Zpět

Analýza tržních cen bytů pro účely porovnávací metodiky

Při oceňování nemovitostí či jiných majetkových entit se často využívá porovnávací metodika nebo také obecněji porovnávací přístup. Ten se opírá o porovnání s jinými objekty, které by však měly být značně podobné. Při této metodice se snažíme o zohlednění rozdílů mezi oceňovanou věcí a věcí či věcmi, které pro porovnávání užíváme a jejichž cenu známe [1].

Publikováno: 29.07.2009
Rubrika: ,
Autor: (red)

Je třeba při porovnávací metodě odhalit nabízející se rozdíly pro porovnání s mírným ohledem na snižování směrodatné odchylky. Pokud již nemáme věcný důvod ke změně ceny koeficienty resp. jejich hodnotami, jsou ostatní odchylky (měřeno směrodatnou odchylkou) na stochastické bázi (zejména neschopnost pricemakerů reagovat přesnějšími cenovými informacemi či nedostatek prodaných resp. disponibilních nemovitostí v určité lokalitě). Ta část, kterou lze komparativní metodou upravit, je část systematických chyb, kterých bychom se dopustili, pokud bychom je ignorovali, protože ty jsme schopni do určité míry eliminovat.

Často musíme při porovnání zohlednit i „velikost“ objektu. To lze udělat buď odhadem pomocí koeficientu nebo přepočtem na vhodné měrné jednotky (např. obestavěný prostor, podlahová plocha aj.), čímž získáme cenu vztaženou na tuto jednotku. Jednotková cena však není vždy konstantní pro různé velikosti nemovitostí, jak je možné se domnívat. Tato analýza tržních cen a jednotkových tržních cen podle výměry byla sestavena z 300 zpracovaných objektů (bytů).

Zpracovaná databáze byla nakonec graficky vyřešena tak, aby bylo možné na první pohled vidět cenové relace mezi tržními cenami bytů v Praze, Brně a Ostravě.

Zobrazení tržních cen a jednotkových tržních cen bytů v Praze
Pro zobrazení tržních cen a jednotkových tržních cen bytů v Praze bylo použito 100 bytů s odpovídajícími výměrami a vyneseno do tečkového grafu dvou proměnných. Na základě tohoto dvourozměrného tečkového diagramu se snažíme odhadnout závislost, kterou omezíme na lineární, tj. y = β0 + β1x. Odhady b0 a b1 neznámých parametrů β0 a β1 získáme na základě dvourozměrného datového souboru metodou nejmenších čtverců [1].

 
Graf 1 Tržní cena TC bytů v Praze

Pro těchto 100 bytů bylo vytvořeno grafické zobrazení jak pro tržní ceny, tak pro jednotkové tržní ceny, které korespondují s výměrami jednotlivých bytů.
 


Graf 2 Jednotková tržní cena JTC bytů v Praze

Zobrazení tržních cen a jednotkových tržních cen bytů v Brně
Pro regresní zobrazení v Brně bylo použito rovněž 100 bytů.


Graf 3 Tržní cena TC bytů v Brně


Graf 4 Jednotková tržní cena JTC bytů v Brně

Zobrazení tržních cen a jednotkových tržních cen bytů v Ostravě
V Ostravě bylo toto zobrazení sestaveno také ze 100 bytů.


Graf 5 Tržní cena TC bytů v Ostravě


Graf 6 Jednotková tržní cena JTC bytů v Ostravě

Metodika byla pro všechny zobrazení shodná a tím lépe pak můžeme jednotlivá zobrazení mezi sebou porovnat .

Zobrazení tržních cen a jednotkových tržních cen ve všech lokalitách
Souhrnné zobrazení, které tedy zahrnuje všechna předešlá dohromady, ukazuje závislost, která by pomocí 300 reprezentativních bytů měla vypovídat o České republice za předpokladu, že většina bytů se nachází právě v těchto lokalitách.


Graf 7 Tržní cena TC bytů v ČR


Graf 8 Jednotková tržní cena JTC bytů v ČR

SOUHRN A POROVNÁNÍ JEDNOTLIVÝCH LOKALIT
Nyní můžeme porovnat jednotlivé lokality jak numericky (porovnání směrnic regresních přímek), tak graficky.

  Počet objektů Regresní přímka (φ(x)) ∂φ(x)/∂x Interpretace
Praha 100 30 476x + 1 000 000 30 476 Se zvětšením podlahové plochy o 1m2
vzroste cena o 30 476 Kč pro cenový
interval (1 000 000;+∞).
Brno 100 23 606x + 676 629 23 606 Se zvětšením podlahové plochy o 1m2
vzroste cena o 23 606 Kč pro cenový
interval (676 629;+∞).
Ostrava 100 15 222x + 395 783 15 222 Se zvětšením podlahové plochy o 1m2
vzroste cena o 15 222 Kč pro cenový
interval (395 783;+∞).

 Tab. 1 Porovnání tržních cen TC pro jednotlivé lokality

Z tabulky 1 je patrné, že Praha má proti Ostravě přibližně 2,5 násobně vyšší srovnávací úroveň tržních cen bytů a ještě navíc míra růstu cen při růstu velikosti bytů je v Praze oproti slezské metropoli dvojnásobná. V Brně je cenová úroveň uprostřed mezi Prahou a Ostravou a rovněž míra růstu cen s velikostí bytu je uprostřed intervalu mezi těmito dvěma městy.

  Počet objektů Regresní přímka (φ(x)) ∂φ(x)/∂x Interpretace
Praha 100

 -390,11x + 76 923

-390,11 Se zvětšením podlahové plochy o 1m2
klesá cena za 1m2 o 390,11 Kč pro
cenový interval (76 923;0).
Brno 100  -223,17x + 49 662 -223,17 Se zvětšením podlahové plochy o 1m2
klesá cena za 1m2 o 223,17 Kč pro
cenový interval (49 662;0).
Ostrava 100  -178,26x + 33 527 -178,26 Se zvětšením podlahové plochy o 1m2
klesá cena za 1m2 o 178,26 Kč pro
cenový interval (33 527;0).

Tab. 2 Porovnání jednotkových tržních cen JTC pro jednotlivé lokality

Z tabulky 2 je zřejmé, že platí podobné relace mezi jednotlivými městy jako v případě celkových tržních cen TC, pouze u míry poklesu jednotkové ceny s růstem velikosti je vidět, že Praha má dokonce téměř dvakrát větší pokles ceny na metr čtvereční než Brno. Grafické porovnání můžeme vidět v grafu 9 a v grafu 10. Každý obsahuje regresní přímky všech tří lokalit, ze kterých bylo měření uděláno.

 
Graf 9 Tržní cena TC bytů v ČR v jednotlivých městech


Graf 10 Jednotková tržní cena TC bytů v ČR v jednotlivých městech

VÝZNAM ANALÝZY CELKOVÝCH A JEDNOTKOVÝCH CEN PRO POROVNÁVACÍ METODIKU
Z výše uvedené analýzy vyplývá, že zpravidla není vhodné uvažovat apriori zjednodušený model vztahu jednotkových a celkových cen, viz graf 11.


Graf 11 Idealizovaný model tržní ceny TC bytů a jednotkové tržní ceny bytů JTC

Měli bychom se na základě rozboru TC a JTC rozhodnout, jak samotné porovnání počítat, aby výsledek byl přesnější. Pro ilustraci lze uvést příklad, kdy by zřejmě jednotková cena byla vhodná méně než cena celková. Pokud bychom oceňovali byt porovnávacím způsobem a měli k dispozici pár srovnávacích bytů shodných výměr, pak by zřejmě nemělo smysl tvořit rozsáhlejší databázi s přepočtem na jednotkové ceny, protože ty by byly vytvořeny i z bytů jiných velikostí a tedy různých jednotkových cen (viz graf 2, 4 ad.). Znamenalo by to, že jsme se dopustili odchylky, kterou demonstrují zmíněné grafy.

Je tedy vždy třeba zvážit fakt, že jednotkové ceny nelze brát jako etalon (viz graf 11) v každém případě, ale jen tam, kde srovnání bez jednotkových cen dává zjevně horší výsledek.

Literatura
[1] BRADÁČ, Albert a kol. Teorie oceňování nemovitostí. Brno : Akademické nakladatelství CERM. 2004. 580 s. ISBN 80 – 7204 – 332 – 3.
[2] BUDÍKOVÁ, Marie Statistika. Brno : Masarykova univerzita v Brně, Ekonomicko-správní fakulta. 2004. 192 s. ISBN 80 – 210 – 3411 – 4.
[3] http://www.sreality.cz/search_s.php?k=1&kind=flat&fce=1
[4] http://www.sreality.cz/search_s.php?kind=flat&fce=1&fce=1&lang=cz&k=1024&k=1024&obec=brno
[5] http://www.sreality.cz/search_s.php?kind=flat&fce=1&fce=1&lang=cz&k=4096&k=4096&obec=ostrava

Recenzoval
Albert Bradáč, Prof. Ing., DrSc., Vysoké učení technické v Brně, Ústav soudního inženýrství, ředitel ústavu, Údolní 244/53, 602 00 Brno, albert.bradac@usi.vutbr.cz.
Recenzi si můžete přečíst ZDE.

Tento článek byl publikován také na JUNIORSTAVU 2009.