГО	Максимальное	57 390,81	57 390,81	67 109,22	19 975,15	46 634,46	39 650,36	35 881,50	36 219,41	42 072,20
7	Артемовский ГО	Минимальное	4 753,89	4 753,89	153,53	403,23	941,98	3 599,67	1 662,25	422,02	1 814,06
8	Артемовский ГО	Среднее	59 490,46	59 490,46	30 461,71	14 649,61	31 274,02	29 476,97	26 769,83	13 228,15	25 651,47
9	Артемовский ГО	Максимальное	101 008,65	101 008,65	90 248,15	41 412,87	57 313,64	66 184,08	67 864,37	710 495,31	71 078,45
10	Большой Камень ГО	Минимальное	6 146,92	6 146,92	620,14	327,64	5 074,98	771,17	1 249,81	473,24	2 138,36
11	Большой Камень ГО	Среднее	51 452,54	51 452,54	23 487,32	14 278,67	25 350,38	22 942,97	25 735,06	15 489,22	26 347,19
12	Большой Камень ГО	Максимальное	63 922,53	63 922,53	90 088,81	36 121,00	53 774,79	60 556,37	45 448,75	63 847,68	73 168,86
13	Владивостокский ГО	Минимальное	641,29	641,29	149,05	416,44	170,27	188,13	181,73	7,39	295,75
14	Владивостокский ГО	Среднее	84 760,56	84 760,56	55 947,21	20 461,29	44 912,50	32 316,69	35 619,60	18 360,46	33 497,58
15	Владивостокский ГО	Максимальное	144 074,19	144 074,19	143 135,99	85 429,31	76 458,28	98 534,74	76 777,58	75 278,84	99 888,43
16	Дальнегорский ГО	Минимальное	785,88	785,88	380,05	191,66	2 732,96	3 256,16	2 661,34	587,33	2 655,12
17	Дальнегорский ГО	Среднее	16 563,95	16 563,95	11 174,15	8 836,74	15 217,15	13 030,45	16 045,31	8 113,91	15 368,11
18	Дальнегорский ГО	Максимальное	21 670,85	21 670,85	40 061,71	16 647,54	33 613,18	31 945,05	67 864,37	26 162,82	30 109,42
19	Дальнереченский ГО	Минимальное	9 668,15	9 668,15	149,56	2 915,40	1 292,20	8 795,86	2 096,93	619,25	1 331,84
20	Дальнереченский ГО	Среднее	17 182,47	17 182,47	11 142,79	11 112,87	17 881,78	13 121,13	18 330,37	9 865,83	16 856,09
21	Дальнереченский ГО	Максимальное	20 978,40	20 978,40	40 376,88	15 329,41	36 456,00	49 220,19	67 864,37	26 616,91	49 153,39
22	Дальнереченский МР	Минимальное	8 805,18	8 805,18	1 175,39	2 419,60	2 610,50	7 192,79	3 411,13	1 380,39	1 697,50
23	Дальнереченский МР	Среднее	10 927,48	10 927,48	5 637,66	6 498,61	7 184,63	7 478,45	10 010,20	6 311,15	9 941,37
24	Дальнереченский МР	Максимальное	14 504,02	14 504,02	37 986,09	10 923,57	25 311,87	11 477,66	17 145,99	19 581,52	33 241,03
25	Кавалеровский МР	Минимальное	3 428,49	3 428,49	232,88	228,78	3 252,53	4 206,50	4 409,12	657,09	562,33
26	Кавалеровский МР	Среднее	21 475,56	21 475,56	10 388,51	9 921,53	16 312,79	16 010,33	15 097,11	7 506,02	16 358,58
27	Кавалеровский МР	Максимальное	29 436,09	29 436,09	49 054,04	14 765,76	36 916,07	28 295,18	28 283,51	24 795,79	44 123,50
28	Кировский МР	Минимальное	17 447,41	17 447,41	447,15	262,02	1 094,52	3 571,89	3 586,04	556,74	1 092,36
29	Кировский МР	Среднее	19 910,93	19 910,93	11 297,07	9 231,24	12 978,02	9 935,65	15 548,41	7 153,97	14 366,61
30	Кировский МР	Максимальное	25 414,92	25 414,92	37 167,08	13 321,48	29 808,16	29 399,99	28 283,51	22 127,28	44 574,82
31	Красноармейский МР	Минимальное	6 976,18	6 976,18	402,37	2 235,39	2 010,04	6 893,13	7 031,59	1 937,97	689,76
32	Красноармейский МР	Среднее	7 139,98	7 139,98	7 893,07	7 088,66	10 796,70	11 945,70	15 715,96	6 864,71	15 234,49
33	Красноармейский МР	Максимальное	8 062,76	8 062,76	37 897,59	15 266,94	23 743,26	24 591,10	25 769,43	19 493,05	33 241,03
34	Лазовский МР	Минимальное	2 860,23	2 860,23	477,81	2 720,03	4 096,28	3 488,16	3 534,01	1 600,17	2 178,71
35	Лазовский МР	Среднее	16 352,85	16 352,85	9 993,86	9 142,77	14 071,64	12 412,37	17 087,92	8 573,53	16 470,29
36	Лазовский МР	Максимальное	19 440,87	19 440,87	36 143,00	14 822,99	33 264,25	30 380,39	41 699,08	23 684,86	44 245,20
37	Лесозаводский ГО	Минимальное	797,68	797,68	190,84	458,49	765,57	9 506,26	720,16	882,78	1 465,54
38	Лесозаводский ГО	Среднее	26 097,42	26 097,42	13 063,74	12 010,37	15 950,30	16 164,80	18 355,58	8 811,82	15 586,27
39	Лесозаводский ГО	Максимальное	31 709,98	31 709,98	52 587,06	19 398,90	35 640,39	41 181,78	41 344,84	32 409,44	44 539,37
40	Михайловский МР	Минимальное	10 965,30	10 965,30	301,30	198,54	2 074,29	3 532,77	1 655,38	371,09	373,66
41	Михайловский МР	Среднее	26 004,17	26 004,17	13 604,59	10 140,34	14 545,98	9 974,08	16 778,44	8 556,22	14 311,40
42	Михайловский МР	Максимальное	52 928,68	52 928,68	50 911,00	18 550,10	36 625,41	19 045,32	29 616,23	30 531,56	33 815,09
43	Надеждинский МР	Минимальное	27 609,93	27 609,93	303,82	402,29	668,16	4 253,84	1 916,08	265,94	1 537,47
44	Надеждинский МР	Среднее	57 814,15	57 814,15	21 099,49	12 030,60	18 656,52	15 124,71	19 698,96	9 186,38	17 715,32
45	Надеждинский МР	Максимальное	82 859,43	82 859,43	110 472,21	100 568,77	53 932,78	34 949,95	40 082,57	40 257,70	43 158,04
46	Находкинский ГО	Минимальное	1 534,44	1 534,44	404,32	361,71	901,36	468,41	759,00	382,16	1 170,75
47	Находкинский ГО	Среднее	49 678,87	49 678,87	33 743,24	14 431,17	30 552,11	21 720,52	26 694,81	14 288,87	27 171,09
48	Находкинский ГО	Максимальное	70 252,29	70 252,29	71 400,90	105 712,75	55 472,12	63 630,19	67 864,37	1 629 204,29	67 928,80
49	Октябрьский МР	Минимальное	9 449,66	9 449,66	354,77	144,33	881,86	2 825,70	4 032,89	519,86	1 243,21
50	Октябрьский МР	Среднее	26 685,54	26 685,54	13 992,19	9 840,35	13 739,24	10 850,53	15 464,66	7 211,79	15 016,77
51	Октябрьский МР	Максимальное	51 390,76	51 390,76	52 121,09	21 359,41	34 513,04	31 044,10	67 864,37	20 148,04	40 848,10
52	Ольгинский МР	Минимальное	9 224,16	9 224,16	208,04	282,89	1 075,20	3 393,28	3 766,18	1 455,57	1 992,57
53	Ольгинский МР	Среднее	11 488,67	11 488,67	9 465,42	7 266,89	10 749,25	10 105,00	16 103,21	6 544,10	12 566,88
54	Ольгинский МР	Максимальное	20 448,40	20 448,40	37 527,25	12 759,38	32 710,52	20 495,31	67 864,37	23 987,52	43 108,14
55	Партизанский ГО	Минимальное	3 806,01	3 806,01	27,00	205,83	2 558,47	2 961,70	3 253,68	1 164,38	1 852,31
56	Партизанский ГО	Среднее	23 898,04	23 898,04	14 370,01	10 359,70	15 857,26	13 267,01	16 514,83	8 804,48	16 623,29
57	Партизанский ГО	Максимальное	32 885,67	32 885,67	41 129,79	23 669,81	34 714,27	49 259,82	29 928,20	29 493,62	51 462,55
58	Партизанский МР	Минимальное	15 705,51	15 705,51	477,66	309,16	1 581,89	2 219,13	3 358,75	283,63	1 386,25
59	Партизанский МР	Среднее	27 358,23	27 358,23	14 348,73	8 669,20	13 774,11	14 133,05	14 160,57	6 780,31	16 450,32
60	Партизанский МР	Максимальное	41 578,98	41 578,98	46 684,45	17 826,97	32 533,12	35 321,39	26 992,40	24 591,03	40 632,55
61	Пограничный МР	Минимальное	8 979,77	8 979,77	528,76	303,43	993,58	3 298,53	1 999,90	864,59	901,71
62	Пограничный МР	Среднее	19 235,52	19 235,52	12 943,42	10 052,38	15 603,11	13 134,40	15 224,21	7 182,52	12 443,14
63	Пограничный МР	Максимальное	32 697,31	32 697,31	38 157,93	21 006,32	35 760,83	25 736,31	28 992,27	22 730,64	47 972,03
64	Пожарский МР	Минимальное	8 378,64	8 378,64	369,73	225,23	4 082,45	4 448,56	4 021,04	1 433,20	1 411,29
65	Пожарский МР	Среднее	22 143,34	22 143,34	9 355,47	9 640,30	17 184,66	15 280,26	18 394,05	7 855,79	15 966,53
66	Пожарский МР	Максимальное	28 178,09	28 178,09	54 853,30	20 278,73	35 805,81	34 408,65	67 864,37	27 936,47	49 712,74
67	Спасск-Дальний ГО	Минимальное	4 326,66	4 326,66	140,73	1 236,09	812,22	4 661,23	5 788,44	1 983,93	1 936,06
68	Спасск-Дальний ГО	Среднее	29 290,13	29 290,13	18 777,19	9 296,73	19 510,20	14 219,50	17 196,42	9 029,72	17 143,04
69	Спасск-Дальний ГО	Максимальное	35 882,08	35 882,08	43 937,87	18 333,79	37 496,57	32 430,92	29 161,40	32 346,72	35 967,07
70	Спасский МР	Минимальное	9 482,08	9 482,08	98,49	313,53	1 759,49	2 668,53	3 733,02	1 516,14	1 876,53
71	Спасский МР	Среднее	17 953,64	17 953,64	11 549,16	8 542,92	12 527,48	11 123,14	14 311,99	7 259,08	10 538,47
72	Спасский МР	Максимальное	24 782,64	24 782,64	37 986,09	33 618,06	32 571,03	25 542,37	28 283,51	23 863,30	33 241,03
73	Тернейский МР	Минимальное	17 158,59	17 158,59	497,51	203,35	4 200,42	3 971,63	6 266,81	1 117,02	1 905,59
74	Тернейский МР	Среднее	17 472,59	17 472,59	9 219,61	11 061,75	12 966,39	11 595,24	17 269,85	10 179,62	16 519,36
75	Тернейский МР	Максимальное	18 072,29	18 072,29	38 821,16	14 588,44	26 500,82	32 692,48	67 864,37	678 670,74	45 591,84
76	Уссурийский ГО	Минимальное	307,41	307,41	311,15	302,71	1 027,85	2 737,85	4 925,81	320,03	1 928,53
77	Уссурийский ГО	Среднее	63 995,41	63 995,41	27 574,60	15 751,68	27 402,68	20 425,52	24 774,21	12 665,10	21 669,35
78	Уссурийский ГО	Максимальное	79 819,42	79 819,42	89 243,09	66 344,12	55 079,95	49 894,07	67 864,37	364 752,93	70 754,56
79	Фокино ГО	Минимальное	5 243,53	5 243,53	1 164,08	319,77	6 770,29	5 484,21	6 662,48	1 597,84	542,60
80	Фокино ГО	Среднее	30 067,63	30 067,63	21 593,49	11 011,39	21 382,13	24 987,90	18 309,79	10 787,51	18 450,35
81	Фокино ГО	Максимальное	45 628,07	45 628,07	50 785,62	22 273,39	39 986,94	42 370,83	30 099,60	30 519,21	45 596,47
82	Ханкайский МР	Минимальное	26 625,09	26 625,09	607,73	195,73	2 348,54	5 631,81	3 541,26	1 417,73	1 119,67
83	Ханкайский МР	Среднее	31 412,88	31 412,88	13 584,80	9 217,67	13 746,38	13 940,24	15 899,66	7 006,00	11 696,85
84	Ханкайский МР	Максимальное	34 726,71	34 726,71	38 158,41	22 743,07	32 439,69	28 852,85	67 864,37	22 778,60	39 664,55
85	Хасанский МР	Минимальное	2 789,77	2 789,77	175,96	483,77	867,57	922,96	513,18	549,82	1 140,47
86	Хасанский МР	Среднее	30 096,15	30 096,15	13 963,40	11 224,61	15 736,69	14 239,18	15 989,26	8 362,46	13 533,15
87	Хасанский МР	Максимальное	54 376,87	54 376,87	56 113,48	34 008,05	42 974,99	46 650,84	36 303,91	30 515,49	43 123,76
88	Хорольский МР	Минимальное	9 233,73	9 233,73	1 006,58	4 496,47	3 370,43	9 005,15	4 691,13	1 630,20	1 400,18
89	Хорольский МР	Среднее	16 748,83	16 748,83	12 389,41	8 230,49	15 158,40	14 211,40	14 728,98	7 351,57	12 400,52
90	Хорольский МР	Максимальное	24 259,40	24 259,40	35 589,74	14 572,49	50 198,08	23 875,62	23 805,84	21 949,32	31 591,94
91	Черниговский МР	Минимальное	9 489,70	9 489,70	549,04	196,77	2 864,06	3 962,90	5 921,72	1 330,05	1 778,06
92	Черниговский МР	Среднее	28 775,56	28 775,56	14 239,84	9 526,73	14 704,44	13 311,89	15 687,43	7 846,48	14 669,70
93	Черниговский МР	Максимальное	45 620,86	45 620,86	50 263,04	14 580,03	33 817,03	30 352,95	67 864,37	20 848,05	29 211,57
94	Чугуевский МР	Минимальное	30 425,31	30 425,31	91,65	248,91	1 327,52	3 348,37	4 149,19	616,65	1 236,13
95	Чугуевский МР	Среднее	31 700,25	31 700,25	8 985,61	9 625,17	11 000,96	12 787,46	15 311,18	7 474,67	13 404,11
96	Чугуевский МР	Максимальное	35 970,40	35 970,40	50 438,44	17 055,05	32 827,57	26 569,45	67 864,37	23 766,05	34 390,19
97	Шкотовский МР	Минимальное	11 323,09	11 323,09	477,90	1 561,17	2 803,21	771,87	4 236,14	429,40	421,90
98	Шкотовский МР	Среднее	28 266,36	28 266,36	16 077,60	9 806,65	16 587,71	8 180,44	15 577,09	8 957,07	14 714,00
99	Шкотовский МР	Максимальное	41 302,47	41 302,47	47 415,97	16 188,20	37 750,40	39 912,30	29 465,94	60 225,46	42 388,97
100	Яковлевский МР	Минимальное	10 487,48	10 487,48	981,51	191,36	643,40	1 786,15	4 963,75	1 195,96	2 054,79
101	Яковлевский МР	Среднее	17 219,07	17 219,07	9 353,21	7 709,24	10 833,93	8 579,89	13 217,81	6 497,42	12 553,12
102	Яковлевский МР	Максимальное	27 035,04	27 035,04	33 384,57	12 344,75	26 730,39	24 886,25	33 552,00	20 886,43	25 602,31

Сравнительный анализ полученных УПКС будет продемонстрирован на примере группы 2 (Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки – индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы)).

минимальное значение УПКС встречается в Партизанском ГО и составляет 26,95 руб./кв. м, максимальное – 143 135,99 руб./кв. м во Владивостокском ГО;

среднее значение УПКС варьируется от 5 640,55 руб./кв. м в Дальнереченском МР до 55 458,74 руб./кв. м во Владивостокском ГО;

разброс УПКС обусловлен различными значениями ценнообразующих факторов, в том числе местоположением.

Проведя анализ УПКС в разрезе групп, можно отметить:

минимальные значения УПКС для всех муниципальных образований Приморского края характерны для объектов недвижимости, отнесенных к группам: 2 (Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы)), 3 (Объекты, предназначенные для хранения транспорта), 7 (Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений), 9 (Прочие объекты);

максимальные значения УПКС для всех муниципальных районов Приморского края характерны для объектов недвижимости, отнесенных к группам: 1 (Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)), 2 (Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки - индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы)), 8 (Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты).

Приведенные выше выводы соответствуют ценообразованию рынка объектов недвижимости.

Сравнительный анализ рассчитанной кадастровой стоимости объектов оценки и кадастровой стоимости предыдущего тура

С момента проведения предыдущей Государственной кадастровой оценки объектов недвижимости, расположенных на территории Приморского края (01.01.2022 год), в связи
с динамикой рынка изменились цены. Применение в настоящей работе реальных рыночных данных, отражающих спрос и предложение на рынке недвижимости, индивидуальный подход к оценке каждого сегмента рынка изменили уровень и перераспределили кадастровую стоимость объектов оценки.

Полученные результаты соответствуют собранной рыночной информации.

Сравнительный анализ в разрезе групп объектов недвижимости УПКС предыдущего тура кадастровой оценки со средними значениями удельных показателей кадастровой стоимости, рассчитанными по состоянию на 01.01.2023, представлен в табличной форме ниже.

Таблица 4.1.2 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 1 «Многоквартирные дома (дома средне- и многоэтажной жилой застройки)»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	3 627,77	9 251,29	11 358,93	13 911,41	24 565,89	34 965,70	3,83	2,66	3,08
Арсеньев ГО	5 946,91	28 054,19	276 029,57	793,18	50 340,17	81 834,12	0,13	1,79	0,30
Артем ГО	5 042,81	42 397,56	79 234,66	6 057,49	67 243,39	121 206,71	1,20	1,59	1,53
Большой Камень ГО	3 084,47	44 726,05	57 951,08	7 858,34	58 417,71	72 718,43	2,55	1,31	1,25
Владивосток ГО	47,35	66 907,34	234 518,36	812,72	95 761,29	165 225,67	17,16	1,43	0,70
Дальнегорский ГО	4 717,12	13 638,12	30 421,05	789,49	18 640,31	30 264,71	0,17	1,37	0,99
Дальнереченский ГО	4 984,10	17 155,04	19 086,79	8 372,15	19 213,15	30 246,44	1,68	1,12	1,58
Дальнереченский МР	4 762,63	10 626,30	23 820,27	6 454,60	12 726,76	23 292,10	1,36	1,20	0,98
Кавалеровский МР	5 019,05	19 449,58	23 865,72	7 198,38	25 091,82	40 922,81	1,43	1,29	1,71
Кировский МР	4 932,57	14 795,23	23 676,02	8 320,19	21 833,33	29 302,03	1,69	1,48	1,24
Красноармейский МР	1 728,92	2 804,77	12 758,30	2 791,30	7 934,62	13 075,10	1,61	2,83	1,02
Лазовский МР	4 718,39	10 463,08	17 588,87	4 363,68	18 922,88	28 865,16	0,92	1,81	1,64
Лесозаводский ГО	6 727,90	19 555,11	20 997,08	833,31	29 638,75	42 316,94	0,12	1,52	2,02
Михайловский МР	1 471,25	16 186,71	23 949,42	6 499,22	27 789,77	52 928,68	4,42	1,72	2,21
Надеждинский МР	596,26	21 512,40	33 313,71	12 299,91	66 003,63	96 402,75	20,63	3,07	2,89
Находка ГО	566,64	33 087,18	92 583,08	3 203,97	53 435,23	79 027,18	5,65	1,61	0,85
Октябрьский МР	5 086,17	16 129,43	24 697,81	7 546,83	28 164,39	51 390,76	1,48	1,75	2,08
Ольгинский МР	4 845,41	20 423,02	42 796,94	9 224,16	13 231,09	28 385,38	1,90	0,65	0,66
Партизанский ГО	3 078,73	32 290,81	40 027,05	3 823,18	26 717,03	37 915,41	1,24	0,83	0,95
Партизанский МР	5 045,24	15 641,59	32 768,11	15 705,51	29 901,33	47 938,32	3,11	1,91	1,46
Пограничный МР	5 722,32	16 996,37	24 952,91	7 391,53	21 614,27	33 245,58	1,29	1,27	1,33
Пожарский МР	3 904,69	19 946,70	24 306,12	6 693,86	25 874,44	30 364,95	1,71	1,30	1,25
Спасск-Дальний ГО	3 942,34	28 284,52	29 729,24	4 505,17	32 790,67	36 400,02	1,14	1,16	1,22
Спасский МР	3 790,68	14 482,38	23 513,51	9 249,82	20 354,61	29 319,41	2,44	1,41	1,25
Тернейский МР	7 893,53	18 262,84	22 602,63	8 373,83	19 514,60	20 836,37	1,06	1,07	0,92
Уссурийский ГО	2 047,14	43 526,45	63 301,52	1 173,90	67 055,49	84 434,18	0,57	1,54	1,33
Фокино ГО	4 124,93	35 478,25	42 525,25	5 846,33	34 230,24	46 174,45	1,42	0,96	1,09
Ханкайский МР	6 110,06	20 388,23	25 312,57	9 425,55	35 121,97	40 038,03	1,54	1,72	1,58
Хасанский МР	1 976,11	27 713,20	38 977,20	2 976,18	35 982,28	59 072,78	1,51	1,30	1,52
Хорольский МР	2 142,94	15 716,94	27 096,15	7 236,87	18 581,23	29 696,12	3,38	1,18	1,10
Черниговский МР	6 185,64	17 380,33	24 685,13	7 644,90	32 093,43	47 090,35	1,24	1,85	1,91
Чугуевский МР	7 080,33	20 876,54	23 738,52	11 032,93	34 825,60	36 986,42	1,56	1,67	1,56
Шкотовский МР	4 537,34	14 791,57	39 764,46	7 009,77	31 685,86	47 619,51	1,54	2,14	1,20
Яковлевский МР	5 778,53	11 521,21	17 930,28	10 487,48	19 262,09	31 169,94	1,81	1,67	1,74

Таблица 4.1.3 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 2 «Дома малоэтажной жилой застройки, в том числе индивидуальной жилой застройки – индивидуальные, малоэтажные блокированные (таунхаусы)»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	1 695,27	10 998,50	41 155,92	808,97	10 791,20	38 028,76	0,48	0,98	0,92
Арсеньев ГО	192,45	11 662,40	50 931,60	169,50	23 092,47	63 903,50	0,88	1,98	1,25
Артем ГО	233,21	16 666,19	80 455,02	153,53	30 446,68	85 131,24	0,66	1,83	1,06
Большой Камень ГО	1 470,19	11 396,76	96 124,83	620,14	23 453,22	72 071,05	0,42	2,06	0,75
Владивосток ГО	53,00	19 352,86	112 822,51	149,05	55 458,74	143 135,99	2,81	2,87	1,27
Дальнегорский ГО	700,79	9 394,11	45 511,56	380,05	11 104,57	40 061,71	0,54	1,18	0,88
Дальнереченский ГО	700,23	11 726,53	47 617,10	149,56	11 116,53	40 376,88	0,21	0,95	0,85
Дальнереченский МР	1 310,46	7 630,49	68 420,84	2 063,93	5 640,55	38 001,91	1,57	0,74	0,56
Кавалеровский МР	734,56	10 345,35	49 264,53	233,26	10 378,30	39 243,24	0,32	1,00	0,80
Кировский МР	656,19	9 067,21	117 133,40	447,15	11 404,04	37 766,56	0,68	1,26	0,32
Красноармейский МР	1 033,12	7 757,41	40 425,19	402,68	7 887,60	35 982,00	0,39	1,02	0,89
Лазовский МР	996,24	8 407,33	59 304,11	482,24	9 996,67	34 289,18	0,48	1,19	0,58
Лесозаводский ГО	72,80	10 310,75	56 357,49	190,84	13 044,04	42 069,65	2,62	1,27	0,75
Михайловский МР	688,94	9 920,08	68 681,28	301,30	13 628,63	50 911,00	0,44	1,37	0,74
Надеждинский МР	265,10	15 279,54	101 587,51	303,82	20 864,27	110 472,21	1,15	1,37	1,09
Находка ГО	196,41	16 854,76	90 237,45	404,32	33 632,19	71 400,90	2,06	2,00	0,79
Октябрьский МР	1 129,70	10 047,23	40 038,37	358,75	14 026,04	52 121,09	0,32	1,40	1,30
Ольгинский МР	449,55	8 432,44	36 089,03	208,04	9 470,78	30 228,38	0,46	1,12	0,84
Партизанский ГО	14,30	10 354,68	47 671,14	26,95	14 415,55	42 696,89	1,88	1,39	0,90
Партизанский МР	949,90	15 376,70	263 333,54	477,66	14 353,72	46 684,45	0,50	0,93	0,18
Пограничный МР	1 700,41	12 389,63	43 911,39	535,37	12 996,16	38 157,93	0,31	1,05	0,87
Пожарский МР	3 707,86	12 455,55	41 532,71	369,73	9 376,66	54 853,30	0,10	0,75	1,32
Спасск-Дальний ГО	702,89	9 591,94	42 836,59	143,13	18 764,71	43 937,87	0,20	1,96	1,03
Спасский МР	1 407,16	12 804,39	43 100,94	100,20	11 562,07	38 001,91	0,07	0,90	0,88
Тернейский МР	3 698,26	10 354,40	43 148,92	497,93	9 218,16	38 821,16	0,13	0,89	0,90
Уссурийский ГО	1 030,91	15 877,60	99 081,16	311,15	27 488,85	75 362,31	0,30	1,73	0,76
Фокино ГО	937,94	21 274,41	78 775,46	1 164,08	21 377,72	44 149,81	1,24	1,00	0,56
Ханкайский МР	731,45	11 157,70	40 536,55	607,73	13 571,43	40 290,30	0,83	1,22	0,99
Хасанский МР	547,61	11 302,36	69 874,64	175,96	13 923,96	56 113,48	0,32	1,23	0,80
Хорольский МР	648,75	9 380,31	42 051,61	1 006,58	12 385,37	31 722,69	1,55	1,32	0,75
Черниговский МР	742,67	10 027,17	40 559,69	550,82	14 241,73	50 263,04	0,74	1,42	1,24
Чугуевский МР	753,74	10 210,10	41 389,98	91,65	9 070,60	50 438,44	0,12	0,89	1,22
Шкотовский МР	991,50	13 215,17	97 991,40	477,90	16 086,75	45 018,20	0,48	1,22	0,46
Яковлевский МР	1 063,68	9 487,40	40 906,91	1 123,19	9 365,34	28 829,37	1,06	0,99	0,70

Таблица 4.1.4 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 3 «Объекты, предназначенные для хранения транспорта»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	1 575,43	5 635,15	11 822,13	135,17	8 784,32	13 284,61	0,09	1,56	1,12
Арсеньев ГО	754,31	8 285,32	27 374,53	264,93	12 520,78	18 912,42	0,35	1,51	0,69
Артем ГО	4 024,09	14 484,67	57 209,45	403,23	15 333,50	35 726,77	0,10	1,06	0,62
Большой Камень ГО	996,86	7 718,63	40 688,67	327,64	15 081,27	36 121,00	0,33	1,95	0,89
Владивосток ГО	361,40	18 053,73	111 152,20	416,44	21 033,67	57 480,20	1,15	1,17	0,52
Дальнегорский ГО	1 575,93	7 383,02	24 274,95	191,66	8 836,54	16 647,54	0,12	1,20	0,69
Дальнереченский ГО	1 499,19	8 264,38	29 573,81	3 044,66	11 302,12	15 329,41	2,03	1,37	0,52
Дальнереченский МР	2 654,00	6 296,69	13 545,53	2 419,60	6 498,61	10 923,57	0,91	1,03	0,81
Кавалеровский МР	1 655,79	7 479,23	18 060,43	228,78	9 941,00	16 493,77	0,14	1,33	0,91
Кировский МР	2 288,60	6 081,03	17 770,02	262,02	9 231,24	13 321,48	0,11	1,52	0,75
Красноармейский МР	990,03	6 186,82	21 495,83	2 235,39	7 100,23	15 266,94	2,26	1,15	0,71
Лазовский МР	1 334,05	3 150,41	16 796,67	2 720,03	9 154,55	14 625,84	2,04	2,91	0,87
Лесозаводский ГО	1 322,76	8 530,97	35 935,15	458,49	12 260,24	19 398,90	0,35	1,44	0,54
Михайловский МР	1 616,66	8 190,18	20 677,40	198,54	10 150,64	18 550,10	0,12	1,24	0,90
Надеждинский МР	773,97	6 920,31	35 671,93	402,29	11 804,87	21 442,54	0,52	1,71	0,60
Находка ГО	396,16	11 053,70	65 165,31	361,71	14 471,54	50 412,81	0,91	1,31	0,77
Октябрьский МР	2 641,73	8 758,04	31 913,30	144,33	9 852,87	21 359,41	0,05	1,13	0,67
Ольгинский МР	1 885,21	5 885,02	14 088,24	282,89	7 266,89	12 759,38	0,15	1,23	0,91
Партизанский ГО	1 862,54	6 052,42	34 495,02	205,83	10 371,16	21 729,62	0,11	1,71	0,63
Партизанский МР	2 337,21	8 286,50	41 278,27	309,16	8 679,04	18 434,31	0,13	1,05	0,45
Пограничный МР	2 485,79	7 419,76	17 590,98	303,43	10 132,11	21 006,32	0,12	1,37	1,19
Пожарский МР	2 486,33	6 574,00	20 829,17	225,23	9 658,75	20 278,73	0,09	1,47	0,97
Спасск-Дальний ГО	1 034,19	3 153,48	20 852,38	1 236,09	9 276,95	18 333,79	1,20	2,94	0,88
Спасский МР	2 410,29	6 293,71	21 973,43	313,53	8 512,70	13 692,39	0,13	1,35	0,62
Тернейский МР	1 714,39	7 396,86	15 777,98	203,35	11 065,19	14 588,44	0,12	1,50	0,92
Уссурийский ГО	79,58	14 059,42	163 649,46	302,71	15 935,76	35 052,61	3,80	1,13	0,21
Фокино ГО	1 514,61	6 653,34	31 296,47	319,77	11 267,62	22 273,39	0,21	1,69	0,71
Ханкайский МР	2 724,43	6 518,52	36 067,51	195,73	9 710,07	30 625,40	0,07	1,49	0,85
Хасанский МР	1 848,49	7 907,37	36 405,50	483,77	11 177,63	34 008,05	0,26	1,41	0,93
Хорольский МР	2 589,91	8 150,87	28 124,39	4 496,47	8 331,38	14 572,49	1,74	1,02	0,52
Черниговский МР	849,36	7 004,28	21 773,62	196,77	9 526,73	14 580,03	0,23	1,36	0,67
Чугуевский МР	2 235,10	6 632,20	28 991,37	248,91	9 625,17	17 055,05	0,11	1,45	0,59
Шкотовский МР	1 143,90	6 692,96	17 155,14	3 141,45	10 283,44	16 188,20	2,75	1,54	0,94
Яковлевский МР	2 949,74	5 195,56	22 751,59	191,36	7 727,16	12 344,75	0,06	1,49	0,54

Таблица 4.1.5 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 4 «Объекты коммерческого назначения, предназначенные для оказания услуг населению, включая многофункционального назначения»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	4 030,60	12 461,92	29 459,71	3 016,98	10 856,40	20 219,75	0,75	0,87	0,69
Арсеньев ГО	1 916,75	15 397,83	47 575,25	1 269,02	20 395,52	36 285,15	0,66	1,32	0,76
Артем ГО	5 963,58	22 951,14	50 673,49	795,27	26 586,45	43 921,44	0,13	1,16	0,87
Большой Камень ГО	4 401,82	13 354,27	49 985,56	4 295,43	23 481,57	44 812,33	0,98	1,76	0,90
Владивосток ГО	75,19	26 102,99	81 236,23	138,95	38 056,35	67 991,96	1,85	1,46	0,84
Дальнегорский ГО	2 581,81	12 369,15	35 631,88	2 732,96	13 480,70	25 843,43	1,06	1,09	0,73
Дальнереченский ГО	4 190,35	17 592,56	49 603,61	1 252,36	16 644,38	28 459,28	0,30	0,95	0,57
Дальнереченский МР	3 979,03	9 940,08	42 498,73	2 610,50	6 865,35	17 154,04	0,66	0,69	0,40
Кавалеровский МР	3 954,46	11 805,84	45 277,48	3 252,53	15 032,45	28 271,68	0,82	1,27	0,62
Кировский МР	4 026,04	12 183,26	26 744,38	949,45	12 129,51	23 963,84	0,24	1,00	0,90
Красноармейский МР	1 295,57	9 897,05	33 402,92	1 640,31	10 309,58	19 786,05	1,27	1,04	0,59
Лазовский МР	3 230,98	10 436,25	29 416,17	3 539,05	13 036,07	25 474,97	1,10	1,25	0,87
Лесозаводский ГО	3 604,50	14 580,36	48 345,78	680,36	14 960,90	30 596,50	0,19	1,03	0,63
Михайловский МР	3 608,20	11 601,23	34 237,15	1 843,66	13 460,37	24 907,59	0,51	1,16	0,73
Надеждинский МР	716,60	14 838,44	43 124,18	597,89	17 281,52	41 303,69	0,83	1,16	0,96
Находка ГО	1 609,24	22 314,86	69 867,62	817,91	24 981,33	50 611,73	0,51	1,12	0,72
Октябрьский МР	2 525,92	11 699,36	32 097,42	678,25	13 003,64	27 230,54	0,27	1,11	0,85
Ольгинский МР	4 099,97	8 413,18	32 403,32	982,29	10 205,75	25 490,07	0,24	1,21	0,79
Партизанский ГО	2 398,39	13 294,34	38 283,53	2 066,16	14 565,34	27 661,45	0,86	1,10	0,72
Партизанский МР	6 933,18	16 199,01	43 307,45	1 451,34	12 350,37	24 828,75	0,21	0,76	0,57
Пограничный МР	2 323,21	15 833,72	43 148,15	877,06	14 511,85	27 403,11	0,38	0,92	0,64
Пожарский МР	4 313,87	13 999,11	36 837,53	3 722,93	15 679,26	28 518,50	0,86	1,12	0,77
Спасск-Дальний ГО	2 508,30	14 312,78	39 351,88	738,23	16 983,11	28 716,24	0,29	1,19	0,73
Спасский МР	2 943,28	15 005,97	43 104,12	1 580,19	11 618,98	27 427,25	0,54	0,77	0,64
Тернейский МР	2 109,50	12 533,55	27 157,81	4 200,42	12 302,98	21 626,67	1,99	0,98	0,80
Уссурийский ГО	4 717,49	19 982,57	59 345,87	891,01	23 255,32	42 182,24	0,19	1,16	0,71
Фокино ГО	5 294,20	17 519,03	35 077,97	6 770,29	18 552,21	30 767,16	1,28	1,06	0,88
Ханкайский МР	4 185,33	12 548,68	38 786,83	1 798,04	12 674,52	26 203,25	0,43	1,01	0,68
Хасанский МР	3 710,15	13 184,49	40 944,05	787,76	14 375,17	32 911,81	0,21	1,09	0,80
Хорольский МР	3 855,40	11 661,15	27 290,31	3 370,43	13 813,10	37 371,72	0,87	1,18	1,37
Черниговский МР	2 477,58	13 370,26	41 260,33	3 147,20	13 787,85	25 977,26	1,27	1,03	0,63
Чугуевский МР	2 935,26	12 799,83	41 293,79	2 650,90	10 683,27	25 140,55	0,90	0,83	0,61
Шкотовский МР	915,33	14 435,65	36 251,32	2 575,53	14 663,15	29 225,96	2,81	1,02	0,81
Яковлевский МР	4 861,37	11 376,25	29 188,20	574,26	10 016,85	17 310,55	0,12	0,88	0,59

Таблица 4.1.6 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 5 «Объекты временного проживания, включая объекты рекреационно-оздоровительного значения»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	5 898,37	8 807,18	14 012,10	5 047,24	11 288,16	15 470,44	0,86	1,28	1,10
Арсеньев ГО	4 600,60	26 291,45	40 470,91	10 837,56	20 371,10	36 581,82	2,36	0,77	0,90
Артем ГО	1 992,56	26 399,84	68 410,50	4 231,52	28 697,90	52 775,68	2,12	1,09	0,77
Большой Камень ГО	3 686,68	36 401,20	75 685,28	771,52	24 964,08	60 556,37	0,21	0,69	0,80
Владивосток ГО	41,10	51 847,24	75 139,56	222,36	35 419,01	84 290,86	5,41	0,68	1,12
Дальнегорский ГО	4 609,82	11 078,95	33 372,61	4 956,74	13 420,01	22 335,87	1,08	1,21	0,67
Дальнереченский ГО	7 024,74	11 821,89	15 008,46	12 262,38	20 533,47	49 987,87	1,75	1,74	3,33
Дальнереченский МР	5 452,01	7 604,92	9 549,43	6 804,15	11 810,10	12 167,67	1,25	1,55	1,27
Кавалеровский МР	4 809,96	18 973,22	37 432,26	4 206,50	16 630,64	26 990,63	0,87	0,88	0,72
Кировский МР	3 900,65	11 678,74	31 476,17	3 571,89	13 641,57	23 800,11	0,92	1,17	0,76
Красноармейский МР	2 694,61	4 839,87	20 580,17	11 942,43	13 195,07	20 093,53	4,43	2,73	0,98
Лазовский МР	1 849,73	13 283,25	32 070,08	7 425,27	13 744,31	23 490,53	4,01	1,03	0,73
Лесозаводский ГО	3 864,94	15 751,12	45 883,32	9 852,32	18 008,74	41 181,78	2,55	1,14	0,90
Михайловский МР	4 550,25	11 539,86	16 805,32	5 782,60	12 394,56	18 145,65	1,27	1,07	1,08
Надеждинский МР	4 157,52	15 076,66	64 933,89	4 253,84	18 677,60	39 740,31	1,02	1,24	0,61
Находка ГО	1 672,74	28 153,14	66 260,88	1 099,77	24 830,96	50 050,42	0,66	0,88	0,76
Октябрьский МР	4 676,13	12 149,31	37 600,98	6 221,09	16 713,25	28 641,60	1,33	1,38	0,76
Ольгинский МР	3 537,18	10 211,65	33 757,89	4 759,61	10 059,16	20 495,31	1,35	0,99	0,61
Партизанский ГО	2 606,30	14 844,22	36 494,75	3 067,94	15 362,72	38 629,70	1,18	1,03	1,06
Партизанский МР	4 447,56	20 243,86	48 980,77	2 723,07	14 413,92	35 321,39	0,61	0,71	0,72
Пограничный МР	3 728,40	16 821,98	43 587,87	7 262,09	18 767,68	26 107,78	1,95	1,12	0,60
Пожарский МР	6 547,00	18 123,16	28 619,46	5 199,81	15 954,47	34 408,65	0,79	0,88	1,20
Спасск-Дальний ГО	5 746,93	18 507,87	29 289,92	9 926,39	17 283,93	29 417,68	1,73	0,93	1,00
Спасский МР	6 221,05	14 239,18	35 538,54	4 367,97	12 661,30	25 542,37	0,70	0,89	0,72
Тернейский МР	6 685,51	11 672,63	28 103,37	6 606,56	15 285,94	30 162,41	0,99	1,31	1,07
Уссурийский ГО	3 310,17	32 632,61	69 486,60	2 806,79	23 262,56	44 410,14	0,85	0,71	0,64
Фокино ГО	6 795,88	28 379,85	50 787,94	5 484,21	24 816,04	35 686,85	0,81	0,87	0,70
Ханкайский МР	6 540,99	13 762,56	32 518,81	5 631,81	16 547,18	28 852,85	0,86	1,20	0,89
Хасанский МР	4 237,91	20 622,59	77 218,05	934,53	15 482,40	46 650,84	0,22	0,75	0,60
Хорольский МР	7 348,28	17 961,95	23 845,37	9 888,53	13 738,93	17 723,88	1,35	0,76	0,74
Черниговский МР	2 800,48	13 662,57	29 100,21	4 654,09	13 869,71	24 505,09	1,66	1,02	0,84
Чугуевский МР	3 095,33	10 772,91	17 135,93	5 338,07	14 995,32	18 908,34	1,72	1,39	1,10
Шкотовский МР	6 266,75	13 953,03	66 817,51	794,96	11 075,68	28 435,32	0,13	0,79	0,43
Яковлевский МР	4 640,50	11 385,37	32 560,32	4 553,28	12 290,72	24 886,25	0,98	1,08	0,76

Таблица 4.1.7 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 6 «Административные и бытовые объекты»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	6 735,10	15 498,10	31 452,76	6 440,68	13 471,30	24 239,87	0,96	0,87	0,77
Арсеньев ГО	446,49	17 937,59	39 762,75	2 000,58	22 726,58	37 010,15	4,48	1,27	0,93
Артем ГО	953,43	24 379,06	47 568,19	1 620,87	26 275,87	42 932,49	1,70	1,08	0,90
Большой Камень ГО	1 954,28	17 532,53	44 208,38	1 283,34	25 503,39	42 346,10	0,66	1,45	0,96
Владивосток ГО	237,40	28 750,55	83 944,53	166,84	36 835,14	63 120,27	0,70	1,28	0,75
Дальнегорский ГО	1 554,82	15 214,81	43 792,10	2 452,06	15 473,38	33 071,60	1,58	1,02	0,76
Дальнереченский ГО	2 145,37	18 214,49	40 950,33	2 015,44	17 268,04	26 657,70	0,94	0,95	0,65
Дальнереченский МР	4 319,23	11 454,13	20 786,61	3 411,13	9 028,17	17 145,99	0,79	0,79	0,82
Кавалеровский МР	4 787,51	13 113,60	33 151,71	4 409,12	15 032,92	28 354,41	0,92	1,15	0,86
Кировский МР	4 187,35	15 423,82	41 775,58	4 445,03	14 625,08	28 354,41	1,06	0,95	0,68
Красноармейский МР	3 598,68	14 029,43	32 512,71	6 121,52	14 462,64	25 604,54	1,70	1,03	0,79
Лазовский МР	2 696,98	13 328,88	29 693,47	3 534,01	16 322,37	41 699,08	1,31	1,22	1,40
Лесозаводский ГО	2 236,99	17 734,57	34 154,23	720,16	18 121,43	41 344,84	0,32	1,02	1,21
Михайловский МР	970,96	17 708,68	42 036,94	1 655,38	16 153,98	27 188,62	1,70	0,91	0,65
Надеждинский МР	830,77	20 390,62	42 330,82	1 916,08	18 528,03	38 509,23	2,31	0,91	0,91
Находка ГО	622,76	24 668,84	62 829,06	741,36	26 165,27	43 541,99	1,19	1,06	0,69
Октябрьский МР	2 801,31	16 719,54	40 899,29	4 032,89	13 917,71	25 302,53	1,44	0,83	0,62
Ольгинский МР	4 944,09	13 475,69	36 976,98	3 766,18	14 689,95	25 548,09	0,76	1,09	0,69
Партизанский ГО	3 985,76	15 673,77	34 716,19	3 755,69	15 961,43	29 928,20	0,94	1,02	0,86
Партизанский МР	6 299,73	21 558,80	45 801,79	3 787,36	13 163,25	23 064,57	0,60	0,61	0,50
Пограничный МР	2 805,99	18 727,58	43 363,14	2 620,01	14 405,43	28 992,27	0,93	0,77	0,67
Пожарский МР	2 934,89	16 395,14	32 889,10	4 021,04	16 630,72	27 329,13	1,37	1,01	0,83
Спасск-Дальний ГО	2 778,22	15 523,10	43 033,01	5 788,44	16 493,61	28 518,57	2,08	1,06	0,66
Спасский МР	4 181,31	18 445,85	37 749,31	3 733,02	13 686,38	28 354,41	0,89	0,74	0,75
Тернейский МР	5 137,52	15 079,07	34 749,31	6 266,81	15 297,95	27 578,89	1,22	1,01	0,79
Уссурийский ГО	1 799,12	24 258,45	62 489,23	4 925,81	24 650,65	52 176,30	2,74	1,02	0,83
Фокино ГО	7 016,56	22 942,42	46 465,56	3 807,94	17 529,30	27 732,66	0,54	0,76	0,60
Ханкайский МР	2 746,01	16 242,72	36 986,96	3 541,26	14 172,90	24 471,99	1,29	0,87	0,66
Хасанский МР	1 023,02	16 444,19	58 646,65	513,18	14 993,88	35 084,06	0,50	0,91	0,60
Хорольский МР	2 972,83	14 262,85	33 670,90	4 691,13	13 792,16	23 805,84	1,58	0,97	0,71
Черниговский МР	2 954,64	15 131,83	31 427,89	5 917,47	14 417,57	24 687,31	2,00	0,95	0,79
Чугуевский МР	3 757,94	15 649,19	41 049,24	4 690,78	13 707,98	26 321,65	1,25	0,88	0,64
Шкотовский МР	1 671,40	20 489,25	48 344,35	5 795,09	14 747,35	24 869,23	3,47	0,72	0,51
Яковлевский МР	4 889,25	15 327,76	29 744,33	4 963,75	12 326,07	36 090,39	1,02	0,80	1,21

Таблица 4.1.8 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 7 «Объекты производственного назначения, за исключением передаточных устройств и сооружений»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	300,16	7 418,98	38 146,14	480,00	7 220,07	29 104,44	1,60	0,97	0,76
Арсеньев ГО	49,07	6 934,92	40 691,55	134,42	10 436,51	37 786,19	2,74	1,50	0,93
Артем ГО	237,95	9 789,24	59 099,06	433,06	13 468,33	45 803,24	1,82	1,38	0,78
Большой Камень ГО	1 075,85	7 954,24	59 770,82	473,24	15 573,35	64 068,82	0,44	1,96	1,07
Владивосток ГО	32,28	11 714,56	68 910,64	7,39	19 280,71	75 278,84	0,23	1,65	1,09
Дальнегорский ГО	304,09	6 917,42	47 061,85	604,59	8 359,52	27 281,80	1,99	1,21	0,58
Дальнереченский ГО	30,65	9 324,46	36 617,85	619,25	10 675,34	29 036,63	20,21	1,14	0,79
Дальнереченский МР	196,87	8 108,51	52 887,66	1 380,39	6 446,01	19 649,57	7,01	0,79	0,37
Кавалеровский МР	302,52	6 622,81	26 547,09	372,62	7 951,24	21 063,61	1,23	1,20	0,79
Кировский МР	967,68	5 889,19	20 781,66	556,74	7 694,31	26 265,96	0,58	1,31	1,26
Красноармейский МР	1 210,02	5 299,75	33 397,76	2 188,88	7 030,60	19 493,05	1,81	1,33	0,58
Лазовский МР	95,09	6 310,69	33 889,17	1 600,17	8 772,09	27 181,48	16,83	1,39	0,80
Лесозаводский ГО	689,11	7 142,77	47 229,21	949,94	9 250,32	32 674,36	1,38	1,30	0,69
Михайловский МР	892,78	6 988,53	37 080,14	305,74	8 596,14	27 203,75	0,34	1,23	0,73
Надеждинский МР	106,05	8 985,47	60 903,78	284,36	9 795,07	42 616,17	2,68	1,09	0,70
Находка ГО	384,77	11 520,97	49 461,81	336,06	13 931,86	45 654,13	0,87	1,21	0,92
Октябрьский МР	224,11	7 745,41	40 504,22	458,23	7 439,40	28 391,22	2,04	0,96	0,70
Ольгинский МР	1 192,71	6 098,01	34 348,80	1 455,57	6 891,86	23 987,52	1,22	1,13	0,70
Партизанский ГО	693,73	7 562,19	36 254,86	1 353,71	9 282,02	29 493,62	1,95	1,23	0,81
Партизанский МР	1 529,46	11 286,72	59 587,83	283,63	6 928,59	26 435,46	0,19	0,61	0,44
Пограничный МР	1 286,80	8 000,15	97 650,89	869,82	7 492,97	29 173,53	0,68	0,94	0,30
Пожарский МР	1 196,37	7 778,97	37 215,60	1 254,80	8 159,42	27 936,47	1,05	1,05	0,75
Спасск-Дальний ГО	302,52	7 631,42	43 759,02	2 478,34	9 203,07	26 533,82	8,19	1,21	0,61
Спасский МР	1 350,48	9 128,49	52 906,37	1 516,14	7 404,29	21 936,22	1,12	0,81	0,41
Тернейский МР	105,22	7 418,10	62 471,39	1 117,02	8 293,10	27 936,76	10,62	1,12	0,45
Уссурийский ГО	242,37	11 033,74	66 634,55	320,03	13 020,92	47 857,98	1,32	1,18	0,72
Фокино ГО	1 535,84	11 785,03	78 537,58	1 592,31	11 010,40	31 540,01	1,04	0,93	0,40
Ханкайский МР	302,52	7 280,01	45 458,05	1 417,73	7 220,60	22 778,60	4,69	0,99	0,50
Хасанский МР	196,87	7 938,25	41 851,77	549,82	8 793,07	35 347,24	2,79	1,11	0,84
Хорольский МР	966,47	6 292,41	48 330,93	1 782,82	7 873,11	26 142,09	1,84	1,25	0,54
Черниговский МР	886,00	6 926,66	38 567,38	1 541,39	8 097,75	22 608,67	1,74	1,17	0,59
Чугуевский МР	71,32	7 764,50	28 323,67	616,65	7 754,61	23 568,96	8,65	1,00	0,83
Шкотовский МР	185,83	8 739,22	39 124,81	429,45	9 210,05	60 225,46	2,31	1,05	1,54
Яковлевский МР	185,83	5 852,09	35 432,36	1 456,94	6 629,27	23 006,35	7,84	1,13	0,65

Таблица 4.1.9 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС прошлого тура для группы 8 «Учебные, спортивные объекты, объекты культуры и искусства, культовые объекты, музеи, лечебно-оздоровительные и общественного назначения объекты»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	3 736,12	13 841,78	83 091,51	2 555,42	14 194,47	44 418,07	0,68	1,03	0,53
Арсеньев ГО	3 512,35	12 085,20	55 037,39	1 216,56	23 784,48	42 072,20	0,35	1,97	0,76
Артем ГО	2 204,77	16 922,71	96 174,93	2 223,30	25 864,44	71 078,45	1,01	1,53	0,74
Большой Камень ГО	303,70	11 996,16	76 226,24	2 263,66	26 554,58	73 168,86	7,45	2,21	0,96
Владивосток ГО	78,35	16 379,39	106 458,44	295,75	34 568,02	99 888,43	3,77	2,11	0,94
Дальнегорский ГО	3 249,34	9 514,85	82 493,09	2 655,12	15 362,94	30 109,42	0,82	1,61	0,36
Дальнереченский ГО	2 959,48	15 315,67	75 961,64	1 331,84	16 607,99	49 153,39	0,45	1,08	0,65
Дальнереченский МР	2 854,28	10 786,77	52 824,23	1 697,50	9 907,27	32 185,09	0,59	0,92	0,61
Кавалеровский МР	338,64	11 904,71	80 726,11	918,13	16 317,63	44 123,50	2,71	1,37	0,55
Кировский МР	1 939,43	10 829,47	94 652,66	1 092,36	14 458,64	44 574,82	0,56	1,34	0,47
Красноармейский МР	2 146,43	9 182,52	63 005,45	821,25	15 102,17	32 185,09	0,38	1,64	0,51
Лазовский МР	3 531,28	10 740,04	81 716,27	2 178,71	16 501,09	44 245,20	0,62	1,54	0,54
Лесозаводский ГО	3 111,14	14 716,83	63 320,43	1 465,54	15 939,62	44 539,37	0,47	1,08	0,70
Михайловский МР	1 511,62	10 948,92	63 001,01	373,66	14 328,98	33 815,09	0,25	1,31	0,54
Надеждинский МР	503,54	12 564,02	52 147,20	1 537,47	17 928,44	43 158,04	3,05	1,43	0,83
Находка ГО	157,95	16 393,27	107 113,49	1 152,01	27 125,89	67 928,80	7,29	1,65	0,63
Октябрьский МР	2 057,89	12 090,21	62 099,88	1 243,21	14 817,70	42 449,63	0,60	1,23	0,68
Ольгинский МР	3 152,36	8 415,65	62 758,40	1 992,57	12 579,66	43 108,14	0,63	1,49	0,69
Партизанский ГО	262,42	10 736,57	86 911,08	1 852,31	16 740,84	46 262,99	7,06	1,56	0,53
Партизанский МР	4 003,52	21 059,57	64 595,22	1 386,25	16 435,44	40 632,55	0,35	0,78	0,63
Пограничный МР	2 083,18	14 215,43	93 153,02	1 092,38	12 990,74	47 972,03	0,52	0,91	0,51
Пожарский МР	3 975,56	14 945,32	59 966,00	1 411,29	16 657,11	49 712,74	0,35	1,11	0,83
Спасск-Дальний ГО	3 942,34	10 052,04	36 879,03	1 936,06	17 354,77	35 967,07	0,49	1,73	0,98
Спасский МР	2 660,36	16 947,96	64 751,39	1 876,53	10 610,18	32 185,09	0,71	0,63	0,50
Тернейский МР	2 232,85	13 329,92	82 122,30	1 905,59	16 023,51	45 591,84	0,85	1,20	0,56
Уссурийский ГО	206,50	16 468,95	95 159,08	1 928,53	22 171,71	70 754,56	9,34	1,35	0,74
Фокино ГО	301,30	17 261,61	59 329,96	562,03	18 483,17	45 596,47	1,87	1,07	0,77
Ханкайский МР	2 144,02	10 685,28	61 521,60	1 119,67	11 725,45	39 664,55	0,52	1,10	0,64
Хасанский МР	386,94	11 860,94	76 055,68	1 140,47	15 036,86	43 123,76	2,95	1,27	0,57
Хорольский МР	2 442,21	9 632,22	43 919,28	1 705,94	12 500,93	31 591,94	0,70	1,30	0,72
Черниговский МР	3 473,10	12 182,84	59 526,29	1 778,06	14 645,75	28 860,11	0,51	1,20	0,48
Чугуевский МР	3 732,97	13 386,27	78 785,63	1 789,50	13 474,46	34 390,19	0,48	1,01	0,44
Шкотовский МР	862,70	12 146,83	75 559,08	421,86	14 812,02	42 388,97	0,49	1,22	0,56
Яковлевский МР	1 294,71	9 500,33	26 076,99	2 234,31	12 536,71	25 602,31	1,73	1,32	0,98

Таблица 4.1.10 – Сравнительный анализ полученных значений УПКС со значениями УПКС, действующими на дату оценки для группы 9 «Прочие объекты»

Районы	УПКС, руб./кв. м 2019 г.	УПКС, руб./кв. м 2023 г.	Отношение УПКС 2023 г/2019 г

Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум	Минимум	Среднее	Максимум
Анучинский МР	1 456,32	12 616,87	29 452,12	1 103,61	5 636,61	10 420,90	0,76	0,45	0,35
Арсеньев ГО	195,84	9 469,26	22 442,70	158,09	10 225,26	23 298,07	0,81	1,08	1,04
Артем ГО	1 283,17	12 272,41	38 618,61	332,28	10 111,02	55 339,92	0,26	0,82	1,43
Большой Камень ГО	205,52	10 210,72	43 253,27	772,03	8 952,44	49 515,09	3,76	0,88	1,14
Владивосток ГО	24,61	17 573,35	66 852,41	25,64	14 043,12	68 912,62	1,04	0,80	1,03
Дальнегорский ГО	1 208,48	8 267,96	24 187,01	203,20	5 812,67	36 085,20	0,17	0,70	1,49
Дальнереченский ГО	1 103,78	12 429,07	26 107,64	913,65	7 258,09	36 612,20	0,83	0,58	1,40
Дальнереченский МР	6 866,03	9 381,48	14 288,86	1 697,50	4 187,60	14 549,18	0,25	0,45	1,02
Кавалеровский МР	1 268,89	8 575,51	33 151,71	133,90	5 806,37	15 027,04	0,11	0,68	0,45
Кировский МР	821,87	7 849,24	23 939,86	59,84	6 008,64	20 660,67	0,07	0,77	0,86
Красноармейский МР	2 208,99	6 771,17	15 391,07	1 876,93	5 054,41	15 381,93	0,85	0,75	1,00
Лазовский МР	2 095,89	5 650,79	21 054,21	861,78	6 309,56	21 006,78	0,41	1,12	1,00
Лесозаводский ГО	1 362,77	10 750,84	26 385,35	358,13	7 626,78	18 325,01	0,26	0,71	0,69
Михайловский МР	1 221,69	8 582,70	17 490,16	323,73	7 151,71	20 870,60	0,26	0,83	1,19
Надеждинский МР	538,26	7 525,27	27 201,86	214,83	5 807,42	33 424,67	0,40	0,77	1,23
Находка ГО	26,69	14 598,13	43 341,34	5,53	10 571,81	77 309,04	0,21	0,72	1,78
Октябрьский МР	3 038,24	9 460,76	32 360,18	77,00	6 169,93	16 538,41	0,03	0,65	0,51
Ольгинский МР	2 882,91	7 807,39	17 448,28	1 236,25	5 308,43	20 042,32	0,43	0,68	1,15
Партизанский ГО	1 505,44	8 941,18	21 841,23	219,01	6 259,23	19 479,22	0,15	0,70	0,89
Партизанский МР	1 878,68	7 760,04	26 275,86	209,91	5 610,75	15 570,72	0,11	0,72	0,59
Пограничный МР	5 047,86	10 242,24	20 952,78	1 344,03	7 123,37	16 412,16	0,27	0,70	0,78
Пожарский МР	2 773,67	9 569,94	20 248,10	612,28	6 170,07	13 099,35	0,22	0,64	0,65
Спасск-Дальний ГО	2 475,00	8 075,31	30 630,63	3 957,13	9 244,86	20 955,92	1,60	1,14	0,68
Спасский МР	3 602,69	11 129,99	24 819,11	1 023,25	6 081,70	20 162,61	0,28	0,55	0,81
Тернейский МР	1 307,50	8 584,87	18 436,45	1 120,13	5 858,97	17 921,62	0,86	0,68	0,97
Уссурийский ГО	262,42	15 071,02	36 561,58	168,46	10 794,18	41 548,50	0,64	0,72	1,14
Фокино ГО	2 547,45	12 331,16	25 825,82	1 131,14	7 433,91	17 608,72	0,44	0,60	0,68
Ханкайский МР	2 429,46	6 543,72	18 180,29	502,65	5 845,67	15 146,93	0,21	0,89	0,83
Хасанский МР	924,23	7 759,63	37 719,24	220,05	5 395,30	36 207,51	0,24	0,70	0,96
Хорольский МР	805,59	6 429,14	15 097,88	1 917,26	5 219,56	15 627,02	2,38	0,81	1,04
Черниговский МР	30,97	8 930,00	23 621,45	290,54	6 065,68	19 757,68	9,38	0,68	0,84
Чугуевский МР	1 950,42	9 656,22	36 342,58	858,17	6 906,27	37 238,95	0,44	0,72	1,02
Шкотовский МР	1 170,21	10 096,59	34 120,30	270,45	6 608,75	18 379,65	0,23	0,65	0,54
Яковлевский МР	5 926,39	9 593,22	32 019,28	2 126,52	5 060,05	9 879,67	0,36	0,53	0,31

Опираясь на проделанный анализ, можно отметить, что в целом, цены на объекты недвижимости имеют тенденцию к росту. Что соответствует поведению рынка.

Проверка с использованием результатов оценочного зонирования

Оценочное зонирование проведено для объектов недвижимости, у которых присутствует достаточно рыночной информации. В связи с тем, что на рынке объекты недвижимости продаются совместно с земельным участком, на котором они расположены, а у объектов оценки в результате расчетов получается стоимость без учета земельного участка,
то проводить сравнение в рамках оценочного зонирования некорректно.

Проверка качества процессов определения кадастровой стоимости

При проверке качества процессов определения кадастровой стоимости была проведена выборочная проверка моделей определения кадастровой стоимости.

Для проверки качества случайным образом выбраны объекты недвижимости, на примере которых были проверены все этапы проведенной оценки.

Далее представлен расчет кадастровой стоимости по этим объектам.

Сравнительный подход

Модель 1.1.1

На примере объекта 1 группы с кадастровым номером 25:00:000000:17784 проверим расчет кадастровой стоимости по модели.

Под моделью расчета понимается математическая формула, отображающая связь между зависимой переменной и значениями соответствующих факторов стоимости.

Модельный УПКС объекта оценки с кадастровым номером 25:00:000000:17784 определен исходя из значений ценообразующих факторов, путем их подстановки в статистическую модель. Значимыми факторами модели являются: площадь, PCA_дом, Расстояние до морского побережья (по прямой), Кол-во кафе/ресторанов (r=1000), Расстояние до ж/д станции (по прямой), Расстояние до администрации (по дорогам), Расстояние до водных объектов (по прямой), Расстояние до зоны ДА (по прямой), Этаж расположения объекта: первый, Этаж расположения объекта: последний, Материал наружных стен: кирпичные, Материал наружных стен: монолитные.

Модель для определения удельного показателя кадастровой стоимости имеет вид:

где – коэффициенты, полученные алгоритмом RuleFit; – соответствующий признак или правило алгоритма RuleFit. Коэффициенты и правила соответствуют таблице 3.11.7.

Также к прогнозному значению удельного показателя стоимости применялись понижающие корректировки:

Корректировка на долю стоимости земельного участка в кадастровой стоимости жилых помещений (17,5 %);

Корректировка на долю площади общих помещений в площади здания (22,6 %).

Значения характеристик объекта оценки представлены в таблице ниже.

Таблица 4.1.11 – Значения факторов объекта с кадастровым номером 25:00:000000:17784 для модели 1.1.1

Фактор	Значение
Площадь	19,3
PCA_дом	-0,93465
Расстояние до морского побережья (по прямой)	917,4905
Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)	16
Расстояние до ж/д станции (по прямой)	603,9209
Расстояние до администрации (по дорогам)	2736,482
Расстояние до водных объектов (по прямой)	1108,986
Расстояние до зоны ДА (по прямой)	39,62383
Этаж расположения объекта: первый	1
Этаж расположения объекта: последний	0
Материал наружных стен: кирпичные	0
Материал наружных стен: монолитные	0

Выберем коэффициенты, согласно условиям из таблицы 3.11.8. Результаты продемонстрированы в таблице ниже.

Таблица 4.1.12 – Проверка на соответствие правилам характеристик объекта с кадастровым номером 25:00:000000:17784

№пп	rule	type	coef	Подходит ли правило
1	PCA_дом	linear	6 713,23	Да
2	Площадь	linear	-438,15	Да
3	Расстояние до морского побережья (по прямой)	linear	-3,14	Да
4	кирпичные	linear	6 482,54	Да
5	Расстояние до ж/д станции (по прямой)	linear	-2,83	Да
6	монолитные	linear	7 435,15	Да
7	Расстояние до водных объектов (по прямой)	linear	2,02	Да
8	Кол-во кафе/ресторанов (r=1000)	linear	176,72	Да
9	Расстояние до администрации (по дорогам)	linear	-0,24	Да
10	первый	linear	-2 771,67	Да
11	последний	linear	-387,96	Да
12	Расстояние до зоны ДА (по прямой)	linear	-0,08	Да
13	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.75 & Расстояние до зоны ДА (по прямой) > 203.57382202148438 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	-26 328,13	Нет
14	PCA_дом > 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125	rule	29 815,42	Нет
15	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3699.7135009765625 & Площадь > 40.85000038146973	rule	-6 277,76	Нет
16	Площадь <= 39.80000114440918 & PCA_дом <= 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125 & Расстояние до морского побережья (по прямой) <= 641.8888854980469	rule	17 615,75	Нет
17	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3706.486572265625 & Кол-во кафе/ресторанов (r=1000) > 40.5	rule	13 697,61	Нет
18	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125	rule	-6 846,80	Нет
19	Площадь <= 41.75 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & PCA_дом <= 1.1101950407028198	rule	8 955,08	Нет
20	Площадь <= 41.75 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 18.84999942779541 & PCA_дом <= 1.1101950407028198	rule	-4 897,04	Нет
21	PCA_дом <= 0.5926138460636139 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3741.6395263671875 & Площадь > 42.14999961853027	rule	-4 758,11	Нет
22	Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.64999961853027 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	-7 064,57	Нет
23	Площадь > 41.75 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & PCA_дом <= 1.4391744136810303	rule	-3 785,21	Нет
24	PCA_дом > 0.5926138460636139 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3741.6395263671875 & Площадь > 42.14999961853027	rule	4 401,15	Нет
25	Площадь > 40.95000076293945 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 6492.7900390625 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3706.486572265625 & PCA_дом > 0.5926138460636139	rule	6 457,31	Нет
26	Кол-во кафе/ресторанов (r=1000) <= 32.5 & PCA_дом <= 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125 & Площадь > 39.80000114440918	rule	-3 693,24	Нет
27	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3644.45556640625 & Расстояние до водных объектов (по прямой) <= 2305.708740234375	rule	2 686,18	Да
28	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 6492.7900390625 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.64999961853027 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	5 532,75	Нет
29	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 6492.7900390625 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3710.1485595703125 & Площадь > 41.75 & PCA_дом > 1.4391744136810303	rule	4 444,61	Нет
30	Площадь > 40.95000076293945 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3706.486572265625 & PCA_дом <= 0.5926138460636139	rule	-898,74	Нет
31	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3637.047607421875	rule	718,14	Да
32	Площадь > 40.95000076293945 & Расстояние до администрации (по дорогам) > 3637.047607421875	rule	-387,44	Нет
33	Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3710.1485595703125	rule	399,47	Да
34	PCA_дом > 1.958118736743927 & Расстояние до администрации (по дорогам) <= 3637.047607421875	rule	16,40	Нет

Подставим в уравнение модели значения ценообразующих факторов:

Далее применяем корректировку на землю и долю площади общих помещений в площади здания, получаем кадастровую стоимость: 173 609,79*0,825*0,774= 110 858,53.

Полученные значения УПКС и кадастровой стоимости объекта недвижимости с кадастровым номером 25:00:000000:17784 совпадает со значением УПКС и кадастровой стоимости, указанными в Приложении 2.5 к отчёту.

Модель 1.1.2

Проверка качества процессов определения кадастровой стоимости на примере объекта 25:27:030204:7419, который отнесен к подгруппе 0101 (Многоквартирные дома экономичного класса (с преобладанием малогабаритных квартир)) 1 группы.

Значимыми факторами модели являются: площадь, этаж расположения: первый, этажность, год завершения строительства, материал стен, ценовая зона.

Также к значению необходимо применить понижающие корректировки:

Корректировка на долю стоимости земельного участка в кадастровой стоимости жилых помещений (17,5 %);

Корректировка на долю площади общих помещений в площади здания (22,6 %).

Модель имеет вид:

,

где – прогнозное значение логарифма показателя цены предложения;

– математическая константа (число Эйлера);

– Площадь жилого помещения;

– Маркер: 1-ый этаж;

– Кол-во надземных этажей в доме;

– Маркер: год постройки 1998-н.в.;

– Маркер: материал наружных стен - монолит;

– Ценовая зона, определенная зонированием.

Значения характеристик рассматриваемого объекта оценки представлены в таблице ниже.

Таблица 4.1.13 - Значения факторов объекта с кадастровым номером 25:27:030204:7419 для модели 1.1.2

Фактор	Площадь ()	Этаж расположения объекта: первый ()	Этажность ()	Период завершения строительства объекта: 1998-н.в. ()	Материал наружных стен: монолитные ()	Ценовая зона ()
Значение	32,7	0	5	0	0	7

Подставим в уравнение модели значения ценообразующих факторов:

К полученному результату применяем корректировку на землю и долю площади общих помещений в площади здания, получаем кадастровую стоимость: 117 723,00*0,825*0,774=75 172,02

Полученные значения УПКС и кадастровой стоимости объекта недвижимости с кадастровым номером 25:27:030204:7419 совпадает со значением УПКС и кадастровой стоимости, указанными в Приложении 2.5 к отчёту.

Затратный подход

Кадастровая стоимость зданий, сооружений на основе затратного подхода при использовании СПО определяется по формуле:

,

где КСОКС – стоимость объекта капитального строительства (ОКС), руб.;

ЗЗ – затраты на замещение ОКС, руб.;

ПП – прибыль предпринимателя, в долях от затрат на замещение ОКС;

ИФ – физический износ, в долях от затрат на замещение ОКС;

УФ – функциональное устаревание, в долях от затрат на замещение ОКС;

УЭ – экономическое устаревание, в долях от затрат на замещение ОКС.

Более подробное описание представлено в главе 3.10.

Проведем проверку и рассчитаем значение стоимости на примере одного объекта
с кадастровым номером 25:01:000000:153. Характеристики для данного объекта оценки приведены в таблице ниже.

Таблица 4.1.14 – Значения параметров для расчета для объекта с КН 25:01:000000:153

Параметр	УПСС	N	Кпо	Кд	К сейсм	ПП	Иф	Уф	Уэ
Значение	31339	75,5	1	1	1	0,008	0,525	0	0,7049

Полученное значение кадастровой стоимости для объекта 25:01:000000:153 совпадает со значением кадастровой стоимости из Приложения 2.5, в котором так же обозначены все характеристики для расчетов.

Небольшая погрешность в результатах приемлема в связи с тем, что взяты округленные значения.

Метод моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости

Согласно п. 45. Методических указаний, расчет кадастровой стоимости методом моделирования на основе удельных показателей кадастровой стоимости (УПКС) будет продемонстрирован на примере помещения с кадастровым номером 25:36:010201:12517. Кадастровый номер здания, в котором располагается рассматриваемый объект оценки: 25:36:010201:1668. Характеристики приведены в таблице ниже.

Таблица 4.1.15 – Характеристики объектов для расчета кадастровой стоимости методом УПКС

Характеристика	Кадастровый номер помещения	Кадастровый номер здания, в котором расположено помещение	УПКС здания (P)	Площадь помещения (S), м2
Значение	25:36:010201:12517	25:36:010201:1668	41 161,6	81,5

Кадастровая стоимость помещения (КС), рассчитанная по УПКС здания:

Полученное значение кадастровой стоимости для объекта 25:36:010201:12517 совпадает со значением кадастровой стоимости из Приложения 2.5.