Методы оценки предприятия как имущественного комплекса

     если N - нечетное, то медианой является «центральный»  элемент совокупности данных;

     если N - четное, то медиана рассчитывается как среднее арифметическое двух соседних «центральных» значений числового  ряда.

     Мода  - величина, наиболее часто встречающаяся в исследуемой совокупности данных. С точки зрения экономико-правовой экспертизы она является вероятностным критерием оценки значений конкретного параметра объекта.

     На  практике за основу расчета выбирается математическое ожидание, а значения моды и медианы используются для  контроля качества используемых данных. Если все указанные величины равны между собой, то информация полностью пригодна для проведения оценочных работ. Однако так бывает далеко не всегда, поэтому эксперту приходится корректировать имеющиеся данные путем выявления значений, искажающих конечный результат.

     где Ci - стоимость i-ro аналога; Al, А2..„ An - коэффициенты регрессии; Xil, Xi2... Xin

     технические параметры i-ro аналога.

     Для оценки общей пригодности исходной информации и выявления некачественных значений в математической статистике используется среднее квадратичное (среднеквадратичное) отклонение, рассчитываемое по формуле:

       

     где (7 - среднеквадратичное отклонение числового ряда; С - математическое ожидание числового ряда; Ci - значение i-ro элемента числового ряда; N - общее количество данных.

     Среднеквадратичное отклонение характеризует разброс значений элементов числового ряда относительно среднего арифметического. Чем качественнее выбранная информация, тем «кучнее» величины Ci расположены вокруг математического ожидания.

     Необходимо  отметить, что в интервале ±о от С находится около 68% всех элементов числового ряда с нормальным распределением (в теории оценки совокупность данных носит нормальный характер распределения если ее математическое ожидание, мода и медиана совпадают или их показатели очень близки), в интервале ±2о - около 95%, а в интервале ±Зо - до 99%. Таким образом, значения, отличающиеся от математического ожидания более чем на ±2о только ухудшают окончательный результат, следовательно не должны рассматриваться при проведении экспертизы.

     Как правило, практикующие специалисты для оценки качества полученных результатов рассчитывают не само среднеквадратичное отклонение, а его отношение к величине среднего арифметического. Таким образом, эксперт получает процентную погрешность вычислений (достоверность определенного им значения).

10.1.5 Метод регрессионного анализа

     Метод используется в случаях, когда выбранные  аналоги имеют отличия от оцениваемого объекта по ряду параметров, выявить  влияние каждого из которых на величину стоимости методом сопоставимых пар продаж (то есть в абсолютном денежном выражении) не представляется возможным в силу их агрегативного (совместного) влияния.

     Метод регрессионного анализа, базируется на определении значимости каждого  из параметров по сравнению с остальными. Математически подобная процедура заключается в составлении и решении системы стоимостных регрессионных уравнений:

       

       

     решение системы уравнений основано на использовании  теоремы Крамера. При этом рассчитывается общий определитель (детерминант) матрицы X (det = |Х|), а также детерминанты по каждому из технических параметров (deti = |Xi|), для чего соответствующий столбец матрицы меняется на результирующий вектор С. Стоимость оцениваемого объекта рассчитывается по формуле:

       

     где Хоб1, Хоб2...Хобп- технические параметры оцениваемого объекта; Ai = deti / det.

10.1.6 Метод корреляционного анализа

     Корреляционный  анализ является одним из основных методов массовой оценки. Корреляционная связь отражает лишь усредненную  тенденцию изменения зависимого стоимостного показателя (результативного признака) от изменения одного или нескольких параметров-аргументов (факторных признаков). В этом заключается отличие корреляционной связи от функциональной, при которой значение показателя строго определено при заданном значении аргумента (аргументов).

     Наличие корреляционной связи свидетельствует  о том, что зависимость между  показателем и аргументом (аргументами) подвержена влияниям со стороны других побочных факторов, одни из которых  вообще неизвестны, другие не поддаются  оценке и учету.

     Таким образом, корреляцию можно определить как статистическую зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменение математического ожидания одной случайной величины приводит к изменению математического ожидания другой случайной величины.

     Различают следующие типы корреляций:

     парная  корреляция - связь между двумя  признаками (результативным и факторным  или двумя факторными);

     частная корреляция - зависимость между результативным и одним факторным признаком  при фиксированных значениях других;

     множественная корреляция - зависимость результативного  и двух или более факторных  признаков, включенных в исследование.

     Для решения системы уравнений составляется матрица характеристик (X) и результирующий вектор стоимостей (С) аналогов:

     Основная  задача корреляционного анализа - количественное определение тесноты связи между  признаками (при парной корреляции) и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Теснота  связи количественно выражается коэффициентом корреляции.

     Применение  корреляционного анализа позволяет  установить закономерность влияния  главных факторов на изучаемый показатель, как в их совокупности, так и  каждого из них в отдельности. С помощью корреляционного анализа, как метода математической статистики, удается, во-первых, найти и описать форму аналитической зависимости показателя от параметра-аргумента (параметров-аргументов) и, во-вторых, оценить тесноту этой зависимости. Благодаря решению первой задачи получают математическую корреляционную модель, с помощью которой рассчитывают искомый показатель при заданных значениях параметров. Решение второй задачи позволяет установить надежность рассчитанного результата.

     Таким образом, корреляционный анализ можно  определить как совокупность формальных (математических) процедур, предназначенных для измерения тесноты, направления и аналитического выражения формы связи.

     Применение  корреляционного анализа предъявляет  к исходной информации определенные требования:

     статистическая  выборка объектов должна быть однородной в функциональном и конструктивно-технологическом отношениях;

     достаточно  многочисленной;

     исследуемый стоимостной показатель должен быть приведен к одним условиям его  исчисления у всех объектов в выборке;

     параметры-аргументы  должны быть измерены достаточно точно;

     факторы должны быть независимы, либо минимально зависимы.

     После того как собраны данные по группе однородных объектов, проводят их анализ для установления формы связи  между зависимым стоимостным  показателем и параметром-аргументом в виде теоретической линии регрессии. Процесс нахождения теоретической линии регрессии заключается в обоснованном выборе аппроксимирующей кривой и расчете коэффициентов ее уравнения. Линия регрессии представляет собой плавную кривую (в частном случае прямую), описывающую с помощью математической функции общую тенденцию исследуемой зависимости и сглаживающую незакономерные, случайные выбросы от влияния побочных факторов.

     Чтобы сделать окончательный выбор  из нескольких корреляционных уравнений, необходимо проверить каждое уравнение на тесноту связи, измеряемую коэффициентом корреляции. Чем большую тесноту связи обнаруживает кривая, тем она более предпочтительна при прочих равных условиях.

10.1.7 Износ машин и оборудования

     Износ - это потеря стоимости из-за ухудшения физического состояния объекта и (или) его морального устаревания. Накопленный износ определяется как разница между текущей стоимостью восстановления (замещения) и реальной рыночной стоимостью объекта на дату оценки.

     В зависимости от причин, вызывающих потерю стоимости, износ подразделяется на три типа: физический, функциональный и внешний.

     Физический износ - это потеря стоимости за счет естественных процессов в процессе эксплуатации. Он выражается в старении и изнашивании, разрушении, гниение, ржавлении, поломке и конструктивных дефектах. Такой тип износа может быть устранимым или неустранимым. Устранимый физический износ (т.е. износ который может быть устранен в результате текущего ремонта) включает в себя плановый ремонт или замену частей объекта в процессе повседневной эксплуатации.

     Функциональный (моральный) износ - это потеря стоимости вследствие относительной неспособности оцениваемого объекта обеспечить полезность по сравнению с новым объектом, созданным для таких же целей. Он обычно вызван несоответствием техническим и функциональным требованиям (таким как параметры, размер, стиль, срок службы и пр.). Функциональный износ может, быть как устранимым, так и неустранимым. Функциональный износ считается устранимым, если стоимость ремонта или замены устаревших или неприемлемых компонентов выгодна или, по крайней мере, не превышает величину прибавляемой стоимости и (или) полезности. В противном случае износ считается неустранимым.

     Внешний износ вызывается факторами извне - изменением ситуации на рынке, изменением финансовых и законодательных условий и т.д.

10.1.8 Методы определения физического износа

     В рамках настоящей оценки использовались следующие методы измерения физического

     износа:

     наблюдение;

     возраст/срок службы;

     прямое  долларовое измерение (устранимый износ).

     Наблюдение означает физический осмотр собственности для определения остающегося срока жизни. Наблюдение включает так же изучение истории работы объекта оценки и беседы с инженерами и обслуживающим персоналом. Эта процедура включает в себя фактическую идентификацию визуально определимых элементов эксплуатационного износа и преобразование результатов наблюдения в процентные отношения. Кроме того, к ней относятся консультации с квалифицированным персоналом предприятия относительно таких аспектов физического состояния оборудования, которые не являются очевидными, например, внутренние коррозии резервуаров. На основании полученных фактических данных оценщик должен составить определенное заключение и выразить его в виде процентной поправки, вычитаемой из стоимости замещения.

     Состояние - характеристика, которая может быть определена только путем наблюдения. Определение видов состояния и соответствующий данным характеристикам процент износа сведены в таблицу. От состояния прямо зависит остающийся срок полезной жизни оцениваемого актива.

Шкала экспертных оценок для определения коэффициента износа.