Доходный подход оценки бизнеса

ДОХОДНЫЙ  ПОДХОД

Основные  этапы процедуры  оценки при данном подходе:

1. Оценка потенциального валового дохода для первого года, начиная с даты оценки, на основе анализа текущих ставок и тарифов на рынке аренды для сравнимых объектов.

2. Оценка потерь от неполной загрузки (сдачи в аренду) и не взысканных арендных платежей на основе анализа рынка, характера его динамики применительно к оцениваемой недвижимости. Рассчитанная таким образом величина вычитается из валового дохода и определяется действительный валовый доход.

1. Расчет издержек по эксплуатации оцениваемой недвижимости основывается на анализе фактических издержек по её содержанию и/или типичных издержек на данном рынке. В статьи издержек включаются только отчисления, относящиеся непосредственно к эксплуатации собственности, и не включаются ипотечные платежи, проценты и амортизационные отчисления. Величина издержек вычитается из действительного валового дохода и получается величина чистого операционного дохода.

2. Пересчет чистого операционного дохода в текущую стоимость объекта.

Существуют  два метода пересчета чистого  дохода в текущую стоимость: метод прямой капитализации и анализ дисконтированного денежного потока. Метод прямой капитализации наиболее применим к объектам, приносящим доход, со стабильными предсказуемыми суммами доходов и расходов. Метод

дисконтирования денежных поступлений более применим к приносящим доход объектам, имеющим нестабильные потоки доходов и расходов.

Метод прямой капитализации

Процедура прямой капитализации формализуется  в следующем виде:

V=I/R

где V – cтоимость объекта

I - годовой чистый операционный доход

R – коэффициент капитализации

Определение ставки капитализации.

Метод выделения (экстракции) из рыночных данных.

Определение ставки капитализации.

Для определения  ставки капитализации был использован  метод выделения

(экстракции) по рыночным данным. Он основан  на статистической обработке  рыночной информации о величинах чистого операционного дохода и цен продажи объектов недвижимости. В соответствии с этим методом коэффициент капитализации рассчитывается по формуле:

Считается, что величина общего коэффициента капитализации, корректно определенная на основании рыночных данных, достаточно точно отражает

отношение рынка к данному типу собственности  и является тестовым при применении других методов определения общего коэффициента капитализации.

Для расчета  общего коэффициента капитализации  анализируется доход, приносящийся на интерес полного права собственности, то есть чистый операционный доход.

Из анализа  рынка на дату оценки получены данные об арендных ставках и продажах объектов недвижимости офисного назначения в Октябрьском и Железнодорожном районах г. Самары. На основании проведенных расчетов коэффициент капитализации для офисных помещений составляет – 0,1982.

Расчеты приведены в приложении.

Информация  об источниках доходов  и расходов.

Для оценки рыночной арендной платы использованы данные по аренде объектов, сопоставимых с оцениваемым. Объекты сравнения отбирались на основании следующих критериев: площадь, деловая активность, интенсивность движения, состояние объекта.

Стоимость рыночной аренды принята по ставкам, которые выявлены в г. Самара, в Октябрьском и Железнодорожном районах. Арендная ставка по аренде офисных помещений в оцениваемой зоне колеблется от 220 до 500 руб. /кв. м/ мес.

В оцениваемом  административном помещении был  сделан ремонт в некоторых кабинетах на 3-ем этаже, практически полностью отремонтирован 1-ый этаж, сделан ремонт в помещении архива и в зале заседаний. Поэтому, нами были определены арендные ставки для помещений с обычным ремонтом и для помещений с хорошим ремонтом.

Определение арендной ставки административного  помещения

Определение арендной ставки объекта  методом корреляционно-регрессионного анализа

Определение рыночной арендной ставки, как наиболее вероятной цены продажи имущества  и имущественных прав, принятое в нормативных документах по оценки во многих странах, обусловлено стохастической природой самого рынка, как экономической системы, функционирование которой происходит под влиянием множества факторов. Эти факторы, с математической точки зрения, могут и должны рассматриваться как случайные переменные, формирующие в конечном итоге результирующий

показатель  – рыночную стоимость. Все это  предопределяет вероятностный характер самого процесса оценки и делает возможным и необходимым применение оценочных процедур, основанных на принципах вероятностного и статистического анализа.

Метод многофакторного корреляционно-регрессионного анализа позволяет выявить связи  между стоимостью и различными потребительскими характеристиками оцениваемого объекта и описать эти связи с помощью математической модели. (Этот метод значительно облегчает процесс оценки значительного числа однотипных объектов.). Данный метод был использован для определения стоимости объекта оценки в рамках метода прямого сравнения продаж.

На первом этапе применения корреляционно-регрессионного анализа на основе качественного  и количественного анализа выявляются основные причинно-следственные связи в исследуемой системе.

Количественный  анализ предполагает определение факторных  переменных, находящихся в тесной корреляционной связи со стоимостью. В результате намечается перечень факторных переменных, включаемых в модель.

На втором этапе проверяется условие независимости  действия факторов на стоимость. Тесная линейная зависимость или сильная корреляция между двумя или более факторными переменными называется мультиколлинеарностью. Она негативно влияет на количественные характеристики экономической модели, уменьшая точность и достоверность оценивания параметров модели. Зависимые факторные переменные исключаются из модели или заменяются их относительными величинами. Исследование мультиколлинеарности производится с помощью алгоритма Феррара-Глобера. Этот алгоритм включает три вида статистических критериев, с помощью которых проверяется: мультиколлинеарность всего массива факторных переменных (критерий c2), каждой факторной переменной с остальными переменными (F-критерий), каждой пары факторных переменных (t-критерий). Все эти критерии при сравнении с их критическими значениями дают возможность делать конкретные выводы о наличии или отсутствии мультиколлинеарности факторных переменных.

На третьем этапе корреляционно-регрессионного анализа находятся оценки параметров регрессионной модели и осуществляется проверка качества полученной модели. Показателями качества являются: выполнение T и F критериев, коэффициент детерминации (r2), стандартное отклонение ошибки (s), коэффициент вариации (n), средняя ошибка аппроксимации (d). С помощью Т критерия осуществляется проверка статистической значимости коэффициентов регрессии. С помощью F критерия проверяется статистическая значимость уравнения в целом.

В итоге полученная модель применяется для оценки.

Отбор параметров, участвующих в расчетах

В качестве критериев сравнения оцениваемого объекта и аналогов выделим следующие факторные переменные:

- № п/п (справочная переменная)

- Наименование (справочная переменная)

- площадь, м2

- арендная ставка, руб.м2

- деловая активность

- интенсивность движения

- состояние помещения: 1-удовл., 2-хор.

- Источник информации (справочная переменная)

- Примечание (справочная переменная)

В результате анализа рынка сходных с оцениваемым объектом и расположенных на незначительном удалении от объекта оценки, по состоянию на эффективную дату оценки были выявлены следующие аналоги:

Вычислим коэффициенты корреляции факторных переменных со стоимостью:

Коэффициенты корреляции следующих  переменных со стоимостью больше 0,5:

"деловая активность",

"состояние помещения: 1-удовл., 2-хор.".

Это означает существование корреляционной связи между ними и стоимостью. Выше перечисленные факторные переменные включаются в модель.

Коэффициенты корреляции следующих переменных со стоимостью не превышают 0,5:

"площадь, м2",

"интенсивность движения".

Чтобы сделать вывод о наличии связи между ними и стоимостью, необходимо проверить гипотезу о значимости связи.

Вычислим критическое значение:

Сравним критическое значение с модулем соответствующего коэффициента корреляции.

Для переменных:

"площадь, м2",

"интенсивность движения" -

модуль коэффициента корреляции меньше критического значения, это означает, что между этими переменными и стоимостью нет связи (коэффициент корреляции не значимо отличается от нуля) и их можно исключить из модели.

Проверим существование мультиколлинеарности в данных с помощью алгоритма Феррара-Глобера [2].

Выполним тест c2 (“Хи квадрат”).

c2 расчетное - 0,07;

c2 критическое при уровне значимости 0,05 - 3,84.

c2 расчетное не превышает критического, делаем вывод, что в данных мультиколлинеарность отсутствует.

Выполним F-тест.

F расчетные:

F критическое при уровне значимости 0,05 - 215,71.

Для параметров:

"деловая активность",

"состояние помещения: 1-удовл., 2-хор." -

F расчетное не превышает F критическое, следовательно, эти переменные не коллинеарны с остальными.

Выполним Т тест.

Т расчетные:

Т критическое при уровне значимости 0,05 - 3,18.

Для пары параметров: "состояние помещения: 1-удовл., 2-хор."-"деловая активность" Т расчетное не превышает Т критического, следовательно, между соответствующими переменными нет мультиколлинеарности.

Анализ  показал, что между переменными мультиколлинеарность отсутствует.

В результате проведенного анализа для выполнения дальнейших расчетов были оставлены следующие факторные переменные:

"деловая активность",

"состояние помещения: 1-удовл., 2-хор.",

"арендная ставка, руб.м2".

Определение стоимости объекта оценки методом корреляционно-регрессионного анализа

Рассчитаем  коэффициенты , b для уравнения регрессии Уравнение регрессии примет вид:

y = 13,24 + 2,47*x1 + 167,13*x2 где,

y - арендная ставка, руб.м2,

x1 - деловая активность,

x2 - состояние помещения: 1-удовл., 2-хор..

Проанализируем качество полученной модели.

Коэффициент детерминации - 97,17.

Скорректированный коэффициент детерминации - 94,33.

Стандартное отклонение ошибки - 26,05.

Коэффициент вариации - 7,63.

Средняя ошибка аппроксимации - 4,43.