Valore di Mercato-2

La stima del valore di
mercato_2
Prof. Arch. ALESSIO D’AURIA,
D’AURIA, PhD
DIPARTIMENTO DI CONSERVAZIONE
DEI BENI ARCHITETTONICI E AMBIENTALI
[email protected]
www.docenti.unina.it
VALORE DI MERCATOMERCATO-METODI PLURIPARAMETRICI
LA STIMA PER VALORI TIPICI
(O PUNTI DI MERITO)
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1
La stima per valori tipici
Scopo della
stima
Consente la stima di beni
anche in assenza di un
campione rigorosamente
formato da beni
omogenei
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La stima per valori tipici
Il punto di partenza è costituito dalla
compravendita che ha fatto registrare il
prezzo massimo
Si assume che tale immobile possieda
tutte le caratteristiche che determinano il
valore immobiliare al massimo grado
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2
Caratteristiche del bene
immobile
Le caratteristiche del bene immobile
possono essere così suddivise:
caratteristiche posizionali estrinseche
(ambientali e infrastrutturali)
caratteristiche posizionali intrinseche
caratteristiche tecnologiche (qualità edilizia)
caratteristiche produttive (capacità di
produrre reddito)
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Caratteristiche posizionali
estrinseche
• Qualificazione infrastrutturale
1.
2.
3.
4.
prossimità al centro urbano
accessibilità ai servizi pubblici
accessibilità al trasporto pubblico
presenza di servizi commerciali di base
• Qualificazione ambientale
1.
2.
3.
4.
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salubrità della zona
contesto sociale
assenza di rumori
densità edilizia
6
3
Caratteristiche posizionali
intrinseche
•
•
•
•
•
•
Panoramicità o visibilità
Orientamento
Soleggiamento
Luminosità
Ventilazione
Salubrità dei vani
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Caratteristiche tecnologiche
•
Oggetto dell’analisi:
Fabbricato
Unità immobiliare
•
Aspetti da considerare:
Dimensioni
Livello delle finiture
Stato di conservazione
Presenza di ascensore
Dotazioni di servizi
Impianti
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4
Caratteristiche produttive
• Esenzioni fiscali
• Detraibilità/deducibilità delle spese di manutenzione
• Limiti alla locazione
• Vincoli conseguenti alla locazione
• Presenza di diritti di terzi
• Condizioni manutentive delle parti comuni
• Tipologia di impianti e consumi energetici
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L’incidenza delle caratteristiche nella
formazione del prezzo
• È possibile quantificare l'incidenza di ciascuna categoria di
caratteristiche, con riferimento all’incidenza minima e all’incidenza
massima
Caratteristiche
K max
posizionali estrinseche
posizionali intrinseche
tecnologiche
produttive
K max
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0,35
0,25
0,30
0,10
1,00
K min
Scarto
0,05
0,30
0,05
0,20
0,10
0,20
0,05
0,05
0,25
10
5
Il metodo operativo
La stima si effettua per comparazione fra il
bene di riferimento e il bene oggetto di
stima
Si confrontano le caratteristiche dell’uno e
dell’altro bene:
al bene di riferimento si attribuiscono 100
punti percentuali;
al bene oggetto di stima si attribuiscono i
punti percentuali che esso merita in relazione
al bene di riferimento
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Il metodo operativo
Quindi si procede al calcolo nel modo
seguente:
Vmi = Pmx * Ki
dove Ki è la somma dei punti percentuali
attribuiti al bene oggetto di stima in
relazione al bene immobile di riferimento
Ki < 1
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6
Un esempio
Supponiamo di conoscere il prezzo
massimo di un appartamento
compravenduto a Napoli
500.000 € per 100 metri quadri
Il quesito di stima riguarda un immobile
in tutto e per tutto simile tranne che per la
qualità edilizia assai inferiore
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Un esempio_2
Supponendo che il contributo delle
caratteristiche tecnologiche si attesti
al minimo (10%), avremo che:
Vm = 500.000 * SKi = 500.000 *
(0,35+0,10+0,25+0,10) = 500.000 * 0,8
= 400.000
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Il metodo operativo: evoluzioni_1
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Il metodo operativo: evoluzioni_2
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8
Da ciò consegue come il coefficiente di deprezzamento
da applicare al valore di mercato unitario del bene
ottimo al fine di individuare il valore di mercato del bene
oggetto di stima, caratterizzato da maggiore vetustà e
da una dotazione inferiore di servizi di quartiere, è pari
(nell’esempio) a 0,68 (68%).
Effettuate le indagini di mercato, ed appurato che il
valore di mercato unitario del bene ottimo in quella zona
è pari a € 2.600/mq, ne consegue il seguente valore di
mercato unitario del bene oggetto di valutazione:
Vm = €/mq 2.600 x 0,68 = €/mq 1.768
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Difficoltà e limiti
del metodo
Il limite fondamentale: l’empiricità
della stima del peso percentuale di
ogni caratteristica
Difficile inoltre appare, sotto il profilo
empirico, individuare l’immobile che ha
fatto registrare il massimo prezzo
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La stima di beni strastra-ordinari_1
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La stima di beni strastra-ordinari_2
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La necessità di valutare immobili strastraordinari ha indotto a legare la scala delle
caratteristiche qualitative all’ordinarietà
dei dati di input e non più al bene ottimo,
ricordando essere proprio l’ordinarietà il
principio posto alla base dell’accettazione,
da parte del mercato, del giudizio
valutativo.
Questo si è reso necessario anche al fine
di limitare il grado di discrezionalità
sempre ha caratterizzato le critiche al
procedimento
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Al fine di meglio esplicitare l’utilizzo del metodo, si
analizza ora, quale esempio d’impiego del procedimento
per punti di merito nella valutazione per il mercato di
beni d’interesse storicostorico-artistico,
artistico, la stima fatta nel
1998 (con periodo di riferimento 1991) di un palazzo,
appunto, di pregio storicostorico-architettonico sito in Roma.
Il bene in questione fu oggetto di compravendita tra
società e la stima si rivolge alla valutazione della
congruità dell’importo pagato per l’acquisizione e messa
a bilancio del cespite quale bene patrimoniale.
Si tratta di un immobile costituente un intero isolato
denominato “Palazzo Corrodi”, sito in Roma, Lungotevere
Arnaldo da Brescia, edificato nei primi anni del ‘900, ed
oggetto di un ulteriore intervento negli anni 19881988-1991
ad opera di Paolo Portoghesi, per recuperarlo dal
degrado e al fine di renderlo funzionale alle esigenze
manifestate dalla committenza.
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Infine, individuato nel medesimo mercato
il prezzo “ordinario” (p0) degli uffici e dei
posti auto:
p0 - uffici = L./mq 11.500.000 (€
(€5.939,25)
p0 - posto auto = L./cad. 80.000.000
(€41.316,55)
È possibile procedere, come segue, alla
valutazione del bene.
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VALORE DI MERCATOMERCATO-METODI PLURIPARAMETRICI
IL METODO DEI PREZZI
EDONICI
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Procedimento edonimetrico
I beni economici possono essere visti come aggregati
di molteplici caratteristiche diverse.
diverse.
Tali caratteristiche, non potendo essere vendute
separatamente, non possiedono prezzi individuali:
Ad esempio, nel mercato immobiliare non si può acquistare un
bene separatamente dalla sua panoramicità
panoramicità,, qualità delle
finiture,, qualità dell’aria circostante
finiture
circostante,,
Il prezzo di mercato del bene dipende dall’
dall’utilità
utilità
attribuita dagli operatori economici alle singole
caratteristiche possedute dal bene stesso;
I prezzi impliciti associati a ciascuna singola
caratteristica apprezzata dagli operatori economici
possono essere stimati a partire dal prezzo di mercato
complessivo del bene.
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Il metodo dei prezzi edonici
Secondo il metodo dei prezzi edonici,
edonici, gli
immobili sono apprezzati dai compratori e dai
venditori in base all’utilità
all’utilità attribuita al complesso
delle caratteristiche possedute
Il prezzo edonico
è un prezzo implicito,
implicito, in quanto è riferito a una
singola caratteristica ed è ottenuto dall’analisi dei
prezzi di mercato (espliciti) delle risorse immobiliari
è un prezzo marginale in quanto esprime la variazione
del prezzo totale al variare della caratteristica
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Lo strumento per la misura dei
prezzi edonici: la regressione
Costituisce lo strumento maggiormente utilizzato
per la misura dei prezzi edonici
Essa consente di indagare la natura della
relazione fra due o più fenomeni,
fenomeni, in modo tale
da individuare la legge secondo la quale un
fenomeno varia in funzione di uno o più fattori
In particolare, è possibile rilevare come varia il
valore dell’immobile (var. dipendente)
dipendente) al
variare delle sue caratteristiche (var.
indipendenti))
indipendenti
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La regressione
Quando si prendono in considerazione congiuntamente due o più
variabili quantitative è possibile esaminare il tipo e l'intensità
delle relazioni che sussistono tra esse.
Per esempio, quando per ogni individuo si misurano
contemporaneamente due variabili, come il peso e l'altezza, è
possibile verificare se esse variano simultaneamente e come: se gli
individui più alti sono anche mediamente più pesanti.
E’ possibile chiedersi
quale relazione matematica esista tra peso ed altezza nel
campione analizzato;
se la tendenza calcolata sia significativa, presente anche nella
popolazione oppure debba essere ritenuta solo apparente,
effetto probabile di variazioni casuali del campione.
L’analisi congiunta di due variabili può offrire al ricercatore anche
l’opportunità di predire il valore di una variabile quando sia
nota l’altra (ad esempio, come valutare in un gruppo d’individui
quale sia il peso medio al variare dell’altezza).
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Il termine regressione fu introdotto verso la metà dell‘Ottocento da
F. Galton, nei suoi studi di eugenetica, con i quali voleva verificare
se la statura dei figli potesse essere predeterminata sulla base di
quella dei genitori, esprimendo questa corrispondenza in una legge
matematica.
Tra i vari tentativi effettuati, confrontò anche l'altezza di giovani
ventenni con quella dei loro padri: osservò che padri molto alti hanno
figli alti, ma che sono più vicini alla media del loro gruppo rispetto ai
genitori; nello stesso modo, osservò che i padri più piccoli hanno figli
maschi piccoli, ma un po’ più alti rispetto agli individui della loro
generazione, più vicini alla media del loro gruppo. Galton fu colpito dal
supposto fenomeno di maggiore omogeneità dei figli rispetto ai genitori
ed affermò che la dispersione o variabilità della statura tende a
regredire,, scendendo da valori estremi verso la media.
regredire
Per un genetista, o meglio uno studioso di eugenetica che si poneva
il problema di come ottenere individui “migliori”, il fenomeno fu
visto come negativo, era una regressione della popolazione verso
una uniformità che non permette di selezionare i migliori.
In seguito, dal suo significato originario di "ritornare indietro" verso la
media,, assunse solo quello neutro di funzione che esprime
media
matematicamente la relazione tra la variabile attesa o predetta
o teorica, indicata con Y, e la variabile empirica od attuale,
indicata con X.
X.
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La regressione semplice
Il problema di partenza:
passare da una nuvola di
valori, esito di
osservazioni empiriche,
ad una relazione
funzionale ben precisa
Per regressione semplice
si intende lo studio della
variabilità di un carattere
dipendente (y) al variare
di quello indipendente (x)
var. dipendente
retta di
regressione
var. indipendente
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La relazione funzionale fra le
variabili
Lo studio della regressione semplice tra X e Y
consiste nel determinare la funzione
y = f (x)
Se assumiamo che il modello sia lineare, avremo
che la forma della funzione è la seguente:
y = a + bx
dove:
a rappresenta l’intercetta della funzione;
b, coefficiente di regressione, fornisce una stima
della pendenza della retta
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Ad esempio, l’incremento del prezzo a
metro quadro al variare del numero di
metri quadri sarebbe rappresentato da
una relazione del tipo:
P (€/mq) = -ax + b
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Il metodo dei minimi quadrati
Come posso determinare la più appropriata
funzione che lega le variabili x e y?
Il metodo dei minimi quadrati consente la
determinazione dei parametri della funzione
Il calcolo dei parametri fornisce l’equazione con
la minore somma dei quadrati degli scostamenti
tra valori osservati e valori stimati del carattere
Y, ovvero:
Σ ( Y osservato - Y stimato ) 2 = minimo
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Un’analisi grafica
• Il segmento tratteggiato rappresenta la distanza fra y
osservato e y stimato
• La regressione per costruire la retta P = -ax + b utilizza il principio
dei minimi quadrati.
• La retta che simula meglio l’andamento lineare è quella che
minimizza la somma delle distanze dei punti rilevati dalla retta stessa
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in entrambi i casi è possibile costruire una retta di
regressione, ma nel secondo essa rappresenta
poco efficacemente la legge di variazione di y in
funzione di x, perché i punti sono più lontani dalla
retta e non sono allineati.
Bisogna in questo caso valutare il coefficiente di
determinazione R2.
R2 varia tra 0 e 1.
Più R2 è vicino a 1, più la regressione è valida.
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Il caso a più variabili:
la regressione multipla
Se non considero solo una caratteristica, ma più
caratteristiche otterrò un modello del tipo
seguente:
y = k + a1x + a2y + ... + anz
dove:
y = il valore dell’immobile
k = una costante
x, y, ... z = caratteristiche
a1, an = coefficienti delle caratteristiche
ovvero i prezzi edonici delle caratteristiche
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I test del modello
Per verificare la significatività dei coefficienti di
regressione si adotta il test “t” di Student,
Student, i cui
valori devono rientrare entro soglie prestabilite i cui
valori devono superare soglie prestabilite
(generalmente t > 2).
Le variabili indipendenti (caratteristiche) il cui test t
non supera la soglia di accettabilità sono
statisticamente non significative, dunque vanno
espunte dal modello poiché non incidono
sufficientemente nella formazione del valore della
variabile indipendente (valore immobiliare).
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I test del modello
Esiste anche un coefficiente F (di Fisher) che
lega la affidabilità della stima al rapporto tra
numero di osservazioni m e numero di parametri
n.
quanto più il numero di rilevamenti è maggiore di n+1
(numero di parametri più 1), tanto più la regressione
è valida
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I test del modello
L’indice di determinazione R2 esprime la
capacità delle variabili del modello a spiegare la
variazione della variabile indipendente
L’indice di determinazione R2 può variare da 0 a
1;
a scopi estimativi, R2 deve raggiungere almeno 0,9
Per poter utilizzare i risultati del modello a fini
meramente interpretativi (per interpretare quali
caratteristiche incidono nella formazione del valore
immobiliare e in che misura) è sufficiente che R2 sia
superiore a 0,7
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Variabili
Affinché il modello possa restituire valori
non solo consistenti dal punto di vista
statistico, ma accettabili sotto il profilo
estimativo, è necessario che i parametri
utilizzati per la nostra stima abbiano due
caratteristiche fondamentali:
siano di tipo quantitativo;
quantitativo;
siano indipendenti
indipendenti,, nel senso che tra di essi
non vi debbono essere sovrapposizioni
rispetto all’influenza sui prezzi.
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Le variabili possono essere espresse secondo
tre scale di misura:
variabili dicotomiche (o binarie), assumono
solamente due valori (0, 1) e vengono
utilizzate per rilevare la presenza o l’assenza di
determinate caratteristiche;
variabili espresse su scala cardinale,
rappresentano le caratteristiche quantitative
misurate mediante unità tecniche ed economiche
(mq lordi per la superficie; € per il prezzo, …);
variabili espresse su scala ordinale,
rappresentano le caratteristiche qualitative
misurate assegnando loro un punteggio numerico
indicante il livello raggiunto.
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Un modello così come esce
dall’elaborazione statistica
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Cosa leggo dell’elaborazione
del software?
La funzione del valore si riferisce all’area centro
e lungomare di Castellammare di Stabia
Il primo valore che devo considerare è quello
dell’indice di determinazione R2
Quindi posso procedere alla lettura:
della costante:
costante: denominata intercpt
dei prezzi marginali impliciti,
impliciti, che corrispondono ai
coefficienti di regressione indicati nella prima colonna
dell’elaborato statistico
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Come leggo la
funzione del valore
Il modello è lineare a più variabili
La costante del modello è stimata
in -93.300€
93.300€
Il prezzo totale dell’alloggio varia in
funzione della superficie dell’alloggio
(MQ): il prezzo di ogni metro quadro
marginale è di 3.550€
3.550€
La presenza di un garage determina una
variazione positiva del valore dell’immobile
di 62.500€
62.500€
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Caratteristiche posizionali e valore
Il prezzo totale subisce inoltre un rialzo nel caso
l’alloggio si trovi in prossimità di un luogo di
prestigio (+57.000
(+57.000€
€), nell’area di pregio
storico--architettonico (+77.000
storico
+77.000€
€)
Inoltre, il prezzo totale aumenta se ci si trova in
un’area a traffico non regolato (+41.000
(+41.000€
€)
Sempre legata alla posizione dell’immobile, un
affaccio di qualità comporta un significativo
prezzo marginale (+42.000€
(+42.000€)
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Tecniche di valutazione
dei beni pubblici
Per le stime monetarie delle risorse ambientali e delle
risorse storiche e culturali è frequente il ricorso al
procedimento noto come hedonic housing price.
Il valore dei beni ambientali, storici o culturali viene
stimato a partire dall’osservazione dei prezzi di mercato
di beni immobili localizzati nelle vicinanze, sulla base
delle seguenti ipotesi:
La qualità ambientale (storica, culturale) varia nello spazio;
Le differenze nella qualità ambientale (storica, culturale) sono
rispecchiate dai differenziali di prezzo dei beni immobili vicini;
Il valore di tali caratteristiche può essere ricondotto alle
differenze di prezzo degli immobili, una volta che queste siano
state depurate dall’effetto di tutte le altre caratteristiche rilevanti
nella formazione del prezzo immobiliare.
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Hedonic housing price_1
Generalmente si ipotizza che, coeteris paribus, la curva
della funzione di hedonic pricing per esternalità positive,
sia del tipo:
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Hedonic housing price_2
Il procedimento edonimetrico presenta analogie con i
criteri estimativi del valore complementare e del
valore di surrogazione.
surrogazione.
Per stimare il valore di un bene ambientale, storico o
culturale è necessario esplicitare il tipo di relazione
esistente tra il bene pubblico e il bene privato:
Se il bene privato e il bene ambientale, storico o culturale sono
parzialmente complementari, la disponibilità a pagare per il
primo influenza altresì la disponibilità a pagare per il secondo;
Se il bene privato e il bene ambientale, storico o culturale sono
perfettamente sostituibili allora è lecito affermare che il prezzo di
mercato del primo rappresenta il valore del secondo.
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Hedonic housing price_3
Si assume che il valore attribuibile ad una piazza sia
incorporato nel valore degli immobili che vi si
affacciano
La presenza della piazza si riflette, al netto di tutte le
altre caratteristiche rilevanti nella formazione del valore
immobiliare,, nel differenziale di prezzo tra gli immobili
immobiliare
che vi si affacciano e gli immobili che non vi si
affacciano.
Il valore attribuibile ad una piazza può essere stimato
scomponendo il valore immobiliare nei prezzi edonici
associati a ciascuna caratteristica rilevante, e prendendo
in considerazione il prezzo edonico della caratteristica
affaccio sulla piazza.
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Hedonic housing price_4
Il ricorso al procedimento dell’hedonic housing price è
possibile se sono verificate le seguenti condizioni:
Esistenza di un mercato immobiliare attivo;
Trasparenza del mercato immobiliare;
Rilevanza della caratteristica ambientale, storica o culturale nella
formazione del valore immobiliare.
Limiti all’utilizzo dell’hedonic housing price:
Le stime possono risultare distorte se vi sono aspettative da
parte dei consumatori in merito a cambiamenti della qualità
ambientale, storica o culturale;
Non consente di stimare il valore economico totale del bene
ambientale, storico o culturale, ma solo la componente legata
all’utilizzo attuale.
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