4 . 8 求取比准价格
4 . 8 . 1 求取某个与可比实例对应的比准价格的方法
由前述内容可知,市场法估价需要进行交易情况、交易日期、房地产状况三大方面的修正和调整。经过了交易情况修正后,就将可比实例的实际而可能不是正常的价格变成了正常价格;经过了交易日期调整后,就将可比实例在其成交日期时的价格变成了在估价时点时的价格;经过了房地产状况调整后,就将可比实例在其房地产状况下的价格变成了在估价对象房地产状况下的价格。这样,经过了这三大方面的修正、调整后,就把可比实例房地产的实际成交价格,变成了可比实例房地产在估价时点时的客观合理价格。如果把这三大方面的修正、调整综合起来,计算公式如下:
(1) 修正、调整系数连乘形式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格×交易情况修正系数×交易日期调整系数×房地产状况调整系数
(2) 修正、调整系数累加形式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格× (1+ 交易情况修正系数 + 交易日期调整系数 + 房地产状况调整系数 )
下面仅以连乘形式、采用百分率法来进一步说明市场法的综合修正与调整计算。由于房地产状况调整有直接比较调整和间接比较调整,因此,较具体化的综合修正与调整计算公式有直接比较修正与调整公式和间接比较修正与调整公式:
(1) 直接比较修正与调整公式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格× 100/( ) × ( )/100 × 100/( )
上式中,交易情况修正的分子为 100 ,表示以正常价格为基准;交易日期调整的分母为 100 ,表示以成交日期时的价格为基准;房地产状况调整的分子为 100 ,表示以估价对象的房地产状况为基准。
(2) 间接比较修正与调整公式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格× 100/( ) × ( )/100 × 100/( ) × ( )/100
上式中,标准化修正的分子为 100 ,表示以标准房地产的状况为基准,分母是可比实例房地产相对于标准房地产所得的分数;房地产状况调整的分母为 100 ,表示以标准房地产的状况为基准,分子是估价对象房地产相对于标准房地产所得的分数。
4 . 8 . 2 将多个可比实例对应的比准价格综合成一个最终比准价格的方法
每个可比实例的成交价格经过上述各项修正、调整之后,都会相应地得到一个比准价格。例如有 5 个可比实例,经过各项修正、调整之后会得到 5 个比准价格。但这些比准价格可能是不相同的,最后需要将它们综合成一个比准价格,以此作为市场法的测算结果。从理论上讲,综合的方法主要有 3 种:①平均数;②中位数;③众数。
(1) 平均数有简单算术平均数和加权算术平均数。其中,简单算术平均数是把修正、调整出的各个价格直接相加,再除以这些价格的个数,所得的数即为综合出的一个价格。
4 . 8 求取比准价格
4 . 8 . 1 求取某个与可比实例对应的比准价格的方法
由前述内容可知,市场法估价需要进行交易情况、交易日期、房地产状况三大方面的修正和调整。经过了交易情况修正后,就将可比实例的实际而可能不是正常的价格变成了正常价格;经过了交易日期调整后,就将可比实例在其成交日期时的价格变成了在估价时点时的价格;经过了房地产状况调整后,就将可比实例在其房地产状况下的价格变成了在估价对象房地产状况下的价格。这样,经过了这三大方面的修正、调整后,就把可比实例房地产的实际成交价格,变成了可比实例房地产在估价时点时的客观合理价格。如果把这三大方面的修正、调整综合起来,计算公式如下:
(1) 修正、调整系数连乘形式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格×交易情况修正系数×交易日期调整系数×房地产状况调整系数
(2) 修正、调整系数累加形式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格× (1+ 交易情况修正系数 + 交易日期调整系数 + 房地产状况调整系数 )
下面仅以连乘形式、采用百分率法来进一步说明市场法的综合修正与调整计算。由于房地产状况调整有直接比较调整和间接比较调整,因此,较具体化的综合修正与调整计算公式有直接比较修正与调整公式和间接比较修正与调整公式:
(1) 直接比较修正与调整公式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格× 100/( ) × ( )/100 × 100/( )
上式中,交易情况修正的分子为 100 ,表示以正常价格为基准;交易日期调整的分母为 100 ,表示以成交日期时的价格为基准;房地产状况调整的分子为 100 ,表示以估价对象的房地产状况为基准。
(2) 间接比较修正与调整公式:
可比实例的比准价格=可比实例成交价格× 100/( ) × ( )/100 × 100/( ) × ( )/100
上式中,标准化修正的分子为 100 ,表示以标准房地产的状况为基准,分母是可比实例房地产相对于标准房地产所得的分数;房地产状况调整的分母为 100 ,表示以标准房地产的状况为基准,分子是估价对象房地产相对于标准房地产所得的分数。
4 . 8 . 2 将多个可比实例对应的比准价格综合成一个最终比准价格的方法
每个可比实例的成交价格经过上述各项修正、调整之后,都会相应地得到一个比准价格。例如有 5 个可比实例,经过各项修正、调整之后会得到 5 个比准价格。但这些比准价格可能是不相同的,最后需要将它们综合成一个比准价格,以此作为市场法的测算结果。从理论上讲,综合的方法主要有 3 种:①平均数;②中位数;③众数。
(1) 平均数有简单算术平均数和加权算术平均数。其中,简单算术平均数是把修正、调整出的各个价格直接相加,再除以这些价格的个数,所得的数即为综合出的一个价格。
[ 例 4 — 13] 为评估某写字楼 2005 年 10 月 1 日的正常市场价格,在该写字楼附近地区调查选取了 A , B , C 三宗类似写字楼的交易实例作为可比实例,有关资料见表 4 — 6 。
可比实例情况表 4-6
|
可比实例 A |
可比实例 B |
可比实例 C | |
|
成交价格 |
5000( 人民币元/㎡ ) |
650( 美元/㎡ ) |
5500( 人民币元/㎡ ) |
|
成交日期 |
2005 年 1 月 1 日 FQC评估师考试网 |
2005 年 3 月 1 日 |
2005 年 7 月 1 日 |
|
交易情况 |
+2 % |
+5 % |
-3 % |
|
房地产状况 |
-8 % |
-4 % |
+6 % |
在表 4 — 6 的交易情况中,正 ( 负 ) 值表示可比实例的成交价格高 ( 低 ) 于其正常价格的幅度;房地产状况中,正 ( 负 ) 值表示可比实例的房地产状况优 ( 劣 ) 于估价对象的房地产状况导致的价格差异幅度。另假设人民币与美元的市场汇率 2005 年 3 月 1 日为 1 : 8 . 4 , 2005 年 10 月 1 日为 1 : 8 . 3 ;该类写字楼以人民币为基准的市场价格 2005 年 1 月 1 日至 2005 年 2 月 1 日基本保持不变, 2005 年 2 月 1 日至 2005 年 5 月 1 日平均每月比上月下降 1 %,以后平均每月比上月上升 0 . 5 %。试利用上述资料测算该写字楼 2005 年 10 月 1 日的正常市场价格。
[ 解 ] 测算该写字楼 2005 年 10 月 1 日的正常市场价格如下:
用列表法进行计算:
|
可比实例 A |
可比实例 B |
可比实例 C | |
|
成交价格 |
5000 ( 人民币元/㎡ ) |
650 ( 美元/㎡ ) |
5500 ( 人民币元/㎡ ) |
|
建立价格可比基础 |
5000( 人民币元/㎡ ) FQC评估师考试网 |
650 * 8.4( 人民币元/ m2) |
5500( 人民币元/㎡ ) |
|
交易日期调整 |
[ ( 1 - 1% ) 3 *( 1 + 0.5% ) 5 * 100]/100 |
[ ( 1 - 1% ) 2 *( 1 + 0.5% ) 5 * 100]/100 |
[ ( 1 + 0.5% ) 3 * 100]/100 |
|
交易情况修正 |
100/102 |
100/105 |
100/97 |
|
房地产状况调整 |
100/92 |
100/96 |
100/106 |
|
比准价格 |
5300.51( 元人民币/㎡ ) |
5442.93( 元人民币/㎡ ) |
5429.79( 元人民币/㎡ ) |
将上述三个比准价格的简单算术平均数作为市场法的测算结果,则:
估价对象价格(单价) = ( 5300.51 + 5442.93 + 5429.79 )÷ 3=5391( 元人民币/㎡ )
[ 例 4-14] 为评估某住宅 2005 年 10 月 30 日的正常市场价格,在该住宅附近地区调查选取了 A , B , C 三宗类似住宅的交易实例作为可比实例,有关资料如下:
(1) 可比实例的成交价格,见表 4 — 7 。
表 4-7
|
可比实例 A |
可比实例 B |
可比实例 C | |
|
成交价格 ( 元/ m2) |
3 700 |
4 200 |
3 900 |
|
成交日期 |
2005 年 5 月 30 日 |
2005 年 8 月 30 日 |
2005 年 9 月 30 日 |
表 4-8
|
可比实例 A |
可比实例 B |
可比实例 C | |
|
交易情况 |
-2 % |
0 |
+1 % |
|
月 份 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
价格指数 |
100 |
92 . 4 |
98 . 3 |
98 . 6 |
100 . 3 |
109 . 0 |
106 . 8 |
|
房地产状况 |
权 重 |
估价对象 |
可比实例 A |
可比实例 B |
可比实例 C |
|
因素 1 |
0.5 |
100 |
105 |
100 |
80 |
|
因素 2 |
0.3 |
100 |
100 |
110 |
120 |
|
因素 3 |
0.2 |
100 |
120 |
100 |
100 |
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