Отчет об оценке рыночной стоимости научно-исследовательского судна «хххххххх»

Вид материала

Отчет

Содержание 8.2. Вариант использования – рыболовецкое судно. Регрессионная статистика Экономический смысл регрессионных коэффициентов Проверка адекватности модели Относительная погрешность (достоверность).

Подобный материал:

• Отчет обоснование рыночной стоимости объектов недвижимости, расположенных по адресу, 962.01kb.
• Отчет об оценке составлен в соответствии со следующими нормативными документами: Федеральным, 547.7kb.
• Отчет об оценке нематериального актива гуп, 668.45kb.
• Отчет об оценке рыночной стоимости акций открытого акционерного общества «электросвязь», 418.56kb.
• Отчет об оценке рыночной стоимости акций ОАО ак «Омскэнерго» Дата составления отчета, 2919.75kb.
• Вкаких случаях составляется краткий отчет об оценке? 6 Вкаких целях стб 52 01-2007, 233.27kb.
• Отчет об оценке рыночной стоимости акций ОАО «Ставропольэнерго» Дата составления отчета, 2992.15kb.
• Отчет № X/0-2000 об оценке рыночной стоимости зерноуборочных комбайнов «western-8570», 1963.92kb.
• Отчет №101-10 об оценке рыночной стоимости земельного участка и недвижимого имущества, 912.33kb.
• Отчет № хх/0-2000 об оценке рыночной стоимости автозаправочной станции на 15. 02. 2000, 646.57kb.

8.2. Вариант использования – рыболовецкое судно.

Юридическая разрешенность. Использование судна как рыболовецкое с юридической точки зрения вполне возможно при выполнении соответствующей реконструкции и согласования, оформления новых классификационных документов.

Физическая возможность. Возможность проведения реконструкции под цели рыбопромысла следует считать возможным, так как рассматриваемое судно построено в соответствии с проектом РС-300. Каких-либо затруднений при реконструкции судна Исполнитель не усматривает. В общем виде они сводятся к демонтажу научных лебедок, монтажу рыболовецкого оснащения и оборудование грузового трюма.

Экономическая целесообразность. Учитывая то, что данный анализ проводится в рамках оценки рыночной стоимости судна, экономическую целесообразность необходимо рассматривать с точки зрения потенциального покупателя. Так при решении о покупке судна потенциальный покупатель неминуемо взвесит настоящую стоимость судна, затраты которые необходимо произвести для его ремонта и общую ситуацию на рынке, в данном случае рыболовецких судов.

Для принятия решения по данному критерию Исполнителем проведен экспресс анализ рынка рыболовецких судов. Информационной базой для производства расчетов послужили предложения, опубликованные в открытом доступе на различных электронных торговых площадках за период 2006 – 2008 годы.

К рассмотрению принимались объекты: выставленные на продажу рыболовные суда, используемые по назначению и суда, имеющие равноценные с Объектом оценки размерения, мощность и т.д..

Анализ указанной базы данных позволил сделать следующею выборку:

тип	год постройки	длина	мощность	вместимость	объем трюма	Наличие реф. установки	Срок действия классиф. документов	Наличие оборудования для лова	Дата предложения	Цена, $	Цена, руб
РС-300	1981	34	325	170	140	да	0	да	Июль 2006	190 000	-
РС-300	1978	34	300	160	95	нет	4	нет	Август 2006	280 000	-
РС-300	1977	34	300	170	114	да	1	нет	Январь 2007	280 000	-
РС-300	1976	34	300	160	91	да	4	нет	Январь 2007	200 000	-
РС-300	1975	34	300	160	91	нет	3	да	Декабрь 2006	190 000	-
РС-300	1978	34	300	170	120	нет	5	нет	Июль 2006	-	5 000 000
РС-300	1975	34	300	170	120	нет	3	да	Февраль 2007	170 000	-
ПТР-50	1988	32	300	190	100	да	3	нет	Май 2007	-	5 700 000
ПТР-50	1991	32	315	190	100	да	4	нет	Январь 2007	240 000	-
ПТР-50	1993	32	315	190	100	да	4	да	Июнь 2006	-	10 000 000
ПТР-50	1989	32	315	190	100	да	3	нет	Сентябрь 2006	280 000	-

Для того чтобы выборка могла быть обработана математическими инструментами необходимо все качественные параметры, характеризующие стоимость, проранжировать по степени возрастания потребительских качеств. Состояние каждого объекта аналога определено на основании информации сопровождающей предложение о продаже и оценено по трех бальной шкале.

Так же необходимо скорректировать стоимость всех перечисленных объектов аналогов на дату предложения, т.е. привести все цены к одной дате – дате оценки. Для этого стоимость каждого объекта аналога переведена в рубли по курсу ЦБ РФ в соответствии с датой предложения и проиндексирована в соответствии с показателями инфляции за соответствующий период.

В соответствии с указанным выборка приобретает следующий вид:

тип	срок эксплуатации	длина	мощность	вместимость	объем трюма	Наличие реф. установки	Срок действия классиф. документов	Наличие оборудования для лова	состояние	Цена, руб
РС-300	27	34	325	170	140	1	0	1	1	5788312
РС-300	30	34	300	160	95	0	4	0	3	8410752
РС-300	31	34	300	170	114	1	1	0	1	8186640
РС-300	32	34	300	160	91	1	4	0	3	5847600
РС-300	33	34	300	160	91	0	3	1	2	5563181
РС-300	30	34	300	170	120	0	5	0	2	5650000
РС-300	33	34	300	170	120	0	3	1	2	4830516
ПТР-50	20	32	300	190	100	1	3	0	2	6042000
ПТР-50	17	32	315	190	100	1	4	0	2	7017120
ПТР-50	15	32	315	190	100	1	4	1	3	11400000
ПТР-50	19	32	315	190	100	1	3	0	3	8404480

Корреляционный анализ данной выборки:

	срок эксплуатации	длина	мощность	вместимость	объем трюма	Наличие реф. установки	Срок действия классиф. документов	Наличие оборудования для лова	состояние	Цена, руб
срок эксплуатации	1,00
длина	0,96	1,00
мощность	-0,60	-0,42	1,00
вместимость	-0,93	-0,95	0,49	1,00
объем трюма	0,18	0,34	0,39	-0,05	1,00
Наличие реф. установки	-0,62	-0,57	0,55	0,59	0,00	1,00
Срок действия классиф. документов	-0,15	-0,22	-0,38	0,08	-0,58	-0,36	1,00
Наличие оборудования для лова	0,10	0,18	0,31	-0,13	0,33	-0,21	-0,32	1,00
состояние	-0,27	-0,34	-0,11	0,11	-0,71	-0,07	0,72	-0,19	1,00
Цена, руб	-0,60	-0,50	0,32	0,44	-0,30	0,37	0,12	-0,05	0,42	1,00

Исходя из указанного, основными ценообразующими параметрами в рамках данной выборки являются: срок эксплуатации, состояние судов.

Соответственно выборка принимает следующий вид:

№ п/п	Срок эксплуатации	Состояние	Цена, руб
	Х1	Х2	Y
1	27	1	5788312
2	30	3	8410752
3	31	1	5262840
4	32	3	5847600
5	33	2	5563181
6	30	2	5650000
7	33	2	4830516
8	20	2	6042000
9	17	2	7017120
10	15	3	11400000
11	19	3	8404480

Предполагаем, что, в данном случае, статистическая зависимость стоимости судна описывается уравнением множественной линейной регрессии в виде:

Ц = f(x) = b₀ + b₁X₁ + b₂X₂ + b₃X₃ где

Ц – стоимость судна (зависимая переменная)

b – неизвестные параметры модели

Х – факторы образующие множество Х (независимые переменные)

Применив стандартную программу вычислений, обнаружено, что объекты под порядковыми номерами 1; 3; 4; 10 являются экстремальными вследствие чего исключены из выборки как выбросы. Исходя из указанного получены следующие результаты:

Регрессионная статистика
Множественный R	0,96
R-квадрат	0,92
Нормированный R-квадрат	0,88
Стандартная ошибка	490935,40
Наблюдения	7,00
Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F
Регрессия	2,00	11153464351574,00	5576732175787,02	23,14
Остаток	4,00	964070259975,39	241017564993,85
Итого	6,00	12117534611549,40
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	2929867,84	1305792,17	2,24	0,09
Х1	-74136,68	28843,64	-2,57	0,06
Х3	2431365,58	415188,17	5,86	0,00

Таким образом, модель для расчета стоимости оцениваемого Объекта имеет вид:

Y = 2929867,84 -74136,68 * X₁ + 2431365,58 * X₂

Для анализа качества полученной модели рассмотрим следующие показатели:


Экономический смысл регрессионных коэффициентов:

Регрессионные коэффициенты b₁ b₂ при признаках Х1 Х2 – получились отрицательным и положительным соответственно, что полностью согласуется с логикой расчетной модели.

Коэффициент b₀ не имеет экономического смысла.

Проверка адекватности модели

Точность и надежность полученного результата оценивается с помощью ряда статистических критериев. Приведенные статистические оценки получены и справедливы в предположении нормальности распределения случайной величины Y, а также независимости и нормальности распределения погрешностей i.


1) Для интерпретации итоговых параметров регрессии рассмотрим результаты дисперсионного анализа, приведенные выше.

Значимость уравнения регрессии проверяется с помощью F-критерия Фишера. Расчетное значение F-критерия указанно в таблице и составляет 23,14.

Значение коэффициента Фишера сравнивают с критическим значением F_кр, представляю­щее собой значение F-распределения со степенями свободы (n-k-1) и уровнем значимости =1-. Если неравенство F > F_кр выполнено, то регрессионная зависимость статистически значима, с надежностью  (в расчетах принято  = 0,95)

Критическое значение F_кр вычислено и составляет = 6,94.

Так как выполняется неравенство F_расч > F_кр, то с вероятностью 1-a = 0,95 гипотеза о несоответствии заложенных в уравнении регрессии связей реально существующим отвергается, и говорят, что уравнение в целом значимо со статистической надежностью (доверительной вероятностью) 95% (=0,95).

2) Коэффициент детерминации R² показывает, какой процент дисперсии известных рыночных данных объясняется с помощью регрессионной зависимости. Иными словами, значение R-квадрата является индикатором степени подгонки модели к данным (значение R-квадрата близкое к 1.0 показывает, что модель объясняет почти всю изменчивость соответствующих переменных). При применении множественной регрессии, предпочтительнее пользоваться нормированным R2.

В данном случае, нормированный R² = 0,88, это означает, что 88% изменчивости стоимости судна, объясняется разнообразием значений признаков, а оставшиеся проценты объясняются случайными отклонениями.

Связь между рыночными стоимостями объектов-аналогов и примененными в расчетах коэффициентами значимости считается достаточной при нормированном R²  0,7.

Относительная погрешность (достоверность).

Оценка меры достоверности (D) анализируемого уравнения регрессии производится с помощью процентного соотношения стандартной ошибки уравнения, умноженной на t_кр и среднеарифметического значения по результативному признаку Y. В случае, если максимальное значение D не превышает 20%, анализируемое уравнение регрессии можно считать корректно отображает корреляционную связь и может быть использовано для расчета стоимости Объекта оценки.

Стандартная ошибка составляет 490935,40.

Матожидание цен аналогов составляет 6559721,28.

Коэффициент Стьюдента (t_кр) = 2,2.

Тогда:

D =	Стандартное отклонение * tкр	=	490935,4 * 2,2	= 0,16	= 16%
	Среднее значение Y		6559721,28

Учитывая все выше изложенное, построенную модель расчета стоимости оцениваемого судна можно считать достоверной.

Параметры оцениваемого судна:

Объект оценки	Срок эксплуатации	Состояние	Цена, руб
	Х1	Х2	Y
т/х «ХХХХХХХХ»	32	0	?

Подставляя параметры оцениваемого судна в математическую модель расчета его расчетная стоимость составит:

Y = 2929867,84 -74136,68 * 32 + 2431365,58 * 0 = 557 494,19 руб.

Однако, учитывая величину стандартной ошибки, которая определяет диапазон возможного нахождения реальной стоимости, полагаем, что истинная стоимость судна находится в диапазоне (с учетом округления):

315 000 ÷ 800 000 рублей.

Для прогнозирования стоимости на момент времени, когда ремонт судна будет завершен в данном случае, возможно, воспользоваться той же моделью расчета, изменив лишь входные параметры на соответствующие уже новому техническому состоянию и сроку службы.

Таким образом, прогнозируемая стоимость т/х «ХХХХХХХХ» на момент времени, когда ремонт судна будет завершен (предполагаем через год), составит:

Y = 2929867,84 -74136,68 * 33 + 2431365,58 * 3 ≈ 7 850 000 руб.

При этом стоимость прогнозируемого ремонта составляет, как это было рассчитано ранее, 8 950 000 рублей.

Из всего вышеприведенного следует, что для потенциального покупателя приобретение судна, его ремонт и дальнейшая эксплуатация не представляют какой-либо экономической целесообразности, так как необходимые вложения (затраты на ремонт) значительно превышают прирост рыночной стоимости судна.