УДК: 
DOI: 
10.22389/0016-7126-2023-1001-11-43-51
1 Лепихина О.Ю.
2 Рагузин И.И.
3 Быкова Е.Н.
Год: 
№: 
1001
Страницы: 
43-51

Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II

1, 
2, 
3, 
Аннотация:
В статье описан способ выявления методологических ошибок, допущенных в процессе определения кадастровой стоимости с помощью пространственного подхода с целью повышения точности и объективности результатов кадастровой оценки. А также приведен анализ и сопоставление методов интерполяции и кластеризации, на основе чего выбран метод радиально-базисных функций для выявления территории со значительными расхождениями кадастровой и рыночной стоимостей, последующее исследование которых позволяет реализовать эффективный механизм контроля расчета кадастровой стоимости. Представлена программа, реализующая пространственный подход к выявлению методологических ошибок при кадастровой оценке недвижимости; геоинформационные слои, локализующие неучтенные параметры, влияющие в той или иной степени на стоимость объекта недвижимости на административно-территориальной единице города Санкт-Петербург – Петродворцовом районе

Список литературы: 
1.   Быкова Е. Н. Оценка негативных инфраструктурных экстерналий при определении стоимости земель // Записки Горного института. – 2021. – Т. 247. – № 1. – С. 154–170. DOI: 10.31897/PMI.2021.1.16.
2.   Вальков В.А., Виноградов К.П., Валькова Е.О., Мустафин М.Г. Создание растров высокой информативности по данным лазерного сканирования и аэрофотосъемки // Геодезия и картография. – 2022. – № 11. – С. 40-49. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-989-11-40-49.
3.   Гладких Н. И., Кузнецова В. В. Определение необходимого количества аналогов при заданном числе ценообразующих факторов для целей оценки недвижимости методами корреляционно-регрессионного анализа // Имущественные отношения в Российской Федерации. – 2016. – № 6 (177). – С. 75–84.
4.   Зенченко С. В., Радюкова Я. Ю., Сутягин В. Ю. Применение альтернативных подходов при расчете стоимости земли под жилой застройкой для повышения достоверности кадастровой оценки // Вестник Северо-Кавказского федерального ун-та. – 2021. – № 6 (87). – С. 76–89. DOI: 10.37493/2307-907X.2021.6.9.
5.   Ковязин В. Ф., Киценко А. А., Шобайри С. О. Р. Кадастровая оценка лесных земель с учетом степени развитости их инфраструктуры // Записки Горного ин-та. – 2021. – Т. 249. – С. 449–462. DOI: 10.31897/PMI.2021.3.14.
6.   Лапинскас А. А. Влияние горной ренты на эффективность использования природного потенциала: парадокс изобилия и его российская специфика // Записки Горного института. – 2023. – Т. 259. – № 1. – С. 79–94. DOI: 10.31897/PMI.2023.13.
7.   Литвиненко В. С., Петров Е. И., Василевская Д. В., Яковенко А. В., Наумов И. А., Ратников М. А. Оценка роли государства в управлении минеральными ресурсами // Записки Горного института. – 2023. – Т. 259. – № 1. – С. 95–111. DOI: 10.31897/PMI.2022.100.
8.   Мустафин М. Г., Кологривко А. А., Васильев Б. Ю. Анализ точности построения цифровых моделей рельефа на основе данных периодического воздушного лазерного сканирования горнопромышленного объекта // Горный журнал. – 2023. – № 2. – С. 49–69. DOI: 10.17580/gzh.2023.02.09.
9.   Осенняя А. В., Грибкова И. С., Хахук Б. А., Бацких Т. А., Воронова К. В. Применение геоинформационных систем при проведении кадастровой оценки объектов недвижимости в Российской Федерации // Региональные геосистемы. – 2020. – № 44 (1). – С. 55–63. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-986-8-45-55.
10.   Подрядчикова Е.Д., Гилёва Л.Н., Дубровский А.В. Корреляционно-регрессионный анализ кадастровой стоимости объектов недвижимости и ценообразующих факторов (на примере земельных участков города Тюмени, предназначенных для индивидуальной жилой застройки) // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25. – № 1. – С. 274–286. DOI: 10.33764/2411-1759-2020-25-1-274-289.
11.   Пылаева А. В., Кольченко О. В. Практика применения подходов и методов оценки в определении кадастровой стоимости недвижимости // Региональная экономика: теория и практика. – 2015. – № 16 (391). – С. 24–33.
12.   Скачкова М.Е., Гурьева О.С. Информационное обеспечение градостроительной деятельности в России // Геодезия и картография. – 2022. – № 8. – С. 45-55. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-986-8-45-55.
13.   Calka B. (2019) Estimating residential property values on the basis of clustering and geostatistics // Geosciences. 9 (3), pp. 1–14. DOI: 10.3390/geosciences9030143.
14.   Dorofeeva V. V., Kaverzina L. A. (2021) Housing classification as the basis for developing an economic strategy for developer // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 751 (1), pp. 1–7. DOI: 10.1088/1755-1315/751/1/012140.
15.   Li Z. (2021) An enhanced dual IDW method for high-quality geospatial interpolation // Scientific Reports. 11 (1), pp. 1–15. DOI: 10.1038/s41598-021-89172-w.
16.   Murtagh F., Contreras P. (2012) Algorithms for hierarchical clustering: an overview, II // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 7 (6), pp. 86–97. DOI: 10.1002/widm.1219.
17.   Yayar R., Demir D. (2014) Hedonic estimation of housing market prices in Turkey. ERU // Journal of Economics and Administrative Sciences. 43, pp. 67–82.
Образец цитирования:
Лепихина О.Ю., 
Рагузин И.И., 
Быкова Е.Н., 
Пространственный подход к выявлению методологических ошибок в процессе расчета кадастровой стоимости // Геодезия и картография. – 2023. – № 11. – С. 43-51. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-1001-11-43-51
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 24.05.2023
Принята к публикации: 01.12.2023
Опубликована: 20.12.2023

Содержание номера

2023 ноябрь DOI:
10.22389/0016-7126-2023-1001-11