Таким образом, полученные новые переменные - сжатые факторы (главные компоненты) являются линейными комбинациями исходных стан дартизованных показателей, они не коррелируют между собой и не уступают в информативности исходным показателям, при этом их число значительно меньше, что снижает размерность пространства анализируемых параметров.

Следовательно, при сборе исходной информации об интересующих объектах (например, районах) может быть учтен практически любой объем набора показателей (априорно влияющих на процессы ценообразования в данном объекте), выраженных в любых единицах измерения.

Выделение кластеров (групп) объектов (районов, поселений на территории района, кварталов), однородных по совокупности признаков. Кластеризация - процедура группировки объектов (районов, поселений, участков и т.п.) по общности признаков, в качестве которых выступают сжатые факторы (главные компоненты), полученные методом факторного анализа. Объединение участков и других объектов оценки в единую совокупность (кластер) производится на основе близости величин расстояний между сжатыми факторами.

В основу процедуры кластеризации, осуществляемой в данной Методике заложен следующий принцип: одним из свойств полученных факторов (главных компонент) является то, что описание объектов (например, районов) в пространстве нескольких (первых) наиболее информативных сжатых факторов имеет наименьшее искажение особенностей взаимного расположения этих объектов по сравнению с описанием в любом другом подпространстве той же размерности. Когда количество сжатых факторов невелико (например, два первых, наиболее информативных), то расположение объектов в их пространстве легко изучается даже визуально. При этом возможно выделить скопления объектов, характеризующихся общностью значений факторов (что позволяет априорно предположить и об общности критериев, влияющих на процессы ценообразования, в каждом скоплении объектов).

Евклидова метрика, применяется в данном случае потому, что в качестве признаков объектов выступают безразмерные факторы - однородные величины, не коррелирующие между собой.

После вычисления матрицы различные объекты объединяются в группы. Этот процесс совершается последовательно за п - 1 шагов. На первом шаге в матрице различий Б находится минимальный элемент (кратчайшее расстояние) ёу и объекты 1 и ] объединяются в один кластер 1+] состоящий из двух объектов, при этом следует помнить, что расстояние между двумя объектами, например, районами, находится в информационном пространстве факторов, по значениям этих факторов для данных объектов (географическое расстояние между районами, в данном случае, не имеет никакого значения). После этого матрица различий изменяется. Из нее выбрасываются две строки и два столбца, содержащие расстояния от 1 и от ] до остальных единиц, но добавляется одна строка и один столбец с расстояниями от кластера 1+] до остальных объектов (их можно считать кластерами состоящими из одной единицы). Далее на каждом шаге процедура повторяется, т.е. находится минимальное расстояние в преобразованной матрице различий и соответствующие кластеры объединяются в один.

Результатом кластеризации является список поселений по кластерам и диаграмма их распределения в информационном пространстве двух наиболее информативных факторов.

Расчет усредненной стоимости одного кв. м. земли в тестовой зоне. С учетом результатов кластеризации на территории административного района, отнесенного к центру кластера, выделяется тестовое поселение с наибольшим количеством сделок (не менее 10) с незастроенными земельными участками, предоставленными и используемыми для индивидуального жилищного строительства, личного подсобного хозяйства, дачного хозяйства, садоводства. Выбор тестового поселения - наиболее типичного из вошедших в кластер, может производиться автоматизировано с помощью СПО, ограничивающим критерием при этом, является предпосылка, что тестовый населенный пункт не должен слишком далеко отстоять от основной совокупности поселений и не должен находится на краю кластера. Если нет достаточного количества сведений о сделках по незастроенным земельным участкам, используются данные о застроенных земельных участках с выделением стоимости земель из общей стоимости объекта недвижимости (метод «извлечения»). Если в районе являющимся центром кластера нет поселений с достаточным количеством сделок с земельными участками и иными объектами недвижимости, то средний базовый показатель удельной кадастровой стоимости земель находят по данным о сделках с земельными участками и иными объектами недвижимости в тех поселениях, в которых они существуют.


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒

Мы будем рады видеть Вас в числе наших постоянных клиентов. С радостью поделимся нашим опытом и решениями в области технологий уборки, хранения, танспортировки и утилизации мусорных отходов.

 Тел: +7 (495) 772 49 34
e-mail: info@evrobak.ru