Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Сатуды салыстыру әдісі (SCA) мүліктің құнын анықтайтын атрибуттар немесе маңызды ерекшеліктер жиынтығы бар деген тұжырымға негізделген. Мысалы, жеке тұрғын үй үшін бұл атрибуттарға еден ауданы, көрініс, орналасқан жері, ванна бөлмелерінің саны, жер учаскесінің мөлшері, үйдің жасы және күйі жатуы мүмкін.
The sales comparison approach (SCA) relies on the assumption that a matrix of attributes or significant features of a property drive its value. For examples, in the case of a single family residence, such attributes might be floor area, views, location, number of bathrooms, lot size, age of the property and condition of property.
Экономикалық негіз
Сатуды салыстыру әдісі сұраныс пен ұсыныс қағидаттарына, сондай-ақ алмастыру қағидатына негізделген. Сұраныс пен ұсыныс нарықтағы сатып алушылар мен сатушылардың қалыпты әрекеттері арқылы құнды көрсетеді. Алмастыру қағидаты бойынша, сатып алушы егер құрылыста негізсіз кешігулер болмаса, бірдей пайдалы жерде салынатын жаңа мүліктен арзан болса, жақсартылған мүлікті одан қымбатқа сатып алмайды.
The sales comparison approach is based upon the principles of supply and demand, as well as upon the principle of substitution. Supply and demand indicates value through typical market behavior of both buyers and sellers. Substitution indicates that a purchaser would not purchase an improved property for any value higher than it could be replaced for on a site with equivalent utility, assuming no undue delays in construction.
Әдістердің мысалдары
Іс жүзінде жылжымайтын мүлік агенттері мен бағалаушылары ең көп қолданатын SCA әдісі – сатуды түзету желісі. Ол пәтердің сипаттамаларының құнын бағалау үшін сол аймақта жақында сатылған бірнеше мүлікті пайдаланады. Салыстырылатын мүліктерге түзетулер трендтерді талдау, жұптас мүліктерді талдау немесе нарықты қарапайым зерттеу арқылы анықталуы мүмкін. Күрделі зерттеушілер мен бағалаушылар көбінесе мүліктің құнына әртүрлі сипаттамалардың әсерін анықтау үшін көп географиялық аймақты қамтитын мүлік мәмілелерін салыстыратын көп регрессиялық әдістерге негізделген статистикалық әдістерді қолданады. Зерттеулер көрсеткендей, сатуды түзету желісі мен көп регрессиялық модель теориялық тұрғыдан бірдей, бірақ біріншісі көбірек эвристикалық әдістерді, ал екіншісі статистикалық әдістерді қолданады. Бұл статистикалық әдістерге аумақтық авторегрессия кедеріл келтіреді, себебі жоғары бағалы мүліктер жинақы орналасқандықтан, бір мүліктің бағасы көршісінен тәуелді болады. Егер үлгі ретінде алынған мәмілелер арасындағы уақыт аралығы тым ұзақ болса, екі салыстыру әдісі де сенімсіз болуы мүмкін. SCA-ны қарапайым қолдануға кедеріл келтіретін тағы бір фактор – қалалық аудандардың өзгеруі, бірақ қаланың эволюциясы осы бағалау тәсіліне әсерін азайту үшін біртіндеп жүзеге асады. Күрделі жағдайларда, мысалы, сот ісінде немесе ластанған мүлікті бағалауда, бағалаушылар SCA түзетулерін кеңінен қабылданған озық әдістерді қолдана отырып жасайды, мысалы, қайта сату моделі (уақыт өте келе үй бағасының өсуін өлшеу үшін), зерттеулер (мысалы, контингенттік бағалау), жағдайлық зерттеулер (күрделі жағдайларда түзетулерді жасау үшін) немесе басқа да статистикалық әдістер.
In practice, the most common SCA method used by estate agents and real estate appraisers is the sales adjustment grid. It uses a small number of recently sold properties in the immediate vicinity of the subject property to estimate the value of its attributes. Adjustments to the comparables may be determined by trend analysis, matched pairs analysis, or simple surveys of the market. More advanced researchers and appraisers commonly employ statistical techniques based on multiple regression methods which generally compare a larger number of more geographically dispersed property transactions to determine the significance and magnitude of the impact of different attributes on property value. Research has shown that the sales adjustment grid and the multiple regression model are theoretically the same, with the former applying more heuristic methods and the latter using statistical techniques. Spatial auto regression plagues these statistical techniques, since high priced properties tend to cluster together and therefore one property price is not independent of its neighbor. Given property inflation and price cycles, both comparison techniques can become unreliable if the time interval between transactions sampled is excessive. The other factor undermining a simplistic use of the SCA is the evolving nature of city neighborhoods, though in reality urban evolution occurs gradually enough to minimize its impact on this approach to value. In more complex situations, such as litigation or contaminated property appraisal, appraisers develop SCA adjustments using widely accepted advanced techniques, such as repeat sales models (to measure house price appreciation over time), survey research (e. g. contingent valuation), case studies (to develop adjustments in complex situations) or other statistically based techniques.