Возможность применения метода регрессионно-корреляционного анализа в оценке в доходном и сравнительном подходе.

Если оценщик решил использовать в своей работе методы статистики (а без них квалифицированному оценщику просто невозможно сделать обоснованные выводы) он, прежде всего, должен усвоить такие понятия, как статистическая совокупность, элемент (единица) совокупности. Оценщик должен убедиться, что каждый элемент совокупности может характеризоваться одним или несколькими признаками, а признаки, характеризующие единицу совокупности, могут быть качественными и количественными, причём последние делятся на дискретные и непрерывные. Кроме того, есть особая группа признаков, называемая ранговыми признаками.

Все признаки, характеризующие единицу наблюдений, должны быть отражены в статистическом формуляре, который может иметь вид карточного или списочного формуляра

Качественная информация об оцениваемом имуществе — залог обоснованной стоимости имущества. Получение качественной и достоверной информации возможно только при грамотной организации сбора и первичной обработки этой информации.

Анализ любой статистической совокупности, естественно, начинается с определения и анализа параметров центра группирования (т. е. средних) и характеристик вариации, то есть характеристик отклонения от средних, и характеристик формы распределения данных.

В оценочной практике в качестве параметров центра группирования наиболее часто используется средняя арифметическая, медиана и мода.

Важнейшей составляющей статистического анализа является проверка гипотез, которая позволяет установить надёжность полученных результатов. Основой является проверка гипотезы о виде распределения, так как вид распределения является, пожалуй, основным критерием, позволяющим использовать (или не использовать) имеющиеся данные при дальнейшем анализе. Известно, что задачи проверки гипотез делятся на:

- параметрические, основанные на предположении о том, что распределение случайных величин совокупности подчинено некоторому известному статистическому закону распределения;

- непараметрические (свободные от распределения), не связанные со знанием закона распределения.

Методология корреляции применяется при измерении с помощью определенных статистических показателей (коэффициентов корреляции) степени связанности или меры зависимости двух или более признаков. А методология регрессии используется при определении односторонней стохастической зависимости с помощью функции, которая, в отличие от строго функциональной, называется функцией регрессии.

Применение методологии корреляционного анализа предъявляет к исходной информации определенные требования:

§ статистическая выборка объектов должна быть однородной или, другими словами, рассматриваемые объекты должны быть однотипными;

§ статистическая выборка объектов должна быть достаточно многочисленной (требование достаточности числа наблюдений);

§ исследуемые показатели должны быть приведены к одним условиям исчисления у всех объектов в выборке и измерены с одинаковой точностью;

§ включаемые в исследование факторные признаки должны быть независимы друг от друга, так как наличие тесной связи между ними свидетельствуют о том, что они характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и в значительной мере дублируют друг друга; полностью исключаются факторы, функционально связанные с результирующим признаком.

Требования однородности и полноты выборки находятся в противоречии: чем жёстче вести отбор объектов по их однородности, тем меньшего объёма получается выборка, и наоборот — для укрупнения выборки приходится включать в неё не очень схожие между собой объекты. В данной ситуации, руководствуясь здравым смыслом, нужно выбирать золотую середину.

И, наконец, ещё одно обстоятельство, связанное с корректностью применения методологии корреляции и регрессии, заключается в том, что прежде чем использовать статистический аппарат, необходимо проинтерпретировать изучаемые явления с содержательной точки зрения, так как корреляция и регрессия, как формально статистические понятия, сами по себе не раскрывают причинного характера связи. Только на основе разумного, логического и профессионального анализа оценщик может решить, какие признаки рассматривать как причины, а какие — как следствия. Формальное установление корреляции ещё не означает наличия причинной связи. Особенно ярко это проявляется при ложной корреляции (нонсенс-корреляции). Оценщик, как и другой аналитик, должен уметь профессионально отличить истинную корреляцию или регрессию отложной, под которой понимается чисто формальная связь между явлениями, не находящая никакого логического или профессионального объяснения, и которая основана лишь на количественном соотношении между явлениями.