В статье Майкла Тачовски «Стигма: Тематический анализ долгосрочного воздействия экологических рисков» [1] приведён пример оценки долгосрочного ценового эффекта на рыночные стоимости односемейных домовладений в жилом районе Вестгейт (Нью – Мексико), возникшего вследствие обнаружения слоев нефтяного шлама вблизи домов жителей района, построенного на месте давно прекращённой нефтедобычи.
В исследовании использованы два метода
- метод регрессионного анализа, который является основным при определении ценового дисконта;
- метод парных сравнений в виде метода сгруппированных данных в качестве вспомогательного, с помощью которого определяется только интервал значений ценового дисконта.
Регрессионный анализ производился с использованием 176 продаж односемейных домовладений, произошедших в тестовой (Вестгейт) и контрольной (за пределами Вестгейта) областях в 2015 – 2018 годах. Между тестовой и контрольной зоной располагалась буферная зона, продажи в которой во внимание не принимались.
Регрессионная модель для логарифма цены продажи включала семь переменных: год продажи, натуральный логарифм квадратных футов жилой площади, количество ванных комнат, количество гаражных мест, количество каминов, возраст жилых домов, местоположение в Вестгейте или за его пределами (тестовое или контрольное, бинарная переменная). Таким образом, на одну переменную приходилось по 25 наблюдений, что, с высокой степенью вероятности обеспечивало статистическую значимость коэффициентов модели по отдельности. Тем не менее, нужно отметить, что статистическая значимость отдельных коэффициентов модели в статье не показана.
В результате регрессионного анализа было установлено, что местоположение в Вестгейте снижает рыночную стоимость домовладения на 28% относительно домовладений в удалённой контрольной зоне.
Кроме этого, был проведён анализ парных продаж методом сгруппированных данных, который был реализован следующим образом.
Непосредственно в тестовой зоне (Вестгейт) было обнаружено 5 продаж, к каждой из которых были подобраны от 4 до 11 сопоставимых объектов в контрольной зоне, т.е. было создано пять серий (групп) наблюдений. Общее количество сопоставимых объектов для 5 продаж в тестовой зоне составляло 43 штуки.
Все продажи индексировались к дате оценки с помощью публично доступного локального ценового индекса. Никаких иных корректировок не производилось.
Из этого можно заключить, что по таким элементам сравнения, как жилая площадь, количество ванных комнат, количество гаражных мест, количество каминов, возраст жилых домов, которые были включены в регрессионную модель, разницы между объектами в тестовой и контрольной зонах не было. Соответственно, внутри каждой группы объекты в обеих зонах различались только по дате продажи, что, в отличие от объектов, использованных в регрессионном анализе, позволяет считать их наиболее близкими аналогами.
Затем для каждого объекта в тестовой зоне и каждого сопоставимого объекта в контрольной зоне в каждой серии определялось соотношение скорректированных на дату продажи цен.
Таким образом, в каждой серии получалось от 4 до 11 ценовых соотношений, описывающих ценовой эффект загрязнения (см. Таблицу 1). Ценовой дисконт, обусловленный расположением в тестовой (загрязнённой) зоне, наблюдался во всех 43 случаях и находился в абсолютном интервале от 10% до 42%.
Таблица 1. Характеристики серий наблюдений.
| Дисконт на расположение в загрязнённой области, % | ||||||
| Серия 1 | Серия 2 | Серия 3 | Серия 4 | Серия 5 | Все серии | |
| минимум | 25 | 15 | 19 | 10 | 16 | 10 |
| максимум | 39 | 42 | 33 | 39 | 35 | 42 |
| среднее | 30 | 28 | 27 | 27 | 29 | 28 |
| медиана | 30 | 30 | 29 | 27 | 31 | 30 |
| середина интервала | 32 | 29 | 26 | 25 | 26 | 26 |
| счет | 11 | 10 | 4 | 9 | 9 | 43 |
Далее автор статьи основывает свой вывод на результатах регрессионного анализа, т.е. определяет, что ценовой эффект местоположения в загрязнённой области составляет в данном случае минус 28% к контрольной области, расположенной на удалении от загрязнённой. В отношении результата анализа парных продаж методом сгруппированных данных он ограничивается констатацией того факта, что точечный результат оценки регрессионным анализом находится примерно по середине интервала, полученного анализом парных продаж.
При этом, никакой визуализации результатов анализа парных продаж в статье нет, что не способствует пониманию полученных результатов.
Однако, имеется возможность сделать этос амостоятельно.
На Рис.
1 показана диаграмма рассеяния величин дисконтов по номерам наблюдений в
разбивке по сериям.
[1] Tachovsky M. (2022), Stigma: A Case Study Analysis of Long-Term Environmental Risk Effect, Appraisal Journal, Mar 22, https://www.thefreelibrary.com/Stigma%3a+A+Case+Study+Analysis+of+Long-Term+Environmental+Risk+Effect.-a0714911508